눈 의 움직임을 사용하여 텍스트 이해에 관련된 인지 프로세스를 평가합니다.

요약

본 기사는 아이트래킹 방법론을 사용하여 텍스트 이해와 관련된 인지 과정을 연구하는 방법을 설명합니다. 아이트래킹 장비, 실험 자극 개발 방법 및 절차 권장 사항에 대한 설명이 포함되어 있습니다. 제시된 정보는 구두 자극을 사용하여 대부분의 모든 연구에 적용될 수 있습니다.

초록

본 기사는 아이트래킹 방법론을 사용하여 텍스트 이해와 관련된 인지 과정을 연구하는 방법을 설명합니다. 독서 중 눈의 움직임을 측정하는 것은 텍스트 이해 중에 순간별(온라인) 처리 요구를 측정하는 가장 정확한 방법 중 하나입니다. 인지 처리 요구사항은 고정 기간, 고정 수 및 회귀 수(텍스트의 이전 부분으로 돌아가기)와 같은 눈 이동 동작의 여러 측면에 의해 반영됩니다. 연구원이 고려해야 할 눈 추적 장비의 중요한 특성에는 눈 위치측정 빈도(샘플링 속도), 눈 위치 결정정확도, 머리 움직임허용 량, 사용 편의성 등이 포함됩니다. 또한 대상 단어의 위치, 빈도 및 길이와 같은 텍스트 이해 연구에서 제어해야 하는 눈 의 움직임에 영향을 미치는 자극의 특성이 설명되어 있습니다. 참가자 준비, 장비 설정 및 교정 및 연구 실행과 관련된 절차적 권장 사항이 제공됩니다. 데이터를 평가하는 방법을 설명하기 위해 대표적인 결과가 표시됩니다. 방법론은 독서 이해의 관점에서 설명되어 있지만, 제시 된 정보의 대부분은 참가자가 구두 자극을 읽는 모든 연구에 적용 될 수있다.

서문

독자가 텍스트를 읽을 때, 그들은 고정의 교대 패턴을 통해 단어에서 단어로 눈을 이동 (눈이 고정되고 단어에 초점을 맞춘 점) 및 saccades (눈이 단어 사이에 이동하는 지점). 텍스트를 통해 독자를 앞으로 이동하는 saccades 다음 의 고정은 텍스트의 이전 지점으로 판독기를 이동하는 saccades 다음 고정 및 고정을 회귀 고정이라고합니다. 아이트래킹 방법의 기본 가정은 처리 요구가 증가하거나 고정 패턴의 변경과 관련이 있다는 것입니다. 처리 시간이 증가하면 기간 고정 기간이 길거나 더 많은 수의 고정(전달 및 회귀)에 의해 반영될 수 있습니다.

눈 의 움직임은 전체 통로 또는 문장별 읽기 시간에 대한 판독 시간을 측정하는 것에 비해 읽기 행동의 척도로서 몇 가지 중요한 이점을 제공합니다. 첫째, 눈의 움직임을 모니터링하면 지속적인 온라인 판독 성능 기록이 생성됩니다. 이렇게 하면 전역 수준(전체 텍스트, 문장 수준(개별 문장) 또는 로컬 수준(개별 단어 또는 구)에서 텍스트 처리 요구를 검토할 수 있습니다. 예를 들어 전역 난이도의 변화로 인해 총 판독 시간, 전방 고정 수 및 회귀 수와 같은 여러 성능 측정값이 변경됩니다. 로컬 수준 난이도의 변화는 개별 단어의 읽기 시간, 단어를 고정할 확률 및 특정 단어로 회귀할 가능성과 같은 여러 가지 측정에 영향을 미칩니다. 전반적인 독서 시간 또는 문장별 읽기 시간은 독서 성능의 이러한 상세한 측정을 제공하지 않습니다. 둘째, 눈의 움직임은 독서의 자연스러운 부분입니다. 따라서 추가 작업 요구 사항은 판독기에 배치되지 않습니다. 셋째, 눈 운동의 여러측면(예: 고정 지속 시간, 사케이드 길이 및 회귀 빈도)을 분석할 수 있으며, 판독 과정의 상이한 요소로 창을 제공한다. 넷째, 눈의 움직임은 텍스트의 피처와 관련된 처리 요구를 직접 반영합니다. 예를 들어, 눈의 움직임은 단어 주파수^10,11,단어 길이^7,어휘 모호성^2,문맥 제약^{조건 1,}반복^10,13의함수에 따라 다릅니다. 다섯째, 눈의 움직임은 독자의 개별적인 차이를 반영합니다. 예를 들어, 눈의 움직임은 읽기 능력^1,주제^9에대한 사전 지식, 독자^14의연령에 따라 다릅니다. 레이너, 폴라섹, 애쉬비, 클리프턴^13은 독서 중 눈의 움직임을 철저히 검토합니다. 이러한 장점을 종합하면 눈의 움직임이 읽기 동작의 이상적인 척도가 됩니다.

여기에서 기술된 연구는 텍스트 이해에 관련있는 인식 프로세스를 공부하기 위하여 눈 운동 방법론을 이용했습니다. 특히 이 실험은 친숙하고 생소한 은유가 어떻게 처리되는지 탐구하기 위해^{고안되었다 4.} 이 연구에서 참가자는 눈 움직임을 모니터링하는 동안 컴퓨터 모니터에 제시된 짧은 텍스트를 읽습니다. 각 텍스트에는 4개의 문장이 포함되어 있습니다. 처음 두 문장은 은유의 의도된 의미와 일치하는 맥락을 제공했다. 은유는 세 번째 문장으로 제시되었다. 네 번째 문장은 중립적 인 결론으로 사용되었습니다. 친숙한 (1) 및 익숙하지 않은 (2) 은유가 포함 된 텍스트의 예는 식별의 용이성을 위해 밑줄이 아래에 표시됩니다.

