理解任務中轉換代價不對稱性和語言優勢效應的元分析

袁 華, 彭 霞

(1.江西師范大學 外國語學院,江西 南昌 330022;2.江西外語外貿職業學院,江西 南昌 330224)

在全球化形勢下,精通兩種或多種語言的人口逐漸增多。在雙/多語轉換過程中,目標語言和非目標語言會被同步激活或被選擇,從而產生跨語言干擾,似乎語言控制是解決干擾的必要機制。對語言轉換的實驗研究發現了兩個有悖常識的現象,語言轉換代價的不對稱性和語言優勢效應,被解釋為反映了不同的抑制性控制模式。自20世紀90年代末以來的雙語加工研究結果尚未達成共識,大量研究報告了這些效應(兩者或其中之一),但許多研究也并沒有觀察到這些效應。Gade等人用元分析方法(Meta-Analysis)評估了產出任務文獻中這兩種效應力度[1]。元分析可以過濾掉個別研究的經驗差異性,有助于更全面地了解實驗效應規模和可復制性及其調節因素。因此,本研究對理解任務文獻中這兩大效應進行元分析,對前人研究作必要補充,回答現階段該領域存在的爭議,指引未來實證研究方向。

一、理解任務中轉換代價不對稱性和語言優勢效應現象

雙語加工實驗包括語言產出(Production)和語言理解(Comprehension)兩種任務類型。產出任務中的輸入是二價的,涉及語音編碼及輸出。理解任務中的輸入是單價的,不涉及發音階段。因為兩種范式的控制機制不同,所以轉換代價不對稱性與語言優勢效應也呈現出不同的實驗結果。

(一)轉換代價不對稱性現象

語言轉換(language switch)包括從第一語言到第二語言(L1-L2),以及從第二語言到第一語言(L2-L1)兩個方向。通過比較轉換試次與非轉換/重復試次中雙語者在反應時(reaction time,RT)和準確度/錯誤率(accuracy or error rate,ER)兩方面的表現來評估轉換代價。語言轉換代價(language switch costs)指雙語者在轉換試次中反應時更長、錯誤率更高的現象。轉換代價不對稱性(asymmetrical switch costs)則指當L1是主導語言時,以L1方向(由L2切換至L1)的轉換代價比在L2方向(由L1切換至L2)的轉換代價大。

Meuter和Allport[2]首次報告了這一現象,隨后眾多研究都復證了這種不對稱性,發現L1轉換代價比L2轉換代價更大。不過,Costa和Santesteban發現高度熟練的雙語者在L1(主導語言)和L3之間轉換時產生了對稱的轉換代價,而L3顯然屬于最不熟練的語言[3]。Declerck和Koch等人也發現了L1-L2之間的對稱轉換代價結果[4]。有研究報告了反方向的不對稱性。Mosca和Clahsen等研究結果顯示,切換到L2的轉換代價比切換到L1產生的轉換代價要大[5]。當前研究沒有形成一致結果,轉換代價不對稱性的普遍性和穩健性受到質疑。

(二)語言優勢效應現象

在轉換實驗中,除了對比轉換試次與非轉換試次,還會涉及單一語言組和混合語言組的比較。在單一語言組中,雙語者使用L1(主導語言)的加工速度比用L2(非主導語言)快,且準確率更高。這種語言優勢效應(language dominance effect)是可預料的,因為雙語者往往會在更熟練的主導語言中更快地完成任務。然而在混合語言組中,結果恰好相反。研究發現,當雙語者在混合語言組中切換時,他們使用L2比L1的速度更快。這種在混合語言組中非主導語言反應時間更短的現象被稱為L2優勢或反向語言優勢效應。

這一有趣的現象是在Costa和Santesteban的第一個實驗中首次發現的,高級西班牙語-加泰羅尼亞語雙語者在混合語言條件下,L2表現出比L1更快的反應時間[3]。后續很多研究也發現了這種反向語言優勢效應。然而,也有研究發現,受試者未能在轉換和重復試驗中表現出L2優勢。De Bruin等人在混合語言條件下測試的三語者對三種語言的反應時相當,不存在L2或L3的優勢[6]。因此,在混合語言條件下,語言優勢效應的穩健性受到了質疑。

