Name: using eye movements recorded in the visual world paradigm to explore the online processing of spoken language
Uploaded: 2018-10-13T12:30:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Using Eye Movements Recorded in the Visual World Paradigm to Explore the Online Processing of Spoken Language at JoVE.com

Esta pesquisa foi apoiada pela Fundação de ciência de Pequim linguagem e Universidade Cultural no âmbito dos fundos de pesquisa Fundamental para as universidades Central (aprovação número 15YJ050003).

Todas as disciplinas devem dar consentimento informado por escrito antes da administração dos protocolos experimentais. Todos os procedimentos, formulários de consentimento e o protocolo experimental foram aprovados pelo Comitê de ética de pesquisa da língua de Pequim e da Universidade de cultura.
Nota: Um estudo de compreensão utilizando o paradigma de mundo visual normalmente consiste das seguintes etapas: introduzir os problemas teóricos a ser explorado; Formam um desenho experiment...

Para realizar um estudo do mundo visual, existem várias etapas essenciais a seguir. Primeiro, os pesquisadores pretendem deduzir a interpretação da língua inibirem apresentada através de movimentos dos olhos dos participantes do mundo visual. De agora em diante, em projetar o layout dos estímulos visuais, as propriedades dos movimentos oculares em uma tarefa natural que potencialmente afetam os movimentos oculares dos participantes devem ser controladas. Então pode ser reconhecido o efeito da língua falada em mov...

