Method Article
В настоящей статье описывается, как использовать методологии отслеживания глаз для изучения когнитивных процессов, участвующих в понимании текста. Включены описания оборудования для слежения за глазами, способы разработки экспериментальных стимулов и процедурные рекомендации. Представленная информация может быть применена к большинству любого исследования с использованием словесных стимулов.
В настоящей статье описывается, как использовать методологии отслеживания глаз для изучения когнитивных процессов, участвующих в понимании текста. Измерение движений глаз во время чтения является одним из наиболее точных методов измерения требований к обработке текста по моментам (онлайн). Требования когнитивной обработки отражаются в нескольких аспектах поведения движения глаз, таких как продолжительность фиксации, количество фиксаций и количество регрессий (возвращение к предыдущим частям текста). Описаны важные свойства оборудования для слежения за глазами, которые необходимо учитывать исследователям, в том числе о том, как часто измеряется положение глаз (скорость отбора проб), точность определения положения глаз, количество разрешенных движений головы и простота использования. Также описаны свойства стимулов, которые влияют на движения глаз, которые необходимо контролировать в исследованиях понимания текста, таких как положение, частота и длина целевых слов. Даются процедурные рекомендации, связанные с подготовкой участника, настройкой и калибровкой оборудования и результатами исследования. Представлены репрезентативные результаты, иллюстряные, как можно оценить данные. Хотя методология описывается с точки зрения понимания чтения, большая часть представленной информации может быть применена к любому исследованию, в котором участники читают словесные стимулы.
Когда читатели читают текст, они двигают глазами от слова к слову через чередующийся шаблон фиксаций (точки, в которых глаза неподвижны и сосредоточены на слове) и саккады (точки, в которых глаз движется между словами). Фиксации, следующие за саккадами, которые перемещают читателя вперед через текст, называются фиксациями вперед и фиксациями после саккад, которые перемещают читателя к предыдущим точкам в тексте, называются регрессивными фиксациями. Основное предположение методов слежения за глазами состоит в том, что повышенные требования к обработке связаны с увеличением времени обработки или изменениями в структуре фиксаций. Увеличение времени обработки может быть отражено более длительными фиксациями или большим числом фиксаций (форвардных и регрессивных).
Движения глаз обеспечивают несколько важных преимуществ в качестве меры поведения чтения по отношению к измерению времени чтения для всего прохода или предложения по предложению время чтения. Во-первых, мониторинг движений глаз производит непрерывную онлайн-запись производительности чтения. Это обеспечивает возможность изучения требований к обработке текста на глобальном уровне (по всему тексту), уровню предложения (индивидуальные предложения) или на местном уровне (индивидуальные слова или фразы). Например, изменения глобальной сложности приводят к изменениям в ряде показателей производительности, таких как общее время чтения, количество форвардных фиксаций и количество регрессий. Изменения в сложности локального уровня также влияют на несколько мер, таких как время чтения отдельных слов, вероятность фиксации слов и вероятность регрессии к конкретным словам. Общее время чтения или время чтения по предложению не дают таких подробных показателей производительности чтения. Во-вторых, движения глаз являются естественной частью чтения; поэтому никакие дополнительные требования к задачам не преду4т на читателя. В-третьих, можно проанализировать несколько аспектов движений глаз(например, продолжительность фиксации, длину саккады и частоту регрессии), обеспечивая окно в различные элементы процесса чтения. В-четвертых, движения глаз непосредственно отражают требования обработки, связанные с особенностями прочитанного текста. Например, движения глаз варьируются в зависимости отчастоты слов 10,11,длины слова 7,лексической двусмысленности 2,контекстуального ограничения 1иповторения 10,13. В-пятых, движения глаз отражают индивидуальные различия в читателях. Например, движения глаз варьируются в зависимости отспособности чтения 1,предварительные знания о теме 9, и возраст читателя14. Рейнер, Поллтачек, Эшби иКлифтон 13 обеспечивают тщательный обзор движений глаз во время чтения. Взятые вместе, эти преимущества делают движения глаз идеальной мерой поведения чтения.
