基于显性图片命名的汉英语码转换研究

5.3　基于显性图片命名的汉英语码转换ERP研究

5.3.1　研究背景

虽然双语者在用语言表达某个概念时至少可以有两种选择，但是他们能够顺利地选择当前环境所需的语言进行反应，并且很少由于语言间的干扰而产生一些语言选择上的错误（Poulisse，1999；Poulisse＆Bongaerts，1994）。不仅平衡双语者（balanced bilinguals）可以有效地进行这种语言选择，非平衡双语者（unbalanced bilinguals）同样也可以顺利地完成这种任务，虽然他们L2的熟练程度明显低于母语，且在使用L2时必须克服来自强势的母语的相对自动反应的干扰（Kroll，et al.，2006）。这就涉及在使用两种语言时有效地控制注意力。更好地理解双语者如何在两种或者多种语言中进行选择，有助于提高双语表达及语言选择时对注意力的控制的有效性。正因为如此，许多研究者致力于通过实验从神经机制方面探索人类对于语言，尤其是两种或多种语言的使用，其中包括大量的关于语码转换的研究。但是，这些研究大部分集中于同L1系内的两种或多种语言间的语码转换，研究不同语系内的两种或多种语言间转码的案例相对较少。本研究以属于不同语系的两种语言间的转码为研究对象，通过显性图片命名的实验来研究语码转换时常出现的现象之一——非对称转码耗损。

语码转换范式是用来研究双语者如何有效地控制其所掌握的两种语言的一种常见的实验范式（Meuter ＆Allport，1999）。在这种实验范式中，完成两个相邻测试所需的语言可能相同，即重复测试；也可能不同，即转码测试。一些研究发现，完成转码测试所需的反应时间比完成重复测试所需的反应时间长。这种现象被称为转码耗损。转码耗损会随着有效的准备时间的增加而减小，但通常不会完全消失（Rogers ＆Monsell，1995）。此外，一些双语者，尤其是以非平衡双语者为被试的研究发现，由弱势的L2向强势的L1转码时的耗损比由强势的L1向弱势的L2转码时的耗损大，这被称为非对称转码耗损（Meuter ＆Allport，1999）。基于相关研究文献，关于非对称转码耗损目前有两种解释：抑制控制理论（IC）及L1重复效应理论（L1－Repeat－Benefit）。前者从任务系列惯性方面解释了非对称性转码耗损（Allport，et al.，1994），也就是说，在上一个任务中对于目标语言的激活或者对于非目标语言的抑制会持续到当前的任务中，抑制程度的大小取决于两种语言的相对强势。也就是说，弱势的L2比强势的L1需要更大的抑制。因此，在L1转码测试中（从L2向L1转码）所需克服的抑制要比在L2转码测试中（从L1向L2转码）所需克服的抑制大，这就导致了非对称转码耗损。后者认为非对称转码耗损的出现是因为L1重复测试相对来说非常快。在L1重复测试中，非平衡双语者对于强势的L1已有充分的准备，且弱势的L2处于非激活状态，因此不考虑选择L2进行反应（Kroll，et al.，2006）。然而，在L1转码（L2向L1）测试中，L2仍然处于激活状态。此时，L2反应竞争被选机会。此外，在用L2反应时，非平衡双语者不论是在重复测试中还是在转码测试中，都要受到强势的L1的干扰。因此，在除L1重复以外的所有条件下，非目标语言都竞争被选机会，进而导致非对称转码耗损的出现。

近几十年来，研究大脑语言功能的新技术不断涌现。其中，ERP技术在双语研究中得到了越来越广泛的应用，尤其是基于认知神经科学的双语研究。它在该方面主要解决两个基本问题：一是双语脑中语言的加工机制，二是两种语言的神经控制机制，即双语脑如何选择目标语言进行反应，同时避免来自非目标语言的干扰，以及双语脑在两种或多种语言之间进行转码反应时，大脑的神经生理机制有何变化。基于此，ERP技术被广泛地应用于语码转换的研究中，其中，包括关于非对称转码耗损现象的研究。

Jackson等（2001）使用交替运行范式（Monsell，2003），让被试在完成数字命名任务时进行有预期的语码转换，即被试可以提前预测到下次反应所需要的语言，并提前做好准备。反应所需的语言由图片的颜色提示。被试分成平衡双语者和非平衡双语者两组，其L1都是英语，而L2是5种其他语言中的一种。该实验采集了行为数据和事件相关脑电位（ERPs）数据。行为数据中主要采集了反应时数据，表现出了非对称转码耗损，且L1的转码耗损比L2大。ERP数据结果显示L2测试中出现了明显的前额N2效应，即L2转码（L1向L2）测试中的N2波幅比L2重复测试中的N2波幅更趋负向。这种效应在L1转码（L2向L1）和重复测试中不存在。

