言語習得における統計学習
一般化された学習メカニズム

統計学習とは、人間や他の動物が周囲の世界から統計的な規則性を見つけ出し、環境について学習する能力です。統計学習は現在では一般的な学習メカニズムと考えられていますが、この現象はヒトの乳児の言語獲得において初めて特定されました。

こうした統計的学習能力に関する最も初期の証拠は、ジェニー・サフラン、リチャード・アスリン、エリッサ・ニューポートによる研究で示されています。この研究では、生後8ヶ月の乳児に意味のない単調な音声ストリームが提示されました[1]。各ストリームは、ランダムに繰り返される4つの3音節の「擬似語」で構成されていました。2分間この音声ストリームに曝露された乳児は、「擬似語」と「非語」の音声ストリームに対して異なる反応を示しました。「非語」は、乳児がこれまでに曝露された音節と同じ音節で構成されていましたが、順序が異なっていました。これは、乳児が言語への曝露が非常に限られていても、音節間の統計的な関係を学習できることを示唆しています。つまり、乳児はどの音節が常に対になっていて、どの音節が比較的まれにしか対になっていないかを学習します。これは、それらが2つの異なる単位の一部であることを示唆しています。この学習方法は、子供がどの音節のグループが個々の単語を形成するかを学ぶ方法の一つと考えられています。[1]

語彙獲得における統計的学習の役割が最初に発見されて以来、音韻獲得、統語獲得、そして非言語領域においても同様のメカニズムが提唱されてきました。さらに研究が進むにつれ、統計的学習は領域全般、さらには種全般に共通する学習メカニズムであり、視覚情報だけでなく聴覚情報にも、霊長類と非霊長類の 両方で見られる可能性が示唆されています。

語彙獲得

言語習得における統計的学習の役割は、特に語彙習得の分野でよく文書化されている。 [2]乳児が連続した音声の流れから単語を分割する理解に大きく貢献しているのは、周囲の環境で聞こえる音声の統計的規則性を認識する能力である。[2]多くの要因が重要な役割を果たしているが、この特定のメカニズムは強力であり、短期間で機能することができる。[2]

オリジナルの調査結果

男性話者が「19世紀」というフレーズを発声した際のスペクトログラム。単語の終わりと次の単語の始まりが明確に区別されていない。

書き言葉とは異なり、話し言葉には単語間に明確な境界がないことはよく知られた発見である。話し言葉は、個々の単語とその間の沈黙ではなく、連続した音の流れである。 [3]言語単位間の分節性の欠如は、言語を学習している幼児にとって問題となる。幼児は、耳にする連続した音声の流れから個々の単位を拾い上げなければならないからである。[1]子供たちがこの問題を解決する方法として提案されているのは、周囲の世界の統計的な規則性に注意を払うというものである。[3] [1]例えば、「pretty baby」というフレーズでは、子供たちは周囲の語彙入力全体を通して、tyとbaの音を一緒に聞くよりも、 preとtyの音を一緒に聞く可能性が高い。[1]成人を対象とした人工文法学習研究において、サフラン、ニューポート、アスリンは、参加者が遷移確率のみに基づいて単語の境界を特定できることを発見しました。これは、成人が言語学習課題において統計的規則性を利用する能力があることを示唆しています。[4]これは、広く再現されている確固たる発見です。[2]

幼児に同様の能力があるかどうかを判断するために、サフラン・アスリンとニューポートは生後8か月の乳児に人工文法を教えました。[1]この文法は4つの単語で構成され、各単語は3つの無意味な音節で構成されていました。実験中、乳児はこれらの単語の連続した音声ストリームを聞きました。音声は単調で、統計的確率以外の単語の境界を示す手がかり（休止、イントネーションなど）はありませんでした。単語内では、2つの音節ペアの遷移確率は1.0でした。たとえば、 「bidaku」という単語では、音節「bi」の直後に音節「 da」が聞こえる確率は100%でした。しかし、単語間では、音節のペアを聞き取る遷移確率ははるかに低く、特定の単語（例：bidaku）が提示された後、3 つの単語のうちの 1 つ（この場合はpadoti、golabu、またはtupiro ）が続く可能性があるため、 kuの後に特定の音節を聞き取る可能性はわずか 33% でした。

