Generación de Inferencias Emocionales durante la Comprensión de Textos: Datos Conductuales e Implementación a través del Modelo Landscape

Abstract

This study investigated the generation of emotional inferences during the reading and recall of narrative texts. Experiment 1 compared the fit of two simulations of text comprehension to the recall data. One simulation examined causal and referential inferences, while the other examined causal, referential and emotional inferences. We found that the simulation that involved emotional inferences provided a better fit to the human data than the other simulation. Experiment 2 tested whether emotional inferences are generated online by recording lexical decision times at pre-inference and inference locations. Lexical decision times were faster at the inference than the pre-inference locations. These findings suggest that emotional inferences play a role in the understanding of natural texts, and that they require the reader to establish connections between text segments.

Contributions of Causality Processing Models to the Study of Discourse Comprehension and the Facilitation of Student Learning

“…Similar results were found by van den Broek et al (1999). Molinari Marotto, Barreyro, Cevasco, and van den Broek (2011) applied the tools of the model to study the generation of emotion inferences during the comprehension of narrative texts by Spanishspeaking college students. Emotion inferences are elaborative inferences that involve the activation of the prior knowledge of the comprehender about emotions and their triggering conditions (Graesser, Singer, & Trabasso, 1994).…”

Simulación de la comprensión de narraciones mediante la implementación del modelo Landscape y el rol de las inferencias emocionales

“…Cuando se realiza una simulación en el modelo Landscape, se obtiene una matriz de activación, que contiene los vectores de activación correspondientes a cada ciclo de lectura y una matriz de conexiones que contiene las fuerzas de nodo y pesos de interconexiones entre todos los posibles pares de proposiciones, esta matriz es la que representa la fuerza de cada proposición en la memoria episódica del lector (Molinari et al, 2011;Tzeng, 2007). Si algún factor tiene influencia sobre los valores definitivos de esas matrices, su manipulación permitirá obtener distintos valores predictores de datos conductuales on-line y off-line.…”

“…Este resultado es congruente con la investigación realizada sobre el modelo Landscape (Linderholm et al, 2004;Molinari et al, 2011;Tzeng, 2007;Tzeng et al, 2005;van den Broek et al, 1999). Pero las correlaciones también mostraron una mejor asociación de los datos con la simulación con implementación de inferencias emocionales, resultado coherente con investigaciones realizadas a partir de la evaluación de los recuerdos de historias (Molinari et al, 2011), en donde se ha obsevado que el resultado de un modelo de simulación con arreglo de inferencias emocionales está más asociado con el recuerdo de oraciones, que un modelo de simulación sin arreglo de inferencias emocionales.…”

“…Son actualmente, pocos los estudios que han trabajado en la investigación, por ejemplo, de la comprensión en textos narrativos naturales (Barreyro, Cevasco, Burin & Molinari, 2012;Molinari et al, 2011;van den Broek, Rohleder et al, 1996). La gran mayoría se ha centrado en textos experimentales breves creados por el investigador, así resultan mayores las investigaciones experimentales sobre inferencias emocionales en estos textos o pseudotextos (de Vega et al, 1996;Gernsbacher, 1995;Gernsbacher, Goldsmith & Robertson, 1992;Gernsbacher, Hallada & Robertson, 1998;Gygax et al, 2003;Molinari et al, 2009).…”