行動科学
単語優位効果
認知心理学では、 単語の優位性効果 （ WSE ）は、孤立した文字や非単語（正字法ではなく、発音できない文字配列）の文字列に比べて、単語内に提示された文字をよりよく認識できる現象を指します。調査では、単語内の文字識別を疑似単語（「WOSK」など）および疑似同音異音（例えば「WERK」）内の文字識別と比較した場合にもWSEが見つかりました。
この効果はCattell（1886）によって最初に説明され、重要な貢献はReicher（1969）とWheeler（1970）からもたらされました。 Cattellが最初に書いたのは、「読むのに約2倍の時間がかかることがわかりました...文章を構成する単語と関係のない単語と、言葉を構成する文字と関係のない文字。 、表示と命名のプロセスが重複するだけでなく、1つの精神的な努力によって、被験者は単語または文字のグループ全体を認識することができます。」
G. ReicherとD. Wheelerは、Reicher-Wheelerパラダイムと呼ばれる、WSEを研究するための基本的な実験パラダイムを開発しました。このパラダイムでは、観測者には単語または非単語文字列が提示され、その後にマスク（行動への影響を測定するための簡単な刺激）が続きます。オブザーバーは、その単語または文字列の頭出し位置からの文字の1つに名前を付けるように求められ、テストを2つの代替強制選択（2-AFC）にします。たとえば、単語「card」の文字Rの場合、オブザーバーは文字RとTのどちらかを選択するように求められる場合があり、通常は文字列で同じ選択をするように求められる場合よりも効率的です。 「cqrd」などの文字の。単語の条件に2つの可能な文字を使用して補完すると、単語が生成されます。
WSEは、その後、読書中に関与する認知プロセスの文脈で徹底的に研究されてきました。コネクショニストネットワークを使用して効果をモデル化しようとするために、大量の研究も行われています。
実験課題
WSEは、文字列の表示時間を慎重に制御する必要があるため、伝統的にタキストスコープを使用してテストされてきました。最近、刺激提示ソフトウェアは、コンピューターを使用した提示期間のはるかに簡単な操作を可能にしました。 WSEは、タキストスコープなしでも説明されています。
通常は4文字または5文字の文字列が画面上に数ミリ秒間点滅します。読者は、フラッシュされた文字列にある2つの文字のどちらを選択するかを尋ねられます。たとえば、「WOSK」がフラッシュされた場合、読者は「K」または「H」が「WOSK」にあったかどうかを判断する必要があります。文字列が非単語（例：「WKRG」）または単一の文字ではなく実際の単語である場合、被験者がより一貫して正しい文字を選択すると、WSEが発生します。
仮説
一般に、WSEの存在は、疑似単語や単一文字にはないということを念頭に置いて、ある種のアクセスまたはエンコードの利点があることを意味します。さまざまな研究により、区別は発音の違いの結果であることが提案されています（非単語は発音できないため、覚えにくい）、頻度（実際の単語はより頻繁に出会って使用されます）、有意性（実際の単語には意味的価値があるため、より良いメモリに保持）、正書法の規則性（実際の単語はおなじみのスペル規則に従うため、メモリに保持されやすい）、または近隣の密度（実際の単語は、非単語以外の単語とより多くの文字を共有する傾向があるため、心の活性化が多くなります）。
他の研究では、単語の表示後に使用されるマスキングの種類やマスクの期間など、実験的要因によってWSEが大きく影響を受けるか、さらには誘発されることも提案されています。
モデル
WSEを説明すると主張する2つの一般的なモデルは、対話型アクティベーションモデル（IAM）とデュアルルートコーディングモデル（DRC）です。これらのモデルはどちらも考慮に入れていません。これは、WSEの調査を通じて検討された関係です。証拠は、提示された言葉を観察者が意識することなくWSEが持続することを示しています。これは、WSEに注意が必要でもなく、この現象にも関与していないことを意味します。ただし、注意が実際にワードプロセッシングの初期段階を調整することを説明する最近の神経生理学的データと一致するWSEを調整するために、注意の焦点が示されています。
アクティベーション検証モデル（AVM）は、字句決定および命名タスクからの反応時間データを考慮して開発された別のモデルです。単語と文字の認識に関係するAVMで検討される基本操作は、エンコード、検証、および決定です。 IAMとAVMの両方は、刺激入力が空間固有の文字ユニットをアクティブにする、文字ユニットをアクティブにする、単語ユニットのアクティビティを変調する、文字と単語の認識がトップダウンプロセスによって頻繁に影響を受けるなど、多くの基本的な前提を共有しています（たとえば、「A cow says ...」というフレーズを読むと、人は「moo」を推測し、単語が「m」で始まることを確認する際に残りの文字を無視します）。
WSEとインタラクティブなアクティベーションモデル
WSEは単語認識モデルの重要な発見であることが証明されており、具体的にはRumelhartとMcClellandの対話型の単語認識モデルによってサポートされています。このモデルによると、読者に単語が提示されると、各文字が平行して異なる特徴検出器を刺激または抑制します（「C」の曲線形状、「H」の水平バーと垂直バーなど）。これらの特徴検出器は異なる文字検出器を刺激または禁止し、最終的に異なる単語検出器を刺激または禁止します。アクティブ化された各接続には異なる重みが付けられるため、この例の「WORK」という単語は、他のどの単語よりもアクティブになります（したがって、読者に認識されます）。
このインタラクティブなアクティベーションモデルによると、WSEは次のように説明されます。ターゲットレターが単語内に表示されると、特徴検出器、レター検出器、およびワード検出器がすべてアクティブ化され、刺激の最終認識に重みが追加されます。ただし、文字のみが表示される場合、文字検出レベルのみがアクティブになります。したがって、提示された刺激語をより明確に覚えることができ、それによって、WSEで観察されるように、その構成文字をより正確に識別することができます。
アクティベーション検証モデル
AVMは、エンコード、検証、および決定の操作を処理します。エンコードは、メモリ内の学習ユニットの無意識の起動につながる初期の操作を記述するために使用されます。エンコード後、検証が行われます。検証により、回答者からの単一の語彙エントリが意識的に認識されることがよくあります。検証は、保存された、または以前に学習した単語の表現によって導かれる、刺激の独立したトップダウン分析と見なされます。検証におけるリアルタイム処理は、コンピューターシミュレーションによって模倣できます。最後に、特定のパラダイムにおけるパフォーマンスの速度と精度に影響を与える要因は、決定がエンコードまたは検証からの情報に主に基づいているかどうかによって異なります。
有害語優位性効果
ジョンストンとマクレランドのレポートの発見の1つは、単語と非単語を比較するたびにWSEが必然的に発生しないことでした。むしろ、読者がタスク中に使用する戦略にある程度依存します。読者が特定の位置にある手紙にもっと注意を払った場合、彼らは不利な言葉の優位性効果を経験するでしょう。これは、読者が完全な単語に焦点を合わせるのを怠った場合、単語検出レベルを同じくらいの重みでアクティブにする利点がなくなるためです。