1. 친숙한 은유 구절. 베드로는 전에 그런 아름다운 소녀를 본 적이 없었다. 그는 정말 특별한 무언가가 그들 사이에 성장할 수 있기를 바랐다. 그는 사랑이 꽃이라고생각했습니다. 베드로는 그날 밤 그 소녀를 불렀다.
2. 익숙하지 않은 은유 구절. 대학을 졸업하는 것은 많은 사람들에게 매우 중요한 이정표입니다. 이 목표를 달성하기 위해서는 많은 노력이 필요합니다. 많은 사람들에게 학위는 출입구입니다. 대학을 졸업하는 것은 매우 자랑스러워할 만한 일입니다.

다양한 방법을 기반으로 한 과거 연구는 익숙한 은유가 익숙하지 않은 은유^3,6보다이해하기 쉽다는 것을 보여주었습니다. 아이트래킹 방법의 힘은 처리 난이도의 원인을 특정 단어로 분리할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 연구자들은 비유에서 각 단어를 읽을 때 속도를 늦추거나 은유의 마지막 단어를 느리게함으로써 익숙하지 않은 은유를 이해하기 위해 필요한 추가 시간이 얻어지는지 결정할 수 있습니다(이전 문구가 은유임이 분명할 때). 또한, 눈 의 움직임의 패턴은 은유를 이해에 관련된 인지 과정에 대한 추론을 지원합니다. 예를 들어, 소설이나 생소한 은유를 읽을 때 독자는 비유적 의미를 추출하기 위해 은유를 더 처리해야 합니다. 이것은 은유의 시작에 회귀한 다음 두 번째 은유를 통해 읽는 것처럼 눈 의 움직임 패턴에 반영 될 수 있습니다. 독자는 또한 은유 (예 : 사랑과 꽃)에서두 가지 핵심 단어의 의미를 비교하려고 시도 할 수 있습니다, 이는 키워드 사이의 앞뒤로 눈 움직임의 패턴으로 이어질 수 있습니다. 또는 친숙한 은유를 읽을 때 독자는 은유를 읽는 즉시 비유적 의미를 추출할 수 있습니다. 따라서 회귀가 필요하지 않습니다. 요점은 눈 운동 패턴이 연구원이 은유를 이해하기 위해 사용되는 온라인 프로세스에 대한 추론을 할 수 있다는 것입니다. 이것은 단순히 전체 처리 시간이 익숙한 은유보다 익숙하지 않은 경우 더 길다는 것을 말하는 것보다 더 설명적인 결론을 지원합니다.

여기에서 기술된 연구 결과는 2개의 모형서면 자극을 위한 눈 운동 패턴을 대조하는 일반적인 방법을 설명하고 눈 운동 방법론의 중요한 측면을 설명하기 위한 구체적인 상황을 제공합니다. 중요한 것은, 여기서 설명된 눈 운동 방법은 독자가 복잡성에 따라 다른 단어 기반 수학 문제를 해결하는방법(예: 높음 대 낮은 복잡성) 또는 도메인 전문가대 초보자에 의해 단어 문제를 해결하는 방법과 같은 다른 많은 문제를 연구하기 위해 일반화될 수 있다는 것입니다. 눈의 움직임은 문제의 단어가 가장 주의를 끄는(즉, 가장 긴 고정 기간 및 가장 많은 고정 시간)과 전문가와 초보자가 동일한 정보에 초점을 맞추고 있는지 여부를 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 각각의 경우, 눈의 움직임을 모니터링하면 읽히는 문제를 이해하면서 처리 요구가 순간적인 변화에 대한 기록을 제공합니다.

프로토콜

1. 아이 트래킹 장비의 특성

아이 트래커는 눈 의 움직임을 측정하는 방법, 눈 위치 측정 빈도(샘플링 속도), 눈 위치 결정의 정확도, 머리 움직임이 허용되는 양, 사용 편의성에 따라 다릅니다. 이러한 요인의 중요성은 수행되는 연구의 유형과 테스트중인 참가자에 따라 달라집니다. 예를 들어, 대부분의 독서 연구에서 고정되는 단어를 결정하기 위해서는 높은 정확도가 필요합니다. 두 번째 예로, 어린이를 참가자로 사용할 때 머리 움직임과 사용 편의성에 대한 관용이 중요합니다.

