[阅读中的眼动控制理论与ＳＷＩＦＴ模型]理论模型

　　摘　要　随着眼动研究的深入，近年来研究者受注意梯度指导理论影响，结合心理学的最新发展以及在相关实验研究的基础上提出了新的理论模型，其中最具代表性的是SWIFT模型。SWIFT模型遵循3条基本原则：（1）一定注意范围内的分布式词汇加工；（2）眼跳计划和目标选择的分离；（3）伴随中央凹目标抑制的眼跳机制。在构架上，该模型主要有两大功能模块：词汇加工和眼跳编程。
　　关键词　SWIFT模型，注意梯度指导理论，分布式词汇加工，中央凹目标抑制。
　　分类号B842
　　
　　阅读中的眼动控制理论试图解决眼动与阅读时读者的心理活动的关系问题。西方学者对阅读过程中的认知加工与眼动行为的研究已有一百多年的历史，其中出现了多个眼动控制模型。就其眼动控制的理论而言，目前主要有3种：初级眼动控制理论（primary oculomotor control，简称为POC），序列性注意转移理论（sequential attention shift，简称为SAS）和注意梯度指导理论（guidance by attentional gradient，简称为GAG）[1]。当前，国内介绍的阅读的眼动模型，如Strategy-Tactics，Morrison(1984)模型等大多是基于POC和SAS理论构建的。近年来，随着眼动研究的深入，研究者先后对POC和SAS理论提出了质疑，试图以GAG理论为指导构建眼动模型，比较典型的是SWIFT模型[2]。
　　自发眼跳-中央凹抑制模型（Saccade generation With Inhibition by Foveal Targets，简称为SWIFT模型）是由Engbert，Longtin 和Kliegl（2002）提出的眼动控制理论的量化模型，该模型试图整合视觉的、词汇的、眼动的信息，采用分布式的词汇加工方式，在单词水平上从时间和空间两个维度来考察阅读中的眼动行为。
　　
　　1 阅读中的眼动控制理论
　　
　　Kennedy等认为阅读的眼动控制模型先后主要受3种理论影响，即POC、SAS、GAG。POC理论主要从视觉和文本物理属性方面考察阅读中的眼动，其模型大多是定性描述。相对于POC，SAS理论特别重视认知因素对眼球运动的影响，并且对模型进行了定量研究。与前两者不同，GAG理论综合初级眼球运动和认知因素来研究阅读过程中的眼动，通过计算机模拟对模型进行了系统的定量说明。
　　
　　1.1 初级眼动控制理论
　　POC理论的基本假设是眼球运动主要由非词汇的、低水平因素，如文本编排、最初注视位置等驱动，其代表模型有Minimal control、Strategy-Tactics以及 Yang等近年来提出的Push-Pull等[3~5]。Minimal control模型认为注视时间和眼跳长度主要受到文本的物理属性，如文本设计、布局的影响，而较少受语言和认知因素的干扰。该模型只能解释数学任务中的一些眼动行为，而无法应用到复杂的阅读任务中。
　　O’Regan认为影响眼动的主要因素是读者在注视早期阶段所获得的非词汇水平的信息，在战略战术模型中主要是指最初的注视位置。该模型认为某个词的注视位置在很大程度上决定着读者对该词的注视时间，以及下一次的注视位置。如果注视点落在一个词的最佳位置上，即靠近词的中部，那么只会有一次注视，而落在一个不适宜的位置，通常会产生一次回视[6]。与Minimal control模型相比，战略战术模型能较好地解决着陆点的问题，但其所提出的每个词都存在最佳注视位置的结论是在单词独立呈现的情境中获得的，因而很难解释自然阅读状态下的眼动行为。Push-Pull模型认为眼动是由中枢神经系统决定的，眼跳在很大程度上独立于词汇加工，它是视觉系统中不同成份相互竞争的结果。
　　综上，基于POC理论构建的眼动控制模型普遍忽视了认知因素对语篇阅读中眼动行为的作用，因此它们难以有效地解释阅读过程中的前视效应、溢出效应以及词频和词的可预测性对个体眼动的影响[7]。
　　
　　1.2 序列性注意转移理论
　　SAS理论的基本假设是词汇加工、注意转移和眼动是密切联系的，注意是序列性地从一个单词转移到下一个单词，特别重视认知因素在眼动控制中的作用，认为广义的词汇接通是驱动眼动的基本引擎，其代表模型有Morrison模型，E-Z Reader模型等以及Salvucci等(2001)提出的EMMA模型(Eye Movements and Movements of Attention，简称为EMMA)，其中影响较大的是E-Z Reader模型[8]。关于这类模型，国内研究者给予了较多的关注，阎国利等曾进行了比较详细的介绍。
　　相对于POC理论模型，SAS理论模型，尤其是E-Z Reader模型，不但对认知加工与阅读中眼动关系进行了定性说明，而且还进行了定量的研究，能够解释阅读中的一些现象，如前视效应、溢出效应等。但是，Kennedy等发现该模型与实验数据的拟合程度并不尽如人意，而且模型自身结构相当繁琐(E-Z Reader1到E-Z Reader7) [9,10]。研究者认为，由于SAS模型坚持序列性的注意转移策略，因此难以很好地解决下列3种问题[11]：
