Method Article
Le présent article décrit comment utiliser des méthodologies de suivi oculaire pour étudier les processus cognitifs impliqués dans la compréhension de texte. Des descriptions de l’équipement de suivi oculaire, comment développer des stimuli expérimentaux, et des recommandations procédurales sont incluses. Les informations présentées peuvent être appliquées à la plupart des études utilisant des stimuli verbaux.
Le présent article décrit comment utiliser des méthodologies de suivi oculaire pour étudier les processus cognitifs impliqués dans la compréhension de texte. La mesure des mouvements oculaires pendant la lecture est l’une des méthodes les plus précises pour mesurer les demandes de traitement moment par moment (en ligne) pendant la compréhension du texte. Les demandes de traitement cognitif sont reflétées par plusieurs aspects du comportement des mouvements oculaires, tels que la durée de fixation, le nombre de fixations et le nombre de régressions (retour aux parties antérieures d’un texte). Les propriétés importantes de l’équipement de suivi oculaire que les chercheurs doivent prendre en compte sont décrites, y compris la fréquence à laquelle la position de l’œil est mesurée (taux d’échantillonnage), la précision de la détermination de la position de l’œil, la quantité de mouvement de la tête autorisée et la facilité d’utilisation. Sont également décrites les propriétés des stimuli qui influencent les mouvements oculaires qui doivent être contrôlés dans les études de compréhension de texte, telles que la position, la fréquence et la longueur des mots cibles. Des recommandations procédurales relatives à la préparation du participant, à la mise en place et à l’étalonnage de l’équipement et à la réalisation d’une étude sont données. Des résultats représentatifs sont présentés pour illustrer la façon dont les données peuvent être évaluées. Bien que la méthodologie soit décrite en termes de compréhension de la lecture, une grande partie de l’information présentée peut être appliquée à toute étude dans laquelle les participants lisent des stimuli verbaux.
Lorsque les lecteurs lisent un texte, ils déplacent leurs yeux d’un mot à l’autre à travers un motif alterné de fixations (points où les yeux sont stationnaires et concentrés sur un mot) et de saccades (points auxquels l’œil se déplace entre les mots). Les fixations qui suivent les saccades qui font avancer le lecteur à travers un texte sont appelées fixations vers l’avant et les fixations qui suivent les saccades qui déplacent le lecteur vers les points antérieurs d’un texte sont appelées fixations régressives. L’hypothèse de base des méthodes de suivi oculaire est que les demandes accrues de traitement sont associées à l’augmentation du temps de traitement ou à des changements dans le modèle des fixations. L’augmentation du temps de traitement peut se traduire par des fixations de plus longue durée ou un plus grand nombre de fixations (avant et régressives).
Les mouvements oculaires offrent plusieurs avantages importants en tant que mesure du comportement de lecture par rapport à la mesure des temps de lecture pour un passage entier ou des temps de lecture phrase par phrase. Tout d’abord, la surveillance des mouvements oculaires produit un enregistrement continu et en ligne des performances de lecture. Cela permet d’examiner les demandes de traitement de texte au niveau global (sur l’ensemble d’un texte), au niveau de la phrase (phrases individuelles) ou au niveau local (mots ou expressions individuels). Par exemple, les changements dans la difficulté globale conduisent à des changements dans plusieurs mesures de performance, telles que le temps de lecture total, le nombre de fixations vers l’avant et le nombre de régressions. Les changements dans la difficulté au niveau local affectent également plusieurs mesures, telles que les temps de lecture pour les mots individuels, la probabilité de fixer des mots et la probabilité d’effectuer des régressions vers des mots spécifiques. Les temps de lecture globaux ou les temps de lecture phrase par phrase ne fournissent pas de mesures aussi détaillées de la performance en lecture. Deuxièmement, les mouvements oculaires font naturellement partie de la lecture; par conséquent, aucune demande de tâche supplémentaire n’est imposée à un lecteur. Troisièmement, de multiples aspects des mouvements oculaires peuvent être analysés(par exemple, la durée de fixation, la longueur de la saccade et la fréquence de régression), fournissant une fenêtre sur différents éléments du processus de lecture. Quatrièmement, les mouvements oculaires reflètent directement les demandes de traitement associées aux caractéristiques du texte lu. Par exemple, les mouvements oculaires varient en fonction de la fréquence desmots 10,11,de la longueur desmots 7,de l’ambiguïté lexicale2,de la contrainte contextuelle1et de la répétition10,13. Cinquièmement, les mouvements oculaires reflètent les différences individuelles chez les lecteurs. Par exemple, les mouvements oculaires varient en fonction de la capacité de lecture1, des connaissances préalables sur un sujet9, et de l’âge du lecteur14. Rayner, Pollatsek, Ashby et Clifton13 fournissent un examen approfondi des mouvements oculaires pendant la lecture. Pris ensemble, ces avantages font des mouvements oculaires une mesure idéale du comportement de lecture.
