奇偶数汉英语码转换研究

5.2　奇偶数汉英语码转换ERP研究

5.2.1　研究背景

最近几年，ERP技术在基于认知神经科学的双语研究中得到了越来越多的应用。ERP技术的主要优点是其高时间分辨率，可以在毫秒水平上测量任务相关的神经活动。ERP技术可以分辨与语言理解或语言产生相关的各个阶段，并以高时间分辨率展示与这些过程相关的神经事件。尽管语言的心理语言学模式不能对特定功能的大脑分区做出解释，但是他们却能预测这些语言任务的每一阶段的时间顺序，这些语言任务包括：命名、阅读、重复等。正是由于ERP的高时间分辨率才能使这些预测成为可能。例如，双语的ERP研究表明，L1和L2的话语声音可以通过ERP成分的出现或消失进行区分（失匹配负波，mismatch negativity）。

ERP在双语方面的研究主要解决两个基本问题。第一个是双语脑中L1和L2的加工机制问题，具体而言，L1和L2加工的神经基础有什么差异？这类研究主要基于语音层面、语义层面和句子层面的语言理解任务。第二个是两种语言的神经控制问题，具体而言，双语脑如何避免来自非目标语言的干扰？两种语言进行转码时的神经生理机制有何变化？研究人员还发现，与单语者相比，双语者的反应时在语义相关的ERP成分（N400）中滞后，包括用L1或L2完成阅读任务。这些研究强调了在双语加工中L2熟练程度和语言习得年龄是影响双语者语言加工的两个重要因素（Moreno，et al.，2008）。

本实验主要针对上文提到的第二个问题，研究L2熟练程度在语码转换中的神经机制。

5.2.2　实验被试

17个来自大连理工大学母语为汉语的英语专业高年级大学生自愿参加了本实验，他们都是右利手，年龄在20～24岁之间，平均年龄为21.8岁，11名女性，6名男性，视力正常或矫正后正常，每个人都获得了一定的报酬。

5.2.3　实验设计

实验中用到的刺激材料为一、二、三、四、五、六、七、八、九、十这10个汉字数词和one，two，three，four，five，six，seven，eight，nine，ten这10个英语数词。任务是在两秒钟之内判断出电脑屏幕上出现的数词是奇数还是偶数，如果是奇数则要求被试按反应盒上的蓝键，否则按红键。刺激背景为黑色，字体为白色。

实验中两个刺激为一组，有四种转码方式：汉－汉、汉－英、英－汉、英－英。组内两个刺激之间的间隔在1～2秒之间随机，期间屏幕为黑屏；组间的时间间隔也是1～2秒之间随机，期间为中间有一白点作为注视点的黑屏。整个实验过程中每种转码方式都出现45次，共180组（360个）刺激。正式实验之前有8个刺激的练习以熟悉任务和按键。整个实验大约持续25分钟。实验过程示意图见图5.1。实验过程中同时采集行为数据和EEG数据。

实验在光线较暗的隔音室中进行，被试坐在距离电脑屏幕中央80cm的舒适椅子上，垂直视角为1.43度，水平视角为0.72度。刺激给予及行为学检测使用了美国的E－prime软件。

5.2.4　实验结果

5.2.4.1　行为数据

统计分析方法为重复测量的方差分析，组内因素为四种转码类型，组间因素为英语水平。数据处理结果表明，每个被试每种刺激的平均正确率都在96%以上，说明被试都认真地做了实验。

在处理数据过程中，用每组刺激中第一个刺激的RTs减去第二个刺激的RTs作为转码耗损速度。具体数据如下：时间耗损（后－前）cc：32.38，ce：30.33，ec：－5.15，ee：－15.30（单位：ms）（见图5.4）。反应时的分析结果表明，c－c、c－e的转码耗损多于e－c、e－e的转码耗损，这一点与“语言强势假说”一致。

图5.4　时间耗损

5.2.4.2　ERPs记录

本实验采用BrainProducts公司生产的64导脑电记录系统，国际标准10～20系统电极放置法安置电极。利用Ag／AgCI电极帽记录被试进行反应时的EEG信号。左眼眶上、下侧的两个电极记录垂直眼电，FCz做参考电极，AFz为接地电极，滤波带通为0.01～100Hz，采样率为500Hz，电极与头皮接触电阻＜5kΩ。检测开始首先常规扫描记录脑电图3～5分钟，待被试适应环境后，开始正式试验。

