双语大脑中的预测处理：利用脑电图理解语言

大家好！我是 Jack Litman，一名来自加拿大的高中生，对语言学、神经科学以及大脑如何帮助我们理解语言充满热情。作为 OpenBCI 项目的一部分，我正在研究一个引人入胜的问题：大脑处理母语（L1）和第二语言（L2）的方式有何不同？ 为了探索这个问题，我使用脑电图（EEG） 技术来测量一种特定的大脑反应——N400。当大脑遇到一个在句子中不匹配的词语时，就会产生这种信号。例如：

• “He took a bite of a sandwich” → 正常

• “He took a bite of a building” → 你的大脑会说：“等等，这不合逻辑！”

我们知道 N400 在人们的母语中会稳定出现，但当你在阅读或聆听第二语言时，这种反应的强度如何？它是否会随着你的流利程度而变化？这正是我们想要探明的目标。

1. 我们在做什么？

我们的项目“双语大脑中的预测处理”，是一项通过追踪 N400 大脑反应来研究语言理解在 L1 和 L2 之间差异的脑电图研究。我们将测试具有不同 L2 流利度的参与者，观察他们的大脑对两种语言中不匹配词语的反应。这项研究建立在经典的神经科学基础之上，但新增了针对双语现象的探索新视角，这对全球数百万人都有影响。

2. OpenBCI 工具如何应用？

OpenBCI 的技术是实现本项目的核心。我们将使用 All-in-One EEG Electrode Cap Bundle（包括 Cyton 和 Daisy 生物传感板）来记录参与者高质量的脑电活动。由于检测 N400 需要在中央-后部头皮等区域精确放置电极，OpenBCI 的系统非常适合在传统实验室之外收集可靠数据。

3. 为什么这项研究很重要？

语言学习是许多人生活中的重要部分，但我们关于大脑如何处理第二语言仍有很多未知。本项目有助于回答一些重要问题，例如：

• 与 L1 相比，你的大脑在 L2 中如何预测意义？

• 第二语言的流利度是否会改变大脑处理语言“意外”的方式？

• 开源脑电图工具能否将这类研究从昂贵的大学实验室带入学校、课堂或社区项目？

通过结合神经科学、语言科学和 OpenBCI 技术，我们希望激发更多好奇心，并降低探索大脑如何从词语中获取意义的门槛。

4. 哪些人参与了本项目？

虽然由我主导这个项目，但很幸运有一个出色的团队在过程中提供帮助：

• Alex Hartman Adams，语言学与英语语言顾问

• Zhenqiu Lin 博士，高级医疗保健研究科学家兼数据分析专家

• Bryan Litman，项目经理

一名生物统计学硕士研究生，支持数据分析

当然，非常感谢 OpenBCI，他们的工具使像我这样的学生研究人员能够实现并进行这个项目。

5. 想了解更多关于本项目的信息？

我们将在今年晚些时候于 Open Science Framework 上分享更新、数据集和最终的研究论文。我还将在 OpenBCI 社区页面发布进展更新。如果你想讨论项目、合作或提问，请随时联系：

– litmandjack@gmail.com

感谢阅读！我很高兴能成为这个精彩社区的一员，并展示开源脑科技如何帮助我们更好地理解语言与学习。