La recherche décrite ici a utilisé une méthodologie de mouvement oculaire pour étudier les processus cognitifs impliqués dans la compréhension de texte. Plus précisément, l’expérience a été conçue pour explorer comment les métaphores familières et inconnues sont traitées4. Dans cette étude, les participants lisent de courts textes présentés sur un écran d’ordinateur pendant que leurs mouvements oculaires étaient surveillés. Chaque texte contenait quatre phrases. Les deux premières phrases fournissaient un contexte qui était conforme au sens voulu de la métaphore. Les métaphores ont été présentées dans la troisième phrase. La quatrième phrase a servi de conclusion neutre. Des exemples de textes contenant des métaphores familières (1) et inconnues (2) sont présentés ci-dessous avec les métaphores soulignées pour faciliter l’identification.
Des recherches antérieures basées sur une variété de méthodes ont montré que les métaphores familières sont plus faciles à comprendre (traitées plus rapidement) que les métaphores inconnues3,6. La puissance de la méthode de suivi oculaire est que la source de la difficulté de traitement peut être isolée à des mots spécifiques. Par exemple, les chercheurs peuvent déterminer si le temps supplémentaire nécessaire pour comprendre des métaphores inconnues est obtenu en ralentissant lors de la lecture de chaque mot dans les métaphores, ou en ralentissant les derniers mots de la métaphore (lorsqu’il est clair que la phrase précédente est une métaphore). En outre, les modèles de mouvements oculaires soutiennent les inférences sur les processus cognitifs impliqués dans la compréhension des métaphores. Par exemple, lors de la lecture de métaphores nouvelles ou inconnues, les lecteurs devraient traiter davantage les métaphores pour en extraire les significations figuratives. Cela pourrait se refléter dans le modèle de mouvement oculaire comme régressant au début des métaphores, puis en lisant les métaphores une deuxième fois. Les lecteurs pourraient également essayer de comparer les significations des deux mots clés dans les métaphores (par exemple, amour et fleur),ce qui pourrait conduire à un modèle de mouvements oculaires de va-et-vient entre les mots clés. Alternativement, lors de la lecture de métaphores familières, les lecteurs peuvent extraire les significations figuratives immédiatement après avoir lu les métaphores; par conséquent, aucune régression ne serait nécessaire. Le point clé est que les modèles de mouvement oculaire permettent aux chercheurs de faire des inférences sur les processus en ligne utilisés pour comprendre les métaphores. Cela permet de tirer des conclusions plus descriptives que de simplement indiquer que le temps de traitement global est plus long pour les métaphores inconnues que pour les métaphores familières.
L’étude décrite ici illustre une méthode courante de contraste des modèles de mouvement oculaire pour deux types de stimuli écrits et fournit une situation concrète pour décrire des aspects critiques des méthodologies de mouvement oculaire. Il est important de noter que la méthode du mouvement oculaire décrite ici peut être généralisée pour étudier de nombreuses autres questions, telles que la façon dont les lecteurs résolvent des problèmes mathématiques basés sur des mots dont la complexité varie(par exemple, une complexité élevée ou faible), ou comment les problèmes de mots sont résolus par des experts du domaine par rapport aux novices. Les mouvements oculaires pourraient être utilisés pour déterminer quels mots dans les problèmes attirent le plus l’attention(c’est-à-dire les durées de fixation les plus longues et le plus grand nombre de fixations) et si les experts et les novices se concentrent sur les mêmes informations. Dans chaque cas, la surveillance des mouvements oculaires fournirait un enregistrement des changements moment par moment dans les demandes de traitement associées à la compréhension des problèmes lus.