连续记录原始脑电，离线数据使用Vision analyzer Software（Version 1.05）软件处理。应用软件自动修正眼动，经过滤波后（1～35Hz），半自动去除伪迹。排除肌电和其他伪迹，其他伪迹的剔除标准为±75μV。本研究的分析时程为800ms，取刺激前100ms到刺激后700ms分段。对每个被试的汉英与英汉转换任务分别进行叠加平均。

5.2.5　结果与讨论

5.2.5.1　潜伏期及峰值分析

为了分析英汉和汉英转换的ERP差异，对所有时间点和导联波幅做T－检验。T－检验显著（p＜0.05）的时间点连续超过20ms的时间窗，认为达到显著差异。本部分对有显著差异的导联的潜伏期波幅结果进行了详细的讨论。

通过对每个时间点波幅的统计检验发现：英汉转码和汉英转码在150～180ms（N150），240～260ms（P300）有显著的差异（见图5.5）。这些差异主要集中在脑的后部和中前导联区域。另外在500～600ms也有很多区域导联出现差异。

图5.5　对所有时间点和导联波幅做T检验，p值越小，英汉与汉英任务的差异越显著

从图中可看出英汉转码和汉英转码在150～180ms（N150），240～260ms（P300），500～600ms有显著的差异。这些差异主要集中在脑的后部和中前导联区域。

图5.6显示了几个存在显著差异的导联。在N150成分中可以明显地看到英汉转码比汉英转码引起了更大的波幅，潜伏期在脑的中后部没有明显的提前，但在前部英汉转码比汉英转码引起的N150要提前50ms。这说明对于以汉语为L1的人群，在由L2向L1转码时，需要更多的至上而下的参与，也就是额顶叶对转码的调节。P300成分在前中区域的电极差异较明显，英汉转码比汉英转码有更大的波幅，但在后部差异较小。对于晚成分，汉英转码比英汉转码引起了更大的波幅，有文献表明在500～600ms时间内可能与声调的产生有关（Khateb，et al.，2007）。

图5.6　ERP的波形分析汉英（实线）与英汉（虚线）转码任务，在全局平均ERP中几个幅值存在明显差异的导通

5.2.5.2　脑地形图分析

根据潜伏期及峰值分析的结果，选取在两种任务中存在显著差异的时间段。应用Vision Analyzer Software软件中的脑地形图分析包，将相应时间段全体平均ERP投射到脑地形图中。

通过对所有被试的英汉转码与汉英转码任务分别做平均，取150～180ms，240～260ms，500～600ms时间窗做脑地形图分析。结果如图6.4所示，N150主要分布在中后部的中间区域，P300主要分布在颞枕区的电极，而500～600ms主要分布在左侧半球。L1－L2和L2－L1两种任务的脑地形分布差别不大，这说明在两种转码中使用的功能皮层基本相同。

图5.7　150～180ms，240～260ms，500～600ms时间窗的L1－L2和L2－L1脑地形图

5.2.5.3　sLORETA分析

被试在汉英和英汉转换过程中诱发出的叠加平均ERP数据，手工转化为文本格式，录入sLORETA软件。sLORETA源定位选用N140，P3及P450～550ms成分做分析。对于各成分的源定位结果，应用sLORETA软件中的SnPM方法对汉英和英汉转码任务的源定位做分析。

从源定位的结果可以看出，在语言转换早期（N150）语言转换方向在脑区上差异较小。在P300成分上，英汉转码更倾向于枕叶区域，而英汉转码在额顶叶有大范围激活，500～600ms的ERP成分主要分布在顶叶区，在完成汉英任务时有更大范围的激活。

