Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
Um ensaio prático para a eficiência tipográfica na leitura da Língua Portuguesa
Aprígio Luís Moreira Morgado Doutoramento em Design
Orientador: Constituição do Júri: Doutor João Aranda Doutor Jorge Manuel Brandão, Professor Auxiliar, Fava Spencer, Professor Presidente Faculdade de Arquitetura Associado, Faculdade Doutora Ana Leonor da Universidade de Lisboa; de Arquitetura da Magalhães Madeira Universidade de Lisboa. Rodrigues, Professora Doutora Teresa de Jesus Associada com Agregação, de Olazabal Cabral, Co-orientador: Faculdade de Arquitetura Professora Auxiliar, Mestre Paulo Jorge Vieira da Universidade de Lisboa. Faculdade de Arquitetura Ramalho, Equiparado a da Universidade de Lisboa; Professor Adjunto, Escola Vogais Superior de Artes e Design Doutor António Modesto Mestre Paulo Jorge Vieira do Instituto Politécnico de da Conceição Nunes, Ramalho, Equiparado a Leiria, Especialista. Professor Associado, Professor Adjunto, Escola Faculdade de Belas Artes Superior de Artes e Design da Universidade do Porto; do Instituto Politécnico de Leiria, Especialista. Doutor Jorge Manuel Fava Spencer, Professor Associado, Faculdade de Arquitetura da Universidade de Lisboa;
Doutor Jorge Manuel dos Reis Tavares Duarte, Professor Auxiliar, Faculdade de Belas Artes da Universidade de Lisboa;
Tese especialmente elaborada para a obtenção do grau de doutor
Documento definitivo Julho, 2015
Introdução
Resumo
A presente investigação na área do Design Gráfico analisa na ortografia portuguesa, factores potenciadores de legibilidade tipográfica com o propósito de produzir uma reflexão teórica e, concomitantemente, um ensaio prático sobre a eficiência da legibilidade na leitura do Português Impresso. A partir de dados de outras áreas científicas – Psicologia, Linguística e Neurociências – esta investigação realiza um enquadramento abrangente sobre a questão da legibilidade, com o intento de identificar factores influentes no desempenho da descodificação textual do Português Europeu. A partir da informação recolhida e através de uma análise de ocorrências de caracteres e trigramas na ortografia Portuguesa, reflecte-se sobre a existência de um paradigma gráfico da língua, passível de a tornar mais eficiente na leitura de texto corrido. O estudo demonstra que a aparência visual da Língua Portuguesa é predominantemente baixa. Deste modo, questionamos a eficiência da percepção dos caracteres sob o ponto de vista do crowding, e prosseguimos o estudo com um ensaio prático, desenvolvendo-se um modelo de estudo tipográfico com o objectivo de testar a identificação de caracteres em sequências do português consideradas críticas do ponto de vista deste efeito. Os resultados demonstram que, de um modo geral, a legibilidade do português beneficia de ascendentes longos.
Palavras Chave
Design Gráfico; Tipografia; Legibilidade; Língua Portuguesa; Crowding.
iii Abstract
This investigation in the field of Graphic Design analysis in Portuguese orthography factors that boost typographic legibility, with the aim to produce theoretical reflection and, concomitantly, a practical essay about the efficiency of readability in the reading of printed Portuguese. Drawing on data from other scientific fields such as Psychology, Linguistics and Neurosciences, this investigation accomplishes a comprehensive contextualisation of the question of legibility and readability with a view to identify performance factors that influence the textual decodification of European Portuguese. On the basis of the information gathered and of an analysis of the lexical patterns of Portuguese orthography, the author reflects about the existence of a language graphic paradigm that can be made more legible. The study shows that the visual appearance of the Portuguese language is predominantly low. Therefore we question the efficiency of the perception of characters from the point of view of crowding, and proceed the study with a practical test, developing a typographic study model with the aim of testing the identification of character sequences considered critical in Portuguese from the perspective of crowding. The results demonstrate that, in general, the readability of Portuguese enjoys long ascenders.
Keywords
Graphic Design; Typography; Legibility; Portuguese Language; Crowding.
v Agradecimentos
Ao Prof. Doutor Jorge Spencer, meu orientador, sem o qual esta investigação não teria sido possível. Pela confiança que depositou, desde o início, no meu trabalho. Pelo rigor científico com que o orientou. Ao meu co-orientador Prof. Paulo Ramalho, pelo encaminhamento inicial e pela contínua partilha de conhecimentos na área da tipografia. À Prof. Doutora Maria Armanda Costa e à Prof. Doutora Paula Luegi, do Laboratório de Psicolinguística da Faculdade de Letras da Universidade de Lisboa, pelo inestimável contributo na orientação na área da Linguística, determinante para o desenvolvimento da investigação. Ao meu amigo Prof. Doutor Pável Pereira Calado do Instituto Superior Técnico pelo auxílio prestado na concepção da aplicação informática n-grams, ferramenta essencial no desenvolvimento do estudo, no esclarecimento do cálculo e tratamento de dados. À Escola Superior de Artes e Design das Caldas da Rainh do Instituto Politécnico de Leiria por facilitar a minha actividade docente no momento de conclusão da tese. À professora Maria Filomena Capucho pelo impulso inicial nas matérias da Linguística, essenciais para quem, como eu vem de uma licenciatura na área do Design. Ao designer de tipografia Ricardo Santos, à Bióloga e Psicóloga Luciana Gomes e à arquitecta Ana Rita Castro, pelas constantes trocas de impressões técnicas, científicas e metodológicas, no decorrer da investigação. A todos os voluntários que se disponibilizaram, sem reservas, à realização dos testes de identificação das letras. Aos Tipos das Letras. À minha família, em especial à Sofia, ao Vicente e à Violeta, pelo seu constante apoio e resistência às ausências e indisponibilidades.
vii Introdução
Sumário
Introdução 1
Parte 1 15 Capítulo 01 A Leitura 17 Capítulo 02 A abstracção visual da letra 49 Capítulo 03 A relevância das formas das letras 61 Capítulo 04 Modelo Neurofisiológico 81 Capítulo 05 Crowding 95
Parte 2 115
Capítulo 06 O eixo da Língua 117 Capítulo 07 Proporção da Letra Maiúscula 137 Capítulo 08 Simetria e assimetria 161 Capítulo 09 Escala 173 Capítulo 10 Legibilidade da letra e sequências de letras no Português 189 Capítulo 11 Ligaturas 219 Capítulo 12 Modelo de estudo 235
Conclusão 243
Bibliografia 253
Anexo A Análise e tratamento de dados 269 Anexo B Esboços 281
ix Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
Índice Geral
Introdução 1 Enquadramento e objectivos 1 Questões e hipótese da investigação 3 Benefícios da Investigação 4 Metodologias e desenvolvimento da investigação 5 Estrutura da Tese 7 Referências bibliográficas 12
Parte 1 15
1 A Leitura 17 1.1 Legibilidade, legibility & readability 17 1.2 O reconhecimento de palavras 20 1.3 O processo de leitura 24 1.4 Direccionalidade da leitura 26 1.5 Visão parafoveal 27 1.6 A legibilidade e os movimentos oculares 29 1.7 Duas vias 32 1.8 Unidades ortográficas 34 1.9 Dicionários mentais 38 1.10 Modelos computacionais de redes neuronais 40 Referências bibliográficas 46
2 A abstracção visual da letra 49 2.1 Visual Word Form Area 49 2.2 Invariância 50 2.3 Invariância posicional 52 2.4 Vantagem à direita do ponto de fixação 54 2.5 No despiste da invariância da forma 55 2.6 A categorização visual 58 Referências bibliográficas 60
x Introdução
3 A relevância das formas das letras 61 Parte 2 115 3.1 O reconhecimento visual de objectos 62 6 O eixo da Língua 117 3.2 A rotação de um objecto 64 3.3 A hierarquia do sistema visual 65 6.1 Metodologia 124 3.4 O alfabeto neuronal 66 6.2 Análise 127 3.5 O alfabeto à imagem dos objectos naturais 69 6.3 Discussão 128 3.6 O Objecto palavra e o subobjecto letra 73 6.4 O caso do Português 133 3.7 Propriedades do contorno 75 Referências bibliográficas 135 Referências bibliográficas 78 7 Proporção da Letra Maiúscula 137 7.1 Proporção do modelo: largura da caixa alta 139 4 Modelo Neurofisiológico 81 7.1.2 Metodologia 142 4.1 Codificação ortográfica 81 7.1.3 Resultados 149 4.2 Open-Digrams 83 7.2 Altura da caixa alta 154 4.3 O modelo neuronal de reconhecimento 7.2.1 Til 156 invariante da palavra 86 7.2.1 Cedilha 156 4.4 Transparência ortográfica 91 Referências bibliográficas 158 Referências bibliográficas 93
8 Simetria e assimetria 161 5 Crowding 95 8.1 Generalização da simetria 161 5.1 Caracterização do fenómeno 95 8.2 Dois circuitos visuais 164 5.2 Acuidade ou crowding 97 8.3 A distinção pelo registo gestual 167 5.3 Uncrowded span model 99 Referências bibliográficas 172 5.4 Assimetria no crowding 100 5.5 Irregularidade no crowding 101 5.6 Complexidade e semelhança no crowding 102 5.7 Mecanismos subjacentes à complexidade alvo-flanco 105 5.8 Mecanismos subjacentes à semelhança alvo-flanco 107 5.9 Interacção entre a complexidade e semelhança no crowding 110 Referências bibliográficas 112
xi Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
9 Escala 173 11 Ligaturas 219 9.1 Teoria dos canais múltiplos de frequências 11.1 Grafemas compostos por múltiplas espaciais 173 letras (GMLs) 221 9.2 A grade sinusoidal 174 11.2 Clusters de consoantes no ataque 9.3 Função de Sensibilidade ao Contraste (FCS) 175 de uma sílaba 225 9.4 As letras 178 Referências bibliográficas 231 9.5 Optical sizes 180 9.6 Tipos de texto 181 12 Modelo de estudo 235 9.7 Serif ou Sans Serif 185 12. 1 Caracteres 235 Referências bibliográficas 187 12. 2 Ligaturas Discricionárias 237 12. 3 Ampliações 239 10 Legibilidade da letra e sequências de letras no Português 189 Conclusão 245 10.1 Legibilidade relativa das letras isoladas 189 10.2 Aparência visual da Língua Portuguesa 196 Bibliografia 255 10.2.1 Análise de trigramas 198 10.2.2 Metodologia de análise de complexidade Anexo A Análise e tratamento de dados 271 alvo-flanco 199 A.1 Aplicação ngrams 272 10.2.3 Metodologia de análise de semelhança alvo- A.2 Análise multilingue 273 flanco 201 A.3 Análise de ocorrência de trigramas do 10.2.4 Análise das propostas desenvolvidas 202 Português 275 10.2.4.1 Metodologia 202 A.4 Testes de identificação de letras 278 10.2.4.2 Resultados 204 A.5 Resultados de identificação de letras 280 10.2.4.3 Discussão 212 10.2.4.3.1 Complexidade entre Anexo B Esboços 283 alvo e flanco 212 10.2.4.3.2 Semelhança entre alvo e flanco 212 10.2.4.3.3 Ascendentes 214 Referências bibliográficas 216
xii Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
Índice de figuras
Figura 1 Figura 8 Figura 15 Formulações do modelo de Orientações e principais Cinco tipos de junções reconhecimento da palavra Lobos do Cérebro. criadas por três contornos. através do contorno da 49 À medida que avançamos palavra (imagem de autor). da esquerda para a direita 21 Figura 9 da imagem, são necessárias Visual Word Form Area. maiores coincidências na Figura 2 50 forma como os objectos Padrão rectangular se arranjam, para criar os Figura 10 produzido por uma palavra vários tipos de junções Invariância da forma composta integralmente (Changizi, 2009). da letra a por meio do por maiúsculas (imagem de 72 autor). detector abstracto «a». 21 Adaptação de autor a partir Figura 16 de Grainger (2008). Síntese da distribuição Figura 3 51 da configuração dos vários Modelo de reconhecimento sinais visuais (Changizi, paralelo da letra (Larson Figura 11 Zhang, Ye, & Shimojo 2006). 2004). Exemplo da redução da 72 23 imagem de uma maçã às suas componentes críticas Figura 17 Figura 4 (Tanaka, 2003). Reconhecimento de Representação visual 67 objectos. Objectos do processo de leitura. complexos são Os traços assinalam os Figura 12 reconhecidos através das movimentos sacádicos. Córtex visual: áreas V1, V2, configurações dos seus 25 V4 e V8 (imagem de autor). contornos. Nos locais onde 67 se juntam, estes contornos Figura 5 formam configurações Adaptação de autor a partir Figura 13 em forma de , , ou . do diagrama de Dehaene Representação da imagem T L Y F Se estas junções forem (2009, p. 25). simplificada de um extintor apagadas, a imagem 37 na área TE. De acordo com a figura, o extintor é torna-se mais difícil de reconhecer (coluna da Figura 6 representado pelos pontos esquerda) (Dehaene, 2009; Modelo do sistema de activos A, B, D e pelo ponto Biederman, 1987). leitura de palavras (Morais inactivo C (Tsunoda et al., 1996, p. 128). 76 2001). Imagem de autor, 38 simplificada do original. Figura 18 68 Figura 7 Tipologias geométricas Na figura, as ligações para as configurações Figura 14 excitatórias são L, T e X. Cada Diferentes tipos de junções representadas por linhas configuraçãomantém a sua existentes na natureza: com terminações em forma forma mesmo que esta seja a) junções em forma de L; de seta, ao passo que as rodada (Changizi, 2009). b) junções em forma de T; ligações inibitórias são 77 e c) junções em forma de X representadas por linhas (Changizi, 2009). terminadas por pontos 71 (McClelland & Rumelhart 1981, p. 380). 42
xiv Introdução
Figura 19 Figura 22 Figura 26 Modelo (LCD, do inglês local As barras representam Taxa de erro na identificação combination detectors) de componentes visuais de letras alvo (centrais) reconhecimento invariante elementares. Se nos em trigramas em função da palavra através da aproximarmos das da complexidade dos combinação hierárquica de barras e fixarmos a cruz flancos e do logaritmo da detectores locais (Dehaene vermelha, torna-se fácil o semelhança alvo-flanco et al. 2005, p. 337). reconhecimento da letra (Bernard & Chung, 2011). Adaptado e traduzido pelo A. Se nos afastarmos e Imagem de autor autor a partir do original. fixarmos o traço vermelho, aproximada do original. 87 ainda conseguimos ver as 111 componentes visuais, mas Figura 20 já não identificamos a letra, Figura 27 Honey bccs sovour sweet porque o sistema visual Representação da criação ncctar. Apesar de errada, combina as componentes do estímulo experimental a frase continua a ler-se, através de um campo de através da técnica Bubbles provavelmente porque integração demasiado (Fiset et al. 2008). Imagem recebe feedback top-down, grande, aglomerando-as de autor aproximada do ao nível do contexto da (Pelli & Tillman, 2008). original. frase. Digamos que a palavra Adaptado do original. 120 bccs vota na letra e, ao 97 invés da letra c. Portanto, Figura 28 no reconhecimento desta Figura 23 Imagens classificadas totais. palavra, a identificação Irregularidade no Crowding. As imagens revelam o total da letra é posterior à Ao fixarmos o ponto, de «pixéis diagnóstico» identificação da palavra, identificamos com maior (Fiset et al. 2008). Imagem e não vice-versa (Dehaene facilidade as letras dispostas de autor aproximada do 2009, p.47). na horizontal do que na original. 91 vertical (Levi 2008, p.636). 121 Adaptado do original. Figura 29 Figura 21 102 Crowding na palavra. Ao Importância relativa de 10 fixar o traço vermelho, Figura 24 classes de componentes é fácil identificar a letra Esqueleto morfológico para identificação das isolada, à esquerda, mas do carácter g (Bernard & letras (Fiset et al. 2008). difícil identificar a letra do Chung 2011). Adaptação do original. meio, no conjunto à direita. 104 122 Esta torna-se fácilmente Figura 30 identificável se fixarmos Figura 25 Importância da prioridade a cruz vermelha (Pelli & Matriz de semelhança relativa de 10 classes Tillman, 2008). Adaptado psicométrica (Bernard & de componentes para do original. Chung 2011). identificação das letras 96 105 (Fiset et al. 2009). Adaptação do original. 123
Figura 31 Aplicação ngrams. 126
xv Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
Figura 32 Figura 38 Figura 45 Gráfico comparativo sem Exemplos de tipos com Propmodelo. Processo diacríticos stress invertido. Em cima, iterativo de rectificação 127 Antique Olive, em baixo, FF da proporção da letra. Balance. Os rectângulos vermelhos Figura 33 134 representam as larguras Gráfico comparativo com a aumentar, enquanto diacríticos. Figura 39 os rectângulos cinza, as 128 Exemplo da matriz larguras a diminuir. geométrica de Geoffroy Tory 148 Figura 34 (1927). Tipos de letra com 137 Figura 46 proporções normais (large Proporção do modelo de e small) e anormais Figura 40 estudo: largura da caixa alta. (large-small e small-large). Proporção da letra maiúscula 150 Os tipos de letra com clássica vs. proporção da proporções anormais letra maiúscula moderna. Figura 47 resultam da permuta dos Em cima tipo Trajan, em Frequência de sinais ascendentes/descendentes baixo, Bauer Bodoni (Cheng, diacríticos de 5 Línguas dos tipos normais: large 2006). europeias. e small (Sanocki 1991). 138 154 Adaptação pelo autor a partir do original. Figura 41 Figura 48 129 Divisão silábica das palavras Exemplos de acentos BELO e MOEDA. Enquanto a agudos antes de 1900 Figura 35 proporção clássica enfatiza (Gaultney 2002, P. 10). Comparação entre as hastes a divisão intersilábica da 155 ascendentes dos tipos de palavra MOEDA (MO-E-DA) letra de Garamont e Van sem comprometer a união Figura 49 den Keere: a) Gros-Canon de uma unidade perceptiva, Acentuação da versão de Claude Garamont (aprox. na palavra BELO (BE-LO), original do tipo Sabon (12pt), 42.5 pt) (Vervliet 2008); b) caracteres com a mesma em metal. Imagem ampliada Two-Line double pica de Van largura agrupam-se entre si, (Gaultney 2002, p.16) den keere (aprox. 42.5 pt) sem respeito pelas fronteiras 155 (Vervliet 1968). intersilábicas. Este problema Figura 50 130 é contornado na proporção Modelo de estudo: altura moderna, onde a mesma da caixa alta. Proporção Figura 36 cor entre letras reforça a entre caixa alta e caixa baixa Extensão do tradicional integridade da palavra, baseada na altura de x. modelo conceptual impedindo que as letras 155 geométrico ao eixo da interfiram no processo de Língua. decomposição da palavra, Figura 51 132 em unidades infra-lexicais, Imagens e letras simétricas. realizado pelo sistema visual. Figura 37 Ilustração a partir do tipo 142 Modelo de estudo: Bauer Bodoni Bold. 161 determinação da proporção Figura 42 da letra n. Comparação Evolução da frequência Figura 52 do modelo de estudo com de trigramas na Língua Versão simétrica da obra os tipos de letra Swift de Portuguesa. Mona Lisa de Leonardo Gerard Unger (1985), em 144 Da Vinci. Apesar de linha a preto e, Adobe reconhecermos a obra, não Garamond Premier de Figura 43 identificamos a sua versão Robert Slimbach (2005), a Propclassica em espelho (Dehaene cinza. 146 2009). 133 Figura 44 162 Propmoderna 147
xvi Índice de figuras
Figura 53 Figura 61 Figura 67 Simetria ao longo do eixo Sensibilidade ao contraste Aplicação da «formula M» vertical. Ilustração a partir do de canais individuais. à forma das letras. tipo Bauer Bodoni Bold. A curva de FCS total é 183 164 determinada pelas várias curvas das FCS de cada Figura 68 Figura 54 canal. Função da serifa. A área Caracteres da escrita Tamil 177 assinalada a tracejado (Adobe Tamil). representa a área de dupla 166 Figura 62 função (Smeijers, 1996, p. 31) Imagem híbrida de dois 185 Figura 55 rostos humanos sobrepostos Espécimes dos tipos de letra com escalas espaciais Figura 69 de Conrad Sweynheym e diferentes (Schins & Oliva, Modelo de estudo: duas Arnold Pannartz. A primeira 1999). O observador versões do carácter m, com versão (1465), em cima, e visualiza o rosto de uma e sem serifa. a segunda versão (1467), mulher, a sorrir (frequência 186 em baixo, demonstram o baixa), ou o rosto de um Figura 70 processo de evolução em homem, sério (frequência Erros de leitura mais relação aos tipos romanos alta), dependendo da escala frequentes na caixa baixa (Meggs, Purvis, & Pile, 2009, espacial que está a utilizar. (Beier, 2012). p. 94). 178 169 192 Figura 63 Figura 71 Figura 56 Imagem híbrida do alfabeto 70. Erros de leitura mais Ilustração do contraste e (Majaj et al., 2002, p. 1166). frequentes na caixa alta, interrupção do traço da letra 179 (translação) (Noordzij, 2006, ordenados de forma p. 36). Figura 64 decrescente (Beier, 2012). 169 Arredondamento prévio 193 do tipo de letra Demos de Figura 72 Figura 57 Gerard Unger. Adaptado de Modelo de estudo: O ângulo e utensílio Ahrens & Magicura (2014). contraformas das letras c e (cálamo) de escrita 181 determina o eixo (stress) e. As contraformas abertas e a localização dos traços Figura 65 das letras c e e seguem as grossos e finos da letra Exemplo do princípio recomendações dos estudos (Edward Jonnston, 1977). de pré-compensação de Harris (1973) sobre a 170 aplicado ao processo de legibilidade dos tipos de fotocomposição. O processo letras Gill Sans Medium, Figura 58 de composição fotográfico Univers Medium e Baskerville Modelo de estudo. Versões obrigou a ajustes nas «foto- 169. Segundo o investigador das letras b, d, p e q matrizes» (em película ou as contraformas abertas do c (imagem de autor). vidro) de modo a compensar e e evitam confusões com as 170 efeitos adversos, tais como, letras o e a. a difracção da luz nas 196 Figura 59 junções ou a suavização das Grades sinusoidais de baixa arestas da letra. (Baines & e alta frequência, em cima e Haslam, 2005, p. 106) em baixo, respectivamente. 182 175 Figura 66 Figura 60 A e B Marionetas de William Curva de FCS (Função de Dwiggins demonstrando o Contraste Sensitivo). princípio da fórmula «M». 176 183
xvii Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
Figura 73 Figura 75 Figura 77 Beier (2009) recomenda Modelo de estudo: as cinco Trigramas, da amostra, que, de um modo geral, as letras mais frequentes no críticos da Língua letras estreitas beneficiam português. Os estudos Portuguesa (complexidade de proporções largas. Os realizados por Sofie alvo-flanco). estudos de Beier & Larson Beier através do método 201 (2010), em conformidade de curta exposição, com os de Harris (1973), concluíram que a letra Figura 78 demonstraram que nos a, de dupla construção Trigramas, da amostra, testes de visibilidade à (two storey), demonstra críticos da Língua distância, a serifa no topo melhor desempenho Portuguesa (semelhança do i e do j melhoravam a que o a manuscrito (one alvo–flanco). legibilidade. Os estudos storey). O método de 202 demonstraram igualmente limiar de visibilidade à Figura 79 que, o posicionamento distância demonstrou Resultados da identificação do ponto do i afastado que a letra beneficiaria de letras (complexidade da sua haste, diminuía de uma «barriga» mais alvo–flanco). a probabilidade de curva do que diagonal 205 confusão com a letra l. – possivelmente porque Como se pode observar esta é uma característica Figura 80 no modelo, seguindo que a distancia da Resultados da identificação as recomendações dos espinha do s, evitando de letras (semelhança alvo– investigadores, o tail da eventuais confusões com flanco). letra j foi alargado. Esta este. De acordo com 208 opção, que comprometeria a investigadora, este a composição de facto parece ser mais Figura 81 sequências de letras, importante do que possuir Resultados da identificação como por exemplo gj contraformas abertas (Beier de letras (ascendentes – pela colisão dos seus & Larson, 2010; Beier, curtos vs. ascendentes descendentes –, frequentes 2009). longos). nas línguas escandinavas, Walter Tracy (1987) 210 não é um problema para argumenta que, apesar as sequências da Língua da maior contraforma Figura 82 Portuguesa. Embora a proporcionada pela barra Exemplos de ligaturas Língua Portuguesa não diagonal, a barra do e deve do tipo Poética (1992) de apresente esta sequência, a ser horizontal de modo Robert SlimBach. implementação de um tipo a não interferir no ritmo 220 de letra comercial, deverá da leitura, possibilitando Figura 83 ter em conta soluções assim, uma maior Modelo de estudo: carácter específicas de contexto. conformidade entre as da ligatura do grafema
Figura 76 Complexidade espacial do tipo Times 199
xviii Introdução
Figura 85 A ligatura st na palavra não respeita a integridade das unidades ortográficas e perceptivas do português. Ao lermos a segunda palavra temos a noção de existir uma destabilização no ritmo da leitura. 228
Figura 86 Tabela de possibilidades de Ligaturas em ataques de sílaba. 229
Figura 87 Modelo de estudo: carácter da ligatura [ps]. 230
Figura 88 Exemplos de contextual alternates para as sequências mim e ado. 236
xix Introdução
O presente trabalho não adopta a grafia do acordo ortográfico da Língua Portuguesa, de 1990, actualmente em vigor na ordem jurídica interna.
Texto composto com os tipos Minion de Robert Slimbach e Avenir Next de Adrian Frutiger e Akira Kobayashi.
xxi Introdução
Introdução
Enquadramento e objectivos
Desde o séc. XV que a actividade impressora em Portugal foi essencialmente desenvolvida e executada por emigrantes e impressores transientes, oriundos da Alemanha, Flandres, Itália, Espanha e França. Na posse dos seus prelos, estes impressores deslocaram-se ou fixaram-se em Portugal obtendo da monarquia privilégios reais durante as campanhas editoriais. Além do saber, trouxeram consigo pouco mais que os seus caracteres de chumbo. Eventualmente, esta terá sido uma das razões pela qual a produção de caracteres móveis em Portugal tivesse sido praticamente inexistente, obrigando impressores e livreiros a importar o grosso do material tipográfico. Nos nossos dias, o acesso à informação bem como o desenvolvimento da tipografia digital possibilitou o intercâmbio de conhecimentos, disseminando a prática. O desenho, a produção e a comercialização de tipos de letra deixou de estar localizado ou predominantemente associado à expressão cultural de determinado país ou região. Actualmente em Portugal, existem profissionais que alcançaram o reconhecimento internacional na área. Porém, sem um legado histórico, o actual contexto económico global definiu uma evolução de práticas conduzidas por preocupações projectuais essencialmente estéticas e de mercado, com vista à «mundialização». Hoje, o Design de Tipografia expandiu-se aos novos mercados Pan-Europeu, Médio Oriente, Ásia, entre outros. Deixou de estar exclusivamente focado no sistema de escrita latino, para se interessar pelo grego, o cirílico, o arábico, o hebreu, as escritas bramânicas, etc. Como Gerry Leonidas (2013) coloca, Typeface design is now, very clearly, a global enterprise, for a mobile and connected
1 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
community. Equipas constituídas por profissionais multilíngues ou consultores externos centram-se agora em torno de novas questões, tais como a harmonização entre os vários sistema de escrita (Peters, 2013), ou ainda as novas possibilidades criativas que o estudo das convenções de outras escritas proporcionam na reinvenção (estilística) do próprio alfabeto ocidental. Hoje, como no passado, o desejo de criar um produto (alfabeto) prático que sirva todos os propósitos afastou o alfabeto dos seus objectivos reais de legibilidade (Smeijers, 1996). Neste contexto, permanece por preencher um vazio, i.e, um olhar mais profundo sobre as particularidades de representação de uma Língua, e no caso concreto deste estudo, da Língua Portuguesa. Perante tal conjuntura, propõe-se nesta investigação analisar na ortografia portuguesa factores potenciadores de legibilidade tipográfica com o propósito de produzir uma reflexão teórica e, concomitantemente, um ensaio prático sobre a legibilidade na leitura do Português Impresso. Embora esta, seja uma investigação na área do Design Gráfico, o seu desenvolvimento suporta-se na obtenção de dados noutras áreas científicas tais como a Psicologia, a Linguística e as Neurociências, com o objectivo de compreender os comportamentos e as actividades cerebrais envolvidas no acto de ler. Esta aproximação interdisciplinar, a outras áreas do conhecimento, permitiu identificar factores influentes no desempenho da descodificação textual, contribuindo para a formalização de um enquadramento mais abrangente sobre a questão da legibilidade tipográfica. A partir da informação recolhida e através de ferramentas de análise de frequência de ocorrência de caracteres e sequências de caracteres desenvolvidas para o efeito, reflectimos acerca da existência de um paradigma gráfico da Língua, passível de a tornar mais eficiente para a leitura de texto corrido, que suportasse, a posteriori, objectivos projectuais. Não é pretensão da investigação produzir «O modelo tipográfico da Língua Portuguesa» nem tão pouco estabelecer «Os princípios para a construção da Legibilidade», mas antes,
2 Introdução
construir uma reflexão teórico-prática sobre a legibilidade tipográfica associada à representação visual do Português Europeu (PE), contribuindo para desvendar possíveis caminhos que permitam não só melhorar a eficiência da leitura, como contribuir para o ensino e prática do Design de Tipografia em Portugal e nos Países de Língua Oficial Portuguesa.
Questões e hipótese da investigação
Decerto que todos já trauteamos uma música cantada numa língua estrangeira sem saber ao certo o significado da sua letra. Muitos já se questionaram sobre a sonoridade da nossa língua quando comparada com a sonoridade de outras línguas. O tema foi sempre controverso. Miguel Esteves Cardoso publicou no Público em 1981: «A música portuguesa é aquela que fazem os portugueses. Ah, então era isso! Mas (…) se 90% da música feita por portugueses é estrangeira! (…)». Sobre a mesmo assunto o comediante Ricardo Araújo Pereira teceu um comentário mordaz «Gente portuguesa a exprimir-se em português sempre me fez confusão. Trata-se de um idioma bastante limitado, que restringe as possibilidades de expressão dos seus falantes, e portanto não admira que haja quem se veja forçado a recorrer à língua inglesa quando se trata de transmitir pensamentos realmente sofisticados, tais como «I love you, baby», «Please forgive me, baby», «Don’t break my heart, baby» ou «Yeah, baby, you are my baby» (Pereira, 2010). Por influência cultural ou outra que nos é alheia, o debate persiste no meio musical, mas não é esta a nossa contenda, antes uma outra, que aqui nos surge como analogia à representação da sonoridade da fala. Decorrente da prática profissional, sempre nos questionámos sobre se preferências idênticas também se manifestam na imagem da palavra e na sua percepção, desde a imagem-palavra de um simples logótipo à textura de uma página impressa ou, por outras palavras, à representação visual da língua. Num sistema de escrita alfabético, os símbolos representam os fonemas de uma linguagem. A representação fonética
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da Língua Portuguesa serve-se do conjunto de grafemas do alfabeto latino, contudo tem uma combinação de caracteres que lhe é própria. Essa combinação, articulada com os sinais auxiliares da escrita produzem um desenho com um ritmo e um equilíbrio característico, o Português escrito. Sem o conhecimento pleno da aparência visual da língua, o tipógrafo poliglota «trauteia» as formas das letras, evitando colisões, sem no entanto, se concentrar sobre o desenho, a predominância ou a ordem intrínseca das formas de uma língua em particular. Portanto, propomos na presente investigação um olhar mais profundo sobre a representação visual da Língua Portuguesa. Não se trata porém de um olhar meramente estético, mas como primeiro olhar, um olhar sobre o filtro da percepção ou se preferirem sob o propósito real de Smeidjers (1996, p. 166), o da legibilidade. Deste modo, procuramos ao longo da investigação resposta para as seguintes questões: 1) O que caracteriza a aparência visual do português? 2) É possível optimizar a legibilidade Tipográfica de acordo com as particularidades de uma dada Língua? 3) A optimização do desenho tipográfico de acordo com padrões lexicais poderá melhorar a leitura do Português? 4) Faz sentido uma proposta tipográfica específica para a Língua Portuguesa? As questões formuladas conduzem-nos à seguinte hipótese: O Desenho tipográfico desenvolvido em função dos padrões lexicais do português melhora a eficiência da leitura da Língua Portuguesa.
Benefícios da Investigação
Operar na imagem das palavras de uma Língua, implica operar na percepção dos seus leitores. Actualmente a Língua Portuguesa é a 5ª Língua mais falada no mundo ocidental. Com um universo de cerca de 176 milhões de falantes nativos e 28 milhões de falantes estrangeiros, a taxa de literacia da Língua Portuguesa está situada entre os 83—84%. Se considerarmos
4 Introdução
as perspectivas da evolução demográfica nos países da CPLP, as projecções indicam um aumento da população possível de atingir os 325 milhões de falantes nativos em 2050. Estes números por si só justificam o propósito da investigação. Além do universo de leitores da Língua Portuguesa, o facto do tema da Legibilidade Tipográfica associado à língua ter sido pouco abordado no panorama nacional e internacional, não existindo praticamente bibliografia científica subordinado ao tema, a presente investigação poderá beneficiar a comunidade científica, na consolidação do entendimento da Legibilidade da Língua nas áreas do Design Gráfico e da Tipografia, constituindo uma ferramenta de apoio para profissionais e docentes. Caso se verifique, que os princípios e propostas tipográficas apresentadas nesta investigação, melhorem o desempenho da leitura do Português, poderá ser considerada a aquisição de um novo paradigma nas metodologias de ensino e desenho de tipos de letra na comunidade de países de língua oficial portuguesa. Caso contrário, fica a expectativa que a análise e a documentação de factores potenciadores de legibilidade possa constituir um ponto de partida a investigações futuras. De uma ou de outra forma, consideramos que uma reflexão sobre a forma de ensaio tipográfico associado à Língua, pode enriquecer e consolidar o Património Cultural e Tipográfico Português.
Metodologias e desenvolvimento da investigação
O presente estudo, propõe uma abordagem teórico-prática ao tema de investigação. Por conseguinte, foram utilizadas duas metodologias distintas. Numa primeira fase da investigação, adoptou-se uma metodologia não intervencionista mista que, por meio de métodos de investigação qualitativos — investigação/ crítica Literária — e quantitativos – de análise ortográfica –, intentou descobrir se existia um paradigma gráfico da Língua passível de ser optimizado do ponto de vista da legibilidade. Na segunda fase, recorreu-se a uma metodologia intervencionista
5 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
mista: quantitativa e qualitativa, para implementar um modelo de estudo académico, produzindo assim, um ensaio teórico- prático sobre a legibilidade tipográfica do PE. O estudo iniciou-se pela investigação e revisão literária relacionada com a área e o tema da investigação. Da análise e síntese literária efectuada procedemos à crítica literária. Após uma análise exaustiva da crítica literária procedemos a uma análise textual, segundo critérios diacrónicos e de género literário. Para o efeito, criámos um corpus constituído por 10 obras literárias de 10 autores contemporâneos, incidindo sobre textos em prosa publicados nos últimos 30 anos (1982 –2012) e desenvolvemos uma pequena aplicação informática – ngrams – com o objectivo de analisar a frequência de ocorrências de um determinado carácter ou sequências de n caracteres num texto. A análise textual permitiu não só definir a amostra do estudo, determinando quais as sequências e os caracteres mais frequentes do português, susceptíveis de serem analisados do ponto de vista da legibilidade, como efectuar uma análise multilingue, confrontando aspectos de ordem visual do português em relação a 4 línguas europeias: Espanhol, Francês Inglês e Alemão. A investigação e crítica literária e a análise textual, concederam o enquadramento conceptual necessário à objectivação, elucidando e perspectivando, o percurso projectual. Este percurso recaiu sobre 4 aspectos: 1) proporções da letra maiúscula; 2) proporções da letra minúscula; 3) desenvolvimento de caracteres alternativos para contexto (contextual alternates) e 4) ligaturas. A fase projectual foi constituída por várias etapas, iniciando- se com a caligrafia, o desenho exploratório à mão e vectorial, culminando com todos os procedimentos técnicos envolvidos na construção de um modelo de teste – font –, tais como: espacejamento, kerning, hinting e programação. A necessidade de implementação de uma font teve como único e principal objectivo, o teste e a avaliação das alternativas/soluções encontradas no âmbito do modelo de estudo.
6 Introdução
Para a realização dos testes foram selecionados 241 indivíduos com idades compreendidas entre os 19 e os 42 anos, com acuidade visual normal ou corrigida. Todos os participantes eram falantes nativos e leitores fluentes de Português. Nenhum dos participantes tinha formação na área de Design Gráfico. Os testes foram realizados, sujeitando os participantes segundo o método de curta exposição, à identificação de um carácter alvo (central) em trigramas considerados críticos do ponto de vista da legibilidade. A avaliação quantitativa das soluções encontradas confirmaram, grosso modo, algumas das hipóteses inicialmente formuladas, como também questionaram aspectos sobre as mesmas, perspectivando novos caminhos para a investigação. Mediante a análise dos resultados obtidos, implementámos os resultados no modelo de estudo académico, concluindo sobre a eficiência dos princípios, metodologias e soluções tipográficas apresentadas. Das considerações auferidas derivou a finalização do projecto, as conclusões finais e as possíveis recomendações para futuras investigações.
Estrutura da Tese
A presente dissertação é constituída por uma breve introdução e duas partes distintas. A primeira parte é composta por cinco capítulos e a segunda parte por seis capítulos. Na primeira parte centramos a investigação no leitor, procedendo a um enquadramento teórico da investigação científica inerente ao acto de ler, considerando apenas a leitura como a descodificação dos impulsos gráficos (Perfetti, 1996) e pondo de lado aspectos cognitivos relacionados com a compreensão e a atribuição de significado. Baseado no conhecimento anteriormente adquirido, na segunda parte do estudo procede-se a um ensaio prático procurando reflectir sobre a legibilidade tipográfica do português, colocando hipóteses, desenvolvendo metodologias, justificando
1 De acordo com informação transmitida por especialistas na área da Psicolinguística, este é o número considerado mínimo para uma amostra credível.
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opções, testando, analisando e implementando soluções no âmbito da construção de um modelo de estudo académico. Em seguida procedemos a um breve resumo dos conteúdos abordados em cada capítulo. No capítulo 1, a Leitura, realizamos um enquadramento geral sobre o processo de leitura, concentrando-nos sobre os aspectos essenciais ao reconhecimento visual da palavra. O capitulo 2, «A abstracção visual da letra» procura compreender quais os mecanismos subjacentes à capacidade do ser humano em reconhecer milhares de tipos de letra independentemente da sua forma, escala ou posição no campo visual. Os estudos demonstram que as letras antes de identificadas são provavelmente processadas à semelhança de qualquer objecto. No capítulo 3, procuramos compreender o reconhecimento visual e invariante de objectos de modo a compreender melhor os mecanismos cerebrais de codificação da forma. A existência de um código neuronal que assenta num conjunto de formas elementares, cuja combinação é responsável pelo reconhecimento visual de objectos, permitiu esclarecer a origem e a relevância das formas da letra no plano perceptual. No capítulo 4 partimos da compreensão de como o sistema visual codifica a posição de um carácter numa sequência de caracteres, traçando o estado da arte de alguns dos principais modelos de codificação ortográfica, culminando com a caracterização do modelo LCD de reconhecimento invariante da palavra que, ao estreitar o fosso existente entre a neuropsicologia e os modelos teóricos propostos pela psicologia da leitura, não só contorna o impasse do modelo de codificação ortográfica SERIOL, como nos fornece uma visão real, menos abstracta dos processos neurofisiológicos envolvidos no reconhecimento visual invariante de palavras. Enquanto os capítulos anteriores, procuram caracterizar o processo e os mecanismos cerebrais subjacentes ao acto de ler, clarificando o domínio da investigação e restringindo o campo
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de intervenção do desenho de tipos de letra ao processamento visual primário, o capítulo 5, desvenda o território de operacionalidade da investigação, caracterizando um fenómeno ubíquo da visão, responsável pela incapacidade de identificar uma letra na presença de letras adjacentes, o crowding. Ao longo deste capítulo são identificados factores que influem neste fenómeno, perspectivando metodologias que servirão de base não só na identificação de sequências críticas do português, como também na determinação de um conjunto de princípios de operacionalidade da forma da letra. O capítulo 6 corresponde a um excerto de um artigo denominado, o eixo da língua, publicado no âmbito da presente investigação. O capítulo parte da crescente evidência científica de estudos da psicologia que abordam modelos de percepção da letra baseados na identificação da mesma através das suas componentes visuais, incidindo principalmente sobre recentes investigações na área das ciências cognitivas, que demonstram a importância dos terminais na identificação da letra e na descodificação da palavra. O estudo prossegue com a análise a 5 línguas europeias, concluindo a existência de diferenças significativas na ocorrência de componentes considerados chave no reconhecimento da letra. Questionando-se acerca da eficiência das línguas com menor incidência desses componentes, o estudo reflecte sobre a aparência visual do português colocando como hipótese uma revisão das proporções da letra de caixa baixa como base à construção do modelo de estudo. Partindo do conhecimento informal do design de tipografia e do empirismo da ciência para compreender como as proporções da letra podem afectar o desempenho do leitor, no Capítulo 7, desenvolvemos uma metodologia que servisse de base à proporção da caixa alta do modelo de estudo. O capítulo 8 procura justificar a opção pelo eixo ou stress oblíquo do modelo com base em estudos nas áreas das neurociências e psicologia cognitiva da leitura sobre a percepção da simetria e assimetria.
9 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
Com o objectivo de perceber o comportamento dos leitores na visualização de caracteres a diferentes escalas ópticas, no capitulo 9, procurámos compreender os mecanismos da visão inerentes à teoria de canais múltiplos. O enquadramento das teorias da percepção com o conhecimento prático no âmbito do Design de Tipografia perspectivou uma abordagem ao modelo de estudo, estipulando uma escala de referência para o desenvolvimento do mesmo. No mesmo capítulo argumentamos ainda a opção pela letra com serifa em detrimento da letra sem serifa. No capítulo 10 são enumerados, com base na investigação conduzida pela psicologia e no conhecimento especulativo do Design de Tipografia, vários estudos sobre a legibilidade relativa das letras. O capítulo prossegue com a caracterização da aparência visual do Português através da análise de ocorrências de caracteres e sequências de caracteres, culminando com uma amostra de trigramas considerados críticos do ponto de vista do crowding. Por fim, são desenvolvidos vários caracteres de contexto (contextual alternates) com o objectivo de estudar o seu efeito no seio das sequências identificadas. Neste capítulo foram ainda realizados 3 estudos, onde testámos, segundo o método de curta exposição, o desempenho de 24 participantes na identificação das várias propostas desenvolvidas. Finalmente no capítulo 11 partimos de estudos na área da psicologia e linguística para compreender que tipos de clusters de letras podem ser considerados unidades de leitura, com o objectivo de identificar um conjunto de unidades perceptivas do português. Esta identificação permite aos designers desenvolver um conjunto de ligaturas discricionárias que reduzam a carga atencional das letras, agrupando-as, de modo a melhorar o desempenho da leitura. O estudo prossegue no capítulo 12, sob a forma de ensaio prático, com a implementação no modelo de estudo, dos resultados obtidos no capítulo 10 e com o exercício prático de algumas uniões de letras, possíveis para tipos romanos, na Língua Portuguesa.
10 Introdução
Encerramos o estudo, sintetizando as conclusões de forma a responder às questões inicialmente formuladas, culminando com as considerações finais e recomendações para futuras investigações.
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Referências bibliográficas
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12 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso Parte 1 Introdução
Capítulo 01 A Leitura
1.1 Legibilidade, legibility & readability
Inicialmente o termo Inglês legibility terá sido utilizado na discussão de factores de performance visual como a facilidade e a velocidade da leitura. No entanto, a partir de 1940, muitos autores começaram a utilizar o termo readability com propósitos semelhantes (Tinker 1969). O novo termo alargou o espectro de significados e instalou a confusão. A acepção da nova palavra parecia não só comportar aspectos perceptuais, como que facilmente estendia o seu domínio aos aspectos cognitivos implicados na compreensão textual. Dada a diferença de domínios científicos, a investigação necessitou de clarificar fronteiras e definir zonas de interpenetração, estabelecendo assim as diferenças entre os conceitos, legibility e readability. No seu livro Letters of credit, o type designer Walter Tracy (1986) estabelece a diferença referindo-se a legibility como a facilidade de distinguir caracteres entre si. De acordo com Tracy, readability é um termo de significado mais extenso e que se debruça essencialmente sobre as questões de confortabilidade no processo de leitura. Deste modo, enquanto o termo legibility está intrinsecamente ligado à forma das letras e aos seus detalhes, readability refere-se a todos os processos implicados na compreensão textual, desde a forma como o escritor utiliza a linguagem à facilidade com que leitor é capaz de o seguir ou de o compreender. Em Portugal, a terminologia utilizada levanta frequentemente problemas ao nível da metalinguagem. Apesar do termo inglês, legible, derivar do verbo latino legere, que evolui para o verbo ler em Português, e o termo read – verbo ler na Língua Inglesa — evoluir do étimo germânico raden, os
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conceitos legibility e readability são frequentemente traduzidos para a Língua Portuguesa num único termo: legibilidade (Silva 2008). Por tal, referir-nos-emos daqui em diante por legibilidade, a não ser que tal diferenciação se torne imperiosa, onde utilizaremos os termos da Língua Inglesa. De acordo com a referência de Gerard Unger (2007) à obra Lesetypographie, os tipógrafos e designers Hans Peter Willberg e Friendrich Forssman numa breve descrição do processo de leitura reportam algumas das implicações tipográficas que afectam o conceito readability. Segundo os autores, a readability pode ser diminuída caso haja elementos distractores num texto capazes de causar a desconcentração do leitor, afastando-o momentaneamente do conteúdo. Esses elementos podem envolver inúmeros aspectos, de ordem microtipográfica — forma das letras, espacejamentos e entrelinhas irregulares ou comprimentos de linha inadequados — e macrotipográfica — relacionados com o layout, por exemplo, layouts confusos, com pouco contraste entre figura e fundo, entre outros. Concentremo-nos apenas sobre os aspectos do desenho da letra. O tipógrafo suíço Jost Hochuli (2008) sintetiza no seu livro Details in Typography alguns dos aspectos microtipográficos implicados na escolha de tipos de letra para composição de livros. Na sua máxima «the eye of the reader must not be distracted by any unfamiliar form», Hoshuli aponta como condição necessária à boa readability a familiaridade das formas tipográficas. O conceito de familiaridade ganha aqui dois sentidos. O primeiro, tem a ver com a relação formal entre as letras, devendo os desenhos entre letras distintas estarem de algum modo relacionados entre si, isto é, devendo pertencer ao mesmo estilo. O segundo, com as proporções e a forma das letras maiúsculas e minúsculas não se deverem distanciar muito dos seus arquétipos humanistas. No alfabeto latino, são considerados os arquétipos humanistas, a forma maiúscula da letra romana do período Imperial — a capitalis monumentalis ou a sua forma manuscrita, a capitalis
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quadrata — e a scriptura humanistica, a forma escrita do séc. XV e XVI, um descendente da minúscula carolíngia. Seguindo este raciocínio o conceito readability parece ser afectado sempre que o leitor lida com o inesperado. Um detalhe ou um carácter diferente pode ser considerado um elemento capaz de desviar a atenção do leitor do conteúdo. Assim, de acordo com o autor, formas extravagantes ou com demasiado desenho devem ser evitadas sempre que o designer compõe um objecto literário como um romance, uma vez que este exige do leitor, um esforço visual e intelectual longo e intenso, diferente do esforço exigido na descodificação textual de um cartaz ou de uma simples consulta no dicionário. Esta diferença demonstra, em parte, diferentes atitudes na leitura. Hans Peter Willberg and Friedrich Forssman (2002) dão-nos alguns exemplos: leitura linear (ex.: novelas, romances, etc.), leitura informativa (ex.: jornais e revistas), leitura consultiva (ex.: dicionários) e leitura selectiva (textos académicos, etc.). Segundo os autores, diferentes formas de leitura implicam diferentes abordagens tipográficas. Desta forma, os caminhos ou ensaios tipográficos no domínio da presente investigação incidirão apenas sobre os aspectos da leitura linear, onde consideramos crítico o factor legibilidade. Pelo que temos escrito, parece à partida que a legibilidade tipográfica está condenada à tradição. Parafraseando Suzana Licko: «readers read best what they read most.» (Licko 1990). De facto, a história tem-nos ensinado que muitos dos alfabetos que representaram uma ruptura total com convenções e convicções tipográficas foram em parte experiências datadas e inconsequentes, prevalecendo no tempo apenas aqueles que apesar das diferenças, mantiveram na sua essência uma relação formal com o passado. Por tal, não será do âmbito da conclusão desta investigação, a elaboração de um ensaio tipográfico estritamente científico, alheio à familiaridade dos arquétipos ou do património histórico tipográfico.
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1.2 O reconhecimento de palavras
O interesse pela legibilidade das letras surge inicialmente no séc. XIX. O tema, alvo de observações e opiniões de ordem subjectiva, levantou inevitavelmente questões relacionadas com, qual o melhor tipo de serifa, o efeito dos ascendentes e descendentes, a luminosidade, o contraste, etc. A primeira investigação científica controlada sobre o tema deve-se ao psicólogo James Cattell (1886). O investigador, considerado o fundador da psicolinguística, dedicou parte dos seus estudos científicos ao estudo do processo de leitura. Nos seus experimentos, Cattell verificou que ao sujeitar indivíduos ao estímulo visual de letras e palavras durante breves instantes, os indivíduos reconheciam mais assertivamente palavras do que letras isoladas — efeito, hoje denominado por Word Superiority Effect. Suportado pela evidência dos resultados, Cattell foi o primeiro psicólogo a propor um modelo de leitura baseado no reconhecimento do contorno da palavra, segundo o qual, o reconhecimento das palavras seria feito por unidades de palavras ao invés da soma das partes. Uma concepção que parece concordar com o modelo de reconhecimento da palavra é o facto de um texto escrito em letras minúsculas ser mais legível do que um texto escrito em maiúsculas. As investigações sobre a velocidade de leitura de letras minúsculas e maiúsculas efectuadas por Tinker e Paterson (Tinker 1969, p. 57) em 1928, demonstraram que as letras minúsculas são lidas em média 11,8% mais rápido do que as maiúsculas. Mais tarde, estudos efectuados por Tinker (1969) sobre a influência da forma tipográfica maiúscula e minúscula na percepção das palavras, sujeitaram indivíduos à exposição de palavras e sequências de caracteres non sense a várias distâncias. Os estudos concluíram que letras e palavras maiúsculas são percebidas a maiores distâncias do leitor do que as letras e as palavras minúsculas. Porém, no caso das minúsculas, as diferenças significativas na percepção de palavras versus sequências de caracteres non sense a uma dada distância,
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sugerem que a forma total das palavras é mais importante na Word Superiority decifração das letras minúsculas do que nas letras maiúsculas, E ect onde a percepção ocorre essencialmente através das letras. Segundo Tinker (1969), o caso das letras minúsculas
Figura 1 Formulações do permitirem uma leitura rápida face às maiúsculas deve-se ao modelo de reconhecimento da palavra através do contorno da facto das minúsculas, no contexto da palavra, produzirem formas palavra (imagem de autor). características, cuja distinção facilita a leitura por unidades de palavras — considerado pelo autor uma característica do leitor experiente [figura 1]. Em contraste, os textos compostos integralmente por maiúsculas, criam padrões rectangulares, e a sua «falta de forma», inibe a distinção entre as palavras, tornando os textos particularmente difíceis à leitura [figura 2]. Kevin Larson, psicólogo, doutorado em psicologia cognitiva e membro da equipa Cleartype da Microsoft no seu artigo The Science of Word Recognition dá-nos conta do Figura 2 Padrão rectangular produzido por uma palavra modelo proposto por Gough. Gough (Larson 2004) propôs composta integralmente por um modelo baseado no reconhecimento das letras em série, maiúsculas (imagem de autor). onde a decifração da palavra é feita letra após letra, da esquerda para a direita. Deste modo, o reconhecimento mental da palavra seria feito de forma semelhante ao processo de procura de um termo num dicionário, primeiro encontra-se a primeira letra, depois a segunda e assim sucessivamente até à completa decifração da palavra. Segundo Larson, este modelo é consistente com os resultados encontrados por G. Sperling. Sperling (1963) ao submeter indivíduos à exposição de séries aleatórias de caracteres durante um breve período de tempo, verificou que as letras eram reconhecidas em períodos de 10 a 20 milissegundos (ms) por letra. A experiência demonstrara que os sujeitos, interrogados acerca da ocorrência de uma letra numa dada posição da sequência de caracteres, eram capazes de a reconhecer desde que o tempo dado correspondesse a uma média de 10 ms por letra – para sujeitos com médias de leitura na ordem das 300 palavras por minuto – , assim um sujeito questionado acerca de uma letra na terceira posição da sequência, necessitaria de cerca de 30 ms para reconhecê-la.
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Segundo Larson (2004), o modelo de reconhecimento da Detectores da palavra letra em série, consegue prever o facto das palavras menores, com menor número de letras, serem mais rapidamente reconhecidas do que as palavras maiores, com maior número de letras, ao Detectores da letra contrário do modelo de reconhecimento da palavra, onde seria expectável que as palavras maiores produzissem formas com
características mais diferenciadoras, logo, fossem reconhecidas Detectores das características mais facilmente. Contudo, segundo o autor, o modelo de das letras reconhecimento da letra em série falha, pelo facto de não conseguir explicar o fenómeno do Word Superiority Effect — onde Estímulo as letras no contexto da palavra são mais facilmente reconhecidas do que isoladamente. Segundo o mesmo artigo, actualmente, o modelo com maior aceitação entre a comunidade científica é o modelo de reconhecimento paralelo da letra, segundo o qual, as letras numa palavra são reconhecidas simultaneamente e, é através da informação contida nas letras que reconhecemos a palavra. O modelo recupera um conjunto de ideias inicialmente definidas por Oliver Selfridge em 1959. No modelo Pandemonium, Selfridge sugere, que na leitura, o acesso ao léxico ortográfico se comportaria como uma enorme assembleia de demónios2, um semicírculo de dezenas de milhares de demónios, competindo entre si pelo direito a «representar» a palavra correcta. Nesta morada de todos os demónios, cada demónio responderia perante uma única palavra, intervindo «gritando» à sua presença, sempre que a palavra em causa necessitasse de ser defendida. Em reacção a uma sequência de caracteres na retina, todos os demónios analisavam simultaneamente o estímulo, «gritando», caso pensassem que o estímulo apresentado correspondesse à palavra por si representada, de modo que, no final, a sequência reconhecida corresponderia à palavra que «grita mais alto», i.e., com maior representação (Dehaene, 2009; Selfridge, 1958).
2 Uma alusão à obra poética Paraíso Perdido (1667) de John Milton. O Pandemonium é descrito como o «Panteão» de Satã, onde este se reúne em conselho com os seus pares infernais. É descrito como um lugar cheio de vozes tumultuosas, confusão e discórdia.
