Tâche 2 de « lecture »

La tâche de lecture consistait simplement à lire des textes. Cependant pour sélectionner les textes, plusieurs critères devaient être pris en compte. Premièrement, nous devions sélectionner six textes distincts qui devaient être suffisamment long pour être lus pendant au moins 5 minutes. Cette durée permettait de garantir une lecture tout au long de la diffusion des bruits et autorisait également un recueil suffisant de données psychophysiologiques. Pour définir la longueur de texte nécessaire pour avoir un minimum de 5 minutes de lecture, nous avons utilisé l’étude de Trauzettel-Klosinski et Dietz (2012), qui a évalué la vitesse de lecture de 10 textes standardisés traduits en 17 langues sur un total de 436 sujets. Les chercheurs ont établi que la vitesse de lecture moyenne est de 184 ±29 mots/minute. Ainsi pour un texte devant durer 5 minutes, nous nécessitions au minimum 1065 mots ([184 + 29] x 5). Un second critère à prendre en compte était le caractère universel du texte, c’est-à-dire que toute personne devait pouvoir être capable de le lire. Ainsi, les textes ne devaient pas nécessiter de connaissances particulières pour le comprendre. De plus, nous les voulions émotionnellement neutres afin de ne pas provoquer de réaction physiologiques qui auraient pu biaiser les résultats attendus. Nous voulions également respecter une cohérence d’écriture entre chaque texte, avec le même champ lexical pour chaque texte. Nous avons donc décidé d’utiliser des textes extraits d’un livre écrit par un seul auteur. Un autre critère qui nous semblait important était de sélectionner une histoire distrayante pour augmenter l’engagement dans la tâche. En effet, il a été montré que plus la

motivation est importante et plus l’engagement dans la tâche de lecture est importante, améliorant la compréhension du texte (Guthrie, Wigfield, Metsala, & Cox, 1999). Finalement, nous avions besoins de textes de difficultés équivalentes. Nous avons pu tester la difficulté des textes grâce à un outil de calcul de la lisibilité, mis à disposition par Translat Lab (https://labs.translated.net/lisibilite-texte/). Cet outil permet d’analyser la fréquence du vocabulaire utilisé et la longueur des phrases. En effet, la terminologie d’un texte joue également dans sa lisibilité : plus les mots sont fréquents et donc probables, plus ils seront facile à lire et à comprendre (Klare, 1968). De plus, d’après la loi de Zipf (1932, 1949), plus les mots sont courts, plus ils seront courants. Pour estimer la fréquence des mots, cet outil utilise différentes métriques : statistique de poisson, méthode du maximum de vraisemblance, entropie relative.

Notre choix s’est porté sur des extraits du livre de science-fiction « La nuit des temps » de Barjavel (1968), qui ont été sélectionnés aléatoirement dans les parties présentant au moins 1065 mots. Le niveau de difficulté de lecture pour chaque texte a été évalué comme moyen, correspondant à la difficulté rencontrée pour une majorité de texte. Nous avons fait en sorte que l’affichage de la tâche soit fait sur 5 pages (Figure 43) durant l’expérience ainsi nous avons dû ajuster et augmenter le nombre de mots sélectionnés pour certains textes. Tous les textes se terminaient par une phrase entière. La moyenne du nombre de mots par texte était de 1163 ± 50 mots et le nombre de caractères était de 7091 ± 63 caractères (Tableau 3). Les textes étaient contrebalancés (i.e., permet d’équilibrer l’ordre de présentation entre les participants) et présentés dans un ordre aléatoire.

Tableau 3 : Description résumé des six textes sélectionnés dans le livre « La nuit des Temps » (Barjavel, 1968)

Extrait Pages du livre Difficulté Nombre de mots Nombre de caractères

Texte 1 73-76 Moyenne 1162 7031 Texte 2 93-96 Moyenne 1210 7068 Texte 3 150-153 Moyenne 1164 7176 Texte 4 182-185 Moyenne 1184 7164 Texte 5 199-202 Moyenne 1189 7050 Texte 6 205-209 Moyenne 1068 7055

Les textes ont été affichés à l’écran avec Matlab et la toolbox Psychtoolbox. Ils étaient affichés avec une police Helvetica de taille 18 justifié, avec un interligne de 2,5 et un nombre de caractères de 95 par ligne (Figure 43). Les participants pouvaient avancer à leur rythme et gérer le temps de lecture grâce aux flèches droite et gauche pour avancer ou revenir sur une page. Les textes étaient présentés dans un ordre aléatoire pour chaque participant.

Figure 43: Exemple de texte présenté à l'écran lors de la tâche de lecture. Le texte présenté représente la page 4 du texte 1.

La consigne donnée aux participants était de lire le texte à une vitesse normale permettant de lire confortablement le texte sans problème de compréhension.

Pour augmenter la motivation et l’engagement dans la tâche, une question de compréhension était posée à la fin de chaque lecture. Les questions ont été élaborées de manière à ne pas être difficiles et risquer des relectures des participants pouvant biaiser les résultats. Les questions étaient présentées sous forme de QCM, avec une seule réponse valide parmi plusieurs choix.

Un oculomètre (eye-tracker) a été utilisé durant cette expérience pour recueillir l’activité oculaire des participants. On sait que, durant la lecture, les mouvements des yeux ne sont pas continus mais rapides et saccadés, en marquant des courts arrêts (fixation) et en réalisant des sauts (saccades). De plus, une fixation

peut être plus longue dans le cas où le mot lu est difficile, rare ou incompris. Enfin, lorsque le lecteur exprime des difficultés, il aura tendance à réaliser plus souvent des régressions qui sont des retours en arrière pour relire un mot ou une phrase. De ce fait, les données oculométriques récoltées durant la tâche de lecture étaient le nombre de fixations, la longueur des saccades et le nombre de régressions. En effet, le mouvement des yeux reflètent les difficultés que les lecteurs ont pour encoder les mots et comprendre le texte (Rayner, Chace, Slattery, & Ashby, 2006).

Pour finir, le temps de lecture a également été enregistré afin de fournir une estimation de la vitesse de lecture des participants.