Name: using eye movements recorded in the visual world paradigm to explore the online processing of spoken language
Uploaded: 2018-10-13T12:30:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Using Eye Movements Recorded in the Visual World Paradigm to Explore the Online Processing of Spoken Language at JoVE.com

Diese Forschung wurde von Science Foundation der Beijing Language and Cultural University unter die grundlegenden Forschungsmittel für die zentralen Universitäten (Genehmigung Nr. 15YJ050003) unterstützt.

Alle Probanden müssen fundierten schriftlichen Zustimmung vor der Verabreichung der experimentelle Protokolle geben. Alle Verfahren, Einverständniserklärungen und experimentelles Protokoll wurden von der Ethikkommission der Forschung von der Beijing Language and Culture University angenommen.
Hinweis: Eine Verständnis-Studie mit dem visuellen Welt Paradigma normalerweise besteht aus den folgenden Schritten: Einführung der theoretischen Probleme, erkundet zu werden; Bilden Sie ein experime...

Um eine visuelle Welt Studie durchzuführen, gibt es einige wichtige Schritte zu folgen. Erstens wollen die Forscher die Interpretation der auditiv präsentiert Sprache über Teilnehmer Augenbewegungen der visuellen Welt abzuleiten. Von nun an sollte bei der Gestaltung des Layouts von visuellen Reizen, die Eigenschaften der Augenbewegungen in eine natürliche Aufgabe, die Teilnehmer Augenbewegungen betreffen gesteuert werden. Die Wirkung der gesprochenen Sprache auf Teilnehmer Augenbewegungen kann dann erkannt werden. Zw...

