Content uploaded by Dominik Grätz
Author content
All content in this area was uploaded by Dominik Grätz on Oct 27, 2020
Content may be subject to copyright.
Speed Reading:
Evaluation von Spritz mit Hilfe der Pupillometrie
Bachelorarbeit
im Studiengang Psychologie B. Sc.
zur Erlangung des Grades „Bachelor of Science Psychologie“
Department Psychologie
Humanwissenschaftliche Fakultät
Universität Potsdam
29. Oktober 2019
Wintersemester 2019/2020
Verfasser: Dominik Grätz
E-Mail: dgraetz@uni-potsdam.de
Matrikelnummer: 783208
Erstbetreuer: Dr. Jochen Laubrock
Zweitbetreuer: Prof. Dr. Reinhold Kliegl
Abstract
2
Abstract
Ob schnelleres Lesen ohne zusätzliche Anstrengung und geringere Textverständnisleistung
möglich ist, ist umstritten. Vor kurzer Zeit erschien eine inzwischen populär gewordene
Applikation: Spritz bedient sich der schnellen seriellen Präsentation von Worten (rapid serial
visual presentation, RSVP) und berücksichtigt Verarbeitungsprozesse beim Lesen, mit dem
Ziel, dem Anwender eine höhere Lesegeschwindigkeit zu ermöglichen und dabei ein hohes
Maß an Textverständnis zu bewahren. In dieser Arbeit wurde untersucht, ob schnelleres
Lesen im Vergleich zu langsamerem Lesen mit Spritz zu einem höheren kognitiven
Prozessaufwand führt und sich negativ auf das Textverständnis sowie die subjektiv
wahrgenommene Anstrengung auswirkt. Dazu lasen Probanden einen Text im Spritz Modus
in zwei unterschiedlichen Geschwindigkeiten. Zur Erhebung des kognitiven
Prozessaufwands wurde der Pupillendurchmesser während des Lesens gemessen. Im
Anschluss haben die Teilnehmer Verständnisfragen beantwortet und die Anstrengung beim
Lesen bewertet. Die Ergebnisse zum Textverständnis zeigen, konsistent mit vorherigen
Arbeiten, eine schlechtere Verständnisleistung bei höherer Geschwindigkeit. Subjektiv wird
eine höhere Lesegeschwindigkeit als anstrengender empfunden. Der angenommene höhere
kognitive Prozessaufwand zeigte sich nicht im Pupillendurchmesser. Ursachen für das
geringere Textverständnis und die höher wahrgenommene Leseanstrengung werden im
Wesentlichen in der kürzeren Verarbeitungszeit pro Wort, der Suppression von Refixationen
und Regressionen und dem Fehlen parafovealer Informationen gesehen.
Inhaltsverzeichnis
3
Inhaltsverzeichnis
Abstract ................................................................................................................. 2
Abbildungsverzeichnis ........................................................................................ 4
Einleitung .............................................................................................................. 5
1 Informationsverarbeitung beim Lesen ........................................................ 6
2 Speed Reading .............................................................................................. 8
3 Pupillometrie ............................................................................................... 12
3.1 Pupillometrie misst kognitiven Prozessaufwand ...................................... 12
3.2 Neuronale Grundlagen der Pupillometrie ................................................ 14
4 Experiment ................................................................................................... 18
4.1 Methode .................................................................................................. 19
4.1.1 Stichprobe und Untersuchungsdesign .............................................. 19
4.1.2 Geräte ............................................................................................... 19
4.1.3 Prozedur ........................................................................................... 20
4.1.4 Material ............................................................................................. 22
4.2 Analyse ................................................................................................... 23
4.2.1 Eye-Tracking Daten .......................................................................... 23
4.2.2 Subjektive Daten ............................................................................... 25
4.2.3 Textverständnis ................................................................................ 25
4.2.4 Anzahl und Dauer der Pausen .......................................................... 25
4.3 Ergebnisse .............................................................................................. 25
4.3.1 Eye-Tracking Daten .......................................................................... 26
4.3.2 Subjektive Daten ............................................................................... 27
4.3.3 Textverständnis ................................................................................ 27
4.3.4 Anzahl und Dauer der Pausen .......................................................... 28
4.4 Diskussion ............................................................................................... 29
Schlussfolgerungen ........................................................................................... 33
Literaturverzeichnis ........................................................................................... 35
Eidesstattliche Erklärung .................................................................................. 44
Einverständniserklärung für die Anwendung von Plagiatssoftware ............. 44
Abbildungsverzeichnis
4
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1. Gegenüberstellung von Spritz und RSVP .......................................... 9
Abbildung 2. Beispielscreens des Experiments .................................................... 22
Abbildung 3. Spline-Interpolation von Lidschlägen nach Mathôt (2013) ............... 24
Abbildung 4. Pupillengröße in Abhängigkeit der Textdarbietungs-
geschwindigkeit ............................................................................... 26
Abbildung 5. Bewertung der Anstrengung und das Textverständnis in Abhängigkeit
der Textdarbietungsgeschwindigkeit ............................................... 27
Abbildung 6. Explorative Analyse der Dauer und Anzahl der Pausen in
Abhängigkeit von der Textpräsentationsgeschwindigkeit ................ 28
Einleitung
5
Einleitung
Schnelles Lesen erlangt in der Informationsgesellschaft eine immer größere Bedeutung,
damit mehr Informationen in kürzerer Zeit konsumiert werden können. Eine aus diesem
Bedarf resultierende Entwicklung stellen Programme des Speed Readings, also Programme
zur Entwicklung der Fähigkeit schnellen Lesens, dar. Auf dem Markt existieren
verschiedene Angebote, die auf unterschiedlichen Grundideen basieren
(Brozo & Johns, 1986; Rayner, Schotter, Masson, Potter, & Treiman, 2016;
Stiftung Warentest, März 2015). Die derzeit jüngste und prominenteste Entwicklung stellt
Spritz (Maurer, Klein, & Waldman, 2014) dar, eine Software, die Texte auf kleinen Displays
präsentiert und mehrere Erkenntnisse der Leseforschung in ihrem Funktionsprinzip
implementiert. Das Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung der Nützlichkeit dieser
Anwendung für schnelleres Lesen. Dabei kommt neben einem subjektiven Maß zur
Anstrengung beim Lesen die Pupillometrie zum Einsatz, die als psychophysiologischer
Indikator für kognitiven Prozessaufwand beim Lesen in zwei Geschwindigkeitsstufen dient.
Auch das Leseverständnis wird untersucht, um zu überprüfen, ob schnelleres Lesen dieses
beeinträchtigt.
Kapitel 1 bildet einen Teil der allgemeinen Forschung zum Lesen ab, fokussiert sich
aber insbesondere auf die für die Anwendung Spritz relevanten Erkenntnisse. Im
darauffolgenden zweiten Kapitel werden Paradigmen des Speed Readings kurz beschrieben,
die Anwendung Spritz jedoch hervorgehoben und im Kontext bisheriger Studien zur Rapid
Serial Visual Presentation (RSVP) betrachtet. Im dritten Kapitel werden grundlegende
Arbeiten angeführt, die die Anwendung der Pupillometrie bei der Messung des kognitiven
Prozessaufwandes erläutern und weiterhin die bisher bekannten neuronalen Hintergründe
der Pupillometrie dargelegt. Im vierten Kapitel wird das Experiment, das an der Universität
Potsdam durchgeführt wurde, beschrieben, ausgewertet und diskutiert. Außerdem werden
nach den bisher bestehenden Kenntnissen Verbesserungen für die Anwendung
vorgeschlagen. In der Schlussfolgerung wird ein Fazit gezogen und die Arbeit
zusammengefasst.
Informationsverarbeitung beim Lesen
6
1 Informationsverarbeitung beim Lesen
Stilles Lesen funktioniert unglaublich schnell: Im Mittel werden 260 Wörter pro
Minute (wpm) von Deutschmuttersprachlern gelesen (Brysbert, 2019). Das entspricht einer
mittleren Verarbeitungszeit von circa 230 ms pro Wort. Trotz der schnellen Verarbeitung
handelt es sich um einen komplexen Prozess, der viele Fähigkeiten, die dem Menschen zur
Verfügung stehen, beansprucht. Involviert sind einfache Wahrnehmungsaufgaben wie
Kontrast- und Kantendetektion (Grainger, Rey, & Dufau, 2008), Buchstaben- und
Worterkennung (bspw. nach dem interactive activation model of visual word recognition
von McClelland und Rumelhart (1981)) sowie die komplexe Analyse der Bedeutung von
Wörtern und Sätzen, der Semantik (Peng et al., 2018). Nach dem Dual-route cascaded
model (Coltheart, Rastle, Perry, Langdon, & Ziegler, 2001) sind die orthografische,
phonologische und semantische Analyse von Text zentral für das Lesen. Auch
Gedächtnisprozesse sind in der Verarbeitung von Schriftsprache involviert
(z. B. Arbeitsgedächtnis: Baddeley, 1979; Jobard, Vigneau,
Simon, & Tzourio-Mazoyer, 2011; Just & Carpenter, 1980; Peng et al., 2018;
Langzeitgedächtnis: Gupta, 2009; Just & Carpenter, 1980; Marzi & Pirrelli, 2015;
Peng et al., 2018; Zwaan & Radvansky, 1998).
Im Folgenden werden Effekte besprochen, die in der Leseforschung untersucht
wurden und in dieser Arbeit im Hinblick auf Spritz von Relevanz sind. Eine der wichtigsten
Methoden in diesem Feld ist Eye-Tracking. Das allgemeine Muster der Augenbewegungen
beim Lesen von Text besteht aus relativ langen Fixationen, während derer visuelle
Informationen entnommen werden können und Sakkaden, während derer sich das Auge
sprunghaft innerhalb von wenigen Millisekunden zur nächsten Fixationsposition bewegt
(Liversedge & Findlay, 2000). Letztere sind erforderlich, da die visuelle Auflösung nur in
einem kleinen Teil der Retina, der Fovea, besonders hoch ist und der Text beim Fortschreiten
durch Augenbewegungen immer wieder in diese Region des schärfsten Sehens gebracht
werden muss (Rayner, Pollatsek, Ashby, & Clifton, 2012). In einigen Fällen (circa 10 – 15 %
der Sakkaden) kommt es zu rückwärtsgerichteten Sakkaden, den sogenannten Regressionen
(Rayner et al., 2012).
Zwei Positionen innerhalb eines Wortes sind von Bedeutung für typisches
beziehungsweise erfolgreiches Lesen: Die Landepositionen von Sakkaden liegen häufig auf
der preferred viewing location, die sich normalerweise zwischen dem ersten Buchstaben des
Wortes und der Wortmitte befindet (Rayner et al., 2012). Dennoch ist die Varianz der
Informationsverarbeitung beim Lesen
7
Landepositionen relativ hoch (Rayner, 1979) und unter anderem von der
Sakkadenstartposition abhängig (Engbert & Krügel, 2010; McConkie, Kerr,
Reddix, & Zola, 1988; Rayner, Sereno, & Raney, 1996; Rayner et al., 2012). Des Weiteren
existiert die optimal viewing position (OVP), an der die optimale Erkennung von Wörtern
erfolgt. Auf dieser ist die Fixationsdauer besonders gering und die Wahrscheinlichkeit für
eine Refixation des Wortes ebenso. Auch sie liegt häufig links von der Wortmitte, ist aber
unter anderem von der Vorhersagbarkeit des Wortendes abhängig (O’Regan, 1992).
Von der Fixationsposition aus werden circa vier Buchstaben links und bis zu
15 rechts zumindest teilweise verarbeitet (perceptual span, Rayner, Well, & Pollatsek, 1980,
McConkie & Rayner, 1976). Die eigentliche Worterkennung erfolgt allerdings innerhalb der
kleineren word identification span mit einer Größe von etwa sieben bis acht Buchstaben
rechts von der Fixation (Legge, Ahn, Klitz, & Luebker, 1997; Rayner, 1998;
Underwood & McConkie, 1982). Aus dem Bereich der Parafovea können bereits
phonologische (Pollatsek, Lesch, Morris, & Rayner, 1992), orthografische (Balota,
Pollatsek, & Rayner, 1985) und semantische (Hohenstein & Kliegl, 2014) Informationen
entnommen werden. Man bezeichnet dies als preview benefit.
Die Wahrscheinlichkeit, Wörter zu überspringen, ist deutlich höher, wenn sie kürzer
sind; entsprechend werden längere Wörter häufiger (Kliegl, Grabner,
Rolfs, & Engbert, 2004; Rayner, 1979; Vitu, O’Regan, Inhoff, & Topolski, 1995) und auch
länger fixiert (Kliegl et al., 2004). Die Häufigkeit des Auslassens von Wörtern ist abhängig
von der Startposition der Sakkade (Vitu et al., 1995), der Vorhersagbarkeit des folgenden
Wortes (Brysbaert, Drieghe, & Vitu, 2005; Kliegl et al., 2004) und seiner Wortfrequenz
(Kliegl et al., 2004) und beruht auf parafovealer Information (Rayner et al., 2016). Die
Arbeit von New, Ferrand, Pallier und Brysbaert (2006) konnte darüber hinaus zeigen, dass
auch die Verarbeitungszeit, gemessen durch die Reaktionszeit im Lexical Decision Task,
abhängig von der Wortlänge ist: Für längere Worte benötigen Probanden mehr Zeit, um zu
entscheiden, ob es sich um ein tatsächlich existierendes Wort handelt. Dieser Effekt zeigt
jedoch ein komplexeres Muster, wenn für Faktoren wie Wortfrequenz, Anzahl der Silben
und Anzahl orthografischer Nachbarn kontrolliert wird.
