9ヶ月から36ヶ月の幼児における意味的干渉: 幼児の語彙能力に関する自宅視線追跡研究

研究者: ジュリア・カリニャーノ、パドヴァ大学

このインタビューでは、ジュリア・カリニャーノが幼児との作業経験や「聞きながら見る」課題における視線追跡について共有します。彼女のポスタープレゼンテーションの要旨をWILD 2022の127ページで確認し、Labvancedを使用する上での彼女の動機と持ち帰りメッセージについてお読みください。

あなたの研究の背景と専門分野について教えてください。

私は、神経科学の修士号を取得後のインターンシップ中にパドヴァ大学で幼児の認知についての研究を始めました。その後、バビラボでのコラボレーションを続け、4ヶ月から3歳の赤ちゃんの認知を調査するための特定の技術を学ぶ機会がありました。私たちは視線追跡（および瞳孔測定）を使用して、注意と知覚の間のインターフェースを調査するために目の生理学を活用しています。これらの技術は侵襲的ではなく、赤ちゃんは自由に刺激を見たりすることができます。私たちは赤ちゃんの自由な視覚から多くの情報を収集できます。

その後、私は心理言語学の博士号を取得し（トレント大学）、幼児や成人における注意と言語のインターフェースを調査しました。視線追跡を使用して、注意を導く際の話し言葉と書き言葉の影響を具体的に調べました。

現在、私はパドヴァ大学の発達社会心理学部でポストドクトラル研究者として、ライフスパン全体にわたる言語と注意の相互作用を引き続き調査しています。

この領域を研究しようと思った動機は何ですか？

心理学を学んでいる間、私は成人の認知プロセスや行動について多く学びましたが、常に疑問がありました。「すべてはいつ、どのように始まるのか？」「どのようにしてそんなに複雑な個人に発展することができるのか？」

幼児の認知に対して情熱を持つようになったのは、それが成人心理学の起源をたどることを可能にし、発達の結果として見ることができるからです。視覚と聴覚の注意の向け方が主要なテーマとなり、赤ちゃんの言語が行動や認知を導き、形作ることができるのを理解することが、私の研究の興味の中心的な役割を果たしました。これは成人を研究するよりも難しいです！幼児の行動を観察することは、より自由で制約の少ない行動を観察するようなもので、環境からの刺激によって人間がどのように知識を積極的に構築するのかについてのもっともらしい説明の窓を開きます。

現在取り組んでいる研究や最近の研究についてお話しいただけますか？

最近、私たちは「聞きながら見る」課題に関する9ヶ月から36ヶ月の子供の語彙理解と意味的干渉についてのポスターを「幼児の言語発達に関するワークショップ（WILD 2022）」で発表しました。これは進行中のプロジェクトであるため、結果は予備的ですが非常に興味深いものです。私と私の同僚であるA. ミチェリ、S. ルッソ、E. ディ・ジョルジ、N. レオヨ・セラーノ、S. E. ベナビデス・バレラ、E. ヴァレンツァは、Labvancedを新しいオンライン視線追跡ツールとして使用することで、クラシックなパラダイムを再現することを目的とした、古典的なパラダイムを実装しました。

研究デザインを説明し、実験の設定についてお話しいただけますか？

「聞きながら見る」課題では、確立された語彙理解の能力テストとして、赤ちゃんに2つの画像を提示します。画像は同じカテゴリーの2つの物体、たとえばリンゴとバナナ、または異なるカテゴリーの2つの物体、たとえばリンゴとおもちゃのようなものにすることができます。赤ちゃんは両方の画像を自由に見ることができる時間があり、その後、音声が一つの画像を指名します。目の動きと各画像に費やした時間を測定して、ラベルがターゲット画像への注意を導くかどうかを確認します。通常、同じ期間、両方の画像を見て回る探索パターンが見られることが期待されます（個々の好みを除く）。その後、音声がある画像を指名した後、赤ちゃんは指名された画像を見ることが期待されます。これにより、話すことのできない幼児の語彙サイズを測定することを目指しています。基本的な質問は「語彙はいつ発達し始めるのか？」と「言語と意味的知識が前言語および言語的幼児の行動をどのように導くのか？」です。

