詞長對中文閱讀眼跳目標選擇的影響：眼動證據 *

仝文任夢雪劉志方馮笑

(1山西師范大學教育科學學院，臨汾041000)

(2杭州師范大學教育學院，杭州311121)

1 引言

在閱讀認知研究中，眼跳目標選擇（即“where”問題）是眼動控制的一個基本問題（Rayner,2009）。已有研究發現眼跳落點位置與上一次注視位置到下一個注視詞中心的距離密切相關（Cutter,Drieghe, & Liversedge, 2018），詞內首次注視位置分布是起跳位置距離的函數。如果從距離下個詞中心7 個字母遠的地方起跳，注視點會落在下一個詞的中心（McConkie, Kerr, Reddix, & Zola,1988），在這個位置閱讀加工效率最高，因此被稱為最佳注視位置（optimal viewing position, OVP）（O’Regan & Jacobs, 1992）。基于OVP 的重要性，當前兩個主流的眼動控制模型（E-Z 讀者模型和SWIFT 模型）都將詞的中心作為默認的眼跳落點位置（Engbert, Longtin, & Kliegl, 2002; Reichle,Rayner, & Pollatsek, 2003）。但由于眼跳誤差對眼跳計劃及其執行造成了干擾，注視點通常會落在詞的開頭與中心之間的位置，即偏好注視位置（preferred viewing location, PVL）（Rayner, 1979）。

無論是E-Z 讀者模型還是SWIFT 模型都假設存在一個固定的偏好眼跳長度（preferred saccade length, PSL），即眼跳在沒有越標或脫靶情況下的預期眼跳距離，PSL 在英文閱讀中一般為7 個字母的長度。但是實際閱讀時，偏好眼跳長度會受眼跳誤差和起跳位置與預期落點位置距離的影響，起跳位置每偏移一個字母，平均落點位置會隨之偏移0.4 個字母（Cutter et al., 2018），從而表現出不同的眼跳長度。

研究證明在英文閱讀中詞長信息對眼跳目標的選擇非常重要（Morris, Rayner, & Pollatsek,1990）。如果去掉詞間空格或提供錯誤的詞長信息，閱讀會明顯受阻，導致注視時間更長，眼跳距離更短（Inhoff, Radach, Eiter, & Juhasz, 2003;Rayner, Fischer, & Pollatsek, 1998）。但是如果有其他線索（如字體粗細）標記詞長信息時，眼動模式和正常閱讀條件非常接近（Perea & Acha,2009）。英文文本中詞間空格的存在使讀者很容易從副中央凹處獲取詞長信息，一般說來，英文讀者可以獲取詞n 和n+1 的長度信息為下一次眼跳做準備。

通常讀者閱讀的材料中詞長差異較大，且各種長度的詞的分布沒有規律，難以準確衡量詞長對眼跳的影響。為此，Cutter 等人（2018）用長度全部為3 個、4 個或5 個字母的單詞組成的句子以及這三種長度單詞混合組成的句子考察被試的眼跳長度，結果發現3 個字母詞長句子的眼跳長度最短，5 個字母詞長句子的眼跳長度最長。該實驗在句子材料隨機呈現的條件下重復了他們之前分組呈現材料時（Cutter, Drieghe, & Liversedge, 2017）發現的結果，證明了偏好眼跳長度的靈活適應甚至可以出現在句子間或者詞匯之間，讀者并不需要根據以往的閱讀經驗來預估當前的眼跳長度，而是根據當前注視詞和下一次注視的詞匯長度來計劃自己的眼跳長度。基于此發現，Cutter 等人（2018）提出了一個基于詞中心的眼跳長度假設（centre-based saccade length, CBSL），認為眼跳長度的三個影響因素為：（1）當前起跳詞的長度；（2）下一個注視詞的長度；（3）當前詞的注視位置到下一個注視詞中心的長度。讀者綜合利用前兩個因素決定一個基于詞中心的眼跳長度，而第三個因素影響眼跳長度的偏差。