В исследовании, описанное здесь, использовалась методология движения глаз для изучения когнитивных процессов, участвующих в понимании текста. В частности, эксперимент был разработан, чтобы изучить, как знакомые и незнакомые метафорыобрабатываются 4. В этом исследовании участники читали короткие тексты, представленные на мониторе компьютера во время мониторинга их движений глаз. Каждый текст содержал четыре предложения. Первые два предложения обеспечили контекст, который соответствовал бы предназначению метафоры. Метафоры были представлены в третьем предложении. Четвертый приговор служил нейтральным заключением. Примеры текстов, содержащих знакомые (1) и незнакомые (2) метафоры, представлены ниже с метафорами, подчеркнутыми для удобства идентификации.
Прошлые исследования, основанные на различных методах, показали, что знакомые метафоры легче понять (обрабатываются быстрее), чемнезнакомые метафоры 3,6. Сила метода слежения за глазами заключается в том, что источник сложности обработки может быть изолирован от конкретных слов. Например, исследователи могут определить, если дополнительное время, необходимое для понимания незнакомых метафор получено путем замедления при чтении каждого слова в метафорах, или замедление на последние слова метафоры (когда ясно, предыдущая фраза метафора). Кроме того, модели движений глаз поддерживают выводы о когнитивных процессах, участвующих в постижении метафор. Например, при чтении романа или незнакомых метафор читателям необходимо будет продолжить обработку метафор для извлечения образных значений. Это может быть отражено в модели движения глаз, как регресс к началу метафоры, а затем читать через метафоры во второй раз. Читатели также могут попытаться сравнить значения двух ключевых слов в метафорах (например, любовь и цветок), что может привести к модели движения глаз между ключевыми словами. Кроме того, читая знакомые метафоры, читатели могут извлечь образные значения сразу после прочтения метафор; поэтому никаких регрессий не потребуется. Ключевым моментом является то, что модели движения глаз позволяют исследователям делать выводы об онлайновых процессах, используемых для понимания метафор. Это поддерживает более описательные выводы, чем просто заявив, что общее время обработки больше для незнакомых, чем знакомые метафоры.
Описанное здесь исследование иллюстрирует общий метод контрастных моделей движения глаз для двух типов письменных стимулов и обеспечивает конкретную ситуацию для описания критических аспектов методологий движения глаз. Важно отметить, что описанный здесь метод движения глаз может быть обобщен для изучения многих других вопросов, таких как то, как читатели решают математические задачи на основе слов, которые различаются по сложности(например, высокая и низкая сложность), или как проблемы со словом решаются экспертами по домену по сравнению с новичками. Движения глаз могут быть использованы для определения того, какие слова в проблемах привлекают наибольшее внимание(т.е. самые длительные продолжительности фиксации и наибольшее количество фиксаций) и сосредотачиваются ли эксперты и новички на одной и той же информации. В каждом случае мониторинг движений глаз будет обеспечивать учет момент за моментом изменений в требованиях обработки, связанных с пониманием проблем, которые читаются.
1. Свойства оборудования слежения за глазами
Глаз трекеры варьируются в зависимости от того, как движения глаз измеряются, как часто положение глаз измеряется (скорость выборки), точность определения положения глаз, сколько движения головы допускается, и простота использования. Важность этих факторов варьируется в зависимости от типа выполняемых исследований и участников тестирования. Например, в большинстве исследований чтения, высокая точность необходима, чтобы определить, какое слово фиксируется. Во втором примере при использовании детей в качестве участников решающее значение имеет терпимость к движениям головы и простота использования.
Исследование, описанное здесь, было проведено с помощью SR Research EyeLink 1000 глаз трекер (SR Research Ltd). Изображение системы слежения за глазами представлено на рисунке 1. Система EyeLink отслеживает движения глаз, измеряя изменения в положении ученика на видео- изображении. Это делается путем сияния рассеянного инфракрасного света (который не виден участникам) на глаза испытуемых и записи инфракрасного отражения (изображения) от одного глаза (или обоих глаз) с высоким разрешением инфракрасного зондирования видеокамеры. Инфракрасный источник света и видеокамера расположены под монитором, который используется для отображения стимулов. Инфракрасный свет используется, чтобы избежать ложных отражений от нормального спектра огней. Инфракрасный свет производит яркое пятно, где находится зрачок (свет входит в зрачок и отражается от сетчатки, чтобы украсить зрачок) и точное отражение на поверхности глаза называется отражение роговицы. Видео изображение оцифровывается таким образом, что горизонтальные и вертикальные движения зрачка (яркое пятно) в видеорамке могут быть измерены. Отражение роговицы является стационарным отражением, которое не двигается, если голова не перемещается (потому что это отражение от поверхности глаза, он не двигается, когда глаза двигаются). Измерение отражения роговицы дает возможность отличить небольшие движения головы, которые приводят к движению отражения роговицы, от движений глаз в одиночку, которые не приводят к движению отражения роговицы. Чтобы свести к минимуму движения головы и удержать участника в фокусном диапазоне видеокамеры, участники при чтении текста, представленного на мониторе компьютера, наводят голову на лоб и подбородок. Ниже описаны некоторые важные особенности систем слежения за глазами.