Christoffels等（2007）使用ERPs研究了单L1言图片命名（即在同L1言条件下用L1或者L2命名）和混合语言图片命名（即在L1德语和弱势的L2荷兰语之间进行转码），与Jackson等（2001）的研究相同，被试反应所需的语言由图片的颜色暗示。实验采集了行为数据和ERP数据。结果发现混合语言语境对L1的影响尤为显著。然而，与Jackson等（2001）的研究相比，他们发现重复测试的波幅比转码测试中的波幅更趋负向，并将此解释为其研究中语码转换的不可预期性引起的。Wang等（2007）在一个功能磁共振成像（fMRI）研究中让中国的英语学习者在完成图片命名任务时在L1和L2之间进行转码。与Jackson等（2001）的研究结果相同，他们发现在向L2转码时，与注意力控制有关的脑区（双侧额叶皮质、左侧前扣带回皮层）被激活，而向L1转码时则没有。因此，对于非目标语言的抑制在向L2转码时尤为重要。Costa和Santesteban（2004）研究了非平衡双语者和平衡双语者在完成图片命名任务时的语码转换。与Jackson等（2001）的研究结果类似，他们发现非平衡双语者的反应时间结果显示出非对称转码耗损，且L1转码（L2向L1）耗损比L2转码（L1向L2）耗损大。平衡双语者在强势相同的两种语言之间进行转码时，反应时间结果显示出对称的转码耗损。然而，当平衡双语者在强势的L1和弱势的三语之间进行转码时，Costa和Santesteban的研究同样发现了对称的转码耗损。

Verhoef等（2009）让非平衡荷英双语者在完成显性图片命名的同时进行语码转换，并记录了其反应时间和事件相关脑电位（ERPs）。与以上实验不同的是，该实验中加入了准备时间的因素。结果显示，准备时间的长短会改变自上而下的抑制控制的程度。反应时结果表明，在短准备间隔条件下，转码耗损对称；在长准备间隔条件下，转码耗损不对称。此外，除了L1重复测试之外，在所有的条件下都存在准备间隔效应。这种现象在反应时间和N2数据中均有所体现。

5.3.2　研究方法

5.3.2.1　被试

大连理工大学的20名大学生参加了本次有偿实验。所有被试的母语都是汉语，右利手，视力正常或矫正后正常。大约从13岁开始学习L2（英语）（熟练程度自我评定措施，见附录A）。所有的被试都不曾患过神经或心理疾病，也不曾服用任何精神药物。实验期间，所有被试的健康和精神状况都很好。因一名被试错误及EEG伪迹过多，其数据剔除。正式实验被试为19名，11男8女，平均年龄23岁（18～25岁）。

5.3.2.2　实验设计

本实验参照Verhoef等（2009）的实验进行设计。实验材料包括语言提示图片和刺激图片两种（如图5.9所示）。语言提示图片为两幅国旗图片，一幅中国国旗，一幅英国国旗。刺激图片是28幅黑白线条简笔画（其中4幅用于练习，24幅用于正式实验），取自国际图片命名工程（IPNP）数据库（Bates，et al.，2003）。一个测试过程为：首先，电脑屏幕上会呈现一幅国旗的图片，并持续250ms；接着是空屏，持续500ms（短间隔条件下）或者1250ms（长间隔条件下）；然后，刺激图片呈现250ms；接着是空屏（持续时间等于被试的反应时间加上1500～2300ms之间的一个随机的时间段）。被试需要在刺激图片呈现后做出反应，如果被试在3000ms之内没有做出反应，空屏将持续3000ms加上一个随机的时间段。在此之后，下一个测试开始。刺激呈现在一个黑底的电脑显示屏上，屏幕像素分辨率为1024×768。被试坐在距离显示屏大约80cm的椅子上，根据提示尽可能快且准确地说出图片的名称。

图5.9　实验流程示意图

5.3.3　EEG采集

通过电极帽上36个电极记录头皮上的EEG活动。电极根据10～20体系进行设置。所有电极参照左右乳突的平均值设置。对眼动电图（EOG）进行双极记录：在每只眼睛的外眼角放置一个电极来测量水平EOG，在左眼上下各放置一个电极来测量垂直EOG。用脑电波放大器（SynAmps）放大EEG和EOG信号，并将其传送到Neuroscan4.0进行记录。实验中的采样率为250Hz，并用0.05～70Hz的带通滤波器进行实时滤波。