Betrachtet man Blickbewegungen auf Satzebene, zeigen verschiedene Studien, dass
das letzte Wort eines Satzes beziehungsweise eines Teilsatzes länger betrachtet wird
(Hirotani, Frazier, & Rayner, 2006; Just & Carpenter, 1980; Kuperman, Dambacher,
Nuthman, & Kliegl, 2010; Masson, 1983; Mitchell & Green, 1978; Rayner,
Kambe, & Duffy, 2000; Rayner, Sereno, Morris, Schmauder, & Clifton, 1989). Dieser
Speed Reading
8
Effekt wird sentence bzw. clause wrap-up genannt. Seine Ursachen liegen in dem Versuch,
Unschlüssigkeiten zu beseitigen und die semantischen Informationen des (Teil-) Satzes in
ein mentales Modell des Textes zu integrieren (Just & Carpenter, 1980; Rayner,
Kambe, & Duffy, 2000). Just und Carpenter (1980) beschrieben auch, dass wrap-up Effekte
am Ende von Textabsätzen entstehen können. Ein weiterer Befund, der diesen Effekt
untermauert, ist eine gesteigerte Häufigkeit von Regressionen am Ende des Satzes, um
nachträglich Verständnisprobleme aufzulösen (Rayner, Kambe, & Duffy, 2000).
Tiffin-Richards und Schroeder (2018) konnten neben der Replikation und der Entwicklung
des wrap-up Effekts im Schulalter außerdem einen Einfluss von Satzlänge nachweisen:
kürzere Sätze gingen am Satzende mit einer geringeren Anzahl an Regressionen und einer
geringeren Fixationsdauer einher als längere Sätze. Deshalb nehmen die Autoren an, dass
der wrap-up Effekt von der Menge der neuen Informationen abhängt und mit der Satzlänge
die Menge neuer Information, die in das mentale Satzmodel eingefügt werden muss,
zunimmt.
2 Speed Reading
Speed Reading ist das schnelle Lesen von Text. Ziel dabei ist, bei geringerem Zeitkonsum
ein ähnlich hohes Verständnis zu erreichen wie durch normales Lesen. Das klingt
verlockend – nicht zuletzt deshalb existieren Speed Reading Angebote, die sich vor allem
an Personen richten, die große Textmengen bewältigen müssen. Dabei gibt es vier wichtige
Prinzipien (Brozo & Johns, 1986; Rayner et al., 2016), auf die viele dieser Angebote
aufbauen, um schnelleres Lesen zu ermöglichen: Zum einen sollen die Teilnehmer
Regressionen unterdrücken. Als Hilfsmittel hierfür wird gewöhnlich der sich stetig in
Leserichtung bewegende Zeigefinger oder Mauszeiger genannt, an dem sich der Blick
orientieren soll. Ein weiteres Prinzip ist das Unterdrücken der inneren Sprache, die beim
stillen Leseprozess meistens präsent ist und das schnelle Vorankommen im Text behindere.
Das dritte Prinzip stellt die Erweiterung der Lesespanne dar, dass also mit einer Fixation
mehr Informationen, teilweise mehrere Zeilen gleichzeitig bis hin zu einer ganzen Seite,
aufgenommen werden sollen. Die bisher genannten Prinzipien werden allein und in
Kombination angewendet (Brozo & Johns, 1986; Rayner et al. 2016; Stiftung
Warentest, März 2015). Die vierte eigenständige Methode stellt die rapid serial visual
presentation (RSVP) dar, das schnelle Präsentieren einzelner Worte hintereinander auf
einem Bildschirm. Da diese Methode, im Speziellen die Anwendung
Speed Reading
9
Spritz (Maurer et al., 2014) für diese Arbeit von herausragender Bedeutung ist, wird im
Folgenden genauer darauf eingegangen.
In der Anwendung Spritz werden Wörter auf einem Display nacheinander so
präsentiert, dass sich der optimal recognition point (ORP) unabhängig von der Wortlänge
immer an derselben Position befindet. In dieser Arbeit wird der ORP bezugnehmend auf
zuvor beschriebene Untersuchungen zur optimal viewing position als OVP bezeichnet.
Damit sollen die beim normalen Lesen üblichen Augenbewegungen eliminiert und als
Konsequenz Zeit eingespart werden (Abb. 1). Dies wird durch eine Benutzeroberfläche
erreicht, welche Markierungen enthält und den Buchstaben an der OVP rot einfärbt
(Maurer et al., 2014; Spritz, 2016).
Abbildung 1. Gegenüberstellung von Spritz und RSVP. Ein Vorteil von Spritz (rechts) im Vergleich
zu einfachem RSVP (links) ist die Präsentation des OVP an der gleichen Position zur Reduzierung
der Häufigkeit von Sakkaden (Abbildung nach Spritz, 2016). Die Wörter werden nacheinander immer
an der gleichen Stelle des Bildschirms dargestellt, sind hier jedoch untereinander angeordnet. Die
Anwendung lässt sich unter www.spritz.com in verschiedenen Geschwindigkeiten testen.
Die Lesegeschwindigkeit kann durch den Nutzer selbst eingestellt werden und
Pausieren ist immer möglich. Neben der Nutzung der OVP wurden weitere Erkenntnisse aus
der Leseforschung in die Anwendung integriert. So wird die Präsentationsdauer jedes
Wortes so angepasst, dass längere Wörter länger präsentiert werden. Ebenso wird der
sentence wrap-up Effekt berücksichtigt, indem das letzte Wort eines Satzes in Abhängigkeit
der Satzlänge länger gezeigt wird. Außerdem werden Wörter, die länger als 13 Buchstaben
sind und damit tendenziell außerhalb der Wortidentifizierungsspanne liegen, getrennt und
nacheinander dargeboten (Maurer et al., 2014). Diese Methode ist allerdings nicht nur für
das schnelle Lesen von Text geeignet, sondern bietet auch eine Lösung für die
Textwiedergabe auf kleinen Displays, etwa Smartwatches. Spritz verspricht, dass die
Speed Reading
10
Aufnahme von Textinformationen mindestens genauso hoch sei wie bei traditionellem Lesen
(Spritz, 2018a).
Obwohl die Idee zunächst überzeugend erscheint, gerade weil sie auch einige
Kenntnisse der Leseforschung nutzt, gibt es dennoch einige Nachteile, die von Rayner et al.
(2016) diskutiert wurden. Ist die Dauer der Fixation nicht frei steuerbar, sind möglicherweise
die Verarbeitungsprozesse für dieses Wort noch nicht abgeschlossen und führen zu einem
fehlerhaften Textverständnis. So sind Sakkaden nicht nur unnütze Blickbewegungen,
sondern werden erst dann durchgeführt, wenn ein gewisser Teil der
Informationsverarbeitung abgeschlossen und der Leser zur Aufnahme neuer Informationen
bereit ist (Rayner et al. 2016). Irwin (1998) stellte fest, dass auch während der Sakkaden
Informationen verarbeitet werden, sodass eine Eliminierung dieser, weil sie unnütz seien,
möglicherweise auch zu einer unvollständigen Verarbeitung führen kann. Mit den Sakkaden
einhergehend werden auch Regressionen unterdrückt, da sich der Text immer fortlaufend
weiterbewegt. Diese sind jedoch von großer Bedeutung für ein gutes Textverständnis
(Schotter, Tran, & Rayner, 2014) und dies nicht nur innerhalb eines Satzes, sondern auch,
um das mentale Modell des Textes, das konsistent aufgebaut wird, am Ende eines Absatzes
noch korrigieren zu können (Rayner et al., 2016; Zwaan & Radvansky, 1998). Hinzu kommt,
dass Sakkaden mit einer durchschnittlichen Dauer von 25 – 30 ms bei normalem Lesen nur
10 % der Lesezeit konsumieren, sodass Blickbewegungen nicht der Hauptfaktor für den
Zeitverbrauch beim Lesen sind (Rayner et al., 2016).
Lesen mit Spritz könnte zur visuellen Fatigue beitragen. Sakkaden gehen
normalerweise mit einem kurzen Augenblinzeln einher (Evinger et al., 1994; Watanabe,
Fujita, & Gyoba, 1980), bei denen das Auge befeuchtet wird. Werden Sakkaden jedoch
durch das Prinzip von Spritz und die fokussierte Aufmerksamkeit (Stern,
Walrath, & Goldstein, 1984) unterdrückt, führt dies zur Augentrockenheit, welche eine der
Hauptursachen für visuelle Fatigue darstellt (Benedetto et al., 2015; Rosenfield, 2011).
Werden doch Lidschläge ausgeführt, haben sie eine besonders große Auswirkung auf das
Verständnis, da Wörter verpasst werden können. Ein Lidschlag dauert ungefähr 200 ms und
sowohl davor als auch danach gibt es eine Zeitperiode, in der Informationen schlechter
verarbeitet werden (Stern et al., 1984). Dies könnte bei einem einzelnen Lidschlag zur
Beeinträchtigung der Informationsverarbeitung über eine Zeit von etwa einer halben
Sekunde führen. Bei einer RSVP Geschwindigkeit von 400 wpm und je nach Lidschlagdauer
bedeutet dies, dass bis zu drei Wörter nicht vollständig erfasst werden können, wenn der
RSVP Stream vorher nicht pausiert wird.
Speed Reading
11
Problematisch könnte sich neben tatsächlichen Lidschlägen der attentional blink
(siehe Dux & Marois, 2009) insbesondere auf schnelleres RSVP auswirken. Denkbar ist,
dass die Entdeckung eines Schlüsselwortes in der RSVP Abfolge zum attentional blink führt,
einem Effekt, der die Erkennung der nachfolgenden Targets unwahrscheinlicher machen
könnte.
Ein weiteres Problem betrifft die Vorverarbeitung aus der Parafovea. Dadurch, dass
immer nur ein Wort zu einem Zeitpunkt gezeigt wird, ist keine phonologische,
orthografische oder semantische Vorverarbeitung des nächsten Wortes möglich, wie es bei
normalem Lesen üblich ist.
Wie erfolgreich RSVP ist, wird in der Regel am Textverständnis gemessen.
Textverständnis gliedert sich nach Basaraba, Yovanoff, Alonzo und Tindal (2013) auf in
wortwörtliches Textverstehen (literal comprehension), inferentielles Textverstehen
(inferential comprehension) und evaluatives Textverstehen (evaluative comprehension).
Wortwörtliches Verstehen beinhaltet das oberflächliche Textverstehen, also das Gewinnen
und Nutzen von Informationen, die direkt im Text gegeben sind. Inferentielles Textverstehen
ist elaborierter und erfordert nicht mehr allein die Extraktion von Textinformationen,
sondern das selbstständige Verknüpfen von Informationen des Textes, das Erkennen von
Beziehungen und das Schlussfolgern. Evaluatives Textverstehen erfordert die Analyse und
Bewertung des Textes und setzt daher die untergeordneten, weniger komplexen
Textverstehensebenen voraus.
Tatsächlich könnten die oben genannten Gründe zu dem geringeren Textverständnis
führen, das bei RSVP vor allem bei steigender Geschwindigkeit oft beobachtet wird
(Benedetto et al., 2015; Boo & Conklin, 2015; Di Nocera, Ricciardi, & Juola, 2018; Juola,
Ward, & McNamara, 1982; Potter, Kroll, & Harris, 1980; Ricciardi & Di Nocera, 2017).
Benedetto et al. (2015) fanden ein geringeres Verständnis auf Wortebene (literal
comprehension) für Spritz (250 wpm) im Vergleich zu normalem Lesen, aber äquivalentes
inferentielles Textverständnis (inferential comprehension). Ursache dafür könnte sein, dass
das Wortverständnis stark von Regressionen und parafovealen Informationen abhängt und
inferentielles Textverständnis, unter anderem beeinflusst durch Vorwissen, nicht vollständig
von der Genauigkeit des Wortverständnisses bestimmt wird (Benedetto et al., 2015).
Darüber hinaus wurde das Lesen mit Spritz im Vergleich zu traditionellem Lesen als
anspruchsvoller wahrgenommen und die Probanden wiesen eine höhere visuelle Fatigue auf.
Ricciardi und Di Nocera (2017) konnten den Befund von Benedetto et al. (2015) bezüglich
des inferentiellen Textverständnisses bei 250 wpm replizieren und fanden keinen
Pupillometrie
12
Unterschied zwischen traditionellem Lesen und Lesen mit Spritz (250 wpm). Bei höherer
Geschwindigkeit (450 wpm) fiel das inferentielle Verständnis im Vergleich zu 250 wpm
jedoch schlechter aus. Die Arbeit von Di Nocera et al. (2018) kommt ebenfalls zu dem
Schluss, dass höhere Lesegeschwindigkeiten nicht mit einem gleichbleibend hohen
Textverständnis einhergehen kann.
3 Pupillometrie
3.1 Pupillometrie misst kognitiven Prozessaufwand
Bereits 1765 wurde festgestellt, dass sich die Größe der Pupille nicht nur aufgrund
schwankender Lichtverhältnisse verändert (Fontana, 1765, zitiert nach
Goldinger & Papesh, 2012). Jedoch etablierte sich die Pupillometrie, das Messen des
Pupillendurchmessers (PD), erst in den 1960er Jahren in der kognitiven Psychologie
(Einhäuser, 2017). Zu dieser Zeit war die Messung des PD noch relativ aufwändig, da
analoge Kameras mit Filmen zum Einsatz kamen und die Pupillengröße pro Bild zum Teil
mit dem Lineal ausgemessen werden musste (Hess & Polt, 1964; Kahneman & Beatty, 1966;
Kahneman & Beatty, 1967). Schließlich verdrängten moderne Methoden wie das fMRT oder
EEG die Pupillometrie. Seit dem Jahr 2000 wurde diese Methode jedoch wiederentdeckt und
weitgehend genutzt (Einhäuser, 2017; Kret & Sjak-Shie, 2018), neben dem geringeren
Aufwand vermutlich auch, da heute deutlich höhere Messfrequenzen möglich sind. Das
EyeLink 1000 Plus System von SR Research erlaubt beispielsweise Messfrequenzen von bis
zu 2000 Hz (SR Research, 2017).
