Word frequency and cognitive effort in turns-at-talk: turn structure affects processing load in natural conversation
Notice bibliographique
Résumé
Frequency distributions are known to widely affect psycholinguistic processes. The effects of word frequency in turns-at-talk, the nucleus of social action in conversation, have, by contrast, been largely neglected. This study probes into this gap by applying corpus-linguistic methods on the conversational component of the British National Corpus (BNC) and the Freiburg Multimodal Interaction Corpus (FreMIC). The latter includes continuous pupil size measures of participants of the recorded conversations, allowing for a systematic investigation of patterns in the contained speech and language on the one hand and their relation to concurrent processing costs they may incur in speakers and recipients on the other hand. We test a first hypothesis in this vein, analyzing whether word frequency distributions within turns-at-talk are correlated with interlocutors' processing effort during the production and reception of these turns. Turns are found to generally show a regular distribution pattern of word frequency, with highly frequent words in turn-initial positions, mid-range frequency words in turn-medial positions, and low-frequency words in turn-final positions. Speakers' pupil size is found to tend to increase during the course of a turn at talk, reaching a climax toward the turn end. Notably, the observed decrease in word frequency within turns is inversely correlated with the observed increase in pupil size in speakers, but not in recipients, with steeper decreases in word frequency going along with steeper increases in pupil size in speakers. We discuss the implications of these findings for theories of speech processing, turn structure, and information packaging. Crucially, we propose that the intensification of processing effort in speakers during a turn at talk is owed to an informational climax, which entails a progression from high-frequency, low-information words through intermediate levels to low-frequency, high-information words. At least in English conversation, interlocutors seem to make use of this pattern as one way to achieve efficiency in conversational interaction, creating a regularly recurring distribution of processing load across speaking turns, which aids smooth turn transitions, content prediction, and effective information transfer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».