Wprowadzenie
Codziennie, czytający i słuchający używają kontekstu, aby przewidywać nadchodzącą zawartość semantyczną i leksykalną. Dowody na takie procesy przewidywania są pochodzą zarówno z zachowań, jak i z korelatów neurologicznych rozumienia języka, wykazując przy tym ułatwienie w przetwarzaniu przewidywanych informacji [1]. Kluczowym pytaniem w tej dziedzinie jest, jak wcześnie w strumieniu przetwarzania procesy predykcyjne mogą modulować wizualne rozpoznawanie słów. Na wczesnym etapie, który jest podejrzewany o wrażliwość na przewidywanie, znajduje się przetwarzanie form słownych, które jest związane z wzorcem wizualnym pojedynczego napisanego słowa składającego się z mniejszych elementów ortograficznych [1].
Dowody elektrofizjologiczne sugerują, że wrażliwość na zmienne ortograficzne objawia się w tzw. składniku N1, który jest negatywnie skierowaną falą pojawiającą się około 170 ms po prezentacji słowa i związana jest głównie z różnicami w przetwarzaniu bodźców ortograficznych i nieortograficznych [1]. W teorii kodowania predykcyjnego zakłada się, że wrażliwość na ortografię wynika z połączenia informacji wizyjnych bottom-up oraz prognoz top-down ukształtowanych przez wcześniejsze doświadczenia i wiedzę [1]. Model kodowania predykcyjnego stara się wyjaśnić różnice między danymi bottom-up a prognozami top-down jako “błąd przewidywania”, który system neurologiczny stara się zminimalizować [1].
Błędy przewidywania zależą od dwóch kluczowych czynników: wielkości błędu i precyzji, lub pewności, z jaką ten błąd jest określony [1]. Zgodnie z takimi modelami, sygnały błędu powinny różnić się w funkcji regularności bodźca w neutralnych kontekstach. Biorąc pod uwagę przetwarzanie ortograficzne, te modele zakładają, że im większa odległość od ogólnego wzoru ortograficznego, tym większa amplituda sygnału błędu [1].
W tym artykule zbadano, czy prosty model kodowania predykcyjnego, uwzględniający aktualizację prognoz kontekstowych, może wyjaśnić aktywność neuronową uchwyconą w komponencie N1, który pojawia się, gdy słowo jest prezentowane w kontekście [1]. Pytanie to nasunęło się mianowicie z powodu dowodów na to, że N1 w kontekstach neutralnych odzwierciedla sygnał błędu przewidywania ortograficznego oraz dowodów na to, że konteksty semantyczne mogą modulować ERP N1 [1].
Populacja badawcza i metodologia
Badanie przeprowadzono z udziałem 68 uczestników w wieku od 18 do 37 lat, z których 40 to kobiety, 27 to mężczyźni, a 1 osoba zidentyfikowała się jako niebinarna [1]. Uczestnicy byli losowo przydzielani do jednego z czterech połączeń zestawu bodźców i grupy odpowiedzi, tak aby każda kombinacja składała się z 17 uczestników [1]. Badanie było ograniczone do jednojęzycznych rodzimych użytkowników języka angielskiego posiadających prawidłowy wzrok lub skorygowany do normy [1]. Kwalifikacja do badania była oparta na wynikach uzyskanych ze standardowej krótkiej wersji Edynburskiego Inwentarza Lateralności, wymagającej współczynnika lateralizacji równego +40, wskazującego prawą ręczność [1].
Zaprojektowano badanie umożliwiające zróżnicowanie między kontekstem przewidywalnym a nieprzewidywalnym w celu przetestowania różnic w efekcie na ERP N1. Zadanie “weryfikacji obraz-słowo” polegało na przedstawianiu obrazów pojedynczych przedmiotów, po których następował rzeczownik, a uczestnicy musieli zdecydować, czy rzeczownik odpowiadał przedstawionemu obiektowi [1]. Poziom przewidywalności rzeczownika był określony na podstawie istniejących norm etykietowania obrazów [1].
Badaniem kierował Komitet Etyczny College of Science and Engineering na Uniwersytecie w Glasgow, a wszyscy uczestnicy wyrazili świadomą zgodę na udział [1]. Przyjęto również kryteria wykluczające takich uczestników, którzy mieliby dziesięć lub więcej kanałów neuronowych z przewyższającym wartości ±25 mV offsetem lub utracili więcej niż 5% prób z powodu problemów technicznych z systemem EEG [1].