Mit Hilfe der Pupillometrie wurde häufig der cognitive bzw. mental effort, hier
kognitiver Prozessaufwand, gemessen. Grundlage hierfür ist insbesondere die Arbeit von
Kahneman (1973). Dort wird der kognitive Prozessaufwand als ein Erregungstyp
verstanden, der die Intensitätsdimension von Aufmerksamkeit beschreibt. Kahnemans
Theorie (1973) besagt, dass die Menge verfügbarer Aufmerksamkeit, beziehungsweise die
mentale Kapazität, begrenzt ist und auf momentan ablaufende, kognitive Prozesse aufgeteilt
wird. Dabei gibt es auch kognitive Prozesse, vor allem zu Beginn der
Informationsverarbeitungskette (z. B. einfache Wahrnehmungsprozesse), die keinen oder
wenig kognitiven Prozessaufwand beanspruchen. Andere Prozesse, die mehr mentale
Kapazität erfordern, stehen im Wettbewerb um diese begrenzte Kapazität. Ein Ausreizen der
Kapazitäten führt zu einer erhöhten Fehlerrate. In Just und Carpenter (1993) wird kognitiver
Prozessaufwand als Aktivierung beschrieben, die für die Verarbeitung und
Pupillometrie
13
Aufrechterhaltung von Informationen aufgewendet werden kann. In einer neueren Arbeit
definieren Westbrook und Braver (2015) die Intensität der Auseinandersetzung mit einer
Aufgabe als kognitiven Prozessaufwand, grenzen diesen Begriff aber gegenüber der
exogenen (bottom-up) Aufmerksamkeit, der Motivation, kognitiven Kontrollprozessen und
der Aufgabenschwierigkeit ab.
Für das Messen des kognitiven Prozessaufwands gibt es drei Möglichkeiten (Palinko,
Kun, Shyrokov, & Heeman, 2010): Die Performanz in einer Aufgabe, subjektive und
physiologische Maße. Zur Performanz gehört beispielweise die Fehlerhäufigkeit in einer
Aufgabe. Ein oft genutztes (Colligan, Potts, Finn, & Sinkin, 2015) subjektives Maß ist der
Fragebogen NASA-TLX (Hart & Staveland, 1988). Misst man den kognitiven
Prozessaufwand physiologisch, kann die Aktivität des autonomen Nervensystems über die
Hautleitfähigkeit, den Puls oder die Pupillengröße bestimmt werden.
Kahneman (1973) veröffentlichte drei Kriterien, die erfüllt sein müssen, damit ein
physiologisches Maß den kognitiven Prozessaufwand misst: Es muss Unterschiede im
Prozessaufwand 1) zwischen und 2) innerhalb von Aufgaben sowie 3) zwischen Individuen
widerspiegeln. Dass diese Kriterien durch den PD erfüllt sind, ist in der Wissenschaft relativ
gut belegt, denn eine Vielzahl von Experimenten aus den unterschiedlichen Bereichen der
kognitiven Psychologie zeigen die Erfüllung dieser Kriterien durch den PD:
Für den Nachweis des ersten Kriteriums stellte Beatty (1982) die maximale
Pupillenerweiterung in verschiedenen Aufgaben gegenüber und zeigte damit die
Differenzierung des PDs zwischen Gedächtnis-, Sprach-, Multiplikations- und
Wahrnehmungsaufgaben. Demnach erreicht der maximale PD bei Wahrnehmungsaufgaben
eine geringere Größe als beispielsweise bei einfachen Multiplikationsaufgaben.
Auch innerhalb von Aufgaben kann der PD differenzieren, wie die Studien von Hess
und Polt (1964) demonstrieren. Die Ergebnisse dieser Studien zeigen einen größeren PD
während des Lösens von schwierigen vs. leichten Multiplikationsaufgaben. In der
Untersuchung von Kahneman und Beatty (1966), repliziert durch Klingner, Kumar und
Hanrahan (2008), zeigten sich ebenfalls eindeutige Effekte der Aufgabenschwierigkeit: In
einem Experiment dieser Serie sollten Probanden sich eine unterschiedliche Anzahl an
Ziffern merken und anschließend wiedergeben. Es wurde deutlich: Je mehr Ziffern sich die
Probanden merken sollten, desto größer wurde der PD. Unmittelbar nach der Wiedergabe
der Ziffern ging der PD wieder auf das Ausgangsniveau zurück. Aufgrund dieser Ergebnisse
bezeichnen die Autoren den PD als ein sehr effektives Maß für den aktuellen kognitiven
Prozessaufwand während einer kognitiven Aufgabe.
Pupillometrie
14
Nachweise der Sensitivität für Unterschiede zwischen Probanden liefert
beispielsweise die Arbeit von Ahern und Beatty (1979). Zusätzlich zur Replikation der
Befunde von Hess und Polt (1964) zu Multiplikationsaufgaben konnten sie zeigen, dass es
Unterschiede zwischen intelligenten und weniger intelligenten Studenten gab: intelligentere
Teilnehmer zeigten einen geringeren PD als weniger intelligente – laut den Autoren
möglicherweise auf Grund eines effizienter funktionierenden kognitiven Systems. Dieser
Befund konnte in der Arbeit von van der Meer et al. (2010) jedoch nicht bestätigt werden:
Hier hatten Individuen mit hoher fluider Intelligenz bei schwierigen Aufgaben einen
größeren PD als Teilnehmer mit normaler fluider Intelligenz. Ursache für die Diskrepanz
dieser Befunde könnten u. a. das Intelligenzmaß als auch die Aufgaben selbst sein (für eine
Diskussion über diese Diskrepanz siehe van der Meer et al., 2010). Evidenz für Unterschiede
des Baseline PD je nach kognitiven Fähigkeiten findet sich in der Arbeit von Tsukahara,
Harrison und Engle (2016), die auch für verschiedene konfundierende Variablen (kognitiver
Prozessaufwand, Neuigkeit der Testsituation, Arbeitsgedächtniskapazität) kontrolliert.
Personen mit höherer fluider Intelligenz hatten während der Baseline einen höheren PD.
Dieses Ergebnis ist konsistent mit den Befunden zum Baseline PD von
van der Meer et al. (2010).
Neben der Erfüllung der Kriterien Kahnemans (1973) durch die Pupillometrie zeigt
sich in der Untersuchung von Kahneman, Tursky, Shapiro und Crider (1969) ein Vorteil der
Pupillometrie gegenüber anderen physiologischen Maßen des autonomen Nervensystems
(Puls, Hautleitfähigkeit): Von allen drei Maßen zeigte der PD die konsistentesten Ergebnisse
während einer mentalen Transformationsaufgabe.
3.2 Neuronale Grundlagen der Pupillometrie
Im Vergleich zum kognitiven Prozessaufwand wird die größere Veränderung des PD durch
den sogenannten Pupillenlichtreflex verursacht, welcher, wie die Blende einer Kamera, die
Menge des auf die Retina eintreffenden Lichts reguliert. Die Informationen über das Licht
werden von verschiedenen Rezeptoren und Nervenzellen an die visuellen Cortices für die
Vorverarbeitung und später an weitere Teile des Gehirns geleitet, die zum Teil auf komplexe
Muster reagieren (Purves, 2018). Normalerweise beträgt die Range des PD als Konsequenz
der Lichtbedingungen 1 – 9 mm. Als Folge des kognitiven Prozessaufwands hingegen wird
maximal eine Veränderung von nur 0.5 mm beobachtet (Beatty & Lucero-Wagoner, 2000).
Pupillometrie
15
Die Pupillengröße wird durch zwei Muskeln in der die Pupille umgebenden Iris
gesteuert, den iris sphincter muscle, der die Pupille verkleinert, und den iris dilater muscle,
der die Pupille vergrößert. Fällt Licht auf die Retina, werden Zapfen, Stäbchen und
intrinsisch photosensitive Ganglionzellen aktiv und leiten die Signale an den olivary
pretectal nucleus weiter. Als Folge dessen werden der Edinger-Westphal Kern und daraufhin
das ciliary ganglion aktiviert. Auf seine Erregung folgt die parasympathische Verkleinerung
des PD durch den iris sphincter muscle. Die Aktivierung des iris dilater muscle erfolgt
sympathisch über das superior cervical ganglion, das wiederum über das Rückenmark und
den Hypothalamus innerviert wird (Szabadi, 2012; Szabadi, 2013; Wang & Munoz, 2015).
Für Veränderungen des PD aufgrund von kognitiven Beanspruchungen spielt der
Locus Coeruleus (LC) eine bedeutsame Rolle (Aston-Jones & Cohen, 2005;
Wang & Munoz, 2015). Bei Aktivierung wirkt er inhibitorisch auf den Edinger-Westphal
Kern und verringert damit die Aktivierungsstärke des iris sphincter muscle. Dies führt zu
einer Pupillenerweiterung. Gleichzeitig wirkt die Aktivierung des LC sich auf das superior
cervical ganglion indirekt so aus, dass der iris dilater muscle die Erweiterung der Pupille
begünstigt (Samuels & Szabadi, 2008; Szabadi, 2012; Szabadi, 2013). Tatsächlich sind diese
Zusammenhänge nicht nur anatomisch gegeben, sondern die LC Aktivität und der tonische
PD bei Affen korreliert (Aston-Jones & Cohen, 2005). Auch Joshi, Li, Kalwani und
Gold (2016) fanden in Experimenten mit Affen Zusammenhänge zwischen spontaner LC
Aktivität und dem PD. Sogar auf einzelne Spikes im LC folgen mit einer Verzögerung von
circa 310 ms kurze Vergrößerungen der Pupille. Auch experimentell erzeugte, elektrische
Mikrostimulationen des LC sorgen für eine konsistente Vergrößerung des PD. Evidenz für
den Zusammenhang zwischen LC und der Pupillengröße beim Menschen findet sich darüber
hinaus in der Arbeit von Murphy, O‘Connell, O’Sullivan, Robertson und Balsters (2014)
und Alnaes et al. (2014). Ob dieser Zusammenhang jedoch auf einer direkten anatomischen
Verbindung zwischen dem LC und dem sympathischen Nervensystem beruht, ist laut der
Arbeit von Nieuwenhuis, de Geus und Aston-Jones (2011) fragwürdig, da es keine direkte
anatomische Verbindung zu autonomen Kernen gebe. In Frage komme stattdessen der
exzitatorisch zum LC projizierende paragigantocellular nucleus (PGi), der Nerveneingänge
aus verschiedenen Teilen des Gehirns erhalte, unter anderem der Amygdala, dem anterioren
cingulären Cortex (ACC) und dem orbitofrontalen Cortex (OFC) und selbst indirekte
Verbindungen zum sympathischen Nervensystem habe. Die genaue Anatomie zwischen dem
LC und dem autonomen Nervensystem ist also nicht eindeutig geklärt.
Pupillometrie
16
Der LC ist ein kleiner noradrenerger Nukleus im Hirnstamm (Briand, Gritton, Howe,
Young, & Sarter, 2007) und die einzige Quelle für Noradrenalin im Vorderhirn (Sara, 2009).
Die hauptsächlichen Projektionen, die zum LC führen, gehen vom OFC und vom ACC aus
(Aston-Jones & Cohen, 2005). Während vom OFC vor allem Informationen über die
Belohnung bzw. den Nutzen eines Stimulus‘ an den LC vermittelt werden, spiegeln die
Signale des ACC Aufgabenschwierigkeit, Fehlerhäufigkeit und Probleme bei der
Verarbeitung wider (Aston-Jones & Cohen, 2005). Nach der adaptive gain theory
(Aston-Jones & Cohen, 2005) könnten die Eingänge aus dem OFC und dem ACC zur
Bewertung der Nützlichkeit einer Aufgabe führen und damit den LC in einen der folgenden
drei Modi bringen: Bei einer als nützlich bewerteten Aufgabe (z. B. durch eine hohe
Belohnung) ist der LC im phasischen Modus. In diesem Fall ist die tonische Aktivität des
LC auf einem mittleren Niveau und phasische Erregungen des LC folgen aufgabenrelevanten
Stimuli. Dieser Modus ist mit einer guten Leistung in der entsprechenden Aufgabe assoziiert.
Der tonische Modus folgt auf eine als ungünstig bewertete Aktivität (z. B. aufgrund einer
erhöhten Fehlerhäufigkeit und/oder bei zu geringer Belohnung). Die tonische Aktivität ist
dann deutlich höher und die phasische Antwort zu gering, was zur leichten Distraktion und
dem Suchen nach Handlungsalternativen führen kann. Im Ruhezustand gibt es eine geringe
tonische und phasische Aktivität. Die Performanz in einer Handlung in Abhängigkeit der
tonischen Aktivität des LC folgt damit einer umgekehrten U-Kurve (Yerkes-Dodson-Gesetz,
siehe Aston-Jones & Cohen (2005) und Teigen (1994)).
Die Projektionen des LC reichen in die meisten Areale des Gehirns und sind von
herausragender Bedeutung, unter anderem für Entscheidungs-, Gedächtnis- und
Aufmerksamkeitsprozesse (Sara, 2009; Takeuchi et al., 2016). Dabei hat er durch seine
vielen Projektionen indirekte Effekte auf die Signaltransmission zwischen Nervenzellen in
vielen für die Kognition wichtigen Gehirnarealen (Aston-Jones & Cohen, 2005;
Briand et al., 2007). Das vom LC ausgeschüttete Noradrenalin wirkt als Neuromodulator.
So ist die Funktion des präfrontalen Cortex und damit exekutive Prozesse wie die
Aufmerksamkeitssteuerung, aber auch das Arbeitsgedächtnis, abhängig von einer optimalen
Konzentration von Noradrenalin. Geringe bis mittlere Konzentrationen sorgen für eine
signifikante Verbesserung der Funktion des präfrontalen Cortex, sehr hohe Levels sorgen
jedoch für Distraktion (Arnsten & Li, 2005; Sara, 2009), konsistent mit der oben
beschriebenen umgekehrten U-Kurve.