Gesprochene Sprache ist eine schnelle und kontinuierliche Informationsfluss, die sofort verschwindet. Es ist eine Herausforderung, experimentell zu diesem zeitlichen studieren, Sprachsignal sehr schnell ändern. Augenbewegungen aufgezeichnet in der visuellen Welt Paradigma können verwendet werden, um diese Herausforderung zu meistern. In eine typische Eyetracking-Studie mit dem Paradigma der visuellen Welt werden Teilnehmer Augenbewegungen, Bilder in einer Anzeige oder reale Objekte in einem visuellen Arbeitsbereich überwacht, wie sie hören oder produzieren, gesprochenen Sprache, die Darstellung der Inhalte der visuellen Welt1 ,2,3,4. Die grundlegende Logik oder die Verknüpfung Hypothese hinter diesem Paradigma ist, dass zu begreifen oder Planung einer Äußerung (offen oder verdeckt) visuelle Aufmerksamkeit der Teilnehmer auf ein bestimmtes Objekt in der visuellen Welt verlagern wird. Diese Verschiebung der Aufmerksamkeit haben eine hohe Wahrscheinlichkeit, sakkadische Augenbewegungen die besuchte Gegend in der Fovea Vision bringen zu initiieren. Mit diesem Paradigma wollen Forscher bestimmen, an welchem zeitlichen Punkt in Bezug auf einige akustische Wahrzeichen in das Sprachsignal eine Verlagerung der visuellen Aufmerksamkeit des Teilnehmers auftritt, gemessen an einem sakkadische Augenbewegungen auf ein Objekt oder ein Bild in der visuellen Welt. Wann und wo sakkadische Augenbewegungen in Bezug auf das Sprachsignal gestartet werden werden verwendet, um die Online-Sprachverarbeitung ableiten. Die visuelle Welt Paradigma kann verwendet werden, um die gesprochene Sprache verstehen1,2 und Produktion5,6zu studieren. Dieser methodische Artikel konzentriert sich auf Verständnis Studien. In einer Studie Verständnis mit der Bildwelt Paradigma, Teilnehmer Auge Bewegungen auf die visuelle Anzeige überwacht werden, während sie die gesprochenen Äußerungen über die visuelle Darstellung sprechen hören.
Verschiedenen Eye-Tracking-Systeme wurden in der Geschichte entwickelt. Die einfachste, kostengünstigste und mobilste System ist nur eine normale Videokamera, die ein Bild des Teilnehmers Augen erfasst. Augenbewegungen werden dann manuell durch Frame-by-Frame-Prüfung der video-Aufnahme kodiert. Jedoch die Sampling-Rate von solchen Eye-Trackers ist relativ gering, und die Codierung Verfahren ist zeitaufwendig. So nutzt eine moderne kommerzielle Eye-tracking System normalerweise optische Sensoren messen die Orientierung des Auges in seiner Umlaufbahn7,8,9. Um zu verstehen, wie ein zeitgenössische kommerzielle Eyetracking-System funktioniert, sollten folgende Punkte beachtet werden. Erstens, um die Richtung der fovealen Vision, einen Infrarot-Illuminator korrekt Messen (normalerweise mit der Wellenlänge um 780-880 nm) wird normalerweise gelegt entlang oder aus der optischen Achse der Kamera, so dass das Bild des Schülers unterscheidbar heller oder dunkler als die umliegenden Iris. Das Bild des Schülers oder der Schülerin Hornhaut Reflexion (normalerweise das erste Purkinje-Bild) wird dann zur Berechnung der Orientierung des Auges in seiner Umlaufbahn. Zweitens ist der Blick-Standort in der visuellen Welt tatsächlich hängt nicht nur von der Auge-Orientierung in Bezug auf den Kopf, sondern auch auf die Ausrichtung des Kopfes in Bezug auf die visuelle Welt. Um genau den Blick aus dem Auge Ausrichtung ableiten, die Lichtquelle und die Kamera des Eye-Trackers sind in Bezug auf Teilnehmer Kopf (Head mounted Eye-Tracker) befestigt oder in Bezug auf die visuelle Welt fixiert sind (Tabelle montiert oder Remote Eye-Tracker). Drittens: die Teilnehmer Kopf Ausrichtung entweder in Bezug auf die visuelle Welt korrigiert werden muss oder rechnerisch kompensiert werden, wenn Teilnehmer Kopf frei beweglich ist. Wenn ein remote Eye-Tracker in einem Kopf-frei-zu-Move-Modus verwendet wird, wird die Teilnehmer Kopfposition in der Regel aufgezeichnet, indem ein kleiner Aufkleber auf Teilnehmer Stirn. Die Ausrichtung des Kopfes wird dann rechnerisch vom Auge Ausrichtung zu den Blick-Speicherort in der visuellen Welt abrufen subtrahiert. Viertens sind eine Kalibrierung und einen Validierungsprozess dann verpflichtet, die Orientierung des Auges den Blicken der Berücksichtigung der visuellen Welt abbilden. Bei der Kalibrierung sind Teilnehmer Fixierung Samples von bekannten Zielpunkte aufgenommen, um die rohe Auge Datenzuordnung, um die Position in der visuellen Welt bestaunen. In den Validierungsprozess präsentieren sich die Teilnehmer mit der gleichen Zielpunkte wie die Kalibrierung. Die Differenz zwischen der berechneten Fixierung Position aus die kalibrierten Ergebnisse und die aktuelle Position des fixierten Ziel der visuellen Welt werden dann verwendet, um die Genauigkeit der Kalibrierung zu beurteilen. Um die Genauigkeit des Zuordnungsprozesses noch einmal zu bestätigen, ein Drift-Scheck gilt normalerweise auf jeden Versuch, wo ein einzelnes Fixierung Ziel Teilnehmer um die Differenz zwischen der berechneten Fixierung-Position und der tatsächlichen Position des Messen vorgestellt wird die Aktuelles Ziel.