1. Propriétés de l’équipement de suivi oculaire
Les eye trackers varient en ce qui concerne la façon dont les mouvements oculaires sont mesurés, la fréquence à laquelle la position des yeux est mesurée (taux d’échantillonnage), la précision de la détermination de la position des yeux, la quantité de mouvement de la tête autorisée et la facilité d’utilisation. L’importance de ces facteurs varie selon le type de recherche effectuée et les participants testés. Par exemple, dans la plupart des études de lecture, une grande précision est nécessaire pour déterminer quel mot est fixé. Deuxième exemple, la tolérance aux mouvements de la tête et la facilité d’utilisation sont cruciales lors de l’utilisation d’enfants comme participants.
La recherche décrite ici a été menée à l’aide d’un eye tracker SR Research EyeLink 1000 (SR Research Ltd). Une image du système de suivi oculaire est présentée à la figure 1. Le système EyeLink suit les mouvements oculaires en mesurant les changements de position de la pupille dans une image vidéo. Cela se fait en faisant briller une lumière infrarouge dispersée (qui n’est pas visible pour les participants) sur les yeux des sujets et en enregistrant la réflexion infrarouge (image) d’un œil (ou des deux yeux) avec une caméra vidéo de détection infrarouge haute résolution. La source de lumière infrarouge et la caméra vidéo sont positionnées sous le moniteur utilisé pour afficher les stimuli. La lumière infrarouge est utilisée pour éviter les fausses réflexions des lumières à spectre normales. La lumière infrarouge produit un point lumineux où se trouve la pupille (les lumières pénètrent dans la pupille et se reflètent sur la rétine pour éclaircir la pupille) et une réflexion ponctuelle sur la surface de l’œil appelée réflexion cornéenne. L’image vidéo est numérisée afin que les mouvements horizontaux et verticaux de la pupille (le point lumineux) dans l’image vidéo puissent être mesurés. La réflexion cornéenne est une réflexion stationnaire qui ne bouge pas à moins que la tête ne soit déplacée (parce que c’est une réflexion hors de la surface de l’œil, elle ne bouge pas lorsque les yeux bougent). La mesure de la réflexion cornéenne permet de distinguer les petits mouvements de la tête, qui conduisent au mouvement de la réflexion cornéenne, des seuls mouvements oculaires, qui ne conduisent pas au mouvement de la réflexion cornéenne. Pour minimiser les mouvements de la tête et maintenir le participant dans la plage focale de la caméra vidéo, les participants placent leur tête sur un front et un repose-menton tout en lisant le texte présenté sur un écran d’ordinateur. Plusieurs caractéristiques critiques des systèmes de suivi oculaire sont décrites ci-dessous.
2. Préparation du stimulus
Lorsque vous comparez les mouvements oculaires pour les stimuli pris à partir de deux conditions ou plus, les stimuli doivent être appariés sur les caractéristiques qui sont connues pour influencer les mouvements oculaires. Les textes de métaphore utilisés ici illustrent plusieurs propriétés importantes qui doivent être contrôlées lors de la comparaison de la façon dont deux stimuli sont lus.
