この方法は、研究者が幼い子供の視点から世界がどのように見えるか、そして彼らがその見解の中でどのように本当の注意を割り当てたのかを理解するのに役立ちます。行動科学で広く使用されているスクリーンベースのアイトラッキングと比較して、ヘッドマウントアイトラッキングは、おもちゃの遊びや絵本の読書のような日常的な活動中に子供たちがどこを見ているかを監視することができます。この手順のデモンストレーションは、大学院生のカタリナ・スアレス・リベラとヤユン・ザン、ラボマネージャーのダニエル・ピアシーです。
実験を開始する前に、カスタムメイドの幼児用キャップを使用するようにシステムを変更します。位置決めの観点から調整可能で、対象の研究課題に対応するのに適切な視野を捉えるのに十分な広い角度を持つシーンカメラを選択します。位置決めの面で調節可能で、子供の眼の角膜がこの光を反射するような方法で配置された赤外線LEDを有する眼球カメラを選択する。
アイトラッキングシステムは、幼い子供たちが機器の着用を許容する最大のチャンスを提供するために、可能な限り控えめで軽量でなければなりません。次に、フックとループストラップの反対側に取り付けられたフックとループストラップにシーンとアイカメラを取り付け、子供サイズのキャップに縫い付け、システムをキャップに埋め込み、カメラを子供の視界の中心から外れるように配置します。アイトラッキングデータ収集の場合、2人の研究者が出席し、1人は子どもと対話し、占有し、もう1人はアイトラッキングシステムを配置して配置します。
子供が動いたり、アイトラッキングシステムをつかむために手を伸ばさないように、子供の手を占める活動に完全に子供を従事させ、そして、子供の頭の上にアイトラッキングシステムを置きます。額の上にシーンカメラを低く置いて、子供の視野に最も近似し、シーンカメラビューを、研究中に子供が見ているものを中心にします。高品質の視線データを得るために、目のカメラを配置して、目の全範囲の動きを通して頬やまつげの閉塞のない瞳孔と角膜反射の両方を検出します。
このプロトコルの最もトリッキーな部分は、子供の頭の上に機器を配置し、子供を動揺させることなくカメラを調整することです。スピード、自信、そして練習は不可欠です。シーンと目の画像が得られる限り高品質になったら、キャリブレーションデータを収集するために、視野の異なる場所に子供の注意を引きます。
キャリブレーション中の子供の体の位置が、研究中に使用される位置と一致することに注意してください。すべてのキャリブレーションポイントが取得されたら、アイトラッキングデータの収集を開始します。アイトラッキングシステムがぶつかったりずれたり、ずれたりする点に注意し、必要に応じて再キャリブレーションを可能にし、ミスアライメントの前後にデータを別々にコーディングできるようにします。
調査の最後にアイトラッキングデータを校正するには、適切なキャリブレーションソフトウェアプログラムを開き、キャリブレーションソフトウェア内のさまざまな検出パラメータの閾値を調整して、良好な目の画像を得ます。キャリブレーションの最初のラウンド中に、子供が明らかにシーン画像の異なるポイントを見ている瞬間にキャリブレーションポイントを識別し、これらはデータ収集中に研究者によって意図的に作成されたポイント、または視線のポイントが容易に識別できる研究内のポイントであり、それらのフレームに対して瞳孔が正確に検出される限り、点を特定できることを念頭に置きます。一連のキャリブレーションポイントを作成して、シーンと目のマッピングを確立します。
調査中にアイトラッキングシステムが任意の時点で位置を変更した場合は、位置の変更前と後の部分に対して別々のキャリブレーションを作成します。対象地域をコーディングするには、調査の質問に基づいてコード化する必要のあるすべての対象地域のリストをコンパイルし、子供の目の画像、シーンイメージ、および視線トラックのポイントを使用して、どの関心領域が視覚的に参加しているかを判断します。フレームを 1 つずつスクロールして、関心領域が変化した可能性のある主要な手掛かりとして、目の画像内の瞳孔の瞬間を見ます。
目の目に見える動きが起こったときに、子供が視線のポイントを新しい関心領域にシフトしているのか、または定義された関心領域に移していないのかを確認します。対象領域はフレームごとに個別にコーディングされますが、フレームの前後のフレームを使用して、適切な対象領域を決定するのに役立つコンテキスト情報を取得します。ここでは、2つの18ヶ月の子供のための関心のあるストリームのサンプル領域が示されています。
各色付きブロックは、子が特定の関心領域を見た連続フレームを表します。子供たちは、各子供が興味のあるおもちゃの領域のそれぞれを見て費やした相互作用の割合の違いによって証明されるように、おもちゃの異なるサブセットのための選択性の個々の違いを示しました。両方の子供がすべてのおもちゃを見て費やした時間の総割合はやや似ていましたが、個々のおもちゃに費やされる時間の割合は、被験者の内外で大きく異なっていました。
さらに、これらの見た目の割合がどのように達成されたかも異なり、チャイルド2の平均的な見た目の持続時間はチャイルドワンのほぼ2倍でした。これらのデータによって示されたもう一つの特性は、両方の子供がセッション中に両親の顔を見ることはめったになく、そうしたとき、各視線の持続時間は通常1秒未満であったということです。研究者は、子供とそのソーシャルパートナーにヘッドマウントアイトラッカーを同時に配置し、この手順をモーショントラッキングや心拍数監視などの技術と統合して、さまざまな質問に答えるための高密度のマルチモーダルデータセットを提供することができます。
これらの技術の使用は、関節と持続的な注意、年齢と運動の発達との視覚的経験の変化、および単語学習における視覚的経験の役割を含む、発達文学の多くのトピックの理解を変えました。このプロトコルは、人工内耳を持つ小児および自閉症スペクトラム障害と診断された小児を含む臨床集団でうまく採用されている。
