《Language, Cognition and Neuroscience》：Real-time processing of passives versus actives: different patterns during form retrieval and meaning construction
引言
尽管人们通常认为我们使用统一的方法来理解句子，但人类的加工策略会根据特定任务进行调整。"足够好"模型为此提供了一个有影响力的理论框架。该模型认为，语言理解涉及两条可能并行工作的加工路径：启发式路径和算法式路径。启发式路径使用快速、简化的语言概括，虽然可能导致不完整或浅层的句子表征，但其依赖表层解析策略，往往足以完成当前任务目标。相比之下，算法式路径通过组合算法构建句子意义，这种方法更精确，能产生详细、语法正确的句子表征。
英语被动句是该模型有用的探测工具，因为它们相对于主动句是非典范的，因此容易产生误解。具体来说，英语被动句颠倒了主动句的论元结构，使得受事占据主语位置，而施事（如果存在）则出现在以by开头的短语中。本研究的核心目标是考察当以不同方式呈现、使用不同任务类型时，语言使用者如何加工被动句。以往研究多采用单一任务类型，如施事/受事命名、合理性判断等，这些任务要求使用者在加工句子时专注于理解。因此，我们对不同任务设置如何影响被动句加工模式的理解有限。为弥补这一空白，本研究采用比较方法，利用两种不同任务来研究被动句的加工：填空任务（要求选择四种选项之一来补全句子，以检索语法形式）和视觉世界眼动追踪任务（要求整合输入信息以理解句子，然后选择正确的图片）。这两种任务之间的根本差异可能导致处理复杂语言结构时使用不同的策略，进而影响加工的准确性和速度。
在被动句的实时加工中，解析器首先通过动词后的过去分词标记（如-ed）识别被动语态。例如，在听到句子"The cat was chased by the dog"并对其进行自下而上加工时，解析器可能最初使用启发式策略，默认进行主动解释，将"the cat"视为施事者（即施事优先策略）。然而，在遇到助动词"was"和主要动词上的过去分词标记"chased"后，解析器会进行算法加工，构建详细、语法准确的句子表征。也就是说，解析器随后会纠正基于启发式的初始分析，将受事角色重新分配给"the cat"。在被动结构中，解析器在 past participle 标记之后可能会遇到另一个线索，即可选引入施事的by短语。在这种实时输入语言元素的情景下（如视觉世界眼动追踪任务），解析器加工被动句比加工主动句会经历更大的认知负荷。这种增加的努力，特别是在主要动词处或之后不久，可能导致被动句的加工时间更长，尽管算法加工策略能确保准确的理解。
然而，当大部分句子已经给出，并附有多项选择答案，且任务是检索或回忆给定语境下的语法形式时（如填空任务），句子的加工方式可能会改变。在这类任务中，解析器可以增量式且并行地处理句子元素。它可以利用已确立的句子语境中的所有可用线索来帮助选择正确的形式。例如，对于项目"The cat was _________ by the dog"，解析器可以利用三个信息线索：助动词"was"、直接宾语的缺失以及by短语。鉴于这些线索为识别被动语态和确定正确动词形式提供了清晰的语境，解析器可能依赖启发式（一种表层解析策略），因为这种方法足以完成当前任务目标。在这种语境下，为形式提取而加工被动句可能不像实时句子理解那样具有认知挑战性，后者需要解析器以线性方式即时重建句子结构及其意义。因此，与眼动追踪任务不同，填空任务可能不会显示出主动句和被动句在准确率或加工时间上的显著差异。同时，两种被动句之间的加工模式可能有所不同；例如，由于缺乏额外的by短语线索，无施事被动句的加工可能比带施事被动句耗时更长。
被动句与主动句的加工
以往关于被动句的研究一致表明，离线任务和在线实验方法得出的结果存在差异。离线任务通常显示，被动句比主动句更难理解，表现为识别施事/受事或选择正确图片的准确率较低。Ferreira（2003）的研究是离线研究的一个典型例子，她发现参与者对被动句的反应准确率低于主动句，无论他们是识别施事还是受事。这种准确率差距在表达不合理想法的被动句中更为明显。参与者也花更长时间对被动句做出决策。总的来说，这些对被动句的误解表明，根据Ferreira的观点，启发式分析（如采用施事优先策略）在句子加工中起作用，可能导致语法不允许的解释。