22 A Leitura
Segundo Larson (2004), o modelo de reconhecimento da Figura 3 Modelo de reconhecimento Detectores da palavra paralelo da letra (Larson 2004). letra em série, consegue prever o facto das palavras menores, com menor número de letras, serem mais rapidamente reconhecidas do que as palavras maiores, com maior número de letras, ao Detectores da letra contrário do modelo de reconhecimento da palavra, onde seria expectável que as palavras maiores produzissem formas com características mais diferenciadoras, logo, fossem reconhecidas Detectores das características mais facilmente. Contudo, segundo o autor, o modelo de das letras reconhecimento da letra em série falha, pelo facto de não conseguir explicar o fenómeno do Word Superiority Effect — onde Estímulo as letras no contexto da palavra são mais facilmente reconhecidas do que isoladamente. De um modo genérico, o modelo pressupõe três níveis para Segundo o mesmo artigo, actualmente, o modelo com maior o reconhecimento da palavra [figura 3]. Num primeiro nível, em aceitação entre a comunidade científica é o modelo de resposta ao estímulo visual de uma palavra, o sujeito percepciona reconhecimento paralelo da letra, segundo o qual, as letras numa as principais componentes3 das letras que compõem a palavra, palavra são reconhecidas simultaneamente e, é através da isto é, as linhas verticais, as linhas horizontais, as linhas diagonais informação contida nas letras que reconhecemos a palavra. O e curvas. A informação retida é enviada para um segundo nível, o modelo recupera um conjunto de ideias inicialmente definidas nível de detecção da letra, onde cada letra da palavra é reconhecida por Oliver Selfridge em 1959. No modelo Pandemonium, Selfridge simultaneamente. Depois de detectadas, o nível de detecção da letra sugere, que na leitura, o acesso ao léxico ortográfico se activa um terceiro nível, o nível de detecção da palavra. Neste nível, comportaria como uma enorme assembleia de demónios2, um cada uma das letras reconhecidas activa um conjunto de palavras semicírculo de dezenas de milhares de demónios, competindo possíveis do universo de palavras, de acordo com a sua posição entre si pelo direito a «representar» a palavra correcta. Nesta respectiva. Por exemplo, na palavra Inglesa Work, a letra W activa morada de todos os demónios, cada demónio responderia perante todas as palavras começadas por W, a letra o activa todas as palavras uma única palavra, intervindo «gritando» à sua presença, sempre com o na segunda posição e assim consecutivamente. Por fim, de que a palavra em causa necessitasse de ser defendida. Em reacção entre todos os vocábulos possíveis, a palavra com maior activação a uma sequência de caracteres na retina, todos os demónios corresponderá à palavra reconhecida. Segundo o autor, a evidência analisavam simultaneamente o estímulo, «gritando», caso do modelo é suportada na literatura sobre os movimentos oculares pensassem que o estímulo apresentado correspondesse à palavra durante o processo de leitura e tem sido amplamente beneficiada por si representada, de modo que, no final, a sequência pela evolução tecnológica, com a disponibilização de computadores reconhecida corresponderia à palavra que «grita mais alto», i.e., e eye trackers cada vez mais rápidos. com maior representação (Dehaene, 2009; Selfridge, 1958).
3 Unidades elementares detectadas pelo sistema visual. A utilização do termo «componente» resulta da tradução do termo inglês features. A opção por este 2 Uma alusão à obra poética Paraíso Perdido (1667) de John Milton. O Pandemonium é termo, em detrimento da tradução por «características» ou «atributos», deve- descrito como o «Panteão» de Satã, onde este se reúne em conselho com os seus pares se à necessidade de evitar eventuais ambiguidades entre a terminologia infernais. É descrito como um lugar cheio de vozes tumultuosas, confusão e discórdia. utilizada na tipografia e a terminologia utilizada na ciência.
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1.3 O processo de leitura
Sempre que olhamos à nossa volta, temos a noção de captar os objectos presentes de forma integral e instantânea, como se de uma fotografia se tratasse. Na verdade essa fotografia não é mais do que um puzzle constituído por pequenas peças, do qual, em cada instante, o nosso sistema visual apenas nos dá uma imagem nítida de uma dessas peças. Os nossos olhos, em movimento contínuo, vão explorando o campo de visão adquirindo dados sobre os objectos presentes, cabendo ao cérebro a inaudita tarefa de juntar todas as partes num todo. De acordo com o livro While you’re Reading de Gerard Unger (2007), a razão pela qual só uma ínfima parte está focada tem a ver com o modo como a retina funciona. A retina, situada na parte posterior do globo ocular, é formada por milhões de células fotossensíveis, os cones e os bastonetes. Estas células, quando excitadas pela energia luminosa, estimulam as células nervosas adjacentes, gerando um impulso nervoso que se propaga pelo nervo óptico em direcção ao cérebro. Os cones, células sensíveis a elevados níveis de luminosidade, são os principais responsáveis pela detecção das cores e pela acuidade visual e estão concentrados numa pequena zona na retina, a fóvea. À medida que nos afastamos da fóvea a densidade de cones diminui gradualmente enquanto a densidade de bastonetes aumenta. Portanto, sempre que fixamos o olhar, o ponto de maior acuidade visual corresponde ao ponto focado pela fóvea4. À sua volta, na zona parafoveal5, a imagem torna-se cada vez mais desfocada até que por fim, na periferia do campo visual, na perifóvea, apenas conseguimos discernir vagos movimentos. O processo de leitura utiliza essencialmente a fóvea, isto é, os cones (Rayner, 1998). Sob tais condições, poderia pensar-se à partida, que o corpo dos caracteres impressos seria um factor determinante
4 Cerca de 2º da visão central em torno do ponto de fixação. 5 Zona sensivelmente compreendida entre o 2 e 5º de ambos os lados do ponto de fixação.
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na facilidade de leitura, no entanto, na realidade, não é o que se verifica. A descodificação de uma palavra composta com corpos grandes excede o campo visual central, recaindo sobre a periferia da retina, uma zona onde mesmo letras grandes são difíceis de identificar. Portanto, desde que o corpo de letra se mantenha acima de um limite considerado mínimo – correspondente à precisão máxima atingida pelo centro da fóvea – a descodificação de caracteres grandes ou pequenos, por parte de um sujeito com acuidade visual normal, é equivalente do ponto de vista da precisão retiniana (Dehaene, 2009). No processo de leitura, os olhos de um leitor experiente movimentam-se segundo as linhas de texto por meio de uma série de movimentos espasmódicos, denominados de movimentos sacádicos. Estes breves movimentos são alternados por pequenos períodos fixos de 200 a 250 ms6, designados por fixações (Rayner, 1998). A informação só é retida durante o período fixo (Hochuli 2008) de forma que o leitor assimila o texto em pequenas tranches de caracteres, que podem ir até 187 caracteres. Contudo, em cada fixação só 2 a 3 caracteres estão realmente focados, o resto é percebido pela zona parafoveal de forma indistinta e de acordo com o contexto [figura 4].
Figura 4 Representação visual do processo de leitura. Os traços assinalam os movimentos sacádicos.
Segundo Gerard Unger (2007), o leitor experiente consegue numa fixação captar um maior número de caracteres que o leitor inexperiente. De acordo com o autor, no caso de uma criança que está a aprender a ler, o número de fixações é substancialmente maior do que o leitor comum, uma vez que a criança começa por
6 Valores referentes à leitura na Língua Inglesa. 7 Alguns investigadores consideram 18 um valor sobrestimado. Stanislas Dehaene considera 10 a 12 letras um valor bem mais realista.
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ler, fixando carácter a carácter. No caso de um leitor experiente ou familiarizado com o conteúdo, os períodos de fixação são curtos e as sacadas longas, aumentando significativamente a velocidade de leitura. Porém, sempre que o leitor se deparar com obstáculos – palavras longas, pouco comuns ou um assunto que não domine –, as sacadas tornar-se-ão mais curtas e as fixações mais frequentes. Do mesmo modo, caso o sentido do texto não seja claro, o olho volta atrás em movimentos sacádicos regressivos — as regressões — para se certificar do que já tinha anteriormente lido. Na Língua Inglesa, estima-se que 10 a 15% das sacadas são regressões (Rayner, 1998). A velocidade de leitura parece também estar relacionada com a memória visual do leitor, aumentando com o reconhecimento e as premonições fornecidas pela zona parafoveal. Portanto, num curto espaço de tempo, o leitor experiente lê várias palavras, testa as expectativas, verificando ou modificando os seus significados à medida que lê.
1.4 Direccionalidade da leitura
Em cada fixação apenas conseguimos identificar 3 ou 4 letras à esquerda do ponto de fixação e 14 ou 15 à sua direita. Este número, medido em espaços de letra, corresponde à amplitude da janela perceptual, não significando porém, que palavras inteiras sejam identificáveis tão longe do ponto de fixação. Os estudos revelam que a janela para a identificação de palavras – word identification span8 – é menor do que a janela perceptual, não excedendo geralmente as 7 a 8 letras 9 à direita do ponto de fixação – para além deste limite, apenas conseguimos codificar os espaços entre palavras (Rayner, 1998). Segundo Morais (1996), esta assimetria do campo perceptivo trata-se de um efeito de atenção associado à direccionalidade da leitura. A janela perceptiva dos leitores estende-se mais para
8 Área pela qual as palavras podem ser identificadas numa única fixação. 9 Medição em espaços de letra.
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a direita do que para a esquerda devido ao sentido, da esquerda para a direita, das Línguas ocidentais. No caso do Arábico ou do Hebraico, onde a leitura é feita da direita para a esquerda, a assimetria do campo perceptivo é acentuada para a esquerda do ponto de fixação. A natureza do sistema de escrita influencia não só a assimetria e a dimensão da janela perceptual como também a amplitude das sacadas. Em sistemas de escrita onde a densidade dos caracteres é maior, como por exemplo o Chinês, as sacadas são curtas e a assimetria – 1 carácter à esquerda e 3 à direita do ponto de fixação – e o campo perceptivo menor, o que significa que os leitores adaptam o seu campo visual de acordo com a sua linguagem e sistema de escrita (Rayner, 1998).
1.5 Visão parafoveal
Na visão parafoveal, os espaços entre palavras fornecem- nos pistas sobre o comprimento da palavra. Estes permitem reprogramar o comprimento da próxima sacada. Cada vez que uma palavra é descodificada, inicia-se uma nova sacada terminando geralmente sobre a primeira metade de uma nova palavra. Segundo Keith Rayner (1999, p23—45), esta selecção espacial parece estar relacionada com o facto de os leitores preferirem mover os seus olhos para um ponto da palavra com maior informação, ponto esse, previamente captado pela zona parafoveal. Da mesma forma, parece existir um padrão de comportamento sempre que ocorre uma mudança de linha. Metodologias de registo dos movimentos oculares revelaram que a última palavra de uma linha e a primeira palavra da linha seguinte são geralmente fixadas — provavelmente por serem pontos previamente antecipados pela zona parafoveal (Unger 2007). A compreensão de um texto implica que quase todas as palavras sejam fixadas. Estudos científicos utilizando o método de «fronteira», demonstraram que a informação recolhida na periferia do campo visual e integrada na visão foveal seguinte,
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não é uma representação estritamente visual da palavra ou das letras que a constituem, mas uma representação algo abstracta (Morais, 1996). O método fronteira é uma técnica que permite estudar quais as consequências da substituição momentânea de uma palavra por outra, na visão parafoveal, num período compreendido entre o início de uma nova sacada e o instante imediatamente anterior à nova fixação. Caso o desempenho do leitor não seja afectado pela breve troca de palavras, significa que na visão parafoveal não foi extraída qualquer informação útil, caso contrário, denota que a informação visual obtida na periferia do campo visual fornece informação adicional, permitindo ao leitor diminuir o processamento da palavra seguinte. Os resultados demonstram que o comportamento do leitor não se altera se substituirmos a mesma palavra, composta em caixa baixa, caixa alta ou caixa mista – por exemplo: PALAVRAS, palavras ou PaLaVrAs – e vice-versa. Contudo, e apesar das diferenças visuais entre PALAVRAS, palavras ou PaLaVrAs, os resultados demonstram que a substituição de vocábulos com características visuais semelhantes afecta menos a leitura do que a substituição de vocábulos que não partilham entre si características visuais comuns. Por exemplo, a substituição de «palavras» por «palermas», afecta menos o desempenho do leitor do que a sua substituição por «bacalhau». Porém, basta que a primeira letra de «palavras» seja alterada, por exemplo para «calavas», para não haver antecipação, demonstrando que na parafóvea a identidade das primeiras letras é analisada. Também não se verifica qualquer vantagem proporcionada pela visão parafoveal no caso da substituição de palavras, aparentemente diferentes, que possuam entre si uma relação semântica, por exemplo: a substituição da palavra «dança» por «baile» não cria qualquer antecipação. De acordo com Morais (1996), mesmo que a informação recolhida na periferia do campo visual seja de natureza abstracta, esta não é suficiente para que haja processamento semântico. Assim, para compreendermos na íntegra um texto, é necessário que quase todas as palavras sejam
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fixadas. Segundo os investigadores, nenhum método ou exercício de leitura rápida poderá ultrapassar tal condicionamento da visão humana sem prejudicar a compreensão. Parafraseando Woodie Allen, «I took a speed reading course and I was able to read War and Peace in twenty minutes. It envolves Russia». Todavia, mesmo que a maioria das palavras de um texto sejam fixadas, muitas são ignoradas pelo processamento foveal. Estudos, reportando-se à Língua Inglesa, revelam que apenas 85% das palavras com carga semântica – content words10 – e 35% de palavras gramaticais – function words 11 – são fixadas. De acordo com Rayner (1998), as function words são menos fixadas do que as content words por serem palavras tendencialmente mais curtas e pelo facto de existir uma relação directa entre o comprimento da palavra e as fixações: quanto maior a palavra, maior a probabilidade desta ser fixada. Os estudos demonstram que 25% das vezes, palavras de 2 a 3 letras são fixadas, enquanto que palavras com 8 letras, o são quase sempre e, eventualmente mais do que uma vez. Portanto, segundo os investigadores, a previsão obtida pela visão parafoveal à direita do ponto de fixação permite não só aos leitores obter informação sobre o comprimento da palavra para reprogramar a localização da próxima fixação, como saltar palavras curtas de 1 a 3 letras.
1.6 A legibilidade e os movimentos oculares
Vários estudos comprovam que a legibilidade de um tipo de letra influencia a leitura: quanto maior a dificuldade de codificar as letras num texto, mais frequentes e longas são as fixações, diminuindo o desempenho do leitor (Reingold & Rayner, 2006; Slattery & Rayner, 2010). Eyal Reingold e Keith Rayner (2006), ao investigarem a influencia da qualidade visual do estímulo nos movimentos oculares, verificaram que uma redução na legibilidade da palavra afecta fortemente a
10 Como, por exemplo, substantivos e verbos. 11 Palavras como preposições, artigos e conjunções.
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duração das fixações da palavra fixada, sem consequências significativas para o processamento da palavra seguinte, concluindo que, a qualidade do estímulo afecta apenas os processos iniciais de reconhecimento de palavras sem afectar os estádios subsequentes de processamento lexical. Contudo, de acordo com alguns investigadores, comparativamente a factores lexicais, desde que o processo de codificação seja razoável, a diversidade nas características formais dos milhares de tipos de letra existentes têm pouco efeito no desempenho da leitura. Portanto, se por um lado se presume que a legibilidade das letras afecta os movimentos oculares, por outro, sabe-se que estes são extremamente influenciados pelo processamento lexical da palavra fixada. Sabe-se, por exemplo, que os leitores fixam durante menos tempo palavras frequentes ou palavras que podem ser inferidas pelo contexto do que palavras raras. Os estudos demonstram que a leitura procede normalmente, fazendo desaparecer palavras 50 a 60 ms após serem fixadas e que no entanto, o efeito de frequência12 permanece, ou seja, mesmo que uma dada palavra já não se encontre visível, os olhos do leitor permanecem sobre a mesma, numa latência em conformidade com a sua frequência, manifestando assim, a existência de processos cognitivos em curso. Investigação recente de Slattery & Rayner (2010) sobre a influência da tecnologia cleartype13 no movimentos dos olhos, demonstrou que, embora o efeito de frequência seja aparentemente independente da legibilidade das letras, este era maior para letras menos legíveis e menos familiares, ou seja, a leitura de passagens de texto e frases em Times New Roman produz um menor efeito de frequência do que os tipos de letra cursivos ou decorativos Harrington e Script Monotype Bold. A investigação concluiu que o efeito de frequência é menor para
12 Palavras com maior frequência são fixadas durante menos tempo do que palavras com pouca frequência. 13 Cleartype é um método de renderização anti-aliasing, desenvolvido pela Microsoft, que beneficia da tecnologia subpixel dos ecrãs LCD.
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letras legíveis e com cleartype do que para letras menos legíveis e sem cleartype. Apesar dos estudos de Rayner sobre a tecnologia cleartype demonstrarem que a importância da legibilidade das letras face à manipulação da frequência das palavras é menor, a investigação demonstrou que a legibilidade de um tipo de letra ainda é um aspecto importante na leitura, que merece mais estudos científicos. Segundo os autores, são necessários estudos adicionais para compreender como desenhar tipos de letra que melhorem a experiência de leitura no ecrã e na impressão. Se deixarmos de lado a questão da atribuição de significado e nos concentrarmos apenas sobre a percepção das palavras, uma questão subsiste, como é que reconhecemos as palavras? Até à relativamente pouco tempo, a maioria dos Tipógrafos defendiam um modelo de leitura baseado no reconhecimento do contorno da palavra (Cattell 1886). Tal convicção, profundamente enraizada na prática tipográfica, parece ter estado na origem do polémico artigo apresentado por Kevin Larson na AtypI Vancouver em Setembro de 2003. Como já foi anteriormente dito, segundo o autor toda a literatura sobre os movimentos oculares demonstra o modelo de reconhecimento paralelo da letra (Larson 2004). De acordo com o artigo, a grande evidência do fenómeno do Word Superiority Effect reside no facto de sujeitos expostos ao estímulo visual de palavras serem capazes de reconhecer mais facilmente as letras no contexto de palavras do que isoladamente. O mesmo fenómeno é observado em relação às não-palavras — sequências de letras sem significado —, ou seja, os sujeitos continuam a reconhecer mais facilmente letras no contexto da palavra do que no contexto de uma não-palavra. Porém, os estudos efectuados por McClelland & Johnson (1977) demonstraram que a explicação do fenómeno Word Superiority Effect não está na forma da palavra mas sim, nas combinações regulares de letras. McClelland & Johnson (1977), ao submeterem indivíduos ao estímulo de não-palavras, observaram que as letras são mais rapidamente reconhecidas no contexto de pseudopalavras do que no contexto de não-palavras. Entenda-se pseudopalavras,
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como palavras sem significado, mas com características fonéticas regulares facilmente reproduzíveis, por ex.: mave ou mint. No entanto, as pseudopalavras não possuem qualquer significado nem a sua forma foi alguma vez, previamente conhecida pelos intervenientes da amostra. Portanto, segundo Larson (2004), através dos movimentos sacádicos nós combinamos a informação abstracta da letra para facilitar o reconhecimento da palavra, de modo que, é a informação acerca da letra que nós captamos na periferia do campo visual. Por fim, utilizamos informação sobre o espaço da palavra para reprogramar a localização da próxima sacada.
1.7 Duas vias
Os estudos do comportamento de pacientes com lesões cerebrais e as investigações sobre os distúrbios da linguagem decorrentes de patologias raras como a dislexia profunda ou a dislexia de superfície, permitiram à psicologia traçar um novo enquadramento sobre os mecanismos envolvidos no acto da leitura. Na leitura, o cérebro de um leitor fluente vacila entre duas vias de processamento de informação: a via fonológica e a via semântica. Ambas as vias coexistem e complementam-se entre si, dependendo do tipo de palavra a descodificar. Sempre que um leitor se depara com uma palavra nova, rara ou de pronúncia regular, utiliza preferencialmente a via fonológica. Por esta via, o leitor descodifica a palavra convertendo inicialmente a sua forma ortográfica em pronuncia e só por fim lhe atribuiu o significado. Caso contrário, no caso de uma palavra frequente ou de pronuncia irregular, o leitor opta pela via semântica, extraindo directamente da forma ortográfica, o sentido da palavra. A existência destas duas vias é suportada pela descoberta feita por John Marshall e Freda Newcombe, de duas dislexias adquiridas: a dislexia profunda e a dislexia de superfície. A dislexia profunda ou fonológica manifesta-se pela ocorrência
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de erros semânticos, tais como, o paciente poder ler a palavra «pintor», pronunciando «artista». A patologia caracteriza-se pela incapacidade do paciente pronunciar palavras escritas, demonstrando uma perturbação no processo de conversão grafo- fonológico. O disléxico profundo é incapaz de ler neologismos, palavras pouco frequentes ou pseudopalavras, podendo conseguir ler, compreender e pronunciar palavras frequentes, mesmo que estas possuam uma pronúncia irregular. O facto dos disléxicos profundos ou fonológicos conseguirem reconhecer as palavras escritas mesmo que não as consigam pronunciar sugere que uma das vias para a leitura, a via fonológica – da representação visual à sonora – está bloqueada, enquanto a via semântica – da representação visual ao sentido – se mantém intacta. A dislexia de superfície, por sua vez, reflecte um dano do léxico ortográfico. Os pacientes deixam de beneficiar de um acesso directo ao significado das palavras apoiando-se exclusivamente na via fonológica. São capazes de ler palavras regulares e pseudopalavras, mas os erros de leitura cometidos em palavras irregulares demonstram a incapacidade dos pacientes reconhecerem palavras através das suas propriedades ortográficas. No processo de leitura, as duas vias não se excluem uma à outra, ambas são essenciais e colaboram entre si para que o leitor seja capaz de ler todas as palavras. A incapacidade de descodificar palavras raras e novas por via directa (semântica) é assim compensada pela via indirecta (fonológica) que por sua vez, pela incapacidade de descodificar palavras homófonas ou de pronúncia regular, recorre à via directa. Na leitura, a maioria dos fonemas de uma palavra podem ser inferidos por simples regras que estabelecem a relação entre a ortografia e o som. Eventuais ambiguidades que possam surgir, são resolvidas por níveis superiores de processamento – lexicais e semânticos. As crianças são um exemplo da fraca coordenação entre as duas vias. Ao adquirir competências para leitura, certas crianças apoiam-se mais na via directa recorrendo por vezes à adivinhação, lendo house como home, outras na via indirecta,
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soletrando as letras de forma imprecisa em busca de uma pronuncia aproximada sem conseguirem encontrar o significado.
1.8 Unidades ortográficas
De acordo com a investigação contemporânea, a palavra escrita é codificada segundo um estrutura em forma de árvore. Esta codificação, dependente de aspectos ortográficos e fonológicos, pressupõe uma hierarquização de vários níveis de abstracção crescente onde, após a detecção das principais componentes e identificadas as letras, estas são agrupadas em unidades maiores, e estas unidades, por sua vez, agrupadas em sílabas e palavras. De acordo com Dehaene (2009), o nosso sistema visual trata certas unidades ortográficas, ao ponto de deixarmos de prestar atenção aos seus elementos constituintes. Ora vejamos, se tentarmos assinalar a letra a na lista de palavras Inglesas que se segue:
garage metal people please coat meat
Apercebemo-nos de um pequeno abrandamento nas palavras please, coat e meat. Embora as três palavras contenham a letra a, esta encontra-se «camuflada» num grafema onde o som da letra não é o correspondente ao da sua pronuncia. Segundo o autor, este abrandamento deve-se ao facto do nosso cérebro não parar ao nível dos detectores das letras, mas reagrupar de forma imediata as letras ao nível hierárquico superior dos grafemas. Paralelamente aos grafemas, que podem ser constituídos por uma ou mais letras, supõem-se igualmente importantes para o reconhecimento da palavra outras unidades infra-lexicais como o ataque, a rima e a sílaba. Na linguagem não existem palavras compostas apenas por consoantes e são poucas as palavras compostas exclusivamente por vogais. As letras vogais representam sons estáveis e regulares produzidos pela vibração das cordas vocais, ao expelir o ar livremente pela laringe sem interrupções. Esses sons são os
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núcleos das palavra e são geralmente ladeados por outros sons, produzidos ao interromper o ar em algum ponto do tracto vocal – as consoantes. A sílaba é constituída por um núcleo, composto por uma vogal ou combinação de vogais, rodeado por uma ou mais consoantes. O ataque e a rima são definidos em função desse núcleo. O que antecede o núcleo é denominado de ataque e a consoante que lhe segue, de coda. O conjunto constituído por núcleo e coda, constituem a rima da sílaba. Ora vejamos o que acontece quando separamos os constituintes de uma sílaba. A palavra monossilábica PAU, é constituída pelo ataque P e pela rima AU. Caso seja introduzido na palavra um elemento perturbador (//), de forma a obter P// AU ou PA//U, observa-se que o reconhecimento da palavra é mais fácil quando esta é interrompida pelos constituintes da sílaba, ataque e rima (P//AU) do que quando é interrompida de forma arbitrária (PA//U). Segundo (Morais, 1996), embora a presença de um elemento estranho entre o ataque e a rima seja perturbadora, é uma segmentação contornável, visto que o leitor analisa o estímulo da palavra nos dois constituintes da sílaba. Para o autor, o que é realmente crítico e perturbador é a destruição de uma unidade perceptiva. Na codificação da palavra, os grafemas, o ataque e a rima são agrupados em unidades ortográficas maiores, as sílabas. Para demonstrá-lo, Dehaene (2009) apresenta-nos outro exemplo curioso que iremos ilustrar recorrendo ao uso de palavras Portuguesas. Nas duas linhas que se seguem, procuremos identificar se a letra do meio de cada uma das palavras, está composta a negrito ou a regular.
LEITE; SURRA; VINHO; COUVE; SABOR CANTO; GRILO; FOLIA; METRO; ZINCO
Neste experimento, apercebemo-nos que a primeira linha é mais difícil de identificar do que a segunda, isto porque a primeira lista de palavras não respeita as fronteiras intra-
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silábicas do Português. Mais uma vez, o nosso cérebro tende a agrupar as letras que compõem uma sílaba, demonstrando que o sistema visual não consegue evitar a separação das palavras entre os seus constituintes. Esta vantagem do agrupamento silábico verifica-se tanto para palavras como para pseudopalavras, demonstrando que não depende dos conhecimentos lexicais do leitor, mas do conhecimento que este detém das sílabas, e das eventuais fronteiras entre elas, possíveis de ocorrer na Língua (Morais, 1996). A um nível hierárquico superior, as palavras são agrupadas em unidades mínimas de significado, os morfemas. Esta decomposição mental das palavras nos seus elementos constituintes é considerada um passo fundamental no caminho a percorrer entre a análise visual e a atribuição de significado. Vejamos a palavra indistinto, resultante da adição do prefixo in – sinónimo de negação –, à palavra distinto. A derivação prefixal da palavra primitiva permitir-nos-ia depreender o sentido da palavra original mesmo que, nunca a tivéssemos visto antes. Dados experimentais demonstram que o sistema visual separa involuntariamente os morfemas de uma palavra. O estímulo visual de uma palavra, como por exemplo departure, acelera o reconhecimento posterior do morfema depart. A palavra departure parece pré-activar o seu radical, facultando-lhe o seu reconhecimento. Este efeito denominado pelos psicólogos de priming designa um efeito experimental, resultante de estudos que envolvem a manipulação do grau de coincidência ortográfica, fonológica ou semântica entre dois estímulos: o primeiro constituído pela palavra prime e o segundo, pela palavra-alvo. O priming ortográfico não resulta apenas da semelhança visual entre duas palavras. Palavras distintas que partilham entre si o mesmo morfema, como por exemplo can e could, produzem priming, contudo palavras visualmente semelhantes não relacionadas morfologicamente, como o par aspire e aspirin, não o produzem. Por último, para que o efeito ocorra não é necessário que o significado de ambas
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as palavras esteja relacionado, a palavra depart pré-activa a palavra department, embora possuam sentidos diferentes. impressão impressão A existência de estruturas ortográficas intermédias, entre os níveis de representação das letras e da palavra é igualmente im pressão im pressão suportada por vários estudos experimentais obtidos com o im pre ssão im pre ssão recurso à tomografia por emissão de positrões (PET). Os registos de PET demonstraram que o cérebro dos leitores reagem apenas im p r e ss ão i m p r e ss ã o a sequências de letras válidas da linguagem, podendo estas, Figura 5 Adaptação de autor a partir do diagrama de Dehaene (2009, p. representar palavras ou não. Embora a discussão sobre quais 25). as unidades que interferem no processo de reconhecimento da palavra permaneça em aberto, supõe-se que coexistam vários impressão impressão níveis de análise hierarquicamente estruturados em árvore, onde no nível inferior são analisadas as letras, seguindo-se os im pressão im pressão digramas, os grafemas, as sílabas e os morfemas, até que por fim, im pre ssão im pre ssão a palavra [figura 5]. Neste enquadramento, considerando que a leitura fluente pressupõe a utilização das duas vias, como é que im p r e ss ão i m p r e ss ão esta análise se articula entre a via fonológica e a via ortográfica? De acordo com Morais (1996), a palavra escrita é dissecada e as letras que a constituem são categorizadas alimentado as duas vias: a via de extracção de unidades ortográficas — via semântica — e a via de conversão grafema–fonema — a via fonológica. Na via semântica, a que o autor denomina de «ortográfica», as letras activam unidades ortográficas mais extensas: o grafema14, a sílaba e o morfema. Estas estruturas intermédias possibilitam a activação das formas ortográficas das palavras que, por sua vez, activam as representações semânticas e as representações fonológicas correspondentes. No estágio inicial da via fonológica, os grafemas, agrupados segundo as regras da pronúncia são convertidos em fonemas. Por meio de um processo de agrupamento, as representações fonéticas activam as representações semânticas e fonológicas correspondentes. Com efeito, admitindo a existência de unidades intermédias, é provável que estas representações activem
14 Uma letra ou uma combinação de duas letras que representam um único fonema. Por exemplo, na ortografia Portuguesa o grafema «ch» é lido como um único fonema [ʃ].
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directamente unidades supra-fonémicas. Portanto, através de um processo de reagrupamento, grafemas, sílabas e morfemas activam as respectivas representações semânticas e ortográficas. Na figura 6, José Morais traça o modelo do sistema de leitura de pronunciação de palavras em voz alta. Note-se a interacção mútua que o autor estabelece entre as três formas de representação da palavras: ortográfica, fonológica e semântica.
PALAVRA ESCRITA PALAVRA ESCRITA Figura 6 Modelo do sistema de leitura de palavras (Morais 1996, p. 128).
Análise visual Análise visual
Categorização das letras Conversão grafema-fonema Categorização das letras Conversão grafema–fonema
Activação das unidades Conversão grafo-fonológica Activação das unidades Conversão grafo-fonológica ortográ cas (unidades intermédias) ortográficas (unidades intermédias) Agrupamento Agrupamento Activação das formas Activação das formas Activação das formas Activação das formas ortográ cas das palavras fonológicas das palavras ortográficas das palavras fonológicas das palavras
Activação das representações semânticas Activação das representações Activação das unidades semânticas fonológicas de saída Activação das unidades fonológicas de saída
PRONÚNCIA
PRONÚNCIA
1.9 Dicionários mentais
O léxico da Língua Portuguesa tem cerca de 400.000 palavras. Se considerarmos os termos técnicos e científicos, o conjunto de vocábulos pode chegar aos 600.000. Nesta estimativa, apenas são contabilizados verbetes na sua forma infinita, sendo excluídas as conjugações verbais e plurais (Sato, n.d.). Apesar de utilizarmos
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poucas palavras no dia-a-dia — no caso do Inglês, cada falante tem um conhecimento médio de 40.000 a 50.000 palavras — como é que o nosso cérebro é capaz de reter e descodificar uma palavra entre um léxico de dezenas de milhares de palavras? Se considerarmos a via fonológica, o mapeamento de algumas dezenas de grafemas e fonemas da Língua Portuguesa, poderá não representar um problema para a nossa capacidade de memória. No entanto, considerando a via directa, pela qual reconhecemos milhares de palavras familiares, o cérebro humano terá forçosamente que possuir uma estratégia ou uma enorme capacidade de armazenamento para alojar um número tão vasto de palavras. De acordo com a psicologia cognitiva, a nossa capacidade de armazenamento é comparável a um léxico mental, composto não de um, mas de vários dicionários que guardam informação de natureza distinta acerca das palavras. Assim, enquanto o acesso à nossa memória ortográfica obedece provavelmente a uma hierarquia de letras, grafemas, sílabas e morfemas, estruturados em árvore, possuímos paralelamente, um dicionário fonológico que possui informação acerca da pronunciação correcta das palavras e um dicionário gramatical, que nos informa acerca da sua classe, género, número, etc. Por fim, cada palavra está associada a várias características semânticas, como por exemplo, no caso de um objecto, qual a sua cor, a sua forma, função, etc. Portanto, para descodificar o sentido de uma palavra, o ser humano, para além de consultar informação nos vários dicionários, tem também a capacidade de a combinar. Parafraseando Dehaene (2009) «our mind houses a reference library in several volumes, from a spelling guide to a pronunciation manual and an encyclopedic dictionary».
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1.10 Modelos computacionais de redes neuronais
Os sistemas de redes neuronais são sistemas computacionais inspirados na estrutura neural de organismos inteligentes. Estes sistemas permitem descrever comportamentos humanos ou solucionar problemas, através da simulação do cérebro humano. Segundo o neurofisiologista Warren McCulloch e o matemático Walter Pitts, os neurónios somam informação de outros neurónios e o seu comportamento pode ser descrito em função da soma das suas entradas (McCulloch & Pitts, 1943). A informação, ou seja, os impulsos nervosos entre neurónios, é estabelecida através de sinapses — zonas que medeiam a transferência de informação. Segundo as estimativas, cada neurónio no córtex cerebral pode ter até 4.000 sinapses e cada sinapse mantém uma taxa de transferência de informação que pode ser aumentada ou diminuída produzindo um sinal excitatório ou inibitório. Quando um neurónio receptor pós- sináptico recebe mais informação excitatória que inibitória, esse neurónio torna-se activo, estabelecendo-se fisicamente uma ligação mais forte entre os dois neurónios, de outra forma, se o sinal recebido for inibidor, a sinapse torna- se fraca ou é interrompida. Segundo Donald Hebb (1949), todo o conhecimento é baseado na modificação das ligações sinápticas, por conseguinte, as redes neuronais artificiais são uma abstracção dos fenómenos físicos envolvidos, onde a estruturação dos dados é baseada em interligações —sinapses — entre nós ou unidades de processamento — os neurónios. Um dos primeiros e mais populares modelos de leitura de redes neuronais entre os psicólogos é o Interactive Activation Model (McClelland & Rumelhart 1981). O modelo parte do pressuposto que a percepção visual envolve processamento espacial paralelo e que pode ser descrito através de um sistema de processamento multinível em que, a cada nível, a dado input se forma uma representação abstracta de natureza diferente. De um modo geral, podemos afirmar que o modelo proposto, é uma extensão do modelo genérico de reconhecimento paralelo
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da letra já enunciado, implementado no âmbito de um modelo computacional. A grande vantagem é a de permitir uma simulação computacional que comprove dados empíricos. No modelo proposto por McClelland & Rumelhart a percepção da palavra resulta de interacções excitatórias ou inibitórias entre vários níveis. O modelo supõe a existência de um nível de detectores visuais para as principais características das letras, um nível de detectores das letras e um nível de detectores da palavra, pressupondo ainda, a existência de níveis superiores de processamento capazes de fornecer feedback, validando informação segundo uma estratégia top-down, no subnível de detecção da palavra. Desta forma, na resposta a um estímulo visual de uma palavra, são captadas algumas características das letras — por ex.: linhas verticais, linhas horizontais, diagonais, etc. — e excitados os detectores das letras, consistentes com as características extraídas. Todas as letras que não possuam tais características são inibidas. Por sua vez, os detectores das letras, activam os detectores das palavras consistentes com os detectores das letras excitados, inibindo todos os outros. Por fim, para dada posição da letra na palavra, os vários detectores de palavras possíveis, competem entre si, excitando-se ou inibindo-se mutuamente e enviando feedback para os detectores das letras que, por sua vez, reforçam a activação dos detectores das palavras consistentes com as letras na respectiva posição, de modo que, a palavra percebida será a palavra correspondente à palavra com maior activação. Na figura 7, o diagrama exemplifica o funcionamento do modelo para uma letra T na primeira posição da palavra, para um número restrito de nós vizinhos. Os progressos feitos no desenvolvimento de modelos computacionais têm permitido uma melhor compreensão dos comportamentos de leitura. No artigo A distributed, Developmental Model of Word Recognition and Naming, Seidenberg & McClleland propõem um modelo computacional de reconhecimento da palavra dependente de aspectos ortográficos e fonológicos. O modelo parte do reconhecimento de cada letra na
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Figura 7 Na figura, as ligações excitatórias são representadas por linhas com terminações em forma de seta, ao passo que as ligações inibitórias são representadas por linhas terminadas por pontos (McClelland & Rumelhart 1981, p. 380).
palavra, transformando a informação da letra em informação fonética — um requisito considerado essencial no reconhecimento da palavra — permitindo gerar pronunciações correctas de palavras monossilábicas e simular inúmeros aspectos de performance do leitor. Não nos interessa aqui descrever de forma exaustiva o modelo em causa, mas antes perceber quais as novas variáveis que os investigadores consideraram pertinentes ao modelo e de que forma se relacionam, uma vez que constituem novos factores passiveis de influenciar o acto da leitura. Seidenberg & McClleland (1989) consideram o reconhecimento e a pronunciação de palavras, questões centrais na investigação do processo de leitura. De acordo com os autores, e reportando-nos à Língua Inglesa, aprender a ler implica a compreensão de duas características básicas da escrita. A primeira tem a ver com o princípio alfabético de que a ortografia é uma representação sistemática entre a palavra falada e escrita, e a segunda, com a ocorrência e distribuição de padrões lexicais válidos na linguagem. A primeira característica envolve a compreensão do código
42 A Leitura
de escrita. De um modo geral, a escrita enquanto representação da linguagem falada, estabelece uma associação entre as unidades da escrita — grafemas — e as unidades do discurso oral — fonemas —, todavia tal correspondência está longe de ser regular, uma vez que existem vários factores que competem para inconsistências entre a linguagem falada e escrita. Segundo os autores, um desses factores tem a ver com o facto de, no sistema de escrita, ser igualmente codificada informação morfológica. Segundo os autores e de acordo com as argumentações de Chomsky e Halle (Seidenberg & McClleland 1989, p. 524), no Inglês escrito a informação fonética é codificada apenas se a sua derivação não depender de regras condicionadas pela estrutura morfológica da palavra. Por exemplo, palavras como Sign e Bomb preservam na sua forma escrita, a informação morfológica das palavras Signature e Bombard, porém as pronunciações entre os pares Sign–Signature e Bomb–Bombard são diferentes. Outro factor de inconsistência reside nas alterações diacrónicas na linguagem; enquanto a forma escrita se mantém essencialmente a mesma ao longo do tempo, a forma verbal tem um tempo próprio e as suas sucessivas alterações no tempo contribuem para irregularidades entre a soletração e o som. Também outros factores, embora menos frequentes, como as reformas ortográficas ou as apropriações de lexemas estrangeiros competem na discrepância entre o discurso e a escrita. A inconsistência entre a pronúncia e a escrita não afecta todas as Línguas da mesma forma. Segundo Albert J. Mazurkiewiez (1976), professor e investigador da Universidade de New Jersey, o Espanhol, o Finlandês e o Italiano são as Línguas onde existe uma maior regularidade na correspondência entre grafemas e fonemas. No Italiano em particular, existem 27 fonemas representados por 28 letras ou combinações de letras, o que em termos percentuais significa uma razão de 96%, ao passo que, de acordo com tabelas ortográficas encontradas em alguns dicionários integrais da Língua Inglesa, o Inglês possui cerca de 340 a 360 formas de representar os 44 fonemas neles
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referenciados, correspondendo a uma razão de 12 a 13%. A segunda característica básica da escrita (Seidenberg & McClleland 1989) tem a ver com o facto de, entre todas as combinações possíveis das 26 letras do alfabeto latino, só uma ínfima percentagem corresponder a sequências de caracteres válidas, capazes de gerar palavras numa determinada Língua. Tais combinações, formam padrões lexicais característicos que ocorrem na escrita segundo uma dada frequência e que determinam a redundância ortográfica característica de uma Língua. De acordo com os autores, tais padrões funcionam como condicionamentos na forma escrita e desempenham um papel importante no processo de leitura, uma vez que a descriminação de um vocábulo entre outros, acontece a partir de uma sequência de caracteres e é em parte, influenciada pelo conhecimento prévio de sequências válidas — estudos revelam que os leitores experientes, perante os inexperientes, beneficiam desse conhecimento. Segundo os autores, a redundância ortográfica revela indícios sobre as estruturas lexicais, como as sílabas e os morfemas, uma vez que, a forma escrita como representação de um discurso reflecte os condicionamentos de ordem fonética do sistema articulatório-motor. Por conseguinte, as sílabas traduzem as sequências fonéticas possíveis, limitadas pela capacidade humana da articulação de sons. Seidenberg & McClleland dão-nos o exemplo da sequência de letras GP e constatam que, o facto de estas nunca aparecerem no inicio de uma palavra, deve-se a constrangimentos fonotáticos15 na sua correspondência fonética. A mesma sequência de letras aparece porém, na divisão entre duas sílabas, que segundo os estudos, demonstra a existência de maiores constrangimentos fonéticos em sequências intra-silábicas que em sequências inter-silábicas. Assim, os padrões de letras no interior das sílabas tendem a ser mais frequentes que os padrões de letras limítrofes. Embora a distribuição fonética das sílabas verbais esteja
15 Relativo à distribuição de fonemas num sistema linguístico.
44 A Leitura
representada nas sequências de letras na escrita, a sua correspondência grafema–fonema contínua a não ser totalmente transparente, pelo facto de que palavras semelhantes em ortografia, como são exemplo os pares de palavras Waive–Naive, Baked–Naked e Dies–Diet, diferirem entre si na sua estrutura silábica. Tal situação, acontece de igual modo se levarmos em conta a estrutura morfológica das palavras, onde mais uma vez se notam inconsistências entre os vocábulos derivados e os seus radicais. Portanto, de acordo com Seidenberg & McClleland (1989), o conhecimento da ortografia por parte do leitor é construído com base numa complexa teia de inter-relações entre padrões de letras, fonemas, sílabas e morfemas, que no caso do Inglês escrito, o caracterizam como um sistema quasi-regular, uma vez que a codificação da linguagem falada, embora sistemática, admite inúmeras irregularidades. Os aspectos sistemáticos da escrita, tais como as condicionantes nas combinações de letras e a correspondência entre soletração e o som, são factores que facilitam o acto de leitura, razão pela qual o ensino da leitura em tenra idade, em sistemas quasi-regulares como o Inglês, deve ser feito de forma faseada — inicialmente com base no contacto das regularidades soletração–som e só mais tarde, quando a criança possuir vocabulário suficiente, devem ser introduzidos os aspectos de redundância ortográfica.
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47 Introdução
Capítulo 02 A abstracção visual da letra
Figura 8 Orientações e principais Lobos do Cérebro.
2.1 Visual Word Form Area
Em 1887, o Neurologista francês Joseph-Jules Déjerine, após um exame clínico a um paciente que sofrera um acidente vascular cerebral, diagnosticou pela primeira vez as primeiras conclusões científicas acerca das bases cerebrais para a leitura. O paciente em causa, apesar de preservar o intelecto e a linguagem, teria perdido a capacidade de ler: conseguia reconhecer objectos, pessoas, escrever correctamente e mesmo reconhecer números e efectuar cálculos matemáticos complexos, mas tinha perdido toda a faculdade de reconhecer letras ou palavras. O fenómeno observado, apontava pela primeira vez a existência de uma zona do cérebro especializada no reconhecimento de caracteres. Após a morte do paciente, a autópsia revelara uma lesão na zona posterior do hemisfério esquerdo – o polo occipital e suas circunvoluções. Déjerine supôs que a lesão teria desligado as fibras que forneciam informação visual a uma zona, que denominou de «centro visual para as letras». O caso diagnosticado por Déjerine como «cegueira verbal», na terminologia da neurologia contemporânea, é hoje denominado de alexia pura (Dehaene, 2009).
49 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
A maioria dos doentes de alexia pura sofrem de uma lesão na zona temporal occipital do hemisfério esquerdo do cérebro. O recurso às imagens obtidas por ressonância magnética (MRI, do inglês Magnetic Ressonance Imaging) sugerem que as zonas posteriores do hemisfério esquerdo não desempenham um papel exclusivo para a leitura. Estas zonas, normalmente lesionadas em pacientes com alexia encontram-se, por vezes, lesionadas em pacientes que não manifestam perturbações ao nível da leitura. De acordo com os investigadores são zonas
Figura 9 Visual Word Form Area. que estão directamente envolvidas nos primeiros estágios de análise visual, contribuindo para o reconhecimento de formas, cores e objectos. Embora muitos dos pacientes lesionados na zona temporal occipital do hemisfério esquerdo do cérebro não sejam aléxicos, demonstram contudo, sintomas de perda de visão parcial que afectam o desempenho na leitura pela incapacidade de visualizar à direita do ponto de fixação e por conseguinte de reprogramar a próxima sacada. De acordo com Stanislas Dehaene e Laurent Cohen, a zona do cérebro crítica para os aléxicos puros recai sobre uma zona a que os anatomistas denominam, área occiptotemporal esquerda, uma vez que esta se encontra na fronteira entre duas zonas do cérebro, o lóbulo occipital e o lóbulo temporal. Apesar de continuar a ser motivo de debate, os investigadores denominam esta zona de Visual Word Form Area (VWFA), sugerindo que esta zona tem um papel crucial na identificação de letras e sequências de letras válidas da linguagem – palavras e pseudopalavras – transmitindo informação a outras áreas superiores do hemisfério esquerdo, envolvidas no processamento fonológico, semântico e articulatório- motor (Cohen et al., 2000; 2002; Dehaene, 2009) [figura 9].
2.2 Invariância
Sem esforço aparente, reconhecemos milhares de palavras, independentemente da sua forma tipográfica ou manuscrita
50 A abstracção visual da letra
e de forma inconsciente associamos os mesmos sons a dois alfabetos distintos, o maiúsculo e o minúsculo. Sem nos questionarmos, reconhecemos mensagens impressas em «A» dezenas de milhares de tipos de letra diferentes, com todas as suas variações de peso, inclinação e largura. A tal capacidade a quase involuntária, conseguimo-lo fazer independentemente a a da localização das letras no papel ou no ecrã, desde que a sua A escala não comprometa os limites impostos pela retina. Na verdade, o simples facto de milhares de formas poderem
Figura 10 Invariância da forma representar a mesma palavra, impõe um problema perceptual da letra a por meio do detector abstracto «a». Adaptação de autor a que os psicólogos denominam de Invariância Perceptual. De a partir de Grainger (2008). facto, desconhecemos o modo como o nosso cérebro aprende a categorizar a forma das letras. Se aparentemente a forma de alguns caracteres parece não representar um problema perceptual maior, como por exemplo o carácter o, que se mantém constante na sua forma minúscula ou maiúscula (O). Outros, como por exemplo o carácter a, representam um problema adicional, uma vez que não mantém uma relação formal com outros caracteres – a ou A –, que representam a mesma letra. A capacidade para reconhecer invariavelmente múltiplas formas resulta, provavelmente, da existência de detectores de letras abstractos, ou seja, a existência de neurónios capazes de reagir à identidade de uma mesma letra, representada nas suas mais diversas formas [figura 10]. Segundo os investigadores, o nosso cérebro lida com o problema da invariância segundo um sistema organizado, onde uma dada informação que estimula o córtex visual primário é progressivamente categorizada, de forma que a distinção entre duas palavras iguais compostas por letras com características formais diferentes, como por exemplo GRANDE e grande, inicialmente processadas por neurónios diferentes na área visual primária, vão sofrendo um processo de abstracção por codificação e recodificação sucessiva até que se tornem palavras indistintas (Dehaene, 2009). Portanto, e de acordo com Laurent Cohen et. Al (2002),
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adquirir competências da leitura envolve, não só reconhecer as formas das letras, como compreender que diversas formas poderão equivaler a uma única entidade abstracta e que entre todas as combinações possíveis de letras, apenas algumas são consideradas válidas. Segundo a equipa de investigadores estes três tipos de conhecimento estão patentes nas propriedades funcionais da VWFA. Os estudos revelam que a zona occipital temporal do hemisfério esquerdo reage com maior intensidade ao estímulo de caracteres reais do que a pseudocaracteres, demonstrando igualmente invariância da caixa alta e caixa baixa. Em 1988, Steve Peterson, Peter T Fox, Mark Mintun, Michael Posner & Marcus Raichle, através de imagens obtidas por tomografia, por emissão de positrões (PET), mediram as mudanças no fluxo sanguíneo no cérebro de indivíduos, com o objectivo de identificar as regiões de actividade cerebral durante o processamento de leitura de palavras isoladas. As imagens de Petersen, Fox, Posner, Mintun, & Raichle (1988) demonstraram que, em reacção ao estimulo visual de palavras escritas, os voluntários activavam não só uma região localizada na parte de trás do cérebro, reservada à visão, como a VWFA. A equipa de cientistas concluiu que a VWFA apenas é estimulada pela palavra escrita. Portanto, não constituindo uma área de processamento visual de baixo nível, capaz de responder a padrões visuais, tais como quadrículas, os investigadores propuseram que a VWFA seria uma zona de ligação, que actuava como um filtro, entre o processamento visual primário e o restante sistema da linguagem.
2.3 Invariância posicional
Na visão, a luz reflectida pelos objectos à nossa volta atinge a córnea e entra no globo ocular pela pupila, um orifício de diâmetro regulável situado entre a córnea e o cristalino. O cristalino, considerado a lente focal do olho, faz pequenos ajustes de forma a convergir os raios de luz para um ponto situado na retina. Na retina, os cones e os bastonetes são
52 A abstracção visual da letra
estimulados pela luz, transmitindo sinais às fibras do nervo óptico, através de sucessivas camadas de neurónios. O nervo óptico, situado no ponto cego, envia os sinais para o córtex visual primário (área de Broadmann 17) e posteriormente para o córtex visual secundário (área de Broadmann 18), de onde é encaminhado para áreas de processamento específico. A imagem, quando visualizada divide-se em duas metades. A metade esquerda do campo visual projecta-se na metade direita da retina e a metade direita do campo visual na metade esquerda da retina, de ambos os olhos. Os sinais visuais provenientes da retina são posteriormente enviados pelo nervo óptico alcançando o quiasma, uma estrutura formada pelo encontro dos dois nervos ópticos. No quiasma, as metades da imagem separaram- se novamente de modo que as metades esquerdas da imagem de ambos os olhos seguem para o corpo geniculado onde se juntam e são posteriormente enviadas para o hemisfério direito. De modo análogo, as metades direitas da imagem percorrem o caminho oposto, concentrando-se no hemisfério esquerdo (Ribeiro, Faria, & Costa, 2006). Laurent Cohen e Stanislas Dehaene verificaram por meio de ressonância magnética funcional (fMRI, do inglês Functional Magnetic Ressonance Imaging) o mesmo fenómeno. Os investigadores ao sujeitarem indivíduos à leitura de palavras, focando uma pequena cruz no ecrã, demonstraram que palavras apresentadas à esquerda do ponto de fixação, projectadas na metade direita da retina, são transmitidas para o hemisfério direito e que, por sua vez, palavras apresentadas à direita do ponto de fixação são transmitidas ao hemisfério esquerdo. O fenómeno, confirmado por electroencefalografia16 (EEG), demonstrou que após 160 ms do estímulo visual, a palavra activa o hemisfério oposto à localização do estímulo, concentrando-se nas regiões occipitais numa área visual denominada V4, situada na parte traseira do cérebro. Porém, cerca de 40 ms depois, toda a actividade cerebral muda para o hemisfério esquerdo. O percurso
16 A electroencefalografia permite registar a actividade eléctrica no cérebro através de eléctrodos aplicados no couro cabeludo, na superfície encefálica ou dentro desta.
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da actividade cerebral envolvido no visionamento de palavras apresentadas à esquerda do ponto de fixação, transmitidas inicialmente para o hemisfério direito, muda de hemisfério indo concentrar-se na área visual do hemisfério esquerdo. Laurent Cohen e Stanislas Dehaene descobriram que as metades esquerdas e direitas da retina, ao se concentrarem na zona temporal occipital esquerda, coincidiam precisamente com a VWFA. Os investigadores observaram ainda que, independentemente do estímulo se encontrar à esquerda ou à direita do ponto de fixação, a região e o grau de intensidade de activação eram semelhantes, concluindo assim que a invariância espacial começa na VWFA.
2.4 Vantagem à direita do ponto de fixação
Apesar da invariância à posição verificada na VWFA, as letras captadas à direita do ponto de fixação estão em vantagem em relação às letras apresentadas à esquerda do ponto de fixação. As letras apresentadas à esquerda do ponto de fixação, transmitidas às regiões visuais do hemisfério direito, necessitam de viajar para a VWFA situada no hemisfério esquerdo. Este tráfego de informação é feito através de um conjunto de fibras nervosas que liga os dois hemisférios, o corpo caloso. Portanto, letras que surjam à direita da fixação têm uma clara vantagem em relação a letras que estão à esquerda do ponto de fixação por serem transmitidas directamente para o hemisfério esquerdo sem terem de percorrer o corpo caloso. Como consequência, qualquer leitor é mais moroso e errante quando lê palavras à esquerda do ponto de fixação. Esta redução da fluidez de informação, transmitida através do corpo caloso, tem um preço no reconhecimento da palavra, revelando que no córtex visual a invariância espacial está incompleta, uma vez que, nem todas as zonas da retina são igualmente eficientes para a leitura – todos nós vemos melhor à direita do ponto de fixação (Dehaene, 2009). Como já referimos, o leitor experiente reconhece a forma da letra a, a e A como tratando-se da mesma letra. Esta invariância
54 A abstracção visual da letra
perceptual impõe-se diante de nós como uma questão central. É necessário compreender como e quando ocorre a abstracção da forma, com vista a isolarmos o problema, para percebermos até onde e como poderemos actuar no desenho da letra, na expectativa de tornar os leitores mais proficientes.
2.5 No despiste da invariância da forma
Thad Polk da Universidade do Michigan e Martha J. Farah da Universidade de Pensilvânia mediram a actividade cerebral de vários indivíduos através de imagens obtidas por Ressonância Magnética Funcional (fMRI) durante a leitura de palavras compostas em caixa pura17 e CaIxA MiStA. Os investigadores concluíram que, embora os voluntários não tivessem perceptualmente familiarizados com palavras compostas em caixa mista, a actividade cerebral registada na VWFA era semelhante à verificada na visualização de palavras familiares, compostas em caixa pura. A invariância de caixa na VWFA, levou os investigadores a sugerir que a visual word form area deveria ser antes considerada como uma «abstract word-form area», sugerindo que os neurónios nesta região abrigam uma representação abstracta, independente dos atributos visuais de letras ou palavras (Polk & Farah, 2002). Estudos recentes têm levado os cientistas a procurar identificar em qual das etapas de processamento, envolvidas no reconhecimento de letras e palavras, ocorre a abstracção. Um dos métodos utilizados para o efeito utiliza uma técnica de exposição subliminar de palavras que assenta no princípio de adaptação neuronal. Sabendo de antemão que os neurónios são células particularmente sensíveis à repetição, adaptando-se rapidamente a um estímulo, reagindo menos cada vez que o mesmo é repetido, os cientistas submeteram voluntários à visualização de duas palavras sucessivas, durante um curto espaço de tempo. Deste modo, as imagens obtidas por MRI durante o estímulo
17 Palavras compostas integralmente em «caixa baixa» ou «CAIXA ALTA».
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sequencial de duas palavras idênticas, como por exemplo, CAIXA e caixa, dar-nos-iam informação acerca da actividade cerebral, informando-nos se os dois estímulos, corresponderiam ou não, à mesma palavra. De acordo com Dehaene (2009), o mais surpreendente neste processo é que, dado o tempo de exposição18 do primeiro estímulo da palavra ser imperceptível para o observador, a actividade da VWFA demonstra a existência de um efeito de primimg, concluindo-se mais uma vez a existência de invariância ao nível da caixa. Segundo o investigador, este efeito não é extensível a outras zonas do cérebro, como por exemplo, as zonas do lóbulo occipital envolvidas no processamento visual primário, nestas o efeito de adaptação é apenas verificado quando a forma das palavras se mantém, por exemplo, CAIXA–CAIXA ou caixa–caixa. Estas zonas do córtex visual primário codificam provavelmente componentes elementares na retina, interpretando qualquer mudança da forma como um novo estímulo. Portanto, a VWFA demonstra não só invariância na forma (caixa) como invariância posicional. De modo a compreender se a abstracção na VWFA ocorre ao nível das letra ou ao nível de unidades maiores como, digramas, grafemas, sílabas ou mesmo palavras inteiras, os cientistas têm utilizado métodos semelhantes ao anterior com o recurso a anagramas (como por exemplo anger e range). De facto, segundo os investigadores, a resposta parece residir em ambas. O efeito de adaptação observado na VWFA revelou a existência de uma hierarquia de vários níveis de codificação das letras, com uma abstracção crescente, no sentido da zona posterior em relação à zona anterior do córtex occiptotemporal (Dehaene, 2009). O nível mais baixo de codificação corresponde ao processamento de letras isoladas e encontra-se localizado no sector mais recuado do córtex occipital temporal de ambos os hemisférios. Neste sector, sempre que se sucedem letras repetidas, a fMRI regista uma queda no sinal, independentemente da letra pertencer a uma ou a outra palavra. No entanto, caso a palavra estimulada mude
18 Inferior ao tempo de um frame de cinema (<1/24 segundos).
56 A abstracção visual da letra
de posição, o efeito de adaptação não se verifica. Tal observação, sugere que a este nível não existe invariância espacial, ou seja, os neurónios não reconhecem que se tratam das mesmas letras. Esta observação sugere a existência de um banco de detectores de letras, abstractos, capazes de notificar a presença de uma dada letra numa dada localização, independentemente da sua caixa (ou forma). Ao deslocarmos 1 centímetro, no sentido anterior, na zona occipitotemporal do córtex no hemisfério esquerdo (HE), a codificação da palavra torna-se subitamente invariante, sensível à semelhança entre anagramas como anger ou RANGE. Esta codificação, feita com alguma tolerância a mudanças espaciais, é um claro indicador de existir nesta zona codificação de sequências ou unidades ortográficas menores que a palavra, permitindo reconhecer a semelhança ortográfica entre duas palavras mesmo que a posição de ambas difira. Segundo Dehaene, é provável que a este nível o cérebro inicie a codificação de relações morfológicas de palavras como depart e departure, mesmo que ainda não tenha sido atribuído qualquer significado aos seus morfemas. Portanto, nesta zona, o nosso sistema visual analisa a palavra submetendo-a a uma estrutura em forma de árvore que identifica as letras ,os grafemas, as sílabas e os morfemas mais prováveis na sequência de caracteres. Se avançarmos outro cm em relação à parte anterior da VWFA, o córtex começa a responder a palavras inteiras, verificando-se um efeito de adaptação apenas quando palavras iguais são repetidas. Todas estas complexas operações são realizadas de forma inconsciente pelo leitor. De acordo com Dehaene, a leitura pode ser considerada uma espécie de linha de montagem que progressivamente constrói um único código neuronal para cada palavra. O processo de reconhecimento da palavra desde o processamento retinal de baixo nível ao processamento abstracto de alto nível e invariância ocorre em menos de 1/5 de segundo, sem qualquer consciência das operações implicadas.