(三)潛在調節變量

雙語加工實驗通常需要報告參與者的語言水平(proficiency),其他調節變量還包括準備時間(preparation time)、可預測性(predictability)、刺激物的配價(stimulus valence)和任務類型(task types)。本研究首先控制了任務類型為理解任務,其實驗刺激物通常是單價的,在轉換試次中隨機出現,參與者通常不可預測其語言種類。因此,對本研究結果產生調節效應的潛在變量主要包括語言熟練度和準備時間,這是Gade等人納入元分析的兩個調節因素。

1.語言熟練度

Meuter和Allport提出,轉換代價不對稱性的大小應該與兩種語言的熟練程度差異成正比,差異越大,不對稱性就越大[2]。在Costa和Santesteban研究中的實驗2和實驗3發現,L1和L2熟練程度差異小,高熟練度的雙語者在L1-L2之間的轉換代價呈對稱性;他們還觀察到,這些雙語者在L1-L3之間的轉換代價是對稱的,因此認為高度熟練的雙語者采取了一種不同的語言控制過程,從抑制控制機制轉變為“特定語言選擇機制”,從而取消了不對稱性[3]。然而,Costa等人的研究出現了矛盾的實驗結果:當高度熟練的雙語者在英語L3(水平較低)和法語L4(水平更低)之間切換時,恢復了轉換代價的不對稱性,切換至L3的代價大于切換至L4的代價[7]。由此可見,(雙語)語言熟練度是影響轉換代價的重要因素。為了更加精確地反映語言熟練度,本研究根據樣本中報告的雙語者語言水平,將非優勢/主導語言(L2)的水平除以占優勢/主導語言(L1)的水平計算出語言熟練程度比率(proficiency ratio),并將這個商數作為分析中的一個連續變量。

2.準備時間

較長的準備時間為二語加工提供了有利條件,減少了轉換代價。Mosca和Clahsen發現,隨著準備時間的延長,轉換代價甚至可能完全消失[5]。不過,Philipp、Lavric等人報告了相反的情況:增加準備時間可能引起更大的轉換代價[8-9]。Fink和Goldrick還發現,準備時間在L1或轉換試次中比在L2或重復試次中更能產生影響,不過這并不影響反向語言(L2)優勢的產生[10]。Ma等人則發現,準備時間不影響轉換代價的不對稱性[11]。本研究提取樣本中不同實驗條件下的準備時參數,將其作為連續變量納入元分析。

研究表明,產出任務更多表現出L1方向的不對稱性,而理解任務均可呈現出L1方向和L2方向的不對稱轉換代價結果。產出任務中L2優勢現象更廣泛,而理解任務中顯示一致的L1優勢效應。Gade等人的元分析探究了產出任務中這兩種效應的穩健性。本元分析考察理解任務中這兩種效應的穩定性以及潛在的調節效應,回答下列幾個問題:

(1)理解任務中是否存在顯著的轉換代價不對稱性?

(2)理解任務中是否存在顯著的語言優勢效應?

(3)語言熟練度對上述現象的調節效應如何?

(4)準備時間對上述現象的調節效應如何?

二、理解任務中轉換代價不對稱性和語言優勢效應的元分析

(一)文獻檢索、納入標準與編碼

在Meuter和Allport[2]首次報告“轉換代價不對稱性”現象后,相關實證研究陸續展開。本研究將檢索時間跨度設為1999年1月至2023年3月,檢索范圍是國外公開發表的期刊和會議論文,先以數據庫檢索為主,再輔以人工篩選。檢索關鍵詞為“language switch”“switch cost”“asymmetric”“asymmetry”“comprehension”“recognition”“lexical decision”“language decision”。檢索語料庫包括Web of Science,Linguistics and Language Behavior Abstracts (LLBA),PsycInfo,PubMed。檢索條件設置為同行評審(peer reviewed)、語言(English)、文獻類型(article、chapter、dissertation)和發表時間(1999—2023)。使用google scholar檢索以查漏補缺。

