Assessing sound symbolism: Investigating phonetic forms, visual shapes and letter fonts in an implicit bouba-kiki experimental paradigm
Notice bibliographique
Résumé
Classically, in the bouba-kiki association task, a subject is asked to find the best association between one of two shapes-a round one and a spiky one-and one of two pseudowords-bouba and kiki. Numerous studies report that spiky shapes are associated with kiki, and round shapes with bouba. This task is likely the most prevalent in the study of non-conventional relationships between linguistic forms and meanings, also known as sound symbolism. However, associative tasks are explicit in the sense that they highlight phonetic and visual contrasts and require subjects to establish a crossmodal link between stimuli of different natures. Additionally, recent studies have raised the question whether visual resemblances between the target shapes and the letters explain the pattern of association, at least in literate subjects. In this paper, we report a more implicit testing paradigm of the bouba-kiki effect with the use of a lexical decision task with character strings presented in round or spiky frames. Pseudowords and words are, furthermore, displayed with either an angular or a curvy font to investigate possible graphemic bias. Innovative analyses of response times are performed with GAMLSS models, which offer a large range of possible distributions of error terms, and a generalized Gama distribution is found to be the most appropriate. No sound symbolic effect appears to be significant, but an interaction effect is in particular observed between spiky shapes and angular letters leading to faster response times. We discuss these results with respect to the visual saliency of angular shapes, priming, brain activation, synaesthesia and ideasthesia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».