5.3.4　数据分析

实验只分析正确数据，即正确反应试次的反应时间和EEG信号。归为错误数据的反应有三种：①语言选择错误（即以非目标语进行反应）；②语言内错误（即命名错误）；③无法确定是重复还是转码的测试（每组开始时的第一次反应以及出现语言选择错误后的反应）。

实验设计采用2（语言：L1，L2）×2（转码类型：重复，转码）×2（准备时间：长准备时间，短准备时间）的被试内设计。因变量主要为反应时间，采用重复测量方差分析（ANOVAs）进行数据处理。

ERP分析：量化N2的时间窗以对波形的观察结果为基础，并对应条件间出现最大差异的时间窗。这个时间窗开始于平均峰值前30ms，持续到峰值后30ms。此外，采用重复测量方差分析进行数据处理，因变量主要为平均幅值。

5.3.5　实验结果

5.3.5.1　行为结果

行为数据中，本研究主要分析了准备间隔效应以及转码耗损模式。

1）准备间隔效应

重复测量方差分析结果显示，对于反应时数据，准备间隔主效应显著［F（1，18）＝6.314，p＝0.022］，且长间隔条件下的反应时（984.316ms）比短间隔条件下的反应时（1000ms）短。同时，准备间隔条件与转码类型之间的交互作用不显著［F（1，18）＝2.430，p＝0.136］，说明两种转码类型下（转码／重复）的准备间隔效应相似。为了明确两种转码类型中的准备间隔效应，对转码的反应时数据和重复的反应时数据分别做了分析比较。

转码测试中，准备间隔效应显著［F（1，18）＝9.006，p＝0.008］，且长准备间隔条件下的反应时（1012ms）比短准备间隔下的反应时（1037ms）短。语言与准备间隔条件间的交互作用不显著［F（1，18）＝0.101，p＝0.754］。同时，两种语言中的准备间隔主效应达到或者接近显著水平，L1：F（1，18）＝3.363，p＝0.083，长准备间隔条件下的反应时（1016ms）比短准备间隔条件下的反应时（1038ms）短；L2：F（1，18）＝5.303，p＝0.033，长准备间隔条件下的反应时（1008ms）同样比短准备间隔条件下（1036ms）的反应时短。

重复测试中，准备间隔主效应不显著［F（1，18）＝0.483，p＝0.496］。然而，语言类型与准备间隔的交互作用显著［F（1，18）＝4.445，p＝0.049］，说明两种语言中的间隔效应不相同。重复测量方差分析显示，L1条件下，准备间隔效应不显著［F（1，18）＝0.799，p＝0.383］，长准备间隔条件下的反应时（961.433ms）比短准备间隔条件下的反应时（951.735ms）更长；L2条件下，准备间隔效应接近显著［F（1，18）＝3.083，p＝0.096］，长准备间隔条件下的反应时（952.398 ms）比短准备间隔条件下的反应时（974.688ms）短。

总之，转码测试中，L1条件下的准备间隔效应接近显著，L2条件下的准备间隔效应显著；且长准备间隔条件下的反应时比短准备间隔条件下的反应时短。重复测试中，L1条件下不存在准备间隔效应；L2条件下存在准备间隔效应，且长准备间隔条件下的反应时比短准备间隔条件下的反应时短。

2）转码耗损模式

重复测量方差分析结果显示，行为数据中转码类型的主效应显著［F（1，18）＝29.935，p＝0.000］，且转码测试的反应时（1024ms）比重复测试的反应时（960.066ms）长。同时，转码类型与准备间隔条件之间的交互作用不显著［F（1，18）＝2.430，p＝0.136］，两种准备间隔条件下都存在转码类型主效应，即转码耗损。此外，由准备间隔效应分析结果可知，准备时间的长短会对不同条件下的行为数据产生一定的影响。因此，为了探索转码耗损模式是否受准备时间长短的影响，分别对短准备间隔条件下的反应时数据和长准备间隔条件下的反应时数据进行比较分析，并得出了两种条件下的转码耗损模式。