文獻納入標準包括:(1)研究考察了“轉換代價不對稱性”與“語言優勢效應”現象;(2)研究結果報告了反應時(RTs),并包含了能計算出效應量所需的足夠數據信息(均值、標準差、樣本量、F值、t值、b/β值、X2值等);(3)研究采用的實驗方式為“理解任務”。完成文獻檢索后,遵循PRISMA標準流程圖(圖1)中的排除標準瀏覽標題和摘要,對檢索結果進行人工篩選。經過篩選,最終納入元分析的文獻共計20篇,從31個獨立樣本中提取62個效應量,涉及總樣本人數831人。

圖1 文獻篩選PRISMA流程圖

對納入元分析的文獻進行編碼,抽取其出版特征、研究特征和實體特征等關鍵信息:(1)文獻信息(作者及發表年份);(2)實驗順序;(3)樣本量;(4)語言熟練度比率(%);(5)準備時間;(6)轉換代價不對稱性效應值g;(7)語言優勢效應值g。其中,語言熟練度比率和準備時間為兩個連續變量;轉換代價不對稱性g的正值代表L1方向的不對稱性,負值代表L2方向的不對稱性;語言優勢效應g的正值代表反向語言優勢效應(L2優勢),負值代表主導語言優勢效應(L1優勢)。整個過程由兩位編碼者獨立提取同時進行,編碼一致性為95.2%,編碼不一致處通過討論解決。

(二)數據處理及分析程序

本研究運用軟件Comprehensive Meta-analysis(CMA)3.0和RStudio的metafor包對樣本數據進行元分析。首先計算獨立樣本的效應量。因本元分析屬于小樣本研究,故選擇Hedge’s g,即Cohen’s d的修正量來提供更精確的估計及糾正小樣本偏誤[12]。通過提取研究結果中的均值、標準差、樣本量、F值、t值、b/β值、X2值等原始數據來計算出d值,再轉換為g值,合并總效應量。然后在此基礎上進行異質性檢驗、發表偏倚檢驗和調節效應檢驗。

本元分析通過Q檢驗與I2檢驗對樣本進行異質性檢驗。Q值達到顯著水平時(p<0.001),說明樣本效應量存在異質性。I2值對異質性程度進行劃分,分別按照75%、50%、25%標準判斷為高、中、低異質性[13]。若檢驗結果呈現異質性,說明研究樣本的結果差異不僅僅來自抽樣誤差,則需選擇隨機效應模型來進行后續數據分析,同時運行調節變量檢驗。

因無統計顯著意義的研究結果不太容易被發表,故所搜集的文獻若未能代表該研究領域的全貌時,可能出現發表偏倚,進而導致元分析結果出現重大偏差,使其計算出的效應值高于真實值。針對發表偏倚的問題,本研究通過繪制漏斗圖(funnel plot),運行Egger’s回歸檢驗,計算Classic Fail-safe N值(失安全系數)和敏感性分析來檢驗發表偏倚。若不存在發表偏倚,漏斗圖應呈左右對稱分布狀,散點集中在中上部。Egger’s回歸的結果不顯著,則說明不存在發表偏倚。Classic Fail-safe N值(失安全系數)指出還需要納入多少個研究才能改變元分析結果,當該值大于5k+10(k為效應量個數)時,表明不存在顯著的發表偏倚。通過敏感性分析所獲得的平均效應量區間也能體現出元分析結果是否受發表偏倚的影響。

本元分析考察的調節因素為連續變量,故采取元回歸分析來檢驗其調節效應。針對其中不顯著的調節效應,本研究使用JASP軟件進行貝葉斯因子估計,以期獲得更敏感的證據來驗證是否支持零假設[14]。

三、理解任務中轉換代價不對稱性和語言優勢效應的元分析結果與討論

(一)元分析結果

1.異質性檢驗

異質性檢驗結果(表1)表明,Q檢驗值均達到顯著水平(p<0.001),說明各個效應量之間存在異質性;I2檢驗結果屬于高度異質值[13],顯示77.639%-92.540%的可觀察變異是由效應值的真實差異造成的,表明變異存在組間誤差干擾,各研究之間存在較高異質性。結果說明,效應量差異不僅由隨機抽樣誤差導致,還存在調節變量影響。本元分析適合采用隨機效應模型,同時需對調節變量進行回歸分析。

