中—英双语者英语命名图片的一致性

杨燕萍　何　婷　郭桃梅

摘要选用中一英双语者对Snodgrass和Vanderwart的标准图片库中的224张图片进行了英语(第二语言)命名一致性研究，最后得到了131张图片的英语命名一致性百分数、概念一致性百分数及H值，建立了这些图片的英语命名一致性常模。本研究还考察了图片命名一致性与图片命名反应时和错误率的关系，结果发现，H值、命名一致性百分数及概念一致性百分数与图片命名反应时、错误率之间均呈现显著的相关，其中命名一致性百分数和概念一致性在预测网片命名反应时和错误率时起重要作用。

关键词第二语言，图片命名，命名一致性，概念一致性，H值。

分类号RR42.1

1引言

语言产生能力是人类区别于动物的重要标志之一。在实验室条件下研究语言产生的机制，实验任务必须尽可能地保留它所包含的过程。有关语言产生的实验研究大都采用图片命名任务来探讨单词产生过程中发音以前的加工。图片命名任务虽然非常简单，但它包含了语言产生的大部分过程。

研究表明，对图片名称所进行的不同语言的控制，如命名一致性、熟悉性和视觉复杂性，有助于控制图片名称的语言特定性，这种做法有利于不同语言产生的实验结果的比较，因此，图片的标准化很重要。

目前国际上用得比较多的标准化图片库是Snodgrass和Vanderwart收集的，主要包括影响图片命名的4个重要指标：命名一致性、熟悉性、表象一致性和视觉复杂性。目前国内常用的图片库是舒华等修订Snodgrass和Vanderwart研究中的260幅图片。由于图片名称可能会随时间变化而改变，张清芳和杨玉芳又重新修订了Snodgrass和Vanderwart的图片库，并增加了部分图片，制订了最新的大学生群体用中文命名图片的一致性常模。上述研究对于探讨汉语产生的机制有着非常重要的意义。随着语言研究的不断深入，最近几年，国内的很多研究者开始探讨中一英双语者第二语言(英语)产生的机制。

在开展双语的研究过程中，可能由于中一英双语者与英语母语者学习英语的文化背景和要求不一样，同一张网片(如，“裤子”的图片)，在Snod-grass和Vanderwart图片库的英语名称是“pants”，但是大部分中一英双语者都会命名成“trousers”，这就会给国内的研究者在判断被试反应的正确与否时造成困难，也会给实验结果带来偏差。另外，由于母语和第二语言的熟练程度和学习环境不尽相同，同一张图片所获得的命名一致性常模可能也会有所不同。但是，英语是大多数中国人的第二语言，国内目前却没有相应的关于英语作为第二语言的标准化图片库。

因此，本研究从Snodgrass和Vanderwart图片库中选用224张图片，建立中一英双语者用英语命名图片的一致性常模，并考查用英语(第二语言)命名图片的影响因素。由于张清芳和杨玉芳已经对上述所有图片的熟悉性、表象一致性、视觉复杂性等建立了常模，本研究假设，对于中国的大学生群体来说，这些指标在3年中不会有太大的变化，所以本研究不打算重新收集这些图片的这些指标。

2方法

2.1被试

北京师范大学学生50人，视力或矫正视力正常。由于程序运行故障，有两名被试的反应时数据未收集到，得有效数据48份。在分析命名一致性的过程中，删除了错误率超过25％的被试的数据，剩下26位被试，其中女生15名，男生11名，平均年龄为22±2.5岁，从11岁左右开始学习英语，所有被试都认为自己的英语比较熟练。

2.2实验材料

正式实验材料是从Snodgrass和Vanderwart标准图片库中选取的图片224张。练习所用实验材料为从张清芳和杨玉芳研究中选取出来的另外4张图片。

2.3实验程序

整个实验在安静的实验室中进行，包含练习和正式实验两个阶段。

练习开始前，向每个被试呈现指导语，被试明白指导语后才开始练习实验。练习程序结束后，指被试在练习过程中所出现的错误(命名声音太小，或发出的其它的声音等)，要求其改正，若被试练习效果不好，进行多次练习。

当被试明白实验要求后进入正式实验。正式实验分成4个部分，被试完成一部分之后可以休息一会，每次休息时间由被试自己控制，休息完毕后，就按键盘上的任意键继续下面的实验。刺激呈现方式如下：首先在屏幕中央呈现注视点500ms，注视点消失后在屏幕中央出现图片，要求被试在保证正确的前提下，尽快地大声说出图片的英语名称，如果不知道图片名称，就大声说“no”。当麦克风收集到被试的声音时，图片自动消失。实验对被试进行单个施测，被试的反应时由计算机自动记录，主试在记录纸上记录被试对图片的命名情况。整个实验大约需要半个小时左右。

3实验结果分析说明

参考张清芳和杨玉芳及Cycowicz等研究中数据分析的方法，本研究按如下步骤进行了数据统计。

3.1数据分析的标准

(1)正确命名的标准：A.准确地说出了图片的名称，如把“duck”的图片命名为“duck”；B.命名为与图片意思相同的名称或与图片描述的物体相似的名称，且大多数被试都这样做，如大多数被试都把“airplane”的图片命名为“plane”或“bread”命名为“cake”；C.命名为图片名称的复数形式，如把“goose”的图片命名为“geese”。