여기에 설명 된 연구는 SR 연구 아이 링크 1000 아이 트래커 (SR Research Ltd)를 사용하여 수행되었다. 아이트래킹 시스템의 사진은 그림 1에표시됩니다. EyeLink 시스템은 비디오 이미지에서 학생 위치의 변화를 측정하여 눈의 움직임을 추적합니다. 이것은 피사체의 눈에 분산 된 적외선 (참가자에게 보이지 않는)을 비추고 고해상도 적외선 감지 비디오 카메라로 한쪽 눈 (또는 두 눈)에서 적외선 반사 (이미지)를 기록함으로써 수행됩니다. 적외선 광원과 비디오 카메라는 자극을 표시하는 데 사용되는 모니터 아래에 배치됩니다. 적외선은 일반 스펙트럼 조명에서 스퓨리어스 반사를 방지하는 데 사용됩니다. 적외선은 동공이 있는 밝은 지점을 생성합니다(조명이 동공에 들어가서 동공을 밝게 하기 위해 망막에서 반사함)과 각막 반사라고 불리는 눈 표면에 정확히 반사됩니다. 비디오 이미지는 비디오 프레임의 동공(밝은 반점)의 수평 및 수직 움직임을 측정할 수 있도록 디지털화됩니다. 각막 반사는 머리가 움직이지 않는 고정 반사입니다 (눈표면에서 반사되기 때문에 눈이 움직일 때 움직이지 않습니다). 각막 반사를 측정하는 것은 각막 반사의 움직임으로 이어지지 않는 눈의 움직임에서 만일 반사의 움직임으로 이어지는 작은 머리 움직임을 구별하는 수단을 제공합니다. 머리 움직임을 최소화하고 참가자를 비디오 카메라의 초점 범위에 보관하기 위해 참가자는 컴퓨터 모니터에 제시 된 텍스트를 읽으면서 이마와 턱 받침대에 머리를 놓습니다. 아이트래킹 시스템의 몇 가지 중요한 기능은 다음과 같습니다.

1. 샘플링 속도입니다. 샘플링 속도는 초당 눈 위치가 측정되는 횟수를 나타냅니다. EyeLink 1000 시스템의 샘플링 속도는 1,000Hz이며, 이는 눈 위치가 초당 1,000회 측정된다는 것을 의미합니다. 일반적인 샘플링 속도는 1,000Hz, 500Hz, 250Hz 및 60Hz(많은 컴퓨터 모니터의 비디오 새로 고침 빈도/주파수)입니다.
   참고: 독서를 공부할 때 고정 및 사크케이드의 위치와 기간을 정확하게 측정하는 것이 목표입니다. 정상적인 성인 독서 동안 고정 기간은 일반적으로 약 100-800 msec에서 다르며 평균은 약 250 msec (대학생 독자용)입니다. Saccades는 일반적으로 독자가 한 단어에서 다음 단어로 눈을 이동할 때 약 10-20 msec의 지속 시간을 다양합니다. 한 줄의 끝에서 다음 선의 시작 부분으로 이동하는 것과 같은 매우 큰 사케이드는 지속 시간이 60-80 msec만큼 길 수 있습니다. 샘플링 속도가 높을수록 고정 및 사크아데스의 지속 시간을 측정할 때 시간적 정확도(시간 적 해상도라고도 함)가 더 좋습니다. 특히, 평균 시간 오차는 샘플 사이의 시간의 약 절반 기간이 될 것입니다. 예를 들어, 샘플링 속도 1,000Hz(1msec마다 샘플링 눈 위치)는 평균 오차가 0.5msec이고 60Hz(샘플링 눈 위치 16.7msec마다 샘플링 눈 위치)의 샘플링 속도는 약 8msec의 평균 오차로 이어질 것이다. 8 msec 오류는 saccades의 기간을 연구하기에는 너무 큰 것으로 간주될 수 있지만 고정 기간을 연구하기에는 너무 크지 않습니다. 30년 전 대부분의 독서 연구는 60Hz 샘플링 속도로 아이 트래커를 사용하여 수행되었습니다. 독서에 대한 대부분의 연구는 이제 500Hz 또는 1,000Hz에서 샘플링할 수 있는 아이 트래커를 사용하여 수행됩니다.
   독서 하는 동안, 목표는 같은 위치에 두 눈을 집중 하는; 따라서 일반적인 관행은 한쪽 눈에서 눈의 움직임을 기록하는 것입니다. 일부 아이트래킹 시스템은 두 눈을 동시에 추적할 수 있습니다. 두 눈을 모두 추적하는 장점은 최종 분석을 위해 가장 좋은 추적 정확도를 가진 눈을 선택할 수 있다는 것입니다. 두 눈을 추적하는 단점은 샘플링 속도가 일반적으로2배(즉, 한쪽 눈의 1,000Hz 의 샘플링 속도가 양쪽 눈에서 기록할 때 500Hz로 감소)에 의해 감소된다는 것이다.
2. 정확도. 정확도는 계산된 고정 위치가 실제 고정 위치와 얼마나 잘 일치하는지를 나타냅니다. 이것은 시각적 각도의 정도로 표현됩니다 (반 원은 시각적 각도가 180º). EyeLink 1000 시스템의 평균 정확도는 0.25-0.5º의 시각적 각도입니다. 이를 관점으로 두려면 컴퓨터 모니터의 17-20을 정상 시야 거리에서 볼 때 모니터의 너비가 20-30º 의 시각적 각도를 커버합니다.
   참고: 필요한 정확도의 정도는 연구 목표에 따라 달라집니다. 줄에 고정된 문자를 측정하는 것이 목표인 경우 문자 위치 정확도가 필요합니다. 줄에 있는 단어를 측정하는 것이 목표인 경우 단어 위치 정확도가 필요합니다. 여기에 설명된 연구에서는 3자3자시각적 각도와 동일할 수 있도록 텍스트가 표시되었습니다. 텍스트가 비례 글꼴로 표시되었기 때문에 측정은 약 3자입니다(즉, w보다 좁아지는 문자와 같이 너비가 다른 문자). 문자 위치 정확도를 얻으려면 아이 트래커는 30° 수평 범위(컴퓨터 디스플레이 너비)에서 고정 위치를 1/3°(약 한 문자의 너비)로 결정해야 합니다. 단어 위치 정확도를 얻으려면 아이 트래커는 길이 가 3자단어에 대해 1° 범위 내에서 고정 위치를 결정해야 합니다. 아이 트래커는 동공이 눈 뚜껑과 속눈썹에 의해 부분적으로 가려질 수 있기 때문에 큰 수직 눈 움직임(예 : 디스플레이의 바닥에서 위로 이동)을 측정할 때 약간 덜 정확해지는 경향이 있습니다. 이 문제는 텍스트를 이중 간격으로 조정하여 실질적으로 줄이거나 제거할 수 있으므로 어떤 텍스트 줄을 쉽게 읽을 수 있는지 쉽게 식별할 수 있습니다. 컴퓨터 모니터의 경우 이중 간격은 EyeLink 1000 및 대부분의 현재 세대 아이 트래커의 정확도 범위 내에서 약 2.5° 수직 분리선을 생성합니다.
3. 머리 움직임. EyeLink 1000 시스템의 허용 가능한 헤드 무브먼트는 25mm x 25mm x 10mm(수평 x 수직 x 깊이)입니다. 즉, 참가자는 ±12.5mm 왼쪽/오른쪽, ±12.5mm 위/아래, 정밀도 저하 없이 초기 교정(아래에 설명된)이 수행된 헤드 위치에서 ±5mm/out의 머리 움직임을 만들 수 있습니다. 비디오 카메라의 시야 내에서 눈을 유지하기 위해서는 왼쪽/오른쪽 및 위/아래 제한이 필요합니다. 비디오 카메라의 초점 범위에서 눈을 유지하기 위해 인 /out 제한이 필요합니다. 조합 이마/턱 받침대를 사용하면 이 범위 내에서 움직임을 쉽게 유지할 수 있습니다.
   참고: 디스플레이가 세 대의 모니터로 구성된 경우(운전 시뮬레이터에서와 같이) 각 모니터를 살펴보기 위해 헤드 무브먼트가 필요한 경우, 이마/턱 받침대가 필요하지 않은 아이 트래커의 "헤드 장착" 버전을 사용할 수 있습니다. 헤드 마운트 시스템의 경우 눈 위치를 추적하는 데 사용되는 카메라가 조정 가능한 헤드밴드에 장착되어 참가자가 자유롭게 머리를 움직일 수 있습니다. 앞으로 가리키는 별도의 카메라는 보는 장면을 기록합니다. 눈의 움직임은 보는 장면에 따라 결정됩니다. 헤드 마운트 시스템의 단점은 샘플링 속도가 500Hz(최대) 이하로 감소되고, 큰 헤드 움직임이 오류를 유발할 수 있기 때문에 정확도가 약간 적어지는 경향이 있으며, 설정 시간은 각 참가자에 대해 눈 이동 카메라의 위치를 조정해야 하기 때문에 약간 더 긴 경향이 있다. 헤드 마운트 아이 트래커를 작동하기위한 소프트웨어는 본질적으로 EyeLink 1000과 동일합니다.
4. 시스템 설정 시간. EyeLink 1000은 일반적으로 비디오 기반 아이 트래커의 전형적인 5분 이하로 설정하고 보정할 수 있습니다. 이 프로세스는 다음 절차 섹션에서 더 정의됩니다.

