http://big5.xinhuanet.com/gate/big5/news.xinhuanet.com/mil/2011-03/20/c_121208924.htm 當麻省理工學院(Massachusetts Institute of Technology)的教授戴布‧羅伊(Deb Roy) 想要研究看護者對嬰兒學語的影響時﹐他決定把這項工作帶回家來完成。 羅伊博士在他的家中安裝了11個攝像頭和14個麥克風﹐以記錄他兒子在出生後最初幾年中 大部分醒著的時刻。如今這位認知科學家和他的團隊正在分析總長度達幾萬小時的錄影帶 ﹐以瞭解他的兒子在實際生活中是如何學會語言技能的。 3 月2日﹐羅伊博士在加利福尼亞州的科技、娛樂和設計大會(TED conference)上介紹﹐ 一個早期研究結果顯示﹐這個孩子的所有三位看護者（羅伊博士﹐身為西北大學 (Northeastern University)語言學教授的羅伊太太﹐還有他們的保姆）都形成了一種將 句子簡化的語言模式﹐直到孩子學會一個關鍵字（例如“水”）﹐然後他們才會重新採用 完整的、成人化的語言模式。TED大會聚集了來自科技、商業、科學和藝術領域的領軍人 物。 羅伊博士稱﹐儘管目前還不清楚這是否意味著早期使用簡化詞語可以加快嬰兒的語言發展 速度﹐但這類數據和他所採用的分析技術將有助於在今後解答這類問題。 今後的分析可能使我們明白父母是否應該以對待成年人的方式和嬰兒說話﹐以及使用兒語 是否有好處。. 大部分關於語言發展的研究都是在實驗室中進行的﹐所以看不到父母和孩子之間的互動場 景。 羅伊博士稱﹐這項工作的目的就是研究自然的語言模式﹐以瞭解一個孩子學習語言的過程 。 他說﹐在實驗室中研究社會環境對語言學習的影響等於是告訴人們：我們將把你帶到社會 運行體系之外來研究你的社會運行體系。 這項實驗記錄了每天8-10個小時的生活片段﹐總共有90,000小時的視頻錄影和140,000小 時的錄音。 現在﹐電腦和軟件技術的進步使得數量如此巨大的高品質數據可以被有效地處理﹐一種類 型的數據（比如錄下來的講話）可以和影像、位址信息或其他背景數據聯繫起來。擁有羅 伊博士所稱的這個“完美記憶庫”後﹐研究人員可以找到並從視覺上呈現出原先看不到的 模式。 由於此項研究中所用的數據僅來自一個家庭﹐因此很難歸納出趨勢。另外﹐隱私方面的憂 慮可能使研究人員難以在現實生活中搜集如此詳盡的數據。然而﹐這項實驗使我們有機會 窺探到科學家們是如何學著利用現實生活中複雜的數據來瞭解社會環境對行為的影響。 為了研究語言發展﹐麻省理工大學的這個研究團隊首先用“時空蠕蟲”分析了這些錄影﹐ 從視覺上追蹤這些行動。所謂的“時空蠕蟲”就是一些蜿蜒的曲線﹐可以追蹤這段時間內 每位個體在這所房子內各個地方的活動。 然後﹐他們辨認出羅伊博士兒子的活動並加以追蹤﹐這樣﹐他們就能知道應該在什麼地方 、什麼時候聆聽錄下來的語言。最終﹐他們從影音數據中摘錄下超過700萬個單詞﹐用於 研究他的語言技能是在什麼時候以及如何發展起來的。 這項技術使研究人員不僅可以勘察出這個孩子從發出第一聲“嘎嘎”到學會說“水”這個 單詞的飛躍過程﹐還能看到當孩子在學習這個單詞的時候看護者正在說些什麼、做些什麼 。 最近﹐聯邦政府授權羅伊博士和他的同事們利用這些技術來研究患孤獨症兒童的語言學習 過程。他們還將展開一項研究﹐在六個家庭安裝攝像頭以記錄他們至少數月的日常活動。 這項工作對於分析可以公開獲取的社會數據（例如從Facebook 或Twitter得到的數據）也 很有意義。羅伊博士在2008年與他人合作創辦了一家名為Bluefin Labs 的公司﹐其業務 是勘察觀眾對電視演出和廣告的即時反應。 -- 印象中spencer也是觀察他自己的小孩 XD 不過現在有電腦的確是方便多了 --

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