短准备间隔条件下，转码类型主效应显著［F（1，18）＝23.186，p＝0.000］，且转码测试的反应时（1037ms）比重复测试的反应时（963.211ms）长。同时，语言与转码类型的交互作用不显著［F（1，18）＝1.913，p＝0.184］。两种语言的反应时都存在显著的转码类型（转码／重复）效应，即转码耗损。其中，L1：F（1，18）＝29.688，p＝0.000，转码反应的反应时（1.038ms）比重复反应的反应时（951.735 ms）长；L2：F（1，18）＝9.629，p＝0.006，转码测试的反应时（1036ms）长于重复测试的反应时（974.688ms）。并且，短准备间隔条件下，L1的转码耗损（L2到L1）比L2的转码耗损（L1到L2）大（如图5.10所示）。

图5.10　短准备间隔条件下的L1和L2的转码耗损（A表示L1，B表示L2）

长间隔条件下转码类型主效应显著［F（1，18）＝26.020，p＝0.000］，转码测试的反应时（1012ms）比重复测试的反应时（956.921ms）长。同时，语言与转码类型的交互作用不显著［F（1，18）＝0.002，p＝0.961］。两种语言条件下的反应时都存在显著的转码类型（转码／重复）效应，即转码耗损。其中，L1：F（1，18）＝12.385，p＝0.002，转码测试的反应时（1016ms）比重复测试的反应时（961.433ms）长；L2：F（1，18）＝18.438，p＝0.000，同样，转码测试的反应时（1008ms）长于重复测试的反应时（952.398ms）。并且，长准备间隔条件下，L1的转码耗损（L2到L1）与L2的转码耗损（L1到L2）相似，即转码耗损对称（如图5.11所示）。

总之，短准备间隔条件下，L1转码（L2向L1）耗损比L2转码（L1向L2）耗损大，但是，二者之间的差异没有达到显著水平；长准备间隔条件下，L1转码（L2向L1）耗损与L2转码（L1向L2）耗损相似，即转码耗损对称。

图5.11　短准备间隔条件下的L1和L2的转码耗损（A表示L1，B表示L2）

5.3.5.2　ERP结果

对于ERP数据，本研究主要分析了准备间隔效应及转码类型效应。由ERP数据的分析结果可知，N2成分的平均峰值出现在330ms左右，所以，本研究选取的N2的时间窗开始于300ms，并持续到360ms。

1）准备间隔效应

重复测量方差分析结果显示，ERP数据中准备间隔主效应显著［F（1，18）＝9.930，p＝0.006］，且短准备间隔条件下的平均幅值（－1.440μV）比长准备间隔条件下的平均幅值（0.360μV）小，即前者的N2效应比后者大。同时，语言与准备间隔之间的交互作用不显著［F（1，18）＝0.390，p＝0.540］。为了明确两种语言（L1／L2）条件下的准备间隔效应，对L1条件下的ERP数据和L2条件下的ERP数据分别做了分析比较。

L1条件下，准备间隔的主效应显著［F（1，18）＝4.500，p＝0.048］。事后分析显示短间隔条件下图片刺激所诱发的平均幅值（－1.191μV）比长间隔条件下图片刺激所诱发的平均幅值（0.371μV）小，说明前者的N2效应比后者大。转码类型与准备间隔条件之间的交互作用不显著［F（1，18）＝0.344，p＝0.565］。L1重复反应中，准备间隔的主效应显著［F（1，18）＝6.169，p＝0.023］，短间隔条件下图片刺激所诱发的平均幅值（－1.053μV）比长间隔条件下图片刺激所诱发的平均幅值（0.761μV）小，即前者的N2效应比后者大。L1转码（L2向L1）反应中，准备间隔的主效应没有达到显著水平［F（1，18）＝1.868，p＝0.189］，短间隔条件下图片刺激所诱发的平均幅值（－1.329μV）同样比长间隔条件下图片刺激所诱发的平均幅值（－0.019μV）小，即前者的N2效应比后者大（如图5.12所示）。

图5.12　长间隔条件下和短间隔条件下L1的总平均波形

L2条件下，准备间隔的主效应显著［F（1，18）＝10.397，p＝0.005］。事后分析显示短间隔条件下图片刺激所诱发的平均幅值（－1.689μV）比长间隔条件下图片刺激所诱发的平均幅值（0.348μV）小，说明前者的N2效应比后者大。转码类型与准备间隔条件之间的交互作用不显著［F（1，18）＝1.338，p＝0.262］。L2重复反应中，准备间隔的主效应显著［F（1，18）＝5.908，p＝0.026］，短间隔条件下图片刺激所诱发的平均幅值（－1.674μV）比长间隔条件下图片刺激所诱发的平均幅值（0.045μV）小，即前者的N2效应比后者大。L2转码（L1向L2）反应中，准备间隔的主效应显著［F（1，18）＝12.324，p＝0.002］，短间隔条件下图片刺激所诱发的平均幅值（－1.704μV）同样比长间隔条件下图片刺激所诱发的平均幅值（0.652μV）小，即前者的N2效应比后者大（如图5.13所示）。