乳児が統計情報を理解しているかどうかを判断するために、各乳児に人工文法の単語、または同じ音節で構成されるがランダムな順序で提示された非単語のいずれかを複数回提示しました。テスト段階で非単語を提示された乳児は、人工文法の単語を提示された乳児よりも有意に長くこれらの単語を聞き、これらの新しい非単語に対する新奇性選好を示しました。ただし、テストの実施は、乳児が連続順序情報を学習したためであり、単語間の遷移確率を実際に学習したためではない可能性もあります。つまり、テストでは、乳児は学習中に一度も提示されなかったdapikuやtiladoなどの文字列を聞いたことになります。彼らは単に、音節kuが音節piの後には続かないことを学習した可能性があります。[1]

この問題をより詳しく見るために、サフラン・アスリンとニューポートは別の研究を行った。この研究では乳児は人工文法で同じ訓練を受けたが、その後、単語や非単語ではなく、単語または部分単語が提示された。[1]部分単語とは、ある単語の最後の音節と別の単語の最初の2つの音節（kupadoなど）から構成される音節の連続である。部分単語は、子どもが人工文法を聞いている間に聞いていたため、これらの部分単語を優先的に聞いているということは、子どもが音節の連続の順序情報だけでなく、特定の音節の連続を聞く統計的可能性も学んでいることを示している。この場合も、乳児は新しい（部分）単語を聞く時間が長く、生後8か月の乳児は連続した音声ストリームからこれらの統計的規則性を抽出できることが示された。

さらなる研究

この結果は、語彙獲得やその他の分野における統計的学習の役割に​​ついて、さらに多くの研究のきっかけとなった（[2]を参照）。最初の報告のフォローアップで、[1] Aslin、Saffran、およびNewportは、単語と部分語が音声ストリーム内で同頻度で出現したが、単語の音節と部分語の間の遷移確率が異なっていた場合でも、乳児は依然として統計的規則性を検出でき、慣れ親しんだ単語よりも新しい部分語を好んで聞くことを発見した。[5]この発見は、乳児が個々の音節シーケンスの頻度に気付くだけでなく、聞いた音声から遷移確率を拾うことができるというより強力な証拠を提供している。 [2]

別の追跡研究では、この種の人工文法学習中に学習された統計情報が、乳児が既に母語について持っている知識にどの程度影響するかが調査された。[6]乳児は部分語よりも単語を好んで聴いたが、ナンセンスフレーム条件では有意差は見られなかった。この結果は、言語能力が未発達の乳児であっても、実験室で学習した統計的手がかりを、既に獲得した言語知識に統合できることを示唆している。[2] [6]つまり、乳児はある程度の言語知識を獲得すると、新たに獲得した情報を、既に獲得した学習に組み込むのである。

関連する研究結果によると、少し年上の乳児は単一の入力セットから語彙と文法の両方の規則性を習得できることが示されています。[7]これは、乳児が1種類の統計学習（単語の境界の発見につながる手がかり）の出力を、2種類目の統計学習（統語的規則性の発見につながる手がかり）の入力として使用できることを示唆しています。[2] [7]テストでは、12か月児は、異なる（非文法的な）構造の文よりも、テストを受けた人工言語と同じ文を聴くことを好みました。文法的な規則性を学習するには、乳児が個々の単語の境界を判断できる必要があるため、これは、まだ非常に幼い乳児が複数レベルの言語知識（語彙と統語の両方）を同時に習得できることを示しており、統計学習が言語学習において強力なメカニズムであることを示しています。[2] [7]

統計的学習は語彙獲得において大きな役割を果たしているように見えるものの、乳児が単語を分節することを学習する唯一のメカニズムではない可能性が高い。統計的学習研究は一般的に、単語間の遷移確率以外に単語境界情報に関する手がかりを持たない人工文法を用いて行われる。しかし、実際の音声には、韻律情報や音韻情報など、単語境界に関する様々な手がかりが存在する。[8]

言語習得における統計的学習に関するこれらの研究結果を総合すると、言語の統計的特性は乳児が母語を習得する上で強力な手がかりとなることが示唆される。[2]

音韻獲得

統計的学習は、特定の言語にとってどの音素が重要か、また音素内のどの対比が重要かを発見する上で重要な要素であるという証拠は数多くある。[9] [10] [11]この知識を持つことは、音声知覚と音声生成の両方の側面にとって重要である。