Língua falada é um fluxo de informações rápido e contínuo, que desaparece imediatamente. É um desafio para estudar experimentalmente neste temporal, rapidamente mudar o sinal de fala. Movimentos oculares gravados no paradigma mundo visual podem ser usados para superar este desafio. Em um típico olho rastreamento estudo utilizando o paradigma de mundo visual, movimentos oculares dos participantes para fotos em uma exibição ou objetos reais em um espaço de trabalho visual são monitorados como eles ouvir, ou produzem, língua falada, representando o conteúdo do mundo visual1 ,2,3,4. A lógica básica, ou a hipótese de vinculação, por trás desse paradigma é que compreender ou planejando um enunciado (abertamente ou dissimuladamente) mudará atenção visual dos participantes para um determinado objeto no mundo visual. Esta mudança de atenção terá uma alta probabilidade de iniciar um movimento ocular de sacádicos para trazer a área assistida para a visão central. Com este paradigma, os pesquisadores pretendem determinar em que momento temporal, com relação a algum Marco acústico no sinal de fala, ocorre uma mudança na atenção visual do participante, como medido por um movimento ocular de sacádicos para um objeto ou um retrato no visual mundo. Quando e onde os movimentos oculares sacádicos são lançados em relação ao sinal de discurso são usados para deduzir o processamento da linguagem on-line. O paradigma do mundo visual pode ser usado para estudar a língua falada compreensão1,2 e a produção5,6. Este artigo metodológico incidirá sobre estudos de compreensão. Em um estudo de compreensão utilizando o paradigma de mundo visual, olho dos participantes movimentos na tela visual são monitorados como eles escutam as declarações faladas, falando sobre a exibição visual.
Sistemas de rastreamento de olho diferentes foram projetados na história. O mais simples, menos caro e mais portátil sistema é apenas uma câmera de vídeo normal, que registra uma imagem dos olhos do participante. Movimentos oculares são então manualmente codificados através de exame do frame-por-frame da gravação do video. No entanto, a taxa de amostragem de tal um olho-tracker é relativamente baixa, e o processo de codificação é demorado. Assim, um olho comercial contemporâneo, sistema de rastreamento normalmente usa sensores ópticos, medindo a orientação do olho em sua órbita7,8,9. Para entender como funciona um sistema de acompanhamento de olho comercial contemporâneo, os seguintes pontos devem ser considerados. Primeiro, a medir corretamente o sentido da visão central, um iluminador infravermelho (normalmente com o comprimento de onda em torno de 780-880 nm) é normalmente definido junto ou fora do eixo óptico da câmera, tornando a imagem da pupila distintamente mais clara ou mais escura do que a íris circundante. A imagem da pupila e/ou do reflexo corneal aluno (normalmente a primeira Purkinje imagem) é usada para calcular a orientação do olho em sua órbita. Em segundo lugar, a localização de olhar o mundo visual é realmente contingente não só sobre a orientação de olho no que diz respeito a cabeça, mas também sobre a orientação da cabeça em relação ao mundo visual. Para inferir com precisão o olhar de respeito da orientação do olho, a fonte de luz e a câmera do olho-trackers são fixos em relação a cabeça dos participantes (capacetes olho-trackers) ou são fixos em relação ao mundo visual (montado na mesa ou remotos olho-trackers). Em terceiro lugar, cabeça orientação dos participantes deve ser fixos em relação ao mundo visual ou computacionalmente ser compensada se a cabeça dos participantes é livre para se mover. Quando um olho-tracker remoto é usado em um modo de cabeça-livre-a-move, posição de cabeça dos participantes é gravada normalmente colocando um pequeno adesivo na testa dos participantes. A orientação da cabeça então é computacionalmente subtraída a orientação de olho para recuperar o local de olhar o mundo visual. Em quarto lugar, uma calibração e um processo de validação são então necessárias para mapear a orientação do olho para o olhar de respeito no mundo visual. No processo de calibração, registam-se amostras de fixação dos participantes de pontos de destino conhecido para mapear os dados brutos olho para olhar a posição do mundo visual. No processo de validação, os participantes são apresentados com os mesmos pontos de destino como o processo de calibração. A diferença existente entre a posição de fixação computadas nos resultados calibrado e a posição real do alvo fixado no mundo visual são usados para avaliar a exatidão da calibração. Para confirmar ainda mais a precisão do processo de mapeamento, uma seleção de tração é normalmente aplicada em cada tentativa, onde um destino único de fixação é apresentado aos participantes para medir a diferença entre a posição de fixação computadas e a posição real do destino atual.