总之，L1重复、L2重复和L2转码（L1向L2）条件下的准备间隔效应显著，且短准备间隔条件下的N2效应比长准备间隔条件下的N2效应大；L1转码（L2向L1）条件下的准备间隔效应没有达到显著性水平，但是，短准备间隔条件下的N2效应同样比长准备间隔条件下的N2效应大。

图5.13　长间隔条件下和短间隔条件下，L2的总平均波形

2）转码类型效应

为了明确两种语言（L1／L2）条件下的转码类型（转码／重复）效应，对L1条件下的ERP数据和L2条件下的ERP数据分别做了分析比较。

L1条件下，重复测量方差分析结果显示，转码类型的主效应不显著［F（1，18）＝0.874，p＝0.362］。准备间隔条件与转码类型的交互作用也不显著［F（1，18）＝0.344，p＝0.565］。如图5.12所示，无论是在长间隔准备条件下，还是在短间隔准备条件下，L1反应中均不存在显著的N2转码类型主效应。L2条件下，转码类型的主效应不显著［F（1，18）＝0.428，p＝0.521］。此外，准备间隔条件与转码类型的交互作用也不显著［F（1，18）＝1.338，p＝0.262］。同样，如图5.13所示，无论是在长准备间隔条件下，还是在短准备间隔条件下，L2反应中均不存在N2转码类型主效应。

总之，L1中两种准备间隔条件下和L2中两种准备间隔条件下均不存在显著的N2转码类型主效应。

5.3.6　讨论

准备间隔效应的行为研究发现：转码测试中，两种语言都存在显著的或者接近显著水平的准备间隔效应；而重复测试中，两种语言下得出了不同的结果，即L2重复测试中存在明显的准备间隔效应，而L1重复测试中完全不存在这种效应。该结果与Verhoef等（2009）的结果相吻合。这被认为支持非对称转码耗损的L1重复效应理论（Verhoef，et al.，2009）。也就是说，准备程度和语言抑制好像有效地调节着除L1重复外所有条件下的由刺激驱动的两种语言之间的竞争，而在L1重复条件下两种语言之间好像完全不存在竞争。

在转码耗损模式方面，Costa等人（2004）的研究发现，非平衡双语者的转码耗损不对称，而平衡双语者的转码耗损对称。根据这个发现，他们得出了语言选择机制取决于双语熟练程度的结论。本研究以非平衡汉英双语者为被试，探索了非对称转码耗损和对称转码耗损与准备间隔之间的关系，结果发现，短准备间隔条件下，L1转码（L2向L1）耗损比L2转码（L1向L2）耗损大；长准备间隔条件下，L1转码（L2向L1）耗损与L2转码（L1向L2）耗损相似，即转码耗损对称。因此，转码耗损是否对称并非取决于被试双语的熟练程度。此结果与Verhoef等人（2009）的研究结果相同。间隔效应被认为证明了内源性控制或者准备程度效应的存在。非平衡双语者的L1转码（L2向L1）耗损比L2转码（L1向L2）耗损大，其原因是L1重复反应中不存在语言竞争（Verhoef，et al.，2009）。此外，Verhoef等（2009）发现，短准备间隔条件下，L1转码耗损与L2转码耗损具有显著性差异。而在本研究中，虽然L1转码耗损和L2转码耗损之间存在一个25ms左右的差异，但是这个差异还没有达到显著性水平。本研究中的实验设计与Verhoef等人（2009）的研究实验设计相似，最大的不同之处就是，Verhoef等人（2009）以非平衡荷英双语者为被试，荷兰语与英语都属于印欧语系；本研究以非平衡汉英双语者为被试，汉语与英语属于不同的语系，前者属于汉藏语系，而后者属于印欧语系。此外，由上文的分析可知，转码耗损的对称性主要受准备间隔条件的影响，与语言的熟练程度关系不大。因此，本研究与Verhoef等人（2009）的研究在L1转码条件下产生差异的原因可能有两种：其一，不同语系的两种语言之间不存在非对称性转码耗损，至少在汉语和英语之间不存在；其二，相同语系的两种语言之间和不同语系的两种语言之间均存在非对称性转码耗损，但是，在以上两种情况中产生非对称性转码耗损所需的准备间隔长短不同，前者可能需要比后者较长或较短的准备时间。而本研究中采用与Verhoef等人（2009）相同的准备间隔控制（长准备间隔1250ms，短准备间隔500ms），因此，不满足不同语系的两种语言之间生成非对称性转码耗损的条件。