最近，离线研究的结果受到质疑。Bader和Meng（2018）复制了先前的研究结果，即德语使用者在施事/受事命名任务中对被动句的准确率低于主动句。然而，当他们在后续研究中也要求参与者评价句子的合理性时，被动句和主动句在施事/受事命名准确率上的差异消失了。作者由此声称：（a）被动句相对于主动句的较低准确率是施事/受事命名任务特有的，源于重新获取施事/受事信息相关的记忆检索挑战；（b）因此，较低准确率并不能为句子理解过程中的启发式加工提供证据。
在线研究大多使用自定步速阅读或阅读眼动追踪范式。这些研究发现，被动句的加工速度快于主动句，从而表明两种语态在加工语境下的差异可能更为微妙。例如，Carrithers（1989）和Paolazzi等人（2019）的自定步速阅读研究表明，英语母语者在动词和/或动词后区域阅读被动句的速度快于主动句。这一结果使研究人员得出结论，被动句的语言复杂性并不必然与其加工复杂性相关。
Rohde和Gibson（2003）获得了类似的结果，他们采用自定步速阅读任务研究嵌入关系从句中的英语主动句和被动句的加工。他们发现，涉及主语提取的被动句的加工实际上快于涉及主语提取的主动句。
扩展这一研究路线，近期大量研究探索了被动句的语义限制。根据Pinker（1989）的假设，强烈暗示一个影响或作用于受事的动作的动词，如施受动词（如kick），比那些不暗示的动词，如主语经验者动词（如hear），更可能与被动语态兼容。Paolazzi等人（2022）的阅读眼动追踪研究的结果在这方面提供了信息，通过各种时间敏感指标揭示了一幅更复杂的图景。总的来说，他们的凝视持续时间数据显示，在动词后区域，被动句的注视时间长于主动句，表明被动句最初带来了更多的加工挑战。然而，他们的回扫出时间数据显示，被动句中动词的加工速度快于主动句，可能表明被动句不需要像主动句那样多的重新分析。更重要的是，在晚期指标中，如重读时间和总阅读时间，带有主语经验者动词的被动句在动词及后续区域的注视时间长于主动句。关键的是，对于带有施受动词的被动句，没有观察到这种差异，这一结果与Marinis和Saddy（2013）的研究一致。Paolazzi等人（2022）将其研究结果解释为支持Gehrke和Grillo（2009）的提议。根据该提议，被动句需要一个事件之后存在结果状态的解释。虽然这一要求对于施受动词很容易满足，但对于主语经验者动词则不那么直接，这导致需要强制解释结果状态，从而增加了加工难度。
总之，来自离线研究的集体证据表明，除非任务设计包含意义导向成分，否则被动句比主动句带来更多挑战。然而，在线研究表明被动句的加工可以快于主动句。所有这些关于主动句和被动句差异的研究增强了我们对这些语言结构如何被理解以及哪些因素可以影响其加工的认识。然而，当前的研究主体主要集中于语言因素，如句法和动词语义，留下了关于不同语言任务——每个任务都有其独特的加工需求和对形式或意义的关注点——如何塑造主动句和被动句加工的具体模式的关键问题。此外，Paolazzi等人（2022）阅读眼动追踪研究的细微结果，特别是观察到被动句相对于主动句有更长的凝视持续时间，表明被动句实际上带来了早期的加工挑战，这值得进一步研究。这强调了研究需要采用时间敏感的任务和先进的统计分析方法，这可以提供对在线加工过程中指示被动句的语言线索何时被整合的更精细的理解。本研究的主要动力是解决这些空白，这对我们理解人类语言理解的认知基础具有重要意义。
本研究
研究1旨在考察英语母语者在填空任务中如何加工被动句与主动句，以及被动句中by短语的存在是否影响加工模式。研究2探讨英语母语者在视觉世界眼动追踪任务中如何加工被动句与主动句。具体研究问题如下：
研究问题1：英语母语者在填空任务中完成被动句与主动句的准确性和速度如何？by短语的存在是否促进被动句的加工？
研究问题2：英语母语者在视觉世界眼动追踪任务中如何加工被动句与主动句？具体来说，他们何时整合形态句法线索来解释被动句和主动句？
方法
参与者
