국어의 어휘 점화에 영향을 주는 중요 요인 탐구

국어의 어휘 점화에 영향을 주는 중요 요인 탐구 - open sesame를 이용하여

문서 내 토픽

1. 어휘 점화 요인 탐구

중간 과제에서 'prime -> target'으로 이어지는 자극쌍의 semantic/associative relation, 첫음절 소리 동일성, 한자어 어원 동일성, 코퍼스 출현 빈도가 점화 효과에 영향을 줄 가능성이 있음을 확인하였다. 따라서 이번 기말 과제에서는 이 외에도 어휘 점화에 영향을 끼치는 또 다른 잠재적 요인이 있는지 실험을 제작해보았다.
2. 실험 참여자

본 실험에는 한국외대에 재학 중인 학생 10명이 참여했다. 본 연구 참여자의 연령범위는 20-25세였다.
3. 실험 자료

긍정/부정적 의미인 단어, 앉다 -> 의자와 같은 맥락이 이어지는 단어, 색, 일반적인 단어들을 prime으로 설정했다. 각 섹션마다 20개씩 만들었다. target은 단어와 비단어로 세션당 각 10개씩을 설정했다.
4. 실험 절차

본 실험에서는 open sesame를 사용하여 만들어 시행했다. 본 실험 진행 전 참여자의 집중력 환기와 실험방법의 숙지를 위해 총 3개의 prime-target 쌍을 바탕으로 연습시행을 진행했다. 먼저 prime 단어가 제시되기 전에 컴퓨터 모니터 중앙에 '' 형태의 응시점이 100ms 동안 제시되었다. 응시점이 사라지고 prime 단어가 200ms 정도 이어진 뒤 컴퓨터 모니터 중앙에 '' 형태의 응시점이 100ms 동안 제시되었다. 그리고 나타난 target이 단어인지 비단어인지를 판단했다.
5. 실험 분석

실험 참여자 10명의 로그 파일을 수집하여 파워 쿼리와 피벗테이블을 이용하여 분석하였다. 파워 쿼리에서 prime 단어의 분류인 condition, 실험 참여자가 맞고 틀린 문제를 표시하는 correct, 단어/비단어를 분류하는 correct_response, prime, 반응 시간인 response_time, target 총 7개의 요소만 남기고 피벗테이블을 만들었다.
6. 단어/비단어 반응 시간 분석

target이 단어일 때 평균 반응 시간은 174.2833036, 비단어일 때 평균 반응 시간은 182.4529434로 단어일 때의 평균 반응 시간이 적다는 것을 알 수 있었다. 하지만 쌍체비교분석을 돌려본 결과 p(T<=t) 양측 검정의 값이 0.2758835로 우연한 수준이라는 것을 알 수 있었다.
7. 긍정/부정/맥락/색/일반 단어 반응 시간 분석

긍정, 부정, 맥락, 색, 일반 단어 유형별로 target이 단어일 때와 비단어일 때의 반응 시간을 분석했으나, 모두 p값이 0.05 이상으로 통계적으로 유의미한 차이가 없었다.
8. 결론

어휘 점화에 영향을 줄 것이라고 생각한 5가지 요인 모두 target이 단어일 때 반응 속도가 빨랐지만, 쌍체비교분석 결과 p값이 모두 0.05 이상으로 우연한 수준이었다. 단어가 익숙해서 뇌와 눈이 빠르게 인식하는 것인지 궁금해졌다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 주제2: 실험 참여자

실험 참여자의 선정은 연구 결과의 타당성과 일반화 가능성에 중요한 영향을 미칩니다. 실험 참여자의 연령, 교육 수준, 언어 능력, 인지 기능 등 다양한 특성을 고려하여 대표성 있는 표본을 선정해야 합니다. 또한 참여자 간 개인차를 최소화하기 위해 엄격한 선별 기준을 적용하는 것도 중요합니다. 이를 통해 실험 결과가 특정 집단에 국한되지 않고 보편적인 언어 처리 과정을 반영할 수 있도록 해야 할 것입니다.
2. 주제4: 실험 절차

실험 절차의 설계는 연구 목적과 가설을 효과적으로 검증할 수 있도록 이루어져야 합니다. 어휘 점화 효과를 측정하기 위해서는 적절한 실험 패러다임(예: 어휘 판단 과제, 단어 명명 과제 등)을 선택하고, 실험 조건 간 비교가 가능하도록 설계해야 합니다. 또한 참여자의 주의력, 피로도, 학습 효과 등을 최소화할 수 있도록 실험 절차를 구체적으로 계획해야 합니다. 이를 통해 실험 결과의 신뢰성과 타당성을 확보할 수 있을 것입니다.
3. 주제6: 단어/비단어 반응 시간 분석

단어와 비단어에 대한 반응 시간 분석은 어휘 처리 과정을 이해하는 데 중요한 정보를 제공합니다. 단어 처리와 비단어 처리 과정의 차이를 비교함으로써 우리는 어휘 접근, 의미 활성화, 어휘 선택 등 언어 처리의 다양한 측면을 이해할 수 있습니다. 특히 어휘 점화 효과가 단어와 비단어에 어떻게 다르게 나타나는지 분석하는 것은 언어 처리 메커니즘을 규명하는 데 도움이 될 것입니다.
4. 주제8: 결론

이 연구는 어휘 점화 효과를 통해 언어 처리 과정의 다양한 측면을 이해하고자 하는 시도입니다. 실험 참여자, 실험 자료, 실험 절차, 실험 분석 등 연구 설계의 각 요소가 적절히 구현되어야 할 것입니다. 특히 단어와 비단어, 긍정/부정/맥락/색/일반 단어 등 다양한 유형의 자극에 대한 반응 시간 분석을 통해 언어 처리의 복잡성과 역동성을 규명할 수 있을 것입니다. 이러한 연구 결과는 언어 처리 모델의 발전과 언어 장애 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다.