2. 자극 준비

두 가지 이상의 조건에서 가져온 자극에 대한 눈의 움직임을 비교할 때, 자극은 눈의 움직임에 영향을 미치는 것으로 알려진 기능에 일치해야합니다. 여기서 사용되는 은유 텍스트는 두 자극을 읽을 때 제어해야 하는 몇 가지 중요한 속성을 보여 줍니다.

1. 키워드는 조건 간에 평균 단어 길이(문자 수)와 단어 빈도(일반적으로 발생/백만 단어로 표현)에 일치해야 합니다. 이는 단어 빈도가 감소하고 단어 길이가^10,13을증가함에 따라 단어를 고정할 확률이 높아짐에 따라 고정 기간이 증가하기 때문에 중요합니다. 은유 구절에서 친숙하고 생소한 은유의 콘텐츠 단어는 평균 단어 길이와 단어 빈도에 일치했습니다.
2. 키워드는 텍스트와 문장 내에서 비슷한 위치에 제시되어야 합니다. 문장 끝에 있는 단어는 일반적으로 문장의 이전 단어보다 느리게 읽히며, 독자들은 구절을 통과한 다음 마지막 문장^11,12를느리게 할 수록 더 빨리 읽는 경향이 있기 때문에 중요합니다. 은유 구절에서, 모든 은유는 세 번째 문장의 끝에 제시되었다. 문장의 시작 부분에 몇 가지 은유를 제시하고 문장의 끝에 다른 사람은 은유 자체와 관련이없는 독서 시간의 변화로 이어질 것입니다.
3. 키 구는 단어 길이와 구조에 대략 일치해야 합니다. 이는 문장 길이와 구문 구조가 읽기 시간, 고정 수 및 회귀 의 가능성에 영향을 미치기 때문에^{중요합니다(13)}. 은유 구절에서 친숙하고 생소한 은유는 단어와 구조의 동일한 수를 가졌다 (X는 Y입니다).
4. 키워드 바로 앞에 있는 컨텍스트는 단어, 형식 및 처리 어려움의 수와 대략 동일시되어야 합니다. 컨텍스트 제약 조건이 후속 단어^1,14의고정 지속 시간에 영향을 미치기 때문에 조건 간에 컨텍스트를 동일시하는 것이 필요합니다. 은유 구절에서, 첫 번째 문맥 문장은 항상 은유(사랑과 어부)의첫 번째 키워드와 관련이 있으며 두 번째 문맥 문장은 항상 은유(꽃과 거미)의두 번째 키워드와 관련이 있습니다.
5. 키워드나 구는 구절의 마지막 단어나 문구가 되어서는 안 된다. 이는 독자가 텍스트의 이전 부분보다 느리게 텍스트의 엔딩을 읽기 때문에^{중요합니다.} 결론 문장을 추가하면 유출 처리를 측정할 수도 있습니다. 유출은 한 문장에서 후속 문장으로 이어지는 처리 난이도를 말합니다. 은유 구절에서 중립적인 결론 문장이 은유를 따랐다. 독자가 은유의 의미를 이해하지 못한다면, 은유의 의미에 대한 단서를 기대하며 다음 문장으로 넘어갈 수 있습니다. 따라서 결론 문장은 의도적으로 중립적이었기 때문에 의미 있는 단서를 제거했습니다.
   자극 제어 속성은 은유의 관점에서 여기에 설명되었지만, 그들은 텍스트 이해또는 언어 자극을 조작하는 연구의 대부분의 모든 연구에 적용됩니다. 독자가 복잡성이 다른 단어 기반 수학 문제를 해결하는 이전예제(예: 복잡성 대비 높음)를 고려하십시오. 수학 복잡성이 단어 빈도에 혼동될 것이기 때문에 복잡성이 낮은 문제보다 복잡성이 높은 단어가 더 흔하지 않게(매우 낮은 빈도) 단어를 포함하지 않기를 원합니다. 물론 실험의 목표는 제어해야 하는 기능을 지시합니다. 예를 들어, 실험의 목적이 문장 구조가 처리에 미치는 영향을 조사하는 것이라면 문장 구조를 조작해야 합니다. 수학 문제 실험으로 돌아가기 위해 서로 다른 문법 구조가 문제 해결의 어려움에 어떻게 영향을 미치는지 탐구할 수 있습니다. 예를 들어 문제의 주요 세부 정보가 포함된 문장은 활성 또는 수동 음성으로 작성될 수 있습니다. 이러한 주요 문장에 대한 눈 움직임의 패턴뿐만 아니라 올바른 해결책을 결정하는 데 영향을 측정 할 수 있습니다.