　　（1）副中央凹词汇难度对中央凹词汇加工的影响。
　　（2）从注视点左侧提取的信息对阅读过程中眼动行为的影响。
　　（3）重新计划眼跳是否会增加注视时间，及其影响程度。
　　对于前两个问题，SAS模型，尤其是E-Z Reader模型试图通过增加一些功能模块加以解决，结果使模型变得相当复杂，缺乏灵活性。至于第3个问题，该模型一直没有给出很好的解决办法[12]。
　　
　　1.3 注意梯度指导理论
　　Inhoff等总结了GAG 理论5个方面的特征[13]：
　　（1）在有效的视觉范围内，所有单词都能被注意到，并进行词法分析，而不仅仅是以一个单词到另一个单词的序列加工的方式进行。
　　（2）在一定的空间范围内，不同词汇间注意资源分配不均衡，存在着有序的等级梯度。
　　（3）注意分布的梯度值与注视位置及个体对该词汇的认知加工密切相关。
　　（4）成功的词汇或亚词汇加工会导致注意中心的动态调整。被识别的词只能得到较少的注意资源，而一定注意范围内的新词会得到更多的注意资源。
　　（5）伴随注意中心的转移，眼跳产生，并将眼球指向新的目标。
　　根据GAG理论，研究者构建了多个眼动模型，最有代表性的是SWIFT模型。这些模型能较好地说明先前模型所能解释的有关阅读中的眼动行为，同时也克服了E-Z Reader模型难以解决的“跳读与注视时间”的问题。
　　
　　2 SWIFT模型的功能模块
　　
　　以GAG理论为指导，SWIFT模型力图将认知和初级眼球运动结合起来去考察阅读中的眼动行为，主要有3条基本原则[14]：
　　（1）一定注意范围内的分布式词汇加工[15]。阅读过程中，词汇加工并非机械式的按照既定序列依次进行，而是分布式的，个体可以平行地加工若干个单词。
　　（2）眼跳计划和目标选择的分离。Carpenter等通过神经生理学研究发现眼球运动中，“何时眼跳”（when）和“向何处眼跳”（where）有特定的神经通路[16]。视觉信息经外侧膝状体迅速传入视皮层和上丘。初级视皮层通过“what”和“where”通路进行信息传递。背侧中央的“where”通路主要将信息向前投射到颞中回的视觉运动区（MT/V5），引导眼动和注意的方向。腹侧的“what”通路主要将信息投射到颞叶下侧皮层，起到物体识别的作用，它是眼跳计划的必要条件。
　　（3）伴随中央凹目标抑制的眼跳机制。在构架上，SWIFT模型主要有两大功能模块：词汇加工（lexical processing）和眼跳编程（saccade programming），具体见图1。
　　
　　图1 SWIFT模型的功能模块
　　
　　2.1 词汇加工
　　阅读过程中，词汇加工包括词汇的前加工阶段和词汇通达阶段，是驱动眼动的重要因素。在实际建模时，令单词n在时间t上的词汇加工为an(t)，因此在一个给定的句子中，所有单词的加工会构成一个数据集合{an(t)}(n=1,2,3,???,Nw)。词汇的前加工阶段主要用来加工单词的一些基本的自然属性，如词长、首字母等。在这一阶段，词汇加工水平呈现出不断上升的趋势，即dan/dat＞0，并在前加工阶段的末端达到最大值。在词汇通达阶段，词汇加工从最大值不断衰减，即dan/dat＜0，直至加工完成，此时an(t)＝0。因此，在注意窗口内，当词汇加工完成后，如果某单词还保持着一定的加工水平，即aj(t)＞0，那么会对该词产生回视。
　　同时，SWIFT模型采用数据驱动和概念驱动的认知加工因素，强调词频和可预测性对词汇加工及眼动行为的影响。单词的可预测性（predictability of word）指特定句子中，在前面的单词都已知的情况下，某个单词被猜测出来的概率[17]。实际建模时，词汇加工难度是词频（ƒn）和可预测性（Pn）的对数的线性函数，即
　　Ln=(1 - Pn) (α-βlogƒn) （1）
　　上式中，α和β分别是截距和斜率，0＜Pn＜1，Ln是词汇的加工难度，它在很大程度上决定一个单词的加工水平、加工时间及其成为眼跳目标的可能性。
　　SWIFT模型假设阅读过程中，阅读知觉广度是4个单词，强调分布式的词汇加工，力图重新审视注意的分配和眼动控制。从生理学角度来看，人眼的视敏度从中央凹到副中央凹及边缘视觉区不断衰减，因此研究者大多认为视网膜中央凹区域词汇加工速度最快，但这并不否认其它区域存在着协同加工。Binder等通过实验发现读者在注视某个单词时，仍能注意到已经被加工过的单词，所不同的是加工速度存在差异[18]。分布式词汇加工过程中，单词的加工速度受其所在位置与注视点距离的影响，即离心率ε的影响。建模时，令加工速度为λ，它是离心率ε的函数。同时，研究者认为在不同时间，注视点随眼球运动而不断发生变化，因此单词的离心率是时间的函数。
　　ε(t)= n - k(t)(2)
　　上式中，n是单词的实际位置，k指在t时的注视点位置。当ε= 0，也就是说在中央凹区域，单词的加工速度最快，即λ(0)=max{λ}。在一定注意范围内，随着离心率的增加，单词的加工速度显著下降，具体如图2所示，λ(0) ＞λ(±1) ＞λ(2)。对于阅读知觉广度外的单词，即ε＜-1 或者ε＞2时，其加工速度λ=0。由于采用了分布式的词汇加工方式，SWIFT模型能较好地解释视网膜其它区域，如副中央凹对中央凹词汇加工的影响。同时，在一定注意范围内，个体可以对词汇进行平行加工，这样可以减少回视和眼跳的数量，从而大大简化了模型的结构，使之更具有灵活性。
