Stefan Seelig

• During sentence reading the eyes quickly jump from word to word to sample visual information with the high acuity of the fovea. Lexical properties of the currently fixated word are known to affect the duration of the fixation, reflecting an interaction of word processing with oculomotor planning. While low level properties of words in the parafovea can likewise affect the current fixation duration, results concerning the influence of lexical properties have been ambiguous (Drieghe, Rayner, & Pollatsek, 2008; Kliegl, Nuthmann, & Engbert, 2006). Experimental investigations of such lexical parafoveal-on-foveal effects using the boundary paradigm have instead shown, that lexical properties of parafoveal previews affect fixation durations on the upcoming target words (Risse & Kliegl, 2014). However, the results were potentially confounded with effects of preview validity. The notion of parafoveal processing of lexical information challenges extant models of eye movements during reading. Models containing serial word processingDuring sentence reading the eyes quickly jump from word to word to sample visual information with the high acuity of the fovea. Lexical properties of the currently fixated word are known to affect the duration of the fixation, reflecting an interaction of word processing with oculomotor planning. While low level properties of words in the parafovea can likewise affect the current fixation duration, results concerning the influence of lexical properties have been ambiguous (Drieghe, Rayner, & Pollatsek, 2008; Kliegl, Nuthmann, & Engbert, 2006). Experimental investigations of such lexical parafoveal-on-foveal effects using the boundary paradigm have instead shown, that lexical properties of parafoveal previews affect fixation durations on the upcoming target words (Risse & Kliegl, 2014). However, the results were potentially confounded with effects of preview validity. The notion of parafoveal processing of lexical information challenges extant models of eye movements during reading. Models containing serial word processing assumptions have trouble explaining such effects, as they usually couple successful word processing to saccade planning, resulting in skipping of the parafoveal word. Although models with parallel word processing are less restricted, in the SWIFT model (Engbert, Longtin, & Kliegl, 2002) only processing of the foveal word can directly influence the saccade latency. Here we combine the results of a boundary experiment (Chapter 2) with a predictive modeling approach using the SWIFT model, where we explore mechanisms of parafoveal inhibition in a simulation study (Chapter 4). We construct a likelihood function for the SWIFT model (Chapter 3) and utilize the experimental data in a Bayesian approach to parameter estimation (Chapter 3 & 4). The experimental results show a substantial effect of parafoveal preview frequency on fixation durations on the target word, which can be clearly distinguished from the effect of preview validity. Using the eye movement data from the participants, we demonstrate the feasibility of the Bayesian approach even for a small set of estimated parameters, by comparing summary statistics of experimental and simulated data. Finally, we can show that the SWIFT model can account for the lexical preview effects, when a mechanism for parafoveal inhibition is added. The effects of preview validity were modeled best, when processing dependent saccade cancellation was added for invalid trials. In the simulation study only the control condition of the experiment was used for parameter estimation, allowing for cross validation. Simultaneously the number of free parameters was increased. High correlations of summary statistics demonstrate the capabilities of the parameter estimation approach. Taken together, the results advocate for a better integration of experimental data into computational modeling via parameter estimation.…