與英文相比，中文作為一種表意文字有其獨特之處。英文中，詞長由組成詞的字母數量決定。常用詞匯中，詞匯之間的字母數量差異很大；但是中文詞匯的詞長一般在1～4 個字符范圍內變化。且漢語中大部分詞匯是雙字詞（72%），其余主要由單字詞（6%）、三字詞（12%）、四字詞（10%）以及其他詞長的詞（0.3%）組成（Wei, Li, & Pollatsek, 2013），詞匯長度的變化范圍相對較小。中文的基本書寫單位是字，字與字之間緊密排列，缺乏提示詞邊界信息的詞間空格。一個漢字既可以單字成詞，也可以和其他漢字組合成詞，讀者在閱讀時需要先進行詞匯切分，且切分方式可能存在不一致性。這些文字系統間的差異是否會影響中文閱讀眼跳目標的選擇，從而表現出與英文閱讀不一樣的結果？目前還沒有直接的研究證據。

中文文本中沒有明顯的詞長信息，因此在副中央凹處不能直接獲取指引眼跳目標選擇的視覺線索。英文的PVL 在詞首和詞中心之間，大概位于單詞的1/4 處（Hy?n? & Bertram, 2011）；中文閱讀研究中沒有發現讀者將眼跳落在詞的中心（Li &Shen, 2013; Liu & Li, 2014），也不存在固定的偏好注視位置。當目標詞可預視時，跳入和跳出高頻詞的眼跳都更長，模擬結果顯示眼跳長度存在一個動態調節的過程（Liu, Reichle, & Li, 2016），副中央凹加工所獲取的信息在眼跳目標選擇過程中具有重要的調節作用（王永勝, 陳茗靜, 趙冰潔, 李馨, 白宇鴿, 2017）。關于中文閱讀的眼跳目標選擇問題，有研究者提出副中央凹加工中能否完成詞切分影響隨后的眼跳目標選擇（Yan & Kliegl, 2016;Yan, Kliegl, Shu, Pan, & Zhou, 2010），即如果在副中央凹加工中完成了詞切分，那么該詞只需要一次注視，且注視位置更靠近詞的中心；如果在副中央凹加工中沒有完成詞切分，那么該詞需要多次注視，且首次注視位置更靠近詞首（李玉剛, 黃忍, 滑慧敏, 李興珊, 2017; Yan et al., 2010）。

有學者對這種觀點提出了質疑，Li，Liu 和Rayner（2011）認為Yan 等人（2010）的實驗結果也可以解釋為：如果注視位置恰好落在詞的中心附近，加工效率最高，也就不需要額外注視；如果落在詞首，加工效率較低，才會產生多次注視。即使在詞間插入空格作為外顯詞切分線索，也沒有發現讀者的注視點更傾向于落在詞的中心位置，而是傾向于遠離所插入的空格（Li & Shen,2013; Liu & Li, 2014; Zang, Liang, Bai, Yan, &Liversedge, 2013）。因此，這種假設可能并不能很好地解釋眼跳目標的選擇問題。

基于這種考慮，Wei 等人（2013）的研究中操縱實驗一的目標區域分別為一個四字詞和兩個雙字詞，結果發現前者的眼跳出長度比后者更長，據此提出基于加工情況的眼跳目標選擇策略假設，即在中文閱讀中，讀者會根據副中央凹信息加工的情況來確定下一次的眼跳目標（即能夠獲得新信息的位置）。根據這一理論可以推論：讀者在副中央凹加工中獲取的信息越多，隨后的眼跳長度也就越長（Li, Liu, & Rayner, 2015; Liu et al.,2016; Liu, Reichle, & Li, 2015; Wei et al., 2013）。

基于加工的眼跳目標選擇策略假設和基于詞中心的眼跳長度假設在中文閱讀中并不對立。副中央凹的加工包含預視的過程（白學軍等, 2011），在此過程中會對詞長信息進行簡單加工，而副中央凹加工的結果又為眼跳提供了依據（王永勝等,2016, 2017）。綜合前人的研究可以推論：中文閱讀中，讀者眼跳目標選擇可能建立在副中央凹對詞長信息加工的基礎之上。句子中通常包含各種長度的詞匯，這種條件下眼跳目標選擇可能表現為基于加工的眼跳目標選擇策略；而當構成句子的詞長度一致時，眼跳目標選擇可能表現為基于詞中心的眼跳長度假設。但是目前仍沒有研究對這一推論進行直接驗證。因此，探究不同詞長類型的句子對中文閱讀眼跳目標選擇的影響，這對進一步認識中文閱讀的眼動控制機制有著重要意義。