Hervorzuheben ist der Zusammenhang des LC mit dem ventralen und dorsalen
Aufmerksamkeitssystem (Corbetta, Patel, & Shulman, 2008; Murphy et al., 2014). Das
Pupillometrie
17
dorsale Aufmerksamkeitsnetzwerk befindet sich in den dorsalen Teilen des parietalen und
frontalen Cortex und ist für die Top-Down Kontrolle, d. h. fokussierte Aufmerksamkeit und
die Auswahl von Stimuli für die Verarbeitung auf Grundlage von internalen Zielen,
zuständig. Das ventrale Aufmerksamkeitsnetzwerk liegt in den ventralen Teilen des Parietal-
und Frontalcortex‘ und ist für die Detektion von salienten Reizen erforderlich. Mit seiner
Aktivität sorgt es für eine Verschiebung des Aufmerksamkeitsfokus‘ durch seine
Beeinflussung der Aktivität des dorsalen Systems. So begünstigt das ventrale
Aufmerksamkeitssystem, das starke Eingänge des LC erhält, bei hoher tonischer Aktivität
des LC die Verschiebung der Aufmerksamkeit, Distraktion und die Suche nach anderen
Verhaltensweisen. Die phasische Aktivität des LC hingegen sorgt im Vergleich für eine
Verringerung der Aktivität des ventralen Aufmerksamkeitsnetzwerks und vermindert damit
die Ablenkung. Tatsächlich besteht laut der Studie von Schneider, Leuchs, Czisch, Sämann
und Spoormaker (2018) ein positiver Zusammenhang zwischen der Pupillengröße und der
Aktivierung der temporoparietal junction (TPJ), einer der Kernregionen des ventralen
Aufmerksamkeitssystems. Dies zeigte sich auch in einer Arbeit von Aston-Jones und
Cohen (2005), bei der Probanden immer schwieriger werdende Diskriminierungsaufgaben
bearbeiteten und indizieren sollten, ab wann sie die Aufgaben als zu schwierig empfanden.
Danach würden die Aufgaben wieder beim niedrigsten Schwierigkeitsniveau anfangen. Es
zeigte sich, dass der PD stetig zunahm und kurz, bevor die Probanden entschieden, das
Schwierigkeitsniveau nicht weiter steigen zu lassen, am größten war. Weitere Evidenz
kommt von Franklin, Broadway, Mrazek, Smallwood und Schooler (2013), die
Mindwandering, also das Abschweifen der Aufmerksamkeit von der aktuellen Aufgabe, in
Abhängigkeit des PD untersuchten. Ihre Ergebnisse zeigen, dass der PD vor Mindwandering,
im Vergleich zum normalen Lesen, signifikant erhöht ist. Möglicherweise ist eine Ursache
für Mindwandering eine als ungünstig bewertete Tätigkeit, eine entsprechend tonische
Aktivität des LC und resultierend daraus die Suche nach alternativen Verhaltensweisen
durch eine entsprechende Aktivierung des ventralen Aufmerksamkeitssystems.
Zusammengenommen ist der LC wahrscheinlich eines der Schlüsselelemente,
welche zur Pupillenerweiterung durch kognitive Prozesse führen. Die Aktivität des LC wird
durch verschiedene präfrontale Regionen beeinflusst. Ein möglicher Wirkungsweg läuft
vom LC über das ventrale und dorsale Aufmerksamkeitssystem, welches jeweils nach
Handlungsalternativen sucht bzw. die aktuelle Aufgabe fokussiert. Wang und Munoz (2015)
schreiben auch dem für die konkrete Aufmerksamkeitsausrichtung wichtigen superior
colliculus (SC) eine bedeutsame Rolle zu, da er Nerveneingänge u. a. aus verschiedenen, in
Experiment
18
kognitiven Prozessen involvierten Teilen des Gehirns erhält und darüber hinaus indirekt mit
dem autonomen Nervensystem verbunden ist. Die Bedeutsamkeit des SC für die
Pupillometrie ist jedoch weitaus weniger erforscht als jene des LC.
Wenn man den PD misst, ist die größte konfundierende Variable die Lichtbedingung.
Wird diese konstant gehalten, kann man Schlussfolgerungen auf Prozesse im Gehirn ziehen,
zum derzeitigen Wissensstand vor allem auf die Aktivität des LC. Darauf beruht das Prinzip
der Pupillometrie, bei der der PD mit Hilfe moderner Eye-Tracker in Abhängigkeit von
experimentellen Bedingungen gemessen wird.
4 Experiment
In der vorliegenden Arbeit sollen mehrere Aspekte des Speed Readings mit Spritz in zwei
Geschwindigkeitsstufen untersucht werden. Basierend auf den bisher beschriebenen
Untersuchungen zum kognitiven Prozessaufwand sowie dem Fakt, dass schnelleres Lesen
mit Spritz auch die Verarbeitung von mehr Informationen pro Zeiteinheit erfordert, ergibt
sich die erste Hypothese: Es wird erwartet, dass schnelleres Lesen mit Spritz einen höheren
kognitiven Prozessaufwand erfordert und sich dies in einem höheren PD zeigt.
Einhergehend mit der Erwartung, dass der kognitive Prozessaufwand in der schnellen
Bedingung höher ist, werden subjektive Daten erhoben, die die Anstrengung beim Lesen
messen sollen. Die zweite Hypothese lautet, dass schnelleres Lesen zu einer subjektiv höher
wahrgenommenen Leseanstrengung führt.
Ein weiteres Ziel ist es, den Einfluss der Geschwindigkeit auf das wortwörtliche
Textverständnis zu untersuchen. Die zuvor angeführten Studien (Benedetto et al., 2015;
Boo & Conklin, 2015; Di Nocera et al., 2018; Ricciardi & Di Nocera, 2017) zeigten, dass
insbesondere das wortwörtliche Leseverständnis, aber auch das Leseverständnis allgemein
bei schnellerem Lesen beeinträchtigt ist. Daraus wird die dritte Hypothese abgeleitet, dass
das wortwörtliche Textverständnis bei der höheren Lesegeschwindigkeit geringer ist.
Experiment
19
4.1 Methode
4.1.1 Stichprobe und Untersuchungsdesign
An der Untersuchung nahmen insgesamt 82 Deutschmuttersprachler teil. Davon waren
37 Personen Teilnehmer am Eyetracking-Experiment. Eine Person der Experimentalgruppe
wurde wegen ihrer Müdigkeit (und daher oft geschlossenen Augen) ausgeschlossen, sodass
sich die endgültige Stichprobe aus 36 Personen zusammensetzte (davon 75 % Frauen). Die
Probanden waren zwischen 18 und 37 Jahre alt (M = 24.2 Jahre, SD = 4.6 Jahre) und
Studenten der Universität Potsdam. Erforderlich für die Teilnahme war eine normale oder
zu normal korrigierte Sehkraft sowie als Muttersprache Deutsch. Ausschlusskriterien stellten
Epilepsie und eine Lese-Rechtschreib-Schwäche dar. Die weiteren 45 Versuchspersonen
gehörten zur Kontrollgruppe und waren zu 60 % weiblich, zwischen 18 und 38 Jahre alt
(M = 24.6 Jahre, SD = 4.3 Jahre) und an verschiedenen Universitäten in Deutschland
immatrikuliert. Alle teilnehmenden Personen wurden über den Bekanntenkreis und eine
Datenbank der Universität Potsdam rekrutiert und unterschrieben vor der Teilnahme eine
Einverständniserklärung. Probanden der Experimentalgruppe erhielten für die Unterstützung
dieser Untersuchung Versuchspersonenstunden sowie ein Eis.
In der Experimentalgruppe wurde der PD, die subjektive Bewertung der Anstrengung
beim Lesen und das wortwörtliche Textverständnis in Abhängigkeit zweier an die
Versuchspersonen individuell angepassten Geschwindigkeitsstufen von mit Spritz
(Maurer et al., 2014) präsentiertem Text gemessen.
Die Kontrollgruppe füllte den gleichen Textverständnisfragebogen wie die
Experimentalgruppe aus, ohne jedoch den Text präsentiert zu bekommen. Dies diente zur
Feststellung der Ratewahrscheinlichkeit unter Berücksichtigung des gegebenenfalls
vorhandenen Vorwissens.
4.1.2 Geräte
Für das Eyetracking-Experiment wurde der Dell Rechner TB3610, der Bildschirm
ViewPixx/3D mit einer Bildwiederholfrequenz von 120 Hz und einer Auflösung von
1920 x 1080 Pixeln sowie der EyeLink 1000 von SR Research mit einer Messfrequenz von
1000 Hz verwendet. Der Abstand zwischen Teilnehmer und Bildschirm betrug 60 cm.
Experiment
20
4.1.3 Prozedur
4.1.3.1 Experimentalgruppe
Für die Experimentalgruppe erfolgte die Programmierung des Experiments mit Hilfe von
MATLAB R2019a (MathWorks, Natick, MA; MATLAB, 2019) und den Psychophysics
Toolbox Erweiterungen (Brainard, 1997; Kleiner, Brainard, & Pelli, 2007; Pelli, 1997). Für
die Nachprogrammierung des Teils, in dem Text im Spritz Modus gelesen wurde, kam
darüber hinaus zur Berechnung der Präsentationsdauern sowie des OVP die Open Source
Software R und R Studio (R Core Team, 2019) zur Anwendung. Spritz wurde auf Grundlage
des Patents von Maurer et al. (2014) in der Variante mit Silbentrennung programmiert. Die
Silbentrennung wurde mit Hilfe der lexikalischen Datenbank dlexdb (dlexdb.de,
Heister et al., 2011) sowie dem sylly R Package (Michalke, 2018) realisiert.
Das Experiment bestand aus der Erhebung der individuellen
Standardlesegeschwindigkeit (SLG) und daran anschließend zwei Experimentalblöcken. Ein
Block bestand aus der Messung der Pupillenbaseline zur Kontrolle der Unterschiede im PD
zwischen den Blöcken, dem Einlesetext zur Gewöhnung an den Spritz Modus und die (neue)
Geschwindigkeit sowie dem Haupttext zur Erfassung des PD als objektives Maß des
kognitiven Prozessaufwandes. Alle Elemente eines Experimentalblocks, außer die
Instruktionen, wurden im Spritz Modus (Abb. 2) in unterschiedlicher Geschwindigkeit
(langsam vs. schnell) präsentiert. Im Anschluss an jeden Experimentalblock folgte der
zugehörige Teil des Fragebogens zur Messung subjektiv verspürter Unterschiede in der
Anstrengung beim Lesen sowie als Grundlage für die Messung des wortwörtlichen
Textverständnisses. Im Folgenden wird detailliert auf die einzelnen Elemente eingegangen.
Nachdem die Versuchsperson aufgeklärt wurde, dass ihre Teilnahme anonym und
freiwillig ist und sie ihre Einverständniserklärung zu dem Versuch unterschrieben hatte,
begann das Experiment in einem komplett abgedunkelten Raum. Die Versuchspersonen
wurden instruiert, den folgenden Text (nicht im Spritz Modus, sondern getreu dem
traditionellen Lesen) in ihrer normalen Lesegeschwindigkeit zu lesen. Dies diente zur
Erhebung der individuellen SLG. Der Text wurde in fünf Abschnitte aufgeteilt. Pro
Bildschirm wurden 56 bis 117 Wörter (M = 85.2 Wörter, SD = 24 Wörter) präsentiert. Hatte
der Teilnehmer einen Textabschnitt zu Ende gelesen, sollte er die Leertaste betätigen, um
zum nächsten Abschnitt zu gelangen. Währenddessen wurde pro Bildschirm die
Lesegeschwindigkeit in wpm gemessen. Von diesen fünf resultierenden Messwerten wurde
der Median als SLG festgelegt. Befand sich die SLG unterhalb von 240 wpm, wurde sie auf
Experiment
21
240 wpm festgelegt. Lag sie über 500 wpm, wurde sie auf 500 wpm festgesetzt. Diese
festgelegten Limits sind in den Ergebnissen von Brysbaert (2019) begründet. Die
Verwendung des Medians und die Begrenzung nach oben sollte verhindern, dass Personen,
die die Textabschnitte nur überfliegen, ohne den Inhalt zu erfassen, in den folgenden
Aufgaben zu schnell lesen müssen.
Abhängig von der Versuchspersonennummer (gerade oder ungerade) war die
Reihenfolge der Geschwindigkeitsstufen für die Blöcke ausbalanciert: Der erste Block
wurde in der 0.8- oder 1.6-fachen soeben festgesetzten SLG präsentiert, der zweite Block in
der jeweils übrigbleibenden Geschwindigkeitsstufe. Erstes Element innerhalb eines Blocks
war die Messung der Pupillenbaseline, um für Änderungen des PD zwischen den Blöcken
zu kontrollieren (Mathôt, Fabius, Van Heusden, & Van der Stigchel, 2018). Diese Baseline
bestand aus zufällig aneinandergereihten Buchstaben, die im Spritz Modus bereits in der
entsprechenden Geschwindigkeit (0.8- oder 1.6-fache SLG), präsentiert wurden. Der Teil
des Bildschirms, in dem kein Text gezeigt wurde, wurde abgedunkelt, um die Anstrengung
der Augen durch zu große Helligkeit im abgedunkelten Raum möglichst gering zu halten.
Der weiße Bereich, in dem Text gezeigt wurde, hatte eine Breite von
16.22° Sehwinkel und eine Höhe von 3.82° Sehwinkel. Der Buchstabe an der OVP wurde
rot eingefärbt. Ober- und unterhalb der OVP befanden sich getreu dem Patent Markierungen
(siehe Abb. 2).