Opis metody
Eksperyment składał się z dwóch głównych zadań: głównego zadania “weryfikacji obraz-słowo” oraz zadania lokalizacyjnego, które umożliwiało zminimalizowanie zmienności między uczestnikami w czasie i lokalizacji komponentów N1 [1]. Celem zadania lokalizacyjnego było zidentyfikowanie elektrody i punktu czasowego, w którym każdy uczestnik wykazywał największą wrażliwość na informacje ortograficzne [1]. Uczestnicy identyfikowali, czy prezentowane ciągi to słowa czy pseudo-słowa oraz fałszywe czcionki [1].
Przygotowano łącznie 400 słów do zadania głównego “weryfikacji obraz-słowo”, równomiernie podzielonych między warunki zgodne i niezgodne, by zminimalizować kowariancje semantyczne [1]. Zastosowano pakiet LexOPS do generowania i kontrolowania zmiennych leksykalnych [1].
Eksperyment przeprowadzono przy użyciu ekranu VIEWPixx o rozdzielczości 1920×1080 pikseli, a stimuli prezentowano centralnie na szarym tle, podczas gdy uczestnicy w pozycji siedzącej znajdowali się w odległości 48 cm od centrum ekranu [1]. Zastosowano EEG do zapisu aktywności mózgu, wykorzystując 64-kanałowy system BioSemi ActiveTwo z próbkowaniem przy 512 Hz [1].
Przeprowadzono także analizę przedpróbkową w celu identyfikacji potencjalnych kanałów wymagających interpolacji z względu na nieprzewidywalne fluktuacje [1]. Zaprojektowano zgodnie z ostatecznym przewidywaniem zmiennych wewnątrz zadania, aby uwzględnić możliwości planowanego wyodrębnienia amplitud N1 [1].
Wyniki
Z analiz wynikało, że przewidywany efekt oddziaływania przewidywalności na komponent N1 jest przeciwny w stosunku do hipotezy zarejestrowanej przed eksperymentem [1]. Analiza Bayesa wykazała, że obserwowane oddziaływanie było 16.61 razy bardziej prawdopodobne niż nasza hipoteza [1]. Przykładowo, dla niezbieżnych słów, efekt w zależności od przewidywalności wynosił 0.63 µV, podczas gdy dla słów zbieżnych wynosił -0.15 µV [1].
Posłużono się także analizą czasowo-punktową próbek dla lewej półkuli okcyptotemporalnej. Dane zostały przeskalowane do 256 Hz, co wskazało, że różnica była największa podczas okresu końcowego N1 [1]. W kontekście topografii całego skalpu obserwowano odwrotne modulacje wokół komponentu N400, które być może przypominają modulacje przewidywane pod prostym modelem kodowania predykcyjnego [1].
Dyskusja
Nie znaleziono dowodów wspierających hipotezę, że prosty model kodowania predykcyjnego może wyjaśnić amplitudę komponentu N1 w badaniu weryfikacji obraz-słowo [1]. Zwiększona przewidywalność była związana z większymi amplitudami N1 dla zgodnych słów i mniejszymi amplitudami dla niezbieżnych słów, co stoi w opozycji do oczekiwań [1].
Sugeruje się, że wpływ na dynamikę prognozowania mogło mieć wolne tempo prezentacji aniżeli bardziej naturalistyczne scenariusze czytania. Studiowanie innych paradygmatów, takich jak projektowanie prymowania obrazu i słowa może dać nowy wgląd w mechanizmy kodowania predykcyjnego, które być może nie zostały dogłębnie uwzględnione w niniejszym badaniu [1].
Ograniczenia
Badanie miało swoje ograniczenia. Przede wszystkim różne tempo prezentacji oraz sam paradygmat mogą nie być reprezentatywne dla naturalnych procesów przewidywania słów [1]. Ponadto rozważano tylko binarną naturę zgodności, pomijając efekt ciągłości różnic ortograficznych [1]. Stąd badanie nie znajduje jednoznacznego dowodu na kodowanie predykcyjne w takim prostym rozumieniu, jak początkowa hipoteza [1].
Wnioski
Chociaż badanie nie wykazało dowodów popierających prosty model kodowania predykcyjnego, przyszłe badania mogą lepiej ujawnić sposób, w jaki procesy predykcyjne współdziałają podczas przetwarzania N1. Istnieje potrzeba rozwinięcia paradygmatów badawczych, które mogłyby dokładniej przedstawiać interakcje między mechanizmami przewidywania i odpowiedziami neuronowymi związanymi z przetwarzaniem wizualno-semanticznym [1].