分配学習

乳児の単語学習における統計的学習能力が発見されて以来、同じ一般的なメカニズムが言語学習の他の面でも研究されてきました。たとえば、乳児は多くの異なる言語の音素を弁別できますが、最終的には母語に現れない音素を弁別できなくなります。[12]しかし、この弁別能力の低下がどのようにして起こるのかは明らかではありませんでした。Maye らは、原因となるメカニズムは、乳児が母語の音の分布の規則性を追跡する統計的学習メカニズムである可能性があると示唆しました。[12]この考えを検証するために、Maye らは、6 か月と 8 か月の乳児を、発声の度合いが異なる一連の音声音にさらしました。乳児が聞いた分布は、発声連続体の両端の音が最も頻繁に聞こえる双峰性、または分布の中央の音が最も頻繁に聞こえる単峰性でした。結果は、両年齢群の乳児が音素の分布に敏感であることを示した。テストでは、乳児は連続音素上の特定の音素について、非交互性（8トークン連続音から3または6トークンの繰り返し例）または交互性（1および8トークンの繰り返し例）の曝露を受けた。双峰性分布に曝露された乳児は、非交互性試行よりも交互性試行を長く聴取したが、単峰性分布に曝露された乳児では聴取時間に差は見られなかった。この結果は、年齢に関わらず、双峰性分布に曝露された乳児は、単峰性条件の乳児よりも分布の両端の音をよりよく弁別できることを示している。このタイプの統計学習は、乳児に遷移確率ではなく頻度を追跡させる必要がある点で語彙獲得に用いられる学習とは異なり、「分布学習」と呼ばれている。[10]

分布学習は、乳児が最初は弁別するのが難しい2つの音素を対比させるのにも役立つことがわかっています。Maye、Weiss、Aslinは、最初は弁別が難しかった非ネイティブの対比の双峰分布にさらされた乳児は、同じ対比の単峰分布にさらされた乳児よりも対比をよりよく弁別できることを発見しました。[13] Mayeらはまた、乳児が対比の特徴（すなわち、発声の開始時間）を抽象化し、その特徴を異なる調音場所にある同じタイプの対比に一般化できることを発見しましたが、これは成人では見つかっていません。

音韻獲得における分布学習の役割に​​関するレビューにおいて、Werkerらは、分布学習が音韻カテゴリーを獲得する唯一のメカニズムではないと指摘している。[10]しかし、この種の統計的学習メカニズムがこのスキルにおいて役割を果たす可能性があることは明らかであるが、研究は進行中である。[10]

知覚磁石効果

音韻習得の統計的手がかりに関する関連発見として、知覚磁石効果として知られる現象があります。[14] [15] [16]この効果では、母語の典型的な音素が類似の音素の「磁石」として作用し、類似の音素は、その典型的な音素と同じカテゴリーに属すると認識されます。この効果の最初のテストでは、成人の参加者に、特定の音素の与えられた例が参照音素と異なるかどうかを示すように依頼しました。[14]参照音素がその言語の非典型的な音素である場合、成人と生後6ヶ月の乳児の両方において、音間の主観的距離が同じであっても、他の音に対する一般化は典型的な音素の場合よりも低くなります。[14] [16]つまり、成人も乳児も、特定の音素が参照音素と異なることに気づく可能性は、参照音素がプロトタイプ音素である場合よりも、非プロトタイプ音素である場合の方が高い。プロトタイプ音素自体は分布学習プロセスを通じて発見されるようで、乳児は特定の音の発生頻度に敏感であり、最も頻繁に発生する音素を自らの言語のプロトタイプ音素として扱う。[11]

統語的獲得

統計的学習装置もまた、幼児の統語獲得の構成要素として提案されてきた。[2] [9] [17]このメカニズムの初期の証拠は、主にコンピュータモデリングや自然言語コーパスの分析の研究から得られた。[18] [19]これらの初期の研究は、統計的学習メカニズム全般よりも、分布情報に特に焦点が当てられていた。具体的には、これらの初期の論文では、子供が、名前のない単語の種類のカテゴリー（名詞や動詞など、ただし子供は自分のカテゴリーにこれらのラベルを付けることはない）を含む可能性のある文構造のテンプレートを作成することが提案された。子供は、同じカテゴリーの単語が現れる類似の文脈を追跡することによって、どの単語が同じカテゴリーに属するかを学習すると考えられていた。