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2.6 A categorização visual
Não obstante toda a evidência científica apontar para que a VWFA esteja dedicada à análise visual, uma questão subsiste: será esta uma área de carácter generalista, ou dedicada exclusivamente ao reconhecimento visual de palavras? Segundo Dehaene (2009), o nosso cérebro divide as tarefas visuais em categorias, cada uma das quais é processada por uma determinada região cortical. Portanto, uma parcela desta área prefere letras a outro tipo de estímulos visuais. Esta preferência é comum a todos os indivíduos e ocorre, salvo pequenas diferenças anatómicas, sobre a mesma localização cortical. Contudo, apesar do córtex visual demonstrar preferências por certas categorias de estímulos, não se dedica única e exclusivamente a cada uma delas, ou seja, zonas com preferências visuais distintas tendem a sobrepor-se. No entanto, sem enfatizar a sua especialização, os estudos demonstram que o córtex visual é composto por uma miscelânea de neurónios, especializados numa certa categoria de formas. Embora intercalados, os neurónios com preferências similares tendem a agrupar-se, alinhando-se para criar zonas de preferência parcial, como por exemplo, zonas que reagem melhor a caras, objectos, dígitos ou letras. Concretamente, a VWFA, encontra-se entrincheirada entre duas áreas: a de reconhecimento facial e de objectos. Inicialmente, cada categoria visual é codificada na superfície inferior dos dois hemisférios, porém, conforme a natureza do estímulo apresentado, tende a existir um hemisfério de processamento predominante. Por exemplo, no reconhecimento de palavras, após o estímulo inicial de ambos os hemisférios, verifica-se uma laterização em relação ao hemisfério esquerdo, enquanto que no reconhecimento facial verifica-se o oposto, ou seja, em relação ao hemisfério direito. A resolução temporal de técnicas como a electroencefalografia (EEG) e a magnetografia (MEG) possibilitaram monitorizar em tempo real a actividade cerebral, permitindo determinar com precisão a velocidade pela qual o cérebro categoriza imagens
58 A abstracção visual da letra
visuais. Os estudos realizados por Antti Tarkimainen e seus colegas da Universidade de Helsínquia, registaram a actividade magnética do cérebro de vários sujeitos durante a visualização de palavras e rostos. A investigação concluiu a existência de dois momentos distintos de processamento visual no córtex. O primeiro momento, observado 100 milissegundos após o estímulo visual na retina, activara, independentemente do estímulo apresentado, áreas semelhantes na região do polo occipital. Neste momento, palavras e sequências de caracteres evocavam padrões de activação occipital semelhantes. Segundo os investigadores, esta zona desempenha uma primeira análise visual, extraindo provavelmente formas elementares como linhas, curvas, superfícies, etc. Neste estádio do processamento visual, o cérebro não reconhece qual o tipo de estímulo com que foi confrontado, contudo 50 ms mais tarde dá-se início à categorização, observando-se no caso de palavras, uma concentração da actividade no hemisfério esquerdo, mais precisamente, na VWFA. Portanto, só após terem sido dados os primeiros passos de processamento visual, mecanismos especializados entram em acção, colocando a VWFA no centro da fase inicial de reconhecimento da palavra escrita.
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60 Introdução
Capítulo 03 A relevância das formas das letras
O discurso, a capacidade de produzir sons com o objectivo de comunicar, foi um factor decisivo na evolução da espécie humana. A necessidade do ser humano de se organizar em comunidade e tomar controlo do seu próprio destino obrigou-o a desenvolver desde cedo, capacidades de comunicar e de registar esse discurso. Ao contrário do que se possa pensar, a linguagem não é um artefacto cultural. No séc. XX, a tradicional concepção das ciências sociais de que a psique humana é modelada pela cultura envolvente foi abalada pelas teorias do linguista Noam Chomski. Chomski abalou a elite intelectual advogando a existência de uma gramática universal inata, anterior a qualquer Língua, transversal a qualquer cultura ou condição social, que permitira a qualquer criança recém nascida, «destilar os padrões sintácticos directamente do discurso dos pais». Assim, um pouco à semelhança de como uma aranha nasce a saber tecer uma teia, o ser humano nasce com o instinto para aprender, falar e compreender a linguagem (Pinker, 2003). Ao longo da evolução da espécie, a necessidade de sobrevivência desenvolveu faculdades intelectuais que modelaram o cérebro humano, no entanto, é pouco provável que a aquisição de competências para a leitura se deva a um instinto, a uma predisposição ou mesmo a um mecanismo cerebral especializado para o efeito. A escrita, quando comparada com os milhões de anos de evolução da espécie humana, é uma invenção relativamente recente com apenas alguns milhares de anos (aproximadamente 5500 anos) para ser integrada na biologia humana. Há mais de um século que a psicofísica procura mapear a relação entre o estímulos diante dos nossos olhos e a percepção provocada por estes no nosso cérebro. Para o efeito, durante
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décadas, neuroanatomistas e outros investigadores, procuraram no cérebro dos macacos a chave para descodificação do cérebro humano. O mapeamento das áreas visuais do cérebro dos macacos permitiu assim caracterizar mecanismos e identificar funções específicas destas áreas (Changizi, 2009). Em 1909, o neurologista e psiquiatra Korbinian Broadmann, no seu livro intitulado Vergleichende Lokalisationslehre der Grosshirnrinde in ihren Prinzipien dargestellt auf Grund des Zellenbaues propôs uma divisão funcional do córtex cerebral cujo mapeamento é considerado ainda hoje, a «Língua franca» do cérebro humano. A anatomia demonstrou que apesar das diferenças, são muitas as semelhanças entre o cérebro humano e o cérebro dos outros primatas, ambos possuem regiões dedicadas ao reconhecimento visual a que Broadmann denominou, áreas 20 e 37. A localização da VWFA coincide sobre a área 37 de Broadmann. À semelhança dos macacos, esta zona está fundamentalmente envolvida no reconhecimento visual de objectos, pelo que se conclui que, o reconhecimento da palavra escrita não é processado numa área nova ou exclusiva do cérebro humano, mas antes por uma região que, ao longo de milhões de anos, tem estado implicada no reconhecimento visual de objectos.
3.1 O reconhecimento visual de objectos
No quotidiano, somos capazes de reconhecer os objectos que nos rodeiam independentemente do ângulo de visão, escala, iluminação, sombras próprias ou projectadas. Esta invariância é uma característica essencial para reconhecermos e interagirmos com o mundo que nos rodeia. Os estudos efectuados a macacos e a pacientes com lesões cerebrais demonstram que esta é uma característica inata do lóbulo temporal inferior. Verificou-se que macacos que sofreram uma lesão na zona temporal ventral deixaram de reconhecer objectos, interagindo de modo errante com os mesmos. Os animais, mesmo que sucessivamente estimulados com um mesmo objecto, eram incapazes de aplicar
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o conhecimento adquirido a novas condições de luz, escala ou localização no espaço, ou seja, deixaram de reconhecer invariavelmente objectos. Esta competência inata, é possivelmente a mesma responsável pelos seres humanos serem capazes de ler um texto independentemente do tipo de letra ou da caixa utilizados. Em 1962, David Hubel e Torsten Wiesel isolaram e registaram a actividade neuronal no córtex visual primário dos gatos, demonstrando que alguns dos seus neurónios descarregavam somente quando estimulados por barras de luz de uma determinada posição e ângulo. Desde então, a possibilidade de registar e isolar a actividade de uma única célula nervosa, entre um universo estimado de 1010 neurónios, desencadeou consideráveis avanços nas neurociências (Barlow, 1982). O registo da actividade de neurónios individuais no cérebro de macacos revelou a existência de um código neuronal no reconhecimento visual de objectos. Na década de 70 e 80, vários investigadores registaram a actividade cerebral por meio de electroencefalografia, demonstrando que as células nervosas da zona temporal inferior dos macacos reagem a estímulos mais complexos do que simples barras de luz. As descargas eléctricas registadas, demonstraram existir um padrão nas respostas. Por exemplo, uma célula era capaz de responder selectivamente e de forma reincidente a uma imagem facial, enquanto outra, poderia responder perante um único objecto entre vários. Os cientistas observaram que, apesar das imagens dos objectos visionados sofrerem alterações significativas, a consistência das respostas se mantinha. Esta invariância demonstrou o quão diferentes as células nervosas da zona temporal inferior são, das células existentes no córtex visual primário. Enquanto no córtex visual primário, as respostas neuronais estão confinadas a uma estreita janela sensorial localizada na retina – campo receptivo19 –, na zona temporal inferior do córtex, os neurónios reagem a campos
19 Campo receptivo de um neurónio é a região da retina pela qual os sinais visuais influenciam a actividade desse neurónio
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receptivos maiores, reagindo a estímulos visuais sem ter em conta a localização dos objectos no campo visual. Nestas extensas zonas da retina, cada neurónio mantém a preferência por um objecto particular, indiferente à iluminação, escala ou distorção angular do mesmo (Dehaene, 2009).
3.2 A rotação de um objecto
Segundo Dehaene (2009), o nosso sistema visual demonstra dificuldade na invariância à rotação. Nos estágios iniciais de reconhecimento visual, as posições consecutivas de um objecto em rotação não são codificadas pelos mesmos neurónios: vistas de frente e de perfil activam áreas corticais vizinhas. Estas áreas sobrepõem-se parcialmente uma às outras contribuindo para construir um código neuronal do objecto invariante à rotação. Portanto, quando se dá a rotação de um objecto na retina, a maioria dos neurónios da zona temporal inferior (IT) reagem somente a uma das suas vistas – frente, lateral esquerda, lateral direita – tolerando rotações até cerca de 40 graus, após os quais deixam de responder. Contudo, um subconjunto de neurónios mais abstractos, agrupam os vários neurónios que reagem mediante os vários pontos de vistas possíveis do objecto, reagindo perante todas as vistas de um objecto (Booth & Rolls, 1998). Portanto, segundo a investigação científica, a invariância no sistema visual é o resultado do processamento de vários estádios, implementados na área temporal inferior do córtex e estruturados segundo uma arquitectura piramidal. No topo da pirâmide, grupos de neurónios mantêm a actividade constante, mesmo que os objectos visionados sofram deslocações, rotações, etc. De acordo com (Dehaene, 2009), este mecanismo, anterior à leitura em milhões de anos, desempenha um papel fundamental na descodificação da palavra escrita, sendo provavelmente o mesmo que nos permite ler uma palavra, independentemente do layout, escala ou tipo utilizado.
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3.3 A hierarquia do sistema visual
Apesar do nosso sistema visual ser de longe, a parte mais bem conhecida do nosso cérebro, o enquadramento de todo o processo visual, desde a retina, onde milhões de células foto-receptoras reagem a simples manchas de luz, aos neurónios, que detectam um objecto particular, permanece por desvendar. A ponta do véu que encobre a organização neuronal detalhada do reconhecimento visual só agora começa a ser levantada. Anatomicamente, o córtex temporal inferior dos macacos está organizado segundo uma pirâmide. Na base da pirâmide, o estímulo de uma imagem visual entra no córtex visual primário, situado na parte posterior do cérebro, desencadeando a transmissão sucessiva de milhares de ligações, em relação às zonas anteriores do polo temporal. Nesta progressão anatómica, os neurónios reagem gradualmente a imagens mais complexas. Em cada nível, a recombinação dos neurónios dos níveis inferiores permite que os novos neurónios respondam a porções cada vez mais complexas da imagem. No córtex visual primário uma simples barra inclinada é o suficiente para descarregar um neurónio, porém, formas e curvas complexas, precisam de activar os neurónios nos níveis hierárquicos superiores. Neste processo, os neurónios começam por responder a porções cada vez mais amplas da retina, de modo que, a cada nível, cada neurónio duplica ou triplica o diâmetro do seu campo receptor, verificando-se simultaneamente um aumento de invariância. Enquanto que no início, os neurónios são sensíveis a mudanças espaciais, de escala e luz do objecto, nos níveis superiores da hierarquia, os neurónios toleram significativamente, mudanças e distorções da imagem de entrada. As imagens obtidas por fMRI demonstram que o córtex visual humano mantém o mesmo conceito de organização hierárquica que, por hipótese, suporta a invariância visual dos restantes primatas. A identificar um objecto implica a aprender seu aspecto de diferentes ângulos. Digamos que, os mecanismos de aprendizagem alocam um conjunto de neurónios para cada vista do objecto, de modo que, todas as vistas serão conectadas entre si de
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forma a excitarem o agrupamento de neurónios no nível superior da pirâmide. A malha neuronal resultante é um circuito neuronal invariante a mudanças de ponto de vistas consideráveis do mesmo objecto. Portanto, a chave para o sistema visual dos primatas assenta na noção de hierarquia e processamento paralelo. A imagem mental, inicialmente dividida pela retina num número indeterminado de pontos é recomposta progressivamente por uma pirâmide de neurónios operando paralelamente, onde cada neurónio processa uma tarefa elementar recebendo e emitindo informação a cada 10 ms. Se compararmos com um computador, o cérebro é milhões de vezes mais lento mas se considerarmos o trabalho simultâneo de milhões de neurónios, o sistema visual humano torna-se o mais eficiente dos computadores, demorando apenas 1/6 de segundo para reconhecer um rosto independentemente da sua identidade ou localização.
3.4 O alfabeto neuronal
Partindo da hipótese de que os neurónios, sensíveis ao reconhecimento de objectos, reagem provavelmente a partes ou vistas simplificadas destes, o neurocientista japonês Keiji Tanaka descobriu que o cérebro dos primatas possuem conjuntos de neurónios dedicados a identificar formas elementares dos objectos. Estas primitivas da forma, constituem uma espécie de alfabeto neuronal que agrupado e combinado, têm a capacidade de representar qualquer forma complexa. Tanaka e a sua equipa utilizaram um método empírico de simplificação de imagens, utilizando um sistema informático de processamento, especialmente concebido para o efeito. Os investigadores, após isolarem a actividade de uma célula individual e o objecto visual correspondente ao estímulo máximo da mesma, simplificaram passo a passo a imagem, de modo a determinar qual a componente ou combinação de componentes da imagem que activavam continuamente o mesmo neurónio.
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A componente mínima da imagem foi determinada como sendo a componente crítica ou essencial de activação da célula. Portanto, um determinado neurónio reage de igual modo à imagem real de uma maçã e à imagem respeitante às suas componentes críticas. Neste caso a imagem das componentes críticas da maçã [figura 11], corresponde à silhueta resultante da Figura 11 Exemplo da redução da imagem de uma maçã às suas sobreposição de uma circunferência com um segmento de recta. componentes críticas (Tanaka, 2003). Após determinarem as componentes críticas de centenas de células na área Temporal Inferior (TE) do córtex, Tanaka (2003) concluiu, que estas reagem de modo máximo a componentes de complexidade moderada. As componentes críticas das células da TE são mais complexas do que as componentes de orientação, escala, cor ou texturas simples, características das representações visuais extraídas pelas células do córtex visual primário (V1) [figura 12]. Curiosamente, algumas dessas componentes, têm semelhanças com as letras O, T, Y, E, etc. (Dehaene, 2009). Todavia, não são suficientemente complexas para representarem um objecto natural. Figura 12 Córtex visual: áreas V1, V2, V4 e V8 (imagem de autor). Os registos de Tanaka permitiram construir um diagrama aproximado do reconhecimento visual de objectos na superfície cortical dos macacos. Ao longo desta, os neurónios respondem variavelmente de maneira gradual, de modo que, neurónios vizinhos codificam componentes semelhantes. Sendo assim, existem sectores corticais dedicados ao reconhecimento de variações de uma dada letra, outros dedicados a variações de um dado algarismo, etc. Numa dada localização cortical todos os neurónios numa coluna vertical reagem a formas relacionadas, porém, são igualmente sensíveis a desvios mínimosW do modelo básico. Por exemplo, células que respondem perante formas semelhantes às de uma estrela, diferindo apenas pela preferência em número ou amplitude das suas pontas, encontram-se agrupadas numa mesma coluna. O mesmo acontece para o córtex visual primário. Células localizadas numa mesma coluna de orientação, partilham da mesma orientação, mas diferem na largura e comprimento
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do estímulo, no contraste e na disparidade binocular. No seu conjunto, os neurónios estabelecem um alfabeto de formas e suas variantes que permitem não só a categorização de imagens como, simultaneamente, destacar alguns dos seus detalhes. A combinação de milhões de detectores como estes permitem ao cérebro codificar biliões de imagens (Dehaene, A B A B 2009). A equipa de investigadores japoneses Kazushige Tsunoda, C C Yukako Yamane, Makoto Nishizaki e Manabu Tanifuji, utilizaram uma técnica inovadora de registo óptico – Intrinsic signal D D imaging – que permitiu observar a actividade simultânea de vários neurónios ao longo de uma vasta área cortical, com o objectivo de examinar na área TE20 dorsal os padrões espaciais activados mediante o estímulo de objectos complexos e respectiva simplificação dos mesmos. Tsunoda et al. (2001) sugeriu que a representação mental de um objecto é o resultado da combinação simultânea de várias colunas corticais – feature column –, onde cada coluna representa uma componente diferente da imagem. A simplificação do estímulo revelou ainda mudanças A B A B sistemáticas de padrões na actividade neuronal, sugerindo que
C os objectos não são apenas representados pela simples soma das C combinações de colunas de componentes da imagem mas por
D combinações de colunas activas e inactivas de cada componente D individual. Um processo análogo ao utilizado na construção de objectos, através de primitivas e operações booleanas21, na modelação gráfica 3D. Por exemplo, o extintor da figura 13 é Figura 13 Representação da imagem simplificada de um extintor na representado não só pelos pontos activados pelo manípulo (A), área TE. De acordo com a figura, o extintor é representado pelos pontos mangueira (B) e cilindro (D), mas também pela ausência do activos A, B, D e pelo ponto inactivo ponto C. O resultado final é um único código neuronal para cada C (Tsunoda et al., 2001). Imagem de autor, simplificada do original. objecto.
20 Definição arquitectónica, correspondente à zona anterior do córtex temporal inferior. Trata-se da área final, exclusivamente dedicada à visão no circuito visual ventral (Tsunoda, Yamane, Nishizaki, & Tanifuji, 2001). 21 Nos softwares para modelação gráfica tridimensional, as operações boleanas são um método de combinação ou subtração de objetos sólidos para criar uma nova forma.
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A investigação de Tsunoda et al. (2001) ao córtex visual dos macacos permitiu clarificar como o córtex temporal humano consegue codificar qualquer imagem a partir de um alfabeto de formas elementares, cada uma codificada por um conjunto específico de neurónios, e milhões de possibilidades combinatórias possíveis. Com efeito, não só neurónios diferentes reagem a partes diferentes dos objectos como reagem ao modo como estas estão espacialmente dispostas. De acordo com Dehaene (2009), existe um código combinatório semelhante para os vários níveis hierárquicos do sistema visual, apenas a escala e o grau de complexidade dos estímulos aumentam à medida que subimos na hierarquia. Deste modo, a área V1 parece estar essencialmente dedicada à detecção de componentes locais do contorno ou segmentos de recta. No nível seguinte, no córtex visual secundário (V2), os neurónios são sensíveis a combinações de duas linhas com inclinações ou curvas bem definidas (Ito, 2004). Mais acima, na parte posterior do córtex temporal inferior (área de Broadmann TEO), os neurónios integram informação acerca das formas e da posição relativa de vários contornos (Brincat & Connor, 2004), respondendo a simples combinações de curvas. Deste modo, neurónios que respondam selectivamente ao estímulo de uma determinada letra podem detectá-la reduzindo-a à conjunção de curvas elementares e às posições relativas das suas hastes. A mesma estratégia parece ser adoptada para cada nível hierárquico, onde a selectividade neuronal é o resultado da conjunção de componentes mais elementares, codificadas pelas células dos níveis anteriores (Dehaene, 2009).
3.5 O alfabeto à imagem dos objectos naturais
Ao longo da história, os sistemas de escrita sofreram um processo de simplificação e síntese. Por todo o mundo, desde a América do Norte à Nova Zelândia, os povos pré-históricos deixaram numerosos petroglifos. Estes pictogramas e ideogramas iniciais
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evoluíram em duas direcções diferentes: por um lado, marcaram o início da arte pictórica, onde os objectos e eventos representados foram gravados ao longo dos anos com maior fidelidade e rigor. Por outro, sofreram um processo evolutivo de simplificação e estilização, onde as suas formas iniciais, preservadas ou não, se tornaram a pouco e pouco representações menos literais. As escritas pictóricas com centenas de sinais ou símbolos ganharam gradualmente uma representação silábica em detrimento do seu significado pictórico, dando a origem a sistemas de escrita facilmente apreensíveis, compostos por uns meros vinte a trinta sinais (Frutiger, 2001; Meggs, Purvis, & Pile, 2009). À semelhança da selecção natural de Darwin, a selecção cultural adaptou e melhorou os sistemas de escrita, as variações mais aptas permaneceram enquanto as piores se extinguiram (Changizi, 2009). Sem dúvida, que a escrita protagonizou uma revolução intelectual com vasto impacto no desenvolvimento social, económico, tecnológico e cultural do ser humano. Porém, é pouco provável que uma invenção cultural com apenas alguns milhares de anos tenha a capacidade de modificar e adaptar o genoma humano, no entanto, pela forma instintiva com que processamos a palavra escrita, parece termos sido projectados para o fazer. Como já foi dito, alguns dos neurónios da área temporal inferior dos primatas respondem perante formas semelhantes às de um T, enquanto outros preferem formas como as de um Y ou de um J. Estas preferências, profundamente enraizadas no córtex visual dos primatas, levaram cientistas a considerar que a razão pela qual o ser humano é tão bom a descodificar a palavra escrita se deve, não a uma predisposição inata deste para a leitura, mas à evolução da escrita, que aproximou a forma dos seus caracteres à forma dos objectos naturais, com os quais o sistema visual humano evoluiu ao longo de milhões de anos. A hipótese mais provável é que a forma das letras foi seleccionada precisamente porque constituem um alfabeto de formas essenciais à percepção visual do mundo que nos rodeia. As semelhanças entre as formas dos caracteres e as
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configurações existentes na natureza é documentada nas investigações do neurobiólogo Mark Changizi. Segundo o investigador, a letra L pode ser encontrada no contorno das esquinas dos objectos [figura 14A], ao passo que a letra T pode ser identificada no contorno de dois objectos justapostos, ou então, no contorno resultante de uma oclusão parcial de objectos [figura 14B]. Com efeito, dada a grande frequência com que as junções de duas linhas ocorrem na natureza, é expectável que formas como L e T ocorram frequentemente nos sistemas de escrita alfabéticos. Pelo contrário, pelo facto de intersecções em forma de X ocorrerem apenas em casos de transparência parcial – pela oclusão parcial de um objecto por meio de outro translúcido – ou de objectos empilhados, são formas raras de encontrar na natureza e por conseguinte na escrita [figura 14C]. No Inglês escrito , bem como no Português (excluídas as letras W e Y), o X constitui a letra mais rara do alfabeto (ver tabela da figura 75).
Figura 14 Diferentes tipos de junções existentes na natureza: a) junções em forma de L; b) junções em forma de T; e c) junções em forma de X (Changizi, 2009). a b c
Se considerarmos junções de três linhas, encontramos relações topológicas semelhantes às da letra Y ou K. Entre as várias combinações possíveis de três linhas, o Y é a combinação mais frequente. No mundo real, facilmente a encontramos nas esquinas dos objectos em perspectiva. Conforme demonstra a figura 15, as restantes ligações são progressivamente mais improváveis de encontrar na natureza. Changizi, Zhang, Ye, & Shimojo (2006) identificaram uma lista de contornos topológicos em imagens reais – cenários
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Comum Raro
Figura 15 Cinco tipos de junções criadas por três contornos. À medida que avançamos da esquerda para a direita da imagem, são necessárias maiores coincidências na forma como os objectos se combinam, para criar os vários tipos de junções (Changizi, 2009).
tribais, rurais, urbanos e edifícios comerciais – medindo a relativa frequência das suas configurações face à frequência das configurações das letras de 100 sistemas de escrita, existentes ao
assinatura gráfica.pdf longo 1 20/08/15 da história16:15 humana, caracteres chineses e símbolos não linguísticos. A equipa de investigadores demonstrou não só, existir uma forte correlação na configuração de traços entre os vários sinais visuais criados pelo homem, como também, que estes estavam correlacionados com a frequência dos mesmos na natureza [figura 16]. As escritas alfabéticas parecem assim,
Figura 16 Síntese Não logográfica da distribuição da Chinês Símbolos configuração dos vários sinais visuais (Changizi, Zhang, Ye, & Shimojo 2006). Frequência
Sinais Visuais
C
M Frequência
Y
CM
MY
CY
CMY partilhar da mesma «assinatura» da natureza, razão pela qual, K permitiu ao homem adaptar eficazmente o sistema visual à escrita. Portanto, sejam símbolos não linguísticos, escritas logográficas ou alfabéticas, todos possuem subestruturas cujas formas são semelhantes às subestruturas existentes na natureza.
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3.6 O Objecto palavra e o subobjecto letra
Modeladas, consoante o modelo, tipo de utensílio e técnica de escrita utilizado, as letras são construídas por traços (strokes). A medição do número de traços por letra a cerca de 96 sistemas de escrita alfabéticos, demonstrou que, independentemente do número de caracteres de cada alfabeto, o número médio de traços por letra é cerca de 322. Este valor, sugere a existência de um limite de subtizing 23, ou seja, o número correspondente à quantidade normal de objectos que podem ser mantidos na memória visual de curto prazo, permitindo que cada letra seja processada simultaneamente (Changizi & Shimojo, 2005). Segundo Changizi (2009), o número médio de traços por letra sugere a quantidade essencial, para que as letras sejam consideradas «partes» de objectos, e as palavras, por sua vez, consideradas como objectos. À parte da complexidade, a palavra, como unidade linguística com significado, encontra paralelismo semântico com os objectos. É natural que a sua representação, pelo facto de poder nomear, referenciar propriedades ou acções relativamente a objectos seja feita à imagem do que o sistema visual interpreta como relevante, ou seja, os objectos. Todavia, a palavra escrita não se assemelha a um objecto natural, apenas capta a estrutura subjacente na natureza para mais facilmente conduzir o cérebro humano, visto que, como artefacto, serve um objectivo específico, o de registar graficamente o discurso ou o pensamento. Portanto, considerando que os traços das letras se assemelham a contornos de objectos e as letras a junções desses contornos, os níveis baixo e médio da hierarquia visual são satisfeitos. Porém, como escrita alfabética, a justaposição das letras depende de aspectos fonotáticos, não havendo forma de a fazer assemelhar-se a objectos reais. Se a escrita evoluiu à imagem da natureza, porque razão, tal semelhança não é óbvia para o ser humano? No livro intitulado
22 Os sistemas de escrita com mais caracteres, tendem a utilizar diferentes tipologias de traços, mantendo o número de 3 traços/letra constante. 23 Subtizing é definido como a percepção instantânea de uma quantidade de itens num grupo sem os contar.
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Harveness: How language and music mimicked Natureza and transform Ape to Men, Mark Changizi argumenta que tal inconsciência deve-se essencialmente, à estrutura hierárquica do processamento visual. Quando visionamos uma cadeira, reconhecemo-la como uma cadeira e não como um conjunto de junções em forma de T ou de L. O mesmo acontece quando descrevemos um objecto. Apesar de conhecermos o aspecto de uma cadeira não fazemos uma descrição exaustiva dos seus contornos e junções. Digamos que, todos temos uma noção de como uma cadeira é, mas pouca consciência dos seus elementos constituintes, por outras palavras, temos consciência do processamento visual de alto nível, mas desconhecemos as componentes visuais de baixo nível. Em síntese, nos estádios iniciais de processamento, em reacção a um estímulo na retina, o sistema visual apenas consegue identificar contornos, mas não identifica as suas combinações. Por sua vez, a um nível intermédio, o sistema visual reconhece combinações simples desses contornos mas é incapaz de identificar contornos ou objectos. Por ultimo, só nas áreas visuais de alto nível, o ser humano tem a consciência da percepção dos objectos. Segundo Changizi (2011), é a incapacidade de mergulhar até às componentes de baixo nível de uma imagem que explica a razão pela qual muitas pessoas têm a incapacidade de desenhar o que vêm. Portanto, será caso para dizer que não sabemos ao certo qual a verdadeira aparência da natureza. Como se pode ver na figura 15, o ranking da frequência das combinações da natureza versus os sinais visuais humanos demonstram que, de um modo geral, quanto mais comuns são as configurações existentes nas imagens da natureza, mais comuns são os sinais visuais criados pelo homem. A escrita adoptou a facilidade natural com que o nosso cérebro reconhece os objectos. A selecção natural permitiu à visão a capacidade de processar eficazmente os objectos da natureza, ao passo que, a escrita foi culturalmente seleccionada, para que os sinais visuais se assemelhassem à natureza. O célebre
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princípio do modernismo form follows function é aqui suplantado para «form follows nature». Portanto parafraseando Changizi (2011), no caso da forma escrita/impressa The Designer is not natural selection, but cultural selection.
3.7 Propriedades do contorno
Irving Biederman considera que formas como o T, Y, L e O são propriedades não acidentais (NAPs, do inglês non-accidental properties) do contorno, uma vez que, a rara probabilidade das suas configurações ocorrerem acidentalmente na natureza torna-as extremamente significantes para o sistema perceptual (Lowe, 1985). De acordo com a teoria do Reconhecimento de Componentes (RBC) de Biederman (1987), estas propriedades do contorno constituem princípios organizacionais próprios de um subconjunto de primitivas geométricas – Geões – que têm a capacidade de representar todos os objectos existentes. À semelhança da linguagem, onde um número reduzido de 55 fonemas pode ser combinado para representar foneticamente todas as palavras de todas as Línguas do mundo, as inúmeras combinações de um modesto número de Geões – cones, cilindros, formas em cunha e paralelepípedos – teriam a capacidade de representar qualquer objecto. Numa imagem bidimensional o sistema visual toma como certo que determinadas propriedades presentes nos contornos da imagem estão igualmente presentes no objecto tridimensional representado. Por exemplo, se existe uma linha recta no contorno de uma imagem de um objecto, o sistema visual assume que a aresta que a produziu é igualmente recta no objecto tridimensional. O sistema visual ignora que essa propriedade da imagem possa ser um resultado de um alinhamento improvável entre o ponto de vista do observador e uma linha curva. Bierderman considera que NAPs do contorno como colinearidade, «curvilinearidade», simetria, paralelismo e tipos de vértices, funcionam como condicionantes da percepção
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da forma visual, influenciando o reconhecimento dos objectos através das suas componentes. Estas propriedades particulares do contorno, consideradas relevantes para a geração de primitivas volumétricas tem a propriedade de serem invariantes à perspectiva, podendo ser determinadas por apenas alguns pontos do seu contorno, permitindo que uma primitiva seja extraída com grande tolerância às variações de perspectiva, oclusão ou ruído. A percepção humana parece assim, depender mais de
Figura 17 Reconhecimento de objectos. Objectos complexos são reconhecidos através das configurações dos seus contornos. Nos locais onde se juntam, estes contornos formam configurações em forma de T, L, Y ou F. Se estas junções forem apagadas, a imagem torna-se mais difícil de reconhecer (coluna da esquerda) (Dehaene, 2009; Biederman, 1987).
propriedades não acidentais do que noutros aspectos da imagem. Biederman demonstrou que imagens, onde a mesma porção do contorno foi apagado, são mais difíceis de reconhecer, caso sejam
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suprimidas NAPs, como por exemplo, vértices em forma de T, L, Y ou F (Dehaene, 2009) [figura 17]. Por outro lado, tarefas de procura demonstram que quando um alvo difere de elementos distractores por meio de NAPs é reconhecido mais facilmente. A importância perceptiva do contraste entre segmentos de recta (colinearidade) e curvas (curvilinearidade) foi demonstrada por Ulrig Neisser. Neisser (1963) demonstrou que a tarefa de procurar a letra Z, composta exclusivamente por segmentos de recta, no contexto de letras redondas (CDGOQUR) é mais fácil do que na presença de letras rectas (EIMVWX). Pelo que, do ponto de vista do desenho tipográfico, o Z se torna mais difícil de discernir entre o grupo de formas relacionadas, ou seja, o grupo das formas diagonais quadradas (Beier, 2012; Cheng, 2006). Como realça Dehaene (2009), os sinais alfabéticos como o T, F, Y ou O foram adoptados pelo córtex temporal inferior provavelmente por constituírem um código optimizado, invariante a transformações de escala, perspectiva e iluminação. Formas como o L e o V podem sofrer rotações, distorções, ser esticadas, = { …} condensadas ou torcidas mas nunca produzirão um T, um X, um F ou um K (Changizi, 2009), uma vez que as combinações dos seus = { …} traços são diferentes entre si [figura 18]. Segundo Dehaene (2009), é = { …} provável que as restantes letras tenham sido adicionadas ao alfabeto pela sua relevância biológica, portanto, parafraseando o investigador Figura 18 Tipologias geométricas para as configuraçõesL , T e X. We did not invent most of our letter shapes: they lay dormant in our Cada configuraçãomantém a brains for millions of years, and were merely rediscovered when our sua forma mesmo que esta seja rodada (Changizi, 2009). species invented writing and the alphabet.
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Referências bibliográficas
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79 Introdução
Capítulo 04 Modelo Neurofisiológico
4.1 Codificação ortográfica
Na ultima década, surgiu um súbito interesse pelas formas de codificação ortográfica e de reconhecimento lexical. O estudo de como o cérebro codifica sequências de letras revela- se de grande importância teórica e prática, uma vez que pode clarificar a compreensão dos processos básicos de análise visual, possibilitando vislumbrar a origem de distúrbios na leitura e escrita, tais como, o da dislexia de desenvolvimento24 (Whitney, Bertrand, & Grainger, 2011). Entre a comunidade científica, é hoje de consenso geral, que o processo de reconhecimento da palavra impressa, depende em parte, das letras enquanto entidades abstractas. Não obstante, no processo de mapeamento das letras, enquanto entidades, em representações de palavras registadas na memória de um indivíduo, a informação acerca da posição da letra numa sequência, tem igualmente que ser codificada. Grainger & Van Heuven (2003) classificaram os modelos teóricos que abordam a codificação das letras numa sequência, em 3 grandes grupos: slot-based coding, context sensitive coding e spatial coding. As categorias slot-based coding são, grosso modo, caracterizadas pela codificação simultânea da letra e da posição que esta ocupa na sequência de caracteres. Considerando, por exemplo, o Interactive Activation Model (Mcclelland & Rumelhart, 1981), as sequências de letras são processadas em paralelo por um conjunto de detectores de letras, dependentes do comprimento da palavra e das suas posições específicas. O reconhecimento de uma palavra com 4 caracteres, implicaria por exemplo, uma unidade de processamento para uma letra T na primeira posição,
24 Dislexia de desenvolvimento é um distúrbio da linguagem geralmente associado a processamentos fonológicos deficientes, caracterizado pela dificuldade de descodificar palavras isoladas.
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outra para a letra T na segunda posição e assim sucessivamente. Apesar de eficaz, o modelo é pouco eficiente uma vez que seriam necessárias n!25 duplicações do alfabeto para codificar todas as posições de todas as letras do alfabeto para uma palavra de n caracteres. À parte dos modelos de codificação da posição absoluta, Grangier et al. (2003) incluem nesta categoria, modelos que codificam a posição em relação a determinados referenciais, como por exemplo: o início e o fim de uma sequência, o ponto de fixação da palavra, ou o ataque, núcleo e rima de uma sílaba. Os modelos de codificação por contexto local (Local context coding) são baseados nos esquemas de representação dos fonemas sugeridos por Wickelgren em1969, os wickelphones. Mcclelland & Rumelhart adaptaram este conceito na forma de trigramas, dando origem aos wickelgraphs. Assim, uma palavra como LETRA pode ser codificada pelo conjunto desordenado de trigramas26, #LE ETR TRA RA# 27, onde apenas é processada informação relativa à posição das letras adjacentes. Segundo os investigadores, este conjunto desordenado seria o suficiente para permitir a reconstrução ordenada da palavra, uma vez que, um dado conjunto de trigramas terá apenas uma ordem possível numa dada Língua. Nesta categoria, inserem-se modelos que, com base no conceito de contexto local, permitem a codificação da posição, relativamente a letras não adjacentes, é o caso do modelo BLIRNET. O modelo proposto por Michael Mozer (1987) introduz o conceito de open-trigrams, ou seja, triplos de letras que permitem a inserção de uma letra entre a primeira e a segunda ou entre a segunda e a terceira letra de cada trigrama. Considerando mais uma vez a palavra LETRA, para além dos trigramas mencionados, teríamos associados, a cada triplo de letras, vários trigramas abertos. Por exemplo, para o trigrama TRA, teríamos associados os trigramas TR_A e T_RA, onde o travessão baixo
25 Factorial de n é o produto de todos os números inteiros positivos menores ou iguais a n, i.e, n!=1×2×3×…×n. 26 Sequências de três caracteres. 27 O símbolo # representa o espaço branco.
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representa a possibilidade de inserção de qualquer letra. Por fim, nos modelos de spatial coding, a identificação visual da palavra está baseada nas representações individuais das letras. Essas representações constituem entidades abstractas, independentes da posição e do contexto na sequência. Tratam-se de símbolos mentais, em conformidade com as representações propostas na teoria da mente de Jerry Fodor que, para além de constituírem abstracções na forma visual, independentes da caixa ou do tipo de letra, são abstracções de factores posicionais e contextuais na sequência (Davis, 2010). A ordem relativa das letras, é baseado no método de codificação espacial desenvolvido pelo cientista cognitivo Stephen Grossberg (Grossberg, 1978). A posição relativa dos itens é codificada em termos dos seu nível de activação relativo. A ordem dos elementos na sequência é facilmente determinada quando um conjunto de níveis de activação conseguem ser distribuídos gradualmente por ordem crescente ou decrescente. Para determinar a posição, esta distribuição gradual, referida na literatura como um gradiente de activação, deve formar uma função monótona decrescente, associando os valores maiores às letras iniciais e os valores menores às letras finais de uma palavra (Davis, 2010; Grainger & Van Heuven, 2003; Schoonbaert & Grainger, 2004). Esta noção de codificação espacial está na base de modelos recentes de codificação das letras, como por exemplo os modelos SERIOL e LCD que discutiremos mais em detalhe nos pontos seguintes.
4.2 Open-Digrams
Há alguns anos atrás, a seguinte mensagem de correio electrónico tornou-se viral no ciberespaço: «De aorcdo com uma peqsiusa de uma uinrvesriddae ignlsea, não ipomtra em qaul odrem as Lteras de uma plavaa etãso, a úncia csioa iprotmatne é que a piremria e útmlia lteras etejasm no lgaur crteo. O rseto pdoe ser uma bçguana ttaol, que vcoê anida pdoe ler sem pobrlmea. Itso é poqrue nós não
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lmeos cdaa Ltera isladoa, mas a plravaa cmoo um tdoo.» Esta mensagem sobre uma investigação que, alegadamente decorreu na Universidade de Cambridge, esteve na origem do artigo intitulado Does the huamn mnid raed wrods as a wlohe? Aqui, Grainger & Whitney (2004), reportam uma série de experimentos de priming, com o objectivo de explicar e esclarecer o fenómeno denominado de «jumbled word effect». Estudando em que circunstâncias a apresentação subliminar de uma sequência de letras acelera a leitura de uma segunda sequência, os investigadores observaram que o estímulo de uma palavra, como por exemplo garden, antecipava a leitura de GARDEN, sugerindo que ambas as sequências deveriam partilhar entre si, o mesmo código ortográfico. Com efeito, os estudos demonstraram que não era necessário que todas as letras da palavra fossem repetidas para que o mesmo efeito ocorresse. Desde que a posição relativa da letras se mantivesse – relative position priming –, a apresentação de uma subsequência de letras como grdn era tão eficaz para acelerar a leitura da segunda palavra, como a totalidade da palavra garden (Peressotti & Grainger, 1999). Não obstante, sequências onde eram misturadas ou introduzidas outras letras, como por exemplo nrdg ou gtrdvn, eliminavam o efeito, demonstrando que o código seria indiferente à eliminação de letras, mas sensível à ordem destas. Resultado este, que a priori, parece contrastar com a relativa facilidade com que descodificamos a referida mensagem de correio electrónico. Os experimentos demonstraram ainda que, quando o estímulo prime partilha das mesmas letras da palavra alvo, o código resiste à inversão de duas letras consecutivas – um fenómeno referido como transposition priming – , por outras palavras, uma sequência, como por exemplo gadren, acelera a leitura da palavra GARDEN de forma tão eficiente, como se da mesma palavra se tratasse (garden – GARDEN). A incapacidade de explicar os fenómenos de relative position e transposition priming observados, colocaram em questão a codificação ortográfica de modelos actuais de reconhecimento
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visual de palavras, entre os quais, o Interactive Activation Model, cuja codificação é feita de acordo com a posição específica das letras numa sequência. Posto isto, Grainger e Whitney propuseram que as palavras deveriam ser codificadas através, não de uma lista de letras, mas de uma lista de possíveis digramas contidos na palavra. Assim, numa palavra como Badge codificada pelos digramas BA, BD, BG, BE, AD, AG, AE, DG, DE e GE, ainda que um par de letras seja trocado, dando origem à sequência Bagde, 90% do código de ambas as sequências continuaria a coincidir. Por outro lado, caso fossem inseridas letras estranhas na sequência, como por exemplo Barte, os digramas codificados BA, BR, BT, BE, AR, AT, AE e TE, partilhariam apenas 30% do código de Badge, razão pela qual Badge e Bagde produziam priming e Barte não. Em síntese, é a resistência do código de digramas a omissões e inversões parciais numa dada sequência que explica o «jumbled word effect», ilustrado pela mensagem de correio electrónico inicialmente citada, e não o facto de lermos a «plravaa cmoo um tdoo» (Dehaene, Cohen, Sigman, & Vinckier, 2005). Outra característica do código de digramas é que se mantém indiferente a alterações de posição e escala, ou seja, movendo ou redimensionando a palavra, a posição relativa das suas letras mantém-se constante, assegurando a invariância. Contudo, apesar da evidência, a codificação de listas de digramas proposta por Grainger e Whitney, sugere que o desempenho do leitor não seria afectado pela leitura de palavras demasiado espacejadas ou espacejadas de forma irregular, quando na realidade não é o que se verifica. Por um lado, a legibilidade (readability) é fortemente penalizada por espacejamentos largos ou mal balançados. Por outro, caso o sistema visual apenas percepcionasse listas de digramas, seríamos incapazes de distinguir sequências diferentes, tais como nana (NA NN NA AN AA AA) e anna (AN AN AA NN NA NA), codificadas pela mesma lista de digramas. É na sequência deste aparente insucesso que, partindo de um pressuposto diferente, a equipe de investigadores liderada por Stanilas Dehaene propõe uma solução teórica,
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que embora hipotética, permite contornar alguns dos aspectos negativos da proposta de Grainger e Whitney: a existência de neurónios sensíveis a digramas «abertos» – open digrams.
4.3 O modelo neuronal de reconhecimento invariante da palavra
O modelo de reconhecimento visual proposto por Dehaene et al. (2005), procura através dos conhecimentos no campo da neurofisiologia da visão, estreitar o fosso existente entre a neuropsicologia e os modelos teóricos da psicologia da leitura. O modelo, pressupõe que o sistema visual ventral está estruturado hierarquicamente, estendendo a sua actividade progressivamente, desde o lóbulo occipital em direcção às regiões anteriores do lóbulo temporal. Como já foi referido, na fase inicial de processamento visual, os campos receptores dos neurónios não abrangem todo o campo visual. À medida que se sobe na hierarquia visual, as suas dimensões aumentam, respondendo a áreas retínicas cada vez maiores. Tal progressão, é simultaneamente acompanhada, por uma complexidade (de componentes) e uma invariância crescente. Durante a leitura, o sistema visual extrai do fluxo visual de entrada as componentes mais relevantes. Na primeira área cortical visual (V1), os neurónios apenas reconhecem linhas num estreito campo localizado na retina, demonstrando pequena tolerância a deslocamentos e mudanças de escala. No nível seguinte, na área V2, os neurónios detectam contornos elementares pela combinação de várias linhas elementares. No nível subsequente, na área V4, combinações de contornos elementares permitem que os neurónios respondam selectivamente a formas simples, entre as quais se encontrarão, alegadamente, algumas letras. Portanto, numa fase anterior à leitura, ainda que dependentes do aspecto formal, muitos neurónios já codificam letras como o T, L, X, ou o O, ou seja, codificam um conjunto de primitivas
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da forma, a partir das quais, se prevê que a codificação das restantes letras do alfabeto seja relativamente simples28. O reconhecimento da letra, enquanto entidade abstracta, só ocorre no nível seguinte, pela congregação de vários detectores da forma de V4 que codificam diferentes versões da mesma letra. Este estádio, suportado nos experimentos por meio de fMRI, localiza-se na área visual V8 em ambos os hemisférios, onde os investigadores observaram a identificação da repetição da mesma letra independentemente da sua caixa. Neste nível, onde a invariância da forma reclama aprendizagem cultural, os detectores das letras são moderadamente tolerantes a diferenças de escala e posição, uma vez que os seus campos receptores se mantêm pequenos. Portanto, para se estabelecer um banco de detectores invariantes à forma da letra, devidamente posicionados
Figura 19 Modelo (LCD, do inglês Área putativa Unidades codificadas Tamanho e estrutura Exemplos de estímulos preferenciais (do cérebro) dos campos receptivos local combination detectors) de reconhecimento invariante da Sulco occipito-temporal Palavras pequenas esquerdo? e sequências recorrentes extent palavra através da combinação (y~-48) (ex.: morfemas) CONTENT hierárquica de detectores locais Sulco occipito-temporal Bigramas locais esquerdo? (Dehaene et al. 2005, p. 337). (y~-56) En Adaptado e traduzido pelo autor a partir do original. Banco de V8 bilateral? detectores de (y~-64) letras abstractas
V4 bilateral? Formas das letras (caixa específica) E
Bilateral Contornos locais V2 (fragmentos de letras)
Bilateral Barras orientadas V1
Bilateral Contrastes locais Núcleo geniculado - + - lateral
28 Esta suposição leva-nos a reflectir sobre o que são afinal as letras e sobre a própria definição de font. No processo de desenho de tipos de letra, as letras são organizadas
em subgrupos de formas relacionadas: formas redondas, quadradas, TRENDSdiagonais, in Cognitive Sciences etc. Tratando-seFigure 1. Model o nvarian det wor umd recognitio processon by a hierarch dey o oca desenhol combination detector iterativo,s (LCDs). The demode londeis inspired froumam neurophysiologica forma lservemodels o n de base à variant object recognition [10,11] . Each neuron is assumed to pool activity from a subset of neurons at the immediately lower level, thus lead to an increasing complexity, invariance and construçãosize of the receptive fielded a toutra,each stage (seoe texdesenhot for details). Not dee tha ttiposonly the excitator de letray component resultas of the receptiv dee fieldumas are sketchecombinaçãod here; howe de formasver, both feedforward (e.g. center-surround) and lateral inhibition are likely to contribute significantly to define selective responses. The anatomical localizations a re highly tentative, based on recent neuroimaging studies of the visual word form system [1,31] and their coincidence with a standardized atlas of visual areas [54] . Abbreviations: OTS, occipito-temporal elementares:sulcus; LGN, lateral geniculat arcos,e nucleus ;hastesy, approximat verticais,e antero-posterior diagonais,coordinate relative to thetc.,e huma nqueMontrea encontral Neurological Institut paraleloe templ com oate. próprio processo de combinação de componentes, inerentes ao reconhecimento visual.
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no decorrer da leitura, é necessário que existam múltiplos detectores de letras repetidos para cada localização retiniana. Neste contexto, existem provavelmente, dezenas de colunas corticais codificando a mesma letra, cada uma das quais reagindo apenas se esta ocupar uma determinada localização na retina. Uma vez combinados, os detectores de letras abstractos, alcançam um estádio onde os neurónios são sensíveis a conjuntos de letras locais. Estas células podem identificar a ocorrência de uma dada letra, E [figura 19], à esquerda, uma ou duas posições, da letra N. Neste estádio, considerando que a dimensão dos campos receptores duplica ou triplica em cada novo nível da hierarquia visual, seria esperado que os neurónios codificassem sequências de uma, duas ou três letras. Contudo, por questões de eficiência, é provável que os neurónios mantenham preferências por digramas29, pelo que, mantêm alguma tolerância à eventual mudança de localização das suas letras componentes. De acordo com Dehaene (2009), tendo por base o conhecimento do sistema visual dos primatas, a existência de neurónios com preferência por digramas é pura especulação. Esta teoria permanece no entanto por provar, uma vez que a incapacidade das actuais tecnologias de neuroimagem não permitir visualizar neurónios individuais. Segundo o autor, tal construção teórica, trata-se de uma suposição tão hipotética como a existência anunciada do neutrino em 1930 e provada somente, 26 anos mais tarde. O facto dos neurónios responderem, provavelmente, a open- digrams deve-se essencialmente à estrutura dos seus campos receptores. Para alcançar a invariância local parcial, estas células têm que congregar a activação de vários detectores parcialmente sobrepostos de letras individuais (E e N), garantindo, grosso
29 Dada a dimensão dos campos receptores, um neurónio que respondesse perante um trigrama, deveria fazê-lo apenas para uma dada localização na retina, servindo exclusivamente para um número limitado de palavras (provavelmente palavras curtas e frequentes como proposições, conjunções, etc.). Por sua vez, um neurónio que codificasse uma única letra, encontrar-se-ia constantemente activado, uma vez que teria de o fazer para cada uma das três posições possíveis na retina, não fornecendo informação alguma sobre a posição relativa das letras (Dehaene, 2009).
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modo, que o E se encontre à esquerda do N. Por conseguinte, o detector EN resultante, será mais impreciso no posicionamento das suas letras componentes do que os detectores subjacentes (de letras individuais), tornando-o assim, tolerante à inclusão de uma ou duas letras intermédias entre as suas letras preferenciais. Deste modo, poderá reagir não só ao estímulo de palavras como enter, rent, mas também a palavras como mean e fearn. Por conseguinte, como é que à luz da neuropsicologia, se conseguiu contornar os problemas identificados na codificação das listas de digramas proposta por Grainger e Whitney? Por outras palavras, como se explica o facto dos leitores distinguirem facilmente sequências como anna e nana? Ou ainda, como se explica o mau desempenho do leitor quando o espacejamento entre caracteres aumenta desmesuradamente? De acordo com Dehaene et al. (2005), contrariamente à proposta de Grainger e Whitney, os neurónios sensíveis a digramas do género «N encontra-se à esquerda de A», não detectam a sua presença em qualquer parte do campo visual, mas mantêm-se locais. Portanto, espera-se que a replicação de vários detectores de digramas, cada um capaz de detectar «N à esquerda de A», esteja limitado a um determinado intervalo espacial. Assim, alguns desses neurónios, responderão perante o digrama NA no início da sequência nana, mas não no fim, impedindo que nana se confunda com anna. A suposta existência de detectores locais de digramas explica igualmente a razão pela qual o desempenho do leitor diminui quando o espacejamento aumenta acima de um certo limite. A tolerância destes neurónios à inclusão de uma a duas letras intermediárias, permite que estes reajam apenas, se a primeira letra do par estiver a uma distância, menor que duas letras, da segunda. Por esta razão, o desempenho do leitor resiste a espacejamentos relativamente largos, caindo abruptamente assim que este exceda aproximadamente o espaço de 2 caracteres, limite a partir do qual o reconhecimento de palavras deixa de ser rápido e paralelo (Dehaene, 2009).
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No próximo estádio da pirâmide visual, os neurónios combinam pares ordenados de digramas. Neste nível, seria esperado um aumento significativo de combinações de letras, contudo, esse aumento é compensado à medida que os campos receptores aumentam, pela diminuição das posições codificadas. Isto porque, a selectividade neuronal é modelada, em parte, pela redundância de uma Língua. Digamos que, os mecanismos de aprendizagem perceptual garantiram que a selectividade neuronal recaísse sobre letras e combinações frequentes e informativas da Língua. Os estudos demonstram que a VWFA, onde supostamente se encontram os detectores das letras, digramas e sequências, reage mais a palavras e pseudopalavras do que a sequências aleatórias de letras. No topo da hierarquia visual, a dimensão dos campos receptores deverá permitir detectar sequências até cinco caracteres na linguagem do leitor, pelo que, os neurónios deverão extrair sequências relevantes para alimentar as vias fonológica e semântica da leitura. Assim, alguns neurónios reagirão selectivamente a grafemas frequentes, coincidentes com padrões sonoros da linguagem, outros a vocábulos frequentes (pronomes, preposições, etc.), radicais, afixos e morfemas. Note- se que neste estádio, o sistema visual concentra-se apenas na ortografia, detectando apenas sequências frequentes que veiculem informação relevante à compreensão e pronunciação. O modelo prevê que pseudomorfemas sejam extraídos à semelhança de morfemas, uma vez que, o sistema visual faz uma «decomposição cega» dos vários ramos da árvore que compõem a palavra (ver capítulo 1), sem levar em linha de conta o seu significado. Na verdade, o sistema nervoso é muito mais complexo do que o modelo descrito. Por questões de simplicidade, os investigadores apenas contemplaram os sinais excitatórios entre neurónios, excluindo os sinais inibitórios. A inibição da actividade de células vizinhas, poderá desempenhar um papel importante no reconhecimento da palavra, visto que poderá assinalar a ausência de uma dada letra numa sequência de caracteres. Além do mais, o
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modelo apenas estabelece conexões ascendentes entre neurónios, não mencionando a existência de ligações laterais e descendentes. Na realidade, o sistema nervoso possui ligações laterais que estabelecem ligações entre neurónios numa dada área visual. Por exemplo, na área visual V1, tais ligações permitem «apoio parlamentar» quando os neurónios convergem no «voto» pelo mesmo estímulo visual, por outras palavras, quando codificam diferentes fragmentos do mesmo contorno. Por sua vez, no nível das letras e digramas, as ligações laterais podem codificar relações de probabilidade na ocorrência de duas letras consecutivas. Por último, o córtex visual estabelece ligações descendentes fornecendo feedback sobre a área imediatamente inferior na hierarquia visual, contribuindo por exemplo, com previsões sobre eventuais combinações de letras num dado contexto. Tais previsões podem ser essenciais na descodificação da palavra manuscrita, onde dada a dificuldade de identificar algumas letras, a descodificação da(s) letra(s) depende do contexto.
