まず、コンピューターでアイトラッキングソフトウェアを起動します。iRTを開きます webページ、名前と電子メールを入力して、[次へ]を押します。アイトラッキングシステムの前に、参加者を快適な位置に座らせます。
椅子を動かして、参加者とカメラの間に最適な距離を確保します。次に、カメラの高さを調整して、参加者の瞳孔を正しくキャプチャします。キャリブレーションを押してキャリブレーションを開始します。
参加者に画面上の一連のドットを見て、頭を動かさずにドットの動きを追うように依頼します。キャリブレーション プロセスの後、視線データを含むキャプチャされた画面のリアルタイム表示をプライマリ表示ウィンドウで確認できます。メインメニューの視線ビデオアイコンをクリックすると、アイトラッカーでキャプチャされたユーザーの顔が表示されます。
次に、[Start Record] をクリックして実験を開始します。以前に開いたiRTのウィンドウを開き、参加者に「移動」ボタンをクリックしてもらい、その後、右側のオブジェクトを左側のオブジェクトとほぼ一致するまで回転させる必要があります。「完了」をクリックしてローテーションを終了し、すべてのタスクが終了するまでこのプロセスを繰り返します。
アイトラッカーのデータ収集が完了したら、「データの分析」をクリックします。次に、ユーザーに記録されたすべてのデータを含む CSV ファイルをエクスポートします。オンラインの対話型ローテーション タスク ページを使用している場合は、オンライン データの受信に使用した Google スプレッドシート ファイルを開きます。
次に、[ファイル]をクリックし、[ダウンロード]と[xlsx]をクリックします。次に、使用されていたリポジトリをダウンロードして解凍します。スクリプトが1.unpacking_sheetsことを確認します。
メートル、2.data_merge_and_process。m、3.3D回転軌道。m で、フォルダー models はダウンロードしたリポジトリ内の Octave フォルダー内にあります。
データファイルをOctaveフォルダに移動します。スクリプト1.unpacking_sheetsを開きます。m を GNU Octave ランチャーで使用します。
エディタタブで、緑色の保存ファイルと実行アイコンをクリックしてスクリプトを実行します。2つのプロンプトが連続して表示されたら、最初のプロンプトにダウンロードしたファイルの名前を入力し、2番目のフィールドにパッケージ化されていないファイルの名前を入力します。プロセスの完了をユーザーに通知するポップアップが数分で表示されます。
スクリプト2.data_merge_and_processを開いて実行します。m を使用して、アイトラッカーと iRT の両方のデータをマージします。次に、セーブデータシートからセッションID値、タスクID値を入力します。
次に、パッケージ化されていないiRTデータを入力します file 名前とアイトラッカーデータfile ファイル名。3.3D回転軌道を発射して実行します。m スクリプトです。
3 つのプロンプトが表示されたら、セッション ID 値、タスク ID 値、およびパッケージ化されていない iRT データ ファイル名を入力するか、空白のままにします。参加者のタスクインタラクションを再生するには、まず、インタラクティブタスクのWebページに移動します。テストを開始し、マウス ポインターを動かします。
次に、非表示のデバッグテキストをクリックして、デバッグモードを有効にします。タイマー停止アイコンを押してタスクを中断し、コンソールをクリックしてモデルのJSmolコンソールを開きます。次に、ファイル出力jmolコンソールXLSXを開き、Jmolコマンドのページ全体をコピーします。
JSmolコンソール内にコピーしたコマンドのリストを貼り付け、実行ボタンをクリックして実行します。gifアニメーションを生成するには、JSmolコンソール内にコマンドキャプチャファイル名スクリプト出力を記述します。ここで、file nameは作成するgifファイルの名前で、outputはコピーされたコマンドの全リストです。参加者の瞳孔は、初期および微調整段階でより拡張したままでした。
微調整における長い固定期間は、瞳孔径のプラトーに対応していました。回転軌道解析では、参加者1は、解への明確な道筋を見つける前に、最初に目標位置から逸脱したことが示されました。