その後の研究では、人工文法に触れた子供や大人の実際の行動を調べることで、これらの結果を拡張しました。[9]これらの後期の研究では、統計学習の役割を初期の研究よりも広く考察し、語彙獲得など言語学習の他の側面に関与していると考えられる統計学習メカニズムの文脈に結果を位置付けました。

実験結果

ゴメスとゲルケンが行った4つの実験シリーズの証拠によると、子どもは人工文法に2分未満さらされるだけで文法構造を一般化できることが示唆されている。 [9] [20]最初の実験では、11～12か月の乳児に、決まった文法的構造を持つ無意味語で構成された人工文法のトレーニングを行った。テストでは、乳児は新しい文法的な文と非文法的な文の両方を聞いた。乳児は文法的な文に長い時間従っていたが、これは乳児は一般に、変化した言語の例よりも自然な言語の例に長い時間従っていることを示唆する過去の研究と一致している。[21]（この親しみやすさの好みは、語彙獲得と統語的獲得には違いがあるため、単語学習研究で一般的に見られる新奇性の好みとは異なる。）この発見は、幼児は最小限の露出の後でも言語の文法構造に敏感であることを示している。ゴメス氏とガーケン氏はまた、この感受性は、非文法的な遷移が文の途中にあるときに明らかであること（すべての誤りが文の始めと終わりに起こった最初の実験とは異なり）、この結果は文法以外の何かによって引き起こされた文法的な文に対する生来の好みによるものではないこと、そして子供たちは文法規則を新しい語彙に一般化できることも発見した。

これらの研究を合わせると、乳児は言語への限られた露出からでも相当量の統語的知識を抽出できることが示唆されている。[9] [20]子供は、テスト文の文法違反が文末に発生しても文中に発生しても、文法上の異常を明らかに検出した。さらに、文法の個々の単語が変更された場合でも、乳児はテスト段階で文法的な文字列と非文法的な文字列を区別することができた。この一般化は、乳児が語彙固有の文法構造を学習しているのではなく、その文法の一般的な規則を抽象化し、その規則を新しい語彙に適用していることを示している。さらに、4つの実験すべてにおいて、文法構造のテストは人工文法への最初の露出が終了してから5分後に行われ、乳児は短い遅延の後でも学習した文法的抽象化を維持できたことを示唆している。

同様の研究で、サフランは、統計的な規則性以外に句構造の手がかりがない人工言語にさらされた後、大人と年長児（ 1年生と2年生）も統語情報に敏感になったことを発見した。 [22]参加者の主な目的が言語を聞きながら別のタスクを完了することであった「偶発的な」露出条件下でも、大人と子供の両方が偶然よりも高い割合で非文法的文を選び出すことができた。

統語情報の統計的学習に関する研究の数は限られているが、入手可能な証拠は、統計的学習メカニズムが子供の言語学習能力に寄与する要因である可能性が高いことを示唆している。[9] [17]

バイリンガルにおける統計的学習

統計的学習パラダイムを用いた初期の研究の多くは、子供や成人が単一の言語を学習する能力に焦点を当てており[2] 、これは単一言語話者または学習者の言語習得プロセスと一致しています。しかしながら、世界の人口の約60～75%はバイリンガルであると推定されています[23]。最近では、複数の言語を話す人々における統計的学習の役割に​​ついて研究者が検討し始めています。このテーマに関するレビューはまだありませんが、Weiss、Gerfen、およびMitchelは、複数の人工言語からの入力を同時に聞くことが、片方または両方の言語を学習する能力にどのような影響を与えるかを調べました[24]。Weissらは4つの実験を通じて、2つの人工言語に曝露された成人学習者は、それぞれの言語が異なる話者によって話されている場合、両方の言語の語句境界を判断できることを発見しました。しかし、2つの言語が同じ話者によって話されている場合、参加者は両方の言語が「一致」している場合、つまり一方の言語の語句境界がもう一方の言語の語句境界と一致する場合にのみ、両方の言語を学習することができました。言語が不一致（一方の言語では単語の途中に現れる音節が、もう一方の言語では単語の末尾に現れる）で、かつ単一の話者によって話された場合、参加者はせいぜい2つの言語のうちの1つしか習得できなかった。最後の実験では、同じ声で話された不一致な言語を習得できなかったのは、言語間の音節の重複ではなく、単語の境界の違いによることが示された。