3. 실험 실행

1. 참가자는 일반적인 절차를 설명하는 정보에 입각한 동의를 완료해야 합니다. 여기에 설명된 실험과 같은 행동 연구는 비디오 기반 아이트래킹 장비가 눈과 접촉하지 않고 모든 조건하에서 안전한 클래스 1 LED 장치로 승인되기 때문에 의료 IRB와 는 달리 기관의 행동 IRB(기관 연구 위원회)에 의해 일반적으로 승인됩니다. 아이트래킹 절차가 fMRI를 겪고 있는 동안 눈의 움직임을 기록하는 것과 같은 의료 절차와 결합되는 경우 의료 IRB가 필요합니다.
2. 참가자는 모든 산만한 전자 장치를 끄거나 음소거해야 합니다.
3. 모니터링되는 눈이 비디오 디스플레이에 대략 중심이 되도록 턱받침대의 높이를 설정해야 합니다.
4. 참가자들은 시트 높이를 조정하여 턱받이에 턱을 편안하게 안기고 이마를 이마 받침대에 대비하여 편안하게 휴식을 취해야 합니다. 참가자들은 휴식을 취하면서 의자에 몸을 숙이는 경향이 있는데, 이마는 이마 휴게소에서 이마를 꺼내는 경향이 있습니다. 이렇게 하면 아이트래킹 레코드의 수직 오류가 증가할 수 있습니다. 이 문제는 참가자가 턱 받침대의 높이보다 약간 높은 턱으로 시작하여 턱을 나머지에 안주시킬 수 있도록 함으로써 최소화될 수 있습니다.
5. 참가자는 실험을 시작하기 전에 아이 트래커를 조정하고 설정하는 방법을 이야기해야합니다. 모니터에 지침을 표시하면 참가자에게 실험을 시작하기 전에 디스플레이가 어떻게 생겼는지 확인하고 필요한 경우 이마/턱 받침대의 위치를 더 조정할 수 있습니다.
6. 기록되는 눈만 카메라 디스플레이에 표시되는지 확인합니다. 이렇게 하면 참가자가 큰 머리 움직임을 할 경우 트래커가 다른 눈으로 "이동"되는 것을 방지할 수 있습니다. 두 눈이 카메라의 시야에 있는 경우, 참가자가 머리를 충분히 움직이면 시동이 발생할 수 있으므로 기록되는 눈의 이미지가 카메라의 시야에서 이동하고 다른 눈이 카메라의 시야로 이동되도록 할 수 있습니다. 그런 다음 아이 트래커는 새로운 동공 반사를 "검색"합니다. 헤드가 시작 위치로 돌아오면 트래커는 원래 눈으로 다시 이동하지만 이동하면 눈 위치가 일시적으로 손실됩니다.
7. 카메라를 집중합니다(이미지가 실험자의 디스플레이에 표시됩니다). 적절한 초점으로 인해 동공과 각막 반사를 감지하고 추적할 수 있습니다.
8. 비디오 카메라의 적외선 감도 임계값을 조정합니다. EyeLink 시스템에는 대부분의 참가자에 대한 임계값을 올바르게 설정하는 "자동 임계값" 기능이 있습니다. 적외선 반사의 넓은 영역이 눈에 가까이 보이는 경우 임계값을 수동으로 줄일 수 있습니다. 이 시점에서 아이 트래커는 동공과 각막 반사를 감지하고 눈 위치를 추적하기 시작해야합니다 (동공과 각막 반사를 통해 십자선으로 표시).
9. 참가자가 컴퓨터 모니터의 각 모서리를 볼 수 있도록 하여 눈동자와 각막 반사가 디스플레이의 전체 표면을 가로질러 추적되고 있는지 확인합니다. 눈동자 또는 각막 반사가 디스플레이 가장자리에서 분실되면 턱 받침대를 앞으로 또는 뒤로 이동하여 참가자의 머리를 기울이면 일반적으로 문제가 해결됩니다. 안경을 쓰는 참가자의 경우, 프레임은 극단적인 수평 또는 수직 각도를 볼 때 때때로 눈의 비디오 이미지의 일부를 가리킨다. 이는 자극이 표시되는 전체 영역에 걸쳐 동공과 각막 반사를 추적할 수 없는 경우에만 문제가 됩니다. 이 문제를 보완하기 위해 필요한 경우 아이 트래커를 더 작은 범위에서 보정(다음 설명)할 수 있습니다.
10. 교정은 눈의 움직임을 정확하게 추적하기 위해 아이 트래킹 소프트웨어를 설정하는 데 사용되는 프로세스입니다. 이는 참가자가 알려진 위치에서 모니터에 표시되는 9개의 고정 점(검은색 점)을 고정하는 동안 눈 위치를 기록하여 수행됩니다. 고정 점수는 임의의 순서로 표시됩니다. 고정 점의 수는 자극이 차지하는 디스플레이의 양에 따라 달라질 수 있습니다. 통로가 디스플레이의 대부분을 채우는 경우 교정은 9점 형성(왼쪽 위, 위쪽 중앙, 오른쪽 위, 왼쪽 중앙, 중간 중앙, 오른쪽, 왼쪽 아래, 아래 중앙, 오른쪽 아래)을 사용해야 합니다. 하나의 줄만 디스플레이의 세로 중앙에 표시되면 교정 범위가 디스플레이의 중앙 영역으로 축소될 수 있습니다.