Die primären Daten einer visuellen Welt-Studie ist ein Stream Blick Standorte der visuellen Welt, aufgenommen in die Sampling-Rate des Eye-Trackers, über der gesamten oder eines Teils der Studie Dauer bis hin. Die abhängige Variable verwendet in einer visuellen Welt-Studie ist in der Regel der Anteil der Proben, dass Teilnehmer Fixierungen an bestimmten räumlichen Bereich der visuellen Welt in einem bestimmten Zeitfenster befinden. Um die Daten zu analysieren, muss ein Zeitfenster zunächst ausgewählt werden, oft als Perioden von Interesse. Das Zeitfenster beträgt in der Regel Zeit gesperrt, um die Präsentation von einigen sprachlichen Veranstaltungen im auditiven Input. Darüber hinaus ist die visuelle Welt mussten auch in mehreren Regionen von Interesse (ROIs), aufgeteilt jeweils mit einem oder mehreren Objekten zugeordnet ist. Eine solche Region enthält das Objekt, das richtige Verständnis der gesprochenen Sprache entspricht und somit nennt man oft den Zielbereich. Eine typische Methode, die Daten zu visualisieren ist ein Anteil der Fixierung Grundstück, wo bei jedem Lagerplatz in einem Zeitfenster, der Anteil der Proben mit einem Blick die einzelnen Regionen von Interesse sind, gemittelt über Teilnehmer und Gegenstände.
Mit einer visuellen Welt Studie gewonnenen Daten, verschiedene Forschungsfragen beantwortet werden können: eine) auf den grobkörnigen Ebene sind Teilnehmer Augenbewegungen der visuellen Welt von verschiedenen auditiven sprachlichen Input betroffen? (b) wenn es eine Wirkung, was ist die Flugbahn des Effekts im Laufe des Prozesses? Ist es einen linearen Effekt oder High-Order-Effekt? und c) eine Wirkung, dann auf die feinkörnige, wann ist der früheste zeitliche Punkt wo solche Wirkung entsteht und wie lange dauert dieser Effekt letzten?
Um die Ergebnisse statistisch zu analysieren, sollten folgende Punkte beachtet werden. Erstens ist die Antwortvariable, d.h.Anteile der Fixierungen, oben und unten (zwischen 0 und 1) begrenzt einer multinomialen Verteilung anstatt einer Normalverteilung folgen. Traditionelle statistischen Methoden basierend auf Normalverteilung wie t-Test, ANOVA und lineare Modelle (gemischt-Effekt)10, können nicht von nun an direkt genutzt werden, bis die Proportionen auf ungebundene Variablen wie z. B. mit umgewandelt wurden empirischen Logit Formel11 oder mit unbegrenzten abhängigen Variablen wie z. B. euklidische Entfernung12ersetzt worden. Statistische Methoden, die nicht erfordern, dass die Annahme der Normalverteilung, so verallgemeinerte lineare Modelle (gemischt-Effekt)13 können auch verwendet werden. Zweitens muss eine Variable für die Zeitreihen zur Erkundung der wechselnden Flugbahn des beobachteten Effekts in das Modell aufgenommen werden. Diese Zeitreihen Variable ist ursprünglich der Eye-Tracker der Probenahmestellen auf den Ausbruch der Sprache Eingang neu ausgerichtet. Da die wechselnden Flugbahn in der Regel nicht linear ist, wird eine höhere Ordnung Polynomfunktion der Zeitreihen-normalerweise in die (verallgemeinerte) linear (gemischt-Effekt) Modell, d.h.Wachstum Kurve Analysen14hinzugefügt. Darüber hinaus Endpositionen Auge in die aktuelle Aufnahmepunkt hängt stark vorherige Bemusterung Punkt(e) vor allem, wenn die Aufnahmefrequenz hoch, wodurch das Problem der Autokorrelation. Um die Autokorrelation zwischen den benachbarten Messpunkte zu reduzieren, sind die Originaldaten oft nach unten in die Stichprobe einbezogenen oder gebinnten. In den letzten Jahren nutzten die generalisierte additive Wirkung gemischte Modelle (GAMM) auch gegen die Referenzpositionen Fehler12,15,16. Die Breite der Lagerplätze variiert zwischen den verschiedenen Studien, die von mehreren Millisekunden bis hin zu mehreren hundert Millisekunden. Die schmalste bin können, eine Studie wählen wird durch die Sampling-Rate von der Eye-Tracker in der speziellen Studie verwendeten eingeschränkt. Zum Beispiel wenn eine Eye-Tracker eine Sampling-Rate von 500 Hz hat, kann nicht dann die Breite des Zeitfensters kleiner als 2 ms = 1000/500 sein. Drittens, wenn eine statistische Analyse wiederholt zu jeder Zeit bin der Perioden von Interesse angewendet wird, induziert der familywise Fehler aus diesen Mehrfachvergleiche beseitigt werden sollten. Wie zuvor beschrieben, informiert die Flugbahn Analyse den Forscher, ob die Wirkung auf die grobe Körnung Ebene beobachtet linear in Bezug auf die Veränderung der Zeit, ist aber nicht angezeigt wird, wenn der beobachtete Effekt beginnt zu entstehen, und wie lange die beobachteten der Effekt hält. Um die zeitliche Lage bestimmen, wann der beobachtete Unterschied beginnt auseinander, und um herauszufinden, die zeitliche Dauer, die die beobachtete Wirkung hält, hat eine statistische Auswertung zu jeder Zeit bin wiederholt angewendet werden. Diese Mehrfachvergleiche führen wir den sogenannten familywise Fehler, egal welche statistischen Methode verwendet wird. Die familywise Fehler wird traditionell mit Bonferroni Anpassung17korrigiert. Vor kurzem wurde eine Methode namens Nichtparametrische Permutationstest ursprünglich in Neuroimaging eingereicht18 auf die visuelle Wort Paradigma19 zu steuern für den familywise Fehler angewendet.