Os dados primários de um estudo do mundo visual são um fluxo de locais de olhar o mundo visual gravado na taxa de amostragem do olho-controlador, variando sobre a totalidade ou parte da duração da julgamento. A variável dependente utilizada em um estudo do mundo visual é, normalmente, a proporção de amostras que fixações dos participantes estão situadas em determinada região espacial do mundo visual em uma determinada janela de tempo. Para analisar os dados, uma janela de tempo tem em primeiro lugar a ser selecionado, muitas vezes referida como períodos de interesse. A janela de tempo é geralmente tempo-bloqueado para a apresentação de alguns eventos linguísticos na entrada do auditório. Além disso, o mundo visual também é necessário dividir em várias regiões de interesse (ROIs), cada uma das quais é associada com um ou mais objetos. Uma tal região contém o objeto correspondente para a correta compreensão da língua falada e, portanto, é muitas vezes chamada a área-alvo. Uma maneira comum para visualizar os dados é uma trama de proporção-de-fixação, onde em cada bin em uma janela de tempo, a proporção de amostras com um olhar para cada região de interesse são em média entre os participantes e itens.
Usando os dados obtidos de um estudo do mundo visual, pesquisa de diferentes questões pode ser respondidas: um) sobre o nível de grãos grosseiros, são os movimentos oculares dos participantes no mundo visual afetado pela entrada linguística auditiva diferente? b) se houver um efeito, qual é a trajetória do efeito ao longo do julgamento? É um efeito linear ou um efeito de alto-ordem? e c) se existe um efeito, em seguida, sobre o nível de grão fino, quando é o mais antigo ponto temporal onde emerge tal efeito e quanto tempo dura este efeito último?
Para analisar estatisticamente os resultados, os seguintes pontos devem ser considerados. Primeiro, a variável de resposta, ou seja, proporções de fixações, tanto abaixo como acima limitada (entre 0 e 1), que seguirá uma distribuição multinomial, ao invés de uma distribuição normal. De agora em diante, métodos estatísticos tradicionais com base na distribuição normal como teste t, ANOVA e modelos lineares (efeito misturado)10, não podem ser diretamente utilizados até as proporções foram transformadas para ilimitado variáveis tais como com logit empírica fórmula11 ou foram substituídos por ilimitado dependente de variáveis como distância euclidiana12. Também podem ser usadas técnicas estatísticas que não exigem que o pressuposto de distribuição normal tão generalizada de modelos lineares (efeito misturado)13 . Em segundo lugar, para explorar a trajetória de mudança do efeito observado, uma variável que indicam a série de tempo tem a ser adicionado para o modelo. Essa variável de série temporal é, originalmente, o olho-tracker é realinhados ao aparecimento da linguagem de entrada os pontos de amostragem. Desde que a trajetória de mudança normalmente não é linear, uma função polinomial de ordem superior do tempo-série normalmente é adicionada para o (generalizado) (efeito misturado) modelo linear, ou seja, de análises de curva de crescimento14. Além disso, as posições de olho dos participantes no atual ponto de amostragem é altamente dependente pontos de amostragem anterior, especialmente quando a frequência de gravação é alta, resultando no problema da autocorrelação. Para reduzir a autocorrelação entre os pontos de amostragem adjacentes, dados originais são frequentemente incluídos na amostra para baixo ou binned. Nos últimos anos, os modelos de efeito misturado aditivo generalizada (GAMM) também utilizámos para combater a autocorrelated erros12,15,16. A largura das caixas varia entre diferentes estudos, variando de vários milissegundos para várias centenas de milissegundos. O bin mais estreita, que um estudo pode escolher é limitada pela taxa de amostragem do controlador olho utilizado no estudo específico. Por exemplo, se um tracker do olho tem uma taxa de amostragem de 500 Hz, então a largura da janela de tempo não pode ser menor do que 2 ms = 1000/500. Em terceiro lugar, quando uma análise estatística é repetidamente aplicada a cada bin de tempo dos períodos de interesse, o erro do familywise induzido de estas que comparações múltiplas devem ser combatidas. Como descrevemos anteriormente, a análise da trajetória informa o pesquisador se o efeito observado sobre o nível de grãos grosseiros é linear em relação a mudança do tempo, mas não mostra os efeitos observados, quando começa a emergir e como tempo observado efeito dura. Para determinar a posição temporal quando a diferença observada começa a divergir e para descobrir a duração do período temporal que dura o efeito observado, uma análise estatística tem que ser aplicado repetidamente a bin cada vez. Estas comparações múltiplas introduzirá o so-called familywise erro, não importa qual método estatístico é usado. O erro do familywise tradicionalmente é corrigido com ajuste de Bonferroni17. Recentemente, um método chamado teste não paramétrico de permutação originalmente usado em neuroimagem arquivada18 foi aplicado ao visual da palavra paradigma19 de controle para o erro do familywise.