11. 교정 하는 동안, 참가자가 사라질 때까지 각 점을 고정 하 고 점의 움직임을 예측 하지 않으려고 지시 합니다. 참가자가 점의 다음 위치를 예측하기 위해 눈을 움직이면 다음 점이 표시되기 전에 참가자가 각 점을 고정할 수 있도록 점의 움직임을 수동으로 제어할 수 있습니다.
12. 교정의 유효성을 검사합니다. 유효성 검사 중에 참가자는 교정 하는 동안과 동일한 9 점을 고정합니다. 그런 다음 계산된 고정 위치는 알려진 고정 위치와 비교하여 계산된 고정 위치에서 시각적 오류 정도를 결정합니다. 이 시점에서 소프트웨어는 각 고정 점에 대한 시각적 오류의 정도, 모든 점에 걸쳐 평균 오류 및 모든 지점에서 최대 오차에 대한 정보를 표시합니다.
13. 평균 오차가 시각적 각도의 0.5º를 초과하는 경우 아이 트래커의 설정을 확인하고 교정 프로세스를 반복해야 합니다. 평균 오차는 수직 및 수평 오류를 결합합니다. 따라서, 0.3º의 허용 되는 평균 오차는, 예를 들어, 작은 수평 및 수직 오류의 조합을 반영할 수 있습니다., 작은 수평 오류의 조합(예를 들어 0.1º) 및 큰 수직 오류(예를 들어 0.6º), 또는 오류의 다양 한 패턴. 따라서 연구원은 각 교정 지점에 대한 수평 및 수직 변위를 검사하고 수행중인 실험에 따라 허용 가능한 오류의 임계값을 설정해야합니다. 예를 들어 자극이 화면 중앙에 나타나는 단일 줄 문장인 경우 텍스트 줄이 하나뿐이므로 수직 정확도가 덜 중요합니다. 0.1º 수평 오류및 0.6º의 세로 오류의 이전 예제는 단일 선 디스플레이에 허용될 수 있습니다. 다중 선 통로를 사용할 때 수직 및 수평 정확도는 모두 중요합니다.
14. 허용 가능한 교정을 얻은 후 실험을 시작합니다. 참가자들에게 자극이 표시될 때 말하지 말라고 지시합니다. 말하자면 턱 받침대위에 놓으면 머리가 위아래로 움직이게 되고, 이로 인해 눈 추적 정확도가 떨어지게 됩니다.
15. 참가자가 아이 트래커, 응답 컨트롤러 (사용하는 경우) 및 자극의 형식으로 편안하게 될 수 있도록 연습 시험의 작은 숫자를 제시하여 시작합니다.
16. 각 평가판 전에 텍스트의 첫 번째 단어가 있는 곳에 고정 점(드리프트 보정 점이라고도 함)이 표시됩니다. 참가자에게 각 평가판 전에 드리프트 보정 지점을 고정하도록 지시합니다. 드리프트 보정 점을 고정할 때 시각적 오류가 최대 허용 오차(0.5º)를 초과하는 경우 시스템은 시행착오를 시작하지 않습니다. 이 시점에서 재보정이 필요합니다. 이를 통해 실험 전반에 걸쳐 일관되게 정확한 트랙을 확인할 수 있습니다. 시스템이 이미 참가자의 눈을 추적하도록 설정되어 있기 때문에 재보정은 일반적으로 1 분 미만걸립니다.
17. 연습 시험을 마친 후 참가자들에게 질문이 있는지 물어본다. 참가자는 질문을하기 위해 이마 / 턱 휴식에서 머리를 제거해야합니다. 추적 정확도는 참가자가 머리가 정확히 동일한 위치에 있지 않기 때문에 참가자가 이마 / 턱 받침대로 돌아 갈 때 다시 검사해야합니다. 이는 참가자가 드리프트 보정 지점을 살펴보고 계산된 위치를 실험자의 모니터에 표시되는 실제 위치와 비교하여 수행할 수 있습니다. 참가자의 대다수에 대 한, 재보정은 일반적으로 이륙 후 이마/턱 나머지에 반환 후 필요 하지 않습니다.
18. 언제든지 참가자가 휴식을 취해야하거나 트랙의 품질이 저하된 경우(일반적으로 참가자가 의자에 재배치하기 때문에), 교정을 확인하고 필요에 따라 재보정을 수행해야 합니다. 참가자는 머리의 각도를 변경할 수있는 실험 중에 좌석 위치 (slouch)를 완화하는 경향이 있습니다. 이렇게 하면 추적 정확도를 줄이고 다시 보정해야 합니다. 더 긴 실험에서 15-20 분마다 짧은 휴식을 포함하여이 문제를 최소화합니다.
19. 참가자는 실험을 완료한 후 브리핑을 받아야 합니다.