Das Verständnis für einige gesprochene Sprache von TeilnehmerInnen Augenbewegungen der visuellen Welt ableiten wollen Forscher mit dem Paradigma der visuellen Welt. Um die Gültigkeit dieser Abzug zu gewährleisten, sollten andere Faktoren, die möglicherweise Einfluss auf die Augenbewegungen werden entweder ausgeschlossen oder gesteuert. Die folgenden zwei Faktoren gehören zu den gebräuchlichsten, die berücksichtigt werden müssen. Der erste Faktor beinhaltet einige systematische Muster in Teilnehmer erklärende Fixierungen unabhängig von der Sprache eingeben, wie z. B. die Tendenz, in der oberen linken Quadrat der visuellen Welt und bewegliche Augen in horizontaler Richtung wird einfacher als in fixieren vertikaler Richtung etc.12,20 , um sicherzustellen, dass die beobachteten Fixierung Muster beziehen sich auf die Objekte, die nicht zu den räumlichen Orten, wo sich die Gegenstände befinden, die räumliche Position eines Objekts ausgeglichen werden sollte in verschiedenen Studien oder über andere Teilnehmer. Der zweite Faktor, der Teilnehmer Augenbewegungen auswirken kann ist die grundlegende Bild Eigenschaften der Objekte in der visuellen Welt, wie z. B. Helligkeit Kontrast, Farbe und Edge Ausrichtung, unter anderem21. Um dieses Potenzial verwirrende zu diagnostizieren, die visuelle Darstellung wird normalerweise dargestellt, vor dem Beginn der gesprochenen Sprache oder vor dem Beginn der kritischen akustischen Markierung der gesprochenen Sprache, für ca. 1000 ms den zeitlichen Zeitraum vom Beginn des der Testbild zum Ausbruch von Test Audio, die Sprache eingeben oder die Disambiguierung Punkt der Sprache Eingang hat noch nicht gehört. Keinen Unterschied zwischen unterschiedlichen Bedingungen beobachtet sollte zu anderen Störfaktoren wie die visuelle Anzeige schlechthin, anstatt die Sprache Eingang abgeleitet werden. Von nun an bereitstellen Augenbewegungen beobachtet in dieser Vorschau einer Basis zur Bestimmung der Wirkung von den sprachlichen Input. Diese Vorschauzeitraum kann auch Teilnehmer mit der optischen Anzeige vertraut zu machen und die systematische Vorspannung des erklärenden Fixierungen reduzieren, wenn die gesprochene Sprache präsentiert wird.
Um zu veranschaulichen, wie eine typische Eyetracking-Studie mit dem visuellen Welt Paradigma durchgeführt wird, beschreibt das folgende Protokoll ein Experiment adaptiert von L. Zhan17 , die Online-Verarbeitung von semantisch komplexe Aussagen, d. h. zu erkunden disjunktive Aussagen (S1 oder S2), konjunktive Aussagen (S1 und S2) und aber-Aussagen (S1, aber nicht-S2). In gewöhnlichen Konservierung sind die Informationen, die einige Äußerungen zum Ausdruck gebrachten wirklich stärker als seine wörtliche Bedeutung. Disjunktive Aussagen wie Xiaoming Box enthält eine Kuh oder ein Hahn sind solche Äusserungen. Logisch, die disjunktive Aussage ist wahr, solange die zwei Disjuncts Xiaoming Box enthält eine Kuh und Xiaoming Box enthält einen Hahn nicht beide sind falsch. Daher ist die disjunktive Aussage wahr, wenn die zwei Disjuncts beide True sind wo ist die entsprechende konjunktive Aussage Xiaoming Box enthält eine Kuh und ein Hahn auch wahr. Im gewöhnlichen Gespräch, jedoch hören, dass die disjunktive Aussage oft deutet darauf hin, dass die entsprechende konjunktive Aussage falsch ist (skalare Implicature); und schlägt vor, dass die Wahrheitswerte der beiden Disjuncts durch den Lautsprecher (Unwissenheit Inferenz) unbekannt sind. Konten in der Literatur unterscheiden sich in ob zwei Schlüsse grammatische oder pragmatische Prozesse22,23,24,25,26 sind. Das Experiment zeigt, wie die visuelle Welt Paradigma verwendet werden kann, zwischen diesen Konten durch die Erforschung der Online-Verarbeitung von drei komplexe Anweisungen erledigt.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:1101px;" width="1101">
	<tbody>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Pixelmator</td>
			<td style="width:129px;">Pixelmator Team</td>
			<td style="width:119px;">http://www.pixelmator.com/pro/</td>
			<td style="width:637px;">image editing app</td>
		</tr>
		<tr height="63">
			<td height="63" style="height:63px;">Praat</td>
			<td style="width:129px;">Open Sourse</td>
			<td style="width:119px;">http://www.fon.hum.uva.nl/praat/</td>
			<td style="width:637px;">Sound analyses and editting software</td>
		</tr>
		<tr height="84">
			<td height="84" style="height:84px;width:216px;">Eyelink 1000plus</td>
			<td style="width:129px;">SR-Research, Inc</td>
			<td style="width:119px;">https://www.sr-research.com/products/eyelink-1000-plus/</td>
			<td style="width:637px;">remote infrared eye tracker&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="84">
			<td height="84" style="height:84px;width:216px;">Experimental Builder</td>
			<td style="width:129px;">SR-Research, Inc</td>
			<td style="width:119px;">https://www.sr-research.com/experiment-builder/</td>
			<td style="width:637px;">eye tracker software&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="63">
			<td height="63" style="height:63px;width:216px;">Data Viewer</td>
			<td style="width:129px;">SR-Research, Inc</td>
			<td style="width:119px;">https://www.sr-research.com/data-viewer/</td>
			<td style="width:637px;">eye tracker software&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">R</td>
			<td style="width:129px;">Open Sourse</td>
			<td style="width:119px;">https://www.r-project.org</td>
			<td style="width:637px;">free software environment for statistical computing and graphics</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