Os pesquisadores utilizando o paradigma de mundo visual pretendem inferir a compreensão de uma língua falada de movimentos dos olhos dos participantes do mundo visual. Para garantir a validade desta dedução, outros fatores que possivelmente influenciam os movimentos oculares devem ser descartados ou controlados. Os seguintes dois fatores estão entre os mais comuns que precisam ser considerados. O primeiro fator envolve alguns padrões sistemáticos em fixações de explicativas dos participantes independentes do idioma de entrada, tais como a tendência para se fixar na parte superior esquerda quadrat do mundo visual e os olhos se movendo na direção horizontal, sendo mais fácil do que em a direção vertical, etc.12,20 para certificar-se que os padrões observados de fixação estão relacionados com os objetos, não para os locais espaciais, onde se encontram os objetos, as posições espaciais de um objeto devem ser contrabalançadas em ensaios diferentes ou diferentes participantes. O segundo fator que pode afetar os movimentos oculares dos participantes é as características básicas da imagem dos objetos do mundo visual, tais como orientação luminância, contraste, cor e borda, entre outros21. Para diagnosticar esse potencial confusão, a exibição visual é geralmente apresentada antes do início da língua falada, ou antes do início do marcador acústico crítico da língua falada, para cerca de 1000 MS. durante o período temporal desde o início da imagem de teste para o início da gravação de teste, o idioma de entrada ou o ponto de desambiguação do idioma de entrada ainda não foi ouvida. Qualquer diferença observada entre as diferentes condições deve ser deduzida de outros fatores de confusão como a exibição visual por si, em vez do idioma de entrada. Doravante, movimentos oculares observados neste período de visualização fornecem uma linha de base para determinar o efeito da entrada linguística. Este período de visualização também permite que os participantes para se familiarizar com a exibição visual e para reduzir o viés sistemático das fixações explicativas, quando a língua falada é apresentada.
Para ilustrar como um típico olho rastreamento estudo utilizando o paradigma de mundo visual é conduzido, o protocolo seguinte descreve um experimento adaptado de L. Zhan17 para explorar o processamento on-line de instruções semanticamente complexas, ou seja, declarações disjuntiva (S1 ou S2), declarações de conjuntivas (S1 e S2) e mas-declarações (S1 mas não-S2). Em conservação ordinária, as informações expressadas por algumas declarações são realmente mais fortes do que seu significado literal. Disjuntas declarações como caixa do Xiaoming contém uma vaca ou um galo são tais declarações. Logicamente, a instrução disjuntiva é verdade, enquanto as dois disjunções caixa do Xiaoming contém uma vaca e caixa do Xiaoming contém um galo não são ambos falsos. Portanto, a instrução disjuntiva é verdadeira quando as duas proposições são ambos verdadeiros, onde a instrução conjuntiva correspondente caixa do Xiaoming contém uma vaca e um galo também é verdade. Em comum conversa, no entanto, ouvindo que a instrução disjuntiva frequentemente sugere que a correspondente declaração de conjuntiva é false (implicature escalar); e sugere que os valores de verdade das duas proposições são desconhecidos pelo orador (inferência de ignorância). Difiram na literatura em se duas inferências são processos gramaticais ou pragmática22,23,24,25,26. A experiência mostra como paradigma o mundo visual pode ser usado para julgar entre essas contas, explorando o processamento on-line de três instruções complexas.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:1101px;" width="1101">
	<tbody>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Pixelmator</td>
			<td style="width:129px;">Pixelmator Team</td>
			<td style="width:119px;">http://www.pixelmator.com/pro/</td>
			<td style="width:637px;">image editing app</td>
		</tr>
		<tr height="63">
			<td height="63" style="height:63px;">Praat</td>
			<td style="width:129px;">Open Sourse</td>
			<td style="width:119px;">http://www.fon.hum.uva.nl/praat/</td>
			<td style="width:637px;">Sound analyses and editting software</td>
		</tr>
		<tr height="84">
			<td height="84" style="height:84px;width:216px;">Eyelink 1000plus</td>
			<td style="width:129px;">SR-Research, Inc</td>
			<td style="width:119px;">https://www.sr-research.com/products/eyelink-1000-plus/</td>
			<td style="width:637px;">remote infrared eye tracker&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="84">
			<td height="84" style="height:84px;width:216px;">Experimental Builder</td>
			<td style="width:129px;">SR-Research, Inc</td>
			<td style="width:119px;">https://www.sr-research.com/experiment-builder/</td>
			<td style="width:637px;">eye tracker software&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="63">
			<td height="63" style="height:63px;width:216px;">Data Viewer</td>
			<td style="width:129px;">SR-Research, Inc</td>
			<td style="width:119px;">https://www.sr-research.com/data-viewer/</td>
			<td style="width:637px;">eye tracker software&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">R</td>
			<td style="width:129px;">Open Sourse</td>
			<td style="width:119px;">https://www.r-project.org</td>
			<td style="width:637px;">free software environment for statistical computing and graphics</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