결과

눈 운동의 여러 측면을 분석 할 수 있으며, 이들은 종종 글로벌 및 지역 조치로 분류됩니다. 전역 측정값은 전체 판독 시간, 모든 단어의 평균 고정 기간 및 총 고정 횟수(전방 및 회귀)와 같은 전체 평가판에서 눈 이동 동작을 반영합니다. 로컬 측정값은 특정 대상 단어 또는 대상 단어 집합(예: 은유의 단어)에 대한 눈 이동 동작을 반영하며 관심 영역이라고 합니다. 로컬 조치에는 대상 단어에 대한 고정 시간, 대상 단어에 고정될 확률, 대상 단어의 고정 수, 대상 단어에 대한 회귀 수 등이 있습니다. 또한 첫 번째 실행, 두 번째 실행 및 총 시간에 따라 현지 조치가 논의되는 경우가 많습니다. 첫 번째 실행(첫 번째 패스라고도 함)은 다른 단어로 이동하기 전에 대상 단어에 대한 고정을 나타냅니다. 이것은 대상 단어와의 첫 만남으로 생각할 수 있습니다. 두 번째 실행(두 번째 패스라고도 함)은 대상 단어를 처음에 떠난 후 대상 단어에 대한 고정을 나타냅니다. 일반적으로 대상 단어에 대한 회귀입니다. 총 시간에는 대상 단어에 대한 모든 고정(모두 실행 결합)이 포함됩니다. 또한 더 복잡한 측정은 회귀 경로 지속 시간과 같은 처리 시간 및 눈 이동 패턴을 평가하는 데 사용되며, 이는 처음에 단어를 접목한 후 후속 단어로 이동하는 총 시간으로 정의됩니다. 예를 들어, 독자(1)가 은유의 마지막 단어를 고정한 경우(2) 은유의 첫 번째 단어를 고정하기 위해 반환한 다음 (3) 마지막 단어에 다시 고정한 다음 (4) 다음 문장의 첫 번째 단어를 고정한 다음 회귀 경로 기간은 이 예제의 첫 번째 세 가지 고정을 포함합니다.

샘플 시험에서 눈의 움직임은 도 2에제시된다. 원은 고정 위치를 나타내고 노란색 선은 독자가 단어에서 단어로 이동하는 방법을 보여 줄 수 있는 saccades를 나타냅니다. 은유와 관련된 추가 처리 어려움은 은유에 고정의 밀도에 의해 볼 수 있습니다. 고정은 관심영역(예: 은유의 단어)으로 그룹화되어 각 단어에 소요된 시간과 친숙하고 생소한 은유를 위해 각 단어에 고정된 횟수를 결정할 수 있습니다. 그림 3에 표시된 결과는 익숙한 은유보다 익숙하지 않은 은유로 두 가지 주요 콘텐츠 단어를 처리하는 데 더 많은 시간을 소비했음을 보여줍니다.