Figura 20 Honey bccs sovour sweet ncctar. Apesar de errada, a frase continua a ler-se, provavelmente porque recebe Honey bccs sovour feedback top-down, ao nível do contexto da frase. Digamos que a palavra bccs vota na letra e, sweet ncctar ao invés da letra c. Portanto, no reconhecimento desta palavra, a identificação da letra é posterior 4.4 Transparência ortográfica à identificação da palavra, e não vice-versa (Dehaene 2009, p.47). A regularidade da conversão grafema–fonema poderá ter implicações na dimensão das unidades ortográficas codificadas pelos neurónios na área occipitotemporal. Em sistemas de escrita transparentes como o Italiano, o Alemão e o Português, os níveis das letras e digramas podem ser os suficientes na conversão grafema-fonema, ou seja, a codificação de palavras em Português irá requerer um modesto banco de detectores de letras e digramas. Contudo, em sistemas de escrita opacos, como o Inglês ou o Francês, serão necessários conjuntos de neurónios maiores, de modo a codificar, unidades ortográficas maiores, como por exemplo, ough, ould ou tion. Estas
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regularidades visuais, comparativamente a sistemas de escrita transparentes, deverão ser extraídas por neurónios posicionados em estádios superiores de processamento visual. Investigações com o recurso a imagens de PET, observaram maior actividade cerebral nas zonas anteriores da região occipitotemporal esquerda nos leitores de Inglês do que nos leitores de Italiano. Segundo Dehaene et al. (2005), o modelo de reconhecimento invariante da palavra consegue prever esta situação.
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93 Introdução
Capítulo 05 Crowding
O reconhecimento das letras enquanto entidades abstractas, como conditi sine qua non para a leitura, restringe o campo de acção da presente investigação aos mecanismos visuais envolvidos no processamento visual de baixo nível. Por outras palavras, a legibilidade enquanto questão para o Design de Tipografia está limitada ao tecto perceptual da abstracção da letra. Uma vez invariante à forma, a letra como código mental, deixa de estar subordinada ao domínio do desenho. Considerando esta pequena fresta operacional e o facto do alfabeto, enquanto artefacto cultural, não ser arbitrário, mas um produto milenar condicionado pela biologia às formas facilmente representadas pelo cérebro humano, perguntamo-nos, será a legibilidade hoje uma não questão? Ou ainda, fará sentido falar no estudo da legibilidade da tipografia no contexto de uma dada Língua, quando a progressão (bottom-up) na hierárquica do sistema visual parece vedada pela abstracção e pelo próprio carácter probabilístico da codificação ortográfica? Embora todo o enquadramento sobre os processos cerebrais envolvidos no acto da leitura pareça a priori comprometer os objectivos propostos da investigação, poderá no entanto, existir um caminho para direccionar o curso da mesma, nomeadamente, o estudo do fenómeno omnipresente no sistema visual, que intervém directamente na identificação de objectos no contexto de outros objectos, o crowding.
5.1 Caracterização do fenómeno
O crowding é um fenómeno caracterizado pela dificuldade de reconhecer, na periferia do campo visual, objectos na presença de objectos adjacentes (Stuart & Burian, 1962). Não interferindo na capacidade de detectar os objectos, o
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Crowding palavra.pdf 1 23/07/15 22:49 fenómeno ocorre em estímulos simples como segmentos de recta ou padrões Gabor 30, mas também em objectos complexos como caracteres alfanuméricos, palavras e faces (Bernard & Chung, 2011). O efeito é caracterizado por um espaço crítico, dependente da distância entre o ponto de fixação e o objecto alvo – excentricidade. Bouma (1970) observou que o espaço crítico é proporcionalr à excentricidade. – Este + areespaço crítico define um campoFigu rdee 3 integraçãoCrowding in a w31or d(.CIWh),ile oufixa tseja,ing the umared min regiãous, it is ea spelay to qual identify the isolated letter on the left, but try to identify the middle letter on o sistemath evisualright. It icombinas hard. Fixate tashe gcomponentesreen plus and try ag a(Pelliin. Now etit is al.,easy 2007).24 .
Figura 21 Crowding na palavra. Ao fixar o traço vermelho, é fácil identificar a letra isolada, à esquerda, r – +are mas difícil identificar a letra do meio, no conjunto à direita. Esta torna-se fácilmente identificável se fixarmos a cruz vermelha (Pelli & Tillman, O processo de reconhecimento de objectos envolve, grosso 2008). Adaptado do original. modo, duas fases: a fase de detecção – provavelmente no córtex visual primário V1 – e a fase de combinação de componentes – superior a V1(Levi, 2008). Alguns objectos são reconhecidos pela simples combinação das suas componentes, enquanto outros, constituídos por múltiplas partes, requerem o reconhecimento
C prévio e separado das suas partes constituintes antes de serem
M concatenadas (Biederman, 1987). À semelhança dos objectos, as Y palavras são compostas por «partes». De acordo com Tillman CM (2008), apesar de lermos milhares de palavras ao longo da nossa MY
CY vida, as letras continuam a ser lidas de forma ineficiente, ou seja,
CMY pela detecção e combinação das suas componentes ao invés da
K detecção de cada uma das letras como um todo. O crowding é assim o fenómeno que arruína a combinação de componentes. O fenómeno acontece quando as letras «vizinhas» de uma dada letra se encontram dentro do espaço crítico,
30 Em processamento de imagem, um filtro de Gabor, é um filtro utilizado para a detecção de contornos. Através de um conjunto de funções matemáticas (Gabor) é possível representar de forma completa (frequência e orientação) qualquer tipo de imagem. Trata- se de representações pensadas à semelhança da percepção no sistema visual humano. 31 Entre os vários termos utilizados na literatura, optámos por esta tradução do termo inglês integration field, também conhecido como isolation field (Pelli et al., 2004), integration zone (Levi et al., 2002) ou combining field (Pelli & Tillman, 2008).
96 Crowding
impossibilitando a identificação da letra alvo. O espaço crítico consiste na menor distância entre letras, medida centro a centro (das letras), que não produz crowding, correspondendo aproximadamente a metade da excentricidade do alvo (Pelli et al., 2007; Bouma, 1970). Apesar de não existir consenso sobre quais os mecanismos que estão na base do fenómeno, uma explicação popular para o efeito, avança que o crowding resulta da combinação inadequada de componentes entre as letras alvo e flancos, no estádio subsequente à sua detecção e imediatamente antes da sua identificação, dando lugar a uma percepção errada da letra alvo (Bernard & Chung, 2011; Nandy & Tjan, 2007). Pelli, Palomares, & Majaj (2004) sugerem que o fenómeno se deve à integração (combinação) excessiva de componentes
extraCrowding à letra letra.pdf alvo, uma1 23/07/15 consequência 23:02 directa da inexistência de campos de integração de dimensão adequada na periferia do campo visual. Em consequência, a integração das componentes entre alvo e flancos, dá-se através de um CI demasiado grande.
Figura 22 As barras representam componentes visuais elementares. Se nos aproximarmos das barras e fixarmos a cruz vermelha, torna- se fácil o reconhecimento da letra A. Se nos afastarmos e fixarmos o + – traço vermelho, ainda conseguimos ver as componentes visuais, mas já não identificamos a letra, porque o sistema visual combina as componentes através de um campo de integração demasiado grande, aglomerando-as (Pelli & Tillman, 2008). Adaptado do original. 5.2 Acuidade ou crowding
Com alguma frequência, o designer vê-se confrontado com reclamações do tipo: «O texto não se lê. Aumente-me as letras!». Figure 1 An A in cha . The bars represent elementary visual features. Porém,Fixatin gqualquerclose to the bprofissionalars, at the green p lunas, máreaakes i t eaficariasy to reco gnonize mínimo espantado the letter A. If you fixate far away, on the red minus, you can still see the se umfeatu cliente,res, but yo ucomcanno toide objectivontify the lette rde. Yo utornarr visual sy oste textom is com maisbining legível, over too large an area, including all the features from both the A and the lhe sreclamasseurrounding cha mais, which respaçoesults in a entrejumbled letras.percept. T Aohis is longocrowding da. You história permaneceucan rule out a cau itideiay (letter quesize) a as avisibilidaden explanation (for deyou ruminabi ltextoity to id eestariantify C the A) by confirming that you can see the A while fixating the minus if your fingers hide the cha (for a review, see ref. 17). M relacionada com a dimensão – acuidade – e não com o espaço
Y
CM
MY
CY
CMY
K 97 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
– crowding. Ao aumentarmos a distância de visualização de um dado objecto, a dimensão e o espaço diminuem, pelo que, a distância por si só, pouco importa, o que importa é a dimensão do estímulo produzido na retina. Apesar da acuidade ser importante para algumas das tarefas visuais, como por exemplo, visionar centralmente – na fóvea – um determinado objecto isolado ou efectuar um teste de correcção óptica, no mundo real a sua importância é reduzida, tendo em conta que, para reconhecer um objecto é necessário isolá-lo do seu espaço envolvente. Portanto, na maioria das tarefas visuais, o espaço entre objectos é mais importante do que a sua dimensão. A leitura não é excepção. Para ler, necessitamos de identificar letras ladeadas de outras letras. Segundo os investigadores a velocidade de leitura é independente do corpo de texto, estando contudo, sujeita a um limite mínimo que caracteriza a acuidade visual. À medida que o corpo de letra aumenta, a velocidade de leitura aumenta abruptamente até à sua taxa máxima, limite a partir do qual, se mantém praticamente constante 32 (Pelli et al., 2007). A evidência da importância do espaço na velocidade de leitura foi demonstrada nas medições efectuadas a dois textos, compostos respectivamente por um espacejamento normal e um espacejamento largo. Nestes textos, visualizados a distâncias diferentes, verificou-se que a velocidade de leitura diminuiu para um determinado espacejamento, independentemente do corpo de letra utilizado. Portanto, ao contrário do que se possa pensar, a velocidade de leitura depende do espaço e não da dimensão. Na composição tipográfica, uma das regras de base do compositor, para manter a legibilidade em corpos de letra reduzidos é precisamente, a de aumentar o espacejamento entre os caracteres.
32 A partir de uma certa escala, a velocidade de leitura decresce novamente, uma vez que corpos maiores implicam ângulos visuais maiores, provocando uma compressão da perspectiva.
98 Crowding
5.3 Uncrowded span model
Na tarefa de leitura, o leitor faz um rastreio contínuo do texto enquanto numa tarefa de identificação de letras o observador categoriza simplesmente uma letra. No entanto, relativamente ao desempenho, será que ambas as tarefas se relacionam? A análise de Legge et al. (2007) decorrente de vários estudos, através do método de Rapid Serial Vision Presentation (RSVP), sugere que um aumento do alcance visual – visual span 33 – de uma letra está associado a 39% de aumento da velocidade da leitura. Sem nos confundirmos com a definição de visual span de O’Regan34, o visual span de Legge é definido, qualitativamente, como o número de caracteres reconhecidos de forma fiável, numa linha de texto, sem mover os olhos. Embora haja evidência de uma relação entre o aumento do alcance visual e a velocidade de leitura, tal não implicaria necessariamente que o aumento do alcance visual implique um aumento da velocidade de leitura. Segundo Legge et al. (2007), a evidência de que o alcance visual seria determinante para a velocidade de leitura, implicaria a existência de um mecanismo limitador sensorial, bottom-up, distinto das influências motoras, atencionais e linguísticas. Partindo da conjectura de Legge, Pelli et al. (2007), demonstrou não só, que o visual span de Legge corresponde ao uncrowded span, ou seja, ao número de posições de caracteres não «aglomerados» numa linha de texto, como também, que este é proporcional à taxa de leitura. O espaço crítico entre objectos tem um impacto profundo no desempenho das tarefas do quotidiano. À excepção de uma pequena janela central, o nosso sistema visual está permanentemente sob crowding. As limitações desta janela são especialmente notórias no caso da leitura. Na periferia do campo visual (10º), a leitura é lenta resumindo-se a cerca de 150 palavras/ minuto, aproximadamente um terço da leitura central (Pelli et al., 2007). Como é sabido, a leitura não é um rastreio contínuo
33 O Visual Span é definido qualitativamente como o número de caracteres reconhecidos de forma fiável numa linha de texto, sem mover os olhos (Legge et al., 2007). 34 A definição de O´Regan refere-se ao que pode ser visto sem auxílio de conhecimento linguístico e de contexto.
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das linhas de um texto, mas progride à custa de 4 fixações por segundo. Para ler, necessitamos de identificar as letras, portanto a velocidade de leitura depende essencialmente da quantidade de letras que conseguimos identificar em cada fixação, quantidade essa que segundo Pelli et al. (2007) está limitada pelo crowding. Enquanto num texto o espacejamento é uniforme, o espaço crítico do leitor aumenta com a distancia ao ponto de fixação. A partir de um certo limite de excentricidade, o espaço crítico do leitor torna-se maior que o espacejamento entre caracteres e estes «aglomeram-se» entre si, por outras palavras, a visão periférica encontra-se sob crowding. Contrariamente, dentro dos limites dessa excentricidade, a visão central constitui a «janela» que não experiencia o crowding – uncrowded window –, razão pela qual conseguimos identificar facilmente as letras. Assim, para lermos as letras que caiem fora dos limites da uncrowded window, somos obrigados a mover os olhos num movimento sacádico, para que a janela permita desvendar as novas letras (Pelli & Tillman, 2008). Pelo exposto, deveria pensar-se à partida, que aumentar o espaço entre caracteres deveria aliviar o crowding e consequentemente aumentar a taxa de leitura, contudo, desde que as letras não se sobreponham, a taxa de leitura é praticamente independente do espacejamento, portanto, aumentar o espaço entre letras não aumenta a taxa de leitura da visão periférica. Este aparente paradoxo deve-se ao facto de que o crowding não é homogéneo na palavra. Numa palavra não há um único espaço crítico para cada letra. As letras mais periféricas possuem maior crowding, porém, se considerarmos os espaços entre palavras, as letras finais encontram-se menos «aglomeradas».
5.4 Assimetria no crowding
Bouma (1970) observou que a presença de dois flancos, dispostos em cada um dos lados do alvo, produzem maior intensidade de crowding do que a presença de um flanco. E, que o efeito era mais intenso com um único flanco, posicionado posteriormente
100 Crowding
ao alvo, do que um único flanco precedente ao alvo. Estudos posteriores, ao comparem o desempenho (percentagens de respostas correctas) de reconhecimento de letras interiores – mais próximas da fóvea –, relativamente a letras exteriores – mais periféricas –, em função do comprimento de sequências de caracteres, revelaram que as letras mais excêntricas são reconhecidas com maior facilidade do que letras menos excêntricas. O estudo concluiu ainda, que letras exteriores são pouco influenciadas pelo comprimento da sequência. No entanto, no caso das letras interiores, esta influência diminui à medida que o comprimento das sequências aumenta. Curiosamente, este é um resultado inesperado. Seria expectável, que letras interiores com menor excentricidade fossem mais facilmente identificadas do que as letras mais periféricas. De acordo com Brad Motter e Diglio Simoni, esta assimetria do efeito pode ser explicada através da geometria cortical. Embora a separação angular para os flancos próximos e afastados da fóvea seja a mesma, presente no campo visual, após o respectivo mapeamento cortical, os flancos mais excêntricos encontram-se efectivamente mais perto do alvo do que os flancos mais afastados (Levi, 2008; Motter & Simoni, 2007).
5.5 Irregularidade no crowding
Segundo Levi (2008), o crowding na visão periférica do campo visual não é isotrópico. No campo visual inferior, o crowding é maior quando os flancos estão dispostos na vertical, do que quando estão dispostos na horizontal [figura 23], enquanto que, no campo visual esquerdo o crowding é maior quando os flancos estão dispostos na horizontal (Levi, 2008). De acordo com a sua revisão literária sobre o tema, os investigadores Alexander Toet & Dennins Levi demostraram que o crowding é menor na direcção tangencial do que na direcção radial. Enquanto na direcção tangencial, o efeito é cerca de 0,1 × excentricidade do alvo, na direcção radial, é cerca de 0,5 x excentricidade do alvo.
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Recentemente, os estudos demonstraram que, entre todos os quadrantes do sistema visual, o crowding é mais forte quando o alvo e os flancos se encontram dispostos horizontalmente do que dispostos verticalmente. A investigação demonstrou ainda, que a extensão do efeito está igualmente dependente do campo visual. Segundo He et al., a consciência da orientação de um alvo na periferia do campo visual é interrompida pela presença de elementos distractores, no entanto, a resolução da atenção, ou seja, o espaço mínimo pelo qual os observadores podem seleccionar (i.e., identificar e isolar) componentes é menos preciso no campo visual superior do que no campo visual inferior (He, Cavanagh, & Intriligator, 1996; Levi, 2008).
Figura 23 Irregularidade no . . Crowding. Ao fixarmos o ponto, identificamos com maior facilidade as letras dispostas na horizontal S do que na vertical (Levi 2008, HRO R p.636). Adaptado do original. N
5.6 Complexidade e semelhança no crowding
Embora esteja demonstrado que a presença de componentes dos flancos no interior do CI degrade a identificação do objecto alvo, permanece por esclarecer o modo como os flancos degradam o sinal do alvo. Entre as várias teorias existentes, uma das explicações mais consensuais entre a comunidade científica reporta que as principais componentes do alvo e dos flancos são inadequadamente combinadas, num nível subsequente à detecção das componentes e imediatamente anterior à identificação do alvo, impedindo a sua correcta identificação. Permanece por esclarecer, como ou porquê, as características do alvo e dos flancos são combinadas de forma imprópria. Pelli et al. (2004), sugerem que se deve à combinação excessiva de componentes em consequência da
102 Crowding
ausência de campos de integração de dimensões apropriadas na periferia do campo visual, pelo que, as componentes do alvo e flancos são combinadas através de um CI demasiado grande. Nandy e Tjan (2007), por meio de um método inovador de classificação de imagens, analisaram algumas das principais teorias especulativas sobre o fenómeno, descobrindo que o crowding reduz a quantidade de componentes válidas, à medida que a quantidade de componentes inválidas, utilizadas pelo sistema visual, aumenta. Segundo Bernard & Chung (2011), esta descoberta sugere que a excessiva combinação de componentes, através de um CI desproporcionadamente grande, pode não ser devido à falta de campos de pequena dimensão na periferia do sistema visual, mas à necessidade deste adquirir uma quantidade suficiente de componentes válidas para se dar a combinação. De acordo com os investigadores, ambas as hipóteses, de Nandy et Tjan e Pelli et al., prevêem que o crowding aumenta com o número de flancos ou componentes flanco dentro de um CI. Ainda que até à data não exista informação que relacione directamente o efeito no número de componentes com o crowding, estudos recentes demonstram que, à excepção dos flancos se encontrarem dispostos tangencialmente em relação à fóvea (Pelli et al., 2004) ou se encontrarem agrupados segundo um determinado contexto (Livne & Sagi, 2010), os erros decorrentes de crowding aumentam com o número de flancos em torno do alvo (Levi & Carney, 2009). De acordo com Bernard & Chung (2011), tais conclusões são consistentes com a previsão de que o crowding é uma consequência da excessiva integração de componentes num CI. Em primeiro lugar, porque um aumento do número de flancos implica um aumento do número de componentes flanco que podem ser «aglomeradas» com as componentes do alvo, aumentando o número de possibilidades combinatórias entre alvo e flancos. Neste caso, o sistema visual seria forçado a escolher uma percepção global, entre várias alternativas, aumentando a probabilidade de erros na identificação do alvo. Em segundo lugar, porque o
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aumento do número de flancos poderia simplesmente aumentar o número de componentes inválidas presentes no CI. De forma a contornar a falta de informação sobre a natureza das componentes e o efeito do número de componentes sobre o crowding, Pelli, Burns, Farell, & Moore-Page (2006) propuseram que o número de componentes num símbolo alfanumérico deveria ser proporcional à complexidade espacial. Desde então, a complexidade espacial tem sido calculada de diversas formas, como por exemplo, em função do quadrado do perímetro interior e exterior de um símbolo, dividido pela área de «tinta» – complexidade perimétrica (Arnoult &
Figura 24 Esqueleto morfológico Attneave, 1956) – ou ainda através do número médio de linhas do carácter g (Bernard & Chung 2011). que intersectam um símbolo dividido pela largura da letra – stroke frequency (Majaj, Pelli, Kurshan, & Palomares, 2002). Movidos pelo interesse em compreender os factores limitadores do desempenho da leitura na Língua Inglesa, com o objectivo final de desenvolverem estratégias/materiais de leitura que contribuam para melhorar a velocidade de leitura, Bernard & Chung (2011) analisaram os efeitos da complexidade espacial e da semelhança entre letras alvo e flanco, na identificação de letras alvo sob crowding. Para o efeito, os investigadores procederam a ensaios, sujeitando os participantes a identificar a letra central em sequências aleatórias de triplos de letras. Cada trigrama foi apresentado, por breves instantes, 10 graus abaixo do ponto de fixação. Os testes foram efectuados com o recurso às 26 letras (caixa baixa) do alfabeto latino dos tipos de letra Times e Courier, a 79 caracteres (letras em caixa alta, diacríticos e sinais não linguísticos) do tipo Times e à caixa alta de dois tipos de letra cursivos ornamentados, Edwardian e Aristocrat, considerados complexos. Para cada tipo de letra, a complexidade espacial foi calculada com base no perímetro do esqueleto morfológico 35 de cada carácter [figura 24]. O
35 O esqueleto morfológico de qualquer bitmap é definido como o eixo dos discos máximos localizados no interior da forma, representado aqui pelo eixo que percorre a forma da letra.
104 Crowding
cálculo da semelhança entre alvo e flanco foi definido com base numa matriz de semelhança psicométrica 36 [figura 25]. Os resultados demonstraram que: 1) a taxa de erro para identificar uma letra flanqueada aumenta com a complexidade espacial dos flancos até um certo limite, a partir do qual, a taxa de erro é independente da complexidade dos flancos; 2) letras alvo com maior complexidade são menos afectadas pelos flancos do que letras alvos com menor complexidade; 3) a taxa de erro para identificar letras flanqueadas aumenta com a semelhança entre alvo e flancos; 4) os erros decorrentes de má interpretação de posição aumentam com a semelhança entre alvo e flancos.
Figura 25 Matriz de semelhança psicométrica (Bernard & Chung 2011).
5.7 Mecanismos subjacentes à complexidade alvo-flanco
À parte da influência demonstrada pelos flancos, Bernard & Chung (2011) demonstraram que o alvo desempenha um papel igualmente importante no efeito de crowding. Enquanto que letras alvo, com menor complexidade, são mais susceptíveis ao efeito dos flancos, letras mais complexas são mais imunes ao efeito dos mesmos. Portanto, letras de baixa complexidade
36 Trata-se de uma versão modificada de uma matriz de confusão, onde foram excluídos erros de transposição, i.e, erros onde os observadores reportaram o flanco ao invés do alvo.
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como c, i e l são mais susceptíveis à complexidade dos flancos do que as suas congéneres mais complexas como o g, o m ou o w. Estes resultados encontram-se aparentemente em oposição aos resultados demonstrados por Pelli et al. (2006). Em linha com o princípio da Prägnanz 37, referente à teoria da percepção da Gestalt, Pelli et al. (2006) demonstraram, que a eficiência humana para identificar letras isoladas varia de acordo com os alfabetos e tipos de letra, com as formas mais complexas, produzindo eficiências mais baixas e as formas mais simples, maior eficiência. Porém, segundo Bernard & Chung (2011), na presença de letras adjacentes, letras alvo com maior complexidade são identificadas com maior eficiência do que letras alvo com menor complexidade. Aparentemente contraditórios, ambos os resultados não são incompatíveis, pelo contrário, proporcionam aos investigadores, um melhor enquadramento do processo de integração de componentes. Os estudos demonstram que durante o processo de integração, elementos provenientes de várias zonas do campo visual não têm a mesma relevância, sendo ponderados de acordo com a sua posição espacial. É sabido, que a identificação de uma letra alvo é afectada à medida que letras flanco se aproximam do alvo. De acordo com Bernard & Chung (2011), este efeito «flanqueador», dependente da distância, pode ser interpretado como uma maior probabilidade de uma componente, ao estar mais próxima do alvo, ser incluída no processo de integração. Na perspectiva de Nandy & Tjan (2007), a integração de componentes é um processo essencialmente competitivo. Conforme os investigadores, de um modo geral, o sistema visual combina informação visual de diversas maneiras, pelo que, construir uma percepção global implica escolher uma em detrimento de outras formas de combinação de componentes. Embora se desconheça o modo como o sistema visual toma
37 Prägnanz é um termo Alemão que significa «boa figura». A lei de Prägnanz, muitas vezes referida como a lei da simplicidade, defende que os objectos sejam percepcionados de uma forma tão simples quanto possível. De acordo com este princípio, quanto mais simples uma forma, mais facilmente é assimilada.
106 Crowding
decisões, os investigadores presumem que a presença de um grande número de componentes flanco pode competir com as componentes alvo, influenciando o sistema visual, assim como, quais as componentes a combinar. Deste modo, a proporção entre componentes alvo e flanco num dado CI é um factor importante a considerar, uma vez que, uma letra alvo com baixa complexidade possuirá, à partida, uma menor proporção de componentes alvo em relação a componentes flanco e, consequentemente, as componentes flanco estão mais aptas a competir ou a influenciar o sistema visual para integrar as suas componentes, gerando assim erros perceptuais. A análise dos resultados de Bernard & Chung (2011) demonstrou que quando a complexidade espacial dos flancos é muito alta, a taxa de erro para identificar caracteres «aglomerados» demonstra um efeito de saturação. Este resultado sugere, que a complexidade dos flancos não é único factor que limita o desempenho da tarefa, mas que outros factores como por exemplo, a semelhança entre alvo e flancos, poderão ser limitadores do desempenho. O efeito de saturação sugere, que quando existem um grande número de componentes irrelevantes ou inválidos num dado CI, adicionar componentes irrelevantes não desequilibra a proporção de componentes irrelevantes envolvidas no processo de combinação, razão pela qual os investigadores sugerem a existência de um número máximo de componentes flanco que podem ser integradas.
5.8 Mecanismos subjacentes à semelhança alvo-flanco
Nos estudos efectuados por Bernard & Chung (2011), a semelhança do flanco e do alvo foi definida com base numa matriz psicométrica. Foi utilizada uma matriz de confusão onde foram excluídos erros de transposição. Os resultados demonstraram um aumento na taxa de erro em função da semelhança entre alvo e flanco. De acordo com os investigadores, esse resultado
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poderá dever-se a várias razões. Por um lado, poderá dever- se ao facto das componentes dos flancos poderem competir com as componentes do alvo durante o processo de integração. Neste caso, será provável que quanto maior a semelhança entre uma componente flanco e uma componente alvo, maior a probabilidade desta ser integrada caso a percepção resultante se assemelhe a uma letra do alfabeto. Por outro lado, os resultados demonstrados poderão ser explicados pela incorrecta localização dos componentes decorrentes da incerteza espacial. Como é sabido uma das principais características do crowding manifesta-se pela redução de precisão na identificação das letras, ladeadas por outras letras. A redução na precisão pode ser o resultado da atribuição de uma identidade errada à letra alvo e/ou a atribuição da identidade correcta, na posição errada, relativamente a outros caracteres na sequência. Estes erros de posicionamento são frequentemente designados na literatura como transposition errors ou mislocation errors (Chung & Legge, 2009). Os estudos demonstram que uma significativa parte dos erros cometidos ao identificar sequências de letras afastadas do ponto de fixação se devem a erros de transposição, como por exemplo, ler uma sequência de letras oae como sendo aoe. Bernard & Chung (2011), recuperaram a ideia proposta no modelo de Chung & Legge (2009), no qual os investigadores assumem que a codificação da posição de cada letra é independente e governada por uma distribuição gaussiana, cuja extensão da distribuição determina a posição da letra (Chung & Legge, 2009). Enquanto neste estudo a incerteza espacial foi considerada ao nível da letra, em Bernard & Chung (2011), os investigadores supõem que a incerteza espacial se possa encontrar ao nível das componentes. De acordo com os investigadores, considerando que alvo e flanco partilham componentes comuns, a incerteza espacial em localiza-las não deveria afectar o modo como estas são identificadas e subsequentemente combinadas para construir a percepção da letra. Para estes investigadores, componentes
108 Crowding
comuns devem servir como uma espécie de pontos «âncora» a outras componentes. Contudo, a incerteza espacial na localização de componentes distintas entre alvo e flanco pode implicar que componentes incorrectas do flanco sejam combinadas com as componentes âncora, e por conseguinte gerar erros de percepção. Assumir esta hipótese, pressupõe que, após a combinação dos elementos exista um estádio de decisão template matching que compare a combinação resultante com todos os templates de letras possíveis. Seguindo este raciocínio, seria improvável que um par de letras com componentes distintas, como por exemplo, as letras o e x, induzissem o leitor a erros de percepção, visto que, mesmo existindo incerteza espacial a combinação das suas componentes seria rejeitada pelo sistema visual, no estádio de decisão, por não se assemelharem a nenhuma das 26 letras do alfabeto existentes. No caso de letras semelhantes, os erros de percepção aumentam com a semelhança entre alvo e flanco, porque, com maior número de componentes comuns, a combinação resultante, tem maior probabilidade de gerar uma percepção válida de uma letra. De igual modo, é provável que quando uma letra alvo e os seus flancos partilhem muitas componentes comuns, seja necessário menos quantidade de componentes flanco mal localizadas para que o resultado da combinação com os pontos âncora formem uma percepção próxima de uma letra real, e por conseguinte um erro de percepção. Mesmo não partilhando componentes comuns, ainda é possível ocorrer incerteza espacial sobre algumas componentes flanco, de modo que, estas sejam combinadas com as componentes alvo induzindo à percepção de uma letra diferente das letras alvo e flanco, erros que o estudo dificilmente consegue distinguir dos erros ocasionais (aleatórios). Portanto, concentrando-se apenas nos casos onde alvo e flancos partilham componentes comuns, Bernard & Chung (2011) especulam que os erros de transposição durante o crowding são devidos, acima de tudo, à má localização de componentes e à subsequente combinação entre componentes alvo e flancos no interior de um CI.
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Segundo Bernard & Chung (2011), a descoberta de que o crowding aumenta com a complexidade dos flancos está a par de outras investigações sobre o impacto da complexidade espacial na legibilidade de caracteres chineses. Recorrendo a dois grupos de caracteres chineses com graus de complexidade muito diferentes, J. Zhang, Zhang, Xue, Liu, & Yu (2009) demonstraram que o limite da dimensão (acuidade) para reconhecer um carácter na presença de outros caracteres, é maior. Porém, o limite crescia rapidamente quando alvo e flancos pertenciam ao mesmo grupo de complexidade, sendo mais lento quando pertenciam a grupos diferentes, independentemente do grau de complexidade do alvo. O estudo de J. Zhang et al. (2009), demonstrou que o crowding depende da semelhança de complexidade entre alvo e flanco, ao passo que a investigação de Bernard & Chung (2011) demonstrou que, até alcançar o ponto de saturação, existe uma dependência monótona da complexidade dos flancos. Esta divergência de resultados pode ser explicada pela alta taxa de erros de transposição de componentes nos erros de identificação. Para que os erros de transposição ocorram, as letras alvo e flanco têm que partilhar componentes comuns, portanto quando estas pertencem a grupos de complexidade muito diferente, os erros de transposição podem não ocorrer e portanto produzir menos crowding – note- se que os caracteres chineses oscilam entre caracteres simples, compostos apenas por um traço, a caracteres extremamente complexos, compostos por múltiplas «partes», podendo alcançar até cerca de 52 traços. Portanto, de acordo com Bernard & Chung (2011), estes resultados podem ser interpretados como efeito de semelhança e não como um efeito de complexidade.
5.9 Interacção entre a complexidade e semelhança no crowding
Os resultados de Bernard & Chung (2011), demostram que a complexidade e a semelhança entre letras podem modelar
110 1.0
0.9
0.8 1.0 1.0 0.7 1.0 0.8 0.8 0.6 0.8 0.6 0.6 0.5 0.6 0.4 0.4 0.4 0.4 0.2 0.2 0.3 0.2 0.0 0.0 0.2 0.0 8 8 8 0.1 6 6 6 4 Complexidade4 4 0.0 2 2 2 0 0 Semelhança
Crowding
1.0 Figura 26 Taxa de erro na 0.9 0.8 identificação de letras alvo 1.0 1.0 0.7 0.8 (centrais) em trigramas em função 0.8 0.6 0.6 da complexidade dos flancos e do 0.6 0.5 0.4 logaritmo da semelhança alvo-flanco 0.4 0.4 0.2
Taxa de erro Taxa 0.2 (Bernard & Chung, 2011). Imagem 0.3 0.0 0.0 de autor aproximada do original. 0.2 8 8 8 8 6 6 Complexidade Complexidade6 6 0.1 4 4 4 4 0.0 2 2 2 2 0 Semelhança 0 Semelhança
o efeito de crowding. Os investigadores traçam na figura
26, a taxa de erro na identificação de uma letra em função 1.0
0.9
da sua semelhança e complexidade dos flancos. Como se 0.8 1.0 1.0 0.7 pode0.8 verificar, a considerável 0.8diferença de taxas de erro na 0.6 0.6 0.6 0.5 identificação0.4 de um carácter em0.4 Times e Courier, revela a 0.4 Taxa de erro Taxa de erro Taxa 0.2 0.2 importância que os factores semelhança e complexidade têm 0.3 0.0 0.0 0.2 8 8 8 8 6 6 6 6 0.1 no reconhecimentoComplexidade de letras na presença de outras letras. 4 4 Complexidade4 4 0.0 2 2 2 2 Semelhança Mas afinal, 0de que forma territórios cujo0 domínioSemelhança do conhecimento recaem aparentemente fora da esfera do design gráfico podem contribuir para a legibilidade da tipografia da língua portuguesa? No que respeita ao desenho da letra, os estudos mencionados são encorajadores. Em primeiro lugar, considerando o crowding um mecanismo bottom-up, disruptivo do reconhecimento de objectos que ocorre no córtex visual, provavelmente entre V1 e V4 (Levi, 2008), trata-se de um efeito que, em conformidade com o modelo de reconhecimento invariante da palavra (Dehaene, Cohen, Sigman, & Vinckier, 2005), ocorre em estádios da hierarquia visual, anteriores à abstracção da letra e por conseguinte, é vulnerável à forma e à operacionalidade da mesma. Em segundo lugar, de acordo com as conclusões de Bernard & Chung (2011), a análise da complexidade espacial e da semelhança alvo-flanco no contexto das sequências de uma determinada Língua, poderá auxiliar o design de tipografia na criação de caracteres – contextual alternates – que se adaptem conforme o contexto, i.e., de acordo com a letra, anterior e posterior, com o objectivo de atenuar a adversidade do crowding no reconhecimento da palavra.
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Referências bibliográficas
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113 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso Parte 2 Introdução
Capítulo 06 O eixo da Língua
Oliver Selfridge, investigador no Massachusetts Institute of Technology (MIT), pioneiro no campo da Inteligência Artificial, propôs em 1959 o modelo Pandemonium, um modelo de percepção de letras cuja principal hipótese se baseava no reconhecimento de letras através das suas componentes 38.O modelo 39,apesar da sua consensualidade, permaneceu por provar ao longos dos anos. Porém, as recentes investigações que procuram descrever a natureza espacial dos componentes das letras e dos processos temporais envolvidos na codificação/abstracção dos componentes em letras, têm trazido para a luz da evidência científica, os modelos teóricos de percepção baseados no modelo de Selfridge. Como já foi referido no capítulo 1, o modelo Pandemonium sugere que o acesso ao léxico ortográfico se comportaria, metaforicamente, como uma enorme assembleia de demónios, um semicírculo de dezenas de milhares de demónios, competindo entre si pelo direito a representar a palavra correcta (Dehaene, 2009). Segundo Selfridge, a identificação das letras numa palavra processar-se-ia segundo uma hierarquia de camadas composta por detectores de componentes das letras – os feature deamons – e de detectores das letras – os cognitive deamons. Os feature deamons responderiam, gritando à presença de uma componente particular das letras, por exemplo à presença de linhas rectas, de linhas curvas, etc. Por sua vez, cada cognitive deamon, perante o apelo dos feature deamons gritaria mais, quanto maior fosse a correspondência entre as componentes assinaladas e o padrão (a letra) por si representado, de modo que, no final, a letra identificada corresponderia à letra que «grita
38 Unidades elementares detectadas pelo sistema visual. 39 O modelo de Oliver Selfridge foi suportado pelas investigações de David Hubel e Torsten Wiesel (1960) que, ao registarem a actividade cerebral do córtex visual primário dos gatos, descobriram que os seus neurónios descarregavam, quando estimulados por barras de luz.
117 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
mais alto», i.e., com maior representação (Selfridge, 1958). De acordo com Grainger, Rey, & Dufau (2008), a par do modelo de Selfridge as ciências cognitivas propuseram teorias alternativas de identificação das letras baseadas em modelos template-matching. Segundo os autores, estas abordagens sugerem que o nosso cérebro guarda em memória várias formas de uma dada letra, reconhecendo-as em função da comparação entre um determinado estímulo e os vários protótipos residentes em memória. Deste modo, sempre que um dado estímulo divergisse dos vários templates guardados em memória, criar-se-ia um novo template. Porém, outras teorias propõem uma hibridização entre as duas perspectivas, pela aplicação do conceito template- matching aos detectores das letras do modelo Pandemonium. Segundo os investigadores, os modelos template-matching revelam desvantagens, uma vez que requerem um pré-ajustamento na dimensão, orientação e dimensão do estímulo ao template, além que os procedimentos propostos para o fazer carecem na maioria dos casos de validação psicológica e neuropsicológica. Pelo exposto, ao longo dos anos, as teorias baseadas na identificação das letras através das suas componentes, têm reunido maior consenso entre a comunidade científica. Porém, entre os investigadores, a pergunta permanece. O que são as componentes das letras? Ou melhor, quais são as componentes das letras responsáveis pela sua identificação? Com o objectivo de encontrar respostas a estas questões, as ciências cognitivas têm privilegiado a análise de dados provenientes de matrizes de confusão. Uma matriz de confusão é construída medindo a capacidade de vários observadores distinguirem letras isoladas, sob condições específicas – curta exposição e/ou baixa iluminação e/ou «mascaramento» – que induzem frequentemente a erros. A taxa de erro de uma matriz de confusão reflecte, por hipótese, a confusão entre letras baseada na semelhança visual entre as suas componentes comuns, sendo expectável que a análise a um eventual padrão de erros revele o conjunto de componentes
118 O eixo da Língua
das letras responsáveis pela sua identificação. De forma a prever os padrões de erros das matrizes de confusão, algumas investigações têm proposto conjuntos de componentes baseadas em formas simples como linhas horizontais, verticais, diagonais e arcos (Fiset et al., 2009; Grainger et al., 2008). Os estudos que utilizam matrizes de confusão demonstram o inconveniente dos procedimentos, utilizados na degradação do sinal40, influenciarem a natureza dos erros, além que, misturam erros de confusão perceptual com erros de adivinhação pós-perceptual – associados aos processamentos de alto nível. Por sua vez, de um modo geral, os modelos template- matching conseguem prever melhor os resultados decorrentes das matrizes de confusão do que os modelos baseados em componentes, o que tem levado alguns investigadores a supor que esta divergência se deve à inconformidade entre o conjunto de componentes propostos pela teoria e as componentes efectivamente utilizadas pelo sistema visual humano. De facto, de acordo com os investigadores, esta inconformidade deve-se ao mau desempenho que as teorias baseadas em componentes têm em prever o comportamento humano, manifestando em parte, as fragilidades das matrizes de confusão para revelar as componentes das letras (Grainger et al., 2008). Todavia, métodos recentes têm trazido um novo fôlego à investigação da percepção baseada em componentes. Com o objectivo de revelar quais as componentes visuais que medeiam a identificação das letras, Fiset et al. (2008), utilizaram o método Bubbles (Gosselin & Schyns, 2001), uma técnica de classificação de imagens nunca antes utilizada no reconhecimento de letras, mas aplicada com sucesso no estudo do reconhecimento facial. O método consiste numa ideia simples: se uma dada informação visual é necessária para um observador realizar uma dada tarefa, privá-lo dessa informação, através da adição de máscaras ou de ruído, implica comprometer o seu desempenho; por outro lado, se a informação «mascarada»
40 Utilizado, normalmente, para induzir os sujeitos a erro em 50% das tentativas.
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for irrelevante para a tarefa, o observador não deverá revelar alterações significativas no desempenho da mesma. Por exemplo, para um leitor distinguir correctamente a letra o da letra c é essencial revelar-lhe o arco direito da letra, caso contrário, ocultando este, estaremos a inibir a sua distinção e por conseguinte a interferir no desempenho do leitor.
Original
Ciclos/Letra 32—16 16—8 8—4 4—2 2—1
* * * * *
= = = = =
+ + + +
=
Figura 27 Representação da criação do estímulo experimental através da técnica Bubbles (Fiset et al. 2008). Imagem de autor aproximada do original.
A equipa de investigadores sujeitou 6 estudantes da licenciatura da Universidade de Montreal ao estímulo das 26 letras do alfabeto latino. As letras em caixa alta e caixa baixa foram compostas no tipo de letra Arial, com corpo de 117 pontos e 152 pontos, respectivamente. Os estímulos foram decompostos em 5 frequências espaciais com o objectivo de testar o efeito das componentes das letras a diferentes escalas.
120 O eixo da Língua
Cada letra decomposta, foi submetida a uma máscara com janelas em forma de «bolha» posicionada aleatoriamente e com desfocagem gaussiana, revelando apenas a informação difusa (da letra) permitida pelas «bolhas» [figura 27]. Para assinalar as diferentes características que os diferentes sujeitos utilizaram para reconhecer as letras, Fiset et al. (2008), utilizaram o modelo de regressão linear múltipla, para construir uma «imagem síntese» – classification image –, sintetizando para cada letra, caixa e frequência espacial, todas as bolhas que levaram a uma resposta correcta menos todas as bolhas que levaram a uma resposta incorrecta.
Figura 28 Imagens classificadas totais. As imagens revelam o total de «pixéis diagnóstico» (Fiset et al. 2008). Imagem de autor aproximada do original.
As imagens classificadas [figura 28], obtidas para cada uma das 26 letras do alfabeto latino revelaram 3 aspectos interessantes: a) apenas 32% e 24% da área impressa era utilizada pelos observadores para identificar, respectivamente, as letras de caixa alta e caixa baixa; b) comparando o número de pixéis com informação de diagnóstico, a maior quantidade de informação visual útil concentrava-se nas frequências espaciais entre 2 e 4 ciclos/letra; c) após a confrontação entre as imagens classificadas e as componentes avançadas pelos estudos publicados entre 1960–1980 e uma análise à importância relativa das classes de componentes responsáveis pela correcta identificação das letras, concluiu-se que as terminações das letras, uma característica nunca antes referenciada em estudos anteriores, constituíam de longe a classe de componentes mais importante no reconhecimento da letra. De facto, de acordo com os investigadores, as terminações das letras eram cerca de 1,5 a 1,8 vezes mais importantes do que as horizontais – a segunda categoria de componentes mais importante – na identificação das letras de caixa alta e caixa baixa [figura 29].
121 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
Figura 29 Importância relativa de 10 classes de componentes para identificação das letras (Fiset et al. 2008). Adaptação do original.
Questionados acerca da importância das terminações, os investigadores apontam que, embora pequenos, os terminais da letra fornecem informação acerca da descontinuidade de rectas e curvas, informando-nos da existência ou não de intersecções. Os autores especulam que a presença e a posição relativa dos terminais e das intersecções podem constituir propriedades invariantes de um tipo de letra (Biederman, 1987). Com o objectivo de investigar a dinâmica envolvida, no espaço e no tempo, na identificação das letras maiúsculas, Fiset et al. (2009), estenderam o conceito do método Bubbles à variável tempo. Agora, a ideia subjacente centrar-se-ia em torno da probabilidade de uma resposta correcta poder diminuir, se uma dada informação útil para o reconhecimento da letra, não estiver disponível numa dada localização espacial num dado momento, podendo aumentar, se a mesma informação estiver disponível na mesma localização no mesmo momento. Os resultados do estudo não suportaram totalmente a hipótese de que os humanos são observadores paralelos, uma vez que nem todas as componentes das letras foram extraídas de forma simultânea e a velocidades
122 O eixo da Língua
constantes, o que demonstra a existência de modulações na importância relativa das componentes de algumas letras ao longo do tempo. Porém, a análise efectuada à prioridade relativa das várias classes de componentes confirmou mais uma vez a supremacia da importância das terminações – e das horizontais – na identificação das letras. A coerência entre estes resultados e os resultados de Fiset et al. (2008) surpreende, à excepção das intersecções em 6º lugar – 4º lugar em Fiset et al., (2008) –, a ordem de importância das classes de componentes manteve-se [figura 30].
Figura 30 Importância da prioridade relativa de 10 classes de componentes para identificação das letras (Fiset et al. 2009). Adaptação do original.
Em Fiset et al. (2008), os investigadores compararam a utilização das componentes na identificação das letras de um observador ideal41 versus a de um observador humano. A comparação revelou divergências significativas na importância relativa das 10 classes de componentes analisadas. Para o observador ideal as terminações surgem em 5º e 6º lugar
41 O observador ideal utilizaria, sem constrangimentos, toda a informação disponível de forma optimizada ao desempenho da tarefa.
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e as horizontais em 7º e 4º para a caixa baixa e caixa alta, respectivamente. Tal divergência de resultados levou os investigadores a pensar que a importância dos terminais, horizontais e a importância relativa dos restantes componentes para o observador humano se deve a condicionamentos ao nível do sistema visual humano. Segundo os investigadores, a importância dos terminais e horizontais na identificação das letras pode dever-se ao facto de estes, por se localizarem nas extremidades das letras, estarem provavelmente menos expostos ao fenómeno de crowding do que as restantes componentes. Embora os terminais constituam a classe de componentes mais importante na identificação das letras maiúsculas e minúsculas, eles são mais importantes relativamente às restantes componentes para a letra minúscula do que para a letra maiúscula, uma vez que a distância entre os terminais ascendentes ou descendentes e o resto da letra é, em média, maior para a letra minúscula do que para a letra maiúscula, sendo maior o seu contributo para evitar o crowding. Segundo os autores, tal hipótese prevê que a sua importância deva ser maior no contexto da palavra, onde o crowding, na presença de letras adjacentes, é critico. No que toca às componentes horizontais, Fiset et al. (2009), consideram que a sua importância também poderá ser devida à redução de crowding, uma vez que estas podem criar espaço no interior (por exemplo na letra H) e em redor da letra (por exemplo na letra T), diminuindo o crowding entre letras no contexto de uma palavra ou entre componentes na letra isolada.
6.1 Metodologia
Tendo em conta as recentes investigações na área das ciências cognitivas, a importância dos terminais na identificação das letras e na descodificação da palavra impõe-se diante de nós como um factor de eficiência importante de considerar no desenho de tipos de letra legíveis. Sendo o Design de Tipografia uma disciplina cuja preocupação não é a imagem de uma única palavra mas a
124 O eixo da Língua
imagem de todas as palavras, e considerando que cada Língua possui uma combinação de caracteres própria, que articulada com os sinais auxiliares da escrita produzem um desenho com um ritmo e equilíbrio característicos, ponderar os terminais das letras como componentes chave no reconhecimento da letra levanta-nos uma questão: beneficiarão todas as Línguas de igual modo da eficiência proporcionada por estes terminais? De acordo com a hipótese levantada por Fiset et al. (2009), a importância dos terminais deverá ser maior no reconhecimento da palavra, uma vez que a suspeita sobre a sua importância se deve ao facto de estes poderem diminuir o crowding, não só na integração dos componentes da letra isolada, mas principalmente na presença de letras adjacentes, onde o fenómeno é maior (Pelli & Tillman, 2008). Portanto, o que é que acontece se o desenho de uma dada Língua revelar uma frequência de caracteres com menor incidência de componentes considerados importantes e prioritários na identificação das letras? Será esta tão eficiente para a leitura quanto outras com maior incidência destes elementos? Por outras palavras, a legibilidade de uma Língua impressa com menor incidência de caracteres com hastes descendentes e ascendentes é menos eficiente do que outra com maior incidência desses caracteres? Responder a estas questões implica antes de mais saber se existem diferenças significativas na frequência de letras com ascendentes e descendentes entre as várias Línguas. Neste sentido, analisámos a frequência de caracteres em várias Línguas Europeias, seleccionando uma obra literária 42 que estivesse traduzida em 5 Línguas: Português, Espanhol, Alemão, Francês e Inglês. Para a análise, estendemos a funcionalidade de uma pequena aplicação, desenvolvida no âmbito da presente investigação, para analisar a ocorrência de sequências de n caracteres, – ngrams – para analisar a frequência de
42 A obra literária selecionada foi o romance «Ensaio sobre a Cegueira» de José Saramago. O critério de selecção, deveu-se a esta ser uma obra traduzida nas cinco línguas mencionadas.
125 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
Figura 31 Aplicação ngrams.
apenas 1 carácter [figura 31]. Após a análise das frequências para cada uma das Línguas, as letras foram agrupadas em 3 grupos distintos: a) letras com altura igual à altura de x; b) letras com hastes ascendentes ou altura maior que x; c) letras com a altura de x e hastes descendentes. As letras em caixa alta foram incluídas no grupo com a altura maior que x, uma opção que se deveu essencialmente ao uso recorrente do Alemão à forma maiúscula, utilizada para assinalar não só o início das frases como também para representar substantivos ou palavras com função de substantivo. Numa fase inicial, a título de comparação, foram igualmente agrupados todos os sinais diacríticos que pendem (a cedilha) ou se elevam ao cerne da letra (os acentos). Porém, uma vez que a nossa hipótese se baseia nos estudos efectuados por Fiset et al. (2008), e estes não contemplam sinais diacríticos, agrupamos numa segunda fase, as ocorrências das letras sem as mesmas notações ortográficas.
126 O eixo da Língua
6.2 Análise
A figura 32, representa o gráfico comparativo entre as várias Línguas para os três grupos de letras enunciados. A confrontação dos resultados demonstra a existência de uma discrepância clara, transversal a todas as Línguas, entre as frequências dos grupos com a altura igual a x e com a altura maior que x. Percebemos ainda, que as Línguas com maior frequência de caracteres com altura de x (a) correspondem às Línguas com menor frequência de caracteres com altura maior que x (b). Porém, comparativamente ao grupo a) e b), é ténue a diferença existente entre as frequências de letras com descendentes (c), concentrando-se a maior diferença entre o Alemão – com menor número de letras com descendentes (3%) – e o Espanhol – com o maior número de letras com descendentes (6%). Se considerarmos os grupos a) e b) e a sua inter-relação, encontramos um comportamento padrão cuja explicação poderá estar na sua origem histórica, podendo aferir, que o «desenho» das Línguas latinas face às Línguas de origem germânica é predominantemente mais «baixo», constituindo o Português a Língua mais «baixa» 43 e o Inglês a Língua mais «alta» 44.
PT ES FR DE UK PT ES FR DE UK PT ES FR DE UK 80% 80% 80% Figura 32 Gráfico comparativo sem diacríticos 60% 60% 60%
40% 40% 40%
20% 20% 20%
0% 0% 0% Grupo A Grupo B Grupo C Grupo A Grupo B Grupo C Grupo A Grupo B Grupo C
PT ES FR DE UK PT ES FR DE UK 43 Línguas muito concentradas em torno da altura de x. PT ES FR DE UK 44 Línguas onde a frequência de caracteres com a altura maior que x é maior. 80% 80% 80%
60% 60% 60%
40% 40% 40% 127
20% 20% 20%
0% 0% 0% Grupo A Grupo B Grupo C Grupo A Grupo B Grupo C Grupo A Grupo B Grupo C Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
6.3 Discussão
De acordo com a nossa análise e considerando a hipótese PT ES FR DE UK PT ES FR DE UK levantada por Fiset et al. (2009), uma Língua comPT menorES FR DE UK 80% 80% incidência80% de caracteres com descendentes e ascendentes estaria à partida mais exposta ao fenómeno de crowding. Se
60% 60% considerarmos60% os gráficos da figura 32, percebemos que a frequência de terminais ascendentes é menor nas Línguas latinas,
40% 40% concentrando-se40% estas, face às Línguas germânicas ocidentais, em torno da altura de x – mesmo considerando o recurso a diacríticos [figura 33]. Seguindo este raciocínio, as Línguas 20% 20% 20% latinas não beneficiariam tanto das pistas proporcionadas pelas hastes ascendentes na identificação das letras (Bouma, 1971), 0% 0% 0% Grupo A Grupo B Grupo C Grupo A Grupo B Grupo C influenciandoGrupo A o desempenhoGrupo Bda leitura, nomeadamenteGrupo C na informação recolhida na zona parafoveal (Pelli & Tillman, 2008).
PT ES FR DE UK PT ES FR DE UK Figura 33 Gráfico PT ES FR DE UK comparativo com 80% 80% 80% diacríticos.
60% 60% 60%
40% 40% 40%
20% 20% 20%
0% 0% 0% Grupo A Grupo B Grupo C Grupo A Grupo B Grupo C Grupo A Grupo B Grupo C
O «desenho» da Língua e a importância dos terminais na identificação das letras, leva-nos portanto a ponderar, sobre a relação espacial dos caracteres, nomeadamente entre a altura de x e as hastes ascendentes e descendentes das letras. Sanocki (1991), demonstrou a importância destas relações ao manipular as proporções de 4 tipos de letra [figura 34], concluindo que, o desempenho na identificação das letras diminuía para o tipo de letra large-small, com ascendentes/descendentes
128 O eixo da Língua
menores. Segundo o investigador, letras que possuem relações de escala «típicas» entre elementos são mais perceptíveis do que letras que mantém relações «atípicas», sustentando que, no reconhecimento das letras são usadas relações precisas de
large informação. Sanocki, atribui o fraco desempenho das letras com ascendentes/descendentes curtos à eventual incapacidade das suas relações espaciais activarem, com a robustez small necessária, detectores, supostamente sensíveis a essas relações, o que resultaria numa menor activação ao nível da letra. Já no campo da Tipografia, é vasta a literatura com referências large-small à importância das proporções entre a altura do x, os ascendentes e os descendentes na legibilidade. Walter Tracy (1986), argumenta
small-large que a diminuição dos ascendentes reduz a individualidade dos caracteres, defendendo ainda uma maior importância das hastes ascendentes face às descendentes. Esta perspectiva é Figura 34 Tipos de letra com proporções normais (large e small) e partilhada pelo historiador de tipografia Harry Carter (1937) anormais (large-small e small-large). que, provavelmente influenciado pelas teorias do oftalmologista Os tipos de letra com proporções anormais resultam da permuta francês Emile Javal (1878), sugere igualmente uma maior dos ascendentes/descendentes dos tipos normais: large e small importância dos ascendentes. Se por um lado, muitos destes (Sanocki 1991). Adaptação pelo argumentos são convicções profundamente enraizadas na prática autor a partir do original. tipográfica, sustentadas por modelos de leitura anacrónicos – baseados no reconhecimento do contorno da palavra (James Cattell 1886) – , por outro, não podemos descurar o conhecimento prático e milenar, acumulado ao longo da história da tipografia e da escrita. De acordo com a lei de Mark Changizi, e parafraseando Stanislas Dehaene […] whether by design or thanks to some extraordinary intuition, the first scribes appear to have been aware, from the begining, that shapes they chose should be the easiest to read. […] they appear to have settled on characters whose shapes resemble those found in the environment – and are thus easily represent by our brains (Dehaene, 2009). Considerando a evolução da representação da letra, mais precisamente a forma da letra de imprensa, percebemos que ao longo da história da tipografia algumas manifestações autóctones tornaram-se marcas da cultura nacional. Fournier, no séc. XVIII,
129 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
defensor de uma altura de x relativamente pequena 45, refere o le Gout Hollandais aludindo ao estilo pragmático e económico holandês, distante dos tipos de letra franceses como Garamont e Granjon. Entre os principais percursores do estilo holandês a b encontram-se nomes como os de Ameet Tavernier e Hendrik van den Keere. Os tipos romanos de Van den Keere, apesar de
a − b inspirados nos tipos de letra humanistas franceses de Claude Garamont, são mais robustos e ligeiramente condensados, com hastes ascendentes e descendentes mais curtas [figura 35] (Vervliet, 1968). Estas adaptações e alterações, feitas por razões essencialmente económicas46,marcaram definitivamente o que
Figura 35 Comparação entre as mais tarde foi conhecido como «o estilo holandês» – maneirismo hastes ascendentes dos tipos de letra de Garamont e Van den Keere: redescoberto e reinterpretado por uma geração influente de a) Gros-Canon de Claude Garamont designers contemporâneos como Gerard Unger, Fred Smeidjers, (aprox. 42.5 pt) (Vervliet 2008); b) Two-Line double pica de Van den Frank E. Blockland e Tobias Frere Jones (Middendorp, 2004). keere (aprox. 42.5 pt) (Vervliet 1968). Se considerarmos a imprensa em Portugal e Espanha, a sua tradição é essencialmente de herança francesa, porém encontram-se já no séc. XVI tipos romanos adquiridos por jesuítas a Plantin – essencialmente de François Guiyot e Ameet Tavernier – que antevêem a forte influência que a indústria gráfica dos Países Baixos – e o estilo holandês – terá no séc. XVII, ao longo de toda a Europa. Por conseguinte, questionamo-nos, beneficiarão todas as Línguas da mesma relação espacial entre caracteres minúsculos? Ou fará sentido, conforme a Língua, interrogar diferenças nas relações espaciais, tais como as encontradas entre os tipos humanistas franceses e o denominado estilo holandês? Prosseguindo, será adequado compor uma Língua «baixa» optando por corpos de texto com uma grande altura de x? Visto que a concentração de caracteres em torno da altura
45 Pierre Simon Fournier no seu Manuel Typographique estabelece uma altura de x de 3 unidades e uma altura dos ascendentes/descendentes de 2 unidades (Fournier, 1764). 46 Segundo Middendorp, Robert Granjon enquanto empregado de Christoph Plantin, terá recebido ordens para reduzir a dimensão dos ascendentes e descendentes das letras — prática que o seu sucessor, Hendrik van den Keere, terá seguido —, para que estas pudessem ser reproduzidas com menores dimensões, economizando chumbo e papel.