共有44名自我认同的英语母语者参与了本研究。其中一名的数据因校准问题被排除，最终样本为43名参与者。参与者平均年龄为24.85岁。所有参与者均未报告有任何听力或阅读障碍。参与者在七分量表上对所有四个语言领域的自我评价都很高。他们在完形填空测试中的平均得分表明他们有能力理解复杂的英语句子。研究遵循香港中文大学调查与行为研究伦理委员会的伦理准则，获得了必要的伦理研究批准和每位参与者的知情同意书。
材料
所有材料均可在补充材料及开放科学框架获取。
填空任务：该任务要求参与者在无时间限制的情况下，从四个多项选择选项中选择正确的主要动词形式来完成句子。任务包含12个关键项目，分为四个条件，以及12个填充项。使用的12个动词均为施受动词。所有施事和受事均为动物。
控制条件：提供一个基线，用于与其他三个实验条件比较反应准确性和反应时间。例如："The camel and the zebra were _______ each other。" 预期答案为进行式。
主动条件：例如："The camel was _______ the zebra last Monday。" 预期答案为进行式。
被动-有施事条件：包含by短语。例如："The camel was _______ by the zebra last Monday。" 预期答案为过去分词。
被动-无施事条件：不包含by短语，而是在主要动词后跟一个修饰性介词短语。例如："The camel was _______ at the park last Monday。" 预期答案为过去分词。
填空任务提供四个选项：动词原形、第三人称单数现在式、进行式和过去分词形式。所有过去分词形式均使用规则-ed语素。
视觉世界眼动追踪任务：该任务包含12个关键句子，分为四个条件，以及36个填充句。此任务保留了与填空任务相同的条件，但对句子进行了轻微修改，保留了原始主语、宾语和状语。为了允许对眼动数据进行更详细的时间序列分析，每个句子中使用两个主要动词。例如，控制和主动条件以"kissing and hugging"为主要动词，而两个被动条件使用"kissed and hugged"为主要动词。每个动词在任务中出现两次，但位置不同。关键时间窗口定义为从第一个-ing/-ed语素偏移开始到第二个动词偏移结束，平均持续时间约为890毫秒，四种条件间无显著差异。
听觉刺激配有视觉场景，由两张描绘主动和被动事件的图片组成。这些图片作为目标图和竞争图，根据实验条件被定义为兴趣区进行分析。图片呈现位置在所有四个条件下进行平衡，产生八个不同的列表。
程序
参与者按顺序完成一系列任务：语言背景问卷、视觉世界眼动追踪任务、完形填空 proficiency 测试、听力广度任务、填空任务和图片验证任务。眼动追踪任务使用SR Research Experiment Builder创建，使用EyeLink 1000 plus系统记录参与者右眼运动。每个试次以屏幕中央呈现500毫秒的注视十字开始，然后是2000毫秒的视觉场景预览，接着通过电脑扬声器呈现实验句子的音频。句子播放完毕后，参与者通过点击选择屏幕上两张图片中的一张。任务开始前进行眼校准。主试中句子和视觉场景的呈现顺序随机化。填空任务在PCIbex Farm上设计和呈现，句子顺序随机化。整个实验环节持续时间约为60-90分钟。
分析
所有分析均使用R软件进行。在回归分析中，我们最初构建了具有设计证明的完整随机效应结构的模型，然后系统地简化它，直到模型收敛为止。所有统计模型公式、分析脚本和数据集均可在开放科学框架获取。
填空任务：对准确性和反应时间数据进行分析。使用逻辑混合效应回归模型分析准确性数据，以条件为固定效应，参与者和项目为随机效应。反应时间数据分析前，先剔除错误反应的试次，然后使用线性混合效应回归模型分析剩余的反应时间数据。条件采用Helmert编码，以便进行计划比较。
视觉世界眼动追踪任务：在分析眼动数据之前，剔除了鼠标点击反应错误的试次。由于控制条件没有明确的目标图或正确图片，任何图片点击都被认为是正确的。鉴于鼠标点击准确率数据表现出天花板效应，未对此数据集进行统计分析。感兴趣的时间窗口设定为从第一个-ing或-ed语素结束点开始（设为0毫秒），到第二个主要动词偏移结束。