3. Exécution de l’expérience
De multiples aspects des mouvements oculaires peuvent être analysés, et ceux-ci sont souvent classés comme des mesures globales et locales. Les mesures globales reflètent le comportement des mouvements oculaires sur l’ensemble d’un essai, comme le temps de lecture global, la durée moyenne de fixation pour tous les mots et le nombre total de fixations (à la fois vers l’avant et régressive). Les mesures locales reflètent le comportement du mouvement oculaire pour un mot cible spécifique ou un ensemble de mots cibles (tels que des mots dans les métaphores) et sont appelées régions d’intérêt. Les mesures locales incluent les temps de fixation pour les mots cibles, la probabilité de fixer les mots cibles, le nombre de fixations sur les mots cibles et le nombre de régressions vers les mots cibles, pour n’en nommer que quelques-uns. En outre, les mesures locales sont souvent discutées en termes de première, deuxième exécution et durée totale. La première exécution (également appelée première passe) fait référence aux fixations effectuées sur un mot cible avant de passer à un autre mot. Cela peut être considéré comme la première rencontre avec le mot cible. La deuxième exécution (également appelée deuxième passe) fait référence aux fixations effectuées sur un mot cible après avoir quitté le mot cible initialement. Il s’agit généralement de régressions vers les mots cibles. Le temps total comprend toutes les fixations effectuées sur les mots cibles (toutes les exécutions combinées). Des mesures plus complexes sont également utilisées pour évaluer le temps de traitement et les modèles de mouvement oculaire, tels que la durée du chemin de régression, qui est définie comme le temps total entre la rencontre initiale d’un mot et le déplacement vers le mot suivant. Par exemple, si un lecteur (1) fixait le dernier mot dans une métaphore, (2) revenait pour fixer le premier mot de la métaphore, (3) fixait à nouveau le dernier mot, puis (4) fixait le premier mot dans la phrase suivante, la durée du chemin de régression inclurait les trois premières fixations dans cet exemple.
Les mouvements oculaires d’un essai d’échantillon sont présentés à la figure 2. Les cercles représentent les emplacements de fixation et les lignes jaunes représentent les saccades, qui montrent comment le lecteur s’est déplacé d’un mot à l’autre. La difficulté de traitement supplémentaire associée à la métaphore peut être vue par la densité des fixations sur la métaphore. Les fixations peuvent être regroupées par régions d’intérêt(par exemple, les mots dans les métaphores) pour déterminer combien de temps a été passé sur chaque mot et le nombre de fixations faites sur chaque mot pour des métaphores familières et inconnues. Les résultats présentés à la figure 3 montrent que l’on a passé plus de temps à traiter les deux mots de contenu clés dans des métaphores inconnues que dans des métaphores familières.
Les avantages de l’enregistrement des mouvements oculaires par rapport aux temps de lecture pour un passage entier ou des temps de lecture phrase par phrase peuvent être vus dans les figures 2 et 3. Par exemple, il y a cinq fixations sur la région métaphorique(figure 2),trois fixations vers l’avant et deux fixations régressives, qui reflètent la lecture par le lecteur de la métaphore jusqu’à « porte » puis revient (régressant) au « degré ». En substance, la métaphore a été lue deux fois. Ce résultat passerait inaperçu si seuls les temps de lecture des phrases ou les temps de lecture globaux étaient mesurés. Comme deuxième exemple, la figure 3 montre que plus de temps a été passé à lire le dernier mot de la métaphore que les trois autres mots de la métaphore, et que le temps de lecture était plus rapide pour les métaphores familières que pour les métaphores inconnues pour trois des quatre mots dans les métaphores. La mesure des temps de lecture phrase par phrase indiquerait des temps de lecture plus longs pour les phrases contenant des métaphores familières que des métaphores inconnues, mais il serait impossible de savoir si le temps de lecture supplémentaire était réparti sur tous les mots de la métaphore ou était limité à des mots spécifiques, et combien de temps était passé sur chaque mot serait inconnu. Ces deux exemples montrent l’avantage d’enregistrer le comportement de lecture en ligne continu.
Figure 1. L’image de gauche montre un participant positionné sur le front / menton tout en regardant un écran d’ordinateur. La source de lumière infrarouge et la caméra vidéo sont situées sous l’écran. L’image de droite montre l’affichage de l’expérimentateur. La grande image dans le cadre supérieur montre le visage du participant autour de l’œil droit (l’œil étant suivi) et la petite image montre un gros plan de l’œil droit. Les zones bleues sont des zones de forte réflexion de la lumière infrarouge à partir des cheveux (grande image) et de la pupille (petite image) du participant. Les réticules sur l’œil identifient le centre de la pupille et le reflet cornéen près du bas de la pupille. Cliquez ici pour agrandir l’image.
