Page 134 - Stefano Rastelli (a cura di), La ricerca sperimentale sul linguaggio: acquisizione, uso, perdita, Pavia, Pavia University Press, 2013

116 G. Egidi, U. Hasson

Per esempio, Suzuki e Sakai (2003) hanno presentato ai partecipanti tre gruppi di
frasi, il primo con il compito di valutare se ogni frase fosse corretta dal punto di
vista sintattico, il secondo con il compito di valutare se ogni frase fosse corretta
dal punto di vista semantico, e il terzo con il compito di valutare se ogni frase
fosse corretta dal punto di vista fonologico. Ogni blocco così costituito, tuttavia,
presentava in ordine casuale frasi contenenti diversi tipi di anomalie. In questo
modo si è preservata la semplicità del disegno a blocchi per il compito
sperimentale, ma si è reso impossibile prevedere le caratteristiche dello stimolo
successivo.
Due possibili approcci alla ricerca vengono usati nella fMRI. Il primo e più
comune è quello cosiddetto confermativo, in cui si parte da un’ipotesi formulata
secondo un modello teorico e si cerca di falsificarla tramite l’esperimento.
Questo è il caso degli studi di fMRI sul linguaggio condotti coi metodi
psicolinguistici più tradizionali, in cui si cerca di avere un forte controllo sugli
stimoli, sulle condizioni in cui viene condotto l’esperimento e sui tempi di
presentazione, in modo che qualsiasi effetto si rilevi nei dati possa essere
attribuito alle variabili indipendenti senza ombra di dubbio (per esempio, Heim
et al. 2009; Kuperberg et al. 2000; Zhu et al. 2012).
Esiste anche un secondo approccio, che sta diventando sempre più comune
nella letteratura, chiamato esplorativo, in cui la relazione fra le variabili
indipendenti e dipendenti non è stabilita da un modello teorico preesistente, ma
emerge dall’analisi dei dati. Quest’analisi viene condotta con metodi chiamati di
data mining, tramite algoritmi che cercano nei dati configurazioni di regolarità o
relazioni fra le variabili e che permettono in questo modo di inferire rapporti di
causalità. Il data mining permette di sostituire sofisticate tecniche di analisi a un
alto livello di controllo sulle variabili indipendenti.
Questo metodo è usato più spesso in studi sul linguaggio di approccio più
naturalistico (anche se questi studi usano spesso anche il metodo confermativo),
che usano stimoli complessi ed ecologicamente validi in situazioni sperimentali
non completamente controllate (per esempio, Dick et al. 2010; Schmithorst et al.
2006; Wilson et al. 2008).
L’idea è quella di lasciar ‘parlare’ i dati senza costringerli ad aderire a un
modello preordinante, così da evitare possibili distorsioni interpretative imposte
dalla teoria del ricercatore.