using eye movements recorded in the visual world paradigm to explore the online processing of spoken language

Eine typische Eyetracking-Studie mit dem Paradigma der visuellen Welt, Teilnehmer Augenbewegungen auf Objekte oder Bilder im visuellen Arbeitsbereich sind über eine Eye-Tracker aufgezeichnet, wie die Teilnehmer produziert oder begreift eine gesprochene Sprache beschreibt das gleichzeitige visuelle Welt. Dieses Paradigma hat hohe Vielseitigkeit, wie es in den unterschiedlichsten Bevölkerungsgruppen, einschließlich derjenigen, die nicht lesen und/oder wer kann nicht offen geben ihre Verhaltensreaktionen wie preliterate Kinder und ältere Erwachsene Patienten, verwendet werden kann. Noch wichtiger ist, das Paradigma ist extrem empfindlich gegenüber feinkörnige Manipulationen des Sprachsignals, und es kann verwendet werden, um die Online-Verarbeitung von die meisten Themen im Sprachverständnis auf mehreren Ebenen, wie z. B. die feinkörnige akustische phonetische studieren Funktionen, die Eigenschaften der Wörter und sprachlichen Strukturen. Das Protokoll in diesem Artikel beschriebenen veranschaulicht, wie eine typische Bildwelt Eyetracking-Studie durchgeführt wird, anhand eines Beispiels zeigen, wie die Online-Verarbeitung von einige semantisch komplexen Anweisungen mit dem Paradigma der visuellen Welt erkundet werden kann.