Figure 2. Mouvements oculaires d’un passage d’échantillon contenant une métaphore inconnue(un degré est une porte). Les cercles indiquent les emplacements de fixation et les lignes jaunes indiquent les chemins de saccade. Les cercles plus grands représentent des fixations de plus longue durée. Les petits nombres à côté des cercles indiquent la durée de fixation en millisecondes (ms). Les lacunes (pas de ligne de saccade, comme entre les mots beaucoup de gens)indiquent les points où une perte de piste s’est produite en raison d’un artefact tel que les sujets fermant momentanément les yeux. La figure montre une régression de la porte au degré dans la métaphore.
Figure 3. Durée totale de fixation (ms) sur les mots dans des métaphores familières et inconnues. Les mots de l’axe horizontal correspondent à l’échantillon de métaphores familières (F) et inconnues (U). Les données représentent une moyenne de 10 métaphores familières et de 10 métaphores inconnues.
Les progrès technologiques ont conduit à la disponibilité de systèmes de suivi oculaire très précis, fiables et faciles à utiliser. Dans le domaine de la recherche linguistique, la surveillance des mouvements oculaires permet aux chercheurs de déterminer comment les lecteurs évaluent un texte. Les modèles de fixation peuvent être utilisés pour déterminer quelles parties d’un texte sont les plus difficiles à traiter ou sont les plus faciles à traiter, quelles parties d’un texte peuvent être comprises avec une seule fixation et quelles parties nécessitent plusieurs fixations ou régressions, et l’ordre dans lequel les lecteurs traitent le texte. Ensemble, ces mesures appuient les conclusions sur les processus cognitifs impliqués dans la compréhension du texte.
La compréhension est basée sur une interaction entre l’information contenue dans un texte et les compétences cognitives et les connaissances appliquées par le lecteur; par conséquent, une compréhension complète de la compréhension du texte ne peut être obtenue qu’en utilisant une mesure de traitement sensible aux propriétés du texte et aux caractéristiques du lecteur. Comme indiqué précédemment, les mouvements oculaires varient en fonction des caractéristiques linguistiques, telles que la fréquence des mots, la longueur des mots et la complexité des phrases1,2, 7,10,11,et des caractéristiques du lecteur, telles que la capacité de lecture et la connaissance du sujet1,9. En tant que tels, les mouvements oculaires fournissent une mesure idéale de la compréhension du texte.
Étant donné que les mouvements oculaires varient en fonction de nombreuses caractéristiques linguistiques, un contrôle précis des stimuli est essentiel lors de l’étude des processus cognitifs impliqués dans la compréhension du texte. Les chercheurs consacrent souvent autant d’efforts à développer des stimuli contrôlés que nécessaire pour mener l’expérience réelle. En effet, la recherche n’est bonne que si les stimuli.
Les méthodologies de suivi oculaire peuvent fournir des données précieuses pour tout domaine de recherche dans lequel les participants sont montrés des stimuli visuels et sont tenus d’évaluer les stimuli. Par exemple, dans le domaine de la publicité, on pourrait déterminer quelles parties d’une annonce visuelle attirent le plus l’attention en mesurant quelles parties de la publicité les gens regardent le plus5,8. En recherche médicale, on pourrait déterminer si les internes et les médecins expérimentés évaluent une image radiographique ou IRM de la même manière en examinant le chemin de balayage du mouvement oculaire et combien de temps est consacré à l’évaluation des structures physiques critiques15. Dans ces exemples, le motif des mouvements oculaires indique quelles parties de l’image attirent l’attention de la personne qui regarde l’image.
Il n’y a pas de conflit d’intérêts. Les auteurs n’ont aucun intérêt financier dans les fabricants des équipements décrits ici.
Nous tenons à remercier tous ceux qui ont participé à des recherches menées dans le laboratoire de recherche linguistique de l’Université de l’Illinois à Chicago. Nous remercions également Frances Daniel, qui a joué un rôle déterminant dans l’élaboration des programmes utilisés pour recueillir les données présentées ici.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Eye Tracker | SR Research Ltd. | EyeLink 1000 Remote Desktop model | |
Experiment Control Software | SR Research Ltd. | Experimental Builder | |
Eye Movement Evaluation Software | SR Research Ltd. | Data Viewer |
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