綜上所述，為探討不同詞長類型的句子對中文閱讀中眼跳長度的影響，本研究采用Cutter 等人（2017, 2018）的等詞長句子閱讀范式，采用3 種不同詞長的句子類型：即全部由單字詞構成的句子（單字詞句），全部由雙字詞構成的句子（雙字詞句）和由1～4 個漢字長度的詞匯構成的句子（混合句），考察不同詞長句子類型對中文閱讀眼跳目標選擇的影響。如果中文閱讀中的眼跳目標選擇支持基于詞中心的眼跳長度假設，那么在所有類型的句子中，眼跳長度均會隨詞長的增加而增加；如果支持基于加工情況的眼跳目標選擇策略，那么在等詞長句子中單字詞和雙字詞的眼跳長度沒有顯著差異，混合句中的某一詞長的詞與等詞長句子中對應詞長的詞的眼跳長度也沒有顯著差異。

2 方法

2.1 被試

42 名山西師范大學本科生參加了實驗，平均年齡21.6 歲（SD=1.8）。所有被試母語為漢語，視力或矯正視力正常，無色盲色弱問題。所有被試均未參加過類似實驗，未評定過實驗材料，實驗結束后獲得一定報酬。

2.2 實驗材料

正式實驗材料為長度為18 個字的單字詞句、雙字詞句和混合句各60 句。單字詞句指的是完全由單字詞組成的句子，即句中任意相鄰兩個或多個字在詞典中都不是作為一個詞來收錄的；雙字詞句指的是完全由雙字詞組成的句子；混合句由單字詞、雙字詞、三字詞和四字詞組合而成（如圖1 所示）。請30 名大學生對句子的通順性進行7 點評分（1=“非常不通順”，7=“非常通順”），單字詞句、雙字詞句和混合句的通順性評分差異不顯著（單字詞句M=6.36，SD=0.25；雙字詞句M=6.18，SD=0.37；混合句M=6.40，SD=0.21；且差異均不顯著，ps＞0.05）。另外請30 名大學生對句子的難度進行7 點評分（1=“非常容易”，7=“非常困難”），單字詞句、雙字詞句和混合句句子的難度評分差異不顯著（單字詞句M=1.3 2，SD=0.15；雙字詞句M=1.55，SD=0.28；混合句M=1.39，SD=0.20；且差異均不顯著，ps＞0.05）。針對句子陳述的內容，每類句子另外編制12 個簡單判斷題，用以檢驗被試是否認真閱讀，判斷題的答案中“是”和“否”各占一半。正式實驗時每個被試共閱讀180 個句子。正式實驗中所有句子均隨機呈現。

圖 1 實驗材料舉例

2.3 實驗設備

實驗采用加拿大SR research 公司生產的Eyelink II 眼動記錄儀，采樣頻率為500 Hz，被試機屏幕刷新頻率為75 Hz，分辨率為1024×768 像素。實驗時，三類句子都以宋體20 號字單行呈現在屏幕中央，被試距離屏幕約54 cm，每個漢字約為0.9 度視角。

2.4 實驗程序

對每個被試單獨施測。被試進入實驗室坐下后，首先調整座椅和下巴托高度，使被試視線與屏幕中央保持水平，然后給被試佩戴頭盔。實驗開始前呈現指導語，在確保被試理解整個實驗程序后調整鏡頭位置并校準，三點校準結束后呈現練習句讓被試熟悉實驗過程。被試需要完成10 個句子的練習實驗，每完成一個句子后，被試注視屏幕中央偏左位置的黑色小圓圈并按翻頁鍵進入下一句的閱讀，確認被試熟悉實驗程序后進入正式實驗。練習句中5 個句子后帶有問題，正式實驗中有36 個句子帶有問題，要求被試根據前面剛讀過的句子內容進行判斷并按鍵做出反應。主試實時監控整個實驗進程，并在任何需要的時候重新校準。整個實驗過程持續大約40 分鐘。

3 結果

被試回答問題的準確率為92%，且各類句子間差異不顯著（Fs＜1, ps＞0.05），表明被試很好地理解了句子。

正式分析之前各實驗條件分別按以下標準刪除數據以保證結果的可靠性：（1）實驗過程中因出現頭動導致追蹤失敗的項目或連續按鍵導致句子被跳過的項目；（2）注視點少于5 個或大于40 個的句子數據；（3）單個注視點注視時間小于80 ms 或大于1000 ms 的數據；（4）3 個標準差之外的數據，最大刪除比例為2.2%。