130 O eixo da Língua
de x é maior para as Línguas latinas, optar por uma tipografia com uma grande altura de x para compor uma Língua «baixa» implica optar pela harmonização, i.e., pela integração dos ascendentes nas restantes minúsculas. Todavia ao fazê-lo, não estaremos nós a aumentar a probabilidade de ocorrer uma combinação errada de componentes das letras num dado CI, aumentando o crowding e a probabilidade de erros de percepção? (Bernard & Chung, 2011; Nandy & Tjan, 2007; Pelli, Palomares, & Majaj, 2004). Provavelmente, tal harmonização da palavra impressa não influenciará tanto Línguas mais «altas», como o Alemão ou o Inglês, uma vez que estas estão frequentemente polvilhadas de caracteres ascendentes e maiúsculos. Partindo das hipóteses levantadas, melhorar a experiência de leitura de uma Língua através da tipografia, poderia em parte passar por aumentar ou diminuir a dimensão dos ascendentes, consoante a «altura» da mesma. Não se trataria de aumentar ou diminuir47 os ascendentes de forma desproporcionada, pondo em causa a tipicidade do tipo de letra (Sanocki, 1991; Sanocki & Dyson, 2012), mas apenas, de proceder a pequenas compensações, restritas a intervalos espaciais, promovendo proporções familiares. Embora as suspeitas de Fiset et al., quanto à importância dos terminais e horizontais das letras na redução do crowding necessitem de mais investigação, não podemos deixar de considerar estimulante a evidência dos novos dados. Nesta perspectiva, a implementação de uma solução desta natureza poderá abrir novas perspectivas ao Design de Tipografia, envolvendo não só designers como programadores e utilizadores em geral. De acordo com Morgado & Ramalho (2014), a solução ideal seria aceder a uma tecnologia que, numa mesma
47 Sanocki (1991) demonstrou que incrementar a escala dos ascendentes/descendentes (small/large) de forma «atípica», i.e., acima de uma relação espacial considerada «normal», parece não aumentar a eficiência do processamento das letras. O investigador sugere a possibilidade de detectores sensíveis às relações espaciais, possuírem uma espécie de campo receptor limitado à dimensão de relações espaciais normais, para o qual a extensão dos ascendentes/descendentes acima desse limite, não os afecta.
131 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
família tipográfica, permitisse a customização linguística, aumentando ou diminuindo os ascendentes. Uma eventual resposta ao problema poderia estar na recuperação de tecnologias descontinuadas de representação e interpolação de fonts. Morgado & Ramalho (2014), levantam a hipótese de integrar nos 4 eixos básicos da tecnologia Multiple Master (Adobe, 1997), as hipóteses levantadas por Fiset et al. acerca da importância dos terminais das letras, bem como, as diferenças entre as várias Línguas aqui demonstradas, de modo a integrar nos 4 eixos básicos: peso, largura, escala óptica e estilo, um 5º eixo, o eixo da Língua [figura 36]. Na expectativa de diminuir o crowding, este eixo, permitiria a variação da altura dos ascendentes e dos descendentes conforme o desenho da Língua, permitindo
Figura 36 Extensão Serif do tradicional modelo conceptual geométrico ao eixo da Língua. Sans Serif
Serif
Optical size Weight Width
Language
aumentar a altura dos ascendentes para Línguas mais baixas, como por exemplo, o Português, aumentando por sua vez a altura de x para Línguas mais «altas». No que se refere aos descendentes, a análise multilingue efectuada revelou valores muito próximos entre si, apenas o Alemão apresenta uma diferença significativa (40 a 50%) face
132 O eixo da Língua
às restantes Línguas. Apesar dos investigadores colocarem como hipótese, o aumento da dimensão dos descendentes no Alemão, tratam-se de diferenças na ordem dos 2 a 3%, pelo que, consideram a questão dos descendentes uma «não questão», perspectiva que, como já vimos, vai ao encontro de outros autores cujo percurso está intimamente ligado à prática do Design de Tipografia (Carter, 1937; Tracy, 1986).
6.4 O caso do Português
As novas evidências do reconhecimento da letra através das suas componentes e a importância dos terminais das letras no reconhecimento da letra, uma componente nunca antes mencionada na literatura anterior, abrem novas perspectivas ao Design de Tipografia na construção de tipos de letra mais eficientes do ponto de vista da legibilidade. Essa eficiência não pode estar dissociada da especificidade do desenho da Língua. Os novos estudos sobre o fenómeno de crowding obrigam olhar para o desenho da letra tendo em conta não só as suas componentes mas também as componentes dos seus flancos e portanto das combinações próprias de uma dada Língua (Bernard & Chung, 2011; J. Zhang, Zhang, Xue, Liu, & Yu, 2009). O questionamento das relações espaciais, de acordo com a especificidade de cada Língua, necessita porém de estudos aprofundados. Apesar da importância revelada pelos terminais Figura 37 Modelo de estudo: determinação da proporção da letra na percepção da letra e da descoberta de um padrão de diferenças n. Comparação do modelo de estudo significativas na frequência de terminais ascendentes entre com os tipos de letra Swift de Gerard Unger (1985), em linha a preto e, Línguas românicas e germânicas, questionar relações espaciais Adobe Garamond Premier de Robert Slimbach (2005), a cinza. concentradas apenas na altura de x, ascendentes e descendentes, pode não ser o suficiente. A pouca frequência de terminais ascendentes poderá implicar que as horizontais, como a segunda classe de componentes mais importante no reconhecimento da letra, tenha um papel preponderante na legibilidade das Línguas latinas. O que nos leva a interrogar se não beneficiarão as Línguas românicas, face às Línguas germânicas, de um
133 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
desenho de letra de proporções mais largas [figura 37] ou mesmo de um stress invertido, à semelhança de tipos de letra como a Antique Olive de Roger Excoffon ou FF Balance 48 [figura 38]. No caso concreto da Língua Portuguesa, consideramos pertinente recuperar relações espaciais entre ascendentes Figura 38 Exemplos de tipos com e a altura de x, restituindo-lhes a altura que, por motivos stress invertido. Em cima, Antique Olive, em baixo, FF Balance. económicos e de contágio cultural perderam, à semelhança dos ascendentes dos tipos de letra de Garamont e Granjon.
48 Desenhada por Evert Bloemsma, o stress invertido da FF Balance, salienta os traços horizontais da letra. Segundo o autor, esta característica conduz o olho ao longo da linha de texto, procurando compensar a ausência de serifas (Beier, 2012).
134 O eixo da Língua
Referências bibliográficas
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135 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
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136 Introdução
Capítulo 07 Proporção da Letra Maiúscula
O actual alfabeto maiúsculo é um descendente da capitalis monumentalis, a letra inscripcional romana. No renascimento, estudiosos italianos redescobriram o fascínio pela letra clássica, e sob os auspícios da lógica racional humanista, eruditos e escribas, como Felice Feliciano, conferiram a rigidez geométrica e diagramática à letra inscripcional romana, a Capitalis Monumentalis. Geoffroy Tory, figura central do humanismo francês, no seu livro Champfleury estabelece a relação entre a letra romana (Attica) e as proporções ideais da figura e do rosto humano, dando instruções para a construção da letra baseada numa matriz geométrica composta por 10 × 10 unidades quadradas (Tory, 1927) [figura 39]. Sob a verdade escondida dos números e da geometria, a interpretação renascentista da letra clássica, baseada na proporção do quadrado, parece reflectir mais as preocupações de ordem estética e funcional do humanismo do que constituir uma fiel interpretação histórica da maiúscula Figura 39 Exemplo da matriz geométrica de Geoffroy Tory (1927). romana. À excepção das letras I e M, a proporção clássica da letra compreendia 14 letras: A, C, D, G, H, K, N, O, Q, T, V, X, Y e Z baseadas nas proporções do quadrado; e 7 letras: B, E, F, L, P, R, e S baseadas na metade da largura do quadrado. Letras como o U, o J e o W carecem de um modelo inscripcional por se tratarem de invenções posteriores ao alfabeto romano. Apesar da graciosidade e da beleza da versal romana, palavras compostas por letras de proporções largas e estreitas produzem uma mancha tipográfica de textura irregular. Além disso, dado que as contra-formas das letras não possuem o mesmo espaço óptico – sendo este determinante para o espacejamento entre caracteres –, as formas largas exigem um espacejamento mais generoso, pelo que, as proporções clássicas se tornam pouco práticas. Por outro lado, estas proporções, baseadas na forma
137 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
do quadrado, inviabilizam a construção de versões condensadas ou expandidas de um tipo de letra (Cheng, 2006) [figura 40].
Figura 40 Proporção da letra maiúscula clássica vs. proporção da letra maiúscula moderna. Em cima tipo Trajan, em baixo, Bauer Bodoni (Cheng, 2006). EASXQN EASXQN
A desvantagem das proporções do sistema clássico, foram superadas pelas proporções da letra Moderna. No séc. XVIII os tipos de letra de transição, desenvolvidos por Pierre Simon Fournier e John Baskerville, alargaram alguns dos estreitos caracteres da maiúscula romana, um passo em relação à uniformização da largura da letra, que culminou com o estilo Didone. O estilo Didone procurou a mesma cor entre as formas do alfabeto, onde cada letra era desenhada para conter a mesma porção de espaço negativo. As proporções da letra moderna produzem uma mancha de cor uniforme, o que segundo muitos designers, reduz a fadiga e promove a legibilidade. As novas proporções permitiram ainda viabilizar versões condensadas ou expandidas do mesmo tipo de letra. De uma forma resumida, enquanto a proporção da letra clássica está associada aos tipos de letra Venezianos e Garalde, a letra de Transição varia entre proporções mais uniformes ou
138 Proporção da Letra Maiúscula
clássicas, ao passo que os Didones e tipos de letra Slab Serif são essencialmente construídos tendo por base o princípio da mesma cor entre caracteres da proporção moderna.
7.1 Proporção do modelo: largura da caixa alta
A opção pela letra humanista na construção do modelo de estudo, leva-nos a ponderar sobre algumas questões de legibilidade que envolvem a construção da caixa alta. Apesar da letra maiúscula não ser considerada como uma questão central na leitura do texto corrido, será a proporção clássica, associada à letra humanista, a mais indicada na construção do modelo de estudo? De outro modo, que considerações adicionais podemos ter em conta quando se trata de a projectar para o Português europeu? No início do séc. XX, designers como Edward Johnston e Paul Renner recuperaram a proporção romana para versões de tipos de letra sem serifa, argumentando que a irregularidade da largura da letra clássica contribui para a distinção entre caracteres. Na investigação científica, este argumento baseia- se no conceito de distinguibilidade, ou seja, as propriedades pelas quais uma letra é facilmente distinguível entre as restantes letras do alfabeto, uma ideia central que suporta o conceito de detecção de componentes na literatura. As letras são definidas por um conjunto de componentes cuja associação é determinada pela distinção, portanto, se a distinção entre caracteres é considerada um factor crítico, aumentá-la deverá supostamente aumentar a legibilidade (Sanocki & Dyson, 2012). Na tipografia, os designers reconhecem a importância da distinguibilidade, mas de acordo com o ditado «Type is a beautiful group of letters, not a group of beautiful letters», também reconhecem a necessidade de uniformização de letras. A uniformidade de um tipo de letra é conseguida à custa de atributos formais comuns entre os caracteres, uma noção implícita à definição de font (Baines & Haslam, 2005). Proporção, contraste, stress, peso são alguns dos atributos
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formais que se encontram relacionados num único tipo de letra. Segundo Sanocki & Dyson (2012), do ponto de vista da psicologia, a consistência de um tipo de letra pode ser descrita como uma aplicação de regras. O Designer, ao transpor para o papel o mesmo conjunto de regras, disponibiliza ao leitor experiente um algoritmo eficiente para a descodificação textual. As regras especificadas, através de uma série de características visuais relacionadas, providenciam pistas aos leitores acerca da estrutura subjacente a cada letra (Walker, 2008). A ideia de que a consistência formal praticada pelo Design de Tipografia, nomeadamente em tipos de letra para texto, é importante na percepção visual encontra validação em algumas investigações na área da psicologia, que defendem que, letras com características relacionadas entre si aumentam a eficiência da sua identificação. Thomas Sanocki analisou a identificação de letras em sequências de caracteres compostas pelo mesmo tipo de letra – condição regular – e pela mistura de dois tipos de letra – condição irregular. O investigador concluiu que as sequências compostas sob condições regulares eram reconhecidas com maior precisão e que a sua taxa, em relação às sequências irregulares, crescia mais, em função do tempo de processamento. Tal facto, sugere que o processamento visual torna-se mais eficiente porque o sistema perceptual adapta-se ao tipo de letra – Font tuning (FT) –, explorando as suas regularidades. Este fenómeno, descrito inicialmente por Sanocki, parece ser transversal a todos os sistemas de escrita, porém, só se verifica para os leitores experientes, sugerindo que os leitores inexperientes processam a informação da letra de forma diferente (Gauthier, Wong, Hayward, & Cheung, 2006) (Sanocki, 1988; Sanocki & Dyson, 2012). Entre as várias propriedades comuns a um tipo de letra, a investigação aponta que parâmetros como a escala e proporção, constituem os atributos que mais contribuem para a percepção eficiente da letra. Embora as investigações realizadas mencionem a importância da escala, relações e inter-relações espaciais, como
140 Proporção da Letra Maiúscula
a altura de x, ascendentes e descendentes, nunca se debruçaram sobre as implicações da proporção clássica versus proporção moderna da letra no reconhecimento da palavra. No entanto, suspeitamos que as diferenças espaciais entre as letras de ambos os estilos são igualmente importantes. Como se sabe para reconhecermos palavras, é necessário antes de mais identificá-las. Este processo depende em parte do reconhecimento das letras enquanto entidades abstractas, contudo, no mapeamento destas entidades, em representações de palavras, é igualmente necessária informação acerca da posição das letras na palavra (Grainger & Van Heuven, 2003). Vários experimentos têm sugerido que a codificação lexical, apesar de resistir à inversão de duas letras consecutivas é sensível à ordem destas (Whitney, Bertrand, & Grainger, 2011). Stanislas Dehaene, Jonathan Grainger e Carol Whitney têm proposto modelos de acesso lexical baseado em digramas abertos (open digrams), i.e., pares de letras ordenados que permitem a inserção de uma ou mais letras. No entanto, de acordo com a hipótese teórica de Dehaene, Cohen, Sigman, & Vinckier (2005), acerca da existência de neurónios que respondem preferencialmente a digramas, estas células apenas tolerariam mudanças de posição na ordem de duas a três letras, mudanças limitadas pela dimensão dos seus campos receptores. Por esta razão, o desempenho da leitura diminui para espacejamentos maiores que dois caracteres, limite a partir do qual, o reconhecimento da palavra deixa de ser rápido e paralelo. Portanto, parâmetros de espacialidade horizontal contribuem, em parte, no processo de reconhecimento da palavra. Por outro lado, de acordo com o Word Superiority effect, o facto de identificarmos mais facilmente uma letra no contexto de uma palavra, sugere que a sua identificação beneficia em parte de feedback ao nível lexical (McClelland & Rumelhart, 1981) e infra-lexical sobre o níveis inferiores de processamento de letras. Na nossa opinião, a coexistência de letras estreitas e largas numa mesma palavra pode contribuir para a segmentação indesejada de unidades infra-
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lexicais com custos para a percepção de uma unidade perceptiva49 (Morais,1996; Havelka & Frankish, 2010). Por outro lado, na textura salpicada da letra clássica, poderão contribuir factores atencionais50, determinando a atenção de subgrupos de letras na palavra que interferem no acesso lexical do todo (Sanocki, 1991; Sanocki & Dyson, 2012; Humphreys et al., 2003).
Figura 41 Divisão silábica das palavras BELO e MOEDA. Enquanto a proporção clássica enfatiza a divisão intersilábica da palavra MOEDA (MO-E-DA) sem comprometer a união de uma unidade perceptiva, na palavra BELO (BE-LO), caracteres com a mesma largura agrupam-se entre si, sem respeito pelas fronteiras intersilábicas. Este problema é contornado na proporção moderna, onde a mesma cor entre letras reforça a integridade da palavra, impedindo que as letras interfiram no processo de decomposição da palavra, em unidades infra-lexicais, realizado pelo sistema visual.
7.1.2 Metodologia
Durante a leitura, o leitor experiente processa as letras de forma paralela, sendo o seu desempenho prejudicado pela transposição e substituição de letras (Grainger & Whitney, 2004; White, Johnson, Liversedge, & Rayner, 2008). Portanto, a construção
49 Havelka & Frankish (2010) demonstrou que palavras compostas em CaIxA mIsTa são reconhecidas mais rapidamente quando a integridade visual de grafemas compostos por múltiplas letras não é violada. 50 Os estudos demonstram que existe evidência sowbre os efeitos negativos produzidos por subgrupos lexicais na identificação de palavras e sequências quando destacados através de CaIxA mIsTa (Humphreys, Mayall, & Cooper, 2003), bem como uma evidência da identificação de letras em sequências de caracteres compostas por letras de diferentes escalas (Sanocki, 1991).
142 Proporção da Letra Maiúscula
de pistas fiáveis para o reconhecimento da palavra obriga a criar um conjunto devidamente ordenado de entidades de letras. Isto significa, que o tempo relativo com que a informação da letra é activada é crucial. Assim, se as pistas proporcionadas por um tipo de letra forem disruptivas, ou seja, se existirem letras mais salientes que outras no acesso ao léxico, estas poderão tornar-se activas na memória num curso de tempo indesejado, prejudicando o desempenho do leitor (Sanocki & Dyson, 2012). Como tal, de forma a reduzir os efeitos que interfiram no ritmo da leitura, assegurando que as letras estejam disponíveis na memória ao mesmo tempo, partimos para a construção de uma maiúscula humanista aplicando o princípio da mesma cor entre caracteres, subjacente à proporção da letra moderna. Esta, não é contudo, uma atitude inédita. Nos últimos anos tem-se verificado uma proliferação de Garaldes ou Venezianos que estreitam ou alargam a proporção da letra clássica com o objectivo de a tornar mais homogénea. Porém, optámos aqui por fazê-lo tendo em conta factores contextuais, ou seja, tentámos optimizar a maiúscula romana, procurando a mesma cor entre letras no seio das sequências válidas e mais frequentes do Português europeu. Para o efeito, desenvolvemos uma pequena aplicação informática – ngrams – com o objectivo de identificar e analisar a frequência de ocorrências de sequências de n caracteres – digramas, trigramas… ngramas – num determinado texto. Em seguida, procedemos à análise textual de trigramas a 10 obras literárias de 10 escritores portugueses contemporâneos. Por cada obra, foi definida uma amostra de 100.000 caracteres, incidindo sobre textos em prosa publicados nos últimos 30 anos (1982 –2012). A análise textual revelou um total de 373.000 trigramas, pelo que foi necessário compreender a evolução das frequências dos trigramas de modo a seleccionarmos uma amostra suficientemente representativa e humanamente possível de manusear. Como demonstra o gráfico da figura 42, a evolução da análise é uma curva exponencial, um resultado expectável uma vez que está de acordo com a lei de Zipf do psicólogo e linguista
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George Kingsley Zipf (1949). A lei de Zipf, também conhecida como o princípio do menor esforço, prevê que, no léxico de qualquer Língua, seja frequentemente usado um número diminuto de palavras e raramente, um número mais alargado de outras. Este comportamento permite assim, que uma pequena amostra de trigramas seja altamente representativa dos trios de letras que ocorrem na Língua Portuguesa. Deste modo, definimos a amostra com uma frequência igual ou superior a 100 trigramas, o que nos garante uma cobertura de cerca de 82% do total de ocorrências do corpus criado [figura 42]. Após a definição da amostra, seleccionamos dois tipos de letra representativos da proporção clássica e da proporção moderna. A Trajan (Adobe originals), de Carol Twomby (1989), desenhada como uma interpretação do lettering inscrito na base da coluna de Trajano, em Roma, considerada um exemplo maior
Figura 42 Evolução da frequência de trigramas na Língua Portuguesa.
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representativo do refinamento que a letra clássica atingiu no séc. I d.C.; e a Bodoni (Adobe) criada por Giambatista Bodoni no final do séc. XVIII, cuja versão apresentada foi baseada nos desenhos de Morris Fuller Benton para a American Type Founders (1908 – 1915). Para cada tipo de letra, geramos uma font constituída
144 Proporção da Letra Maiúscula
por rectângulos resultantes da delimitação da área ocupada por cada carácter. Posteriormente, compusemos os trigramas mais frequentes da Língua em cada um dos tipos de letra rectangulares gerados. Apesar da cor do carácter ser uma qualidade subjectiva, que para além da proporção, depende de muitos outros factores como o estilo, contraste, tamanho da serifa, contraforma, etc., a delimitação imposta permitiu-nos criar um ponto de partida para a análise, no contexto do Português, do ritmo imposto pela proporção dos caracteres, servindo de base à criação da primeira versão em caixa-alta do modelo. Em seguida, à semelhança das fonts Propclassica [figura 43] e Propmoderna [figura 44], geramos uma nova font, Propmodelo [figura 45], construída a partir da delimitação das áreas rectangulares das letras, da versão inicial do modelo de estudo, confrontando-a com as restantes. Posteriormente, seguiu-se um processo iterativo de desenho, análise, avaliação e redesenho, até se conseguir um modelo de base humanista com proporções optimizadas para a composição do Português.
145 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
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146 Proporção da Letra Maiúscula
QUE SEN ERT ANC ÁRI AZE MAT SCR ILE ESI CEI ENT COR AÇÃ ESA SEG FIN SEI DID MPE MIG BIT NTE NHO IAS ILH SCA EQU OUC AOS NCH RAI VOS COM TRO OBR SMO PON AIX FEI ACE BOA DOI DAQ PAR PEL MOR AIN SOL IVE ULA SOA UDA SIL RER Figura 44 ADO RAM DOR RET ACO EDO NGU ARO BEL OTO PIN ARA MIN ICO POI EPO CHO OLT PRA SUB OLE SMA Propmoderna EST ITA TOD POS VES GRE ASI APR GIN ÓPR BIA AVA TOS OUT ENA FAL TEI EXP OUV LVE DRA NIA NDO CAR RRE RAÇ CRI FIL SCU DEM SID UEI ORO UMA TAS AMA ESM EDI EIX GOR MEL DUR NFI REZ NÃO SSO IMA RTO ODA SPA NST LTO DON MIM RPO ANT ARE IOS CAB SAL ECO ÓRI EZA ÂNC DAM EJO DOS PRO TRE UAS ANA LIA ECT PLI NOR AVR GUR CON OIS RAV BER FER GOS MPA SOM EDA BAT BLI POR MAI OSS IMP ENO REP PAD VAS ETI UNS IVR ADA SER UER HAR LEN ADR GAN MAG INI UNH ROD AND TAN UTR UIT GUE RID AGA TEC DIF FEC BEN NHA OLH PAS ESE TRI ANE LIS TIM AZI EVI ECH RES VAM SEU DER SÃO ERN ODE BÉM HUM ENG INU INH IND CAD ORM PAL DAR SPO ASE REA BEÇ PET DES TES ERE NUM CUL UIN BAI MBÉ CIE EZE IRM STA STO RRA DEN EVA IGO ELI SCE ACI ASC UNI MEN RAD SSI HAM NCA UNT UNC DUM ARG ADI MBA NTO IRO INC TOU IGA NAL UST USA JAN EGO JAR TRA DIA TAM ING MUL NHE LAN UCO TUA VAD GAV DAS ECE HOR ALG SAN CES VIS VIR BRO INV INE ELA BRA ERR SAB LES AGO IXO EIS UVI LIZ ÇAR RIA INT SPE ODO MAD ÍCI ÁVE RAL OMI RIR UBI ESS TEN MPO DEP TIA RTI RME RAZ LIV VEM NID IDA TAD RTE RQU STÁ UAR NES OMA ARC MED SEJ NTA STI VID CAM FAZ RNA BAL OLI SCI TÓR PEI ERA ECI NCO RRO LGU TEL BEM ULT SUS ÉRI CEU SSE AME REI VIN HER ATÉ ORI SOU INF ÇOS EFE EIR RIO RAR AST ORD DEV NQU CIN LIM SAV LIG PRE EMP TAL NAD UAL AMI ALE ICI DIN UIR XIS ADE OND HAV MUI RAT LAV ULO ONG GRI SIS NAV QUA ALI TOR LAD TIR ATI LON NSE VAN CAI RÁS PER RTA FIC ETA ATO GEM RIC RON MIS SON SAC TER TAV REN AVI EMB NVE MET MIR ANI IGI HOU RAN MAN LAR NÇA AMB INO ERC ÍVE IOR ROV LTI ONT NAS CID OMP MÃO GUN ZES ZIN VRA NOM IGN ASS VIA APA ERD CUR GAS ENÇ BAN ACH RGA RIZ IRA PRI ENC HAS ULH IZE FRE OLO AUS NSO LDA LHE ARR ANH OSA ORQ UEM ZIA MON TRÁ SIT ONO CIA ENS MPR RIN ITE SES HEG GUM SIA TIG LOG ITO FOR ENH EGU RMA PED AÇA MPL LEM VIV EBE REC MOS ÕES ZER NIN IVA ACA RDI IFI ORP RDO OMO ISS CIO MEU GUI OSO EME GAL CLA EVO GIA ORA ERI COS EVE NEM IXA IDE PRÓ OVE SUR OUR INA VEL EGA VEZ EÇA SAD MAL ROM ITU LEI JUN DAD ALA CEN COL ERG INS CTO ISO POL FIM ROT NOS MAR ANO RDE IRE MEM NEL ETR MOD ENZ ETO ELE STE VEN LIC DEU PAI MUN NGE STU RCE ESQ ROS QUI ELH LOS CRE POD OLA CIM MEÇ LET DIO MAS DIS ÊNC ETE DIZ HAD ÇÕE ERO FOS RTU ABO ESP ABE LTA UDO ALM FOI DEC ÇAS IRI NSI IST AQU REM ATR GUA RIG LME BOR OTE GER OLÍ AIS ORR CAN IAN ROU REV NAR NIC EXI FAC UIS ICA CHA LAS MEI AVE ABR IVO EDE RNO XPL REF TAR EIT CHE ALH AGE FUN CIS VAR PEQ ATU OGO ESC OST RIM NDI AÇO ERV EMA SIN ILI NGO NEN NTR ELO ASA TIV LEV UEN NTÃ UÉM OVA TOM TIO ÇÃO UAN BRE APE HEI URO ALV GUÉ DAV SQU NDE DEI REG TUD CAL EIA MÃE NOI AFI VOC SSA SUA ARD RRI RIT POU NGA DRE IAR VOR IDO GAR ALT OCA RED LID SOR CAV ROP DIT SEM TÃO TUR DIR TID EMO VEI ERS UME ÃOS VER ARI ISA NCE ANÇ EGR VAL ISC APO RÃO ORT MES RDA LIN ONH ERM OIT ANS RMI IVI RAS GRA SAR BRI RGU IMI ORN HEC COU ALQ LHA STR IME MBR NSA MIL OTA SPI UTO LQU NDA PEN SAS PES GEN NUN IAD UGA IGU VOZ NCI CER UEL TIC EIO PAN ONV LOR ERÁ LÊN END ART SOB SCO VOL ENE REL ANG ILA LOU TIN NTI ORE BAR OMB EJA MBO ABI RÓP NÓS CAS SIM ATA RIS SOS HOM MER IZA OVO IÇÃ LHO HOS EUS IMO ABA FRA ALO ACT OCU MIT URA IAM UND DEL GAD ONA NOV ROC DAN NZO OME TEM ONS AMO COI ATE ONF CAP ION RAP
147 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
QUE SEN ERT ANC ÁRI AZE MAT SCR ENT COR AÇÃ ESA SEG FIN SEI DID NTE NHO IAS ILH SCA EQU OUC AOS COM TRO OBR SMO PON AIX FEI ACE PAR PEL MOR AIN SOL IVE ULA SOA Figura 45 Propmodelo. ADO RAM DOR RET ACO EDO NGU ARO ARA MIN ICO POI EPO CHO OLT PRA Processo iterativo EST ITA TOD POS VES GRE ASI APR de rectificação da AVA TOS OUT ENA FAL TEI EXP OUV proporção da letra. Os NDO CAR RRE RAÇ CRI FIL SCU DEM UMA TAS AMA ESM EDI EIX GOR MEL rectângulos vermelhos NÃO SSO IMA RTO ODA SPA NST LTO representam as larguras ANT ARE IOS CAB SAL ECO ÓRI EZA DOS PRO TRE UAS ANA LIA ECT PLI a aumentar, enquanto CON OIS RAV BER FER GOS MPA SOM os rectângulos cinza, as POR MAI OSS IMP ENO REP PAD VAS larguras a diminuir. ADA SER UER HAR LEN ADR GAN MAG AND TAN UTR UIT GUE RID AGA TEC NHA OLH PAS ESE TRI ANE LIS TIM RES VAM SEU DER SÃO ERN ODE BÉM INH IND CAD ORM PAL DAR SPO ASE DES TES ERE NUM CUL UIN BAI MBÉ STA STO RRA DEN EVA IGO ELI SCE MEN RAD SSI HAM NCA UNT UNC DUM NTO IRO INC TOU IGA NAL UST USA TRA DIA TAM ING MUL NHE LAN UCO DAS ECE HOR ALG SAN CES VIS VIR ELA BRA ERR SAB LES AGO IXO EIS RIA INT SPE ODO MAD ÍCI ÁVE RAL ESS TEN MPO DEP TIA RTI RME RAZ IDA TAD RTE RQU STÁ UAR NES OMA NTA STI VID CAM FAZ RNA BAL OLI ERA ECI NCO RRO LGU TEL BEM ULT SSE AME REI VIN HER ATÉ ORI SOU EIR RIO RAR AST ORD DEV NQU CIN PRE EMP TAL NAD UAL AMI ALE ICI ADE OND HAV MUI RAT LAV ULO ONG QUA ALI TOR LAD TIR ATI LON NSE PER RTA FIC ETA ATO GEM RIC RON TER TAV REN AVI EMB NVE MET MIR RAN MAN LAR NÇA AMB INO ERC ÍVE ONT NAS CID OMP MÃO GUN ZES ZIN ASS VIA APA ERD CUR GAS ENÇ BAN IRA PRI ENC HAS ULH IZE FRE OLO LHE ARR ANH OSA ORQ UEM ZIA MON CIA ENS MPR RIN ITE SES HEG GUM ITO FOR ENH EGU RMA PED AÇA MPL REC MOS ÕES ZER NIN IVA ACA RDI OMO ISS CIO MEU GUI OSO EME GAL ORA ERI COS EVE NEM IXA IDE PRÓ INA VEL EGA VEZ EÇA SAD MAL ROM DAD ALA CEN COL ERG INS CTO ISO NOS MAR ANO RDE IRE MEM NEL ETR ELE STE VEN LIC DEU PAI MUN NGE ROS QUI ELH LOS CRE POD OLA CIM MAS DIS ÊNC ETE DIZ HAD ÇÕE ERO ESP ABE LTA UDO ALM FOI DEC ÇAS IST AQU REM ATR GUA RIG LME BOR AIS ORR CAN IAN ROU REV NAR NIC ICA CHA LAS MEI AVE ABR IVO EDE TAR EIT CHE ALH AGE FUN CIS VAR ESC OST RIM NDI AÇO ERV EMA SIN NTR ELO ASA TIV LEV UEN NTÃ UÉM ÇÃO UAN BRE APE HEI URO ALV GUÉ NDE DEI REG TUD CAL EIA MÃE NOI SSA SUA ARD RRI RIT POU NGA DRE IDO GAR ALT OCA RED LID SOR CAV SEM TÃO TUR DIR TID EMO VEI ERS VER ARI ISA NCE ANÇ EGR VAL ISC ORT MES RDA LIN ONH ERM OIT ANS RAS GRA SAR BRI RGU IMI ORN HEC LHA STR IME MBR NSA MIL OTA SPI NDA PEN SAS PES GEN NUN IAD UGA NCI CER UEL TIC EIO PAN ONV LOR END ART SOB SCO VOL ENE REL ANG TIN NTI ORE BAR OMB EJA MBO ABI CAS SIM ATA RIS SOS HOM MER IZA LHO HOS EUS IMO ABA FRA ALO ACT URA IAM UND DEL GAD ONA NOV ROC OME TEM ONS AMO COI ATE ONF CAP
148 Proporção da Letra Maiúscula
ILE MIG VOS MPE RAI DAQ NCH DOI RER BOA SIL PIN UDA OTO SMA BEL OLE BIA SUB ÓPR NIA GIN DRA ORO LVE UEI REZ SID NFI RPO DUR MIM EJO DON DAM GUR ÂNC AVR BLI NOR BAT IVR EDA UNS ROD ETI UNH BEN INI FEC ECH DIF EVI INU AZI ENG PET HUM BEÇ IRM REA EZE UNI CIE ASC MBA ACI ADI JAR ARG EGO GAV JAN VAD INE TUA INV ÇAR BRO LIZ UBI UVI RIR NID OMI VEM SEJ LIV MED PEI ARC TÓR CEU SCI ÉRI EFE SUS ÇOS LIG INF SAV XIS LIM UIR NAV DIN SIS RÁS GRI CAI SAC VAN SON HOU MIS IGI LTI ANI ROV IGN IOR NOM RIZ VRA RGA LDA ACH NSO ONO AUS SIT LOG TRÁ TIG EBE SIA VIV RDO LEM ORP GIA IFI EVO OUR CLA SUR JUN OVE LEI ROT ITU FIM ETO POL ENZ ESQ MOD RCE DIO STU LET ABO MEÇ RTU OLÍ FOS NSI UIS IRI GER REF OTE FAC OGO EXI XPL NEN RNO ATU TIO PEQ NGO ILI TOM OVA SQU DAV VOC AFI VOR IAR DIT ROP ÃOS UME RÃO APO IVI RMI ALQ COU LQU UTO VOZ IGU LÊN ERÁ LOU ILA NÓS RÓP IÇÃ OVO MIT OCU NZO DAN RAP ION CEI ESI BIT
149 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso Proporção da Letra Maiúscula
7.1.3 Resultados Trajan Trajan Trajan Trajan Trajan Trajan Bauer Bodoni Bauer Bodoni Bauer Bodoni Bauer Bodoni Bauer Bodoni Bauer Bodoni
Modelo Modelo Modelo Modelo Modelo Modelo
PAR PAR PAR BRA BRA BRA COM COM COM ADO ADO ADO QUE QUE QUE FOR FOR FOR GAR GAR GAR NHA NHA NHA INH INH EJAINH EJA EJAELA ELA ELA COM COM COM ENT ENT ENT ENT ENT ENT QUE QUE QUE QUE QUE QUE AIX AIX AIX ZER ZER ZER ADO ADO ADO ABE ABE ABE CON CON CON NDO NDO NDO ENT ENT ENT FIC FIC FIC GRA GRA GRA INH INH INH RIA RIA JANRIA JAN JANLHE LHE LHE UMA UMA UMA NTE NTE NTE NTE NTE NTE UMA UMA UMA UMA UMA UMA EIX EIX EIX VEZ VEZ VEZ Trigramas Trigramas Trigramas ARA ARA ARA OBR OBR OBR CIA CIA CIA DOS DOS DOS NTE NTE NTE FAL FAL FAL EGA EGA EGA LHE LHE LHE IDA IDA EJOIDA EJO EJOELE ELE ELE MEN MEN MEN NDO NDO NDO Trigramas Trigramas Trigramas ARA ARA ARA OBR OBR OBR CIA CIA CIA DOS DOS DOS NTE NTE NTE FAL FAL FAL EGA EGA EGA LHE LHE LHE IDA IDA EJOIDA EJO EJOELE ELE ELE MEN MEN MEN NDO NDO NDO EST EST EST QUA QUA QUA QUA QUA QUA IXA IXA IXA FAZ FAZ FAZ PAR PAR PAR BRA BRA BRACOM COM COM ADO ADO ADO QUE QUE QUE FOR FOR FORGAR GAR GAR NHA NHA NHA PAR PAR EJAPAREJA EJAELA ELA ELA COM COM COM ENT ENT ENT ENT ENT ENT QUE QUE QUE QUE QUE QUE AIX AIX AIX ZER ZER ZER ADO ADO ADO ABE ABE ABE CON CON CON NDO NDO NDO ENT ENT ENT FIC FIC FIC GRA GRA GRA INH INH INH ADO ADO JAN ADOJAN JANLHE LHE LHE UMAUMA UMA NTE NTE NTE NTE NTE NTE UMAUMA UMA UMAUMA UMA EIX EIX EIX VEZ VEZ VEZ Trajan Trajan Trajan ARA ARA ARA OBR OBR OBRCIA CIA CIA DOS DOS DOS NTE NTE NTE FAL FAL FAL EGA EGA EGA LHE LHE LHE ARA ARA EJAORAEJ O EELEJO ELE ELE MEN MEN MEN NDO NDO NDO EST EST EST QUA QUA QUA QUA QUA QUA IXA IXA IXA FAZ FAZ FAZ Trajan Trajan Trajan ARA ARA ARA OBR OBR OBRCIA CIA CIA DOS DOS DOS NTE NTE NTE FAL FAL FAL EGA EGA EGA LHE LHE LHE ARA ARA EJAORAE JO EELEJO ELE ELE MEN MEN MEN NDO NDO NDO EST EST EST QUA QUA QUA QUA QUA QUA IXA IXA IXA FAZ FAZ FAZ
PAR PAR PAR BRA BRA BRACOM COM COM ADO ADO ADO QUE QUE QUE FOR FOR FOR GAR GAR GAR NHA NHA NHA PAR PAR EJAPAREJA EJAELA ELA ELA COM COM COM ENT ENT ENT ENT ENT ENT QUE QUE QUE QUE QUE QUE AIX AIX AIX ZER ZER ZER ADO ADO ADO ABE ABE ABE CON CON CON NDO NDO NDO ENT ENT ENT FIC FIC FIC GRA GRA GRA INH INH INH ADO ADO JANADOJAN JANLHE LHE LHE UMA UMA UMA NTE NTE NTE NTE NTE NTE UMA UMA UMA UMA UMA UMA EIX EIX EIX VEZ VEZ VEZ EGA EGA LHE LHE EST EST QUA QUA FAZ FAZ Bodoni ARABodoni ARA OBR OBR CIA CIA DOS DOS NTE NTE FAL FAL EGA LHE ARA ARAEJO EJO ELE ELE MEN MEN NDO NDO EST QUA QUA QUA IXA IXA FAZ Bodoni ARA OBR CIA DOS NTE FAL EGA EGA LHE LHE ARA EJO ELE MEN NDO EST EST QUA QUA QUA IXA FAZ FAZ Bodoni ARABodoni ARA OBR OBR CIA CIA DOS DOS NTE NTE FAL FAL EGA LHE ARA ARAEJO EJO ELE ELE MEN MEN NDO NDO EST QUA QUA QUA IXA IXA FAZ Bodoni ARA OBR CIA DOS NTE FAL ARA EJO ELE MEN NDO QUA IXA
PAR PAR PAR BRA BRA BRACOM COM COM ADO ADO ADO QUE QUE QUEFOR FOR FORGAR GAR GAR NHA NHA NHA PAR PAR EJAPAREJA EJAELA ELA ELA COM COM COM ENT ENT ENT ENT ENT ENT QUE QUE QUE QUE QUE QUE AIX AIX AIX ZER ZER ZER ADO ADO ADO ABE ABE ABECON CON CON NDO NDO NDO ENT ENT ENTFIC FIC FIC GRA GRA GRA INH INH INH ADO ADO JANADOJAN JANLHE LHE LHE UMAUMA UMA NTE NTE NTE NTE NTE NTE UMAUMA UMA UMAUMA UMA EIX EIX EIX VEZ VEZ VEZ ARA ARA ARA OBR OBR OBRCIA CIA CIA DOS DOS DOS NTE NTE NTEFAL FAL FALEGA EGA EGA LHE LHE LHE ARA ARA EJOARAEJO EJOELE ELE ELE MEN MEN MEN NDO NDO NDO EST EST EST QUA QUA QUA QUA QUA QUA IXA IXA IXA FAZ FAZ FAZ Modelo Modelo Modelo ARA ARA ARA OBR OBR OBRCIA CIA CIA DOS DOS DOS NTE NTE NTEFAL FAL FALEGA EGA EGA LHE LHE LHE ARA ARA EJOARAEJO EJOELE ELE ELE MEN MEN MEN NDO NDO NDO EST EST EST QUA QUA QUA QUA QUA QUA IXA IXA IXA FAZ FAZ FAZ Modelo Modelo Modelo
150 151 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso Proporção da Letra Maiúscula
Figura 46 Proporção do modelo de estudo: largura da caixa alta. Trajan Trajan Trajan Trajan Trajan Trajan Bauer Bodoni Bauer Bodoni Bauer Bodoni Bauer Bodoni Bauer Bodoni Bauer Bodoni
Modelo Modelo Modelo Modelo Modelo Modelo
PAR PAR BRA BRA COM COM ADO ADO QUE QUE FOR FOR GAR GAR NHA NHA INH INH EJA EJA ELA PARELA COM COMBRA COMENT ENT ADOENT ENT QUEQUE QUE FOR QUE QUE GAR AIX AIX NHA ZER ZER INH EJA ELA COM ENT ENT QUE QUE AIX ZER ADO ADO ABE ABE CON CON NDO NDO ENT ENT FIC FIC GRA GRA INH INH RIA RIA JAN JAN LHE ADOLHE UMA UMAABE CONNTE NTE NDONTE NTE ENTUMA UMA FIC UMA UMA GRA EIX EIX INH VEZ VEZ RIA JAN LHE UMA NTE NTE UMA UMA EIX VEZ Trigramas Trigramas ARA ARA OBR OBR CIA CIA DOS DOS NTE NTE FAL FAL EGA EGA LHE LHE IDA IDA EJO EJO Trigramas ELE ARAELE MEN MENOBR CIANDO NDO DOS NTE FAL EGA LHE IDA EJO ELE MEN NDO Trigramas Trigramas ARA ARA OBR OBR CIA CIA DOS DOS NTE NTE FAL FAL EGA EGA LHE LHE IDA IDA EJO EJO Trigramas ELE ARAELE MEN MENOBR CIANDO NDO DOSEST EST NTEQUA QUA FAL QUA QUA EGA IXA IXA LHE FAZ FAZ IDA EJO ELE MEN NDO EST QUA QUA IXA FAZ PAR PAR BRA BRA COM COM ADO ADO QUE QUE FOR FOR GAR GAR NHA NHA PAR PAR EJA EJA ELA PAREL A COM CBROAM COENTM ENT ADOENT ENT QUEQUE QUE FOR QUE QUE GAR AIX AIXNHA ZER ZER PAR EJA ELA COM ENT ENT QUE QUE AIX ZER ADO ADO ABE ABE CON CON NDO NDO ENT ENT FIC FIC GRA GRA INH INH ADO ADOJAN JAN LHE ADOLHE UMA UAMBEA CONTEN NTE NDONTE NTE ENTUMA UMA FIC UMA UMAGRA EIX EIXINH VEZ VEZ ADO JAN LHE UMA NTE NTE UMA UMA EIX VEZ Trajan Trajan ARA ARA OBR OBR CIA CIA DOS DOS NTE NTE FAL FAL EGA EGA LHE LHE ARA ARAE JO EJO Trajan ELE ARELEA MEN MENOBR CIANDO NDO DOSEST EST NTEQ UA QUA FAL QUA QUAEGA IXA IXALHE FAZ FAZ ARA EJO ELE MEN NDO EST QUA QUA IXA FAZ Trajan Trajan ARA ARA OBR OBR CIA CIA DOS DOS NTE NTE FAL FAL EGA EGA LHE LHE ARA ARAE JO EJO Trajan ELE ARELEA MEN MENOBR CIANDO NDO DOSEST EST NTEQ UA QUA FAL QUA QUAEGA IXA IXALHE FAZ FAZ ARA EJO ELE MEN NDO EST QUA QUA IXA FAZ
PAR PAR BRA BRA COM COM ADO ADO QUE QUE FOR FOR GAR GAR NHA NHA PAR PAR EJA EJA ELAPARELA COM COMBRA COMENT ENT ADOENT ENT QUEQUE QUE FOR QUE QUE GAR AIX AIXNHA ZER ZER PAR EJA ELA COM ENT ENT QUE QUE AIX ZER ADO ADO ABE ABE CON CON NDO NDO ENT ENT FIC FIC GRA GRA INH INH ADO ADO JAN JAN LHEADOLHE UMA UMAABE CONNTE NTE NDONTE NTE ENTUMA UMA FIC UMA UMAGRA EIX EIXINH VEZ VEZ ADO JAN LHE UMA NTE NTE UMA UMA EIX VEZ EGA EGA LHE LHE EST EST QUA QUA FAZ FAZ Bodoni ARABodoni ARA OBR OBR CIA CIA DOS DOS NTE NTE FAL FAL ARA ARA EJO EJO ELE ELE MEN MEN NDO NDO QUA QUAEGA IXA IXALHE EST QUA FAZ EGA EGA LHE LHE Bodoni ARA OBR CIA DOSEST EST NTEQUA QUA FAL FAZ FAZ ARA EJO ELE MEN NDO QUA IXA Bodoni ARABodoni ARA OBR OBR CIA CIA DOS DOS NTE NTE FAL FAL ARA ARA EJO EJO ELE ELE MEN MEN NDO NDO QUA QUAEGA IXA IXALHE EST QUA FAZ Bodoni ARA OBR CIA DOS NTE FAL ARA EJO ELE MEN NDO QUA IXA
PAR PAR BRA BRA COM COM ADO ADO QUE QUE FOR FOR GAR GAR NHA NHA PAR PAREJA EJA ELAPARELA COM COMBRA COMENT ENT ADOENT ENT QUEQUE QUE FOR QUE QUEGAR AIX AIXNHA ZER ZER PAR EJA ELA COM ENT ENT QUE QUE AIX ZER ADO ADO ABE ABE CON CON NDO NDO ENT ENT FIC FIC GRA GRA INH INH ADO ADOJAN JAN LHEADOLHE UMA UMAABE CONNTE NTE NDONTE NTE ENTUMA UMA FIC UMA UMAGRA EIX EIXINH VEZ VEZ ADO JAN LHE UMA NTE NTE UMA UMA EIX VEZ ARA ARA OBR OBR CIA CIA DOS DOS NTE NTE FAL FAL EGA EGA LHE LHE ARA ARAEJO EJO ELEARAELE MEN MENOBR CIANDO NDO DOSEST EST NTEQUA QUA FAL QUA QUAEGA IXA IXALHE FAZ FAZ ARA EJO ELE MEN NDO EST QUA QUA IXA FAZ Modelo Modelo ARA ARA OBR OBR CIA CIA DOS DOS NTE NTE FAL FAL EGA EGA LHE LHE ARA ARAEJO EJO Modelo ELEARAELE MEN MENOBR CIANDO NDO DOSEST EST NTEQUA QUA FAL QUA QUAEGA IXA IXALHE FAZ FAZ ARA EJO ELE MEN NDO EST QUA QUA IXA FAZ Modelo Modelo Modelo
152 153 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
7.2 Altura da caixa alta
Com o recurso à aplicação n-grams analisámos a ocorrência de sinais diacríticos em 5 Línguas europeias: Português, Espanhol, Francês, Inglês e Alemão. O estudo concluiu que, excluindo o ponto da letras i e j 51, o português constitui, a par do Espanhol e do Francês, a língua com o maior número de sinais diacríticos posicionados acima da altura de x 52. A análise efectuada revelou ainda que o português constituía a língua com maior número de sinais diacríticos – cedilha – que pendem abaixo da linha de base (baseline).
PT ES FR DE UK 3.00 Figura 47 Frequência de sinais diacríticos de 5 Línguas europeias.
2.25
1.50
0.75
0%
Diacríticos
Miguel Sousa (2005) no seu tipo Calouste optouPT ES porFR DE UK 3.00diminuir ligeiramente as maiúsculas, tornando-as menos obstrutivas em texto corrido, com o objectivo de produzir uma
2.25textura mais uniforme para Línguas como o Alemão, onde a frequência de maiúsculas é maior. Embora com pressupostos
1.50diferentes, consideramos que a alta ocorrência de sinais diacríticos na Língua Portuguesa e a subsequente necessidade de espaço para os albergar, justifica uma opção semelhante. 0.75
51 A situação modifica-se substancialmente quando consideramos a existência do ponto das letras i e j. Neste caso, dada a grande frequência da letra i, o Alemão rivaliza com 0% o Francês, a língua com maior número de sinais diacríticos acima da altura de x. 52 Entenda-seDiacríticos aqui, os
PT ES FR UK DE 154 3.00
2.25
1.50
0.75
0% Diacríticos
Segundo Gaultney (2002), ao longo de mais de 400 anos de impressão de caracteres móveis, os acentos gráficos grave e agudo da letra minúscula eram essencialmente mais verticais do que
Figura 48 Exemplos de acentos agudos antes de 1900 (Gaultney 2002, P. 10).
horizontais [figura 48]. Contudo, de modo a evitar o aumento do corpo em metal dos caracteres maiúsculos acentuados, estes eram reformulados, redimensionando-os ou reduzindo a inclinação dos seus ângulos [figura 49]. Embora o desenho da letra não esteja hoje sujeito ao bloco físico dos tipos de chumbo, a dimensão do tipo em formato digital, especificada em UPM (Units Per eMe), respeita os mesmos princípios. Apesar da entrelinha poder ser escolhida de forma arbitrária, a maioria das aplicações de Desktop Publishing (DTP) têm especificado um valor automático, por defeito, de cerca
Figura 49 Acentuação da versão de 120% do corpo, estipulado pelas métricas verticais. Portanto, original do tipo Sabon (12pt), em metal. Imagem ampliada (Gaultney de modo a integrar os sinais diacríticos da maiúscula na linha 2002, p.16) de texto, melhorando a textura do bloco de texto e, mantendo
simultaneamente, uma maior dimensão53 e inclinação do ângulo54, e um espaço entre os caracteres e os sinais correspondentes, optamos por diminuir ligeiramente a altura das maiúsculas.
1.825 x Figura 50 Modelo de 1.555 x estudo: altura da caixa alta. Proporção entre x caixa alta e caixa baixa baseada na altura de x.
0.675 x
53 De acordo com Gaultney (2002), sinais diacríticos grandes melhoram a legibilidade. 54 Um ângulo distintivo que impeça confusões com outros sinais que, apesar de natureza diferente, são próximos da horizontal, como por exemplo, o til.
155 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
7.2.1 Til
Nos primeiros textos escritos em Latim, as letras m e n que procediam uma dada letra podiam ser escritas por cima ou por baixo dessa. Ao longo de vários séculos, a forma do m e n elevados sofreu alterações evoluindo para o que é hoje o nosso tilde. Segundo a Gramática da Língua Portuguesa de João de Barros (1540) (Barros, 1971), a referência mais antiga do sinal diacrítico, o til, é um atalho dos escribas para não gastarem tempo e papel. Tal artefacto, utilizado para assinalar a nasalação das vogais a e o, deveria ser desenhado tendo em conta a largura e a forma das vogais mais frequentes da Língua Portuguesa, ou seja, os caracteres ã e Ã. No entanto, na literatura, o desenho do tilde é frequentemente documentado dando-se primazia à forma do n ou N, pela qual, a largura do tilde deve ser ligeiramente maior que a contraforma da letra n (Cheng, 2006). Poder-se- ia pensar que tal facto deve-se essencialmente à valorização da ocorrência do ñ presente no castelhano, basco e galego, mas não no português. Porém, consideramos que a letra n, apesar de mais larga do que a letra a, continua a ser uma matriz válida, uma vez que não só mantém uma relação formal com o ombro da letra a, partilhando um arco do ombro semelhante, como permite uma dimensão maior, mais adequada a caracteres largos como o o ou O. Assim cabe ao designer, conforme o objectivo e a natureza das formas, pesar as várias opções.
7.2.1 Cedilha
A palavra cedilha vem do castelhano cedilla, significando um pequeno z (Cheng, 2006). Na Europa, o sinal só é actualmente utilizado em Portugal, Catalunha e França. Apesar da dimensão, linguística e pragmática, que os sinais diacríticos levantam pelas combinações de letras na língua, segundo Gaultney (2002), existem diferenças culturais que determinam as preferências de um povo. Na tipografia francesa, a cedilha pode assumir três formas diferentes: 1) A forma
156 Proporção da Letra Maiúscula
tradicional constituída pela união do c com um traço inclinado, seguindo-se de um arco arredondado à semelhança de um pequeno z manuscrito; 2) uma espécie de vírgula separada da letra; ou 3) apenas um traço que cruza o arco do c. Segundo Connare (1999) e Gaultney (2002), os leitores portugueses e catalães preferem a forma da cedilha tradicional.