• Während des Lesens springt der Blick von Wort zu Wort, um visuelle Informationen mithilfe der hohen Auflösung der Fovea aufzunehmen. Lexikalische Eigenschaften eines zurzeit fixierten Wortes wirken sich dabei auf die Fixationsdauer aus, was eine Interaktion von Wortverarbeitung mit okulomotorischer Bewegungsplanung impliziert. Während Low-Level-Eigenschaften eines parafovealen Wortes ebenfalls die Fixationsdauer beeinflussen können, sind Ergebnisse zu Einflüssen lexikalischer Eigenschaften parafoveler Worte uneindeutig (Drieghe et al., 2008; Kliegl et al., 2006). Experimentelle Untersuchungen solcher parafoveal-on-foveal-Effekte mittels des Boundary-Paradigmas zeigten stattdessen, dass sich lexikalische Eigenschaften parafovealer Worte auf Fixationsdauern auf den Target-Wörtern auswirken (Risse & Kliegl, 2014). Diese Ergebnisse waren jedoch möglicherweise mit den Effekten der Preview-Validität konfundiert. Die Möglichkeit parafovealer Verarbeitung lexikalischer Informationen stellt bestehende Modelle für Blickbewegungen beim LesenWährend des Lesens springt der Blick von Wort zu Wort, um visuelle Informationen mithilfe der hohen Auflösung der Fovea aufzunehmen. Lexikalische Eigenschaften eines zurzeit fixierten Wortes wirken sich dabei auf die Fixationsdauer aus, was eine Interaktion von Wortverarbeitung mit okulomotorischer Bewegungsplanung impliziert. Während Low-Level-Eigenschaften eines parafovealen Wortes ebenfalls die Fixationsdauer beeinflussen können, sind Ergebnisse zu Einflüssen lexikalischer Eigenschaften parafoveler Worte uneindeutig (Drieghe et al., 2008; Kliegl et al., 2006). Experimentelle Untersuchungen solcher parafoveal-on-foveal-Effekte mittels des Boundary-Paradigmas zeigten stattdessen, dass sich lexikalische Eigenschaften parafovealer Worte auf Fixationsdauern auf den Target-Wörtern auswirken (Risse & Kliegl, 2014). Diese Ergebnisse waren jedoch möglicherweise mit den Effekten der Preview-Validität konfundiert. Die Möglichkeit parafovealer Verarbeitung lexikalischer Informationen stellt bestehende Modelle für Blickbewegungen beim Lesen vor Probleme. Modelle, die auf seriellen Wortverarbeitungsannahmen fußen, können derlei Effekte nicht schlüssig erklären, da in ihnen erfolgreiche Wortverarbeitung oft starr an Bewegungsplanung gekoppelt ist, was ein Überspringen des parafovealen Wortes zur Folge hätte. Obwohl Modelle mit paralleler Wortverarbeitung weniger eingeschränkt sind, kann im SWIFT-Modell (Engbert et al., 2002) nur die Verarbeitung fovealer Worte die Sakkadenplanung direkt hemmen. Wir verbinden in dieser Arbeit die Ergebnisse eines Boundary-Experiments (Kapitel 2) mit einem prädiktiven Modellierungsansatz mit dem SWIFT-Modell, in dem wir Mechanismen parafovealer Hemmung in einer Simulationsstudie erkunden (Kapitel 4). Wir konstruieren eine Likelihood-Funktion für das SWIFT-Modell und nutzen die Experimentaldaten in einem Bayesianischen Ansatz zur Parameterschätzung (Kapitel 3 & 4). In den Ergebnissen des Experiments zeigt sich ein substanzieller Frequenzeffekt des Previews auf die Fixationsdauer auf dem Target-Wort, der klar vom Effekt der Preview-Validität unterschieden werden kann. Mittels der Blickbewegungsdaten der Probanden demonstrieren wir die Praktikabilität des gewählten Ansatzes selbst mit nur wenigen freien Parametern, indem wir Statistiken der Probanden mit jenen aus Simulationen auf der Basis geschätzter Parameter vergleichen. Schließlich können wir zeigen, dass SWIFT die lexikalischen Preview-Effekte erzeugen kann, wenn das Modell zusätzlich mit einem Mechanismus parafovealer Inhibition ausgestattet wird. Die Effekte der Preview-Validität wurden hingegen am besten modelliert, wenn eine Möglichkeit zum Abbruch der Sakkadenplanung in Abhängigkeit von der Wortverarbeitung hinzugefügt wurde. In dieser Simulationsstudie wurden lediglich Daten der Kontrollbedingung des Experiments zur Parameterschätzung genutzt, wodurch eine Kreuzvalidierung der Güte der Simulationsdaten ermöglicht wurde. Gleichzeitig wurde die Zahl der freien Parameter erhöht. Hohe Korrelationen der Statistiken verdeutlichen das Potential des Parameterschätzungsansatzes. Zusammengenommen sprechen die Ergebnisse dafür, dass Experimentaldaten mehr zur computationalen Modellierung herangezogen werden sollten, indem Möglichkeiten der Parameterschätzung ausgenutzt werden.…