Volume 6 | Número 2 Julho - Dezembro de 2012 - Universidade ...

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Psicologia em Pesquisa | UFJF | 6(02) | 121-129 | Julho-Dezembro de 2012 Discussão A ausência de interação entre o fator ‘lista’ e ‘N’ e ‘TLN’ indica que o efeito dessas variáveis é geral e pode ser generalizado para as diferentes amostras de pseudopalavras empregadas no estudo. Já a ausência de interação entre as variáveis N e TLN demonstra que elas têm efeitos independentes no reconhecimento de letras, o que se coaduna com outros dados psicolinguísticos, já que Justi e Justi (2008) demonstraram que nas palavras do português brasileiro a correlação entre N e TLN é de apenas 0,10. Considerando-se que os participantes gastaram, aproximadamente, apenas 1 s para responder, e que diferentes tipos de estímulos foram utilizados para dificultar a formulação de estratégias de resposta, pode-se dizer que é pouco provável que eles tenham utilizado estratégias inferenciais sofisticadas na hora de responder. Assim, a explicação mais provável para o efeito facilitador de N refere-se à ativação enviada à letra-alvo via mecanismo de retroalimentação por parte das representações ortográficas pré-ativadas das palavras, conforme proposto por diversos modelos de reconhecimento visual de palavras (Coltheart et al., 2001; Grainger & Jacobs, 1996; McClleland & Rumelhart, 1981; Whitney & Lavidor, 2005). No caso de TLN, a ideia é a de que o mecanismo de retroalimentação também esteja presente, só que agora é apenas a representação ortográfica de uma palavra que envia a ativação à letra-alvo. Isso implica em que o efeito facilitador de N, nesse caso, deva ser mais forte que o de TLN, afinal são mais fontes retroalimentando a letra-alvo no caso de N do que no caso de TLN. Essa ideia tem respaldo nos dados se considerar-se que o efeito facilitador de N foi maior do que o efeito de TLN (9,85 e 7,32%, respectivamente). No entanto, como as palavras que tinham muitos vizinhos ortográficos, em média, contavam com quatro vizinhos ortográficos e as palavras com vizinhos transpostos tinham apenas um vizinho transposto, é provável que TLN gere representações ortográficas mais fortes no léxico, já que o efeito de N não foi quatro vezes maior do que o efeito de TLN. Uma possível explicação para que a representação ortográfica gerada por um vizinho transposto (TLN) seja mais forte do que a de um vizinho ortográfico (N) pode ser derivada do modelo SERIOL, desenvolvido por Whitney (2001; Whitney & Lavidor, 2005; Whitney & Cornelissen, 2008). Nesse modelo, a ordem das letras nos estímulos é codificada apenas de forma relativa por meio de unidades ortográficas que Grainger e Whitney (2004) chamaram de bigramas abertos. No caso, diante do estímulo ‘bola’, seriam ativados os seguintes bigramas abertos: ‘bo’, ‘bl’, ‘ba’, ‘ol’, ‘oa’, ‘la’. Dessa forma, uma pseudopalavra como ‘bloa’, formada pela transposição de duas letras da palavra ‘bola’, compartilha com essa 83,33% de seus bigramas abertos (os bigramas abertos ‘bl’, ‘bo’, ‘ba’, ‘la’ e ‘oa’), enquanto uma pseudopalavra como ‘bova’, formada pela substituição de uma das letras da palavra ‘bola’, compartilha apenas 50% de seus bigramas abertos ( ‘bo’, ‘ba’ e ‘oa’). Como, no modelo SERIOL, os bigramas abertos alimentam diretamente a representação ortográfica das palavras no léxico (Whitney & Cornelissen, 2008), podese compreender porque um vizinho transposto gera representações ortográficas mais fortes, já que compartilha com o estímulo-alvo mais bigramas abertos do que um vizinho ortográfico comum. Uma explicação alternativa para a ausência de um efeito facilitador ainda maior de N em relação ao de TLN, e que pode mais facilmente ser acomodada no arcabouço de modelos diferentes do SERIOL (Coltheart et al., 2001; Grainger & Jacobs, 1996; McClleland & Rumelhart, 1981), é argumentar que alguns dos vizinhos ortográficos pré-ativados podem ser vizinhos ortográficos entre si e, dessa forma, podem se inibir mutuamente, reduzindo a quantidade de ativação enviada à letra-alvo via mecanismo de retroalimentação. De fato, essa é uma possibilidade quando a maioria dos vizinhos ortográficos de uma pseudopalavra provém de mudanças em uma mesma posição, como é o caso da pseudopalavra ‘escumo’ que tem como vizinhas ortográficas as palavras ‘escudo’, ‘escuro’, ‘escuso’ e ‘escuto’ que são todas vizinhas ortográficas umas das outras. Considerando essa possibilidade, procurou-se identificar se a maioria das pseudopalavras utilizadas nesse estudo tinha vizinhos formados em apenas uma posição. No entanto, constatou-se que apenas 3 das 36 pseudopalavras com vizinhos ortográficos tinham vizinhos formados em apenas uma posição, sendo que, na maioria das vezes (21), os vizinhos ortográficos das pseudopalavras eram formados em três ou mais posições. Assim, a hipótese de que o efeito de N possa ter sido decrescido devido à inibição mútua dos vizinhos ortográficos das pseudopalavras Justi, F. R. R. & Justi, C. N. G. 127