using eye movements recorded in the visual world paradigm to explore the online processing of spoken language

Em um típico olho rastreamento estudo utilizando o paradigma de mundo visual, dos participantes dos olhos movimentos de objetos ou fotos na área de trabalho visual são registradas através de um tracker do olho como o participante produz ou compreende uma língua falada, descrevendo o visual simultâneo mundo. Este paradigma tem grande versatilidade, como ele pode ser usado em uma ampla gama de populações, incluindo aqueles que não sabem ler e/ou quem abertamente não pode dar suas respostas comportamentais, tais como pré-letrados crianças, adultos idosos e doentes. Mais importante, o paradigma é extremamente sensível a manipulações grained fino do sinal de fala, e pode ser usada para estudar o processamento on-line da maioria dos tópicos na compreensão da linguagem em vários níveis, tais como o acústico grained fino fonético características, as propriedades das palavras e das estruturas linguísticas. O protocolo descrito neste artigo ilustra como um olho mundo visual típico estudo de rastreamento é conduzido, com um exemplo mostrando como o processamento on-line de algumas declarações semanticamente complexas pode ser explorado com o paradigma do mundo visual.

Respostas comportamentais dos participantes estão resumidas na Figura 4. Como descrevemos anteriormente, a resposta correta para uma declaração de conjuntiva (S1 e S2) é a grande caixa aberta, tais como A caixa na Figura 1. A resposta correta para um mas-declaração (S1 mas não S2) é a pequena caixa aberta contendo o primeiro animal mencionado, tais como a caixa D na Figura 1...