Damit sich die Probanden an die Textpräsentationsweise mit Spritz gewöhnen
konnten, wurden sie nun aufgefordert, die erste Hälfte des kurzen Einlesetextes ebenfalls im
Spritz Modus in der entsprechenden Geschwindigkeit zu lesen. Nach einem Hinweis darauf,
dass im Anschluss das Verständnis abgefragt wird, folgte dann die erste Hälfte des
Haupttextes im Spritz Modus und der entsprechenden Geschwindigkeit. Nach dem Lesen
des ersten Teils des Haupttextes wurde der Raum wieder beleuchtet und der Proband sollte
nun über eine fünfstufiges Antwortskala auf einem Fragebogen in Papierform angeben, wie
anstrengend er das Lesen des Haupttextes empfand. Im Anschluss folgten 30 Aussagen zum
wortwörtlichen Textverstehen, die jeweils als wahr oder falsch zu bewerten waren. Der
zweite Block bestand ebenfalls aus einer neuen Pupillenbaseline, der zweiten Hälfte des
Einlesetextes und der zweiten Hälfte des Haupttextes (alle Elemente in der jeweils anderen
Geschwindigkeit, 0.8- oder 1.6-fache SLG) und war erneut gefolgt von einem Fragebogen
zur Erfassung der subjektiven wahrgenommenen Anstrengung beim Lesen und weiteren
30 Aussagen zum wortwörtlichen Textverständnis.
Experiment
22
Abbildung 2. Beispielscreens des Experiments. Links: In der Baselineperiode, in der zufällige
Buchstabenfolgen präsentiert wurden; Rechts: Während des Haupttexts.
4.1.3.2 Kontrollgruppe
Die Kontrollgruppe nahm an keiner Blickbewegungsuntersuchung teil und las keinen Text.
Stattdessen erhielten die Personen der Kontrollgruppe den gleichen Fragebogen wie die
Experimentalgruppe, jedoch ohne die Frage nach der Anstrengung beim Lesen. In den
Instruktionen wurde zusätzlich darauf hingewiesen, dass nicht erwartet wird, dass eine
Vielzahl von Aussagen mit Sicherheit als wahr oder falsch klassifiziert werden kann und
zum Raten aufgefordert, falls sich die Personen nicht entscheiden können.
4.1.4 Material
Wie zuvor bereits beschrieben, kamen in der Experimentalgruppe drei Texte zur
Anwendung. Alle stammten aus der Frankfurter Allgemeinen Zeitung. Zur Bestimmung der
Lesbarkeit der Texte wurde der Flesch-Index (FI) (Flesch, 1948) verwendet. Für die
deutsche Sprache gibt es eine korrigierte Formel nach Amstad (1978). Der FI kann Werte
von 0 (sehr schwer zu lesen) bis zu 100 (sehr leicht zu lesen) annehmen. In die Berechnung
gehen die durchschnittliche Satzlänge sowie die durchschnittliche Silbenzahl pro Wort ein.
Der Text zur Messung der SLG (Lohse, 18. März 2019) war 426 Wörter lang und
thematisierte deutsche Parteipolitik. Der FI beträgt bei diesem Text 48. Der Einlesetext
(Heunemann, 15. März 2019) handelte von der Unternehmenspolitik deutscher Banken. Der
erste Teil war 302 Wörter lang und wies einen FI von 57 auf, der zweite Teil bestand aus
342 Wörtern mit einem FI von 52. Der Haupttext (Kermani, 19. Oktober 2015) beschrieb
die politische und religiöse Situation in Syrien und damit zusammenhängende
Einzelschicksale. Teil 1 mit 3157 Wörtern wies einen FI von 52 auf, der 3193 Wörter lange
Teil 2 einen FI von 54.
Experiment
23
Der Fragebogen für die Experimentalgruppe bestand pro Block aus einer Single-Item Scale
zur Erfassung der subjektiv empfundenen Anstrengung beim Lesen sowie 30 Fragen zum
wortwörtlichen Textverständnis. Auf das Item „Als wie anstrengend empfanden Sie das
Lesen des [ersten/zweiten] Teils?“ konnte mit „1 – gar nicht“, „2 – etwas“, „3 – mittel“, „4
– deutlich“ und „5 – sehr“ geantwortet werden. Ein ausführlicher Fragebogen wie der
NASA-TLX (Hart & Staveland, 1988) wurde aus Zeitgründen nicht administriert. Die
30 Aussagen pro Block bezogen sich direkt auf den Haupttext und sollten als „wahr“ oder
„falsch“ bewertet werden. So war zum nachfolgenden Textabschnitt
Diese Müdigkeit, das war auch ein starker, vielleicht mein stärkster Eindruck von Pater
Jacques - es war die Müdigkeit eines Menschen, der mehr als nur eingesehen, nämlich
bejaht hatte, dass es Erholung vielleicht erst im nächsten Leben gibt, die Müdigkeit eines
Arztes und Feuerwehrmannes auch, der sich seine Kräfte einteilt, wenn die Not
überhandnimmt (Kermani, 19. Oktober 2015, S. 10).
die entsprechende Aussage „Jacques Mourad glaubt, dass es auch im nächsten Leben keine
Erholung gibt.“. In diesem Fall ist sie als „falsch“ zu bewerten. Die Reihenfolge wurde
innerhalb der Blöcke für jede Person randomisiert, um die Anwendung von Ratestrategien
zu minimieren (Di Nocera et al., 2018; Ricciardi & Di Nocera, 2017).
4.2 Analyse
4.2.1 Eye-Tracking Daten
Erster Schritt in der Analyse war die Glättung (smoothing) der Pupillendaten nach
Mathôt (2013) mit einem Hanningfilter der Größe 11. Lidschlüsse wurden nach
Mathôt (2013) durch cubic splines interpoliert, aber statt durch die Verwendung des
Geschwindigkeitsprofils in dieser Analyse dann erkannt, wenn die Pupillengröße 0 wurde.
Zeiträume 100 ms zuvor und danach wurden ebenfalls als Augenblinzeln verstanden, da sich
Unregelmäßigkeiten des PD bereits zeigen, bevor der PD den Wert 0 annimmt. Mehrere
Lidschlüsse hintereinander wurden zusammen interpoliert, wenn der Abstand zwischen
ihnen weniger als 300 ms betrug (Abb. 3).
Experiment
24
Abbildung 3. Spline-Interpolation (rot) von Lidschlägen nach Mathôt (2013). Beispiel einer Abfolge
von Lidschlägen einer Person. Lidschläge sind durch Pupillengrößen gleich oder nahe 0
gekennzeichnet. Der rote Bereich markiert den Abschnitt, in der die Interpolation vorgenommen
wurde. Die schwarze Linie stellt die mit dem Hanningfilter der Größe 11 geglätteten Daten dar. Diese
Abbildung wurde mit dem ggplot2 Package in R erstellt (Wickham, 2016; R Core Team, 2019).
Für jeden Block wurde dann die durchschnittliche Pupillengröße in der Baseline
berechnet. Hierfür wurden die ersten drei Sekunden nicht verwendet, um eine
Konfundierung mit dem Pupillenlichtreflex beim Übergang von der Instruktion zum Lesen
im Spritz Modus zu vermeiden. Da beide Baselines und Haupttexte durch die
unterschiedliche Geschwindigkeit, aber ähnliche Anzahl von Wörtern zeitlich
unterschiedlich lang waren, wurden zwei Analysen durchgeführt.
Die erste Analyse setzt sowohl Baseline und Haupttext auf die gleiche zeitliche
Länge. Das bedeutet, dass die Baseline und der Haupttext des längeren Blocks auf die Länge
der Baseline und des Haupttextes des kürzeren Blocks gekürzt wurden. Im Anschluss wurde
pro Person der Median des PD in der Baseline vom Median des PD des Haupttextes
abgezogen (Mathôt et al., 2018).
Die zweite Analyse berücksichtigt statt der unterschiedlichen Zeitdauer der Blöcke
die Anzahl der Textelemente pro Block. Deshalb wurden sowohl von der Baseline als auch
vom Haupttext in beiden Blöcken die gesamte Länge (außer der ersten drei Sekunden)
genutzt. Auch hier wird pro Person der Median des PD der Baseline und des Haupttextes
berechnet und pro Block vom letzteren ersterer abgezogen (Mathôt et al., 2018).
Da die Differenzen zwischen den Geschwindigkeitsstufen in beiden Analysen nach
visueller Inspektion und der Berechnung des Shapiro-Wilk Tests nicht der Normalverteilung
folgen, wurde der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test gerechnet.
Experiment
25
4.2.2 Subjektive Daten
Für die Überprüfung des Effektes der Präsentationsgeschwindigkeit auf die Single-Item
Scale zur Anstrengung beim Lesen wurden die Werte in der schnelleren Bedingung mit
den Werten in der langsameren Bedingung verglichen. Der Vergleich erfolgt aufgrund der
ordinalskalierten Daten mit dem Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test.
4.2.3 Textverständnis
Für das Textverständnis wurden in der Experimental- und Kontrollgruppe pro Person und
Block die Anzahl der richtig beantworteten Fragen erfasst. Um für eine unterschiedliche
Schwierigkeit der Aussagen zwischen den Testteilen sowie die Ratewahrscheinlichkeit unter
Berücksichtigung des Vorwissens zu kontrollieren, wurden die in der Kontrollgruppe
erhobenen Werte für jeden Teil des Fragebogens gemittelt. Diese mittlere Anzahl richtig
klassifizierter Fragen aus der Kontrollgruppe wurden von den Ergebnissen der Probanden
aus der Experimentalgruppe abgezogen, sodass jeder Wert aus der Experimentalgruppe für
die Anzahl der über Ratewahrscheinlichkeit und Vorwissen hinausgehend korrekt
bewerteten Aussagen steht. Der Effekt der Präsentationsgeschwindigkeit wurde dann mit
Hilfe eines t-Tests für abhängige Stichproben auf statistische Signifikanz getestet.
4.2.4 Anzahl und Dauer der Pausen
Zur explorativen Erklärung der Befunde zum PD wurden die durchschnittliche Anzahl und
die summierte Dauer der Pausen pro 100 Sekunden in Abhängigkeit der beiden
Geschwindigkeitsstufen ausgewertet. Post-hoc wurde erwartet, dass in der schnelleren
Bedingung zur Kompensation des höheren kognitiven Prozessaufwandes häufiger Pausen
gemacht werden und diese länger sind. Die Differenzen zwischen den Bedingungen sind
nach Berechnung des Shapiro-Wilk-Tests und visueller Begutachtung nicht normalverteilt,
weshalb der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test zur Anwendung kommt.
4.3 Ergebnisse
Sämtliche Analysen wurden in R Studio (R Core Team, 2019) durchgeführt. Für die
Erstellung nachfolgender Abbildungen wurde das Package ggplot2 (Wickham, 2016)
genutzt.
Experiment
26
4.3.1 Eye-Tracking Daten
Wie zuvor beschrieben wurden zwei Analysen durchgeführt. In der Analyse 1, in der die
Baseline und der Haupttext zwischen den Blöcken auf die gleiche Länge gebracht wurden,
ergab sich entgegen der Erwartungen kein signifikanter Unterschied im baselinekorrigierten
PD in Pixeln zwischen der langsamen (Mdn = −70.12) und schnellen
Textdarbietungsgeschwindigkeit (Mdn = −42.87), p = .658, r = −.07 (Abb. 4A). Analyse 2
nutzte die volle Länge der Baseline und des Haupttextes und konnte ebenfalls keinen
signifikanten Unterschied im baselinekorrigierten PD in Pixeln zwischen der langsamen
(Mdn = −170.90) und schnellen Textdarbietungsgeschwindigkeit (Mdn = −42.87)
aufzeigen, p = .509, r = −.11 (Abb. 4B).
Abbildung 4. Pupillengröße in Abhängigkeit der Textdarbietungsgeschwindigkeit. A: Analyse 1 (der
längere Hauptteil/die längere Baseline wurde auf die Länge des zeitlich kürzeren Hauptteils/der
zeitlich kürzeren Baseline gekürzt). B: Analyse 2 (die gesamte Länge des Hauptteils und der
Baseline gingen in die Berechnungen ein).
Der Median ist durch die horizontale Linie innerhalb der Box repräsentiert, obere und untere
Grenzen zeigen die mittleren 50 % der Daten (Interquartilbereich). Beide Whisker erstrecken sich
maximal bis zum letzten Datenpunkt innerhalb des 1.5-fachen Interquartilbereichs (Tukeys Boxplot).
Die Punkte repräsentieren die einzelnen Versuchspersonen.
Experiment
27
4.3.2 Subjektive Daten
Für das subjektive Maß der Anstrengung beim Lesen ergaben die Berechnungen, konform
mit der zweiten Hypothese, einen statistisch signifikanten Unterschied in der Bewertung der
Leseanstrengung zwischen der langsamen (Mdn = 2) und schnellen Bedingung (Mdn = 3),
p < .001, r = −.57 (Abb. 5A).
Abbildung 5. Bewertung der Anstrengung (A) und das Textverständnis (B) in Abhängigkeit der
Textdarbietungsgeschwindigkeit. A: Der Median ist durch die horizontale Linie innerhalb der Box
repräsentiert, obere und untere Grenzen zeigen die mittleren 50 % der Daten (Interquartilbereich).
Beide Whisker erstrecken sich maximal bis zum letzten Datenpunkt innerhalb des 1.5-fachen
Interquartilbereichs (Tukeys Boxplot). Die Punkte repräsentieren die einzelnen Versuchspersonen.
B: Das Balkendiagramm zeigt die Anzahl der über die Ratewahrscheinlichkeit und das Vorwissen
hinaus korrekt bewerteten Aussagen des Fragebogens. Die Fehlerbalken repräsentieren
Konfidenzintervalle.
4.3.3 Textverständnis
In der Kontrollgruppe wurde zwischen Teil 1 (M = 17.58, SE = 0.26) und Teil 2 (M = 14.67,
SE = 0.26) des Fragebogens ein statistisch signifikanter Unterschied in der Anzahl richtiger
Antworten festgestellt, t(44) = 5.66, p < .001, r = .65.
