Modelos mixtos: modelo de cohorte

Marslen-Wilson y Welsh, (1978). En tareas de corrección de errores, una variante del sombreado donde los oyentes deben repetir correctamente palabras que tienen algún fonema cambiado (p. ej., repetir «tragedia» al oír «travedia»), esos errores se corrigen mejor cuando aparecen en la primera sílaba, que cuando surgen en la tercera.
Marslen-Wilson (1987; Marslen-Wilson y Tyler, 1980). Modelo de cohorte de Marslen-Wilson. supone una solución mixta entre los modelos de acceso directo y los de búsqueda serial.
Allopena, Magnuson y Tanenhaus (1998). Los datos demuestran que cuando se oye la palabra beaker (cubeta, vaso de laboratorio), también se activa speaker (hablante).
Jusczyk y Luce (2002). La versión más temprana de la teoría de cohorte presagiaba muchos de los temas de los que se habría de ocupar la investigación sobre el reconocimiento de las palabras habladas en los años venideros. De hecho, muchas cuestiones que dominan actualmente la investigación en este campo tienen sus raíces en ella.

El modelo de cohorte supone una solución mixta entre los modelos de acceso directo y los de búsqueda serial. Lo es en la medida en que postula una secuencia ordenada de etapas, pero en ellas se activan paralela y simultáneamente varios elementos léxicos. Se trata de un modelo concebido únicamente para las palabras habladas.

fig6 06 Modelos mixtos: modelo de cohorte
Modelo de cohorte. A) Algunas de las palabras que forman la cohorte «elefante». B) Porción de la onda acústica de dicha palabra.

El modelo plantea lo siguiente: mientras una persona está escuchando una palabra (p. ej., «elefante»), desde el principio se activan en paralelo un conjunto finito, o «cohorte», de palabras congruentes con los sonidos iniciales, y todas ellas serían inicialmente candidatos léxicos del estímulo. Son representaciones que compiten en el proceso de identificación. Así, al oír la vocal inicial de «elefante» se activarían palabras que empiezan por esa vocal, como «estudio», «ecuador», «elegido», «elefante», etc. A medida que el estímulo va ingresando en el sistema perceptivo, la cohorte inicial se reduce y se van desactivando los candidatos incompatibles con la secuencia de sonidos. Al final sólo queda activo el único candidato coherente («elefante») con esa particular secuencia acústica. El modelo plantea que cada palabra tiene un punto de unicidad, o punto óptimo de reconocimiento, a partir del cual la palabra queda como candidato único y es reconocida sin esperar al final (p. ej., «elefante» tendría su punto de unicidad después de la secuencia «elef»).

Tomado de Pedro R.Montoro

Los resultados sugirieron a Marslen-Wilson que la percepción de una palabra se basa en un continuo estrechamiento del abanico de candidatos posibles hasta alcanzar el punto de unicidad, momento en que se produciría la identificación léxica. Ese punto es diferente para cada palabra, dado que depende de los otros candidatos. Aquí, la información del contexto puede influir acelerando el proceso mediante la eliminación de competidores de la cohorte que son poco congruentes con ese contexto. Compartir la porción inicial de las palabras no es una condición indispensable para que se activen los competidores.


Pese a su enorme impacto teórico, el modelo de cohorte no explica convincentemente algunos efectos empíricos. Dos son sus principales debilidades.

  • Por una parte, cualquier mínima discrepancia del estímulo en sus partes iniciales lo excluiría inmediatamente de la cohorte y su representación no podría ser activada e identificada.
  • El segundo punto débil es que no explica bien el efecto de la frecuencia léxica. ¿Por qué cuando dos palabras comparten la misma porción inicial hasta el punto de unicidad, como «puer/ta» y «puer/to» (ejemplo de Belinchón et al., 1992), se identifica antes la palabra más frecuente («puerta») que la menos frecuente («puerto»).

Referencias

  • Cuetos Vega, González Álvarez, Vega, and Vega, Manuel De. Psicología Del Lenguaje. 2ª Edición. ed. Madrid: Editorial Médica Panamericana, 2020.
  • PDF Profesor tutor Pedro R. Montoro
  • YouTube

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