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영어

This study presents the development of an automated data analysis tool for the Hawai‘i Assessment of Language Access (HALA), a psycholinguistic task designed to assess lexical access speed as an indicator of language attrition. While HALA has been instrumental in studies of language attrition, its manual response time (RT) measurement process is labor-intensive and limits the scale of studies. To address this issue, we developed an automated tool that determines the time interval between the beep that accompanies the visual stimulus and the onset of a respondent’s verbal response, leveraging pitch patterns. Validation against 3,755 human-coded trials from 146 participants showed that 32.68% of automated RTs deviated by less than 100 ms, 33.9% by 100–500 ms, and the remainder by more than 500 ms. Qualitative analysis revealed that deviations often occurred when participants produced filled pauses such as uh or oh prior to naming the target word. These results suggest that while automation is feasible, further refinement is needed to better align with human measurement. Based on these findings, we discuss the effective use of this tool as a supplement to, rather than a replacement for, human annotation.

한국어

본 연구는 언어 소실 양상을 측정하기 위해 고안된 심리언어학적 과제인 HALA(Hawai‘i Assessment of Language Access)의 자동 데이터 분석 도구 개발 과정을 제시한다. HALA는 언어 소실 연구에서 유용한 측면이 있으나, 반응시간 측정 과정에서 과도한 수작업이 필요하다는 점에서 연구의 확장 측면에서 한계가 있다. 본 연구는 음고(pitch) 탐지 기술을 활용하여, 시각 자극과 함께 제시되는 비프음과 화자의 발화 시작 사이의 시간 간격을 자동으로 산출하는 도구를 개발하였다. 총 146명의 참여자로부터 수집된 3,755개의 발화 데이터를 대상으로, 자동 분석과 연구자가 수작업으로 분석한 결과를 비교한 결과, 반응시간의 32.68%는 100ms 미만의 오차를 보였고, 33.9%는 100–500ms의 오차를, 나머지는 500ms 이상의 오차를 보였다. 질적 분석 결과, 참여자가 목표 단어를 말하기 전에 uh 또는 oh와 같은 채움구를 표현한 경우 자동 분석과 연구자의 수작업 분석 사이에서 반응시간 차이가 큰 것으로 나타났다. 이러한 결과는 자동 분석에 대한 가능성과 동시에 추가적인 개선을 시사한다. 본 연구는 연구자의 수작업 분석 결과에 대한 보조적인 정보로서 자동 코딩을 효과적으로 활용할 수 있는 방안을 논의한다.