Psicologia em Pesquisa | UFJF | 6(02) | 121-129 | Julho-Dezembro de 2012 é pouco provável, considerando-se as pseudopalavras empregadas nesse estudo. É importante considerar que o fato das medidas N e TLN terem apresentado efeito facilitador significativo e independente no reconhecimento de letras é um indício de que ambas são bons índices do grau de similaridade ortográfica do estímulo-alvo para com outras palavras da língua, e também de que há pouca sobreposição entre essas medidas. Isso, se por um lado indica que os modelos de reconhecimento visual de palavras que são inspirados pela arquitetura do modelo AIC (McClleland & Rumelhart, 1981) estão no caminho certo (Coltheart et al., 2001; Grainger & Jacobs, 1996), por outro indica que, com exceção do modelo SERIOL (Grainger & Whitney, 2004), têm que desenvolver uma forma de acomodar os efeitos de TLN, já que essa variável apresentou efeitos facilitadores significativos no reconhecimento de letras, independente do número de vizinhos ortográficos das pseudopalavras. Por fim, até onde se sabe, esse é o primeiro estudo a investigar os efeitos de N e de TLN em uma tarefa de Reicher-Wheeler realizada com falantes do português brasileiro e também o primeiro a analisar o efeito de TLN nessa tarefa. Esse é um aspecto importante porque Whitney e Lavidor (2005) levantaram a possibilidade de que em línguas nas quais os mapeamentos grafema-fonema e fonema-grafema são mais previsíveis, o nível de retroalimentação entre as representações ortográficas das palavras e suas letras componentes seria menor, porque a representação ortográfica das letras nessas línguas seria diretamente previsível a partir da fonologia, não necessitando muito de conexões diretas com as representações ortográficas das palavras. Como, no presente estudo, N e TLN apresentaram efeito facilitador significante no reconhecimento de letras, pode-se dizer que o mecanismo de retroalimentação entre palavras e letras é funcional mesmo em línguas como o português brasileiro, cujos mapeamentos grafema-fonema e fonema-grafema são bastante previsíveis. Cabe ressaltar, também, que o presente estudo replicou o efeito facilitador de N para pseudopalavras na tarefa de Reicher-Wheeler observado por Grainger e Jacobs (2005), mesmo tendo adotado um limite de tempo para as respostas e o uso de diferentes tipos de estímulos de forma a dificultar o uso de estratégias inferenciais sofisticadas por parte dos participantes. Referências Acha, J., & Perea, M. (2008). The effect of neighborhood frequency in reading: evidence with transposed-letter neighbors. Cognition, 108, 290-300. Andrews, S. (1989). Frequency and neighborhood effects on lexical access: activation or search? Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 15, 802-814. Andrews, S. (1996). Lexical retrieval and selection processes: effects of transposed-letter confusability. Journal of Memory and Language, 35, 775-800. Arduino, L. S., & Burani, C. (2004). Neighborhood effects on nonword visual processing in a language with shallow orthography. Journal of Psycholinguistic Research, 33, 75-95. Clark, H. H. (1973). The language-as-fixedeffect fallacy: a critique of language statistics in psychological research. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 12, 335-359. Coltheart, M., Davelaar, E., Jonasson, J. T., & Besner, D. (1977). Access to the internal lexicon. In S. Dornic (Ed.), Attention and performance VI, (pp. 535-555). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. Coltheart, M., Rastle, K., Perry, C., Langdon, R., & Ziegler, J. (2001). DRC: a dual route cascaded model of visual word recognition and reading aloud. Psychological Review, 108, 204-256. Davis, C. J. (2005). N-watch: a program for deriving neighborhood size and other psycholinguistic statistics. Behavior Research Methods, 37, 65-70. Forster, K. I., & Forster, J. C. (2003). DMDX: a windows display program with millisecond accuracy. Behavior Research Methods, Instruments and Computers, 35, 116-124. Grainger, J., & Jacobs, A. M. (1994). A dual read-out model of word context effects in letter perception: further investigations of the word superiority effect. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 20, 1158-1176. Grainger, J., & Jacobs, A. M. (1996). Orthographic processing in visual word recognition: a multiple read-out model. Psychological Review, 103, 518-565. Grainger, J., & Jacobs, A. M. (2005). Pseudoword context effects on letter perception: the role of word misperception. European Journal of Cognitive Psychology, 17, 289-318. Similaridade Ortográfica na Tarefa de Reicher-Wheeler 128
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