Nach Subtraktion der Mittelwerte der Kontrollgruppe von den korrekten Aussagen
in der Experimentalgruppe wurde der Effekt der Textdarbietungsgeschwindigkeit auf das für
Ratewahrscheinlichkeit und Vorwissen kontrollierte wortwörtliche Leseverständnis auf
Experiment
28
statistische Signifikanz geprüft. Die Analyse zeigte getreu der Erwartungen, dass in der
langsamen Bedingung signifikant mehr Aussagen korrekt als wahr oder falsch bewertet
wurden (M = 7.01, SE = 0.28) als in der schnellen Textdarbietungsgeschwindigkeit
(M = 4.57, SE = 0.28), t(35) = 4.37, p < .001, r = .59 (Abb. 5B).
4.3.4 Anzahl und Dauer der Pausen
Die Ergebnisse dieser explorativen Analyse stützen die Annahme, dass die
Textpräsentationsgeschwindigkeit einen Einfluss auf die Pausen hat. Die Pausen in der
schnelleren Bedingung pro 100 Sekunden waren länger (Mdn = 0.58) als in der langsamen
Bedingung (Mdn = 0), p < .05, r = −.39 (Abb. 6A). Auch die Anzahl der Pausen pro 100
Sekunden war in der schnelleren Bedingung höher (Mdn = 0.17) als in der langsamen
Bedingung (Mdn = 0), p < .01, r = −.51 (Abb 6B).
Abbildung 6. Explorative Analyse der Dauer und Anzahl der Pausen in Abhängigkeit von der
Textpräsentationsgeschwindigkeit. A: Boxplot der Pausendauer pro 100 Sekunden. In der schnellen
Bedingung ist ein Datenpunkt aus Platzgründen nicht sichtbar. Dieser Datenpunkt nimmt einen Wert
von 16.47 s an. B: Boxplot zur Anzahl der Pausen pro 100 Sekunden. In der schnellen Bedingung
ist ein Datenpunkt aus Platzgründen nicht sichtbar. Dieser Datenpunkt nimmt einen Wert von
9.47 Pausen an.
Der Median ist durch die horizontale Linie innerhalb der Box repräsentiert, obere und untere
Grenzen zeigen die mittleren 50 % der Daten (Interquartilbereich). Beide Whisker erstrecken sich
maximal bis zum letzten Datenpunkt innerhalb des 1.5-fachen Interquartilbereichs (Tukeys Boxplot).
Die Punkte repräsentieren die einzelnen Versuchspersonen.
Experiment
29
4.4 Diskussion
Die gesammelten Daten zum PD liefern keine Evidenz für die erste Hypothese, nach der sich
der angenommene höhere kognitive Prozessaufwand in der schnelleren Bedingung in einem
größeren PD zeigen sollte.
Hingegen gab es einen deutlichen Effekt der Textdarbietungsgeschwindigkeit im
subjektiven Maß zur Anstrengung beim Lesen: Wie erwartet wurde die schnellere
Bedingung als anstrengender empfunden. Die zweite Hypothese konnte also durch die Daten
unterstützt werden.
Die dritte Hypothese ließ ein geringeres wortwörtliches Textverständnis bei einer
höheren Textdarbietungsgeschwindigkeit erwarten. Die Untersuchung konnte zeigen, dass
im Mittel in der schnelleren Bedingung weniger Aussagen korrekt bewertet wurden als in
der langsameren Bedingung.
Die Befunde zur Leseanstrengung und zum Textverständnis sind im Einklang: Eine
höhere Geschwindigkeit wird subjektiv als anstrengender empfunden. Dies findet im
geringeren wortwörtlichen Textverständnis Ausdruck. Bezogen auf den PD wurde jedoch
keine korrespondierende Veränderung sichtbar.
Nach der adaptive-gain theory (Aston-Jones & Cohen, 2005) würde man unter der
Voraussetzung einer als nützlich bewerteten Aufgabe eine Vergrößerung des PD bei der
schnellen Textpräsentationsgeschwindigkeit aufgrund der erhöhten phasischen Aktivität des
LC erwarten. Wird die Tätigkeit aber aufgrund geringen Erfolgs oder geringer Belohnung
als nicht nützlich bewertet, wird durch das ventrale Aufmerksamkeitssystem die Suche nach
Handlungsalternativen begünstigt (tonischer Modus, erhöhter PD) oder die Versuchsperson
kehrt zurück in den Ruhemodus (geringe tonische LC Aktivität und geringer PD). Die hier
ausgewerteten Daten zeigen jedoch ein Muster, dass nicht zu diesen Erwartungen passt, da
sich der PD in beiden Bedingungen nicht signifikant unterscheidet.
Möglicherweise konnte experimentell keine Steigerung des tatsächlichen kognitiven
Prozessaufwandes erreicht werden. Waren die Versuchsteilnehmer nicht motiviert genug
oder bereits an ihrer Kapazitätsgrenze, würden sie die doppelt so schnelle Abfolge der
Wörter weniger engagiert verfolgen oder weniger erfolgreich verarbeiten. Wäre dies der
Fall, würde man nach Kahnemans Theorie (1973) in der schnelleren Bedingung keine
weitere Steigerung des PD erwarten, da die Ressourcen bereits erschöpft sind und sich die
schnellere Textdarbietungsgeschwindigkeit nicht mehr durch eine höhere
Verarbeitungsleistung kompensieren lässt. In der schnelleren
Experiment
30
Textdarbietungsgeschwindigkeit würde sich dann eine geringere Textverständnisleistung
zeigen. Diese würde aus dem Verpassen von Wörtern durch Lidschläge und die oben
beschriebene unvollständige Verarbeitung von Wörtern durch Zeitrestriktionen und damit
der fehlerhafte Aufbau sowie die fehlerhafte Integration von Wörtern in das mentale Modell
des Textes resultieren. Darüber hinaus würde das Lesen als anstrengender empfunden
werden, da die Verarbeitungsleistung nicht mehr ausreichend ist. Diese theoretischen
Ableitungen wären mit den vorliegenden Ergebnissen konform.
Die Post-hoc Analyse der Daten zu den Pausen ergab, dass in der schnelleren
Bedingung signifikant häufiger und länger pausiert wurde. Dieser Effekt kompensiert
möglicherweise den Einfluss des kognitiven Prozessaufwandes auf den PD. Da die
Kernprobleme von Spritz während des RSVP-Flows (keine parafoveale Vorverarbeitung
möglich, weniger Zeit für die kognitive Verarbeitung von Text und Integration ins mentale
Modell des Textes) von zusätzlichen und längeren Pausen jedoch unberührt bleiben, müssen
Pausen nicht auch Effekte auf die subjektiv wahrgenommene Leseanstrengung und das
wortwörtliche Textverständnis haben. Weiterführende Analysen könnten den Vergleich des
PD in einem bestimmten Zeitraum vor und nach den Pausen einschließen.
Die Unklarheit über das Ergebnis des PD im Zusammenhang mit den neuronalen
Grundlagen der Pupillenerweiterung ist unter anderem Konsequenz der Analyse als ein Teil
der Limitationen dieser Arbeit. Die in dieser Arbeit vollzogene Analyse nutzte den Median
und reduzierte dabei die enorme Datenmenge pro Person auf einen einzigen Datenpunkt.
Das führt dazu, dass zahlreiche Informationen über den kurz- und langfristigen zeitlichen
Verlauf verloren gehen. Die Varianz in den Daten über den hier gewählten Zeitraum ist groß.
Klassische Studien, die Pupillometrie nutzten, zeichneten Daten über einen deutlich
kürzeren Zeitraum auf. Erfolgt eine Datenauswertung und -reduzierung über so lange
Zeiträume wie in dieser Untersuchung, haben Einflüsse wie beispielsweise Müdigkeit
möglicherweise einen größeren Effekt auf den Median pro Person als der kognitive
Prozessaufwand. Deshalb können Analysen, die die Veränderung des PD über die Zeit
einbeziehen, zu genaueren Ergebnissen und detaillierteren Interpretationen kommen. Diese
gehen jedoch über den Rahmen dieser Arbeit hinaus.
Eine weitere Einschränkung dieser Untersuchung hat ihre Ursache im Design des
Experiments. Die Pupillenbaseline wurde vor dem Einlesetext erhoben und befindet sich
deshalb nicht direkt vor dem ausgewerteten Haupttext, sondern in einigem zeitlichen
Abstand zu ihm. Bevor der Haupttext erhoben wurde, folgten zwischen Baseline und
Haupttext zwei Instruktionsbildschirme. Unabdingbar haben diese eine andere Helligkeit als
Experiment
31
das Lesen im Spritz Modus. Der PD passt sich jedoch auch als Folge der Lichtveränderungen
an. Die Effekte, die die Helligkeitsunterschiede und die Zeit zwischen Baseline und
Haupttext auf die Ergebnisse haben, sind nicht überschaubar und sollten in weiteren
Untersuchungen berücksichtigt werden.
Zur Erfassung der wahrgenommenen Anstrengung beim Lesen wurde eine
Single-Item-Scale angewendet. Sie muss nicht zwangsläufig mit dem tatsächlichen
kognitiven Prozessaufwand zusammenhängen. Denkbar ist ebenso, dass in das
Ankreuzverhalten neben sozialer Erwünschtheit die erwartete Anstrengung beim schnelleren
Lesen einging.
Das wortwörtliche Textverständnis nach Basaraba et al. (2013) wurde mit einem
Fragebogen erhoben. Daher können die vorliegenden Daten nur in Bezug auf eben diese Art
des Textverständnisses ausgewertet werden und erlauben keine Aussagen zum
elaborierteren Textverständnis (inferentielles; evaluatives). Da einige Studien zwar die
Verständnisleistung bei unterschiedlichen RSVP Stufen gemessen haben, aber die Art des
Verständnisses nicht explizit benennen (Di Nocera, Ricciardi, & Juola, 2018;
Juola et al., 1982; Potter et al., 1980; Ricciardi & Di Nocera, 2017), können die Ergebnisse
nur mit den Studien von Benedetto et al. (2015) sowie Boo und Conklin (2015) verglichen
werden. Ein Ergebnis beider Studien war, dass insbesondere das wortwörtliche Verständnis
bei Spritz (250 wpm) im Vergleich zu traditionellem Lesen (Benedetto et al., 2015) und bei
höheren Textpräsentationsgeschwindigkeiten (Boo & Conklin, 2015) eingeschränkt war.
Dies entspricht den hier vorliegenden Ergebnissen. Dennoch besteht ebenso wie in der
Auswertung des PD das Problem, dass sich die Anzahl der Fragen zwar auf eine ähnliche
Menge Text beziehen, jedoch die zeitliche Dauer der Texte unterschiedlich war. Je nach
Perspektive kann dies als Kritikpunkt gesehen werden. Bezogen auf das Textverständnis
wird in dieser Arbeit die Anwenderperspektive eingenommen. Bei schnellerem Lesen soll
Zeit eingespart werden. Unabhängig von der Zeitdauer war hier von Interesse, ob bei
ähnlicher Textmenge gleich viele Fragen richtig beantwortet werden konnten.
Allgemein ist anzunehmen, dass die unterschiedliche Pausendauer und -anzahl in den
Geschwindigkeitsbedingungen die gefundenen Effekte beeinflusst hat. Aus
Anwendungsperspektive ist es zwar richtig, die Hypothesen unter praxisnahen Bedingungen
zu testen. Ist jedoch das Ziel der Studie, die alleinigen Auswirkungen der
Textpräsentationsgeschwindigkeit auf die abhängigen Variablen zu untersuchen, sollten die
Pausen im Experiment vorgegeben und kontrolliert werden.
Experiment
32
Die gefundenen Ergebnisse zum Textverständnis und zur subjektiv
wahrgenommenen Anstrengung machen eine Verbesserung der Anwendung
wünschenswert. An dieser Stelle werden daher einige Vorschläge für eine Verbesserung der
Anwendung, basierend auf bisherigen Befunden zur Verarbeitung von Text, gegeben.
Zunächst könnten die Erkenntnisse zur Wortfrequenz berücksichtigt werden: Je höher die
Wortfrequenz in einer Sprache, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie
übersprungen werden (Kliegl et al., 2004). In Spritz wird bisher die Wortlänge
berücksichtigt. Sie hängt exponentiell mit der Wortfrequenz zusammen (Zipf, 1935, zitiert
nach Li, 1992; Sigurd, Eeg-Olofson, & Van Weijer, 2004). In der Anwendung werden
mehrere Wortlängen gruppiert (Wörter der Längen 1 – 7; 8 – 13; > 13) und haben den jeweils
gleichen Effekt auf die Präsentationsdauer eines Wortes. Der Effekt der Wortlänge auf die
Präsentationsdauer in der Anwendung verläuft linear (Maurer et al., 2014), müsste aber für
die Berücksichtigung der Wortfrequenz exponentiell verlaufen (längere und damit
niedrigfrequente Wörter müssten deutlich länger präsentiert werden). Eine feinstufigere
Anpassung der Präsentationsdauern würde eine bessere Annäherung an die
Verarbeitungsvorgänge erlauben.
Als Trennungskriterium wird die Wortlänge von 13 angegeben: Wörter, die länger
als 13 Buchstaben sind, sollen getrennt und nacheinander präsentiert werden. Die
Leseforschung hat gezeigt, dass Wörter innerhalb der Wortidentifizierungsspanne von
sieben bis acht Buchstaben vollständig verarbeitet werden können (Legge et al., 1997;
Rayner, 1998; Underwood & McConkie, 1982). Bereiche außerhalb dieser Spanne triggern
Refixationen (Hyönä, 2012). Deshalb wird vorgeschlagen, bereits kürzere Wörter zu
trennen, um die Initiierung von Refixationen und das anschließende Refixieren der OVP zu
vermeiden.