同様の研究は、追加の手がかり（この場合は2つの異なる男性の声）が存在する場合、学習者が2セットの統計的表現を学習できるという発見を再現している。[25]彼らのパラダイムでは、2つの言語はWeissらのパラダイム[24]のように交互に提示されるのではなく、連続して提示された。参加者は、両方の言語において偶然を上回ったパフォーマンスであったものの、最初に接触した人工言語の方が2番目よりも良く学習した。

統計的学習は多言語能力を向上させ強化しますが、その逆は当てはまらないようです。YimとRudoyによる研究[26]では、モノリンガルの子供もバイリンガルの子供も統計的学習課題を同等にうまくこなすことが明らかになりました。

アントヴィッチとグラフ・エステス[27]は、14ヶ月齢のバイリンガル児は、遷移確率の手がかりを用いて2つの異なる人工言語を分節化する能力がモノリンガル児よりも優れていることを発見した。彼らは、幼児期のバイリンガル環境は、子どもが統計的規則性に頼って発話の流れを分節化し、2つの語彙体系にアクセスすることを訓練すると示唆している。

統計学習の限界

単語と参照対象のマッピング

単語の意味を学習するための統計的学習メカニズムも提案されている。具体的には、YuとSmithは、成人が物体の絵を見せられ、ナンセンス語を聞くという2つの研究を行った。[28]ナンセンス語はそれぞれ特定の物体と対になっていた。単語と指示対象のペアは全部で18あり、各参加者は状況に応じて一度に2つ、3つ、または4つの物体を提示され、それらの物体の1つに関連付けられたナンセンス語を聞いた。各単語と指示対象のペアは、トレーニング試行中に6回提示された。トレーニング試行の完了後、参加者は強制代替テストを完了し、与えられたナンセンス語に一致する正しい指示対象を選択するように求められた。参加者は偶然よりも頻繁に正しい項目を選択できた。著者らによると、参加者は統計的学習メカニズムを使用してトレーニング試行全体での共起確率を追跡していたことを示している。

代替仮説として、この種の課題における学習者は、統計的学習メカニズムではなく、「提案するが検証する」メカニズムを用いている可能性があるという仮説がある。[29] [30] MedinaらとTrueswellらは、YuとSmithが訓練終了時にのみ知識を追跡し、試行ごとに知識を追跡しなかったため、参加者が共起の統計的確率を本当に更新していたのか（したがって複数の仮説を同時に維持していたのか）、それとも単一の仮説を立てて次の試行でそれを検証していたのかを知ることは不可能であると主張している。[28] [29] [30]例えば、参加者が犬の絵と靴の絵を提示され、「vash」という無意味な単語を聞いた場合、 vashは犬を指していると仮説を立てるかもしれない。その後の試行で、参加者は靴の絵とドアの絵を見て、再び「vash」という単語を聞くかもしれない。統計的学習が単語と指示対象のマッピングを学習するメカニズムである場合、参加者はドアよりも靴の絵を選択する可能性が高いでしょう。なぜなら、shoe はvash という単語と一緒に 100% の確率で出現するからです。しかし、参加者が単に 1 つの仮説を立てるだけの場合、 vashが前回提示されたときの文脈を思い出せない可能性があり(特に、実験条件のように、 vashの 2 回の提示の間に他の単語を使った複数回の試行がある場合)、この 2 回目の試行では偶然の可能性があります。この提案された単語学習のメカニズムによると、参加者が最初の試行でvash が靴を指していると正しく推測した場合、次の試行でその仮説が確認されることになります。