图5.8　使用sLORETA对L1－L2和L2－L1两种任务在150～180ms，240～260ms，500～600ms的源定位图

5.2.6　结论与展望

5.2.6.1　结论

英汉转码和汉英转码在150～180ms（N150），240～260ms（P300）有显著的差异。这些差异主要集中在脑的后部和中前电极区域。另外在500～600ms也有很多区域电极出现差异。在N150成分中可以明显地看到英汉转码比汉英转码引起了更大的波幅，潜伏期在脑的中后部没有明显的提前，但在前部英汉转码比汉英转码引起的N150要提前50ms。这说明对于以汉语为L1的人群，在由L2向L1转码时，需要更多的由上到下的参与，也就是额顶叶对转码的调节。P300成分在前中区域的电极差异较明显，英汉转码比汉英转码有更大的波幅，但在后部差异较小。对于晚成分，汉英转码比英汉转码引起了更大的波幅，表明在500～600ms时间内可能与声调的产生有关。

对所有被试的英汉转码与汉英转码任务分别做平均，取150～180ms，240～260ms，500～600ms时间窗做脑地形图分析。结果发现，N150主要分布在中后部的中间区域，P300主要分布在颞枕区的电极，而500～600ms主要分布在左侧半球。L1－L2和L2－L1两种任务的脑地形分布差别不大，这说明在两种转码中使用的功能皮层基本相同。

从源定位的结果可以看出，在语言转换早期（N150），语言转换方向在脑区上差异较小。在P300成分上，英汉转码更倾向于枕叶区域，而英汉转码在额顶叶有大范围激活。虽然额叶区域也有部分激活，但不是最大点。可以假设双语者的转换冲突主要是额顶区编码的控制和抑制冲突，而额叶区特别涉及注意的语码转换冲突在P300时要相对弱一些。500～600ms的ERP成分主要分布在额顶叶区，在汉英任务时有更大范围的激活。双语者在额叶及与控制和抑制冲突的北外侧额叶有明显激活。由此可以看出双语者的语言冲突在整个任务判断中一直存在，在任务的早期主要以编码的双语冲突为主。在任务后期随着编码冲突的弱化，语码转换冲突成为主要冲突。另外从时间窗口的定位变化，也可以了解到双语者在语言转换中的延时主要涉及的是语码转换过程，另外这也间接证明了语言熟悉程度与语码转换水平成正比的实验假设。

5.2.6.2　展望

ERP技术在双语研究上的应用还处于初级阶段，还有很多问题有待于解决。例如：ERP技术可以进一步帮助记录随着语言熟练程度的提高而伴随的ERP反应上的变化过程，这一技术可以用于解释L2学习和培训的进展情况，并对其进行评估。具体而言，随着L2熟练程度的提高，大脑中会发生什么样的变化？L2学习会出现什么样的障碍？可以采取什么样的补偿学习策略？因此，借助于ERP技术，我们可以更好地、更具体地控制L2学习中的语言输入。而且，我们还可以设计历时的研究，以监控语言学习过程中的各个阶段，并记录相关的神经机制的变化过程（Osterhout，et al.，2006）。这些研究范式可以更好地界定双语研究中涉及的诸多因素，如习得年龄、语言输入、混合－非混合语言学习环境、语言熟练程度等。例如，有些研究已经发现了在语言学习初级阶段的电生理学方面的变化（Cunillera，et al.，2006；De Diego－Balaguer，et al.，2007；Sanders，et al.，2002）。一些研究人员也记录了双语者在学习新词时的神经生理学方面的变化（Cornelissen，et al.，2003；Cornelissen，et al.，2004；Friederici，et al.，2002；Friederici，et al.，2006；McLaughlin，et al.，2004；Mestres－Misse，et al.，2007；Mueller，2005；Opitz ＆Friederici，2004）。

而且，语码转换的干扰问题不仅可以用相关理论进行阐释，也具有很大的实际意义。例如，从事专业翻译（尤其是同声传译）的工作人员，他们不仅要接受一种语言的输入，而且还要把一种语言转换成另外一种语言。如果能够通过ERP技术了解翻译过程中的认知神经机制，可以对从事专业翻译的工作人员进行有针对性的培训，从而提高翻译过程的效率和准确率。可以说，我们对大脑中的语码转换的神经认知机制了解得更多、更深入、更具体、更准确，我们就会更快地把实验室的研究成果应用到实际情况中去。