Um parafoveale Informationen nutzbar zu machen, könnte ggf. der Wortanfang des
nächsten Wortes (Wort n + 1) bis zum Ende der perceptual span bereits beim derzeit
präsentierten Wort (Wort n) sichtbar sein. Das Wort n + 1 könnte auch mit geringerem
Kontrast dargestellt werden, um Ablenkung zu verhindern. Welche Effekte diese
Präsentationsweise jedoch auf das Generieren von Sakkaden hat, müsste vor der
Implementierung untersucht werden.
Schlussfolgerungen
33
Schlussfolgerungen
Diese Arbeit untersuchte die Versprechen, die Spritz hoffnungsvollen Lesern, welche
schnell große Textmengen bewältigen möchten, gibt. Dazu zählen ein mindestens ebenso
hohes Leseverständnis wie bei normalem Lesen (Spritz, 2018a) sowie ein effizientes,
fokussiertes und dennoch entspanntes Lesen (Spritz, 2018b). Darüber hinaus war es Ziel der
Arbeit, zu überprüfen, ob der kognitive Prozessaufwand bei der Verarbeitung einer größeren
Menge an Informationen pro Zeiteinheit messbar höher ist. Für die Untersuchung von Spritz
wurde, soweit dem Autor bekannt, erstmals die Pupillometrie angewendet.
Der Vorteil von Spritz ist, dass zahlreiche Kenntnisse aus der Leseforschung in einem
Speed Reading Angebot implementiert werden. Dies macht die Anwendung seriöser als
andere Angebote, die beispielsweise in Webinaren, Seminaren oder mit Softwaretrainings
die Regressionen oder die innere Sprache unterdrücken oder auch die Lesespanne erweitern
wollen (Brozo & Johns, 1986; Rayner et al., 2016; Stiftung Warentest, März 2017). Eine
weitere positive Eigenschaft von Spritz ist, dass es eine gute Möglichkeit darstellt, Text auf
kleineren Displays, wie etwa Smartwatches, lesbar zu gestalten, unabhängig von der
Funktion des Speed Readings.
In der vorliegenden Arbeit wurden nicht nur die wissenschaftlichen Befunde
aufgeführt, die die Grundlage von Spritz bilden, sondern auch Erkenntnisse, die das
Funktionsprinzip dieser Anwendung hinterfragen. Wesentlich sind die Arbeiten zum
preview benefit, die zeigen, dass Informationen aus der Parafovea bereits eine
Vorverarbeitung der folgenden Wörter auf unterschiedlicher Ebene begünstigen
(Pollatsek et al., 1992; Balota et al., 1985; Hohenstein & Kliegl, 2014), welche durch Spritz
unmöglich wird. Darüber hinaus ist die Zeit, die pro Wort für die Verarbeitung zur
Verfügung steht, nicht vom Leser bestimmbar. Bei hohen Geschwindigkeiten kann dies zu
unvollständigen Textrepräsentationen (Rayner et al., 2016; Zwaan & Radvansky, 1998) und
damit schlechtem Verständnis führen. Verschiedene weitere Befunde zur visuellen Fatigue
(Benedetto et al., 2015; Rosenfield, 2011) und zum Nutzen von Sakkaden (Irwin, 1998;
Rayner et al., 2016) in Kapitel eins und zwei erlauben eine kritische Auseinandersetzung mit
der Anwendung und ließen erwarten, dass es illusorisch ist, anzunehmen, dass schnelleres
Lesen ohne einen Mehraufwand und/oder Verluste in der Textverständnisleistung möglich
ist.
Dies sollte in dieser Arbeit empirisch geprüft werden. Wie erwartet konnte Evidenz
dafür gesammelt werden, dass die Verdoppelung der Lesegeschwindigkeit zu einer
Schlussfolgerungen
34
Erhöhung der subjektiv wahrgenommenen Leseanstrengung führt und darüber hinaus das
wortwörtliche Textverständnis schlechter ist. Vermutete Unterschiede im kognitiven
Prozessaufwand, operationalisiert durch den PD, konnten nicht bestätigt werden. Ursachen
hierfür wurden einerseits in den angewendeten statistischen Methoden, andererseits in
theoretischen Überlegungen gesehen. Die Verarbeitungskapazitätsgrenze könnte erreicht
worden sein und daher wurde das Lesen als anstrengender empfunden, das wortwörtliche
Textverständnis schlechter und kein Unterschied im PD in der schnelleren Bedingung
gefunden. Viele Probanden teilten im Anschluss an das Experiment mit, sich während des
Lesens passiv gefühlt zu haben, da sie immer an dieselbe Position schauen sollten. Eine
treffende Formulierung findet sich in einem Interview von Burke (12. März 2014): „I don’t
have to constantly refocus, it’s just slamming it into my brain“.
Hierneben wurde auch das Verbesserungspotential dieser Anwendung diskutiert. Das
dezente Präsentieren des nächsten Wortes, um den preview benefit zu nutzen, eine
verbesserte Worttrennung, die Erkenntnisse über die Länge der Wortidentifizierungsspanne
berücksichtigt, sowie das Einbeziehen der Wortfrequenz in die Berechnung der
Präsentationsdauer eines Wortes sind Möglichkeiten, um eventuell ein höheres Maß an
Komfort sowie ein besseres Leseverständnis zu erreichen.
Literaturverzeichnis
35
Literaturverzeichnis
Ahern, S., & Beatty, J. (1979). Pupillary responses during information processing vary with
Scholastic Aptitude Test scores. Science, 205(4412), 1289-1292.
Alnaes, D., Sneve, M. H., Espeseth, T., Endestad, T., van de Pavert, S. H. P., & Laeng, B.
(2014). Pupil size signals mental effort deployed during multiple object tracking
and predicts brain activity in the dorsal attention network and the locus coeruleus.
Journal of Vision, 14(4), 1–20.
Amstad, T. (1978). Wie verständlich sind unsere Zeitungen?. Studenten-Schreib-Service.
Arnsten, A., & Li, B. (2004). Neurobiology of executive functions: Catecholamine
influences on prefrontal cortical functions. Biological Psychiatry. 57(11), 1377 –
1387.
Aston-Jones, G., & Cohen, J. D. (2005). An Integrative Theory of Locus Coeruleus-
Norepinephrine Function: Adaptive Gain and Optimal Performance. Annual
Review of Neuroscience, 28(1), 403–450.
Baddeley, A. D. (1979). Working memory and reading. In Processing of visible
language (pp. 355-370). Springer, Boston, MA.
Balota, D. A., Pollatsek, A., & Rayner, K. (1985). The interaction of contextual constraints
and parafoveal visual information in reading. Cognitive Psychology, 17(3), 364–
390.
Basaraba, D., Yovanoff, P., Alonzo, J., & Tindal, G. (2013). Examining the structure of
reading comprehension: do literal, inferential, and evaluative comprehension truly
exist? Reading and Writing, 26(3), 349–379.
Beatty, J. (1982). Task-evoked pupillary responses, processing load, and the structure of
processing resources. Psychological bulletin, 91(2), 276.
Beatty, J., & Lucero-Wagoner, B. (2000). The pupillary system. In J. T. Cacioppo, L. G.
Tassinary, & G. G. Berntson (Eds.), Handbook of psychophysiology., 2nd ed.
(pp. 142–162). New York, NY: Cambridge University Press.
Benedetto, S., Carbone, A., Pedrotti, M., Le Fevre, K., Bey, L. A. Y., & Baccino, T. (2015).
Rapid serial visual presentation in reading: The case of Spritz. Computers in Human
Behavior, 45, 352–358.
Boo, Z., & Conklin, K. (2015). The impact of Rapid Serial Visual Presentation (RSVP) on
reading by nonnative speakers. Journal of Second Language Teaching &
Research, 4(1), 111-129.
Literaturverzeichnis
36
Brainard, D. H. (1997) The Psychophysics Toolbox, Spatial Vision 10:433-436.
Briand, L. A., Gritton, H., Howe, W. M., Young, D. A., & Sarter, M. (2007). Modulators in
concert for cognition: Modulator interactions in the prefrontal cortex. Progress in
Neurobiology, 83(2), 69–91.
Brysbaert, M. (2019.). How many words do we read per minute? A review and meta-analysis
of reading rate. https://doi.org/10.31234/osf.io/xynwg
Brysbaert, M., Drieghe, D., Vitu, F. (2005). Word skipping: Implications for theories of eye
movement control in reading. In G. Underwood (Ed.), Cognitive Processes in Eye
Guidance. (pp. 53-77). New York: Oxford University Press.
Brozo, W. G., Johns, J. L. (1986). A Content and Critical Analysis of 40 Speed Reading
Books. Journal of Reading, 30(3), 242-247.
Burke, S. [CNN Business]. (12. März 2014). Speed Reading at 1,000 words a minute.
[Video] Abgerufen am 12.09.2019 von www.youtube.com/watch?v=0E12us41df0
Colligan, L., Potts, H. W. W., Finn, C. T., & Sinkin, R. A. (2015). Cognitive workload
changes for nurses transitioning from a legacy system with paper documentation to
a commercial electronic health record. International Journal of Medical
Informatics, 84(7), 469–476.
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(1), 204.
Corbetta, M., Patel, G., & Shulman, G. L. (2008). The Reorienting System of the Human
Brain: From Environment to Theory of Mind. Neuron, 58(3), 306–324.
Di Nocera F., Ricciardi, O., & Juola, J. F. (2018). Rapid serial visual presentation:
degradation of inferential reading comprehension as a function of speed.
International Journal of Human Factors and Ergonomics, 5 (4), 293–303.
Dux, P. E., & Marois, R. (2009). The attentional blink: A review of data and theory.
Attention, Perception & Psychophysics, 71(8), 1683–1700.
Einhäuser, W. (2017). The Pupil as Marker of Cognitive Porcesses. In Zhao, Q. (Ed.),
Computational and Cognitive Neuroscience of Vision (S. 141 -169). Singapur:
Springer Science+Business Media.
Engbert, R., & Krügel, A. (2010). Readers Use Bayesian Estimation for Eye Movement
Control. Psychological Science, 21(3), 366–371.
Literaturverzeichnis
37
Evinger, C., Manning, K. A., Pellegrini, J. J., Basso, M. A., Powers, A. S., & Sibony, P. A.
(1994). Not looking while leaping: the linkage of blinking and saccadic gaze
shifts. Experimental brain research, 100(2), 337-344.
Flesch, R. (1948). A new readability yardstick. Journal of Applied Psychology, 32(3), 221–
233.
Franklin, M. S., Broadway, J. M., Mrazek, M. D., Smallwood, J., & Schooler, J. W. (2013).
Window to the Wandering Mind: Pupillometry of Spontaneous Thought While
Reading. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 66(12), 2289–2294.
Goldinger, S. D., & Papesh, M. H. (2012). Pupil Dilation Reflects the Creation and Retrieval
of Memories. Current Directions in Psychological Science, 21(2), 90–95.
Grainger, J., Rey, A., & Dufau, S. (2008). Letter perception: from pixels to pandemonium.
Trends in Cognitive Sciences, 12(10), 381–387.
Gupta, P. (2009). A computational model of nonword repetition, immediate serial recall, and
nonword learning. In A. Thorn, & M. Page (Eds.), Interactions between short-term
and long-term memory in the verbal domain, (pp. 108-135). Hove: Psychology
Press.
Hart, S. G., & Staveland, L. E. (1988). Development of NASA-TLX (Task Load Index):
Results of Empirical and Theoretical Research. In Advances in Psychology (Bd. 52,
pp. 139–183).
Heister, J., Würzner, K. M., Bubenzer, J., Pohl, E., Hanneforth, T., Geyken, A., & Kliegl, R.
(2011). dlexDB–eine lexikalische Datenbank für die psychologische und
linguistische Forschung. Psychologische Rundschau.
Hess, E. H., & Polt, J. M. (1964). Pupil Size in Relation to Mental Activity during Simple
Problem-Solving. Science, 143(3611), 1190–1192.
Heunemann, F. (15. März 2019). Von der Dresdner Bank ist fast nichts geblieben.
Frankfurter Allgemeine Zeitung, S. 33.
Hirotani, M., Frazier, L., & Rayner, K. (2006). Punctuation and intonation effects on clause
and sentence wrap-up: Evidence from eye movements. Journal of Memory and
Language, 54(3), 425–443.
Hohenstein, S., & Kliegl, R. (2014). Semantic preview benefit during reading. Journal of
Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 40(1), 166–190.
Hyönä, J. (2012). The Role of Visual Acuity and Segmentation Cues in Compound Word
Identification. Frontiers in Psychology, 3, 1-8.
Literaturverzeichnis
38
Irwin, D. E. (1998). Lexical processing during saccadic eye movements. Cognitive
Psychology, 36(1), 1-27.
Jobard, G., Vigneau, M., Simon, G., & Tzourio-Mazoyer, N. (2011). The weight of skill:
Interindividual variability of reading related brain activation patterns in fluent
readers. Journal of Neurolinguistics, 24(1), 113–132.
Joshi, S., Li, Y., Kalwani, R. M., & Gold, J. I. (2016). Relationships between Pupil Diameter
and Neuronal Activity in the Locus Coeruleus, Colliculi, and Cingulate Cortex.
Neuron, 89(1), 221–234.
Juola, J. F., Ward, N. J., & McNamara, T. (1982). Visual search and reading of rapid serial
presentations of letter strings, words, and text. Journal of Experimental
Psychology: General, 111(2), 208.
Just, M. A., & Carpenter, P. A. (1980). A theory of reading: From eye fixations to
comprehension. Psychological review, 87(4), 329.
Just, M. A., & Carpenter, P. A. (1993). The intensity dimension of thought: Pupillometric
indices of sentence processing. Canadian Journal of Experimental
Psychology/Revue Canadienne de Psychologie Expérimentale, 47(2), 310–339.
Kahneman, D. (1973). Attention and effort. Englewood Cliffs, N.J: Prentice-Hall.