(2)删除图片的标准：由于要求被试用第二语言命名图片，所以有些图片的名称被试不知道：如果有超过50％的被试不知道某张图片的名称，就把这张图片删掉；对于一些被试不能加以区分的图片也删掉，比如：对于shirt，blouse等这样一些都表示衣服的图片，被试不能很好地区分，倾向于都命名为“clothes”。经处理后只剩下131张图片。

(3)删除被试的标准：在余下的131张图片中，统计每一位被试答对与答错的个数。其中答错的个数包括被试说“no”的个数、命名错误的个数以及表述不清的个数。把平均错误率超过25％的被试删除，这样剩下26位被试。

(4)删除反应时的标准：删除重复命名的反应时，即被试在命名时，把同一张图片的名字说了两次以上；删除极端值，先把收集到的反应时中低于100ms或超过10000ms的反应时删掉；统计余下反应时的平均数与标准差，把超过平均数±2.5个标准差的数据删除。

3.2计算图片命名一致性

(1)H值的计算：计算H值使用的公式是：

K表示对同一张图片命名的不同名称的个数，P_i表示每个名称所占比例。错误命名的情况不包括在H值的计算之内。H值是名称个数的函数，随着图片名称个数的增加，H值就增高，当图片有且只有一

个名称时，H值为0。

(2)命名一致性百分数：指出现次数最多的那个名称所占的比例，计算时包括命名失败与错误命名的情况。

(3)概念一致性百分数：不论名称同与不同，只要概念相同，都作为概念一致，如“帽子”这一图片，有人命名为“cap”，也有人命名为“hat”，但“cap”与“hat”属同一概念。

4实验结果

4.1图片各指标的描述统计

最终统计了26位被试对131张图片进行命名的平均反应时、错误率、图片命名一致性百分数概念一致性百分数及H值等数据，结果见表1。

表1可以看出，H值的平均值较低，这说明这131张图片的命名一致性较高，并且没有出现较多的不确定性的情况。命名一致性百分数与概念一致性百分数都较高，表明对于每一张图片来说，有一个大多数被试认同的名称。图片命名的反应时跨度比较大，但大多数仍分布在1080～2098ms这个范围内。

4.2相关分析

表2列出了131张图片各项指标间的Spear-man相关系数。

从表2可以发现，反应时与H值呈现显著的正相关，这说明图片的命名一致性越高，对图片命名的反应时就越短。但是反应时与命名一致性百分数，概念一致性百分数呈现显著的负相关。平均错误率与反应时及H值之间呈现显著的正相关，与命名一致性百分数、概念一致百分数之间呈现的负相关。

5讨论

研究发现，131张图片的英语命名一致性较高，H值的平均值为0.57。其中H值为0的图片有52张，大于1.5的图片只有11张。为了对比汉语命名和英语命名的一致性是否存在差异，分别计算了这131张图片在Snodgrass和Vanderwart及张清芳和杨玉芳的研究中的H值。发现用英语命名的H值的平均值为0.54，与本研究中的H值的平均值相差不大，这说明用同一种语言对图片进行命名时差异不是很大；而用汉语命名图片的H值的平均值为1.03，几乎为本研究中用英语命名图片H值的平均值的两倍。这种差异可能是由生存在母语环境中的被试的母语熟练程度及灵活运用程度比第二语言更高导致的，或者由语言的差异性导致的。另外，命名一致性百分数与概念一致百分数也较高，二者均大于70％，这说明对于每张图片来说，都有一个为大多数人所认同的名称。同时，命名一致性百分数与概念一致性百分数在某种程度上也表示了对每张图片命名的正确率，图片命名的正确率应该大于或等于图片概念一致百分数。用英语对图片进行命名的反应时比张清芳和杨玉芳研究中用汉语对图片命名的反应时长，表明本研究中所选双语者的英语(第二语言)不如汉语(母语)熟练。

另外，本研究也发现反应时与H值呈现显著的正相关，r=0.39(p＜0.01)，说明图片命名一致性越高，图片命名的反应时就越短，这与Cycowicz等人及张清芳和杨玉芳的研究结果一致。这也说明在用H值预测图片命名反应时方面，母语命名与第二语言命名之间不存在差异。本研究还发现，反应时与命名一致性百分数，概念一致性百分数呈现显著的负相关，这其实是H值与反应时之间呈现正相关的另一种表现。因为命名一致性百分数或概念一致性百分数越高，说明被试对图片命名的名称大多集中在一个名称上，其H值就越小，对图片命名的反应时也会越短。同时，命名反应时与命名一致性百分数、概念一致性百分数之间的相关系数大于其与H值的相关系数，这说明命名一致性百分数与概念一致性百分数在预测图片命名反应时的作用更大。图片命名错误率与H值、反应时之间呈现显著的正相关，说明H值越小，图片命名错误率也就越低，反应时也就越短。这是因为，H值越小，图片名称越集中，图片命名任务也就越简单，相应的错误率与反应时也会越低，由此也能很好解释为什么错误率与命名一致性百分数、概念一致性百分数之间呈现显著的负相关。其中图片命名的错误率与概念一致性百分数的相关系数最大，说明在预测图片命名错误率上，概念一致性百分数的作用最大。

6结论

本研究获得了131张图片英语命名的H值，命名一致性百分数，概念一致性百分数，建立了这些图片英语命名一致性常模；研究发现，用英语命名图片名称得到的命名一致性较高，出现可能的变化性较小。另外，H值、命名一致性百分数及概念，一致性百分数与图片命名反应时、错误率之间均呈现显著的相关，其中命名一致性百分数和概念一致性在预测图片命名反应时和错误率时起重要作用。