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Using Eye Movements Recorded in the Visual World Paradigm to Explore the Online Processing of Spoken Language

O paradigma do mundo visual monitora os movimentos oculares dos participantes na área de trabalho visual, como eles estão ouvindo ou falando uma língua falada. Este paradigma pode ser usada para investigar o processamento on-line de uma vasta gama de questões linguísticas, incluindo instruções semanticamente complexas, tais como declarações disjuntiva.

Usando movimentos oculares gravados no paradigma Visual do mundo para explorar o processamento on-line de língua falada

In a typical eye tracking study using the visual world paradigm, participants' eye movements to objects or pictures in the visual workspace are recorded ...

Esse método pode ajudar a responder a perguntas-chave no processamento on-line da língua falada, incluindo frases semanticamente complexas, como disjunções e condicionals. A principal vantagem dessa técnica é que ela pode ser realizada em uma ampla gama de populações para estudar a maioria dos temas em áreas de processamento linguístico. Demonstrando o procedimento será Xu Jing, um estudante de pós-graduação.Cao Yifan, Wang Meng, Yang Xiaotong, Zhan Min e Zhou Xuehan são os alunos do meu grupo de pesquisa. Para preparar os estímulos visuais, baixe 60 imagens de arte de clipe gratuitos de direitos autorais de animais da Internet e abra as imagens em um editor de imagens apropriado. Clique em Ferramentas e use a seleção rápida para selecionar e excluir o plano de fundo de cada imagem.Clique em Imagem e Tamanho da Imagem para redimensionar as imagens para 120 por 120 pixels e desenhar uma grande caixa aberta de 320 x 240 pixels, uma pequena caixa fechada de 160 x 160 pixels, e duas pequenas caixas abertas de 160 x 240 pixels. Abra um novo arquivo para criar um modelo de 1.024 por 768 pixels para a primeira imagem de teste e arraste as caixas para os locais indicados. Arraste duas imagens de arte de clipe para a grande caixa aberta e uma de cada uma das mesmas duas imagens nas duas pequenas caixas abertas.Em seguida, crie mais 59 imagens de teste como apenas demonstrado com cada imagem animal sendo usada duas vezes por imagem de teste, contrabalanciando os locais espaciais das quatro caixas entre as imagens. Para preparar os estímulos da língua falada, projete quatro frases de teste correspondentes a cada imagem de teste na língua nativa dos participantes para um total de 240 frases de teste a serem registradas, com pelo menos três das quatro frases e uma de cada uma das formas como ilustrado. Recrute uma falante nativa feminina para gravar quatro depoimentos de exemplo, bem como áudio para todos os animais que estão sendo usados no experimento.Divida as 240 sentenças de teste em quatro grupos, com cada grupo contendo 15 declarações conjuntivas, 15 declarações disjuntivas, 15 depoimentos, e 15 frases de preenchimento. Em seguida, salve todas as informações importantes sobre os estímulos de teste em um arquivo de texto delimitado por guia, com cada linha correspondente a cada uma das 240 ensaios. Para construir a sequência de experimentos, abra o construtor de experimentos e crie um novo projeto.Arraste um objeto de tela de exibição para o espaço de trabalho e renomeie a Instrução do espaço de trabalho. Clique em Inserir recurso de texto de várias linhas e clique duas vezes para abrir a sequência de blocos para construir a sequência de blocos. Arraste um nó de configuração da câmera EI para a sequência de blocos para trazer uma tela de configuração da câmera no EYELink host PC para facilitar a calibração e validação da configuração da configuração da câmera.Clique no campo Tipo de calibração no painel de propriedades e selecione HV5 na lista de queda. Para construir a sequência de ensaio, arraste um nó display Screen para a sequência de ensaio e renomeie-a Animal_1_Image. Arraste um nó De Som de Reprodução para a sequência de ensaio e renomeie-o Animal_1_Audio.Arraste um nó timer para a sequência de ensaio e renomeie-o Animal_1_Audio_Length. Continue arrastando e renomeando os nódulos adicionais Display Screen, Play Sound e Timer para a sequência de ensaio até que três nodes tenham sido criados para cada imagem de arte de clipe. Em seguida, arraste um nó Drift Correct para a sequência de ensaio para introduzir a correção de deriva.Para construir a sequência de gravação, arraste um novo nó display Screen para a sequência de gravação. Renomeie o nó Test_Image. Clique duas vezes no nó Display Screen para abrir o construtor de tela, clique na Região de Área de Interesse de Inserção de Retângulo e desenhe quatro áreas retangulares de interesse.Arraste um nó timer para o espaço de trabalho, renomeie o nó Pause e altere a propriedade de duração para 500 milissegundos. Arraste um nó De som de reprodução para o espaço de trabalho e renomeie o nó Test_Audio e arraste um nó timer para o espaço de trabalho e renomeie-o Test_Audio_Length. Em seguida, adicione um nó teclado no espaço de trabalho, renomeie o nó Respostas comportamentais e altere a propriedade Chaves Aceitáveis para Cima, Para Baixo, Direita, Esquerda.Para realizar um experimento, inicie o sistema no PC host para iniciar a aplicação host da câmera e clique na versão executável do projeto experimental no PC de exibição. Insira o nome do participante e clique em Selecionar valor de condição para executar para selecionar um grupo na janela prompt. Coloque um pequeno adesivo na testa do participante para rastrear a posição da cabeça mesmo quando a imagem do aluno é perdida, como durante piscadas ou movimentos repentinos. Seat o participante aproximadamente 60 centímetros de um monitor de cores 4:3 de 21 polegadas com uma resolução de 1.024 por 769 pixels, para o qual 27 pixels equivale a um ângulo de grau.Ajuste a altura do monitor do pc de exibição para garantir que quando o participante está olhando para frente, ele está olhando verticalmente para o meio para o topo 75% do monitor, em seguida, gire o braço de foco na montagem da mesa para trazer a imagem do olho em foco. Em seguida, clique em Calibrar no PC host e peça ao participante para se fixar em uma grade de cinco alvos de fixação, em sucessão aleatória, sem respostas comportamentais, para mapear os movimentos oculares do participante para o olhar de consideração no mundo visual. Clique em Validar e peça ao participante para se fixar na mesma grade de metas de fixação para validar os resultados de calibração.Realize uma verificação de deriva pedindo ao participante para pressionar a barra de espaço no teclado enquanto fixa no ponto preto no centro da tela. Em seguida, apresente os estímulos visuais através do monitor de PC de exibição enquanto reprodumente os estímulos auditivos através de um par de alto-falantes externos situados à esquerda e à direita do monitor. Para codificação e análise de dados, abra o visualizador de dados e clique em Arquivo, Arquivo de Importação e importe vários arquivos de dados eyelink para importar todos os arquivos de rastreador de olhos gravados.Salve os arquivos em um único arquivo evs e, em seguida, abra o arquivo evs e clique em Análise, Relatórios e Relatório de Amostra para exportar os dados de amostra bruta sem agregação. A resposta correta a uma declaração conjuntiva é a grande caixa aberta, enquanto a resposta correta a uma declaração, mas é a pequena caixa aberta contendo o primeiro animal mencionado dentro da declaração. Criticamente, qual caixa é escolhida para as declarações conjuntivas depende de como uma declaração condicional é processada.Por exemplo, a pequena caixa fechada é escolhida apenas quando a implicação escalar e as inferências de ignorância são computadas, o que resulta da compreensão de uma afirmação disjuntiva. Como ilustrado no painel, a fixação dos olhos na pequena caixa fechada não aumenta a menos que o conectivo sentencial seja o conectivo disjuntivo ou com o aumento começando não mais tarde do que a compensação do conectivo disjuntivo. O Visual World Paradigm é uma técnica versátil de rastreamento ocular para inferir a compreensão on-line da língua falada dos participantes a partir de seus movimentos oculares no mundo real.Ao recrutar os participantes, lembre-se que eles devem ter capacidade visual normal ou correta e uma capacidade auditiva normal. Para projetar um estudo do mundo real elegível, outros fatores que possam afetar os movimentos oculares dos participantes devem ser controlados ou descartados. Ao analisar estatisticamente os resultados, deve-se considerar problema que pode surgir de respostas limitadas, todas as correlações automáticas ou comparações automáticas.

Research

JoVE Journal

Behavior

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Usando movimentos oculares para avaliar os processos cognitivos envolvidos na compreensão de texto

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Comportamento

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Using the Visual World Paradigm to Study Sentence Comprehension in Mandarin-Speaking Children with Autism

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Examinando o processamento sintático online de frases complexas faladas em Chinês usando tarefas de interferência de modal duplo

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