Kahneman, D., & Beatty, J. (1966). Pupil diameter and load on
memory. Science, 154(3756), 1583-1585.
Kahneman, D., & Beatty, J. (1967). Pupillary responses in a pitch-discrimination
task. Perception & Psychophysics, 2(3), 101-105.
Kahneman, D., Tursky, B., Shapiro, D., & Crider, A. (1969). Pupillary, heart rate, and skin
resistance changes during a mental task. Journal of Experimental Psychology,
79(1), 164–167.
Kermani, N. (19. Oktober 2015). Jacques Mourad und die Liebe in Syrien. Frankfurter
Allgemeine Zeitung, S. 10.
Kleiner M, Brainard D, Pelli D, 2007, “What’s new in Psychtoolbox-3?” Perception 36
ECVP Abstract Supplement.
Kliegl, R., Grabner, E., Rolfs, M., & Engbert, R. (2004). Length, frequency, and
predictability effects of words on eye movements in reading. European Journal of
Cognitive Psychology, 16(1–2), 262–284.
Klingner, J., Kumar, R., & Hanrahan, P. (2008). Measuring the task-evoked pupillary
response with a remote eye tracker. In Proceedings of the 2008 symposium on Eye
tracking research & applications (pp. 69-72). ACM.
Literaturverzeichnis
39
Kret, M. E., & Sjak-Shie, E. E. (2019). Preprocessing pupil size data: Guidelines and code.
Behavior Research Methods, 51(3), 1336–1342.
Kuperman, V., Dambacher, M., Nuthmann, A., & Kliegl, R. (2010). The effect of word
position on eye-movements in sentence and paragraph reading. Quarterly Journal
of Experimental Psychology, 63(9), 1838–1857.
Legge, G. E., Ahn, S. J., Klitz, T. S., & Luebker, A. (1997). Psychophysics of reading—
XVI. The visual span in normal and low vision. Vision Research, 37(14), 1999-
2010.
Li, W. (1992). Random texts exhibit Zipf's-law-like word frequency distribution. IEEE
Transactions on information theory, 38(6), 1842-1845.
Liversedge, S. P., & Findlay, J. M. (2000). Saccadic eye movements and cognition. Trends
in Cognitive Sciences, 4(1), 6–14.
Lohse, E. (18. März 2019). Von der Basis. Frankfurter Allgemeine Zeitung, S. 10.
Marzi, C., & Pirrelli, V. (2015). A neuro-computational approach to understanding the
mental Lexicon. Journal of Cognitive Science, 16(4), 493-534.
Masson, M. E. J. (1983). Conceptual processing of text during skimming and rapid
sequential reading. Memory & Cognition, 11(3), 262–274.
Mathôt, S. (2013). A simple way to reconstruct pupil size during eye blinks. Abgerufen am
14.07.2019 von www.researchgate.net/publication/236268543_A_simple_way_
to_reconstruct_pupil_size_during_eye_blinks
Mathôt, S., Fabius, J., Van Heusden, E., & Van der Stigchel, S. (2018). Safe and sensible
preprocessing and baseline correction of pupil-size data. Behavior Research
Methods, 50(1), 94–106.
MATLAB. (2019). The Mathworks, Inc. Natick, Massachusetts, United States.
Maurer, M. S., Klein, M., & Waldman, F. A. (2014). U.S. Patent No. 8,903,174.
Washington, DC: U.S. Patent and Trademark Office.
McClelland, J. L., & Rumelhart, D. E. (1981). An interactive activation model of context
effects in letter perception: I. An account of basic findings. Psychological
review, 88(5), 375.
McConkie, G. W., Kerr, P. W., Reddix, M. D., & Zola, D. (1988). Eye movement control
during reading: I. The location of initial eye fixations on words. Vision Research,
28(10), 1107–1118.
McConkie, G. W., & Rayner, K. (1976). Asymmetry of the perceptual span in reading.
Bulletin of the Psychonomic Society, 8(5), 365–368.
Literaturverzeichnis
40
Michalke, M. (2018). sylly: Hyphenation and Syllable Counting for Text Analysis.
Abgerufen am 16.10.2019 von https://reaktanz.de/?c=hacking&s=sylly
Mitchell, D. C., & Green, D. W. (1978). The effects of context and content on immediate
processing in reading. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 30(4), 609–
636.
Murphy, P. R., O’Connell, R. G., O’Sullivan, M., Robertson, I. H., & Balsters, J. H. (2014).
Pupil diameter covaries with BOLD activity in human locus coeruleus: Pupil
Diameter and Locus Coeruleus Activity. Human Brain Mapping, 35(8), 4140–
4154.
New, B., Ferrand, L., Pallier, C., & Brysbaert, M. (2006). Reexamining the word length
effect in visual word recognition: New evidence from the English Lexicon Project.
Psychonomic Bulletin & Review, 13(1), 45–52.
Nieuwenhuis, S., De Geus, E. J., & Aston-Jones, G. (2011). The anatomical and functional
relationship between the P3 and autonomic components of the orienting response:
P3 and orienting response. Psychophysiology, 48(2), 162–175.
O’Regan, J. K. (1992). Optimal viewing position in words and the strategy-tactics theory of
eye movements in reading. In Eye movements and visual cognition (pp. 333-354).
Springer, New York, NY.
Palinko, O., Kun, A. L., Shyrokov, A., & Heeman, P. (2010). Estimating cognitive load
using remote eye tracking in a driving simulator. Proceedings of the 2010
Symposium on Eye-Tracking Research & Applications - ETRA ’10, 141.
Pelli, D. G. (1997) The VideoToolbox software for visual psychophysics: Transforming
numbers into movies, Spatial Vision, 10, 437-442.
Peng, P., Barnes, M., Wang, C., Wang, W., Li, S., Swanson, H. L., … Tao, S. (2018). A
meta-analysis on the relation between reading and working memory. Psychological
Bulletin, 144(1), 48–76.
Pollatsek, A., Lesch, M., Morris, R. K., & Rayner, K. (1992). Phonological codes are used
in integrating information across saccades in word identification and
reading. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and
Performance, 18(1), 148.
Potter, M. C., & Kroll, J. F. Harris. C.(1980). Comprehension and memory in rapid
sequential reading. Attention and performance VIII, 395-418.
Purves, D. (Ed.). (2018). Neuroscience (Sixth edition). New York: Oxford University Press.
Literaturverzeichnis
41
Rayner, K. (1979). Eye Guidance in Reading: Fixation Locations within Words. Perception,
8(1), 21–30.
Rayner, K. (1998). Eye movements in reading and information processing: 20 years of
research. Psychological bulletin, 124(3), 372.
Rayner, K., Kambe, G., & Duffy, S. A. (2000). The Effect of Clause Wrap-Up on Eye
Movements during Reading. The Quarterly Journal of Experimental Psychology
Section A, 53(4), 1061–1080.
Rayner, K., Pollatsek, A., Ashby, J., & Clifton Jr, C. (2012). Psychology of reading.
Psychology Press.
Rayner, K., Schotter, E. R., Masson, M. E. J., Potter, M. C., & Treiman, R. (2016). So Much
to Read, So Little Time: How Do We Read, and Can Speed Reading Help?
Psychological Science in the Public Interest, 17(1), 4–34.
Rayner, K., Sereno, S. C., Morris, R. K., Schmauder, A. R., & Clifton, C. (1989). Eye
movements and on-line language comprehension processes. Language and
Cognitive Processes, 4(3–4), 21–49.
Rayner, K., Sereno, S. C., & Raney, G. E. (1996). Eye movement control in reading: A
comparison of two types of models. Journal of Experimental Psychology: Human
Perception and Performance, 22(5), 1188–1200.
Rayner, K., Well, A. D., & Pollatsek, A. (1980). Asymmetry of the effective visual field in
reading. Perception & Psychophysics, 27(6), 537–544.
R Core Team (2019). R: A language and environment for statistical computing. R
Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. https://www.R-project.org/.
Ricciardi, O., & Di Nocera, F. (2017). Not so fast: A reply to Benedetto et al. (2015).
Computers in Human Behavior, 69, 381–385.
Rosenfield, M. (2011). Computer vision syndrome: a review of ocular causes and potential
treatments: Computer vision syndrome. Ophthalmic and Physiological Optics,
31(5), 502–515.
Samuels, E., & Szabadi, E. (2008). Functional Neuroanatomy of the Noradrenergic Locus
Coeruleus: Its Roles in the Regulation of Arousal and Autonomic Function Part I:
Principles of Functional Organisation. Current Neuropharmacology, 6(3), 235–
253.
Sara, S. J. (2009). The locus coeruleus and noradrenergic modulation of cognition. Nature
Reviews Neuroscience, 10(3), 211–223.
Literaturverzeichnis
42
Schneider, M., Leuchs, L., Czisch, M., Sämann, P. G., & Spoormaker, V. I. (2018).
Disentangling reward anticipation with simultaneous pupillometry / fMRI.
NeuroImage, 178, 11–22.
Schotter, E. R., Tran, R., & Rayner, K. (2014). Don’t Believe What You Read (Only Once):
Comprehension Is Supported by Regressions During Reading. Psychological
Science, 25(6), 1218–1226.
Sigurd, B., Eeg‐Olofsson, M., & Van Weijer, J. (2004). Word length, sentence length and
frequency–Zipf revisited. Studia Linguistica, 58(1), 37-52.
Spritz. (2016). Why Spritz Works: It’s All About the Alignment of Words. Abgerufen am
15.09.2019 von https://www.spritz.com/why-spritz-works-its-all-about-the-
alignment-of-words
Spritz. (2018a). FAQ. Abgerufen am 15.09.2019 von https://www.spritz.com/faqs
Spritz. (2018b). Spritz Technology. Abgerufen am 21.10.2019 von
https://www.spritz.com/the-science
SR Research. (2017). EyeLink® 1000 Plus Technical Specifications. Abgerufen am
30.05.2019 von https://www.sr-research.com/wp-content/uploads/2017/11/
eyelink-1000-plus-specifications.pdf
Stern, J. A., Walrath, L. C., & Goldstein, R. (1984). The endogenous
eyeblink. Psychophysiology, 21(1), 22-33.
Stiftung Warentest. (März 2015). Schneller erfassen. test. S. 1 – 7.
Szabadi, E. (2012). Modulation of physiological reflexes by pain: role of the locus coeruleus.
Frontiers in Integrative Neuroscience, 6.
Szabadi, E. (2013). Functional neuroanatomy of the central noradrenergic system. Journal
of Psychopharmacology, 27(8), 659–693.
Takeuchi, T., Duszkiewicz, A. J., Sonneborn, A., Spooner, P. A., Yamasaki, M., Watanabe,
M., … Morris, R. G. M. (2016). Locus coeruleus and dopaminergic consolidation
of everyday memory. Nature, 537(7620), 357–362.
Teigen, K. H. (1994). Yerkes-Dodson: A Law for all Seasons. Theory & Psychology, 4(4),
525–547.
Tiffin-Richards, S. P., & Schroeder, S. (2018). The development of wrap-up processes in
text reading: A study of children’s eye movements. Journal of Experimental
Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 44(7), 1051.
Tsukahara, J. S., Harrison, T. L., & Engle, R. W. (2016). The relationship between baseline
pupil size and intelligence. Cognitive Psychology, 91, 109–123.
Literaturverzeichnis
43
Underwood, N. R., & McConkie, G. W. (1985). Perceptual span for letter distinctions during
reading. Reading Research Quarterly, 20(2), 153-162.
van der Meer, E., Beyer, R., Horn, J., Foth, M., Bornemann, B., Ries, J., … Wartenburger,
I. (2010). Resource allocation and fluid intelligence: Insights from pupillometry.
Psychophysiology, 47(1), 158–169.
Vitu, F., O’Regan, J. K., Inhoff, A. W., & Topolski, R. (1995). Mindless reading: Eye-
movement characteristics are similar in scanning letter strings and reading texts.
Perception & Psychophysics, 57(3), 352–364.
Wang, C.-A., & Munoz, D. P. (2015). A circuit for pupil orienting responses: Implications
for cognitive modulation of pupil size. Current Opinion in Neurobiology, 33, 134–
140.
Watanabe, Y., Fujita, T. & Gyoba, J. (1980). Investigation of the Blinking Contigent upon
Saccadic Eye Movement. Tohoku Psychologica Folia, 39(1-4), 121-129.
Westbrook, A., & Braver, T. S. (2015). Cognitive effort: A neuroeconomic approach.
Cognitive, Affective, & Behavioral Neuroscience, 15(2), 395–415.
Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. New York: Springer.
Zwaan, R. A., & Radvansky, G. A. (1998). Situation models in language comprehension and
memory. Psychological bulletin, 123(2), 162.
Eidesstattliche Erklärung
44
Eidesstattliche Erklärung
Ich versichere, dass ich die eingereichte Bachelorarbeit selbständig angefertigt und keine
anderen als die angegebenen Quellen und Hilfsmittel benutzt habe. Passagen der Arbeit, die
dem Wortlaut oder dem Sinn nach anderen Werken entnommen wurden, habe ich unter
genauer Angabe der Quelle deutlich als Zitat kenntlich gemacht. Diese Arbeit war in gleicher
oder ähnlicher Fassung noch nicht Bestandteil einer Studien- oder Prüfungsleistung bzw. lag
einer anderen Prüfungsbehörde bereits vor.
___________________________ _____________________________
Ort, Datum Unterschrift
Einverständniserklärung für die Anwendung von
Plagiatssoftware
Wir informieren Sie darüber, dass bei Abgabe Ihrer Bachelorarbeit eine
Plagiatserkennungssoftware eingesetzt wird, um sicherzustellen, dass Ihre Arbeit gemäß den
Regeln wissenschaftlichen Arbeitens rechtmäßig verfasst wurde. Mit Ihrer Unterschrift
nehmen Sie dies zur Kenntnis und erklären sich damit einverstanden.
___________________________ _____________________________
Ort, Datum Unterschrift