分析數據時首先將所有句子按詞匯長度劃分興趣區。因此，單字詞句共劃分18 個興趣區，雙字詞句共劃分9 個興趣區，而混合句則按組成句子的詞匯個數劃分了最多13 個興趣區。根據已有研究（Ma, Li, Xu, & Li, 2019），結果分析采用的眼動指標有平均首次注視位置（initial landing position，在目標區上的第一次的注視位置，不管在該目標區上總共有多少次注視），單次注視中首次注視位置（目標區只有一次注視時注視點的位置），多次注視中首次注視位置（目標區有兩次或兩次以上的注視時首次注視的注視位置），同時還計算了眼跳入長度（incoming saccade length，從前一個目標區到當前目標區的眼跳長度）和眼跳出長度（outgoing saccade length，從當前目標區到隨后目標區的眼跳長度）。

本研究采用基于R 語言環境下的線性混合模型（LMMs）進行數據分析，使用lme4 統計軟件包中的lmer 程序進行統計。在分析時指定被試和項目作為隨機效應，將詞頻和筆畫數作為協變量以便更好地考察詞長對眼跳目標選擇的影響。線性混合模型中，報告回歸系數、標準誤以及t 值（t=b/SE），t＞1.96 就代表p＜0.05。按照混合線性模型的需要，分析時各眼動指標變量均做了對數轉換。

在具體分析之前，本研究比較了三類句子的總閱讀時間，三者之間均沒有顯著差異（單字詞句M=3039ms, SE=26；雙字詞句M=3007ms,SE=27；混合句M=3118ms, SE=27；且差異均不顯著，ts＜1），說明三類句子間難度的控制是成功的。

按詞匯長度對單字詞句和雙字詞句進行興趣區劃分。各眼跳參數的平均值如表1 所示。

表1 各類句子眼動參數平均值

由結果可知，在平均首次注視位置上，單字詞句和雙字詞句之間差異顯著（b=0.64，SE=0.02，t=30.79）。單字詞句的首次注視位置比雙字詞句距離詞首更近，在單次注視和多次注視的情況下依舊保持了當前的結果趨勢（b=0.7 6，SE=0.02，t=34.34；b=0.51，SE=0.03，t=15.70）。在最重要的眼跳長度指標上，雙字詞句的眼跳入長度和眼跳出長度均顯著長于單字詞句（b=0.08,SE=0.02，t=4.48；b=0.05，SE=0.02，t=1.99）。

本研究將混合句也按詞長劃分了興趣區，比較了等詞長句子（單字詞句和雙字詞句）和混合句里面的單字詞和雙字詞的眼動指標差異，具體結果如表1 所示。

由結果可知，在注視位置上，混合句和單字詞句里的單字詞在平均首次注視位置上均沒有顯著差異（b=0.02，SE=0.02，t=1.05），而且在單次注視和多次注視時的首次注視位置也沒有顯著差異（b=0.03，SE=0.02，t=1.35；b=?0.01，SE=0.04，t=?0.30）；同樣，混合句和雙字詞句里的雙字詞在所有的首次注視位置指標上也沒有顯著差異（平均首次注視位置： b=?0.01，SE=0.03，t=?0.26；單次注視首次注視位置： b=0.01，SE=0.03，t=0.41；多次注視首次注視位置： b=0.01，SE=0.04，t=0.23）；在眼跳入長度和眼跳出長度上，混合句中的單字詞眼跳長度顯著長于單字詞句中單字詞的眼跳長度（眼跳入長度： b=0.06，SE=0.02，t=3.61；眼跳出長度： b=0.09，SE=0.02，t=4.37），雙字詞句和混合句中，雙字詞的眼跳入長度和眼跳出長度均沒有顯著差異（眼跳入長度： b=0.03，SE=0.03，t=1.04；眼跳出長度： b=0.03，SE=0.04，t=0.67）。