157 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
Referências bibliográficas
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159
Introdução
Capítulo 08 Simetria e assimetria
8.1 Generalização da simetria
Naturalmente, o ser humano parece não coexistir de modo indiferente à entropia, a necessidade de criar e apreciar a ordem geométrica é uma característica transversal a todas as culturas e contextos. Não obstante as razões práticas que a ordem no meio envolvente proporciona, parece haver uma tendência ou uma preferência cognitiva intrínseca pela ordem em detrimento do caos. A simetria visual, enquanto manifestação da ordem geométrica pode ser um reflexo de uma dessas preferências. Talvez porque, subjacente à assimetria visual esteja associada uma interpretação inconsciente de uma vulnerabilidade, ou seja, uma patologia perceptível por eventuais predadores (Sasaki, Vanduffel, Knutsen, Tyler, & Tootell, 2005). Serão assim, razões de sobrevivência que determinam a polarização do sistema perceptivo. Ao aprender a ler, todas as crianças atravessam uma fase
Figura 51 Imagens e letras caracterizada pela ocorrência de erros de simetria na leitura simétricas. Ilustração a partir do tipo Bauer Bodoni Bold. e na escrita. Esta fase manifesta-se durante um período de tempo findo o qual, entre os 7 e os 10 anos de idade, desaparece. Quando tal não acontece poderemos estar perante algum tipo de patologias, como por exemplo, a dislexia. Segundo a ciência, esta capacidade de generalizar através de vistas simétricas é provavelmente a mesma que permite o reconhecimento invariante de objectos, pelo que, aprender a ler implica reeducar o sistema visual, de modo a inibir a generalização, para que este consiga processar correctamente letras como d, b, p e q. O facto de, crianças em idade pré-escolar confundirem esquerdo e direito, deve-se a condicionamentos do sistema visual. Tais condicionamentos, provavelmente herdados pela evolução humana, permanecem profundamente enraizados
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na estrutura do nosso córtex cerebral. Tudo leva a crer, que a necessidade de sobrevivência do ser humano determinou a utilidade da generalização de ambos os sentidos. Instintivamente, a imagem de perfil de um eventual predador seria tão ameaçadora do lado esquerdo, como do lado direito [figura 51]. Os estudos revelam que o fenómeno é ubíquo, quando aprendemos uma forma visual, imediatamente a extrapolamos, aplicando o conhecimento adquirido à sua imagem simétrica. Em 1920, o físico americano Samuel Orton, pioneiro no estudo sobre os défices de leitura, propôs a primeira teoria sistemática para explicar os erros de dislexia. A teoria de Orton, especulava que cada hemisfério codificava informação visual reflectida (em espelho) do outro. Assim, para sermos capazes
Figura 52 Versão simétrica da obra de nos orientar, evitando confusões entre esquerdo e direito, o Mona Lisa de Leonardo Da Vinci. Apesar de reconhecermos a obra, ser humano teria que valorizar um hemisfério em detrimento não identificamos a sua versão do outro. Desta forma, indivíduos incapazes de diferenciar e em espelho (Dehaene 2009). atender selectivamente a um dos hemisférios cometeriam erros de orientação. Embora considerada simplista, a teoria de Orton encontra concordância com a ciência actual num determinado ponto, na medida em que, o mapeamento visual que ocupa a região occipital de ambos os hemisférios se encontra organizado como imagens reflectidas um do outro. No entanto, de acordo com a ciência actual, os estímulos visuais não se encontram duplicados nas áreas visuais primárias. Segundo a mesma, ao visionarmos uma letra p, à direita do campo visual, a sua forma é codificada pelas áreas visuais primárias do hemisfério esquerdo, enquanto que o hemisfério oposto não codifica nada. Na década de 70, Michael Corbalis e Ivan Beale da Universidade de Auckland, basearam-se nas teorias de Orton propondo que, as áreas visuais do cérebro de ambos os hemisférios processavam inicialmente partes independentes de um mesmo estímulo visual. Os investigadores alegaram que, sempre que um hemisfério adquire nova informação visual, o registo em memória é transferido para o hemisfério oposto, de modo a manter a coerência entre os dois hemisférios. De acordo
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com Dehaene (2009), a proposta de Corbalis e Bale, ao contrário da de Orton, não implicava a inversão do estímulo nos primeiros estádios de processamento visual. O conhecimento visual só seria transferido para o hemisfério direito numa segunda fase, aquando da memorização da letra. Esta transferência, feita essencialmente à custa do corpo caloso55, deveria inverter o sentido das memórias visuais, reflectindo-as. Corbalis e Beale consideraram assim, que a imagem reflectida das nossas memórias visuais, seria uma consequência directa da geometria das ligações inter- hemisféricas56. Portanto, segundo a dupla de investigadores, a memória visual de uma criança ao aprender a associar o som de uma letra b – visionada inicialmente no campo visual esquerdo e codificada no hemisfério direito –, ao ser transferida para o hemisfério esquerdo, tornar-se-ia na sua forma simétrica, ou seja d. Erroneamente, a criança associaria o som de /b/ à letra d. Posteriormente, ao visionar a letra d no campo visual direito, a criança seria confrontada com o erro, aprendendo que afinal d corresponderia ao som /d/, destabilizando a memória anterior. Os estudos confirmam que as nossas memórias visuais são indiferentes a orientação57, ou seja, confundimos frequentemente imagens simétricas. Caso não haja elementos de referência, como números ou letras, dificilmente identificamos se uma dada imagem se encontra em espelho ou não [figura 52]. Experimentos psicofisiológicos em primatas, demonstram que, à medida que os objectos rodam de um ponto de vista previamente conhecido dos animais, os neurónios do córtex temporal inferior reagem até cerca de 40º a 50º, após os quais deixam de reagir deixando de reconhecer o objecto em causa.
55 O corpo caloso é o conjunto de fibras que liga os dois hemisférios e que estabelece o mapeamento visual entre áreas visuais simétricas. 56 Embora não haja muitos estudos sobre a percepção da simetria, vários experimentos efectuados em macacos e pombos têm confirmado a suposta importância do corpo caloso na inversão horizontal das imagens entre hemisférios. 57 Enquanto docente da disciplina de tipografia, nas aulas de introdução ao desenho de tipografia, observa-se constantemente um fenómeno semelhante. Os alunos, ao desenharem um tipo de letra de memória, confundem frequentemente as hastes grossas com as hastes finas da caixa alta das letras A, V, Y, X e M, como se desenhassem a sua versão simétrica.
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Contudo, após a rotação do objecto se aproximar dos 180º, ou seja, da sua vista simétrica, observou-se existir novamente reconhecimento (Logothetis, Pauls, & Poggio, 1995). Imagens obtidas por fMRI em macacos e seres humanos demonstram uma notável sensibilidade à simetria, em fazes iniciais do processamento visual. Os estudos, através de imagens caleidoscópicas simétricas formadas por pontos, versus, imagens aleatórias de pontos, demonstraram que a simetria é processada em áreas de processamento visual superiores, enquanto que, áreas visuais dos níveis inferiores V1 e V2 não demonstram processamento de simetria (Sasaki et al., 2005). Dados recentes na área da neurofisiologia apontam, que a percepção da simetria é um dos primeiros invariantes extraídos pelos neurónios do córtex temporal inferior, onde está localizada a VWFA. Estes neurónios demonstram uma maior invariância na simetria do eixo horizontal – esquerda direita – do que do eixo vertical – baixo cima. Talvez porque a evolução determinou Figura 53 Simetria ao longo do eixo vertical. Ilustração a partir que a imagem de um predador é mais ameaçadora quando este do tipo Bauer Bodoni Bold. se encontra de pé, presumivelmente activo, do que quando este se encontra invertido, presumivelmente moribundo ou incauto [figura 53]. Portanto, um neurónio que reage perante a forma p, reage igualmente perante a sua forma simétrica q, mas não responde necessariamente perante a sua simetria ao longo do eixo vertical – b. Em síntese, este neurónio seria capaz de distinguir p de b, mas não p de q. Portanto, no seu conjunto, as células nervosas do córtex TI permitem não só o reconhecimento de objectos, independentemente da sua escala ou localização mas também da sua vista esquerda ou direita (Dehaene, 2009).
8.2 Dois circuitos visuais
Vários autores consideram que o córtex visual está essencialmente dividido em dois circuitos funcionais: o circuito ventral e o circuito dorsal. Os neurocientistas Mel Milner e Mel Goodale resumiram as diferenças entre os dois circuitos, considerando
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que o circuito ventral procura responder à pergunta «o quê», enquanto o circuito dorsal à pergunta «como». Assim, enquanto o circuito ventral concentra-se no reconhecimento invariante de objectos, sendo sensível à identidade, à forma e à cor, o circuito dorsal58 concentra-se no espaço e na acção, sendo sensível à distância, posição, velocidade e orientação no espaço em relação ao observador. Em colaboração mútua, o nosso cérebro utiliza assim duas estratégias visuais, uma que identifica e classifica os objectos e outra que age, permitindo a interacção ou o manuseamento dos mesmos. A existência destas duas estratégias visuais é suportada pelas dissociações observadas no comportamento de pacientes que sofreram algum tipo de lesão cerebral. Após uma lesão na zona parietal dorsal, alguns pacientes deixam de ter acesso ao circuito dorsal, experienciando situações como cegueira à simetria, vendo, por exemplo, a vista lateral esquerda e direita de um objecto como se tratando da mesma vista. Curiosamente, ainda que não consigam discernir o sentido da direcção das formas, estes pacientes conseguem identificar, se uma dada palavra se encontra escrita em espelho. Esta observação, sugere que a leitura assenta em regras especiais. Deste modo, para distinguir letras como b e d, o leitor inexperiente vale-se do circuito dorsal para o informar acerca da orientação da letra. Assim, de forma progressiva, o sistema ventral aprende a inibir a generalização entre os dois sentidos, associando às formas das letras conjuntos distintos de neurónios, deixando assim de considerar b e d, como duas vistas distintas do mesmo objecto. Estes detectores assimétricos, constituem pontos de partida para a extracção estatística sobre a leitura, aplicáveis somente a palavras perfeitamente orientadas. Deste modo, o córtex occipital temporal adquire uma hierarquia neuronal assimétrica para o reconhecimento de palavras visuais. Portanto, ao contrário de regiões corticais vizinhas, destinadas
58 Embora embrionária, a investigação demonstra que o circuito dorsal parece ser constituído por múltiplos circuitos especializados nos gestos manuais, na programação do movimento dos olhos ou na codificação de outro tipo de relações espaciais.
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ao reconhecimento facial ou de objectos, que continuam a generalizar a simetria horizontal, a arquitectura dos leitores do alfabeto latino impede que se confundam imagens em espelho. A interrupção da simetria parece existir apenas para letras isoladas, sendo útil apenas no caso de sistemas de escrita assimétricos. Se considerarmos os sistemas de escrita hieroglífica, onde a leitura é determinada pelo sentido dos pictogramas, ou
Figura 54 Caracteres da o sentido alternado das escritas bustrofédon, como por exemplo escrita Tamil (Adobe Tamil). o Grego Antigo, os leitores não necessitavam de quebrar a invariância natural inerente ao circuito ventral. No presente, existem alguns alfabetos que não impõem a necessidade de quebrar a simetria, como por exemplo a escrita Tâmil. As formas dos seus caracteres cursivos, são simetricamente inconfundíveis [figura 54]. Em resultado desta diferença, comparativamente aos leitores do alfabeto latino, os leitores de Tâmil confundem com maior frequência imagens e símbolos em espelho. De acordo com Stanislas Dehaene, permanece por esclarecer, se a percepção da simetria entre os leitores do alfabeto latino desaparece totalmente. Prova disso, é o facto de, com algum esforço, todos conseguirmos decifrar, letra por letra, palavras escritas em espelho. O investigador supõe que nas primeiras fases de processamento visual, as letras são formas sem sentido, ou seja, antes de as reconhecer, o nosso cérebro processa-as, provavelmente à semelhança de outro estimulo visual qualquer, pelo que, mesmo durante a leitura, a transferência inter- hemisférica pode inverter o sentido das imagens. A evidência de uma representação simétrica oculta surge, mais uma vez, associada aos sintomas de doentes com lesões cerebrais. Subitamente, alguns pacientes começam a ler ou a escrever em espelho, revelando a existência de uma representação simétrica latente de palavras. Dehaene especula que pacientes que lêem em espelho erradicam o mecanismo de reconhecimento paralelo de palavras, uma vez que se baseiam na descodificação, letra a letra, para reconhecer palavras, concluindo que, o reconhecimento de letras é provavelmente o único mecanismo
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que não consegue inibir o reconhecimento de letras em espelho. Em síntese, a distinção entre esquerda e direita começa provavelmente no circuito visual dorsal, responsável pela programação dos gestos no espaço. Quando as crianças escrevem letras, elas associam a cada letra um gesto diferente. Progressivamente, este conhecimento espacial e motor é transferido para o circuito ventral para reconhecer objectos. Os novos leitores aprendem a prestar atenção à orientação da forma, começando a aprender a ver as letras como formas bidimensionais, ao invés de formas tridimensionais passíveis de rodar no espaço, tornando-se progressivamente peritos em detectar grupos de letras – digramas, grafemas e morfemas. Segundo Dehaene (2009), esta competência desenvolve- se exclusivamente no hemisfério esquerdo e somente para letras devidamente orientadas no sentido esquerda direita. Neste ponto, a simetria desaparece e o leitor possui agora um rico conhecimento estatístico das letras na escrita normal, mas está inconsciente da escrita em espelho. O único resquício dessa competência inicial é a representação das imagens em espelho das letras e essa mantém-se adormecida não sendo explorada pelo sistema de leitura.
8.3 A distinção pelo registo gestual
Dados recentes na área da neurofisiologia apontam que, a percepção da simetria é um dos primeiros invariantes detectados pelos neurónios do córtex temporal inferior, onde se situa a VWFA. Estes neurónios demonstram uma maior invariância na simetria, segundo o eixo horizontal – esquerda direita –, do que do eixo vertical – cima baixo. Portanto, um neurónio que reage perante a letra p, reage igualmente perante a sua forma simétrica q, não respondendo necessariamente à forma b, a sua simetria ao longo do eixo vertical. Em síntese, este neurónio seria capaz de distinguir p de b, mas não p de q. Portanto, para distinguir formas simétricas, o cérebro tem que
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recorrer ao circuito dorsal. Neste sentido perguntamo-nos, será possível através do desenho da letra evitar confusões e/ ou processamento visual adicional que permita distinguir eficientemente caracteres simétricos, como o b do d ou o p do q? Se considerarmos que a natureza assimétrica dos caracteres cursivos da escrita Tâmil impedem confusões de simetria, ao ponto dos seus leitores manifestarem incapacidade de inibir a generalização herdada pela evolução humana, podemos a priori, concluir que sim. Nesse caso, sem atentar contra a importância da familiaridade na legibilidade de um tipo de letra, de que forma podemos intervir no desenho de letras simétricas? Do ponto de vista do designer de tipografia, a solução já existe e a resposta não poderia ser mais simples, optar por uma letra humanista. Uma solução de herança milenar que curiosamente, perdurou ao longo da história sobrevivendo ao gosto e à tendência, considerada ainda hoje um paradigma de legibilidade na leitura contínua. A forma da letra ocidental foi modelada essencialmente por dois tipos de utensílios de escrita: a caneta de aparo de ponta facetada e a caneta de aparo de ponta fina. O traço, bem como as técnicas associadas a cada um dos utensílios modelaram a haste e o ductos da letra ocidental escrita. O invento da tipografia copiou a forma dos caracteres escritos. A caligrafia deixou de ter um lugar na reprodução de livros, tornou-se exuberante às faustosas mãos do calígrafo, reportando-se exclusivamente a importantes documentos e tratados. Por simples cópia ou contágio mútuo, a letra de imprensa reinventou-se abstraindo-se da forma escrita, porém, a herança do gesto e da construção permanece ainda hoje nos tipos de letra denominados de humanistas. A minúscula carolíngia do séc. IX, a qual evoluiu de estilos anteriores como a letra uncial, tornou-se o modelo dos primeiros tipos impressos na Itália do séc. XV (Harvey, 1996). No revivalismo da cultura clássica, escribas e estudiosos humanistas, por equívoco apropriaram-se da minúscula do Sacro Império Romano Germânico, pensando tratar-se de uma autêntica escrita clássica. Com base nas formas redondas dos
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escribas italianos, Conrad Sweynheym e Arnold Pannartz dão o primeiro passo em relação à tipografia de estilo clássico, criando o «alfabeto duplo», pela combinação e adaptação da minúscula redonda – que evoluíra da minúscula carolíngia –, à forma da maiúscula inscripcional romana. Esta uniformização entre os dois alfabetos distintos foi conseguida, em parte, devido à adição de serifas a alguns dos caracteres minúsculos (Meggs, Purvis, & Pile, 2009) [figura 55].
Figura 55 Espécimes dos tipos de letra de Conrad Sweynheym e Arnold Pannartz. A primeira versão (1465), em cima, e a segunda versão (1467), em baixo, demonstram o processo de evolução em relação aos tipos romanos (Meggs, Purvis, & Pile, 2009, p. 94).
Na escrita como na tipografia, o contraste é a diferença entre os traços grossos e finos da letra. O tipo de contraste da litterae antiquae 59 é predominantemente de translação. Os traços da minúscula humanista são o resultado do traço produzido pelo aparo de ponta facetada, manuseado em movimentos de translação, interrompidos no sentido de cima
Figura 56 Ilustração do contraste para baixo, mantendo o punho essencialmente imóvel em e interrupção do traço da letra (translação) (Noordzij, 2006, p. 36). relação ao antebraço, com um ângulo de escrita próximo dos 30º face à horizontal (Harvey, 1996; Noordzij, 2006) [figura 56]. Ao contrário da geometricidade dos estilos didones, que encerraram o processo de abstracção da forma escrita, cujo eixo das curvas ou stress vertical produz arcos simétricos, as letras b e d ou q e p da minúscula renascentista, não são versões simétricas uma da outra. Sobrepostos, os traços grossos e finos de letras, aparentemente simétricas, não são coincidentes [figura 58]. Por esta razão, consideramos que
59 Termo cuja tradução, «letra antiga», foi utilizado para denominar a minúscula humanista como contraponto ao termo litterae modernae, utilizado para designar a Blackletter.
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Figura 57 O ângulo e utensílio (cálamo) de escrita determina o eixo (stress) e a localização dos traços grossos e finos da letra (Edward Jonnston, 1977).
na construção de um modelo para leitura continua, a opção por uma letra humanista poderá trazer benefícios na medida em que, poderá eliminar possíveis generalizações latentes, contribuindo para eliminar eventuais erros de simetria. Poderemos questionar-nos se este registo que preserva a memória do gesto e que contribui para a assimetria de formas simétricas ao longo do eixo horizontal será o suficiente para evitar um processamento adicional ou eventuais erros de simetria. De acordo com a maioria das teorias da micro-génese da percepção visual, os primeiros estádios de processamento visual envolvem a detecção de componentes globais, concentrando-se gradualmente e num curto espaço de tempo, em componentes locais precisas (Fiset et al., 2009; Sanocki & Dyson, 2012). Por exemplo, a percepção de uma haste vertical poderá servir de enquadramento à detecção da letra f, no entanto para a distinguir da letra t, é necessário informação adicional e detalhada acerca dos seus terminais. Figura 58 Modelo de estudo. Versões das letras b, d, p e Pelo exposto, consideramos pertinente que o modelo de q ( imagem de autor). estudo a desenvolver se baseie no modelo humanista, onde o stress oblíquo determina que os grossos e os finos da letra permitam distinguir letras com traços simétricos entre si.
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O que se trata aqui, não é de pôr em causa a capacidade de inibição da generalização do leitor. Não obstante esta ser uma hipótese que deva ser levada em linha de conta para alguns casos de dislexias específicas, serve-nos paralelamente de argumento, a eventual hipótese de uma simetria adormecida poder suscitar erros, possivelmente contornáveis através de atributos distintivos, mas também familiares e por conseguinte já de si eficientes entre os tipos de letra para texto.
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Capítulo 09 Escala
Compreender como o sistema visual reconhece objectos é fundamental na compreensão do processamento visual da forma. O facto de células nervosas responderem apenas a determinadas características ou componentes dos objectos, conduziu os investigadores a caracterizar o sistema visual para estímulos elementares, com o objectivo de identificar os atributos pelos quais um determinado padrão é decomposto e processado. Neste sentido, um dos principais métodos utilizados para investigar o processamento ou a percepção visual da forma, do sistema visual humano, baseia-se no modelo de canais múltiplos.
9.1 Teoria dos canais múltiplos de frequências espaciais
Ao contemplarmos uma paisagem, os objectos que constituem o cenário natural contêm informação espacial a diferentes escalas. Conforme o nosso objectivo, adaptamos a visão consoante a escala do objecto visionado. Deste modo, para vislumbrarmos uma árvore, um rochedo, ou a nervura de uma folha, a representação neural de qualquer cena visual deverá conter informação paralela das várias escalas espaciais (Sekuler & Blake, 2002). Em 1968, os cientistas da visão Fergus Campbell e John Robson, suportados em estudos na área da fisiologia, desenvolveram uma teoria de percepção da forma, na qual, campos receptores de diferentes tamanhos estabeleciam representações neuronais de diferentes escalas espaciais. Campbell e Robson, propuseram a existência de populações de neurónios selectivos a escalas espaciais diferentes. Assim, do mesmo modo que o ser humano ouve sons periódicos por meio de filtros ou canais auditivos paralelos, cada um dos quais sintonizado numa determinada faixa de frequência temporal, o ser humano visionaria padrões periódicos, por meio de canais
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visuais paralelos, ajustados a uma dada faixa de frequências espaciais (Solomon & Pelli, 1994). Para testar esta hipótese, os investigadores criaram padrões visuais, onde a escala, a orientação e o contraste podiam ser manipulados de forma sistemática. Estes padrões denominados de grades sinusoidais, são considerados estímulos elementares cuja luminância varia sinusoidalmente no espaço, segundo uma direcção e um sistema de coordenadas cartesianas (Santos & Simas, 2002). Considerado um estímulo ideal, para determinar as características de respostas visuais em experiências neurofisiológicas e psicofísicas, a grade sinusoidal permitiu provar que o sistema visual contém um conjunto de neurónios ajustado a diferentes frequências espaciais. Campbell e Robson denominaram estes conjuntos de neurónios de, canais. Segundo os investigadores, a percepção da forma seria assim, o resultado da actividade de vários canais, razão pela qual, a teoria de Campbell e Robson ficou conhecida como, a Teoria dos Canais Múltiplos (Sekuler & Blake, 2002).
9.2 A grade sinusoidal
Quando falamos de uma imagem, referimo-nos a uma fotografia, um desenho, a uma imagem retiniana ou neuronal, essencialmente bidimensional, e por conseguinte, descrita em função de duas coordenadas cartesianas, x e y. À semelhança da audição, onde o estímulo consiste numa onda sinusoidal, o estímulo da visão consiste numa grade sinusoidal que pode variar na sua frequência espacial, contraste (ou amplitude), orientação e fase (Landy, n.d.). Procedendo a uma breve caracterização de cada uma das suas propriedades, a frequência espacial refere- se ao número de pares de listras claras e escuras projectadas na retina a uma dada distância [figura 59]. A sua unidade de medida consiste no número de ciclos por cada grau de ângulo visual (ciclos/grau), correspondendo cada ciclo a uma listra clara e outra escura. Consequentemente, uma grade composta de altas frequências é uma padrão bidimensional composto por barras
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estreitas, enquanto que uma grade de baixa frequência é composta por barras largas. Se considerarmos a distância da grade ao observador, à medida que a distância diminui, a projecção da grade na retina produz barras maiores e por conseguinte a frequência espacial diminui (e vice versa). O contraste de uma grade consiste na diferença de intensidade entre as barras claras e escuras, podendo variar, quantitativamente, entre os 0%, ou seja, sem contraste (ou abaixo do limite de visibilidade), e os 100%, quando a diferença entre claro e escuro é máxima. Enquanto a orientação da grade refere-se simplesmente ao eixo das listras da grade, a fase, especifica como os componentes de uma imagem se relacionam entre si, referindo-se à posição da grade relativamente a um ponto de referência, ou seja, se um dado padrão começa por uma listra branca ou listra preta ou por um valor intermédio.
Figura 59 Grades Portanto, ao manipularmos estes quatro atributos, podemos sinusoidais de baixa e alta frequência, em cima e em construir qualquer padrão visual (Sekuler & Blake, 2002). baixo, respectivamente. Qualquer objecto ou cena visual complexa é constituída por um largo espectro de frequências espaciais e orientações, uma vez que, involuntariamente, o nosso sistema visual sintetiza as várias frequências numa única representação visual. Embora inconscientes da existência de componentes individuais de frequências espaciais diferentes, uma imagem pode ser decomposta nas suas frequências espaciais constituintes, através de processos de filtragem. Um dos processos utilizados para o fazer consiste na análise ou transformada de Fourier, um método desenvolvido pelo matemático francês Jean Baptiste Fourier que demonstrou que qualquer onda arbitrária podia ser desconstruída numa série de ondas sinusoidais de determinadas amplitudes e fases (Santos & Simas, 2002).
9.3 Função de Sensibilidade ao Contraste (FCS)
Um aspecto importante na caracterização do sistema visual humano prende-se com a sensibilidade do observador a grades sinusoidais. De um modo geral, esta sensibilidade determina o
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limiar de contraste necessário para o sistema visual detectar uma determinada frequência espacial. Assim, medindo o limite de contraste em função da frequência espacial, obtém-se a curva de limiar de contraste ou função de contraste sensitivo (FCS) – que descreve a sensibilidade60 do observador a grades sinusoidais em função das suas frequências espaciais. O gráfico da figura 60, apresenta um padrão cuja frequência
0,001 1.000 0,001 FCS Invisível 1.000 FCS Invisível espacial aumenta gradualmente da esquerda para a direita, à
0,01 100 medida que o seu contraste diminui de baixo para cima. Ao 0,01 100
Visível traçarmos uma fronteira entre o padrão visível e não visível do 0,1 Visível 10 0,1 10 observador obtemos a sua curva de FCS. Portanto, a área abaixo
1 1 Limiar de Contraste 1 1 Sensibilidade (1/limiar contraste) dessa curva representa combinações de contraste e frequência Limiar de Contraste 0,1 1 10 100 Sensibilidade (1/limiar contraste) 0,1 1 10 100 Frequência espacial (ciclos/grau) espacial visível que definem a janela visual do observador. O Frequência espacial (ciclos/grau) comportamento da curva de limiar de contraste demonstra que 0,001 Figura 60 Curva de FCS (Função1.000 0,001 FCS 1.000 de FCSContraste Sensitivo). o sistema visual humano comporta-se como um filtro passa
0,01 100 0,01 100 banda61, ou seja, é mais sensível a uma espectro de frequências
0,1 10 espaciais intermédias, localizado entre os 4–6 ciclos/grau e 0,1 10
Sensibilidade de um Canal menos sensível a frequências espaciais abaixo ou acima destas,
1 Sensibilidade de um Canal 1 Limiar de Contraste 1 1 Sensibilidade (1/limiar contraste)
Limiar de Contraste 0,1 1 10 100 requerendo, deste modo, um maior contraste para as ver. A Sensibilidade (1/limiar contraste) 0,1 1 10 100 Frequência espacial (ciclos/grau) Frequência espacial (ciclos/grau) maior frequência espacial que o observador visualiza determina The overall contrast sensitivity Thefunction overall is determinedcontrast sensitivity by the a sua acuidade espacial, ou seja, o detalhe fino que o observador functionindividual is sensitivities determined ofby neurons the individualresponsive sensitivities to limited ranges of neurons of responsivespatial frequency, to limited ranges of consegue discernir. spatial frequency, A FCS caracteriza aspectos do sistema visual humano que escapam ao âmbito da acuidade visual. Enquanto a última fornece somente informação acerca das limitações do sistema visual para discernir o detalhe espacial (dimensão), sob condições óptimas de contraste e iluminação, a FCS informa-nos como o contraste e frequência espacial (dimensão) limitam a visão.
60 A sensibilidade é definida como o inverso do limiar de contraste (1/limiar do contraste), i.e., se o limiar é baixo, a sensibilidade é alta. 61 Um filtro é definido como qualquer operador, dispositivo analógico ou digital que atenua a quantidade de energia, presente em certas frequências ou faixas de frequências de sinal. Os filtros passa banda permitem a passagem de sinal com frequências situadas numa faixa intermédia, atenuando os sinais com frequências abaixo ou acima dessa faixa.
176 0,001 1.000 FCS Invisível
0,01 100
Visível 0,1 10 Escala
1 1 Limiar de Contraste Sensibilidade (1/limiar contraste) 0,1 1 10 100
Frequência espacial (ciclos/grau) Sabemos de antemão, pelo funcionamento das células foto-
0,001 1.000 receptoras, que a resolução visual é fraca sob luminosidade FCS reduzida. Ler sob luz fraca é uma tarefa árdua. A resolução das 0,01 100 letras implica enxergar pequenos detalhes, pelo que, diminuir a 0,1 10 luminosidade afecta particularmente a função de sensibilidade Sensibilidade de um Canal 1 1 ao contraste nas faixas correspondentes ao detalhe fino (altas Limiar de Contraste Sensibilidade (1/limiar contraste) 0,1 1 10 100
Frequência espacial (ciclos/grau) frequências). Ao diminuirmos a luminosidade, a sensibilidade
The overall contrast sensitivity visual diminui principalmente para altas frequências, enquanto function is determined by the individual sensitivities of neurons Figuraresponsive 61 toSensibilidade limited ranges of ao contraste que as frequências baixas, são pouco afectadas. Portanto, a despatial canais frequency, individuais. A curva de FCS total é determinada pelas várias FCS não só caracteriza a facilidade com que o sistema visual curvas das FCS de cada canal. detecta objectos a diferentes escalas e identifica detalhes desses mesmo objectos, como que prevê que a alteração de condições, como a alteração do nível de luminosidade, modifiquem a visibilidade e a aparência dos objectos. A FCS não é normalmente considerada como a função de transferência62 de um único canal, mas sim um invólucro de sensibilidade dos vários canais, cada um correspondendo a conjuntos de neurónios com preferência por diferentes frequências espaciais, conforme a dimensão63 dos seus campos receptores [figura 61]. Como já referimos em capítulos anteriores, diferentes populações de neurónios possuem campos receptores de diferentes dimensões. Os neurónios que reagem selectivamente à área com maior acuidade visual, a fóvea, possuem pequenos campos receptores, permitindo-os detectar pequenos detalhes. Na periferia, os campos receptores são maiores, o que explica em parte, a diminuição da acuidade visual. Não obstante esta distribuição característica, ao longo do campo visual encontramos uma grande diversidade de campos receptores de vários tamanhos. Em consequência, as imagens são analisadas por neurónios que respondem a diferentes frequências espaciais.
62 A função de transferência de qualquer sistema óptico descreve o contraste em função da frequência espacial. 63 Quanto maior for o campo receptor de um neurónio, maior a preferência por frequências espaciais baixas.
177 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
9.4 As letras
À semelhança dos objectos, as letras possuem um amplo espectro de frequências espaciais. Vários estudos têm tentado clarificar qual das zonas do espectro é usada para identificar as letras. Medições no desempenho para determinadas bandas de frequências espaciais demonstraram, que os leitores conseguem identificar letras filtradas para praticamente qualquer oitava64, tão bem como letras sem filtro. O desempenho é afectado apenas quando a «filtragem» reduz a informação a frequências espaciais demasiado baixas (< 1.5 ciclos/objecto) ou altas (>10 ciclos/objecto) (Majaj, Pelli, Kurshan, & Palomares, 2002). Contudo, estudos recentes demonstraram curiosas semelhanças entre a identificação das letras e a detecção de grades. Solomon & Pelli (1994) demonstraram que as letras, à semelhança das grades, são detectadas por um único canal de frequência espacial. Não obstante a ampla frequência espectral das letras, em conformidade com a descoberta de Solomon & Pelli (1994), Majaj et al (2002) confirmaram que os leitores utilizam apenas uma reduzida faixa do espectro da letra, com uma largura de banda de cerca 1.6 oitavas, para a identificar. Para sua surpresa, contrariamente a uma suposta invariância de escala, isto é, à pressuposição dos observadores usarem a mesma faixa do espectro da letra para identificar todos os tamanhos, os investigadores demonstraram que a identificação visual das letras está dependente da escala. Por outras palavras, os observadores utilizam frequências ligeiramente mais altas
Figura 62 Imagem híbrida de para identificar letras maiores e frequências mais baixas quando dois rostos humanos sobrepostos com escalas espaciais diferentes identificam letras menores. Esta descoberta foi sintetizada na (Schins & Oliva, 1999). O observador figura 62 (Majaj et al., 2002; Oruç, Landy, & Pelli, 2006). visualiza o rosto de uma mulher, a sorrir (frequência baixa), ou o rosto À semelhança da imagem híbrida de Schins & Oliva de um homem, sério (frequência (1999)[figura 62], a figura 63 consiste numa imagem híbrida alta), dependendo da escala espacial que está a utilizar. composta por várias letras sobrepostas com diferentes
64 A largura de banda é medida em oitavas. Uma oitava é uma alteração na frequência por um factor de dois. Uma curva de FCS que mostre a sensibilidade entre 8 e 32 ciclos/grau possui uma largura de banda de duas oitavas (Felix, 2002).
178 Escala
Figura 63 Imagem híbrida do alfabeto (Majaj et al., 2002, p. 1166).
frequências espaciais65 (ciclos/letra), com a diferença de uma oitava entre si. A mesma imagem foi reproduzida a três escalas diferentes: grande (1), média (1/8) e pequena (1/64). Fig. 1. Size a ects shape. Except for size, the three objects are identical, yet, at reading distance, we see the large one as an ‘‘F’’, the medium one (1 =8 as big) as an ‘‘E’’, and the tiny one (1 =64 as big) as a ‘‘D’’. The letter you ‘‘see’’ and report tells us what frequency band your visual system uses to identifContrariamentey the object. Within the object, eaca humacompone nsupostat letter has been invariânciafiltered toaone-octave banded o fescala,spatial frequency à . medidaThe first band is ‘‘C’’; the second is ‘‘D’’, and so on. que a letra diminui, a predominância visual observada para a letra F, dá lugar à letra E na escala intermédia, e por sua vez, à letra D na escala pequena. Tal observação, demonstra que a identificação visual das letras está dependente da escala para cada uma das dimensões apresentadas, e que utilizamos diferentes partes do espectro da letra para a identificarmos. Assim, consoante a escala ou a distância de leitura, a letra que melhor distinguimos, informa-nos acerca do canal que utilizamos para identificar a letra (Majaj et al., 2002). Na prática tipográfica, este fenómeno, parece estar relacionado com os ajustes ópticos operados na forma da letra
65 Por razões de contraste, Majaj et al. (2002) suprimiram as bandas de baixa frequência.
179 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
de acordo com a escala do tipo – optical sizes. Tipos de letra display são assim concebidos com maior detalhe, enfatizando componentes de alta frequência das letras, enquanto tipos de letra para texto corrido tornam-se mais robustos, enaltecendo componentes de baixa frequência. Segundo Majaj, Pelli, Kurshan, & Palomares (2002), não há duvidas que estas modificações foram feitas para compensar limitações de impressão e visualização, consistentes com a dependência de escala verificada na visão.
9.5 Optical sizes
No séc. XIX, a invenção do pantógrafo gravador de punções, por Lynn Boyd Benton, marcou o início da industrialização do desenho de tipos de letra. Sobre as repercussões do engenho, Mathew Carter intervistado por Mark Solsburg comentou, «A Milwaukee engineer named Linn Boyd Benton put the first ‘nail in the coffin’ of local foundries in 1884 when he invented a pantographic punchcutter, a routerlike engraving machine for cutting the steel punches for type. That was the most important technical development in typography since Gutenberg’s invention of variablewidth type molds in the 15th century.» (Stock-Allen, n.d.) O pantógrafo automático de Benton, permitiu desdobrar a escala da letra a partir de um único desenho original, produzindo todos os corpos de forma proporcional. Esta possibilidade, bem como a facilidade de escalonamento, proporcionado pela fotocomposição66, – e mais tarde pela tipografia digital –, condicionou a qualidade dos caracteres às exigências e valores do mercado, eliminando em parte, os reajustes ópticos anteriormente praticados no ofício. Ao longo de cerca de 400 anos de história da Tipografia, os gravadores de punções, talhavam individualmente
66 Na década de 60, apesar de algumas companhias desenvolverem matrizes em formato filme, agrupadas por séries (ex.: 6–7 pt, 8–12 pt, 14–24 pt), a possibilidade de ampliação e redução do novo processo fotográfico fez com que os impressores optassem por comprar apenas uma matriz, utilizando-a para todos os corpos. Este comportamento redefiniu estratégias comerciais, que conduziram empresas como a Monotype a desenvolverem tipos de letra capazes de funcionar para todas as escalas (ex.: Apollo de Adrian Frutiger) (Baines & Haslam, 2005).
180 Escala
os caracteres procedendo a ligeiros reajustes ópticos conforme a escala, a tinta, o papel e acima de tudo, o olho humano. Historiadores como Updike, entre outros críticos, desaprovaram inicialmente a mecanização do tradicional processo manual de produção de punções (Updike, 1980), segundo os quais eliminavam as pequenas irregularidades deixadas pela mão e olho humano, imperfeições que Jan Van Krimpten considerava, importantes elementos de charme (Beier, 2012). Aumentar ou reduzir a escala de um tipo de letra, altera dramaticamente a sua aparência visual. A alteração proporcional da escala de uma dada forma bidimensional, corresponde a uma alteração aritmética da sua largura e altura e, concomitantemente, a uma alteração geométrica da sua área. Portanto, enquanto uma redução de 50% de uma letra, como por exemplo um H com 20 pt, corresponde a uma redução para metade do corpo inicial, 10 pt, a diminuição da sua área, corresponde a 1/4 da área inicial. De modo inverso, uma ampliação para o dobro, duplica a altura e largura da letra, quadruplicando a sua área (Annand, Meggs, & McKelvey, 2000). Como resultado desta discrepância, a ampliação produz letras pesadas com traços grossos, enquanto a redução produz formas leves com traços finos, colocando em risco a legibilidade dos pequenos caracteres pela limitação do sistema visual às altas frequências espaciais (Ahrens & Magicura, 2014; Majaj et al., 2002).
9.6 Tipos de texto
Em corpos pequenos, as letras têm tendência a entupir ou a derreterem-se no papel ou ecrã (Beier, 2012), pelo que, pequenos reajustamentos ópticos são necessários para melhorar a sua
Figura 64 Arredondamento legibilidade. De um modo geral e, comparativamente a tipos prévio do tipo de letra Demos de Gerard Unger. Adaptado de display, os traços finos devem ser mais grossos diminuindo o Ahrens & Magicura (2014). contraste da letra; as serifas mais robustas; as letras ligeiramente mais largas, preservando o equilíbrio entre formas e contraformas (Carter & Mosley, 2002); e o espacejamento mais generoso.
181 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
Tracy (1986) argumenta, que por razões de conforto, o «corpo piloto» de um tipo de letra para texto deve estar compreendido entre os 10 pt ou 12 pt. Para corpos inferiores a 8 pt, a linha de base (baseline) deverá descer no corpo do carácter de modo que, as maiúsculas e a altura do x aumentem em detrimento dos descendentes67. Segundo o autor, à medida que os corpos pequenos diminuem, parâmetros como a largura e espacejamento devem, mais uma vez, aumentar. Sempre que a legibilidade não é um compromisso, o processo inverte-se. Para corpos de letra display a letra «revela-se», assumindo em pleno a sua função maneirista. Assim, para umas poucas linhas de «fama»,
Figura 65 Exemplo do princípio aumenta-se o contraste, eliminam-se inktraps 68 (caso existam), de pré-compensação aplicado ao processo de fotocomposição. O refinam-se detalhes, serifas, larguras e espacejamento. processo de composição fotográfico À parte das modificações mencionadas para corpos de obrigou a ajustes nas «foto-matrizes» (em película ou vidro) de modo a texto, alguns designers consideram nas versões de texto, a compensar efeitos adversos, tais alteração do eixo ou stress da letra. É o caso do tipo de letra como, a difracção da luz nas junções ou a suavização das arestas da letra. Menchen, de François Porchez, onde o designer opta por um (Baines & Haslam, 2005, p. 106) eixo ligeiramente oblíquo na versão de texto, comparativamente ao eixo vertical da versão display (Ahrens & Magicura, 2014). Dada a limitação da percepção para componentes de alta frequência em corpos de texto, é aconselhável que os detalhes de componentes de pequena escala sejam simplificados. Enquanto alguns designers optam por uma degradação prévia das formas, com o principal intuito de evitar resultados imprevisíveis na impressão a escalas reduzidas [figura 64], outros optam por enfatizar características da letra, um princípio denominado de pré-compensação [figura 65]. Este princípio, consiste na antecipação da degradação óptica, enfatizando detalhes finos do desenho, de modo que, após o corte de frequência altas, estes se mantenham a corpos reduzidos (Ahrens & Magicura, 2014).
67 Uma opção que requere especial atenção para letras como o g, onde descendentes curtos podem comprometer as contraformas da letra (Ahrens & Magicura, 2014). 68 As inktraps são pequenos entalhes nas junções da letra que servem, na impressão, para escoar a excessiva acumulação de tinta nas junções dos caracteres. Os avanços tecnológicos, na área da impressão, colocam em questão a actual necessidade desta técnica, porém, alguns designers persistem na sua utilização para corpos pequenos ou apenas como recurso estilístico.
182 Escala
Um conceito ímpar na aplicação do princípio de pré- compensação, trata-se da M formula ou Marionette formula idealizada por William Addison Dwiggins, homem de sete ofícios, entre os quais tipógrafo, marionetista e construtor de marionetas. Dwiggins, com o objectivo de tornar as suas marionetas perfeitamente reconhecíveis na última fila da audiência, modelou as suas letras à semelhança das suas marionetas [figura 67].
«Memorandum 3. In cutting marionette heads in wood I came up against the problem of projecting the face of a girl - so that the doll would really look like a girl of 18- subtly modelled features, delicate, springlike, young - to the A people in the back row. (Aged folk like us are easy to carve, and project) I started by making delicately modelled heads. FIG A [figura 66 A] These were channing at arm’s length, but the girl quality did not carry to the back benches. Then I made a discovery. Instead of soft curves for the cheeks, etc., I cut flat
B planes with sharp edges. FIG B [figura 66 B] These sharp-cut planes, when viewed on the stage, by some magic transformed themselves into delicately
Figura 66 Marionetas de rounded curves and subtle modellings; and the faces looked like young girls William Dwiggins demonstrando o princípio da «fórmula M». from clear across the room, as well as from the front benches.» (Wardle, 2006)
O facto do aspecto visual das letras variar conforme a escala, é relevante não só do ponto de vista da escala óptica, isto é, do leitor, como do ponto de vista do projectista. A grande dimensão pela qual o designer opera no desenho da letra, estabelecendo
Figura 67 Aplicação da «formula M» à forma das letras.
183 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
uma ligação directa com a forma, não é a mesma escala pela qual o designer ajuíza a eficácia de um parágrafo de texto impresso sobre papel ou representado no ecrã. Esta discrepância, entre a escala de operacionalidade e a escala de usabilidade, torna-se uma tarefa árdua para o designer, sendo por isso, uma dificuldade reconhecida pelos mesmos (Ahrens & Magicura, 2014). Eric Gill (2013), após ter colaborado em vários projectos com a Monotype, refere no seu ensaio «It is dificult enough for the designer to draw a letter ten or twenty times as large as the actual type will be and at the same time in right proportions; it requires very great experience and understanding. It is quite impossible for a set of more or less tame employees, even if the local art school has done its poor best for them, to know what a letter enlarged a hundred times will look like when reduced to the size of the intended type.» Apesar de todas as mudanças e evoluções tecnológicas, esta continua a ser uma realidade presente nos interfaces do desenho digital, ou seja, o designer opera no espectro de alta frequência da letra, procurando por tentativa e erro, compensar a filtragem do sistema visual, com vista à obtenção dos melhores resultados no espectro de baixa frequência. Neste sentido, poder- se-á eventualmente desenvolver ferramentas, que permitam num futuro próximo, operar a letra, simulando os aspectos da percepção visual à escala do desenho, em tempo real. Não obstante, de uma forma ou de outra, precisamos de estipular escalas de referência, uma vez que a escolha do canal que medeia a identificação das letras é determinado pelas propriedades do sinal (letra) e não pelo observador (Majaj et al., 2002). Segundo a investigação de Ahrens & Magicura (2014), não há uma convenção ou um consenso entre designers quando se trata de desenhar um tipo de letra para várias escalas. Para Robert Slimbach, se um dado desenho se destina a um tipo de texto, então, nas palavras do próprio, o corpo de texto «is the heart of design». Portanto, considerando «o coração do desenho» de Slimbach ou o «corpo piloto» de Tracy, considerámos como escala de referência para o desenvolvimento do modelo de estudo, o corpo de 12 pt.
184 Escala
9.7 Serif ou Sans Serif
De acordo com a investigação científica, não há um consenso sobre se a letra com serifa é mais legível que a letra sem serifa. Segundo a análise epistemológica efectuada por Lund (1999) a 28 investigações sobre legibilidade (de um universo de mais de 72 investigações), demonstrou que a maioria dos estudos efectuados careceram de validade interna, devido a metodologias ou estímulos inadequados que revelaram por vezes o desconhecimento dos investigadores na área da tipografia. Devido à falta de detalhe da parafóvea e à sua importância na leitura, o designer Gerard Unger, suportado pela investigação e o método operacional desenvolvido por Van Rossum (1997), defende que as serifas nos ascendentes e descendentes das letras podem melhorar o desempenho na leitura. Adrian Frutiger, considera que as serifas enfatizam as terminações das hastes, argumentando que a percepção de uma linha sem remates é incompleta e infinita. A ideia de que a serifa reafirma a entidade individual do carácter é uma noção partilhada por outros designers. Fred Smeidjers suspeita que uma eventual função da serifa é reduzir a ambiguidade entre áreas interiores e exteriores às letras com aberturas, como por exemplo o c ou o z. A subjectividade da contraforma destes caracteres desafia a regra de ouro do espacejamento, que afirma que o espaço entre caracteres deve partilhar do mesmo espaço óptico Figura 68 Função da serifa. A área assinalada a tracejado das suas contraformas. Deste modo, a serifa permite ao representa a área de dupla leitor, reduzir a fronteira subjectiva de áreas de dupla função (Smeijers, 1996, p. 31) função – de espacejamento ou contraforma [figura 68]. Em 1973, John Harris com o objectivo de determinar quais as componentes da letra que contribuem para a legibilidade, analisou a confusão de letras individuais, concluindo que, as serifas de letras com hastes adjacentes (h,n,u) aumentam a incerteza na identificação e por conseguinte a probabilidade de confusões entre b e h ou n e u. No entanto, concluiu que serifas em letras com hastes isoladas são benéficas.
185 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
De acordo com Ruari McLean (1980), as serifas criam uma ligação entre letras contribuindo para formar palavras. Esta visão, vai ao encontro da lei de proximidade da psicologia da forma (Gestalt), segundo a qual, elementos próximos tendem a agrupar-se. Para o designer, a serifa cria simultaneamente um espaço fino entre as hastes principais das letras facilitando o reconhecimento e a legibilidade. Suspeitamos, que esta necessidade de mais espaço no espacejamento da letra serifada pode ter, à luz de investigações recentes sobre o efeito de crowding (Pelli et al., 2007), um papel igualmente importante na
Figura 69 Modelo de estudo: redução do fenómeno, nomeadamente nas letras no interior da duas versões do carácter m, com e sem serifa. palavra, onde o fenómeno é maior (Levi, 2008; White, Johnson, Liversedge, & Rayner, 2008). Assim, apesar da proximidade das serifas, um espaço entre o cerne dos caracteres, de maior dimensão, interfere provavelmente menos com o espaço crítico dos caracteres, dentro do qual o efeito de crowding ocorre. Por outro lado, os recentes estudos de Fiset et al. (2009; 2008) colocam as terminações – uma classe de componentes nunca antes mencionada na literatura anterior – como a classe de componentes da letra mais importante no seu reconhecimento, pelo que, consideramos pertinente basearmos o modelo de estudo na serifa, não descurando porém a possibilidade de, em sequências de letras consideradas críticas (ver capitulo 10), a necessidade de simplificação de caracteres, como por exemplo o m, passe pela eliminação das mesmas [figura 69].
186 Escala
Referências bibliográficas
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187 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
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188 Introdução
Capítulo 10 Legibilidade da letra e sequências de letras no Português
10.1 Legibilidade relativa das letras isoladas
No séc. XIX, durante algum tempo persistiu a ideia de que as formas rectilíneas e angulosas da maiúscula romana concediam- lhe a distinção necessária à fácil descodificação textual, sendo considerada um paradigma da legibilidade tipográfica. Porém, tal visão baseada na percepção das formas isoladas, descurava a letra no contexto da palavra. Se olharmos à nossa volta, rapidamente nos apercebemos de que jornais, revistas e livros, à excepção de alguns títulos, optam pela forma minúscula para compor manchas de texto. Segundo os defensores do modelo de reconhecimento do contorno da palavra, tal facto deve-se à forma da minúscula que, com os seus ascendentes e descendentes, produz contornos de palavras característicos, facilitando a leitura por unidades de palavras (Tinker 1969). Os estudos revelavam ainda, que uma superfície composta pelo mesmo tipo de letra com o mesmo corpo em maiúsculas, é cerca de 35% maior do que uma composta por minúsculas, sendo o crescimento da área impressa acompanhado pelo aumento do número de fixações durante a leitura. Também Tinker e Paterson (Tinker 1969, p. 60) demonstraram, por meio de técnicas de registo dos movimentos oculares, que em textos compostos totalmente por maiúsculas, apesar da duração das pausas serem menores, a frequência das fixações e o tempo de percepção era significativamente maior. Contudo, a evidência da legibilidade das letras minúsculas no contexto da palavra, comparativamente às letras maiúsculas, é refutada pelos defensores do modelo de reconhecimento paralelo da letra. Kevin Larson (2004) argumenta que o fenómeno é meramente um efeito da prática e a sua explicação
189 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
reside no facto dos leitores estarem mais habituados a ler grandes porções de texto em letras minúsculas do que em letras maiúsculas. Neste contexto, a performance dos leitores aumenta, para taxas eventualmente próximas das da leitura em minúsculas, quando confrontados com quantidades consideráveis de texto composto em maiúsculas. Segundo Larson, de acordo com as investigações de Kolers & Perkins (Larson 2004), mesmo a descodificação de texto orientado «em espelho», aumenta rapidamente com a prática. A primeira investigação científica sobre a legibilidade individual das letras foi publicada em 1885, desde então e até à data de 1938, pelo menos dez estudos sobre a legibilidade individual relativa das letras tinham sido publicados. De acordo com Tinker (1969), a existência de resultados pouco consensuais entre os estudos publicados, deveram-se a diferenças nos métodos aplicados e nos tipos de letra utilizados. Segundo a sua análise, entre os vários estudos, as letras maiúsculas A e L, eram consistentemente legíveis, ao passo que as letras B, G e Q eram consistentemente difíceis de descodificar. Conforme o autor, muitas letras maiúsculas possuíam fraca legibilidade relativa, uma vez que eram frequentemente confundidas com outras letras — o B era frequentemente confundido com R, o G com o C, o Q com o O e o M com o W. Da análise das sete investigações realizadas entre 1885 e 1928, sobre a legibilidade relativa das letras minúsculas, Tinker sintetizou, dispondo por ordem decrescente de legibilidade os seguintes resultados: k d q b p m w f h j y r t x v z c o a u g e i n s l . A análise da conformidade dos resultados das sete investigações demonstrou a seguinte tendência: d, m, p, q, w, como letras de alta legibilidade; c, e, i, n, l, como letras de fraca legibilidade; j, r, v, x, y, como letras de legibilidade média. Entre os estudos, a análise de vários relatórios demonstrou uma tendência para que as letras consideradas de fraca legibilidade sejam confundidas com outras letras — o c com o e, o i com o j, o n com o a e o l com o j.
190 Legibilidade da letra e sequências de letras no Português
O estudo epistemológico de Lund (1999) acerca da história da investigação sobre legibilidade revelou que entre 1896 e 1997, foram realizados mais de 72 estudos sobre a legibilidade relativa das letras. Concentrando-se sobre a manipulação dos estímulos tipográficos aplicada à investigação, Lund avaliou sob o ponto de vista da validade interna – condição necessária à investigação científica –, 28 investigações, concluindo que, de um modo geral, os resultados obtidos entre as investigações mais antigas e as investigações mais recentes, não produziram um aumento significativo de conhecimento. Segundo o investigador, de acordo com alguns arguentes, não estamos muito longe do que estávamos em 1886. Embora o número de investigações sobre o assunto seja vasto, as diferentes abordagens racionais e métodos operacionais aplicados foram incapazes de clarificar teorias. De acordo com o investigador, a falta de validade interna das investigações sobre a legibilidade deve-se essencialmente à manipulação inadequada dos estímulos tipográficos apresentados, um claro reflexo do desconhecimento da ciência no domínio da tipografia. Contudo, nem toda a investigação foi infrutífera. Embora com alguns defeitos e não obstante o contexto histórico de uma época, marcada pelo positivismo das ciências sociais, Lund considera as investigações de Tinker e Paterson investigações moderadas, reconhecendo o seu esforço e contributo para a criação de uma base científica para o Design Tipográfico. A partir de uma revisão do trabalho de Tinker (1969), Sofie Beier (2009) estendeu e sintetizou os resultados de vários estudos, publicados entre 1888 e 1984. A análise dos resultados demonstrou que diferentes tipos de letra produzem diferentes erros de identificação. À semelhança de Tinker (1969), Beier considera que a existência de resultados pouco consensuais entre os estudos, deve-se a diferenças nos tipos de letra utilizados. Nesse sentido, Beier reporta-nos o caso do estudo de Bouma (1971). Segundo a investigadora, os erros de reconhecimento do tipo de letra Courier dificilmente podem ser extrapolados para outros tipos de letra. Isto porque se trata de um tipo
191 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
monoespaçado que, ao contrário dos restantes tipos de letra, onde a largura dos caracteres varia proporcionalmente com a forma, o formato peculiar dos caracteres do tipo Courier está circunscrito ao mesmo espaço, comum a todos caracteres. Este espaço implica que caracteres estreitos, como por exemplo o i, sejam estendidos com o recurso a serifas largas evitando contraformas exageradas, e caracteres largos, como por exemplo o m, sejam forçosamente condensados. Para esta investigadora, tais especificidades, intrínsecas ao tipo, poderão influenciar os resultados dos testes de legibilidade na medida em que carecem de validade externa.
Figura 70 Erros Sanford Bouma Tinker Sanford Geyer Bouma Dockeray de leitura mais (1888) (1971) (1928) (1888) (1977) (1971) (1910) Estudos Estudos frequentes na caixa baixa (Beier, 2012). Distância Distância Curta Curta Curta Curta Visão Exposição Exposição Exposição Exposição Parafoveal Métodos
Old Style Courier Didone Old Style Tactype Courier Old Style
Tipos Roman (baixo Roman Futura Roman contraste)
y p l i h b m w e o l i a n u s i l g q j l j l f l s a b h w v m n b h l i b h g q c e o Erros de leitura Erros h b w v f t r f e a c e e c o g s m w e o t f h b n i l b h f l t i b h i l c e i l c r n m g s p r c e e c l j z x z a h b k n a h b i l y v t l e a i j l t h k b h i j i j f j c o j I l t i r f m n o e t i k h l j t f e c z i n a t i p n s e n m u l i t i u a b h a o z e o n f r g v l j i t o a h b p m l j o n q d e c s n k b q o k x c o w u f i y v x a r f t c e s e y v t l l i r f s g
o c s o k h k h f r r t t f v r k h v y v w o e z r u n q g z r m w j i q g o e v y y r y r p b w a j l u n w v j l y p x z y p z r t i x y v m u f t f l z x c i i l y v c o a d w v q o l j e m z x
192 Legibilidade da letra e sequências de letras no Português
Contudo, não obstante os diferentes métodos e tipos de letra utilizados, a análise dos dados demonstrou a existência de um padrão de erros de leitura recorrentes, incidindo principalmente em dois grupos de caracteres com altura de x [figura 70]. O grupo
Figura 71 Erros Townsend Banister Tinker Loomis Philips et al. Van der Fisher et al. de leitura mais condition 1 Table II (1928) (1982) (1983) Heijden Table I Estudos Estudos (1971) (1927) (1984) (1969) frequentes na caixa alta, ordenados de Curta Curta Curta Indefinição Distância Curta Curta forma decrescente Exposição Exposição Exposição por difusão Exposição Exposição
(Beier, 2012). Métodos
Sans serif Sans serif Didone Helvetica Helvetica Sans serif Futura
Tipos Green’s (baixo Extra Light Medium type contraste)
Q O Q G Q O Q O Y T Q O T I B R V Y P F M U M W X Y Q O F T Q O H B Q G F T S G J I Erros de leitura Erros T I G C F P H N H M F P X K J I M N R B Y V R A E F F I H N Y V C G P F B P Q G D O L I O D X N F P K X V Y L I D O R N N S V Y W M K X V Y G O W N K R G O G Q T I K N O G C G D B B D Y V O Q C O U H T I N X C G E C W K F P Q G H N Y V M W B R O G I T E L X K R H E C H W M H S B I L K N L I D O H N B G F T O Q W M O Q Y F Q O L I G O M H H M T I Y T Z J R P R K A K F P Y X G Q X A W R U O X K K R E F O Q K A N K P I G H B D E L R N Q G W X C G R H Q D U I M H D P O C E I P F X N U L B S O D O D E L F I C O G C W M P F I T H N I T D O G O S B T I B R I J V Y K L F I R H Z I W M K R W H B N H U X K E J P R L T I J D G H R Z J E K B S E F G C P F J I B O X K X K Q G B N T Y K X N M P F M N C L H M O M Q D B N B R B R G N W N M N T F S R D R U W J T W M Q C K R I J
193 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
formado pelo conjunto e, c, a, s, n, u, o e o grupo formado pelo conjunto de letras estreitas i, j, l, t, f. Entre as letras maiúsculas verificaram-se igualmente erros de confusão, nomeadamente entre as letras de formas curvas O, Q, D, C, G; formas diagonais: V, Y, W, M, K, X; formas com hastes verticais: T, I, J, L; formas com diversos traços verticais e horizontais como F, B, P, R, T, H; e formas com duas hastes verticais H, N, M [figura 71]. De acordo com os dados apresentados, perguntamo-nos até que ponto tais confusões são importantes no seio de uma Língua? Como já foi referido, o reconhecimento da palavra envolve competição entre vários níveis de processamento. Os estudos demonstram que palavras semelhantes competem entre si (McClelland & Rumelhart, 1981). O número, e especialmente a frequência, relativa a palavras «vizinhas»69, são aspectos fundamentais no tempo de reconhecimento da palavra. Segundo Dehaene (2009), de acordo com Ludovic Ferrand, por vezes o número de vizinhos ortográficos ajuda, i.e., quanto maior o número de vizinhos de uma palavra mais facilmente esta é reconhecida como válida no léxico de uma Língua e mais eficiente a sua codificação por via fonológica ou visual. No entanto, demasiados vizinhos podem ter um efeito adverso e actuar como agentes perturbadores, uma vez que a descodificação inequívoca de uma palavra implica seleccioná- la entre palavras concorrentes, ou seja, entre os seus vizinhos ortográficos. Caso estes sejam mais frequentes e possuam um melhor desempenho ao nível lexical, o tempo do reconhecimento da palavra aumenta consideravelmente. Portanto, se confusões recorrentes entre caracteres, suscitam equívocos (visuais) entre vizinhos ortográficos no Português, seria de esperar uma diminuição do desempenho do leitor e uma maior ocorrência de erros de leitura. Tal análise implicaria contudo, um cruzamento de estudos conclusivos sobre a legibilidade relativa das letras e o denominado efeito de vizinhança
69 Palavras com todas as letras iguais à excepção de uma. Por exemplo: pato, rato, fato, etc.
194 Legibilidade da letra e sequências de letras no Português
ortográfica70. Estudos esses, cuja natureza interdisciplinar, ultrapassa o domínio técnico da presente investigação. De modo a contornar os problemas de validação interna decorrentes de uma incorrecta manipulação dos estímulos, verificada em estudos anteriores (Lund, 1999), Beier (2009) criou três tipos de letra de teste com diferenças paramétricas entre si, conforme a função a que se destinavam – sinalética, texto corrido ou pequenos parágrafos. Para cada tipo de letra, a investigadora criou variações de letras consideradas críticas do ponto de vista da legibilidade relativa, confrontando as variações dentro de um mesmo tipo de letra, com o objectivo de localizar qual ou quais as características responsáveis pelo melhor desempenho na identificação das letras que permitissem uma validação externa dos resultados. Os testes realizados incidiram sobre os métodos de curta exposição na visão parafoveal e limite de visibilidade à distância. Os resultados demonstraram que: a visibilidade de tipos de letra para visionamento à distância parecem beneficiar do uso de serifas no topo da haste da letra i; a espinha do s e a parte central do arco da letra a de imprensa beneficiam de um arco mais curvo do que diagonal; a visibilidade de versões não familiares das letras a e s, com ascendentes e descendentes, é igual à das suas versões familiares; a visibilidade do a manuscrito, comparativamente ao a de imprensa é menor; a caixa alta das letras n e t com altura de x é visivelmente idêntica, na parafóvea, às suas respectivas versões em caixa baixa; a barra da letra e deve ser colocada sobre o centro visual favorecendo a dimensão da sua contraforma; na visão parafoveal, versões com contraformas fechadas da letra c são igualmente visíveis em versões com contraformas abertas; um terminal em forma de gota diminui a visibilidade à distância da letra c; à excepção da letra f, caracteres estreitos como o i , j, l e t beneficiam de proporções mais largas.