2. Стимул подготовка
При сравнении движений глаз для стимулов, взятых из двух или более условий, стимулы должны быть сопоставлены на особенности, которые, как известно, влияют на движения глаз. Тексты метафор, используемые здесь, иллюстрируют несколько важных свойств, которые следует контролировать при сравнении того, как читаются два стимула.
3. Запуск эксперимента
Можно проанализировать несколько аспектов движений глаз, и они часто классифицируются как глобальные и локальные меры. Глобальные показатели отражают поведение движения глаз во всем испытании, например, общее время чтения, среднюю продолжительность фиксации для всех слов и общее количество фиксаций (как вперед, так и регрессивно). Локальные меры отражают поведение движения глаз для конкретного целевого слова или набора целевых слов (например, слов в метафорах) и называются регионами, представляющими интерес. Локальные меры включают время фиксации целевых слов, вероятность фиксации целевых слов, количество фиксаций на целевых словах и количество регрессий к целевым словам, чтобы назвать несколько. Кроме того, местные меры часто обсуждаются с точки зрения первого запуска, второго запуска и общего времени. Первый запуск (также называемый первым проходом) относится к фиксациям, сделанным на целевом слове, прежде чем перейти к другому слову. Это можно рассматривать как первую встречу с целевым словом. Второй запуск (также называемый вторым проходом) относится к фиксациям, сделанным на целевом слове после того, как покинул целевое слово изначально. Как правило, это регрессии к целевым словам. Общее время включает в себя все фиксации, сделанные на целевых словах (все работает вместе взятые). Более сложные меры также используются для оценки времени обработки и моделей движения глаз, таких как продолжительность пути регрессии, которая определяется как общее время от первоначального столкновения слова к переходу к последующему слову. Например, если читатель (1) зациклился на последнем слове в метафоре, (2) вернулся, чтобы зафиксировать первое слово в метафоре, (3) зацикленный на последнем слове снова, а затем (4) зацикленный первое слово в следующем предложении, продолжительность пути регрессии будет включать первые три фиксации в этом примере.
Движения глаз из образца испытания представлены на рисунке 2. Круги представляют собой локации фиксации, а желтые линии представляют собой саккады, которые показывают, как читатель перемещается от слова к слову. Дополнительную сложность обработки, связанную с метафорой, можно увидеть по плотности фиксаций на метафоре. Фиксации могут быть сгруппированы по регионам интереса(например, слова в метафорах), чтобы определить, сколько времени было потрачено на каждое слово и количество фиксаций, сделанных на каждом слове для знакомых и незнакомых метафор. Результаты, показанные на рисунке 3, показывают, что на обработку двух ключевых слов содержания в незнакомых метафорах времени времени тратится больше, чем на знакомые метафоры.
Преимущества записи движений глаз, в отличие от времени чтения для всего прохода или предложения по предложению время чтения можно увидеть на рисунках 2 и 3. Например, есть пять фиксаций на метафоре области(рисунок 2), три вперед фиксации и две регрессивные фиксации, которые отражают читателя чтения через метафору "дверь", а затем возвращение (регрессирование) на "степень". По сути, метафора была прочитана дважды. Этот результат остался бы незамеченным, если бы измерялось только время чтения предложения или общее время чтения. В качестве второго примера на рисунке 3 показано, что чтение последнего слова метафоры было потрачено больше времени, чем на три других слова в метафоре, и что время чтения было быстрее для знакомых, чем незнакомых метафор для трех из четырех слов в метафорах. Измерение времени чтения по предложению будет указывать на более длительное время чтения предложений, содержащих знакомые метафоры, чем незнакомые метафоры, но было бы невозможно знать, если дополнительное время чтения было распределено по всем словам в метафоре или было ограничено конкретными словами, и сколько времени было потрачено на каждое слово будет неизвестно. Эти два примера показывают преимущества записи непрерывного поведения чтения в Интернете.