4 討論

本研究采用等詞長句子閱讀范式探究了詞匯長度對中文閱讀眼跳目標選擇的影響。和英文閱讀得到的結果類似，中文閱讀中的眼跳長度也會隨著詞長的變化而變化，雙字詞句的眼跳入長度和眼跳出長度均顯著長于單字詞句，支持了基于詞中心的眼跳長度假設（CBSL）；應當注意到，當構成句子的詞長度一致時，基于詞中心的眼跳長度假設提到的影響眼跳長度的前兩個因素（當前起跳詞的長度和下一次注視詞的長度）都是固定的，因此眼跳目標的選擇主要決定于第三個影響因素，即當前詞的注視位置到下一個注視詞中心的長度。這其實就是基于加工情況的眼跳目標選擇策略所提到的基于副中央凹對詞長信息加工情況來確定隨后的眼跳長度，這個結果實際上是支持基于加工情況的眼跳目標選擇策略的。同時，實驗也發現混合句中的雙字詞的眼跳長度和雙字詞句中雙字詞的眼跳長度沒有顯著差異，也支持了基于加工情況的眼跳目標選擇策略。綜合這兩點，說明中文閱讀中，讀者眼跳目標選擇可能建立在副中央凹對詞長信息加工的基礎之上，即基于加工情況的眼跳目標選擇策略。

本實驗最重要的結果是發現詞匯長度對中文閱讀的眼跳長度的影響。單字詞句和雙字詞句的眼跳長度存在顯著差異，說明中文讀者也會依據詞長信息來進行眼跳目標選擇。閱讀時讀者在副中央凹處進行切詞加工，獲取的單字詞句和雙字詞句詞長信息不同，因此預估的下一次注視能夠有效加工的位置也不盡相同，雙字詞句的詞長更長，因此隨后的眼跳長度也相應增加。而且這種眼跳目標的選擇方式在不同類型的句子中具有一致性，在等詞長句子（即單字詞句和雙字詞句）和混合句中，詞長信息都可以為下一次的眼跳目標選擇提供依據。實驗結果發現混合句中單字詞的眼跳長度長于單字詞句中單字詞的眼跳長度，這可能是由于混合句是由單字詞、雙字詞、三字詞和四字詞混合組成，單字詞相對較少，詞長的不確定性增大了眼跳誤差，長詞數量相對較多，導致越標的可能性增加。而且混合句的詞長構成更符合平時的閱讀習慣，混合句中的單字詞因為詞長最短的原因更容易被跳讀，因此混合句中單字詞的眼跳長度要長于單字詞句中單字詞的眼跳長度。英文中也有類似的情況，短詞在混合句中相對于在等詞長句子中更容易被跳讀，較長的詞有更準確的較長的眼跳（Cutter et al., 2017）。

從以往研究結果來看，英文閱讀中采取基于詞中心的眼跳長度策略有著天然的物理基礎。與單詞有關的低水平視覺線索（如詞長和詞間空格）是決定下一次眼跳計劃的主要因素，讀者也基本以“詞”為基礎選擇注視位置，即讀者選擇一個詞，而不是字母作為下一次眼跳的目標。在知覺廣度范圍內，讀者可以獲取當前詞和隨后加工的副中央凹詞的詞長信息。為了獲得更高的閱讀效率，在制定眼跳計劃時會選擇詞中心作為下一次的注視位置，并依據當前注視詞到下一個詞中心的距離計劃執行眼跳。

在中文書寫系統中沒有明確的視覺線索（空格或者其他切分方式）來標記一個詞的開始和結束，Inhoff 和Liu（1998）研究發現，在中文閱讀中，詞長對眼跳計劃的影響不大。但是在他們的實驗中并沒有操縱詞長變量，難以直接得出詞長對眼跳計劃影響不大的證據；另外，他們實驗中所用的材料也不是等詞長句子材料，詞長的不確定性會導致在眼跳時產生更大的誤差，因而難以得到詞長不影響眼跳計劃的可靠證據。而在本實驗中，系統操縱了詞長變量，直接驗證詞長對眼跳長度的影響，結論更加可靠。先前的研究已經發現，在副中央凹加工過程中會對詞匯進行切分，這種切分加工可以獲取一些簡單的詞長信息，讀者可能依據這些信息選擇下一次的眼跳位置。而且從閱讀加工的基本單元來講，中文閱讀中也有頗多證據表明詞在閱讀中發揮重要作用，詞匯屬性（如詞頻和預測性）會影響注視時間，高頻詞匯和高預測詞匯的注視時間均更短（Kliegl,Grabner, Rolfs, & Engbert, 2004; Rayner, Reichle,Stroud, Williams, & Pollatsek, 2006）；且詞邊界信息（如空格）也會對閱讀產生重要作用，已有研究發現在詞間加入空格不會阻礙閱讀，但是閱讀有字間空格的句子時讀者的閱讀速度明顯變慢（Bai,Yan, Liversedge, Zang, & Rayner, 2008），側面證明詞匯更可能是閱讀的基本信息單元，所有支持詞單元的證據都說明了中文閱讀中存在切詞的過程，所以讀者依據詞長來確定眼跳長度是有據可循的。