　　
　　图2词汇加工窗口
　　
　　2.2 眼跳编程
　　SWIFT模型主要从目标选择、眼跳计划、中央凹抑制以及眼跳执行来研究阅读过程中的眼跳。
　　2.2.1 眼跳编程的加工成分和目标选择
　　在SWIFT模型中，眼跳编程（saccade programming，简称为SP）主要包括两种加工成分，分别是眼跳编程的可变期（τ1，labile stage of saccade programming）和眼跳编程的不可变期（τn，nonlabile stage of saccade programming）。τ1和τn都服从gamma分布。在实际建模时，研究者采用Schilling等实验中的材料，48个句子，共536个单词，通过基因算法（genetic algorithm, 简称为GA） ―― 启发式的优化算法，通过既定的随机搜索进行操作，对模型中的参数进行评估[19 ]。 根据SWIFT模型的基本假设，经过5次运算，研究者测查出该模型的各项参数，其中τ1=128.6ms，τn=41.6ms，平均误差分别为3.2ms和4.7ms。
　　眼跳目标选择是以一系列词汇加工，即{an(t)}为基础。在SWIFT模型中，眼跳目标选择发生在眼跳编程可变期的后半段。模型假设，如果在t时，注视单词的位置是k，那么单词成为眼跳目标的可能性为π。
　　
　　上式中，π代表单词n成为眼跳目标的可能性，当n ≤ k + 2，π＞0。
　　图3描绘了模型中几种具体的眼跳编程。SP0和SP1是两个独立的连续性眼跳编程。当t=0时，初始眼跳编程SP0启动。
　　F =τ1 + τn (4)
　　上式中，F是首次注视时间。τ1和τn分别是稳定和不稳定的眼动时间。图3（a）中，在SP0阶段，眼跳目标选择发生在眼跳编程的可变期，实际建模中大约在100ms之后。SP0结束后，SP1启动。两次眼跳之间存在一定的时间间隔。在图3（b）中，模型模拟了眼跳编程取消的具体过程，能较合理地解释阅读中的跳读现象。首先SP2启动，接着在眼跳可变期，SP3启动，同时SP2被取消。由此可见，眼跳取消可以发生在眼跳编程的可变期。阅读过程中，我们经常会出现跳读，它实质上反映了眼跳目标的取消与眼跳编程的重新制定。与SP0、SP1相对，图3（c）中SP4和SP5是并行的眼跳编程。当SP4处在眼跳的不可变期，SP5启动，并立即进入眼跳编程的可变期。当SP4结束时，SP5才进行眼跳目标选择，因此SP4没有对SP5产生实际影响，如时间增加或减少，最终两者都指向预定的眼跳目标。不同于SP4、SP5，图3（d）中SP6和SP7同处于眼跳的不可变期，由于产生眼跳竞争，出现眼跳等待，结果SP7被延迟，直至SP6完成。
　　
　　
　　2.2.2 中央凹目标抑制
　　Wurtz等通过神经生理学研究发现，眼跳产生与视觉中央凹区域脱离当前注视对象在时间上存在着密切联系[20]。SWIFT模型采用伴随中央凹目标抑制的眼跳机制，认为个体在阅读过程中，新的眼跳的初始时间在一定程度上受到自身词汇加工能力的影响。在构建模型时，研究者假设两次眼跳之间存在随机的时间间隔ts。中央凹目标抑制机制会根据词频和词的熟悉度调整ts。
　　t = ts + hak(t) (5)
　　上式中，t是一个新的眼跳可变程序的开始时间。h代表中央凹词汇加工的抑制强度，不是h→∞，中央凹目标抑制也趋向于极值。Klielgl认为中央凹目标抑制的时间是有限的。
　　
　　上式中，δt代表中央凹抑制时间的最大值。理论上，当h→∞，δt约为186.1ms。该模型中，h=50.3，λ(0)=0.798，α=148.5，所以δt约为181.5ms。这说明新的眼跳编程至少要在181.5ms后才能启动。
　　
　　3 SWIFT模型对E-Z Reader的改进及其解释效度
　　
　　Reichle等认为SWIFT模型发展了E-Z Reader模型，有助于推动研究者对阅读过程中注意和视觉控制的认识[21]。两种模型都是建立在单词水平上的，认为词汇加工主要包括两个阶段，词汇加工速度和眼跳行为受词频和词的可预测性的影响。同时，它们根据各自模型的特点编制了相应的计算机程序，都采用了Schilling等的实验数据进行了计算机模拟，能够解释诸如首次注视时间、回视、跳读等一些眼动现象[22]。较之于E-Z Reader模型，SWIFT模型进一步加深了对阅读中眼动的理解，主要体现在：
　　（1）SWIFT模型为前进式与后退式的眼球运动以及对注视点左侧单词的加工和信息提取提供了一般性的机制。不同于E-Z Reader模型，SWIFT模型强调分布式的词汇加工，眼跳计划与眼跳目标选择的分离。在一定的注意窗口内，任何加工不充分的单词都是潜在的眼跳目标。另外，当一个单词在词汇加工窗口外时，其加工水平较低，通常不会立即对它产生更深入的词汇加工。不过，它仍是一个潜在的眼跳对象。该模型认为处在加工窗口之外，保持低水平词汇活动的单词会在句子末尾处产生一个长距离的回视，并进行再加工。据此，研究者进行了计算机模拟，发现很符合Kennedy的实验结果，即个体对先前加工过的单词有着异常准确的空间定位[23]。
