6-1-3 Résultats 2 : Analyse qualitative des erreurs dans la tâche d’identification perceptive

a) Nature des erreurs

De manière générale, les mêmes observations que celles présentées dans l’expérience 1 ont été faites à l’issue de l’analyse des erreurs recueillies dans la tâche d’identification perceptive de l’expérience 2. En particulier, deux types d’erreurs ont été relevés, des erreurs d’inférence lexicale (des inférences incorrectes, dont 53.7% étaient constitués de mots de plus haute fréquence que le mot cible et des lexicalisations) et des erreurs d’omission (voir la Table 5pour un résumé des proportions d’erreurs d’inférence lexicale moyennées à travers les 5 positions du regard).

Table 5. Nombres et proportions d’erreurs d’inférence lexicale moyennées à travers les 5 positions du regard, recueillis à partir des stimuli mots et pseudomots à l’issue de la tâche de l’identification perceptive (expérience 2).

La Figure 32 présente les proportions d’erreurs absolues des lexicalisation (à partir des stimuli pseudomots) et des inférences incorrectes (à partir des stimuli mots) en fonction de la position du regard dans le stimulus.

Figure 32. Pourcentages d’erreurs d’inférence lexicale recueillies à l’issue de la tâche d’identification perceptive à partir des stimuli pseudomots (lexicalisations) et des stimuli mots (inférences incorrectes) en fonction de la position du regard dans le stimulus.

b)Longueur des erreurs d’inférence lexicale

La Figure 33 montre que 92% des erreurs totales d’inférence lexicale étaient des mots de 5 lettres, 4.6% étaient des mots de 4 lettres et 3.5% des mots de 6 lettres.

Figure 33. Pourcentages d’erreurs d’inférence lexicale recueillies moyennées à travers les mots et les pseudomots en fonction de la longueur.

Dans ce qui suit, nous allons tester directement les prédictions énoncées dans la Figure 30. Pour ce faire, nous avons procédé à deux types de comparaison des données obtenues dans les deux tâches à l’issue de l’expérience 2. Une comparaison des données empiriques enregistrées dans les deux tâches, et une comparaison des données empiriques et théoriques via des simulations avec le modèle CLIP.