전체 구절또는 문장별 판독 시간에 대한 판독 시간과 는 반대로 눈의 움직임을 기록하는 장점은 그림 2와 3에서볼 수 있습니다. 예를 들어, 은유영역(그림 2),3개의 전진 고정 및 2개의 회귀 고정이 있는데, 이는 독자가 은유를 통해 "출입구"로 읽은 다음 반환(회귀)을 "정도"로 반영하는 것입니다. 본질적으로 은유는 두 번 읽혔습니다. 이 결과는 문장 읽기 시간 또는 전반적인 독서 시간을 측정하면 눈에 띄지 않을 것입니다. 두 번째 예로, 그림 3은 은유의 다른 세 단어보다 은유의 마지막 단어를 읽는 데 더 많은 시간을 소비했으며, 은유의 네 단어 중 세 단어에 대해 익숙하지 않은 은유보다 읽기 시간이 더 빠르다는 것을 보여줍니다. 문장별 읽기 시간을 측정하면 익숙하지 않은 은유보다 친숙한 은유가 들어있는 문장의 읽기 시간이 길어지지만, 여분의 독서 시간이 은유의 모든 단어에 분포되었는지 또는 특정 단어에 국한되어 있는지, 각 단어에 얼마나 많은 시간이 소요되었는지알 수 없습니다. 이 두 가지 예는 연속적인 온라인 읽기 동작을 기록하는 이점을 보여줍니다.

그림 1. 왼쪽 사진은 컴퓨터 디스플레이를 보면서 이마/턱 받침대위에 배치된 참가자를 보여줍니다. 적외선 광원과 비디오 카메라는 디스플레이 아래에 있습니다. 오른쪽 그림은 실험자의 디스플레이를 보여줍니다. 상단 프레임의 큰 이미지는 오른쪽 눈 주위의 참가자의 얼굴(추적 중인 눈)을 보여주며 작은 이미지는 오른쪽 눈을 가까이서 보여줍니다. 파란색 영역은 참가자의 머리카락 (큰 이미지)과 동공 (작은 이미지)에서 높은 적외선 반사 영역입니다. 눈 위에 십자선은 동공의 중심과 동공의 바닥 근처에 각막 반사를 식별합니다. 큰 이미지를 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 2. 생소한 은유(어느정도는 출입구)를포함하는 샘플 통로에서 눈의 움직임. 원은 고정 위치를 나타내고 노란색 선은 saccade 경로를 나타냅니다. 더 큰 원은 더 긴 기간 고정을 나타냅니다. 원 옆에 있는 작은 숫자는 밀리초(msec)의 고정 지속 시간을 나타냅니다. 간격(많은 단어사이와 같은 사케이드 선이 없음)은 피사체가 일시적으로 눈을 감고 있는 것과 같은 유물로 인해 트랙 손실이 발생한 지점을 나타냅니다. 이 그림은 은유 내에서 출입구에서 학위로 회귀하는 것을 보여줍니다.

그림 3. 친숙하고 생소한 은유의 단어에 대한 총 고정 기간(msec). 가로 축의 단어는 익숙한 샘플(F) 및 익숙하지 않은(U) 은유에 해당합니다. 이 데이터는 10개의 친숙한 은유와 10개의 생소한 은유에 걸쳐 평균을 나타냅니다.

토론

기술의 발전으로 인해 매우 정확하고 신뢰할 수 있으며 사용하기 쉬운 아이 트래킹 시스템이 가용성을 갖게 되었습니다. 언어 연구 분야에서 눈의 움직임을 모니터링하면 연구원이 텍스트를 평가하는 방법을 결정할 수 있습니다. 고정 패턴을 사용하여 텍스트의 일부를 처리하기가 가장 어렵거나 처리하기 가 가장 쉬운 부분, 단일 고정으로 텍스트의 어떤 부분을 이해할 수 있는지, 여러 개의 고정 또는 회귀가 필요한 부품, 독자가 텍스트를 처리하는 시퀀스를 확인할 수 있습니다. 함께, 이러한 조치는 텍스트 이해에 관련된 인지 과정에 대한 결론을 지원합니다.

이해는 텍스트에 포함 된 정보와 독자가 적용 한 인지 능력과 지식 사이의 상호 작용을 기반으로합니다. 따라서 텍스트 이해에 대한 완전한 이해는 독자의 텍스트 및 특성의 속성에 민감한 처리 측정값을 사용하여서만 얻을 수 있습니다. 앞서 언급했듯이, 눈의 움직임은 단어 주파수, 단어 길이 및 문장 복잡성^1,2,7,10,11,읽기 능력 및 주제 지식^1,9과같은 독자 특성과 같은 언어적 특징에 따라 다릅니다. 따라서 눈의 움직임은 텍스트 이해의 이상적인 척도를 제공합니다.

눈의 움직임은 많은 언어 적 기능에 따라 다르기 때문에 텍스트 이해와 관련된 인지 과정을 연구 할 때 자극의 정확한 제어가 필수적입니다. 연구원은 수시로 실제 실험을 실행하기 위하여 필요한 통제된 자극을 개발하기 위하여 많은 노력을 소모합니다. 실제로, 연구는 자극만큼 좋은.

아이트래킹 방법론은 참가자가 시각적 자극을 표시하고 자극을 평가하는 데 필요한 모든 연구 분야에 귀중한 데이터를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 광고 분야에서는 광고의 일부가^{가장 많은 5,8개를}보는 부분을 측정하여 시각적 광고의 어떤 부분이 가장 관심을 끄는지 결정할 수 있습니다. 의학 연구에서, 인턴과 경험이 풍부한 의사가 눈 운동 스캔 경로를 보고 동일한 방식으로 X 선 또는 MRI 이미지를 평가하는지 여부와 중요한 신체 구조^(15)를평가하는 데 얼마나 많은 시간을 소비하는지 여부를 결정할 수 있습니다. 이러한 예에서 눈 의 움직임의 패턴은 이미지의 어떤 부분이 이미지를 보는 사람의 관심을 끌기 나타냅니다.

자료

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