Trueswell らは、これら 2 つの可能性を区別するために、Yu と Smith が行った実験と同様の一連の実験を行った。ただし、参加者は各試行で単語-参照マッピングの選択を示すように求められ、各試行で 1 つのオブジェクト名のみが提示された (オブジェクトの数はさまざま)。[28] [30]そのため、参加者は最初の試行で選択を強制されたときに偶然の一致があったことになる。その後の試行の結果は、参加者がこれらの実験で統計的学習メカニズムを使用していたのではなく、提案および検証メカニズムを使用しており、一度に 1 つの潜在的な仮説のみを念頭に置いていたことを示している。具体的には、参加者が最初の提示でナンセンス ワード (5 つの選択肢から) で誤った単語-参照マッピングを選択した場合、次の同じ単語の試行で正しい単語-参照マッピングを選択する可能性は依然として偶然、つまり 20% であった。しかし、参加者がナンセンス語の最初の提示時に正しい単語-指示対象マッピングを選択した場合、その単語の次の提示時に正しい単語-指示対象マッピングを選択する確率は約50%でした。これらの結果は、参加者が2つの選択肢からのみ選択する条件でも再現されました。これらの結果は、参加者が個々の提示における周囲の文脈を記憶しておらず、したがって単語-指示対象マッピングを決定するために統計的な手がかりを使用していなかったことを示唆しています。代わりに、参加者は単語-指示対象マッピングに関する仮説を立て、その単語が次に提示された際に、それに応じて仮説を承認または棄却します。

全体的に、これらの結果は、メディナらによる同様の結果と併せて、参加者に最初の出現時（つまり、状況横断的ではない）でさえマッピングを仮定させるこれらの実験では、単語の意味が統計的学習メカニズムを通じて学習されない可能性があることを示唆している。[29]しかし、「提案・検証」メカニズムを統計的学習メカニズムと比較すると、前者は個々の学習軌跡を再現できず、後者ほど適合しなかった。[31]

社会的交流の必要性

さらに、統計的学習だけでは、言語習得において大きな役割を果たすことが示されている側面さえも説明できない。例えば、Kuhl、Tsao、Liu は、実験室で中国語のネイティブ話者と一緒に時間を過ごした英語を学習中の幼い乳児は、対照群の乳児とは異なり、中国語にはあって英語にはない音素を区別できたことを発見した。[32]この対照群の乳児は、実験群の乳児と同じ頻度で実験室に来たが、英語しか聞けなかった。後日テストしたところ、中国語の音素を区別できなかった。2つ目の実験では、著者らは乳児に中国語話者の音声または視聴覚録音を提示し、乳児が中国語の音素を区別する能力をテストした。この状態では、乳児は外国語の音素を区別できなかった。この発見は、社会的相互作用が言語学習の必須要素であり、乳児が言語を聞くという生のデータを与えられたとしても、社会的相互作用を経験していなければ、そのデータに存在する統計的な手がかりを活用することができないことを示しています。[11]

ドメインの一般性

統計的学習という現象は言語習得の文脈で初めて発見され、その目的における役割を示す多くの証拠が存在するものの、最初の発見以降の研究は、統計的学習は領域全般にわたるスキルであり、人間に特有のものではない可能性を示唆している。[1] [33]例えば、サフラン、ジョンソン、アスリン、ニューポートは、成人および乳児の両方が、異なる音色を演奏することで生成される「単語」の統計的確率を学習できることを発見した（すなわち、参加者は訓練中にD、E、Fの音符を同時に聞き、同時に提示されなかった3つの音符と比較して、テストでこれらの音符を1つの単位として認識することができた）。[34]聴覚以外の領域では、人間は統計的視覚情報を、例えば空間的に提示されるか（例えば[35]）、時間的に提示されるか（例えば[36]）に関係なく学習できることが証明されている。統計的学習の証拠は他の霊長類でも見つかっており（例えば[37]） 、ラットのような非霊長類でも限定的な統計的学習能力が見つかっている。[38]これらの研究結果を総合すると、統計的学習は、人間の乳児が言語を学習する能力に特有のメカニズムではなく、言語習得に利用される一般的な学習メカニズムである可能性があることが示唆されます。

コーネル大学心理学部が乳児の視覚統計学習に関する研究で行った、領域一般性統計学習のさらなる証拠が示唆されました。この研究の研究者たちは、乳児の統計学習の領域一般性が視覚情報を用いて確認できるかどうかを疑問視しました。乳児は、統計的に予測可能なパターンの画像を最初に提示した後、同じ既知のパターンに加えて、同一の刺激要素からなる新しいシーケンスを提示されました。視覚情報への関心は、乳児が刺激を注視した時間の長さによって測定され、研究者たちはこの時間を「注視時間」と名付けました。すべての年齢の乳児参加者は、既知のシーケンスよりも新しいシーケンスに高い関心を示しました。新しいシーケンスへの選好を示したこと（これは、元の刺激のグループ分けを定義する遷移確率に反する）から、この研究結果は乳児における領域一般性統計学習の可能性を裏付けています。[39]

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