70 Efeito que palavras similares, em termos ortográficos, desencadeiam no processo de reconhecimento de um estímulo-alvo (Reis Justi & Pinheiro, 2007).
195 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
Figura 73 Beier (2009) recomenda que, de um modo geral, as letras estreitas beneficiem de proporções largas. Os estudos de Beier & Larson (2010), em conformidade com os de Harris (1973), demonstraram que nos testes de visibilidade à distância, a serifa no topo do i e do j melhoravam a legibilidade. Os estudos demonstraram igualmente que, o posicionamento do ponto do i afastado da sua haste, diminuía a probabilidade de confusão com a letra l. Como se pode observar no modelo, seguindo as recomendações dos investigadores, o tail da letra j foi alargado. Esta opção que comprometeria a composição de sequências de letras, como por exemplo gj – pela colisão dos seus descendentes –, frequentes nas línguas escandinavas, não é um problema para as sequências da Língua Portuguesa. Embora a Língua Portuguesa não apresente esta sequência, a implementação de um tipo de letra comercial, deverá ter em conta soluções específicas de contexto.
Figura 72 Modelo de estudo: contraformas das letras c e e. As contraformas abertas das letras c e e seguem as recomendações dos estudos de Harris (1973) sobre a legibilidade dos tipos de letras Gill Sans Medium, oce oc Univers Medium e Baskerville 169. Segundo o investigador as 10.2 Aparência visual da Língua Portuguesa contraformas abertas do c e e evitam confusões com as letras o e a. Apesar das reservas assinaladas sobre a investigação empírica conduzida pela psicologia, de que forma estudos sobre a legibilidade relativa das letras e o conhecimento especulativo do desenho de tipos de letra podem servir de enquadramento a um ensaio prático que reflicta sobre a legibilidade do Português? Responder a esta questão obriga-nos a ponderar sobre uma questão anterior, o que é que determina a legibilidade visual de uma Língua? No fundo, esta é uma questão central da presente investigação, que numa tentativa de a desmontar, nos leva a uma pergunta bem mais simples, o que é que determina a aparência visual de uma Língua? Parafraseando Smeijers «Letter frequency and above all letter combination are the characteristics that determine the look
196 Legibilidade da letra e sequências de letras no Português
Figura 74 A 13.689 % of languange». Neste sentido, de modo a caracterizar o nosso Frequência E 11.948 % objecto de estudo, desenvolvemos uma pequena aplicação de um carácter O 10.192 % na Língua S 8.019 % informática – n-grams –, com o objectivo de analisar a ocorrência Portuguesa. R 6.692 % de caracteres e sequências de caracteres em textos. Numa fase I 5.864 % inicial, analisámos as ocorrências de caracteres a 10 obras D 5.236 % N 5.176 % literárias de 10 escritores contemporâneos. Por cada obra foi M 4.689 % definida uma amostra com 100 000 caracteres, incidindo sobre T 4.303 % U 4.179 % textos em prosa, publicados nos últimos 30 anos (1982 –2012). C 3.319 % A tabela da fig. 74 apresenta, por ordem decrescente, a taxa de L 2.820 % frequência para cada carácter, demonstrando que 50% do total P 2.585 % V 1.665 % de ocorrências da Língua Portuguesa, num total de 637 007, H 1.280 % concentram-se em apenas 5 letras: a, e, o, s, r 71 [figura 75]. Q 1.188 % G 1.179 % Estes dados, aplicados à metodologia projectual, são proveitosos B 1.019 % F 0.981 % Ã 0.733 % Espinha curva Z 0.454 % Á 0.449 % Ç 0.413 % É 0.374 % J 0.286 % Í 0.257 % X 0.237 % 50% Ó 0.227 % Ê 0.144 % À 0.143 % Ú 0.083 % Figura 75 Modelo de estudo: as cinco letras mais frequentes no português. Os estudos Õ 0.065 % realizados por Sofie Beier através do método de curta exposição, concluíram que a letraa, Â 0.048 % de dupla construção (two storey), demonstra melhor desempenho que o a manuscrito (one Ô 0.019 % storey). O método de limiar de visibilidade à distância demonstrou que a letra beneficiaria de uma «barriga» mais curva do que diagonal – possivelmente porque esta é uma característica È 0.001 % que a distancia da espinha do s, evitando eventuais confusões com este. De acordo com a investigadora, este facto parece ser mais importante do que possuir contraformas abertas (Beier & Larson, 2010; Beier, 2009). Walter Tracy (1987) argumenta que, apesar da maior contraforma proporcionada pela barra diagonal, a barra do e deve ser horizontal de modo a não interferir no ritmo da leitura, possibilitando assim, uma maior conformidade entre as letras. A investigação de Fox, Chaparro, & Merkle (2007) demonstrou que a barra horizontal do e, quando elevada, leva a mais erros de leitura do que a barra próximo do centro visual.
71 Caracteres correspondentes a 50% do total de ocorrências.
197 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
na medida que permitem ao designer estabelecer prioridades, enfatizando aspectos de ordem estética ou funcional de um subconjunto de caracteres, conforme os objectivos projectuais. Portanto, dado o objectivo da presente investigação, enquanto os recentes estudos na área das ciências cognitivas, bem como os estudos empíricos sobre a legibilidade relativa das letras e o conhecimento informal, proporcionado pelo design de tipografia, contribuem para o enquadramento geral da investigação, os dados decorrentes da análise de ocorrências servem como um filtro operacional 72 na construção do modelo de estudo.
10.2.1 Análise de trigramas
Apesar da frequência dos caracteres caracterizar, em parte, a aparência visual da Língua, definindo de modo faccioso o modus operandi para a construção do modelo de estudo, informação acerca da combinação das letras na Língua é essencial, na medida em que, não só caracteriza a aparência visual da Língua como, à luz da recente investigação científica, acarreta outras questões. Do ponto de vista da percepção da forma da letra, quais as implicações que a interacção entre letras tem no contexto das sequências válidas do Português? Sabendo de antemão que a leitura é limitada pelo efeito de crowding (Pelli & Tillman, 2008; Pelli et al., 2007) e tendo como base os estudos de Bernard & Chung (2011), tentámos identificar na Língua Portuguesa os trigramas que, de acordo com os princípios de semelhança e complexidade estabelecidos no capítulo 5, seriam críticos na identificação de uma letra alvo entre duas letras adjacentes. Partimos do pressuposto que o resultado dessa análise nos conduziria na identificação de um conjunto de caracteres que, de acordo com factores contextuais, justificaria uma intervenção do ponto de vista do desenho, contribuindo para um melhor desempenho do leitor.
72 Filtro visual que pode constituir uma ferramenta metodológica no desenho de tipos de letra.
198 Legibilidade da letra e sequências de letras no Português
a 140 Figura 76 10.2.2 Metodologia de análise de complexidade alvo-flanco b 149 Complexidade c 95 espacial Considerando que a familiaridade das formas do tipo de letra do tipo Times d 161 e 121 Times não se afasta muito dos seus arquétipos humanistas73, f 137 g 192 i.e., da forma maiúscula da letra romana do período Imperial h 165 – capital monumentalis – e da forma minúscula da scriptura i 85 j 105 humanística do séc. XV e XVI e considerando esta, um dos k 173 requisitos para a legibilidade e construção do modelo de estudo, l 90 m 222 tomámos como base os dados da complexidade espacial74 do n 143 tipo Times calculados por Bernard & Chung (2011) [figura 76]. o 108 p 165 Em seguida, com o recurso à aplicação n-grams analisámos a q 157 ocorrência de trigramas nas dez obras literárias acima referidas. r 91 s 109 A análise textual revelou um total de 373.000 trigramas, pelo t 93 que foi necessário compreender o comportamento da evolução u 131 v 109 das frequências (ocorrências) de modo a seleccionarmos uma w 195 amostra representativa, e simultaneamente, humanamente x 141 y 133 possível de operar. Como demonstrou o gráfico da figura 42, z 129 a evolução é uma curva exponencial, um resultado expectável , 35 ^ 70 compatível com a lei de Zipf (1949) já mencionada, permitindo que uma pequena amostra, superior a 100 ocorrências (>0.1%), fosse altamente representativa dos trigramas que ocorrem na Língua Portuguesa, perfazendo 82% do total de ocorrências.
73 O tipo Times é uma versão da linotype do tipo Times New Roman da Monotype. As diferenças entre as duas versões são subtis. Apesar de ser considerada uma letra neoclássica, a maior altura de x e as proporções ligeiramente condensadas do tipo Times New Roman, desenhado por Victor Lardent, sob supervisão de Stanley Morrisson para o jornal britânico Times, são o resultado de um compromisso entre legibilidade e economia (papel) que não compromete a familiaridade do tipo de letra. Por esta razão, baseamo-nos na medida da sua complexidade espacial uma vez que esta assenta no cálculo do perímetro do esqueleto morfológico da letra. 74 A tabela de complexidade espacial para o tipo de letra Times New Roman exclui alguns sinais diacríticos utilizados na Língua Portuguesa. Contudo, com base na complexidade espacial de símbolos, como o acento circunflexo e o travessão ene (m/2), deduzimos a complexidade espacial do acento agudo, grave e til. Note-se que, no desenho de tipos de letra, sinais diacríticos como o acento circunflexo são desenhados com base na sobreposição dos acentos grave e agudo (Cheng, 2006). Por outro lado, sinais como o til, são desenhados com base na largura da letra n, pelo que consideramos que o travessão ene constitui um bom indicador do perímetro deste sinal. Dado que a complexidade espacial foi baseada no perímetro morfológico da letra, calculamos a complexidade de caracteres diacríticos como á, somando a complexidade do carácter a à complexidade estimada do acento agudo.
199 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
De modo a identificar quais as sequências onde a identificação de uma letra central, em função da complexidade das letras vizinhas, é crítica, aplicamos a metodologia utilizada por Bernard & Chung para a amostra previamente definida. Assim, uma vez que a complexidade espacial da letra foi calculada com base no perímetro do esqueleto da letra, somamos a complexidade espacial individual dos dois flancos para cada trigrama da amostra. A soma das complexidades espaciais (C) revelou um intervalo compreendido entre 170(Cfmix) e 444(Cfmax), pelo que, consideramos como sequências complexas, todas as complexidades flanco superiores a 66,6% do intervalo ∆Cf (∆Cf = Cfmax − Cfmin). Considerando que a taxa de erro ao identificar um carácter alvo, aumenta mais rápido para caracteres alvo de baixa complexidade do que para caracteres de alta complexidade espacial, é expectável que letras de baixa complexidade como c, i, r, t e l estejam mais susceptíveis a caracteres flanco mais complexos como o m ou o g. Deste modo, para definir uma amostra de letras alvo com menor complexidade espacial consideramos o conjunto abrangido por 33,3% do intervalo de complexidade espacial, compreendido entre 85 e 222 para as letras minúsculas. O cruzamento de dados provenientes da amostra definida para as letras flanco de maior complexidade com a amostra definida pelas letras alvo com menor complexidade, identificou o conjunto de trigramas da Língua Portuguesa, onde a identificação da letra central é mais difícil de acordo com o efeito de complexidade observado por Bernard & Chung (2011) [figura 77]. Consideramos que este resultado, embora baseado na complexidade espacial do tipo de letra Times, pode ser extrapolado para letras cuja familiaridade esteja de acordo com os critérios inicialmente estipulados. O facto da complexidade espacial estar aqui baseada no perímetro do esqueleto morfológico da letra, permite ao designer comparar intuitivamente as formas das letras, uma vez que se trata de uma medida independente do peso destas, que mantém uma co-relação empírica com a complexidade da forma [figura 24].
200 Legibilidade da letra e sequências de letras no Português
Figura 77 Trigramas, Trigramas críticos da Língua Portuguesa (amostra) da amostra, críticos Complexidade alvo-flanco da Língua Portuguesa (complexidade alvo-flanco). men alm hom mon mim min gem bem mod med meu uem heg meç nom nem mem dem mig fim
10.2.3 Metodologia de análise de semelhança alvo-flanco
De acordo com os estudos, a taxa de erro na identificação de uma letra alvo aumenta com a semelhança entre alvo e flancos. Deste modo, com base na matriz psicométrica da figura 64, para o tipo Times, calculámos na amostra definida anteriormente, quais os trigramas frequentes na Língua Portuguesa onde a probabilidade de confusão entre uma letra alvo e letras flanco é maior. Partindo da hipótese do estudo de Bernard & Chung (2011), em particular, que o efeito de semelhança alvo–flanco está directamente relacionado com o número de componentes partilhado entre eles – sendo este de natureza aditivo –, somámos a probabilidade da letra alvo se confundir com o flanco esquerdo à probabilidade de se confundir com o flanco direito para cada trigrama válido no Português (da amostra). Deste modo, considerámos representativos para o desenvolvimento do modelo, todos os trigramas com o valor de semelhança alvo–flanco superior a 15. Por fim, entre as sequências consideradas críticas do ponto de vista da semelhança, analisámos, qual a contribuição do(s) flanco(s) para uma maior probabilidade de confusão entre alvo–flanco [figura 78].
201 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
Figura 78 Trigramas, da amostra, Trigramas críticos da Língua Portuguesa Digramas que mais contribuem críticos da Língua Portuguesa (amostra) Semelhança alvo-flanco para o efeito de semelhança (semelhança alvo –flanco). alvo-flanco
des sas gas ce
das ilh ses as
mas uas sad ce
ras sab nun cs
cas has ect co
tas alh ace un
olh nce vas lh
ece sco sce nh
eci sal ças if
nas são unh il
ias san sav es
pas ulh rce
elh eça ech
las fil rás
sar eco sac
10.2.4 Análise das propostas desenvolvidas
Uma vez identificado o conjunto de sequências críticas, na expectativa de reduzir o efeito de crowding nas sequências em causa, desenvolvemos um conjunto de caracteres com base em critérios de simplificação/complexidade ou distinguibilidade da forma, de acordo com os princípios de interacção de complexidade e semelhança alvo–flanco estabelecidos por Bernard & Chung (2011). Neste ponto, procedemos ao teste e à avaliação das várias opções desenvolvidas.
10.2.4.1 Metodologia
Com base nas sequências críticas identificadas e nos caracteres de contexto (contextual alternates) desenvolvidos, procedemos
202 Legibilidade da letra e sequências de letras no Português
a um estudo de identificação de letras sobre o método da curta exposição. Deste modo, foram sujeitos ao estudo 24 indivíduos, leitores nativos e fluentes de português, com uma acuidade visual normal ou corrigida, com idades compreendidas entre os 19 e os 42 anos. Nenhum dos participantes tinha formação nas áreas do Design Gráfico. O estudo foi produzido com a aplicação Psychopy2 (Peirce, 2007; 2008) e apresentado num computador iMac com ecrã LCD de 27 polegadas, com uma resolução de 2560 x1440 px e uma taxa de 60 fps (frames/segundo). O contraste do ecrã foi colocado no seu valor máximo e, de modo a reduzir a fadiga ocular, os estímulos a preto foram apresentados sobre fundo de cor cinza RGB [0.686,0.686,0.686]75. Cada estímulo consistia num trigrama considerado crítico do ponto de vista da semelhança e complexidade (figuras 79 e 80), tendo sido composto com espacejamento proporcional. Conforme o trio de letras, foram apresentadas uma ou mais versões alternativas de carácter(s) flanco e/ou alvo. A escala do trigrama apresentado no ecrã teve como base a leitura de um texto, em papel, composto com corpo de 12 pt e visionado a uma distância de 400 mm do leitor, correspondendo a um estímulo na retina de cerca 0.6°. O mesmo estímulo em graus foi apresentado no ecrã a uma distância de 600 mm do observador. Para assegurar que o estímulo recaísse sobre a visão parafoveal, cada trio de letras foi apresentado à direita, tangencialmente ao ponto de fixação, de modo que a excentricidade da letra central estivesse situada a 4° do ponto de fixação. Cada estímulo foi exposto, aleatoriamente, com uma duração de 150 ms, seguindo- se de uma pós-imagem de 150 ms. Cada observador foi exposto três vezes às mesmas sequências, perfazendo um total de 115 × 3 estímulos, com uma pausa entre cada sessão.
75 A aplicação PsychoPy tem a sua origem no campo das ciências da visão, razão pela qual, ao contrário da habitual escala RGB com valores entre 0—255 (8 bits), a escala utilizada varia entre −1 e 1. Na ciência, as cores do ecrã são habitualmente expressas em função do desvio de cinzento [0,0,0] (valor de luminância intermédio). Assim o valor de [1,1,1] corresponde ao branco e [-1,-1,-1] ao preto.
203 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
Antes de iniciar o teste, cada participante tomou contacto com todos os caracteres e versões alternativas desenvolvidas no âmbito do modelo de estudo. De seguida, foi-lhe pedido que fixasse um pequeno ponto vermelho no ecrã e, sem mover os olhos do ponto, identificasse a letra central (alvo) de cada triplo de letras. O início do estimulo bem como o tempo de resposta era controlado pelo observador. Assim, ao fixar o ponto no ecrã, o observador desencadeava o estímulo, pressionando a tecla
10.2.4.2 Resultados
Após a eliminação das respostas nulas, as respostas dos participantes foram medidas em função do número de respostas correctas ou incorrectas para cada trio de letras. De seguida, para as várias versões (categorias) de cada trio de letras, foi efectuado um teste qui quadrado (X 2) sobre o total de respostas certas e erradas. Para alguns casos, sempre que o número de sequências em teste fosse maior do que duas, aplicámos, de modo a obter mais dados, o teste X 2 em combinações duas a duas. Assim, percebíamos se o grau de significância de uma dada alteração, provinha da mudança de uma letra flanco ou de duas letras ou, no caso de existir mais de uma proposta de desenho para a mesma letra, perceber qual o grau de significância entre propostas. De seguida apresentamos as tabelas com os respectivos resultados.
´
204 Legibilidade da letra e sequências de letras no Português
Trigramas MeN men Men Figura 79 Resultados da identificação de letras Teste Qui quadrado X 2 (2) = 3,940; P > 0.05 (complexidade alvo–flanco). Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 77.27 87.10 89.06
Trigramas MiN Min min
Teste Qui quadrado X 2 (2) = 0,012; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 92.42 91.94 92.31
Trigramas MeU Meu meu
Teste Qui quadrado X 2 (2) = 2,501; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 73.33 82.54 83.87
Trigramas nem neM NeM
Teste Qui quadrado X 2 (2) = 1,834; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 76.67 77.05 67.69
Trigramas alm alM AlM
Teste Qui quadrado X 2 (2) = 0,188; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 66.67 64.62 68.18
Trigramas yeM geM GeM
Teste Qui quadrado X 2 (2) = 2,421; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 77.78 73.13 65.67
205 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
Trigramas uem UeM
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 0,286; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 67.69 63.64
Trigramas mem MeM
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 2,586; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 84.62 73.02
Trigramas hoM hom
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 0,129; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 63.08 66.13
Trigramas bem beM
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 0,135; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 87.30 85.07
Trigramas hey heg heG
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 1,206; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 77.78 73.85 69.23
Trigramas dem deM
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 3,416; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 75.38 87.88
206 Legibilidade da letra e sequências de letras no Português
Trigramas mon MoN
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 3,416; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 75.00 70.31
Trigramas mod Mod
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 0,097; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 57.58 54.84
Trigramas meç Meç
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 0,032; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 59.09 60.61
Trigramas miy mig MiG
Teste Qui quadrado X 2 (2) = 0,492; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 82.26 79.37 77.27
Trigramas mim MiM
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 3,949; P < 0.05 Significância estatística Significante
Respostas correctas (%) 77.78 90.63
Trigramas Med med
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 1,072; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 83.08 75.76
207 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
Trigramas nom NoM
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 0,663; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 72.31 78.46
Figura 80 Resultados Trigramas olh olJ olK oLH da identificação de letras (semelhança alvo–flanco). Teste Qui quadrado X 2 (3) = 2,583; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 83.08 72.727 80 81.818
Trigramas elh elJ elK eLH
Teste Qui quadrado X 2 (3) = 7,831; P < 0.05 Significância estatística Significante
Respostas correctas (%) 81.538 61.194 77.273 70.769
Trigramas ilh ilJ ilK iLH
Teste Qui quadrado X 2 (3) = 15,705; P <0.05 Significância estatística Significante
Respostas correctas (%) 77.612 53.731 77.273 55.224
Trigramas alh alJ alK aLH
Teste Qui quadrado X 2 (3) = 7,772; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 85.075 74.242 81.538 66.154
Trigramas alh aLH
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 6,431; P<0.05 Significância estatística Significante
Respostas correctas (%) 85.075 66.154
208 Legibilidade da letra e sequências de letras no Português
Trigramas ulh ulJ ulK uLH
Teste Qui quadrado X 2 (3) = 5,134; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 83.077 70.149 81.818 71.212
Trigramas nun NuN
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 0,534; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 62.687 68.75
Trigramas unh unJ unK unH
Teste Qui quadrado X 2 (3) = 9,041; P<0.05 Significância estatística Significante
Respostas correctas (%) 56.716 33.333 38.806 36.364
Trigramas ess eSs esS eT
Teste Qui quadrado X 2 (3) = 10,064; P<0.05 Significância estatística Significante
Respostas correctas (%) 83.333 88.060 83.582 67.692*
Trigramas sse Sse sSe Te
Teste Qui quadrado X 2 (3) = 8,893; P<0.05 Significância estatística Significante
Respostas correctas (%) 89.552 89.063 86.364 73.016*
Trigramas arr aRr arR aRR
Teste Qui quadrado X 2 (3) = 3,433; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 90.769 89.063 93.846 96.923
209 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
Trigramas orr oRr orR oRR
Teste Qui quadrado X 2 (3) = 1,095; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 86.154 80.303 84.615 85.938
Trigramas rri rRi Rri RRi
Teste Qui quadrado X 2 (3) = 2,170; P > 0.05 Significância estatística Não significante
Respostas correctas (%) 93.75 87.5 91.935 87.5
Figura 81 Resultados da Trigramas ado aDo identificação de letras (ascendentes curtos vs. ascendentes longos). Teste Qui quadrado X 2 (1) = 3,203; P > 0.05 Significância estatística Não Significante
Respostas correctas (%) 34.38 50.00
Trigramas ndo nDo
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 1,380; P > 0.05 Significância estatística Não Significante
Respostas correctas (%) 41.27 31.25
Trigramas ifi iFi
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 3,927; P<0.05 Significância estatística Significante
Respostas correctas (%) 71.21 54.55
Trigramas afi aFi
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 9,698; P<0.05 Significância estatística Significante
Respostas correctas (%) 92.42 71.43
210 Legibilidade da letra e sequências de letras no Português
Trigramas nha nHa
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 5,916; P<0.05 Significância estatística Significante
Respostas correctas (%) 83.33 64.52
Trigramas lhe LHe
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 0,173; P > 0.05 Significância estatística Não Significante
Respostas correctas (%) 75.38 78.46
Trigramas ela eLa
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 0,003; P > 0.05 Significância estatística Não Significante
Respostas correctas (%) 73.44 73.85
Trigramas ele eLe
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 2,667; P > 0.05 Significância estatística Não Significante
Respostas correctas (%) 81.25 68.75
Trigramas abe aBe
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 0,014; P > 0.05 Significância estatística Não Significante
Respostas correctas (%) 64.18 65.15
Trigramas obr oBr
Teste Qui quadrado X 2 (1) = 1,214; P > 0.05 Significância estatística Não Significante
Respostas correctas (%) 81.54 73.44
211 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
10.2.4.3 Discussão
10.2.4.3.1 Complexidade entre alvo e flanco
Os resultados do estudo permitiram concluir, que entre as sequências consideradas críticas do ponto de vista da complexidade alvo-flanco do português (amostra), apenas a sequência «mim» mostrou uma significância estatística (P< 0.05), confirmando a conclusão dos estudos de Bernard & Chung (2011), ou seja, que a identificação de uma letra alvo aumenta com a complexidade do alvo e que letras com menor complexidade são mais susceptíveis ao efeito da complexidade dos flancos do que letras com maior complexidade. Portanto num total de 64 estímulos, a letra i teve maior probabilidade de ser identificada (90.6%) na presença de caracteres m sem serifa, menos complexos, do que na presença de caracteres m com serifa (77,8%), mais complexos. Entre as várias interpretações possíveis, o facto do estudo não suportar totalmente os estudos de Bernard & Chung (2011) noutras sequências consideradas críticas do português pode dever-se, entre outros factores, ao facto de entre as formas do alfabeto minúsculo romano não existir letras minúsculas, cuja complexidade espacial exceda um limite que impeça a identificação do alvo. Note-se porém, que o estudo realizado restringiu-se apenas a sequências do alfabeto minúsculo.
10.2.4.3.2 Semelhança entre alvo e flanco
Identificados os pares de letras com maior peso na confusão de cada trigrama da tabela da figura 80, excluímos todas as sequências onde considerámos que a introdução de qualidades distintivas adicionais às implementadas – com base nos estudos de legibilidade relativa das letras – colocaria em causa a familiaridade dos caracteres em causa. Aos trigramas resultantes adicionamos os trigramas adicionais com as sequências
212 Legibilidade da letra e sequências de letras no Português
constituídas pelos dígrafos rr e ss do português (amostra). Em seguida, seleccionamos um conjunto de caracteres, desenvolvendo várias propostas com o objectivo de aumentar a distinção, e por conseguinte, a identificação da letra central de cada trigrama. Os estudos concluíram, que entre as várias versões apresentadas, na parafóvea, a probabilidade de identificar a letra central dos trios de letras elh, ilh, alh e unh, é maior para as versões familiares dos caracteres com ascendentes mais longos. As versões com pior desempenho foram a versão familiar com ascendentes mais curtos e a versão não familiar, onde o ascendente da letra h, se inclina para a direita. Este resultado, é consistente com a hipótese levantada no capítulo 6 e no artigo publicado, no âmbito da presente investigação, «O eixo da língua», porém, estudos adicionais terão que ser realizados uma vez que não sabemos se se trata de um resultado apenas aplicável às combinações referidas, e existentes no português, ou se pode ser generalizado para outras sequências ou mesmo outras línguas. Assim, considerámos pertinente analisar nas restantes sequências da amostra o mesmo teste, com o objectivo de perceber se o desempenho verificado pela maior dimensão dos ascendentes pode ser generalizada para outras sequências do português. Os resultados deste estudo são apresentados, posteriormente, na figura 81. Ainda no âmbito do estudo sobre a semelhança alvo-flanco, o resultado mais curioso foi o verificado para as sequências ess e sse. Nestas sequências, a significância encontrada é o resultado, não de versões resultantes de pequenas alterações operadas nos terminais da letra s (com serifa e sem serifa), nem da alternância sequencial alvo-flanco destas, mas do fraco desempenho da ligatura ss desenvolvida. Os maus resultados surpreenderam, na medida em que considerámos que o carácter distintivo do sinal poderia contribuir para a identificação da letra s na parafóvea dada a redundância da sequência de letras em questão constituir um único grafema. Não obstante, todos os participantes do estudo tomarem contacto prévio com os caracteres desenvolvidos, tal observação
213 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
poderia ser interpretada como o resultado do não reconhecimento de um carácter pouco familiar. Todavia, alguns comentários proferidos pelos participantes ao longo do estudo, suscitaram algumas dúvidas quanto às causas deste resultado constituírem um mero efeito de não familiaridade. Alguns sujeitos manifestaram que, apesar de identificarem facilmente o «símbolo estranho», consideravam-no um dos símbolos mais difíceis do estudo, porque tinham que «pensar para separar o s central dos dois ss». Estes comentários informais, levaram-nos a reconsiderar que o mau desempenho da ligatura não se deveria a efeitos adversos do crowding, ou à estranheza do símbolo, mas à natureza do estudo, que implicava separar uma unidade perceptiva. Perante a evidência de termos criado, inadvertidamente, um cluster visual, questionámos outros aspectos importantes na investigação que, contrariamente ao que possamos pensar, abrem novas perspectivas no estudo para a eficiência da legibilidade tipográfica do português, designadamente, a existência e a importância de clusters de letras na leitura. Um tema que abordaremos mais adiante no capítulo sobre ligaturas.
10.2.4.3.3 Ascendentes
Como referimos no ponto anterior, o desempenho verificado na identificação de letras alvo em trigramas parece beneficiar de versões familiares com ascendentes longos. Este resultado levou-nos a ponderar se é uma consequência das sequências em causa ou se é uma conclusão que pode ser extrapolada para outras sequências do português. Neste sentido, seleccionamos um subconjunto76 de trigramas, cuja letra central possuía um ascendente, e confrontámos duas versões da mesma letra, uma com ascendentes longos e outra com ascendentes curtos. Os resultados demonstraram que, de um modo geral, a
76 Para evitar uma repetição excessiva dos estímulos, o subconjunto de trigramas seleccionado teve como base os dois trigramas mais frequentes para cada letra com ascendentes da amostra.
214 Legibilidade da letra e sequências de letras no Português
identificação da letra beneficia de ascendentes mais longos, contudo, das sequências estudadas só foi encontrada significância estatística nas sequências ifi, afi77 ou nha. Os resultados revelaram ainda que, embora com um nível de significância ligeiramente menor, sequências como ado beneficiam de ascendentes mais curtos do que ascendentes longos. Com as devidas reservas, este resultado inesperado – não verificado para sequências como ndo – , merece um olhar atento, necessitando de estudos adicionais. Porém, ao verificar-se poderá colocar em causa a tradicional concepção da tipografia quanto à constância da altura dos ascendentes nas métricas verticais no seio de sequências específicas, contribuindo, eventualmente, para novos dados nas áreas da psicologia e das ciências da visão.
77 Note-se que a característica larga do gancho do f pode influenciar a validação externa dos resultados. Dados os resultados do ponto anterior, excluímos a ligatura fi.
215 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
Referências bibliográficas
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216 Legibilidade da letra e sequências de letras no Português
Efeito de Vizinhança Ortográfica no Português do Brasil: Acesso Lexical ou Processamento Estratégico? Interamerican Journal of Psychology, 40(3), 1–14. Tinker, M. (1969). The Legibility of Print (3nd ed.). Ames: The Iowa State University
217 Introdução
Capítulo 11 Ligaturas
De modo a melhorar a cor de um tipo de letra, os tipógrafos procuram eliminar possíveis inconsistências no espaço entre pares de letras, números e símbolos específicos. Este procedimento denominado de Kerning consiste em procurar e melhorar o espacejamento entre pares de letras que, pela sua forma, são consideradas combinações críticas. De um modo geral, o conjunto de caracteres mais problemático compreende os caracteres de formas diagonais e contraformas abertas: rt jf vwy LT JO VAWY 47 (Cheng, 2006). Assim, o tipógrafo necessita de reduzir o espaço em combinações tais como Ta ou Ve, e aumentá-lo para combinações como gj ou gg. Quando se trata de reduzir o espaço de combinações como Ve, é necessário ter atenção eventuais colisões com pares congéneres de caracteres com sinais diacríticos, pelo que, a quantidade de espaço reduzido de Vê é menor que a de Ve. Esta minúcia é especialmente importante para o Português, uma vez que de acordo com a nossa análise, entre o inglês, o francês e o Alemão, e a par do espanhol, o Português constitui a Língua com maior número de caracteres diacríticos. Segundo Bringhurst (2005), em Português, combinações como Tã, Pã, Vã, d’á, d’é, d’ó, d’ú, d’â, d’ê e d’ô requerem um cuidado especial. Adicionalmente ao kerning e, de forma a contornar a colisão das letras entre si em determinadas combinações, os tipógrafos recorreram à utilização de ligações entre dois e três caracteres. Assim, quando a forma de uma determinada letra, como por exemplo o f, se projecta para fora, invadindo a área da letra seguinte, o seu gancho colidirá, conforme a linguagem, com outras letras, tais como: f, i, l, b, h, j, e k. Inicialmente, a maioria dos tipos de letra foram desenhados para compor textos em latim pelo que são frequentes as ligaturas ff, fi, fl, ffi e ffl. Ao longo da história e à medida que
219 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
o invento da tipografia se disseminou pela Europa, novas ligaturas foram projectadas de modo a incorporarem novos regionalismos. Surgiram sequências, como por exemplo, as ligaturas escandinavas fj e ffi, ou ainda ligaturas lexicais como ß (ezsett) na Alemanha ou o œ na França. Actualmente, é comum encontrar em tipos para texto, cerca de dez a doze ligaturas: æ, œ, Æ, Œ, ß, fi, fl, ff, ffi, ffl, fj e ffj. Contudo, adicionalmente às ligaturas latinas e escandinavas, muitos tipos de letra em formato opentype, contemplam um conjunto de ligaturas discricionárias,
Figura 82 Exemplos de ou seja, um conjunto de ligaturas ornamentais ou arcaicas, ligaturas do tipo Poética (1992) de Robert SlimBach. como por exemplo, ct, sp, st, Th, ſh, ſi, ſl, ſk, ſſ, ſt, ſſi, ſſl, fffl, etc., com funções essencialmente maneiristas na composição de textos. Em alguns casos, o número de ligaturas arcaicas aumenta significativamente. O primeiro itálico de Francesco Griffo, influenciado pela escrita humanista informal de Niccolò Niccoli, provavelmente seguindo a escrita do copista Bartolommeo di Sanvito, possuía cerca de 65 ligaturas (Carter & Mosley, 2002). O tipo textura da bíblia de Guttemberg, de 42 linhas, tinha 36; a segunda Civilitè 78 de Robert Granjon, 45; e a poética de Robert Slimbach, 55 ligaturas [figura 82](Bringhurst, 2005). Se nos debruçarmos sobre as ligaturas e as particularidades da Língua Portuguesa, várias questões suscitam o nosso interesse. Além dos aspectos funcionais de espaço entre as letras que as ligaturas resolveram, questionamo-nos sobre, que outros aspectos de ordem funcional podem ser tomados em consideração, no que respeita ao uso «discricionário» de ligaturas na Língua Portuguesa? Como foi descrito no capítulo 1, o sistema visual decompõe as palavras em unidades infra-lexicais. Assim sendo, quais serão as consequências da criação arbitrária de ligaturas que agrupam letras, quando não são respeitadas as fronteiras entre constituintes, considerados unidades da percepção, utilizados
78 O número exagerado de ligaturas e variações foi, por vezes, apontado como um dos factores de insucesso deste tipo de letra. (Johnson, A. F. (1966) Type Designs; 3rd ed. London: Andre Deutsch; pp. 138-40)
220 Ligaturas
pelo sistema visual para reconhecer as palavras? Poderão estas agir como elementos perturbadores intersilábicos, intrassilábicos ou «intragrafémicos»? Ou pelo contrário, a criação de ligaturas, consciente da dissecação da palavra efectuada pelo sistema visual nos seus elementos constituintes, poderá melhorar o desempenho do leitor, na medida em que agrupa presumíveis unidades perceptíveis? Sendo assim, quais os critérios que devemos seguir?
11.1 Grafemas compostos por múltiplas letras (GMLs)
Vários estudos têm-se debruçado sobre que tipos de clusters de letras podem ser considerados unidades de leitura. No processamento por via fonológica (grafema–fonema), muitos investigadores têm sugerido que ao aprender a ler os leitores desenvolvem representações internas de clusters de letras que reflectem unidades da linguagem oral. Como referimos no capitulo 1, uma dessas unidades é o grafema. O sistema de escrita alfabética caracteriza-se, idealmente, pela correspondência entre um sinal gráfico ou grafema e um sinal sonoro, o fonema (e vice-versa). O grafema pode ser constituído: 1) por uma letra simples; 2) ou por uma sequência de letras – dígrafo, trígrafo, etc. – iguais ou distintas, acompanhadas ou não por um sinal diacrítico; 3) ou ainda por uma letra acompanhada de sinal diacrítico (Barroso, 1996). Dada esta definição, os grafemas, ao contrário das letras, estreitam a correlação entre a ortografia e a fonologia (Rey, Ziegler, & Jacobs, 2000). Vários estudos revelam que os grafemas influenciam o processamento visual. Rastle e Coltheart (1998), observaram latências maiores na nomeação de não-palavras, constituídas pelo mesmo número de letras e compostas por poucos grafemas (FOOPH – /fuf/), do que não- palavras compostas por muitos grafemas (FROLP – /frolp/). Rey et al.(1988) demonstraram o mesmo efeito para palavras inglesas e francesas pouco frequentes. Rey et al. (2000) demonstraram que é mais difícil detectar uma letra contida num grafema
221 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
composto por múltiplas letras (GMLs) do que num grafema constituído por uma única letra (GUL), sugerindo assim que os grafemas são inconscientemente processados como unidades perceptuais do sistema de leitura. Segundo os investigadores, a latência observada na identificação de uma letra contida num GMLs deve-se à necessidade dos sujeitos segmentarem uma unidade perceptiva nas suas letras constituintes. Considerando os grafemas unidades funcionais da leitura e as latências observadas nos estudos de Rastle e Coltheart Figura 83 Modelo de estudo: carácter da ligatura (1998) e Rey et al.(1988), porque razão GMLs abrandam o do grafema
79 No método de decisão lexical, os participantes têm que decidir se o estímulo apresentado é, ou não, uma palavra. 80 Ou seja, quando um GML é integralmente composto em caixa baixa ou caixa alta.
222 Ligaturas
se que no Português europeu, só as consoantes b, d, p, t, q, f, v, j, c são lidas da mesma maneira, ao passo que nenhuma das vogais possui uma pronuncia constante (Morais, 1996, p. 77). Pelo exposto, perguntamo-nos, poderão ligaturas entre letras de um mesmo grafema contribuir para o desempenho da legibilidade de uma Língua evitando uma eventual competição entre unidades grafémicas e grafemas individuais? Para tentar responder à questão, introduzamos um exemplo histórico. No acordo ortográfico actual, o alfabeto Português possui 26 letras81 e 35 sons82, entre os quais, 19 são sons consonânticos, 14 são sons vocálicos e 2 são semivogais. Esta diferença demonstra que não existe uma adequação perfeita entre o número de grafemas e o número de fonemas. Como foi referido no capítulo 1, os sistemas ortográficos envolvem convenções que reflectem aspectos etimológicos ou mesmo convénios políticos. Por exemplo, antes da reforma ortográfica de 1911, duas grafias, ph e f, coexistiam para representar o mesmo som, reflectindo a origem etimológica das palavras. O ph era utilizado para grafar palavras de origem grega (p. ex.: philosophia) enquanto o f , era usada nos restantes casos. Uma vez que a dupla grafia não representava nem uma oposição fonológica, nem uma oposição fonética, foi removida (Faria, Pedro, Duarte, & Gouveia, 1996). Esta eliminação a favor de um grafema composto por uma única letra, o f, não só eliminou a ambiguidade ortográfica – muito associada a erros ortográficos –, como provavelmente, do ponto de vista dos estudos supracitados, tenha tornado o reconhecimento da palavra mais eficiente. Portanto, no âmbito da presente investigação, a criação de ligaturas que incidem sobre grafemas compostos por múltiplas letras, poderia em parte contribuir para nos aproximarmos de uma adequação ideal (1:1) (Barroso, 1996). Se identificarmos quais os grafemas compostos por múltiplas letras na Língua
81 Entre as quais se encontram as letras k, w e y, utilizadas apenas em palavras de origem estrangeira. 82 Português Europeu.
223 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
Portuguesa e considerarmos a evidência científica da importância do grafema como unidade de percepção dos sistema de leitura, podemos identificar um conjunto de clusters susceptível de desenvolver um conjunto de ligaturas, que emirjam não como símbolos únicos estritamente originais, mas como ligaturas reconhecíveis, conscientes de aspectos de familiaridade (Beier, 2009) (Hochuli, 2008) e regularidade (font-tuning) (Gauthier, Wong, Hayward, & Cheung, 2006) (Sanocki, 1988; Sanocki & Dyson, 2012), de forma a agrupar letras,
Figura 84 Tabela de possibilidades Fonema Grafema Letras (ligaturas) Letras (ligaturas) de Ligaturas para GMLs. Foram (s/ acordo 0rtográfico) (acordo 0rtográfico 1990) excluídos os grafemas das possíveis interjeições: ah, eh, ih, oh, uh. /t/ h+i h+i /i/ h+í h+í /e/
224 Ligaturas
codificando informação fonológica de natureza semelhante. Na tabela da figura 84, sintetizamos um conjunto de GMLs que correspondem a um mesmo segmento fonológico na Língua Portuguesa.
11.2 Clusters de consoantes no ataque de uma sílaba
Ao ouvirmos uma Língua estrangeira desconhecida, percebemo- la como um contínuo sonoro, dificilmente segmentável, não sabendo ao certo onde começa ou acaba cada palavra. Contudo, quando um falante nativo de Português ouve pronunciar uma pequena frase na sua Língua, facilmente reconhece não só o número de palavras como consegue analisar no contínuo sonoro83, uma sequência de segmentos sonoros. Enquanto a delimitação de uma palavra está dependente de factores morfológicos ou lexicais, a sílaba é um constituinte prosódico (Instituto Camões, 2006), pelo que, um falante de qualquer Língua possui um conhecimento intuitivo das sílabas. A evidência desse conhecimento torna-se clara, não só pela existência de várias escritas silábicas, como «pelas linguagens secretas de base silábica» (p. ex.: a Língua dos «pês»), ou ainda, na linguagem infantil, pela permuta de sílabas numa palavra (p. ex.: cabalhau por bacalhau) (Faria et al., 1996). Curiosamente, Morais (1996) demonstrou que poetas iletrados (e adultos iletrados), embora possuam uma consciência fonológica das sílabas, não têm uma consciência fonémica das mesmas, ou seja, são incapazes de partir uma sílaba nos seus constituintes fonológicos, os fonemas. O facto de reconhecermos a sílaba deve-se igualmente ao conhecimento intuitivo da sua estrutura hierárquica. Como referido no capítulo 1, a sílaba é composta pelo ataque e pela rima e esta, constituída pelo núcleo, seguido eventualmente de uma coda. O ataque da sílaba é composto por uma consoante
83 No discurso misturamos as palavras umas nas outras. As pausas só acontecem no fim de uma frase, quando pretendemos enfatizar algo, respirar ou esperamos uma resposta do ouvinte (Baines & Haslam, 2005).
225 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
ou um cluster de consoantes, enquanto a coda consiste na última consoante ou cluster de consoantes84 da sílaba (Brand, Giroux, Puijalon, & Rey, 2007). Estudos de desenvolvimento têm demonstrado evidências que sugerem que os clusters de consoantes gozam de um estatuto privilegiado durante tarefas de leitura ou de aquisição da fala. Segundo Brand et al. (2007), estes estudos demonstram que, não só as crianças têm menor capacidade de eliminar o fonema inicial de uma não-palavra, quando esta começa por um cluster de consoantes, como, ao aprender a falar, têm maior dificuldade na pronunciação de clusters posicionados no início e fim de uma sílaba, esquecendo-se normalmente de pronunciar, a segunda ou a primeira consoante do cluster, localizada respectivamente, no início ou fim da sílaba. De modo análogo, estudos no domínio da percepção da fala têm demonstrado que o ataque da sílaba desempenha um papel fundamental na segmentação auditiva da palavra. Conforme Brand et al. (2007) e segundo Content, Kearns, & Frauenfelder (2001) «they serve as alignment points for the lexical search process in continuous spoken word recognition». Brand et al. (2007) demonstraram, não só que os leitores têm maior dificuldade em reconhecer uma letra contida no ataque de uma sílaba composto por múltiplas letras, comparativamente a um ataque composto por uma única letra, como também, têm maior dificuldade em reconhecer uma letra localizada na segunda posição de um cluster, independentemente deste pertencer a um grafema ou ao ataque de uma sílaba. Segundo os investigadores, esta observação pode ter duas explicações possíveis: (1) a natureza direccional da leitura no sentido da esquerda para direita ou (2) a eventual hipótese de, por via fonológica, o reconhecimento da palavra ocorrer em série, ao invés de forma paralela. Alguns autores têm reportado evidências empíricas a favor do processamento em série da palavra,
84 Segundo Maria Helena Mateus e Ernesto d’Andrade, no Português, apenas são admissíveis os seguintes formatos silábicos: V (vogal), CV (consoante + vogal), CCV, VC, CVC e CCVC, logo, esta Língua não admite clusters de consoantes como codas silábicas (Henriques, 2010).
226 Ligaturas
durante a conversão grafema – fonema (Colheart, Rastle, Perry, Langdon, & Ziegler, 2001). De acordo com esta perspectiva, as letras são processadas uma a uma, da esquerda para a direita, de modo que, duas letras conjuntas de um mesmo grafema activam, segundo um conjunto de regras da pronuncia, o seu fonema correspondente. Assim, quando a segunda letra de um GML ainda não deu entrada no sistema de conversão grafema – fonema (CGF), a primeira letra é processada como um GUL, pelo que, a activação da unidade grafemática composta por múltiplas letras, só ocorrerá quando todas as letras derem, de forma seriada, entrada no sistema de CGF. Portanto, as letras iniciais de uma unidade ortográfica, constituída por múltiplas letras, serão processadas como parte integrante da mesma somente quando a segunda letra da sequência for processada pelo sistema de CGF. Por conseguinte, dentro de uma mesma unidade perceptiva, a primeira e a segunda letra da unidade não possuem o mesmo grau de importância, os estudos demonstram que a primeira letra é mais importante que a segunda. Uma explicação alternativa para este efeito de posição, argumenta que pode dever-se à existência de representações internas de vários clusters de letras. Em conformidade com os modelos de leitura multinível, segundo Brand et al. (2007), estas representações seriam resultantes de associações recorrentes entre padrões ortográficos e fonológicos, ou seja, seriam resultantes dos leitores, ao adquirir competências para a leitura, aprenderem a associar, por exemplo, o grafema
85 Tradução do Inglês unitization effect.
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consoantes [ʎ], [ ɲ ] e [ɾ], que raramente surgem no início de uma palavra (Mateus, Duarte, & Faria, 2003), o que do ponto de vista das unidades grafémicas envolvidas, corresponde a dizer que lh e nh não surgem no início de uma palavra. estilo O número máximo de consoantes (segmentos fonéticos) permitidas no ataque são duas, contudo, nem todas as sequências e ilo constituem combinações válidas no Português. As restrições sucedem-se sobretudo ao nível dos ataques ramificados, ou seja,
Figura 85 A ligatura st na palavra ataques compostos por mais do que uma consoante fonética. não respeita a integridade das unidades ortográficas e perceptivas Deste modo, apenas são considerados legítimos os ataques que do português. Ao lermos a segunda não violam uma lei de organização silábica, presente na maioria palavra temos a noção de existir uma destabilização no ritmo da leitura. das sílabas do mundo, denominado princípio de sonoridade (Henriques, 2010). Segundo este princípio, «Numa sílaba, a sonoridade dos segmentos tem de decrescer a partir do núcleo até às suas extremidades. A sonoridade dos segmentos é definida pela seguinte escala, apresentada por ordem decrescente de sonoridade: Vogais – Líquidas – Nasais – Fricativas – Oclusivas. (Vigário, Martins, & Frota, 2005) Paralelamente ao princípio de sonoridade, existe o princípio de dissimilaridade, que estabelece para o Português, preferência por clusters de consoantes que se encontrem separados entre si na escala de sonoridade. Deste modo, sequências consonânticas como oclusivas86 e líquidas87 (vibrantes88 ou laterais89) são mais naturais e consequentemente mais frequentes no Português do que sequências próximas na escala de sonoridade. Assim, sequências como prato (oclusiva + líquida) são mais frequentes do que sequências como pneu (oclusiva + nasal) ou absurdo (oclusiva + fricativa). Estas últimas, tratam-se de sequências cuja segmentação pelos falantes é menos intuitiva, demonstrando
86 Consoantes produzidas mediante a oclusão completa do canal bucal – [p], [t], [k], [b], [d], [g], [m], [n] e [ɲ] (Faria et al., 1996, p. 137). 87 Sons consonânticos que envolvem a presença de uma obstrução completa da cavidade bucal – [l], [ɫ] [ʎ] [ɾ] [r] e [ʀ] (Faria et al., 1996, p. 139). 88 Produzidas mediante a vibração de um articulador, que pode ser a coroa da Língua para articular [ɾ] e [r] ou a úvula para [ʀ] (Faria et al., 1996, p. 139). 89 Produzidas com uma oclusão completa do trato bucal, permitindo que o ar se escape pelos lados da Língua - [l], [ɫ] [ʎ] (Faria et al., 1996 p. 139).
228 Ligaturas
dificuldade em proceder à divisão silábica de palavras, como por exemplo, admirar, onde a divisão silábica suscita algumas dúvidas, a-dmi-rar ou ad-mi-rar (Instituto Camões, 2006). Partindo da evidência científica que sugere que clusters de consoantes e o ataque de uma sílaba gozam de um estatuto privilegiado durante tarefas de leitura, identificámos um conjunto de clusters de consoantes no ataque de sílabas que podem, à semelhança da tabela da figura 84, servir de base à construção de ligaturas.
Figura 86 Tabela de possibilidades Consoantes Ataque Letras Consoantes Ataque Letras de Ligaturas em ataques de sílaba.
Oclusivas + Líquidas [pɾ] p+r Oclusivas + Líquidas [pl] p+l (vibrantes) (laterais) [bɾ] b+r [bl] b+l [tɾ] t+r [tl] t+l [dɾ] d+r [kl] c+l [kɾ] c+r [gl] g+l [gɾ] g+r
Fricativa + Líquida [fɾ] f+r Fricativa + Líquida [fl] f+l (vibrante) (lateral) [vɾ] v+r
Oclusiva + Oclusiva [pt] p+t Oclusiva + Fricativa [ps] p+s [bt] b+t [bs] b+s [bd] b+d [bv] b+v [dk] d+q [dv] b+j [kt] c+t [dv] d+v
Oclusiva + Nasal [pn] p+n [bn] b+n [tm] t+m [tn] t+n [dn] d+n [gm] g+m [gn] g+n
Oclusiva + Oclusiva [ft] f+t Nasal + Nasal [mn] m+n
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Não obstante a evidência científica acerca da importância de determinados clusters de letras no reconhecimento da palavra, seria imprudente pensar que a implementação de ligaturas dos clusters enunciados tornaria o desempenho do leitor mais eficiente. Repare-se que, a coexistência de inúmeras ligaturas na linguagem poderia ter um efeito adverso, na medida em que, poderia pôr em causa factores de familiaridade e regularidade (font tuning), requisitos considerados essenciais do ponto de vista da legibilidade. Todavia, como hipótese, é possível que uma utilização criteriosa de ligaturas em unidades90 como GMLs ou
Figura 87 Modelo de estudo: ataques de sílabas tragam benefícios para o leitor, na medida em carácter da ligatura [ps]. que agrupam unidades perceptivas. Em síntese, as inúmeras possibilidades nas tabelas apresentadas, servem apenas como um guia ao designer que pretenda operar no desenho da Língua, de forma consciente, com a segmentação realizada pelo sistema de leitura. Não obstante muitas das combinações apresentadas sejam ligaturas forçadas, não se adaptando formalmente a tipos redondos, algumas poderão dar resultados exploratórios curiosos, nomeadamente em tipos de letra itálicos e cursivos. Afinal, parafraseando Smeijers «Strange things have happened in the history of languages, and no on sees their residues in characters such ß æ œ. Some languages hang on to them; but they could be replaced by alternative forms that would fit better.»
90 Implementações desta natureza teriam que considerar as habituais limitações de entre-letra e translineação.
230 Ligaturas
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233 Introdução
Capítulo 12 Modelo de estudo
Neste breve capítulo, encerramos a reflexão sob a forma de ensaio prático, implementando no modelo de estudo, os resultados dos testes de identificação de letras em trigramas da Língua Portuguesa, obtidos no capítulo 10. A título de exemplo, são igualmente apresentados resultados exploratórios de ligaturas para tipos romanos, em conformidade com os clusters de letras do Português Europeu, identificados no capítulo 11.