Рисунок 1. На левой картинке изображен участник, расположенный на лбу/подбородке, при взгляде на дисплей компьютера. Инфракрасный источник света и видеокамера расположены под дисплеем. На правильной картинке показан дисплей экспериментатора. Большое изображение в верхней рамке показывает лицо участника вокруг правого глаза (глаз отслеживается) и небольшое изображение показывает крупным планом правого глаза. Синие области области высокого инфракрасного отражения света от волос участника (большое изображение) и зрачок (небольшое изображение). Перекрестия волос над глазом определить центр зрачка и отражение роговицы в нижней части зрачка. Нажмите здесь, чтобы просмотреть изображение большего размера.
Рисунок 2. Движения глаз из образца прохода, содержащего незнакомую метафору(степень дверного проема). Круги указывают на расположение фиксации, а желтые линии указывают на пути саккады. Большие круги представляют собой более длительную фиксацию продолжительности. Небольшие числа рядом с кругами указывают на продолжительность фиксации в миллисекундах (msec). Пробелы (без саккадной линии, например, между словами многих людей)указывают на точки, где потеря трека произошла из-за артефакта, такого как предметы, на мгновение закрывают глаза. На рисунке показан регрессия от дверного проема до степени в метафоре.
Рисунок 3. Полная продолжительность фиксации (msec) на словах в знакомых и незнакомых метафорах. Слова в горизонтальной оси соответствуют примеру знакомых (F) и незнакомых (U) метафор. Данные представляют собой в среднем 10 знакомых и 10 незнакомых метафор.
Технологические достижения привели к наличию высокоток таких, надежных и простых в использовании систем слежения за глазами. В области языковых исследований мониторинг движений глаз позволяет исследователям определить, как читатели оценивают текст. Шаблоны фиксации могут быть использованы для определения того, какие части текста наиболее трудно обрабатывать или легче всего обрабатывать, какие части текста могут быть поняты с помощью одной фиксации и какие части требуют множественных фиксаций или регрессий, а также последовательность, в которой читатели обработать текст. Вместе эти меры поддерживают выводы о когнитивных процессах, участвующих в понимании текста.
Понимание основано на взаимодействии между информацией, содержащейся в тексте, и когнитивными навыками и знаниями, применяемыми читателем; таким образом, полное понимание понимания текста может быть получено только с помощью меры обработки, которая чувствительна к свойствам текста и характеристикам читателя. Как отмечалось ранее, движения глаз варьируются в зависимости от языковых особенностей, таких как частота слов, длина слова исложность предложения 1,2,7,10,11, и характеристики читателя, такие как способность к чтению и знаниетемы 1,9. Таким образом, движения глаз обеспечивают идеальную меру понимания текста.
Поскольку движения глаз варьируются в зависимости от многих языковых особенностей, точный контроль стимулов имеет важное значение при изучении когнитивных процессов, участвующих в понимании текста. Исследователи часто тратят столько усилий на разработку контролируемых стимулов, сколько необходимо для проведения фактического эксперимента. Действительно, исследования только так хорошо, как стимулы.
Методологии слежения за глазами могут предоставить ценные данные для любой области исследований, в которой участникам показаны визуальные стимулы и необходимы для оценки стимулов. Например, в области рекламы можно определить, какие части визуального объявления привлекают наибольшее внимание, измеряя, какие части объявления люди смотрят нанаиболее 5,8. В медицинских исследованиях, можно было бы определить, являются ли стажеры и опытные врачи оценить рентген или МРТ изображение таким же образом, глядя на путь сканирования движения глаз и сколько времени тратится на оценку критических физическихструктур 15. В этих примерах рисунок движений глаз указывает, какие части изображения привлекают внимание человека, просматривая изображение.
Конфликта интересов не существует. Авторы не имеют финансовых интересов в производителях оборудования, описанного здесь.
Мы хотели бы поблагодарить всех, кто принимал участие в исследованиях, проведенных в Лаборатории языковых исследований в Университете Иллинойса в Чикаго. Мы также благодарим Фрэнсис Даниэль, которая сыграла важную роль в разработке программ, используемых для сбора данных, представленных здесь.
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 |
Запросить разрешение на использование текста или рисунков этого JoVE статьи
Запросить разрешениеThis article has been published
Video Coming Soon
Авторские права © 2025 MyJoVE Corporation. Все права защищены