　　（2）跳读要求取消原定的眼跳目标，并重新计划眼跳。Radach等认为注视时间受眼跳取消的影响，但不会显著增加[24]。而在E-Z Reader模型中，因眼跳取消，注视时间被显著延长。在E-Z Reade3中，注视时间增加了170ms；在E-Z Reade5中，注视时间增加了173ms。相对于以前的模型，SWIFT模型采用眼跳计划和眼跳目标选择部分分离的方法，推迟了目标选择的时间，通过计算机模拟发现注视时间只增加了10~21ms，与实验结果的拟合度较好，从而在很大程度上克服了E-Z Reader模型一直难以解决的问题。
　　（3）E-Z Reader模型特别重视认知因素对眼动和注意转移的影响，如词汇驱动控制加工过程。伴随内部注意转移到一个词，个体开始对该词进行熟悉性验证，接着进行词汇通达，不稳定的眼动计划开始[25]。词汇通达完成使得注意转向下一个单词，经过稳定的眼动计划，执行眼跳。SWIFT模型将初级眼球运动和认知因素结合起来，认为眼跳计划和眼跳目标选择部分分离，存在一定的自主性，同时也受词汇加工的影响。
　　尽管，SWIFT模型能解释一些POC、SAS理论模型难以解决的问题，但也是一个有待发展和完善的模型。它仍然是建立在单词水平上的，忽视了字母属性对阅读中眼动行为的影响，无法在字母水平上提供有关着陆位置的信息。除此之外，SWIFT模型没有把句法和语义等自上而下的加工过程对眼动的影响加入到模型中去，而是以词频和可预测性等做间接推论。
　　
　　4 展望
　　
　　SWIFT模型对中文阅读眼动控制的研究有重要的参考价值。就阅读知觉广度而言，在汉语阅读研究中，白学军等研究发现中国学生阅读理解时的知觉广度约为1~3个字，即个体只能从正在注视的某个字及其前后两个字中获得信息[26]。这与Rayner等提出的“起始字母识别假设”一致。该假设认为读者能在一定知觉范围内提取注视点以外单词中的前几个字母的信息，从而为后继字母识别提供必要的语境信息，如正字法规则。Inhoff等细致地研究了中文句子阅读中的知觉广度和双眼运动情况[27]。实验采用眼动随动显示技术（eye movement contingent display），共创设了11种注视条件，其中1个单字窗口，在此基础上构建7个右侧窗口，2个左侧窗口，另外一种是整句呈现。实验材料是汉语出版物中的句子。被试是会讲普通话的中国内地公民，在美国生活低于2年。实验发现，中文阅读知觉广度是非对称的，即注视目标左侧1个字，右侧3个字。右向眼跳广度约为2~21/2个字符空间。陈?之等采用自定步速、移动窗口技术也发现了类似的结果[28]。这些与SWIFT模型强调的一定注意范围内，词汇信息的分布式加工原则（如图2）相契合。在知觉广度内，个体可以对若干字词进行不同程度的同步加工。与SAS理论模型相比，分布式加工降低了个体在阅读过程中的眼动数量，减轻了读者的眼动负荷，具有很强的现实意义。
　　字词是汉语阅读中句法和语法分析的基本功能单位。李栗提出的汉语句子多层次分析模型（Multiple Level Analysis简称为MLAN），采用逐词输入的形式和基于预期的分析策略[29]。这与SWIFT模型有相似之处。另外，许多研究发现阅读中存在着副中央凹加工，此外词频、字频及其可预测性也会影响眼动行为。以GAG理论为指导，SWIFT模型充分考虑了诸多类似因素对眼动行为的影响，并进行了定量描述，拟合度较好，同时能够较好地解释长距离回视的定位问题。
　　眼跳是眼球运动的基本形式之一。较之于POC和SAS理论模型，SWIFT模型假设眼跳计划和目标选择部分分离。在这种方法指导下，研究者发现其实验数据与实际结果的拟合性很高，从而为解决跳读和注视时间的关系问题提供了一个新的视角。这些对于开发中文阅读眼动控制的定量模型具有重要的启发意义。
　　然而，汉语是意音文字，字词构造有其特殊性，不同的构字部件及所在位置，部件知觉中的结构方式效应都会对实时加工中的眼动行为产生影响。另外，中文词语的词界具有很大的模糊性，还存在着诸如成语等特别的表达形式，因此在借鉴时应考虑到中文阅读的具体特点。
　　
　　参考文献
　　[1] Starr M S, Rayner K. Eye movements during reading: Some current controversies. Trends in Cognitive Science, 2001, 5: 156~163
　　[2] Enbert R, Logtin A, Kliegl R. A dynamical model of saccade generation in reading based on spatially distributed lexical processing. Vision Research, 2002, 42: 621~636
　　[3] Suppers P. Stochastic models of reading.In Ygge J, lennerstrand G(ed.), Eye movements in reading. Pergamon Press, 1994