結論とその意義について教えてください。

私たちの予備的な結果は、同じ古典的なパラダイムからの従来の対面での発見と一致しています。同じカテゴリーから2つの画像がある場合（意味的干渉）が、子供が正しい画像を選択する能力に干渉をもたらすことがわかりました。つまり、異なるカテゴリーの物体は、知覚的および言語的レベルでの違いがより明らかであるため、識別が容易です。さらに、9ヶ月から36ヶ月の幼児が情報をカテゴリーに整理し始める時期を特定する意味的発達の発達経路を追跡することにも興味があります。

この研究の次のステップは何ですか？

このプロジェクト内で、より多くの幼児を募集し、サンプルサイズを増やす予定です。私たちは、できるだけ多くの言語を含めて、世代中の一般化ができるようにデータを収集し続けます。私たちは、オンライン視線追跡を利用して、通常は私たちのラボに来ない家族にもリーチすることを計画しています。

良いデータを収集するためのヒントやコツを教えてくれますか？

測定誤差は常に周囲にありますが、私たちはそれに対処できます。私の見解では、特定の研究質問や発達のウィンドウに特化した健全な実験パラダイムを選択することに加えて、一般的に有効なデータを収集する安全な方法は、情報データセット（データ辞書を装備）を取得することです。すなわち、計画された実験の時間経過に干渉する主要なノイズ源について十分な情報を収集し、妥当性と堅牢性チェックを実行できるようにすることです。

オンラインでの研究とラボでの研究の違いは何ですか？

オンライン研究は新たなフロンティアです。私たちは設定を変更しましたが、同じ実験を行ったので、利点と欠点がありました。

家族との対面での経験を失います。研究についてもっと知ることが家族にとって重要であり、実験者が赤ちゃんや親についてもっと知ることが重要です。彼らを人として知る機会は減ります。

私たちは、より多くの家族にリーチし、海外のさまざまな地域に住む家族にとって参加しやすくなる可能性を得ました。彼らは今、自分の好きな時に研究に参加することができるようになりました。私たちはまた、親を実験者として訓練しました。

私たちは、より堅実な結果を得るためにマルチラボ研究についても考えることができます。これは新しい自由度を持った研究の新しい道を開きます。

オンライン研究があなたの分野の未来だと思いますか？

私はオンライン研究を有用な補完ツールとして考えています。研究は一般に、毎日新しい質問が生まれています。異なる質問には異なるツールが必要です。オンライン研究にはまだ限界がありますが、赤ちゃんが浸っている環境が言語や注意の発達に与える具体的な影響に関する多くの研究質問に答えるのに役立つ新しい機会です。

どのようにLabvancedを研究に選びましたか？

私はGitHubでLabvancedを見つけました。それがオープンなツールであることがとても気に入りました。私はソフトウェアのアルゴリズムのコードとロジックを介して確認でき、そのプラットフォーム上に古典的な実験をすぐに構築できました。インターフェースレベルでの使いやすさが気に入っており、イベント内でコードを使用することもできます。そのため、私は自分の部門で広め始めました。

Labvancedのどの点が特に印象に残っていますか？

私はデータ分析に情熱を注いでいるので、データをダウンロードし、必要なフォーマットや情報を選択できる方法が気に入りました。また、実験がどのように機能したかの技術的情報や、興味のある測定も含まれています。GitHubでコードを見つけるのが簡単で、プロットを作成して測定精度を検討する方法を見ることができたので、収集したオンラインデータと対面で収集したデータを簡単に比較できました。

あなたの分野の研究を始めることを希望する学生に何をお勧めしますか？

コラボレーションしてください！あなたの分野内の他のラボや他の分野の研究者と協力する機会を探してください。オープンサイエンスの考え方を持ち、エラーを学びの機会として活用してください。マルチラボ研究に参加することもお勧めします。

他のLabvancedユーザーに伝えたいメッセージはありますか？

もっとコラボレーションしましょう！私たちはデザインに関する知識だけでなく、最良のデータを収集するためのヒントやコツを共有すべきであり、比較可能な研究を得るためのパラダイムを共有することも含まれます。

最近参加したWILD2022会議について教えてください。そして、結果を共有した経験はどうでしたか？

幼児の言語発達に関するワークショップ（WILD）は、言語発達に関する最新の証拠を議論する素晴らしい機会であり、言語や国を超えたメカニズムについて探求しています。特に、上級研究者や初期のキャリア研究者を魅了し、アイデアが流通する独自の機会を提供しています。