采用两种互补的统计模型分析眼动数据。增长曲线分析用于研究四种条件下，注视目标与竞争图的差异随时间变化的情况。发散点分析用于确定注视目标和竞争图开始发散的最早点。在增长曲线模型中，条件作为固定效应，参与者和项目作为随机效应。条件再次采用Helmert编码。利用二阶正交多项式来捕捉数据中动态的时间依赖性变化。最终的增长曲线模型被简化以解决收敛错误。
在通过增长曲线模型确认了四种条件间的统计差异后，进行了发散点分析。该分析采用非参数自助法程序，使我们能够估计效应开始发散的时间点及其周围的时间置信区间。自助法程序执行了三次，以比较控制条件与其他三个实验条件、主动条件与两个被动条件、以及被动-有施事条件与被动-无施事条件。
结果
填空任务
结果显示，参与者在填空任务中普遍表现出了高准确率。对准确性数据的逻辑混合效应回归模型表明，控制条件与其他三个条件之间，以及主动条件和被动条件之间，均无显著差异。然而，被动-有施事条件和被动-无施事条件之间观察到显著差异，有施事条件下的准确率更高。
反应时间数据揭示了类似的趋势。参与者对控制条件的反应时间最短，对被动-无施事条件的反应时间最长，主动条件和被动-有施事条件的反应时间相似。线性混合效应回归分析发现，所有三个实验条件的反应时间均显著长于控制条件。此外，被动-无施事条件的反应时间显著长于被动-有施事条件，表明缺乏by短语作为额外线索导致加工变慢。关键的是，主动条件和两个被动条件之间的反应时间没有显著差异。
视觉世界眼动追踪任务
参与者的鼠标点击准确率高达98.45%，表明他们处理实验句子以进行理解，并且无论语态如何，在处理句子方面都没有明显的困难。
注视目标与竞争图的差异图显示，在控制条件下，参与者没有表现出对目标或竞争图的明显偏好，符合预期。在其他三个条件下，参与者在感兴趣的时间窗口内开始注视目标，但在主动条件下注视目标的倾向早于被动条件。
增长曲线分析的结果表明，线性时间项和二次时间项均有显著效应，表明整体注视随时间发生了变化，并且这些变化在感兴趣的时间窗口内表现出曲率差异。该分析进一步揭示了控制条件与其他三个条件在截距和线性时间项上存在显著差异。这表明，与控制条件相比，参与者在所有三个实验条件下，在感兴趣的时间窗口内更频繁地注视目标而非竞争图，且随时间变化。此外，分析显示，主动条件与两个被动条件在线性时间项和二次时间项上均存在显著差异，可能表明参与者在主动条件下更快速地注视目标。
为了更清楚地了解主动句和被动句之间的时间差异，进行了发散点分析。分析显示，注视目标与竞争图之间出现差异的发散点在主动条件下早于两个被动条件，而在控制条件下未观察到此类发散点。主动条件与两个被动条件之间的比较显示，这两种情况下的发散点存在平均-182.42毫秒的差异，其95%置信区间不包含零。这一统计上可靠的差异表明，主动条件的加工速度快于两个被动条件。对被动-有施事条件和被动-无施事条件的后续比较显示，它们的发散点平均差异为-24.01毫秒，但其95%置信区间包含零，因此表明两个被动条件之间不存在统计上可靠的差异。
讨论
主动句与被动句的加工
关于第一个研究问题，参与本研究的英语母语者在填空任务中没有表现出对被动句和主动句的不同加工模式。他们对被动句和主动句的准确率都非常高，并且这两种语态的反应时间没有差异。然而，两种被动句的准确率和反应时间均显示出显著差异，即包含by短语有助于准确的形式提取。关于第二个研究问题，这些英语母语者在视觉世界眼动追踪任务中，在听到动词时表现出对主动句和被动句的加工。关键的是，出现了时间差异，被动句的加工速度慢于主动句。
本研究使用了填空任务，这是一种在以往被动句加工研究中很少使用的方法。我们的结果表明，在形式提取的语境下，主动句和被动句在准确率或加工时间方面没有观察到显著差异。这一结果有些出乎意料，因为它与大多数离线研究形成对比，后者主要通过使用施事/受事命名任务，显示被动句的理解准确率低于主动句。被动句的加工劣势通常用语言使用者依赖捷径来解释：即一种启发式策略，他们自动将第一个名词解释为施事，第二个解释为受事，这种模式适用于大多数英语句子。