表1 異質性檢驗結果匯總

2.發表偏倚檢驗

發表偏倚會影響元分析結果的可靠性。漏斗圖(圖2)顯示,效應值主要分布在上方,左右大致對稱。Egger回歸系數(p=0.66)和Begg &Mazumdar系數(p=0.93)統計意義不顯著,表明該研究納入的效應量不存在發表偏倚。失安全系數值(Classic Fail-safe N)顯示還需要納入182個缺失研究才能使研究結果失去統計學意義,超過Rosenthal準則數5k+10=165(k=31)[15]1-7。采用One study removed方法運行敏感性分析,所獲得的平均效應量估計區間分別為[0.251,0.350]/[-0.323,-0.154],表明元分析結果的可靠性不受發表偏倚的影響。

圖2 元分析樣本的漏斗圖

3.主效應分析

兩大主效應的元分析結果(表2)表明,轉換代價不對稱效應不顯著(z=2.430,p=0.015>0.001),效應量g=0.278,95%置信區間為[0.054,0.503];語言優勢效應也不顯著(z=-1.164,p=0.245>0.001),效應量g=-0.232,95%置信區間為[-0.622,0.159]。依據Cohen的解釋標準[16]8-13,本研究合并后的兩種主效應均屬于小型效應量。

表2 轉換代價不對稱性與語言優勢效應的元分析結果

4.調節效應分析

調節效應回歸分析結果(表3)表明,針對轉換代價不對稱性主效應,語言熟練度具有顯著調節作用(p<0.001),而準備時間沒有顯著調節效應(p=0.286);針對語言優勢主效應,語言熟練度的調節作用(p=0.818)和準備時間的調節作用(p=0.751)均不顯著。

表3 調節效應檢驗

對以上不顯著的調節效應進行貝葉斯因子估計,貝葉斯回歸分析結果(表4)顯示,準備時間對轉換代價不對稱性調節效應的貝葉斯因子BF10為0.574;語言熟練度與準備時間兩大變量對語言優勢效應調節作用的貝葉斯因子BF10分別為0.355和0.344;均存在中等程度的證據支持原假設[17]。據此,僅有語言熟練度是轉換代價不對稱性效應的顯著調節變量。

表4 貝葉斯回歸分析結果

(二)討論

1.理解任務中轉換代價不對稱性與語言優勢效應不顯著

轉換代價不對稱性效應量與語言優勢效應量均不具有顯著統計意義,與Gade等人對產出任務文獻的元分析結果一致,表明產出和理解任務實驗結果都不能形成充足證據來支撐這兩種主效應的普遍性。

轉換代價不對稱性通常被視為解釋抑制控制(inhibitory control model,IC 模型)的重要因素,用來測量反應性抑制(reactive inhibition)。根據該模型,產出目標語言時,非目標語言會受到抑制;越熟練的語言,被抑制的程度越高;則越難被重新激活[8]。在雙語轉換中,當需要使用L1(主導/優勢/熟練語)時,對L2(非主導/優勢/熟練語)的抑制需求較少,因此從L1切換到L2比較容易,付出的轉換代價較少;但當使用L2時,就需要對L1進行較強的抑制,從L2切換到L1時則需要付出更多的轉換代價來解除抑制以重新激活L1。如果雙語者在L1和L2的熟練程度方面存在顯著差異,則需要不同的抑制量,從而造成轉換代價的不對稱性。目前學者們普遍認為抑制是語言控制的必要機制。該研究結果提示,我們應謹慎地看待這種實驗效應,并進行進一步的實證研究來揭示潛在的過程是否都需要抑制機制。