　　[4] O’Regan J L. Eye movements and reading. In Rayner K, Eye movements and visual cognition: Some perception and reading, 1992a, 333~354
　　[5] Yang S N, McConkie G W. Eye movements during reading: A theory of saccade initiation time. Vision Research, 2001, 41: 3567~3585
　　[6] 阎国利. 眼动分析法在心理学研究中的应用. 天津: 天津教育出版社，2004. 108
　　[7] 吴迪，舒华. 眼动技术在阅读研究中的作用. 心理学动态，2001，9(4)：319~324
　　[8] Salvucci D D. An integrated model of eye movements and visual encoding. Cognitive Systems Research, 2001, 1: 201~220
　　[9] Kennedy A. Parafoveal processing in word recognition. The Quarterly Journal of Experimental Psychology, 2000a, 53A: 429~455
　　[10] Reichle E D, Rayner K, Pollatsek A. The E-Z Reader model of eye movement control in reading: Comparisons to other models. Behavioral and Brain Sciences, 2003, 26: 445~526
　　[11] Inhoff A W, Starr M, Shindler K L. Is the processing of words during eye fixation in reading strictly serial? Perception & Psychophysics, 2000, 12: 1474~1484
　　[12] 沈模卫，张光强，付德江等. 阅读过程眼动控制理论模型：E-Z Reader. 心理科学，2002，2: 129~133
　　[13] Inhoff A W, Radach R, Starr M, et al. Allocation of visuo-spatial attention and saccade programming during reading. In Kennedy A, Radach D, Heller, Pynte J(eds). Reading as a perceptual process. Oxford: Elsevier. 2000
　　[14] Engbert R, Longtin A, Kliegl R. Complexity of eye movements in reading. International Journal of Bifurcation and Chaos, 2004, 14: 493~503
　　[15] Hyönä J,Bertram R. Do frequency characteristics of nonfixated words influence the processing of fixated words during reading? European Journal of Cognitive Psychology, 2004, 16(1/2): 104~127
　　[16] Carpenter R H S. The neural control of looking. Current Biology, 2000, 10(8): R291~R293
　　[17] Kliegl R, Engbert R. SWIFT Explorations. The Mind"s Eye: Cognitive and Applied Aspects of Eye Movement Research, Elsevier Science BV, 2003: 391~411
　　[18] Binder K S, Pollatsek A, Rayner K. Extraction of information to the left of the fixated word in reading. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 1999, 25: 1162~1172
　　[19] Holland J H. Adaptation in natural and artificial systems. Cambridge (Mass.): MIT Press
　　[20] Wurtz R H. Vision for the control of movements. Investigative Ophthalmology & Visual Science, 1996, 37: 2131~2145