然而，我们离线填空任务的结果对被动句加工基于简化的、施事优先启发式的解释提出了质疑。我们在填空任务中观察到的主动句和被动句的高准确率与施事优先启发式策略不一致。相反，参与者很可能利用了一种替代的启发式策略来填空，依赖于容易识别的语言线索，例如空白后直接宾语的存在或缺失和/或by短语，这使他们能够在不进行完整重新分析和意义构建过程的情况下做出准确反应。也就是说，为了成功完成任务，参与者可能优先考虑检索正确的语法形式，而不是构建对句子的完整理解。利用清晰的形态句法线索的启发式方法可能足以实现这一目标。我们发现线索可用性增加导致被动句加工效率提高（表现为更高的准确率和更快的反应时间），为这种可能性提供了进一步的证据。
值得注意的是，我们的视觉世界眼动追踪任务也得出了与先前研究不一致的结果。那些主要使用自定步速阅读或阅读眼动追踪的研究显示，被动句的加工速度快于主动句。Paolazzi等人（2022）认为，这可能是因为"NP + was"比单独的"NP"对后续被动动词产生了更强的预期，这与基于预期或基于惊奇的模型一致。然而，这种解释的复杂性在于，以往研究常常未能在主动句和被动句中控制"NP + was"的出现。例如，Paolazzi等人（2019）仅在被动条件下使用了这个框架，尽管它也可以用于主动条件，这削弱了他们主张的力度。
与基于预期或基于惊奇的模型的预测相反，我们这项控制了"NP + was"在主动句和被动句中均出现的研究表明，这些模型不能充分解释被动句的加工。事实上，我们的视觉世界眼动追踪任务要求参与者在按顺序处理语言刺激的同时，以自下而上的方式构建句子结构和意义，结果显示被动句的加工速度慢于主动句。我们提出，这种较慢的加工源于用于重新分析可能基于启发式路径最初分配的施事优先解释的算法策略。
我们的研究与先前研究结果不一致的另一个潜在原因在于所使用的模态不同。处理听觉句子与书面句子的认知机制并不完全相同。例如，听觉话语需要实时处理，这可能导致（重新）分析复杂句子时出现困难；相比之下，书面句子允许控制阅读节奏，并提供反思和重新分析的机会。此外，被动句在书面语言中的出现频率高于口语。因此，未来的研究应该直接比较听觉和书面模态下主动句和被动句的加工。
总之，本研究通过展示不同任务如何调动不同的加工策略，为认知加工提供了宝贵的见解。填空任务似乎促进了启发式方法，而视觉世界眼动追踪任务则需要更分析性的、算法式的策略。此外，视觉世界眼动追踪与发散点分析的结合为确定主动句和被动句被加工的确切时刻提供了一种稳健的方法，不同于大多数先前研究专注于使用自定步速阅读或阅读眼动追踪任务在动词及后续片段处的阅读持续时间。总之，我们的研究结果有望阐明加工被动句与主动句的潜在机制。
局限性与未来方向
第一个局限性涉及本研究参与者和项目数量相对较少，这可能会影响其统计效力。尽管我们在发散点分析中采用了自助法来应对这一问题，但未来的研究应旨在招募更多的参与者并使用更多的实验项目，以增强结果的统计效力和有效性。
第二个局限性与我们研究中使用的动词语义类型有关。我们专门使用施受动词以保持语义一致性。然而，这一选择可能限制了我们研究结果对所有被动句的更广泛适用性。事实上，Paolazzi等人（2022）对晚期指标的分析表明，包含主语经验者动词的被动句比主动句需要更多的加工时间，而包含施受动词的被动句则没有，这表明动词类型在被动句加工中存在潜在差异。因此，在视觉世界范式中包含带有主语经验者动词的被动句可能会揭示与带有施受动词的被动句不同的加工模式。我们将这个有前景的研究方向留给未来研究。
结论
本研究通过两种不同的任务类型，考察了英语母语者如何实时加工被动句。在填空任务中，英语母语者对主动句和被动句（包括有施事和无施事被动句）表现出高准确率和可比的加工时间；然而，带有额外by短语线索的有施事被动句比无施事被动句导致更高的准确率和更快的反应时间。在视觉世界眼动追踪任务中，同一批英语母语者在动词区域（对于有施事被动句，是在听到by短语中的施事信息之前）表现出对主动句和被动句（包括有施事和无施事被动句）的早期加工；然而，被动句往往导致比主动句更慢的加工。总之，我们的结果表明，形式提取和意义构建任务可能涉及不同的加工策略，前者可能依赖于"足够好"的启发式策略，而后者则采用启发式和算法式策略的结合。