語言優勢效應被視作主動性/前攝性抑制(proactive inhibition)出現的標志。為了在混合語言組中的整體表現達到最理想的狀態,雙語者會主動抑制主導語言以平衡兩種語言的激活水平,而因無法準確預測達到平衡所需的持續抑制量,導致主導語言可能被過度抑制,甚至發生語言主導權的逆轉[18]。語言理解任務不涉及輸出過程,無須調動這種主動性抑制來控制語言,故不太可能出現L2語言優勢效應。然而,本元分析發現,L1的語言優勢效應也不顯著,這表明我們還須在實驗中更細致地控制變量,考察混合組的范式類型、組塊長度的影響、雙語者的語言平衡程度[19]等,以分離出可能影響效應方向性的因素。

2.影響主效應的調節變量

學者們對語言熟練度進行調節效應分析,結果顯示,其能影響轉換代價的不對稱性,但并沒有支持其對語言優勢效應的交互作用。這與Gade等人的研究結果有出入。目前多數研究仍是通過參與者自我評估得到語言水平數據,存在的主觀性問題可能是導致分析結果不一致的原因。除了自我評估容易產生偏差,還要考慮人生各階段中語言主導地位的不穩定性、雙語者人生經歷的變化,如正規教育的需求、工作場所的變化以及移民經歷等,都會改變其語言優勢的模式[20]。高度熟練的雙語者通常會根據當前的需求和生活階段,頻繁地使用一種語言而導致主導效應變化。由于雙語熟練程度存在個體差異,納入元分析的各樣本之間又缺乏統一客觀的衡量標準,這使得各研究中觀察到的調節效應復雜化。語言熟練度受雙語者所處語境需求的影響,參與者很難對自己當前的語言優勢給出一個真實準確的判斷。近10年學者們開始使用LexTale[21]或MINT[22]等客觀的測試方法對參與者進行評估,這些測試被認為能更精確地衡量實際的語言能力。

對準備時間進行調節效應分析,結果與Gade等人的研究結果一致,即其對轉換代價不對稱性和語言優勢效應均沒有顯著的調節作用。在產出任務中通過操控間隔時(cue-stimulus interval,CSI)為參與者準備語音輸出提供準備時間。然而,理解任務不涉及發音階段,準備時間的調控效應并不明顯。大多數研究通常選取500—600毫秒準備時[23],還有一些研究甚至都沒有特別報告準備時這一變量[24]。由此可見,準備時間似乎在理解任務的轉換過程中并不起關鍵作用。

四、結語

本研究調查了理解任務中兩種語言控制標志的表現,即作為反應性抑制指標的非對稱性轉換代價和作為主動性抑制指標的語言優勢效應。研究發現,相比產出任務,理解任務中的不對稱轉換代價現象更不穩定,L1的語言優勢效應不顯著,L2的語言優勢效應幾乎消失。對調節變量進行分析,結果顯示,語言熟練度僅對轉換代價不對稱性具有調節作用,而準備時間不產生顯著調節效應。該結果基本印證了Gade等人對產出任務的元分析結論,進一步證明這兩大效應因缺乏穩健性和明確的調節變量,對理論檢驗的效用有限。盡管抑制性控制理論提供了一個連貫的框架來解釋大多數與語言控制有關的實證效果,但元分析結果表明,也許還需要更多的實驗研究檢驗才能充分證明抑制假設。

本研究補齊了對理解任務文獻中這兩大效應及影響因素的元分析,客觀回答了研究者對這兩種效應穩定性的爭議,對當前研究的發展走向具有啟示意義。不過,此次元分析僅考慮了兩個調節變量,未涉及理解任務中存在的特有影響因素,即應答類型(response type)。此外,我們僅檢索了國外數據庫,沒有涉及國內相關研究文獻。因此,未來研究在更新文獻的基礎上,可將應答類型納入調節變量,考察其潛在的影響效應。我們還發現納入元分析的獨立樣本量較小,導致轉換代價總體規模不大,這提示將來的研究若能采集較大樣本量,也許可以提供更有力的證明。越來越多的研究采用客觀的測量工具來評估雙語者當前的語言優勢可能改變目前的結論。因此,本研究所揭示的研究現狀對未來實證研究的改進和提升具有一定的指導意義。