In Abbildung 4sind Teilnehmer Verhaltensreaktionen zusammengefasst. Wie wir bereits erwähnt, ist die richtige Antwort auf eine konjunktive Erklärung (S1 und S2) großen Feld Öffnen, z. B. Box A in Abbildung 1. Die richtige Antwort auf eine aber-Anweisung (S1 aber nicht S2) ist das kleine Feld Öffnen, enthält das erste genannten Tier wie Box D in Abbildung 1. Kritisch, ...

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Using Eye Movements Recorded in the Visual World Paradigm to Explore the Online Processing of Spoken Language

Die visuelle Welt Paradigma überwacht Teilnehmer Augenbewegungen im visuellen Arbeitsbereich anhören oder eine gesprochene Sprache. Dieses Paradigma kann verwendet werden, um die Online-Verarbeitung einer breiten Palette von Psycholinguistische Fragen, einschließlich semantisch komplexe Anweisungen, wie z. B. disjunktive Aussagen zu untersuchen.

Verwendung von Augenbewegungen aufgezeichnet in der visuellen Welt Paradigma, die Online-Verarbeitung von gesprochener Sprache zu erkunden

In a typical eye tracking study using the visual world paradigm, participants' eye movements to objects or pictures in the visual workspace are recorded ...

Diese Methode kann helfen, wichtige Fragen bei der Online-Verarbeitung von gesprochener Sprache zu beantworten, einschließlich semantisch komplexer Sätze, wie Zwierzwischenungen und Conditionals. Der Hauptvorteil dieser Technik ist, dass sie an einer Vielzahl von Populationen durchgeführt werden kann, um die meisten Themen in Bereichen der Sprachverarbeitung zu studieren. Demonstriert wird das Verfahren von Xu Jing, einem Postgraduiertenstudenten.Cao Yifan, Wang Meng, Yang Xiaotong, Zhan Min und Zhou Xuehan sind die Studenten meiner Forschungsgruppe. Um die visuellen Reize vorzubereiten, laden Sie 60 urheberrechtlich geschützte ClipArt-Bilder von Tieren aus dem Internet herunter und öffnen Sie die Bilder in einem entsprechenden Bildeditor. Klicken Sie auf Extras, und verwenden Sie die Schnellauswahl, um den Hintergrund aus jedem Bild auszuwählen und zu löschen.Klicken Sie auf Bild und Bildgröße, um die Größe der Bilder auf 120 x 120 Pixel zu ändern und eine große offene 320 x 240 Pixel-Box, eine kleine geschlossene 160 x 160 Pixel-Box und zwei kleine, offene 160 x 240 Pixel-Boxen zu zeichnen. Öffnen Sie eine neue Datei, um eine Vorlage von 1, 024 x 768 Pixeln für das erste Testbild zu erstellen, und ziehen Sie die Felder an die angegebenen Positionen. Ziehen Sie zwei ClipArt-Bilder in die große offene Box und jeweils eines der gleichen beiden Bilder in die beiden kleinen offenen Boxen.Erstellen Sie dann 59 weitere Testbilder, wie gerade gezeigt wurde, wobei jedes Tierbild zweimal pro Testbild verwendet wird, wodurch die räumlichen Positionen der vier Felder zwischen den Bildern ausgeglichen werden. Zur Vorbereitung der Sprachreize können Sie vier Testsätze, die jedem Testbild entsprechen, in der Muttersprache der Teilnehmer für insgesamt 240 Testsätze zeichnen, wobei mindestens drei der vier Sätze und jeweils einer der Formulare dargestellt sind. Rekrutieren Sie eine Muttersprachlerin, um vier Beispielaussagen sowie Audio für alle Tiere aufzunehmen, die im Experiment verwendet werden.Teilen Sie die 240 Testsätze in vier Gruppen auf, wobei jede Gruppe 15 Konjunktivaussagen, 15 disjunktive Aussagen, 15 aber Aussagen und 15 Füllsätze enthält. Speichern Sie dann alle wichtigen Informationen zu den Testreizen in einer durch Tabeinzeichen getrennte Textdatei, wobei jede Zeile jeder der 240 Versuche entspricht. Um die Experimentsequenz zu erstellen, öffnen Sie den Experiment-Builder, und erstellen Sie ein neues Projekt.Ziehen Sie ein Bildschirmobjekt in den Arbeitsbereich, und benennen Sie die Arbeitsbereichsanweisung um. Klicken Sie auf Multiline-Textressource einfügen, und doppelklicken Sie, um die Blocksequenz zu öffnen, um die Blocksequenz zu erstellen. Ziehen Sie einen EI-Kamera-Setup-Knoten in die Blocksequenz, um einen Kamera-Setup-Bildschirm auf dem EyeLink-Host-PC aufzuführen, um die Kalibrierung und Validierung der Kameraeinrichtung zu erleichtern.Klicken Sie im Eigenschaftenbedienfeld auf das Feld Kalibriertyp, und wählen Sie HV5 aus der Dropdown-Liste aus. Um die Testsequenz zu erstellen, ziehen Sie einen Bildschirmknoten in die Testsequenz und benennen Sie ihn Animal_1_Image um. Ziehen Sie einen Play Sound-Knoten in die Testsequenz, und benennen Sie ihn Animal_1_Audio um.Ziehen Sie einen Timer-Knoten in die Testsequenz, und benennen Sie ihn Animal_1_Audio_Length um. Ziehen und Umbenennen zusätzlicher Bildschirm-, Wiedergabe- und Timerknoten in die Testsequenz fortsetzen, bis für jedes ClipArt-Bild drei Knoten erstellt wurden. Ziehen Sie dann einen Drift Correct-Knoten