此外，许多相关研究中都发现了悖谬的语言效应，即在转码测试中，L2反应比L1反应快（Christoffels，et al.，2007；Costa ＆Santesteban，2004；Kroll，et al.，2006；Verhoef，et al.，2009）。然而，本研究中只在长准备间隔条件下发现了这种现象，而短准备间隔条件下则没有（如图5.10、图5.11所示）。在一个最近的研究中，Costa等（2006）验证了平衡双语者转码耗损对称的观点。此外，他们还让被试在L1与四语或者一种新学的语言之间进行转码实验。结果中没有发现悖谬的语言效应，且L1的反应比四语反应和新学的语言反应快200ms左右，这说明悖谬的语言效应的存在应该是一种特殊情况。

转码类型效应的ERP研究发现：长准备间隔条件下，两种语言的反应中都不存在转码类型主效应；短准备间隔条件下，也得到了相同的结果。该结果与Verhoef等（2009）的结果相吻合。

在间隔效应反面，根据L1重复效应理论，在除L1重复以外的所有条件下，长准备间隔条件下的N2效应比短间隔条件下的N2效应大。在本研究的结果中，L1转码（L2向L1）反应和L2重复反应中，都存在N2准备间隔效应，这与L1重复效应理论对于L1转码（L2向L1）反应和L2重复反应下的结论一致；然而，与L1重复效应理论不同的是，本研究发现：L1重复反应中也存在N2准备间隔效应；此外，在以上四种条件下，短准备间隔条件下的N2效应比长准备间隔条件下的N2效应大。

关于N2的指示作用，目前有两种解释：一种认为N2的存在表明了抑制的存在，即目前盛行的抑制控制理论。根据这种解释，负责调节准备间隔效应的神经机制是语言抑制，语言抑制可以策略性地用来调节由刺激所驱动的两种或多种语言之间的竞争，而这种抑制作用反应在N2成分的变化中。Verhoef等人（2009）认为，他们得出的长准备间隔条件下的N2效应比短准备间隔条件下的N2效应大的结果与第一种解释一致。另一种认为N2的大小反映了反应中冲突的大小（Nieuwenhuis，et al.，2003；Van Veen ＆Carter，2002a，2002b；Aarts，et al.，2008；Roelofs，et al.，2006）。根据这种解释：随着准备间隔的加长，冲突的大小会保持不变或者降低。因此，长准备间隔条件下的N2与短准备间隔条件下的N2应该相似，或者，前者应该比后者小。本研究在准备间隔效应方面的发现与第二种解释一致。也就是说，在两种语言的转码过程中，N2的变化反映了两种语言反应之间冲突的大小程度的变化。短准备间隔条件下，N2较大，说明两种语言反应之间的冲突较大，使得转码变得较困难，这就需要较多的反应时间；相反，长准备间隔条件下，N2较小，说明两种语言之间的冲突较小，转码也就变得相对容易，所需的反应时间也比较短。此推论与行为数据中关于转码反应条件下的准备间隔效应的分析结果一致。

5.3.7　结论

本研究选择非平衡汉英双语者完成显性图片命名任务，通过ERP实验研究了属于不同语系的两种语言间的转码耗损现象。行为数据分析结果发现：短准备间隔条件下，L1转码耗损比L2转码耗损大；长准备间隔条件下，转码耗损对称。L1转码、L2重复和L2转码条件下都存在准备间隔效应，只有L1重复条件下不存在准备间隔效应。此发现与L1重复效应理论一致，说明转码耗损是否对称并非只取决于双语者对于两种语言的熟练程度，调节准备时间的长短也可以改变转码耗损的对称性。ERP数据分析结果发现：转码反应和重复反应中均存在准备间隔效应。在转码反应中，短准备间隔条件下的N2效应比长准备间隔条件下的N2效应大，这说明短准备间隔条件下两种语言之间的冲突比长准备间隔条件下大。因此，在短准备间隔条件下，需要克服更多的冲突，语码转换更困难，所需要的反应时间更长。