12. 1 Caracteres
ABCDEFGHIJLNOPQRSTUVXZ ÀÁÂÃÇÈÉÊÌÍÎÒÓÔÕÙÚ abcdefghijlm�nopqrstuvxz fl fi àáâãçèéêìíòóôõùú,:; ft fr pl ps gn gm gu gr pt�trtn Ligaturas de clusters do Português ��
Contextual Alternates
Há quinhentos anos, o chefe de um hexágono superior deparou com um livro tão confuso quanto os outros, porém que possuía quase duas folhas de linhas homogéneas. Mostrou o seu acha�o a um decifrador ambulante, que lhe disse que estavam redigidas em português; outros lhe afirmaram que em iídiche. Antes de um século pôde ser estabelecido o idioma: um dialecto samoiedo-lituano do guarani, com inflexões de árabe clássico. Também decifrou-se o conteúdo: noções
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Há quinhentos anos, o chefe de um hexágono superior deparou com um livro tão confuso quanto os outros, porém que possuía quase duas car�i� folhas de linhas homogéneas. Mostrou o seu acha�o a um decifra- dor ambulante, que lhe disse que estavam redigidas em português; outros lhe afirmaram que em iídiche. Antes de um século pôde ser fuma�o estabelecido o idioma: um dialecto samoiedo-lituano do guarani, com
Figura 88 Exemplos de inflexões de árabe clássico. Também decifrou-se o conteúdo: noções contextual alternates de análise combinatória, ilustradas por exemplos de variantes com para as sequências mim e ado. repetição ilimitada. Esses exemplos permitiram que um bibliotecário de génio descobrisse a lei fundamental da Biblioteca. Esse pensador
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Há quinhentos anos, o chefe de um hexágono superior deparou com um livro tão confuso quanto os outros, porém que possuía quase duas folhas de linhas homogéneas. Mostrou o seu achado a um decifra- dor ambulante, que lhe disse que estavam redigidas em português; outros lhe afirmaram que em iídiche. Antes de um século pôde ser estabelecido o idioma: um dialecto samoiedo-lituano do guarani, com inflexões de árabe clássico. Também decifrou-se o conteúdo: noções de análise combinatória, ilustradas por exemplos de variantes com repetição ilimitada. Esses exemplos permitiram que um bibliotecário de génio descobrisse a lei fundamental da Biblioteca. Esse pensador
10pt/12 — Aplicação de ligaturas
236 Modelo de estudo
12. 2 Ligaturas Discricionárias Nafta Mogmo Guincho psicanálise Salitre Optometria cloro bi�ectriz
237 HÁ QUINHENTOS ANOS, O CHEFE DE UM HEXÁGONO SU- PERIOR DEPAROU COM UM LIVRO TÃO CONFUSO QUAN- TO OS OUTROS, PORÉM QUE POSSUÍA QUASE DUAS FOLHAS DE LINHAS HOMOGÉNEAS. MOSTROU O SEU ACHADO A UM DECIFRADOR AMBULANTE, QUE LHE DIS- SE QUE ESTAVAM REDIGIDAS EM PORTUGUÊS; OUTROS LHE AFIRMARAM QUE EM IÍDICHE. ANTES DE UM SÉCU- LO PÔDE SER ESTABELECIDO O IDIOMA: UM DIALECTO SAMOIEDO-LITUANO DO GUARANI, COM INFLEXÕES DE ÁRABE CLÁSSICO. TAMBÉM DECIFROU-SE O CONTEÚDO: NOÇÕES DE ANÁLISE COMBINATÓRIA, ILUSTRADAS POR EXEMPLOS DE VARIANTES COM REPETIÇÃO ILIMITADA. ESSES EXEMPLOS PERMITIRAM QUE UM BIBLIOTECÁRIO Há quinhentos anos, o chefe de um hexágono superior deparou com um livro tão confuso quanto os outros, porém que possuía quase duas folhas de linhas homogéneas. Mostrou o seu acha�o a um deci- frador ambulante, que lhe disse que estavam redigidas em português; outros lhe afirmaram que em iídiche. Antes de um século pôde ser estabelecido o idioma: um dialecto samoiedo-lituano do guarani, com inflexões de árabe clássico. Também decifrou-se o conteúdo: noções de análise combinatória, ilustradas por exemplos de variantes com repetição ilimitada. Esses exemplos permitiram que um bibliotecário de génio descobrisse a lei fundamental da Biblioteca. Esse pensador observou que todos os livros, por diversos que sejam, constam de ele- mentos iguais: o espaço, o ponto, a vírgula as vinte e duas letras do al- fabeto. Há quinhentos anos, o chefe de um hexágono superior deparou com um livro tão confuso quanto os outros, porém que possuía quase duas folhas de linhas homogéneas. Mostrou o seu achado a um decifrador ambulante, que lhe disse que estavam redigidas em português; out- ros lhe afirmaram que em iídiche. Antes de um século pôde ser -es tabelecido o idioma: um dialecto samoiedo-lituano do guarani, com inflexões de árabe clássico. Também decifrou-se o conteúdo: noções de análise combinatória, ilustradas por exemplos de variantes com repetição ilimitada. Esses exemplos permitiram que um bibliotecário de génio descobrisse a lei fundamental da Biblioteca. Esse pensador observou que todos os livros, por diversos que sejam, constam de ele- mentos iguais: o espaço, o ponto, a vírgula as vinte e duas letras do- al fabeto. Introdução
Conclusão
Enquanto questão para o Design de Tipografia, o estudo da legibilidade do Português, está limitado ao estádio de abstracção de reconhecimento visual da letra. A letra, uma vez identificada, como entidade abstracta, deixa de estar dependente do seu aspecto visual e, portanto, do contributo proporcionado pelo Design de Tipografia. Assim, vedada na progressão hierárquica do sistema visual pela abstracção, a investigação ficou circunscrita aos mecanismos bottom-up de reconhecimento visual primário. Deste modo, com o objectivo de responder à questão: – É possível optimizar a legibilidade tipográfica de acordo com as particularidades de uma dada Língua?; concentrámo-nos, no estudo de um fenómeno, omnipresente no sistema visual, que ocorre nos estádios iniciais de processamento visual, o crowding. Na leitura, este efeito é caracterizado pela dificuldade em reconhecer, na periferia do campo visual, uma letra na presença de letras adjacentes. Para ler, necessitamos de identificar as letras, portanto, a velocidade de leitura depende essencialmente da quantidade de letras que conseguimos identificar em cada fixação, quantidade essa que segundo os investigadores está limitada pelo crowding. Suportados na evidência científica de modelos de percepção baseados na identificação das letras através das suas componentes visuais, estudos recentes na área das ciências cognitivas revelaram que apenas 32% e 24% por cento de área impressa é necessária para identificar, respectivamente, letras de caixa alta e caixa baixa, concluindo que, entre as várias classes de componentes visuais responsáveis pela identificação das letras, as terminações das letras, uma característica nunca antes referenciada em estudos anteriores, constituíam a classe de componentes mais importante no reconhecimento da letra. Os investigadores argumentam que a importância dos terminais
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na identificação das letras pode dever-se ao facto destes, por se localizarem nas extremidades das letras, encontrarem-se menos expostos ao fenómeno de crowding. Tal hipótese prevê, que a sua importância deverá ser maior no contexto da palavra, onde o efeito é maior. Perante os resultados e as hipóteses de estudo avançadas, questionámo-nos acerca da eficiência das Línguas com menor incidência desses componentes, analisando 5 Línguas europeias: Português, Espanhol, Francês, Inglês e Alemão, concluindo a existência de diferenças significativas na ocorrência de terminais importantes no reconhecimento visual da letra. A análise concluiu a existência de um padrão na aparência visual das Línguas, cuja explicação poderá estar na sua origem predominantemente latina ou germânica. A aparência visual das Línguas Românicas em relação às Línguas Germânicas ocidentais é predominantemente mais baixa, constituindo-se o Português como a Língua mais baixa, com menor ocorrência de caracteres com terminais ascendentes. A aparência visual da Língua Portuguesa concentra-se mais em torno da altura de x, enquanto a Língua Inglesa, com menor ocorrência de caracteres com altura de x e maior ocorrência de caracteres com altura maior que x, constitui-se como a Língua mais alta. De acordo com a análise efectuada e considerando a hipótese levantada por Fiset et al., as Línguas Latinas não beneficiariam tanto das pistas proporcionadas pelas hastes ascendentes na identificação das letras, influenciando o desempenho da leitura, nomeadamente na informação recolhida na zona parafoveal. O Desenho da Língua e a importância dos terminais na identificação das letras, levou-nos portanto a ponderar sobre a relação espacial dos caracteres, nomeadamente entre a altura de x, as hastes ascendentes e as hastes descendentes. No caso concreto da Língua Portuguesa, considerámos pertinente recuperar relações espaciais que, por motivos económicos ou de contágio cultural se perderam, restituindo-lhe a altura dos ascendentes, à semelhança dos ascendentes dos tipos de letra de Garamont e Granjon.
246 Conclusão
As novas evidências do reconhecimento da letra através das suas componentes e a importância dos terminais das letras no reconhecimento da letra, abrem novas perspectivas ao Design de Tipografia, na construção de tipos de letra mais eficientes do ponto de vista da legibilidade. Essa eficiência não pode estar dissociada da especificidade do desenho da Língua. Os novos estudos sobre o fenómeno de crowding obrigam a olhar para o desenho da letra tendo em conta não só as suas componentes, mas também as componentes dos seus flancos e portanto dos padrões lexicais do Português. Além dos estudos efectuados, a análise multilingue concluiu que, excluindo o ponto das letras i e j, o português constitui, a par do Espanhol e do Francês, a Língua com o maior número de sinais diacríticos posicionados acima da altura de x. A análise efectuada revelou ainda, que este possui maior número de sinais gráficos (cedilha) que pendem abaixo da linha de base (baseline). Portanto, no âmbito do modelo de estudo, de modo a integrar os sinais diacríticos da maiúscula na linha de texto, melhorando a textura do bloco de texto, optámos por diminuir ligeiramente a altura da maiúscula, permitindo-a acomodar sinais diacríticos com maior dimensão e ângulo, mantendo o espaço entre os caracteres e os sinais correspondentes, de modo a melhorar a legibilidade. Ainda que até à data não exista informação que relacione directamente o efeito no número de componentes com o crowding, estudos recentes demonstram que os erros decorrentes de crowding aumentam com o número de flancos em torno do alvo. De forma a contornar a falta de informação sobre a natureza das componentes e o efeito do número de componentes sobre o crowding, os investigadores propuseram que o número de componentes num símbolo alfanumérico deveria ser proporcional à complexidade espacial. Com base nos estudos de Bernard & Chung (2011) que demonstraram que: 1) a taxa de erro para identificar uma letra central num trigrama aumenta com a complexidade espacial
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das letras flanco até um determinado limite, a partir do qual, a taxa de erro é independente da complexidade dos flancos; 2) letras alvo com maior complexidade são menos afectadas pelos flancos do que letras alvos com menor complexidade; 3) a taxa de erro para identificar uma letra alvo aumenta com a semelhança entre alvo e flancos; concluímos que, entre os trigramas mais frequentes do português, considerados críticos do ponto de vista da complexidade alvo-flanco, a letra i teve maior probabilidade de ser identificada (90.6%) na presença de caracteres m sem serifa, menos complexos, do que na presença de caracteres m com serifa (77,8%), mais complexos. Entre as várias sequências estudadas apenas a sequência mim confirmou a conclusão dos estudos de Bernard & Chung (2011). O facto do estudo não ter suportado totalmente as conclusões noutras sequências do português consideradas críticas pode dever-se, entre outros factores, ao facto de entre as letras do alfabeto minúsculo romano não existirem formas, cuja complexidade espacial exceda um limite que impeça a identificação do alvo. Considerando o efeito de semelhança entre alvo-flanco em sequências consideradas críticas do português, a presente investigação concluiu, que entre as várias versões de caracteres desenvolvidas, a probabilidade de identificar, na parafóvea, a letra central dos trios de letras elh, ilh, alh e unh, é maior para as versões familiares dos caracteres com ascendentes mais longos. Por outras palavras, o efeito de semelhança alvo-flanco verificado por Bernard & Chung (2011) parece diminuir para as versões familiares de letras com ascendentes maiores. Este resultado foi consistente com a hipótese levantada no capítulo 6, levando-nos a ponderar se este é uma consequência das sequências em causa ou se seria uma conclusão que poderia ser extrapolada para outras sequências do Português. Neste sentido, estendemos o estudo a um subconjunto de trigramas da amostra, confrontando versões com ascendentes longos versus ascendentes curtos, concluindo que, de um modo geral, na parafóvea a identificação de uma letra central beneficia
248 Conclusão
de ascendentes mais longos. Contudo, entre as sequências da amostra, só foi encontrada significância estatística nas sequências ifi, afiou nha. Os resultados revelaram ainda que, embora com um nível de significância ligeiramente menor, sequências como ado beneficiam de ascendentes mais curtos do que ascendentes longos. Com as devidas reservas, este resultado inesperado – não verificado para sequências como ndo – merece um olhar atento, necessitando de estudos adicionais. Porém, ao verificar-se, poderá colocar-se em causa a tradicional concepção da Tipografia quanto à constância da altura dos ascendentes nas métricas verticais no seio de sequências específicas para a construção da legibilidade, contribuindo, eventualmente, para o fornecimento de novos dados no estudo da Psicologia e das ciências da visão. No campo da Tipografia, este resultado poderá implicar o desenvolvimento de um carácter alternativo (contextual alternate), com ascendentes mais curtos no d para a sequência em causa. Ainda no âmbito do estudo sobre a semelhança alvo- flanco, o resultado mais curioso foi o verificado para as sequências ess e sse. Nestas sequências, a significância estatística encontrada fora o resultado do fraco desempenho da ligatura ss desenvolvida. Não obstante os vinte e quatro participantes do estudo tomarem contacto prévio com todas as versões dos caracteres desenvolvidos, o mau desempenho na identificação do carácter poderia ser interpretado como um mero efeito de não familiaridade. Todavia, ao longo deste estudo, alguns comentários informais proferidos pelos participantes suscitaram dúvidas quanto à razão deste desempenho. Alguns participantes manifestaram que apesar de identificarem na parafóvea o «símbolo estranho», consideravam-no um dos símbolos mais difíceis do estudo, porque tinham que «pensar para separar o s central dos dois ss». Estes comentários levaram- nos a considerar que o mau desempenho da ligatura não se deveria a efeitos adversos do crowding, nem à singularidade do símbolo, mas à natureza do estudo que implicava separar um grafema do português, em dois, implicando a separação
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de uma unidade perceptiva do sistema de leitura. Deste modo, questionámos outros aspectos importantes na investigação sobre a legibilidade do português que abrem novas perspectivas no estudo da eficiência da legibilidade tipográfica da Língua, ou seja, a existência e a importância de clusters de letras na leitura. Um tema, que abordámos de um modo mais ligeiro no capítulo 11, ao identificar um conjunto de possíveis clusters de letras no Português, susceptível de desenvolver um conjunto de ligaturas que, respeitando fronteiras intergrafémicas, intrassilábicas e intersilábicas, agrupem unidades ortográficas consideradas unidades perceptivas do sistema de leitura. Por forma a responder à pergunta inicialmente formulada e com base nos resultados obtidos sobre, a ocorrência de terminais ascendentes, a influência da complexidade e semelhança alvo-flanco no crowding em trigramas da Língua Portuguesa, e a importância de clusters de letras na leitura, consideramos que, do ponto de vista da percepção, é possível optimizar a legibilidade tipográfica da Língua Portuguesa de acordo com os padrões (visuais) lexicais desta Língua. Apesar das conclusões do estudo apontarem para a confirmação da hipótese inicialmente formulada, i.e., o desenho tipográfico desenvolvido em função dos padrões lexicais do português melhora a eficiência da leitura da Língua Portuguesa, não o podemos confirmar. Dada a complexidade do tema demonstrada ao longo dos vários capítulos e a singularidade da presente investigação, seria precoce e imprudente deduzir que a implementação dos resultados alcançados num tipo de letra, por si só, melhorariam o desempenho dos leitores portugueses. Estudos adicionais, através de testes de velocidade de leitura e do método de janela móvel devem ser realizados antes de se retirarem conclusões adicionais sobre a eficiência do modelo. Contudo, não podemos ignorar os resultados obtidos nesta investigação e, nesse sentido, devemos assumir que o estudo da legibilidade tipográfica associado às sequências da língua, apesar de embrionário, é
250 Conclusão
um importante passo para o entendimento da legibilidade. Esperamos assim, que futuras investigações possam, não só dar- lhe continuidade, estendendo-o a uma amostra de sequências maior e contribuindo com novos factores, confirmando ou refutando os resultados avançados, como também, considerar e testar as novas hipóteses, avançadas no capítulo 11. Respondendo à questão, faz sentido um modelo tipográfico para a Língua Portuguesa? poderemos, objectivamente, dizer que sim. Contudo, pela qualidade do rigor, devemos fazer um balanço sobre o tema. A letra impressa, enquanto artefacto cultural evoluiu provavelmente à semelhança da natureza, adoptando a eficácia natural com que o nosso cérebro reconhece os objectos. Não obstante, o contributo da tipografia para a construção da legibilidade é apenas uma pequena parte para a qual concorrem factores lexicais, sintácticos, semânticos, contextuais e oculomotores. No campo da Tipografia, como este estudo demonstrou, podemos provavelmente melhorar o desempenho dos leitores, através da legibilidade dos caracteres no papel e no ecrã, diminuindo o número e a duração das fixações, aumentando o alcance visual pela diminuição do crowding em determinadas sequências de letras da Língua. Porém, a limitação imposta pelos movimentos oculares durante a leitura parece impedir desempenhos muito superiores. A maioria dos leitores fluentes que lêem entre 400 a 500 palavras por minuto estão próximos de um desempenho ideal. Contudo, a leitura através de métodos que minimizam a dependência dos movimentos oculares, como por exemplo o Rapid Sequential Visual Presentation (RSVP), onde os leitores são sujeitos ao visionamento de frases apresentadas, palavra a palavra, num ecrã, a velocidade de leitura pode alcançar uma média de 1100 a 1600 palavras por minuto, com uma compreensão do texto satisfatória. Como Stanislas Dehaene (2009, p18) coloca, Perhaps this computerized presentation mode represents the future of reading in a world where screens progressively replace paper. A rápida evolução tecnológica com dispositivos constituídos
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por ecrãs, câmaras e processadores cada vez mais sofisticados, bem como desenvolvimentos de modelos de leitura capazes de prever melhor os comportamentos dos leitores podem ser determinantes no desenvolvimentos de novas abordagens que ponham em questão o acto de ler como o conhecemos hoje. A aproximação dos designers de comunicação a áreas interdisciplinares pode ser determinante no desenvolvimento de novas abordagens que, juntamente com programadores e cientistas cognitivos, permitam o desenvolvimento de aplicações que tornem o desempenho da leitura mais eficiente, confortável e acessível, de acordo com os objectivos, hábitos e capacidades de leitura de cada individuo.
252 Introdução
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269 Introdução
Anexo A Análise e tratamento de dados
271 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
A.1 Aplicação ngrams Menú e Análise de ocorrências
272 Anexo A
A.2 Análise multilingue Análise e categorização (da altura de x) das ocorrências de 1 carácter em 5 línguas europeias
273 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
274 Anexo A
A.3 Análise da ocorrência de trigramas no Português Aplicação ngrams
275 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
Análise de comportamento dos resultados
276 Anexo A
Definição da Amostra 0.028% 0.028% 0.028% 0.028% 0.027% 0.027% 0.027% 0.027% 0.027% 0.027% 0.027% 0.027% 0.027% 0.027% 0.027% 0.027% 0.027% 0.027% 0.027% 0.027% 0.027% 0.027% LTI LTI IGN RIZ LDA ONO LOG EBE RDO GIA OUR JUN ROT ETO ESQ DIO ABO OLÍ UIS REF OGO NEN TIO 0.031% 0.031% 0.031% 0.031% 0.031% 0.031% 0.031% 0.031% 0.031% 0.030% 0.030% 0.030% 0.030% 0.030% 0.030% 0.030% 0.030% 0.030% 0.030% 0.030% 0.030% 0.030% 0.030% 0.030% 0.030% 0.029% 0.029% 0.029% 0.029% 0.029% 0.029% 0.029% 0.029% 0.029% 0.029% 0.029% 0.029% 0.029% 0.029% 0.029% 0.029% 0.029% 0.029% 0.029% 0.029% 0.029% 0.028% 0.028% 0.028% 0.028% 0.028% 0.028% 0.028% 0.028% 0.028% 0.028% VOC VOR DIT ÃOS RÃO IVI ALQ LQU VOZ LÊN LOU NÓS IÇÃ MIT NZO RAP CEI BIT VOS DAQ RER PIN SMA BIA NIA ORO REZ RPO EJO GUR BLI IVR ROD BEN ECH INU PET IRM UNI MBA JAR GAV INE ÇAR UBI NID SEJ PEI CEU EFE LIG XIS NAV RÁS SAC HOU 0.034% 0.034% 0.034% 0.034% 0.034% 0.034% 0.034% 0.034% 0.034% 0.034% 0.034% 0.034% 0.034% 0.034% 0.034% 0.033% 0.033% 0.033% 0.033% 0.033% 0.033% 0.033% 0.033% 0.033% 0.033% 0.033% 0.032% 0.032% 0.032% 0.032% 0.032% 0.032% 0.032% 0.032% 0.032% 0.032% 0.032% 0.032% 0.032% 0.032% 0.032% 0.032% 0.032% 0.032% 0.032% 0.032% 0.031% 0.031% 0.031% 0.031% 0.031% 0.031% 0.031% 0.031% 0.031% 0.031% DRA UEI NFI MIM DAM AVR BAT UNS UNH FEC EVI ENG BEÇ EZE ASC ADI EGO VAD INV LIZ RIR VEM MED TÓR ÉRI ÇOS SAV UIR SIS CAI SON IGI ROV NOM RGA NSO SIT TIG VIV ORP EVO SUR LEI FIM ENZ RCE LET RTU NSI GER FAC XPL ATU NGO TOM SQU 0.038% 0.038% 0.038% 0.038% 0.037% 0.037% 0.037% 0.037% 0.037% 0.037% 0.037% 0.037% 0.037% 0.037% 0.036% 0.036% 0.036% 0.036% 0.036% 0.036% 0.036% 0.036% 0.036% 0.036% 0.036% 0.036% 0.036% 0.036% 0.036% 0.036% 0.036% 0.036% 0.035% 0.035% 0.035% 0.035% 0.035% 0.035% 0.035% 0.035% 0.035% 0.035% 0.035% 0.035% 0.035% 0.035% 0.035% 0.035% 0.035% 0.035% 0.035% 0.034% 0.034% 0.034% 0.034% 0.034% SUS INF LIM DIN GRI VAN MIS ANI IOR VRA ACH AUS TRÁ SIA LEM IFI CLA OVE ITU POL MOD STU MEÇ FOS IRI OTE EXI RNO PEQ ILI OVA DAV AFI IAR ROP UME APO RMI COU UTO IGU ERÁ ILA RÓP OVO OCU DAN ION ESI MIG RAI DOI SIL OTO OLE ÓPR 0.042% 0.042% 0.042% 0.042% 0.042% 0.042% 0.042% 0.042% 0.041% 0.041% 0.041% 0.041% 0.041% 0.041% 0.041% 0.041% 0.041% 0.041% 0.041% 0.041% 0.041% 0.040% 0.040% 0.040% 0.040% 0.040% 0.040% 0.040% 0.040% 0.040% 0.040% 0.040% 0.040% 0.039% 0.039% 0.039% 0.039% 0.039% 0.039% 0.039% 0.039% 0.039% 0.039% 0.039% 0.039% 0.039% 0.038% 0.038% 0.038% 0.038% 0.038% 0.038% 0.038% 0.038% 0.038% 0.038% ÇAS BOR NIC EDE VAR SIN UÉM GUÉ NOI DRE CAV ERS ISC ANS HEC SPI UGA LOR ANG ABI IZA ACT ROC CAP ILE MPE NCH BOA UDA BEL SUB GIN LVE SID DUR DON ÂNC NOR EDA ETI INI DIF AZI HUM REA CIE ACI ARG JAN TUA BRO UVI OMI LIV ARC SCI 0.047% 0.047% 0.047% 0.047% 0.047% 0.047% 0.047% 0.047% 0.047% 0.047% 0.047% 0.046% 0.046% 0.046% 0.046% 0.046% 0.046% 0.046% 0.046% 0.046% 0.046% 0.046% 0.045% 0.045% 0.045% 0.045% 0.045% 0.045% 0.045% 0.045% 0.045% 0.045% 0.045% 0.045% 0.045% 0.044% 0.044% 0.044% 0.044% 0.044% 0.043% 0.043% 0.043% 0.043% 0.043% 0.043% 0.043% 0.043% 0.043% 0.043% 0.043% 0.042% 0.042% 0.042% 0.042% 0.042% SCR DID AOS ACE SOA ARO PRA APR OUV DEM MEL LTO EZA PLI SOM VAS MAG TEC TIM BÉM ASE MBÉ SCE DUM USA UCO VIR EIS RAL RAZ OMA OLI ULT SOU CIN ICI ONG NSE RON MIR ÍVE ZIN BAN OLO MON GUM MPL RDI GAL PRÓ ROM ISO ETR NGE CIM ERO 0.052% 0.052% 0.052% 0.052% 0.052% 0.052% 0.052% 0.052% 0.051% 0.051% 0.051% 0.051% 0.051% 0.051% 0.051% 0.051% 0.051% 0.051% 0.051% 0.051% 0.050% 0.050% 0.050% 0.050% 0.050% 0.050% 0.050% 0.050% 0.050% 0.050% 0.050% 0.049% 0.049% 0.049% 0.049% 0.049% 0.049% 0.049% 0.049% 0.049% 0.049% 0.049% 0.049% 0.048% 0.048% 0.048% 0.048% 0.048% 0.048% 0.047% 0.047% 0.047% 0.047% 0.047% 0.047% 0.047% UST LAN VIS IXO ÁVE RME NES BAL BEM ORI NQU ALE ULO LON RIC MET ERC ZES ENÇ FRE ZIA HEG AÇA ACA EME IDE MAL CTO NEL MUN OLA ÇÕE DEC LME NAR IVO CIS EMA NTÃ ALV MÃE NGA SOR VEI VAL OIT ORN OTA IAD ONV REL MBO MER ALO NOV ONF 0.058% 0.058% 0.058% 0.058% 0.058% 0.058% 0.057% 0.057% 0.057% 0.057% 0.057% 0.057% 0.057% 0.057% 0.057% 0.057% 0.057% 0.056% 0.056% 0.056% 0.056% 0.056% 0.056% 0.056% 0.055% 0.055% 0.055% 0.055% 0.055% 0.055% 0.055% 0.055% 0.055% 0.055% 0.054% 0.054% 0.054% 0.054% 0.054% 0.054% 0.054% 0.054% 0.054% 0.054% 0.054% 0.053% 0.053% 0.053% 0.053% 0.053% 0.053% 0.053% 0.053% 0.053% 0.053% 0.053% OSO IXA SAD INS MEM PAI POD HAD FOI RIG REV ABR FUN ERV UEN URO EIA POU LID EMO EGR ERM IMI MIL NUN PAN ENE EJA HOM FRA ONA ATE MAT SEI OUC FEI ULA NGU OLT ASI EXP SCU GOR NST ÓRI ECT MPA PAD GAN AGA LIS ODE SPO BAI ELI UNC 0.065% 0.065% 0.065% 0.065% 0.065% 0.064% 0.064% 0.064% 0.064% 0.063% 0.063% 0.063% 0.063% 0.063% 0.063% 0.062% 0.062% 0.062% 0.062% 0.062% 0.062% 0.062% 0.062% 0.062% 0.062% 0.061% 0.061% 0.061% 0.061% 0.061% 0.061% 0.061% 0.061% 0.060% 0.060% 0.060% 0.060% 0.060% 0.060% 0.060% 0.060% 0.060% 0.060% 0.060% 0.060% 0.060% 0.060% 0.060% 0.059% 0.059% 0.059% 0.059% 0.059% 0.058% 0.058% 0.058% GEN EIO VOL OMB SOS ABA GAD COI AZE FIN EQU AIX IVE EDO CHO GRE TEI FIL EIX SPA ECO LIA GOS REP ADR RID ANE ERN DAR UIN IGO UNT NAL NHE CES AGO ÍCI RTI UAR RNA TEL ATÉ DEV AMI LAV ATI GEM NVE INO GUN GAS IZE UEM SES PED IVA 0.075% 0.075% 0.075% 0.075% 0.074% 0.074% 0.074% 0.074% 0.074% 0.074% 0.073% 0.073% 0.073% 0.073% 0.072% 0.072% 0.072% 0.072% 0.072% 0.071% 0.071% 0.071% 0.071% 0.070% 0.070% 0.070% 0.070% 0.070% 0.070% 0.070% 0.069% 0.069% 0.069% 0.069% 0.069% 0.069% 0.069% 0.069% 0.069% 0.068% 0.068% 0.068% 0.068% 0.068% 0.068% 0.068% 0.067% 0.067% 0.067% 0.066% 0.066% 0.066% 0.066% 0.065% 0.065% 0.065% LEN GUE TRI SÃO PAL CUL EVA NCA IGA MUL SAN LES MAD TIA STÁ FAZ LGU HER ORD UAL RAT TIR ATO EMB AMB MÃO CUR ULH ORQ ITE RMA NIN GUI NEM EÇA ERG IRE DEU CRE DIZ ALM GUA ROU AVE AGE AÇO LEV HEI CAL RIT RED TID ANÇ ONH RGU NSA 0.086% 0.086% 0.086% 0.086% 0.085% 0.084% 0.084% 0.084% 0.084% 0.084% 0.084% 0.083% 0.083% 0.083% 0.083% 0.082% 0.082% 0.082% 0.082% 0.082% 0.082% 0.082% 0.082% 0.081% 0.081% 0.081% 0.081% 0.080% 0.080% 0.080% 0.080% 0.080% 0.080% 0.080% 0.079% 0.079% 0.079% 0.079% 0.079% 0.079% 0.079% 0.078% 0.078% 0.077% 0.077% 0.077% 0.077% 0.077% 0.077% 0.076% 0.076% 0.076% 0.076% 0.076% 0.076% 0.075% NÇA OMP ERD HAS OSA RIN EGU ZER MEU EVE VEZ COL RDE LIC LOS ETE UDO ATR IAN MEI ALH NDI TIV APE TUD RRI OCA DIR NCE LIN BRI MBR PES TIC SCO BAR RIS IMO DEL AMO ÁRI SEG SCA PON SOL ACO EPO VES FAL CRI EDI ODA SAL ANA FER ENO 0.100% 0.100% 0.100% 0.100% 0.100% 0.100% 0.099% 0.099% 0.099% 0.099% 0.099% 0.099% 0.098% 0.098% 0.098% 0.097% 0.097% 0.097% 0.097% 0.097% 0.096% 0.096% 0.095% 0.095% 0.095% 0.094% 0.094% 0.094% 0.094% 0.094% 0.093% 0.093% 0.093% 0.092% 0.092% 0.091% 0.091% 0.091% 0.090% 0.090% 0.090% 0.090% 0.090% 0.089% 0.089% 0.089% 0.088% 0.088% 0.088% 0.088% 0.088% 0.087% 0.087% 0.087% 0.086% 0.086% REG ARD ALT TUR ISA RDA SAR IME SAS UEL SOB ORE ATA EUS UND ONS ANC ESA ILH SMO AIN RET POI POS ENA RAÇ ESM RTO CAB UAS BER IMP HAR UIT ESE DER ORM NUM DEN HAM TOU ING ALG SAB ODO DEP RQU CAM RRO VIN AST NAD MUI LAD ETA AVI 0.125% 0.123% 0.123% 0.122% 0.122% 0.122% 0.122% 0.122% 0.122% 0.121% 0.120% 0.120% 0.120% 0.119% 0.118% 0.116% 0.116% 0.116% 0.115% 0.115% 0.114% 0.114% 0.114% 0.114% 0.113% 0.113% 0.113% 0.112% 0.112% 0.110% 0.110% 0.110% 0.110% 0.110% 0.109% 0.109% 0.109% 0.109% 0.109% 0.108% 0.107% 0.107% 0.105% 0.105% 0.104% 0.103% 0.103% 0.103% 0.103% 0.103% 0.103% 0.102% 0.101% 0.101% 0.101% 0.101% OUT RRE AMA IMA IOS TRE RAV OSS UER UTR PAS SEU CAD ERE RRA SSI INC TAM HOR ERR SPE MPO RTE VID NCO REI RAR TAL HAV TOR FIC REN LAR CID APA ENC ANH MPR ENH ÕES CIO COS EGA CEN ANO VEN ELH ÊNC LTA REM CAN LAS CHE RIM ASA BRE 0.159% 0.157% 0.157% 0.157% 0.155% 0.155% 0.155% 0.153% 0.153% 0.152% 0.151% 0.151% 0.151% 0.150% 0.150% 0.150% 0.149% 0.148% 0.148% 0.147% 0.145% 0.145% 0.143% 0.143% 0.143% 0.140% 0.140% 0.138% 0.137% 0.136% 0.135% 0.135% 0.134% 0.134% 0.134% 0.134% 0.133% 0.132% 0.132% 0.132% 0.132% 0.131% 0.131% 0.131% 0.130% 0.129% 0.129% 0.129% 0.128% 0.128% 0.128% 0.127% 0.127% 0.127% 0.125% 0.125% ECI AME RIO EMP OND ALI RTA TAV MAN NAS VIA PRI ARR ENS FOR MOS ISS ERI VEL ALA MAR STE QUI DIS ABE AQU ORR CHA EIT OST ELO UAN DEI SUA GAR TÃO ARI MES GRA STR PEN CER ART NTI SIM HOS IAM TEM ERT AÇÃ IAS OBR MOR DOR ICO TOD 0.236% 0.234% 0.234% 0.234% 0.232% 0.227% 0.225% 0.223% 0.222% 0.220% 0.218% 0.213% 0.212% 0.212% 0.212% 0.211% 0.209% 0.209% 0.207% 0.205% 0.204% 0.202% 0.198% 0.197% 0.197% 0.196% 0.195% 0.194% 0.193% 0.192% 0.191% 0.190% 0.189% 0.189% 0.188% 0.187% 0.186% 0.182% 0.181% 0.177% 0.176% 0.174% 0.173% 0.171% 0.169% 0.168% 0.167% 0.165% 0.164% 0.163% 0.162% 0.162% 0.161% 0.161% 0.160% 0.160% ESP IST AIS ICA TAR ESC NTR ÇÃO NDE SSA IDO SEM VER ORT RAS LHA NDA NCI END TIN CAS LHO URA OME SEN COR NHO TRO PEL RAM MIN ITA TOS CAR TAS SSO ARE PRO OIS MAI SER TAN OLH VAM IND TES STO RAD IRO DIA ECE BRA INT TEN TAD STI 1.577% 0.960% 0.750% 0.749% 0.615% 0.585% 0.583% 0.577% 0.564% 0.503% 0.482% 0.477% 0.468% 0.462% 0.457% 0.457% 0.439% 0.438% 0.426% 0.420% 0.413% 0.404% 0.393% 0.385% 0.376% 0.371% 0.360% 0.354% 0.349% 0.346% 0.341% 0.339% 0.336% 0.320% 0.294% 0.281% 0.278% 0.273% 0.273% 0.265% 0.265% 0.264% 0.260% 0.254% 0.253% 0.253% 0.252% 0.249% 0.249% 0.247% 0.246% 0.243% 0.240% 0.237% 0.236% 0.236% QUE ENT NTE COM PAR ADO ARA EST AVA NDO UMA NÃO ANT DOS CON POR ADA AND NHA RES INH DES STA MEN NTO TRA DAS ELA RIA ESS IDA NTA ERA SSE EIR PRE ADE QUA PER TER RAN ONT ASS IRA LHE CIA ITO REC OMO ORA INA DAD NOS ELE ROS MAS
277 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
A.4 Testes de identificação de letras Programação da experiência – PsychoPy2
278 Anexo A
Exemplos do estímulo produzido no ecrã
ilJ ilJ
Ge Ge
279 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
A.5 Resultados de identificação de letras Crowding Semelhança alvo-flanco 1 1 1 1 1 1 1 1 Rri 1 1 1 1 0 1 1 r 1 1 2 1 1 1 0 1 1 1 1 57 1 1 1 0 1 1 1 0 5 1 1 1 1 1 1 1 1 62 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 91.935 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 rRi 0 1 1 1 1 1 0 1 r 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 56 1 1 1 0 1 1 1 1 8 1 1 1 0 1 1 0 1 64 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 87.5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 rri 1 1 1 1 1 1 0 1 r 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 60 1 1 1 0 1 1 0 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 64 1 1 1 1 1 1 1 1 2.170 1 1 1 1 1 1 1 1 93.75 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 oRR 1 1 1 1 0 1 1 r 1 1 3 1 1 0 1 1 1 1 1 52 0 1 1 1 1 0 1 1 9 0 1 1 0 1 1 1 1 61 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 85.246 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 orR 0 1 1 1 1 1 1 r 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 54 1 1 1 1 1 0 0 1 9 1 0 1 0 1 1 0 1 63 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 85.714 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 oRr 0 0 0 1 1 0 1 1 r 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 52 0 1 0 1 1 0 1 1 11 1 1 1 1 1 1 0 63 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 82.540 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 orr 0 1 1 1 1 1 1 1 r 1 1 2 1 1 1 1 1 0 1 53 1 1 1 1 1 0 0 1 9 0 1 1 1 1 0 1 1 62 1 1 1 1 1 0 1 1 0.321 1 0 1 1 1 0 1 85.484 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 aRR 1 1 1 1 1 1 1 r 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 60 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 0 1 1 1 1 62 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 96.774 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 arR 1 1 1 1 1 1 1 r 1 1 2 1 1 0 1 1 1 1 58 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 62 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 93.548 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 aRr 1 1 0 1 1 1 1 1 r 0 1 3 1 1 0 1 1 1 1 1 55 0 1 1 1 1 1 1 6 1 0 1 1 1 1 1 61 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 90.164 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 arr 0 0 1 1 1 1 1 1 r 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 56 0 1 0 1 1 1 1 1 6 1 1 1 1 0 1 1 1 62 1 1 1 1 0 1 1 2.689 1 1 0 1 1 1 1 1 90.323 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 Te 0 1 1 0 1 1 1 1 s 1 1 4 1 0 1 1 1 1 1 43 0 1 0 1 1 1 1 17 1 0 0 0 1 0 1 1 60 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 • 71.667 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 sSe 1 1 1 1 1 1 0 1 s 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 54 1 1 1 1 1 1 1 9 1 1 1 1 1 1 0 1 63 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 85.714 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 Sse 1 1 1 1 1 1 1 1 s 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 54 1 1 1 1 1 1 1 0 7 1 0 1 1 1 61 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 88.525 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 • 6.004 1 1 1 1 1 sse 1 1 1 1 1 1 1 0 s 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 57 1 1 0 1 1 1 1 1 7 1 1 1 1 1 1 0 1 64 1 1 1 0 1 1 0 1 9.016 1 0 1 0 1 1 1 1 89.063 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 eT 0 1 1 1 1 1 1 1 s 1 0 2 0 1 0 1 1 1 1 0 41 0 1 0 1 0 1 1 0 21 1 0 0 1 1 0 0 1 62 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 • 66.129 1 1 1 1 0 1 1 • 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 esS 0 1 1 1 1 1 1 1 s 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 53 0 0 1 1 1 1 1 1 11 1 0 1 1 1 1 0 0 64 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 82.813 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 eSs 0 1 1 1 1 1 1 1 s 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 56 1 1 1 1 1 1 1 1 8 1 1 1 1 1 1 1 1 64 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 87.5 1 1 1 1 1 1 1 1 • 8.117 0 1 1 1 1 1 1 • 4.418 1 1 1 1 1 ess 1 1 1 1 1 1 1 s 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 52 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 0 1 1 1 1 0 1 63 1 0 1 1 0 0 1 0 10.212 0 1 1 1 1 1 1 1 82.540 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 unH 1 1 0 1 1 0 0 0 n 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 24 1 1 0 0 0 1 0 0 42 0 0 0 1 1 0 0 0 66 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 • 36.364 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 unK 0 0 0 1 0 1 0 0 n 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 26 0 1 0 0 0 0 1 0 41 1 1 0 1 1 1 0 0 67 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 38.806 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 unJ 0 0 1 1 1 0 0 n 0 0 4 1 0 1 0 0 0 0 1 21 1 1 1 0 0 0 1 0 42 0 0 1 1 0 0 0 63 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 33.333 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 unh 0 0 0 1 1 1 0 0 n 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 38 1 1 1 0 1 0 1 0 29 1 0 0 1 1 1 0 1 67 0 0 0 1 1 1 0 0 9.041 1 0 0 1 1 1 1 0 • 56.716 0 1 1 0 0 1 1 1 5.534 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 NuN 1 0 1 1 0 0 1 u 1 0 3 1 1 1 0 1 1 1 1 44 0 1 1 1 1 0 1 0 20 1 0 1 1 1 1 1 1 64 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 68.75 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 nun 0 1 1 1 1 1 0 1 u 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 42 0 1 1 0 0 0 1 0 25 1 0 0 1 1 1 1 1 67 0 1 0 0 1 0 1 0 0.534 1 1 1 1 1 0 1 1 62.687 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 uLH 0 1 0 1 1 1 0 1 l 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 47 1 1 0 1 1 1 1 1 19 0 1 1 1 1 1 0 0 66 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 71.212 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 ulK 0 1 1 1 1 0 1 l 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 54 1 1 1 0 0 1 1 1 12 0 0 1 1 1 1 1 1 66 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 81.818 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 ulJ 0 1 1 1 1 1 0 0 l 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 47 0 1 1 0 0 1 1 1 20 1 1 0 1 1 1 0 1 67 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 70.149 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 ulh 1 1 0 1 1 0 1 l 1 1 2 1 1 1 0 1 1 1 1 54 1 1 1 0 1 1 1 1 11 1 1 0 1 1 1 1 65 1 0 0 1 1 1 1 1 5.134 0 1 1 1 1 0 0 1 83.077 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 aLH 0 1 1 1 1 0 1 l 0 1 2 0 1 1 0 0 1 1 0 43 1 1 1 1 1 0 0 22 1 1 0 1 1 1 0 1 65 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 • 66.154 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 alK 1 1 1 1 1 0 1 l 1 1 2 1 1 1 0 1 1 1 1 53 1 1 1 0 1 1 1 1 12 0 1 0 1 1 1 0 1 65 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 81.538 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 alJ 1 1 1 1 1 1 0 1 l 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 49 1 1 1 0 1 1 0 1 17 0 1 0 1 1 0 1 66 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 74.242 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 alh 1 1 1 1 1 1 1 1 l 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 57 1 1 1 1 1 1 1 0 10 1 1 1 1 1 1 1 1 67 0 1 1 1 1 0 1 1 7.772 1 1 1 1 1 1 0 1 • 85.075 1 1 1 1 0 1 1 0 6.431 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 iLH 0 1 1 0 1 0 0 0 l 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 37 1 1 0 1 0 1 0 0 30 1 1 0 1 1 0 0 0 67 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 55.224 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 ilK 0 1 1 1 1 1 0 1 l 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 51 1 1 0 0 0 1 1 1 15 0 1 0 1 1 1 0 1 66 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 77.273 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 ilJ 0 1 1 1 1 1 0 1 l 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 36 1 0 1 0 0 1 1 0 31 0 1 1 1 1 1 1 0 67 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 53.731 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 ilh 0 1 1 1 1 1 0 1 l 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 52 1 1 1 0 0 1 1 0 15 0 1 1 1 1 0 0 1 67 0 1 1 1 1 1 1 1 15.705 1 1 1 1 0 1 0 1 77.612 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 eLH 1 0 1 1 1 0 1 l 1 1 2 1 1 0 1 1 1 1 0 46 0 1 0 0 0 1 1 1 19 1 0 0 1 1 1 0 1 65 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 70.769 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 elK 1 1 1 1 1 1 1 1 l 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 51 0 1 1 0 1 0 1 15 1 1 0 1 1 1 1 1 66 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 77.273 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 elJ 0 1 1 1 1 1 0 1 l 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 41 0 1 0 0 0 1 0 1 26 1 1 0 0 1 0 0 1 67 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 61.194 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 elh 1 1 1 1 1 0 1 l 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 53 0 1 1 0 1 1 1 0 12 1 1 0 1 1 1 0 1 65 1 1 1 1 1 1 1 1 7.831 0 0 1 1 1 1 0 1 81.538 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 oLH 1 1 1 1 1 1 0 1 l 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 54 1 1 0 1 1 1 1 1 12 1 1 1 1 1 1 1 1 66 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 81.818 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 olK 1 1 1 1 1 0 1 l 1 1 2 1 1 0 1 1 1 1 52 1 1 0 0 0 1 1 1 13 1 1 1 1 1 1 0 1 65 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 80 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0
1 1 0 1 0 0 1 l 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 48 1 1 1 0 0 1 1 1 18 1 1 1 1 1 1 1 1 66 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 72.727 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 Trigramas olh 1 1 1 1 1 1 1 l 1 1 2 1 1 1 0 1 1 1 1 54 0 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 0 0 1 1 1 1 65 0 1 0 1 1 1 1 2.583 0 0 1 1 1 1 1 1 83.077 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1
280 (1) (1) 2 2 2 Semelhança Participante/ teste 18/3 3/2 24/3 6/2 13/1 10/1 16/1 22/1 19/1 3/3 Nulo 6/6 13/2 10/2 16/2 22/2 1/1 19/2 4/1 Correcto 7/1 13/3 10/3 16/3 22/3 1/2 19/3 4/2 Incorrecto 7/2 14/1 11/1 17/1 23/1 1/3 20/1 4/3 Total 7/3 14/2 11/2 17/2 23/2 2/1 20/2 5/1 X 8/1 14/3 11/3 17/3 23/3 2/2 20/3 5/2 Taxa Respostas Respostas Taxa Correctas 8/2 15/1 12/1 18/1 24/1 2/3 21/1 5/3 X X 8/3 15/2 12/2 18/2 24/2 3/1 21/2 6/1 9/1 15/3 12/3 21/3 Anexo A
Crowding Complexidade alvo–flanco 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 i 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 fiM 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 i 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 fim 1 1 1 1 1 0 1 1 1 65 1 1 1 1 1 0 14 1 0 1 0 1 1 0 1 0 51 1 1 1 1 1 1 1 1 0 2 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 o 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 NoM 1 78.462 1 1 1 1 1 1 1 0.663 65 1 0 1 1 1 1 0 18 0 1 1 1 1 1 1 1 47 0 0 1 1 1 0 1 1 0 2 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 o 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 nom 1 72.308 1 0 1 1 0 0 66 1 1 1 1 1 1 0 16 0 0 0 0 1 1 0 1 0 50 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 e 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 med 1 75.758 1 1 0 1 1 1 1.072 65 1 1 1 1 1 1 1 11 0 1 0 1 1 1 0 1 0 54 1 1 1 1 1 1 0 0 2 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 e 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Med 1 83.077 1 0 1 1 1 1 64 1 1 1 0 1 1 1 1 6 1 1 0 1 1 1 1 1 1 58 0 1 0 1 1 1 1 0 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 i 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 MiM 1 90.625 1 1 1 1 3.949 63 1 1 1 0 1 1 1 0 14 1 1 0 0 1 1 0 1 0 49 1 0 1 1 0 1 0 0 4 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 i 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 mim 1 77.778 1 1 1 1 0 66 0 1 1 0 1 1 1 1 15 1 1 0 0 1 1 1 0 0 51 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 i 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 MiG 1 77.273 1 1 1 1 1 1 63 0 1 1 0 1 1 1 0 13 0 1 0 1 1 1 1 0 50 1 1 0 1 1 1 1 1 0 4 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 i 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 mig 1 79.365 1 1 1 1 0.492 0 62 1 1 1 0 1 1 1 1 11 0 1 1 1 1 1 1 0 0 51 1 0 1 1 1 1 1 1 0 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 i 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 miy 1 82.258 0 1 1 1 1 66 0 1 1 1 1 1 1 0 26 1 0 0 0 1 1 0 1 0 40 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 e 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 Meç 1 60.606 1 1 1 0 0.032 0 66 1 1 1 1 1 1 1 1 27 1 0 1 0 1 1 0 1 0 39 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 e 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 meç 1 59.091 0 1 1 1 0 62 1 0 1 1 1 1 1 1 28 1 0 1 1 1 0 1 1 34 0 0 0 1 0 0 1 1 0 5 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 o 0 1 1 1 1 1 1 1 1 Mod 1 54.839 1 1 1 0 0.097 1 66 0 1 1 1 1 1 1 1 28 0 0 0 0 1 1 0 1 0 38 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 o 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 mod 1 57.576 1 1 1 1 64 0 1 1 1 1 1 1 0 19 1 0 0 1 1 1 1 0 0 45 0 1 1 0 1 0 1 1 3 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 o 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 MoN 1 1 0 70.313 1 1 1 0.354 64 1 1 0 1 1 1 1 1 1 16 0 1 0 0 1 1 0 1 48 0 1 1 1 0 1 1 1 0 3 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 o 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 mon 1 1 1 75 1 1 1 66 0 0 1 1 0 1 1 1 1 8 1 1 1 0 1 1 1 1 1 58 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 e 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 deM 1 1 1 87.879 1 1 1 3.416 65 0 1 1 1 0 1 1 1 1 16 1 0 1 1 0 1 1 0 1 49 1 1 1 1 0 0 1 0 2 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 e 1 1 1 1 1 0 1 1 1 dem dem 1 1 1 1 75.385 1 1 1 65 0 1 1 0 1 1 1 1 20 0 1 1 0 1 0 1 0 1 45 1 0 1 0 1 1 1 1 0 2 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 e 1 1 1 1 0 1 1 0 heG 1 1 1 0 69.231 1 1 1 65 0 1 1 1 1 1 1 1 1 17 0 0 1 0 1 0 1 1 0 48 1 1 1 1 0 1 0 1 1 2 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 e 1 0 1 1 1 1 1 1 1 heg 1 1 1 73.846 0 1 1 1.206 63 1 1 1 1 0 1 1 1 1 14 1 0 1 1 1 0 1 1 1 49 1 1 1 1 1 1 1 0 0 4 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 e 0 1 1 1 0 1 1 1 1 hey 1 1 1 77.778 1 1 1 1 1 67 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 0 0 1 1 1 1 1 1 1 57 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 e 1 0 1 1 1 1 1 1 1 beM 1 1 1 85.075 1 1 1 0.135 1 1 63 1 1 1 0 1 1 1 1 8 1 1 1 1 1 1 1 0 55 1 1 1 1 1 1 1 0 4 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 e 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 bem 87.302 1 0 1 1 1 1 1 62 1 1 1 0 1 1 1 1 21 1 0 0 0 0 1 1 1 0 41 0 1 1 1 1 1 1 0 5 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 o 1 0 1 1 1 1 1 1 1 hom 66.129 1 1 1 1 0.129 1 1 65 1 0 1 0 1 1 1 0 24 1 1 0 1 0 1 1 1 41 0 1 0 1 1 1 1 1 0 2 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 o 1 0 0 1 1 1 1 0 0 hoM 63.077 1 1 1 0 1 1 1 63 1 1 1 0 1 1 1 1 17 0 1 1 1 1 1 0 0 46 1 1 1 1 0 0 1 1 0 4 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 e 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 MeM 1 73.016 1 1 1 1 1 2.586 1 1 65 0 1 1 1 1 1 1 1 10 1 0 1 1 0 1 1 1 1 55 1 1 1 1 1 0 1 0 1 2 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 e 1 1 1 1 1 1 1 1 1 mem 1 84.615 1 1 1 1 1 1 66 0 1 1 0 0 1 1 1 24 1 0 1 1 1 1 1 0 0 42 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 e 1 1 0 0 1 1 1 0 0 UeM 1 63.636 1 1 0 1 0.286 1 1 65 1 1 1 0 1 1 1 0 21 1 0 1 1 1 1 1 1 44 1 0 1 1 0 1 1 1 0 2 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 e 1 0 0 1 1 1 0 1 1 uem 1 67.692 1 0 0 1 1 1 67 1 0 1 0 1 1 1 1 23 1 0 0 0 0 1 0 1 0 44 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 e 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 GeM 1 65.672 1 0 1 1 0 1 67 1 0 1 1 1 1 1 1 18 1 0 1 0 1 1 0 1 1 49 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 e 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 geM 1 73.134 1 1 1 1 2.421 1 1 63 1 1 1 0 1 1 1 1 14 1 1 1 1 1 1 0 1 0 49 1 0 1 1 1 0 1 1 1 4 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 e 1 1 1 1 0 1 1 1 1 yeM 1 1 77.778 0 1 1 1 1 66 0 1 1 1 1 1 1 1 21 0 0 1 1 1 1 1 1 1 45 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 l 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 AlM 1 68.182 1 1 1 0 1 1 65 0 1 1 1 1 1 0 1 0 23 1 1 1 1 1 1 1 0 1 42 1 1 0 0 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 l 1 1 0 1 1 1 1 0 0 alM 1 1 64.615 1 1 1 0.188 1 54 1 0 1 1 1 0 18 0 1 1 1 1 36 1 1 1 1 1 1 13 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 l 0 1 1 1 0 1 0 0 alm 1 0 66.667 1 0 1 65 0 1 0 0 1 1 1 0 21 0 1 0 1 0 1 1 1 1 44 0 1 1 1 1 1 1 0 0 2 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 e 1 1 1 1 1 0 1 1 1 NeM 1 67.692 1 1 0 1 1 61 0 1 1 1 1 1 1 0 14 0 1 1 1 1 1 1 1 47 0 1 1 1 0 1 1 6 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 e 1 1 1 1 1 1 1 0 neM 1 1 77.049 1 1 1 1.834 1 1 60 0 1 0 1 1 1 1 0 14 0 1 1 1 1 1 1 1 46 1 1 0 1 0 1 1 7 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 e 1 1 0 1 1 1 1 nem 1 76.667 1 0 1 1 1 1 62 1 1 1 1 1 1 1 0 10 0 1 1 1 1 1 1 1 52 0 1 0 1 1 1 5 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 e 1 1 1 1 1 1 1 1 meu 1 1 83.871 1 1 1 1 1 63 0 1 1 1 1 1 1 1 1 11 0 1 1 1 1 1 1 1 52 0 1 1 1 0 0 4 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 e 1 1 1 1 1 1 1 0 Meu 1 1 82.540 1 2.501 1 1 60 0 1 1 1 1 1 1 0 1 16 0 1 1 0 1 1 0 44 0 1 1 0 1 0 0 1 1 7 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 e 1 1 1 1 1 1 1 1 MeU 73.333 1 1 1 1 1 65 1 1 1 0 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 1 60 1 0 0 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 i 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 min 92.308 1 1 1 0 62 1 1 1 1 1 1 0 1 5 1 0 1 1 1 1 1 1 57 1 1 1 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 i 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Min 91.935 1 0.012 1 1 1 1 1 66 1 1 0 1 1 1 0 1 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 61 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 i 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 MiN 92.424 0 1 1 1 1 64 1 1 1 1 1 1 1 1 7 0 1 1 1 1 1 1 1 57 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 e 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Men 89.063 1 1 1 1 62 1 1 1 1 1 1 1 8 0 1 1 1 1 1 1 1 54 1 1 0 1 0 1 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 e 1 1 1 1 1 1 0 1 1 men 87.097 3.940 1 1 1 1 1 1 66 1 1 1 1 1 1 0 1 15 0 1 0 1 1 0 1 1 1 51 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 e 1 1 1 1 1 0 1 1 Trigramas MeN 77.273
281 2 Taxa Taxa Respostas Correctas X 6/1 18/1 12/2 23/3 8/3 5/3 Total 17/3 15/1 20/3 23/2 3/1 12/1 8/2 14/3 Incorrecto 5/2 17/2 20/2 2/3 23/1 11/3 8/1 14/2 2/2 Correcto 5/1 17/1 20/1 22/3 11/2 2/1 7/3 14/1 4/3 Nulo 16/3 19/3 22/2 11/1 1/3 7/2 13/3 24/3 4/2 16/2 22/1 19/2 10/3 1/2 7/1 13/2 1/1 4/1 21/3 19/1 16/1 24/2 10/2 6/3 13/1 18/3 21/2 10/1 15/3 24/1 3/3 18/2 6/2 12/3 9/1 21/1 15/2 3/2 Complexidade Participante/ teste Legibilidade Tipográfica no Português Impresso
Crowding Ascendentes curtos vs. longos
Ascendentes
Participante/ Trigramas teste ado aDo ndo nDo ifi iFi afi aFi nha nHa lhe LHe ela eLa ele eLe abe aBe obr oBr d d d d f f f f h h h h l l l l b b b b 1/1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1/2 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1/3 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 2/1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 2/2 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 2/3 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 3/1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 3/2 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 3/3 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 4/1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 4/2 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 4/3 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 5/1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5/2 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 5/3 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 6/1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 6/2 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 6/3 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 7/1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 7/2 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 7/3 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 8/1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 8/2 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 8/3 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 9/1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 10/1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 10/2 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 10/3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11/1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 11/2 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 11/3 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 12/1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 12/2 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 12/3 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 13/1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 13/2 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 13/3 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 14/1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 14/2 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 14/3 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 15/1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 15/2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 15/3 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 16/1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 16/2 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 16/3 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 17/1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 17/2 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 17/3 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 18/1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 18/2 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 18/3 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 19/1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 19/2 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 19/3 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 20/1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 20/2 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 20/3 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 21/1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 21/2 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 21/3 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 22/1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 22/2 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 22/3 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 23/1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 23/2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 23/3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 24/1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 24/2 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 24/3 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1
Nulo 3 3 4 3 1 1 1 4 1 5 2 2 3 2 3 3 0 1 2 3 Correcto 22 32 26 20 47 36 61 45 55 40 49 51 47 48 52 44 43 43 53 47 Incorrecto 42 32 37 44 19 30 5 18 11 22 16 14 17 17 12 20 24 23 12 17 Total 64 64 63 64 66 66 66 63 66 62 65 65 64 65 64 64 67 66 65 64
X2 3.203 1.380 3.927 9.698 5.916 0.173 0.003 2.667 0.014 1.214
Taxa 34.375 50 41.270 31.25 71.212 54.545 92.424 71.429 83.333 64.516 75.385 78.462 73.438 73.846 81.25 68.75 64.179 65.152 81.538 73.438 Respostas Correctas
282 Anexo A
Anexo B Esboços
283 Legibilidade Tipográfica no Português Impresso Anexo B g
284 285