in die Testsequenz, um die Driftkorrektur einzuführen.Um die Aufnahmesequenz zu erstellen, ziehen Sie einen neuen Bildschirmknoten in die Datensatzsequenz. Benennen Sie den Knoten Test_Image um. Doppelklicken Sie auf den Knoten Bildschirm anzeigen, um den Bildschirmgenerator zu öffnen, klicken Sie auf den Bereich "Rechteckbereich einfügen", und zeichnen Sie vier rechteckige Bereiche, die von Interesse sind.Ziehen Sie einen Timerknoten in den Arbeitsbereich, benennen Sie den Knoten Pause um, und ändern Sie die Duration-Eigenschaft in 500 Millisekunden. Ziehen Sie einen Play Sound-Knoten in den Arbeitsbereich, und benennen Sie den Knoten Test_Audio um, und ziehen Sie einen Timer-Knoten in den Arbeitsbereich, und benennen Sie ihn Test_Audio_Length um. Fügen Sie dann einen Tastaturknoten zum Arbeitsbereich hinzu, benennen Sie den Knoten Behavioral Responses um, und ändern Sie die Acceptable Keys-Eigenschaft in Up, Down, Right, Left.Um ein Experiment durchzuführen, starten Sie das System auf dem Host-PC, um die Hostanwendung der Kamera zu starten, und klicken Sie auf die ausführbare Version des experimentellen Projekts auf dem Display-PC. Geben Sie den Namen des Teilnehmers ein, und klicken Sie auf Bedingungswert auswählen, um eine Gruppe aus dem Eingabeaufforderungsfenster auszuwählen. Platzieren Sie einen kleinen Zielaufkleber auf der Stirn des Teilnehmers, um die Kopfposition zu verfolgen, auch wenn das Schülerbild verloren geht, z. B. bei Blinken oder plötzlichen Bewegungen. Setzen Sie den Teilnehmer ca. 60 Zentimeter von einem 21-Zoll 4:3-Farbmonitor mit einer Auflösung von 1, 024 x 769 Pixeln, wofür 27 Pixel einem Grad Winkel entsprechen.Passen Sie die Höhe des Display-PC-Monitors an, um sicherzustellen, dass der Teilnehmer, wenn er geradeaus schaut, vertikal in die Mitte bis zu den oberen 75 % des Monitors schaut, und dann den Fokusarm auf der Schreibtischhalterung dreht, um das Augenbild in den Fokus zu rücken. Klicken Sie als Nächstes auf den Host-PC kalibrieren und bitten Sie den Teilnehmer, sich in zufälliger Folge ohne verdeckte Verhaltensreaktionen auf ein Raster von fünf Fixierungszielen zu fixieren, um die Augenbewegungen des Teilnehmers dem Blick des Betrachters in der visuellen Welt zuzuordnen. Klicken Sie auf Überprüfen, und bitten Sie den Teilnehmer, sich auf dasselbe Raster von Fixierungszielen zu fixieren, um die Kalibrierungsergebnisse zu validieren.Führen Sie eine Drift-Prüfung durch, indem Sie den Teilnehmer bitten, die Leertaste auf der Tastatur zu drücken, während Sie den schwarzen Punkt in der Mitte des Bildschirms fixieren. Dann präsentieren Sie die visuellen Reize über den Display-PC-Monitor, während Sie die akustischen Reize über ein Paar externer Lautsprecher links und rechts des Monitors abspielen. Für Datencodierung und -analyse öffnen Sie den Datenbetrachter und klicken Sie auf Datei, Datei importieren und mehrere EyeLink-Datendateien importieren, um alle aufgezeichneten Eyetracker-Dateien zu importieren.Speichern Sie die Dateien in einer einzelnen evs-Datei, öffnen Sie dann die evs-Datei, und klicken Sie auf Analyse, Berichte und Beispielbericht, um die Rohbeispieldaten ohne Aggregation zu exportieren. Die richtige Antwort auf eine Konjunktivaussage ist das große offene Feld, während die richtige Antwort auf eine Aber-Anweisung das kleine offene Feld ist, das das zuerst erwähnte Tier in der Anweisung enthält. Entscheidend ist, welches Feld für die Konjunktivanweisungen ausgewählt wird, hängt davon ab, wie eine bedingte Anweisung verarbeitet wird.Beispielsweise wird das kleine geschlossene Feld nur ausgewählt, wenn die skalare Implikatierung und die Unwissenheitsinschlüsse berechnet werden, was sich aus dem Verständnis einer disjunktiven Anweisung ergibt. Wie im Panel dargestellt, nimmt die Augenfixierung auf dem kleinen geschlossenen Kasten nicht zu, es sei denn, das sententiale Bindemittel ist das disjunktive Bindemittel oder mit der Erhöhung, die spätestens mit dem Offset des disjunktiven Bindeivs beginnt. Das Visual World Paradigm ist eine vielseitige Eye-Tracking-Technik, um das Online-Verständnis der gesprochenen Sprache von ihren Augenbewegungen in der realen Welt ableiten zu können.Bei der Rekrutierung erinnern Sie sich, dass sie normale oder korrekte normale Sehfähigkeit und eine normale Hörfähigkeit haben sollten. Um eine förderfähige Studie in der realen Welt zu entwerfen, sollten andere Faktoren, die die Augenbewegungen der Teilnehmer beeinflussen könnten, kontrolliert oder ausgeschlossen werden. Bei der statistischen Analyse der Ergebnisse sollten Probleme, die sich aus begrenzten Antworten ergeben können, alle automatischen Korrelationen oder automatischen Vergleiche berücksichtigt werden.