目前的兩個主流閱讀模型E-Z 讀者模型和SWIFT 模型均探討了閱讀中“when”和“where”問題，也就是何時眼跳，跳往何處的問題。在E-Z讀者模型中，假設存在一個早期視覺加工階段，它是完整整合單詞信息之前的“前注意”階段，作用在于收集詞長等低級視覺線索信息來幫助制定眼跳計劃。而在SWIFT 模型中，同樣存在一個詞匯的“前加工階段”，此階段主要加工單詞的一些自然屬性，如詞長、首字母等。也就是說，眼跳問題的解決可以基于這種不需要深入加工的低水平信息進行，為英文閱讀中詞匯長度影響眼跳目標選擇提供基礎，而由空格標記的詞長信息對于眼跳目標選擇和早期詞匯通達都是有幫助的。在中文文本中詞間沒有空格這種低水平的物理邊界，但是讀者依舊可以在“前注意”或“詞匯的前加工階段”從副中央凹獲取簡單的詞長信息，根據對詞長信息的加工情況進行眼跳選擇。即中文閱讀時眼跳目標選擇是建立在副中央凹對詞長信息加工的基礎之上的。本研究發現無論是在等詞長的句子還是不等詞長的句子中，相同詞長對眼跳長度都有相同的影響，支持了中文閱讀中的眼跳目標選擇建立在副中央凹對詞長信息加工基礎上的假設。

實驗還發現詞長影響了中文閱讀中的首次注視位置，按詞長劃分興趣區的結果顯示長詞的首次注視位置較短詞距詞首更遠，這和以往研究一致（Zang, Fu, Bai, Yan, & Liversedge, 2018）。結果還發現多次注視時比單次注視時的首次落點位置要更靠近詞首。說明和英文閱讀中固定的偏好注視位置不同，中文閱讀的眼跳落點位置有一個動態調整的過程（Liu et al., 2016）。對此有幾種可能的解釋。第一種可能是由于偶然的因素，注視點落在了詞的開始或者中心位置，導致不同的注視情況。如果眼跳正好落在詞的中心，那么只需要一次注視詞匯就可以被有效識別；如果注視點落在了詞首，那么一次注視不能完成對該詞的加工，詞匯識別效率較低，需要再注視。第二種可能的解釋為副中央凹加工影響眼跳落點位置。如果讀者在副中央凹已經對詞匯進行識別，那么隨后可能跳讀該詞（尤其是短詞），也可能根據其長度將注視點落在其中心；如果在副中央凹沒有被識別，讀者會將注視點落到其詞首位置，重新對該詞進行加工。之前的研究表明漢語閱讀中副中央凹加工確實影響了眼跳目標的落點位置。在Li 等人（2015）的研究中，被試的注視點越過邊界之后只呈現接下來的兩個字，結果發現注視點落在第二個字比落在第一個字的情況下詞匯識別的速度更快。

英文等拼音文字閱讀時可能依賴空格等低水平視覺信息提供的詞長線索選擇眼跳目標，確定眼跳長度；而中文這種緊密排列的文字可能依賴副中央凹對詞匯的加工獲取詞長信息來確定眼跳目標和眼跳長度。這種規律可能隱藏在自然語料中詞長的不確定性和眼跳誤差的掩蔽之下難以發現。

5 結論

實驗發現詞匯長度確實影響中文閱讀的眼跳目標選擇，詞匯長度顯著影響了隨后的眼跳長度，雙字詞句的眼跳入長度和眼跳出長度均長于單字詞句，且混合句中的雙字詞的眼跳長度和雙字詞句中雙字詞的眼跳長度沒有顯著差異，證明了中文閱讀中，讀者眼跳目標選擇可能建立在副中央凹對詞長信息加工的基礎之上。