　　[21] Reichle E D, Pollatsek A, Fisher D I, et al. Toward a model of eye movement control in reading. Psychological Review, 1998, 105(1): 125~157
　　[22] Schilling H E H, Rayner K, Chumbley J I. Comparing naming, lexical decision and eye fixation times: Word frequency effects and individual differences. Memory & Cognition, 1998, 26: 1270~1281
　　[23] Kennedy A, Murray W S. Spatial coding and reading: Some comments on Monk. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 1987, 39A: 649~718
　　[24 Radach R, Heller D. Relations between spatial and temporal aspects of eye movement control. In: Kennedy k, Radach D, Heller D, Pynte J (eds), Reading as a Perceptual Process. Oxford: Elsevier. 2000. 165~191
　　[25] 沈德立. 学生汉语阅读过程的眼动研究. 教育科学出版社，2001. 129
　　[26] 白学军，沈德立. 初学阅读者和熟练阅读者阅读课文时眼动特征的比较研究. 心理发展与教育，1995，2：1~7
　　[27] Inhoff A W, Weimin Liu. The Perceptual Span and Oculomotor Activity During the Reading of Chinese Sentences. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 1998, 24(1): 20~34
　　[28] Hsuan-Chin Chen, Chi-Kong Tang. The effective visual field in reading Chinese. Reading and Writing: An Interdisciplinary Journal, 1998, 10: 245~254
　　[29 李栗. 汉语句子的多层次分析. 心理学报，1990，22（2）：149~158
　　
　　Eyemovement Theories and SWIFT Model
　　Chen Qingrong, Deng Zhu
　　(Department of Psychology，Nanjing Normal University，Nanjing 210097,China)
　　Abstract: With the development of eye movement，researchers have put forward some new models on the basis of many experiments，in which the SWIFT model is the most representative. These models are affected by the theory that is the guidance by attentional gradient. The SWIFT model has three principles: (1)lexical information processing is spatially distributed over an attentional window. (2)saccade timing is separated from saccade target selection. (3)saccade generation is an autonomous process with inhibition by foveal targets. The model has two parts: lexical processing and saccade programming.
　　Key words: SWIFT model, the guidance by attentional gradient, distributed process of lexical information, inhibition by foveal targets.

相关热词搜索：模型 理论 控制 阅读中的眼动控制理论与ＳＷＩＦＴ模型 眼动理论 眼动的理论与实践眼动资料