Research

JoVE Journal

Behavior

Using Eye Movements to Evaluate the Cognitive Processes Involved in Text Comprehension

Verwenden von Augenbewegungen zur Bewertung der kognitiven Prozesse, die an der Textverständigung beteiligt sind

The present article describes how to use eye  tracking methodologies to study the cognitive processes involved in text  comprehension. Measuring eye ...

Forschung

Verhalten

Methods to Explore the Influence of Top-down Visual Processes on Motor Behavior

Methoden, um den Einfluss von Top-down-Prozesse auf Visuelle Motor Verhalten erkunden

Kinesthetic awareness is important to successfully navigate the environment. When we interact with our daily surroundings, some aspects of movement are ...

Methods to Test Visual Attention Online

Methoden zur Visuelle Aufmerksamkeit Online Testen

Online data collection methods have particular appeal to behavioral scientists because they offer the promise of much larger and much more representative ...

A Method to Quantify Visual Information Processing in Children Using Eye Tracking

Eine Methode zur Quantifizierung von Visual Information Processing bei Kindern Eye-Tracking

Visual problems that occur early in life can have major impact on a child's development. Without verbal communication and only based on observational ...

Eye Tracking During Visually Situated Language Comprehension: Flexibility and Limitations in Uncovering Visual Context Effects

Eyetracking während visuell liegt Sprachverständnis: Flexibilität und Einschränkungen bei der Aufdeckung visuellen Kontext Effekte

The present work is a description and an assessment of a methodology designed to quantify different aspects of the interaction between language processing ...

Using the Visual World Paradigm to Study Sentence Comprehension in Mandarin-Speaking Children with Autism

Mit Hilfe der visuellen Welt Paradigma Satz Verständnis in Mandarin-sprachigen Kindern mit Autismus zu studieren

Sentence comprehension relies on the ability to rapidly integrate different types of linguistic and non-linguistic information. However, there is ...

Defining the Role Of Language in Infants' Object Categorization with Eye-tracking Paradigms

Bestimmung der Rolle der Sprache bei Säuglingen Objekt Kategorisierung mit Eyetracking-Paradigmen

Assessing infant category learning is a challenging but vital aspect of studying infant cognition. By employing a familiarization-test paradigm, we ...

Exploring Infant Sensitivity to Visual Language using Eye Tracking and the Preferential Looking Paradigm

Erforschen der Sensibilität für visuelle Sprache durch Eye Tracking und das Preferential Looking Paradigm

We discuss the use of the preferential looking paradigm in eye tracking studies in order to study how infants develop, understand, and attend to the world ...

Examining Online Syntactic Processing of Spoken Complex Sentences in Chinese Using Dual-Modal Interference Tasks

Untersuchen der syntaktischen Online-Verarbeitung gesprochener komplexer Sätze auf Chinesisch mithilfe von Dual-Modal Interferenzaufgaben

Working memory (WM) plays a central role in the comprehension of complex sentences. Its function in the processing of spoken complex sentences is ...

Transcranial Direct Current Stimulation for Online Gamers

Transkranielle Gleichstromstimulation für Online-Spieler

Transcranial direct current stimulation (tDCS) is a noninvasive brain stimulation technique that applies a weak electric current to the scalp to modulate ...