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

이 연구는 과학 재단 베이징 언어와 문화 대학 중앙 대학 (승인 번호 15YJ050003)에 대 한 근본적인 연구 자금에 의해 지원 되었다.

모든 과목은 실험 프로토콜의 관리 전에 정보 서 면된 동의 주어 야 한다. 모든 절차, 동의 형태, 및 실험 프로토콜 베이징 언어와 문화 대학 연구 윤리 위원회에 의해 승인 되었다.
참고: 일반적으로 시각적인 세계 패러다임을 사용 하 여 이해 연구는 다음 단계로 구성 됩니다: 탐험; 이론적인 문제 소개 형성 된 실험적인 디자인; 준비 하는 시각 및 청각 자극; 실험 디자인에 관...

시각적 세계 연구를 실시, 따라 몇 가지 중요 한 단계가 있다. 첫째, 연구원은 시각적 세계에 참가자의 눈 움직임을 통해 청각적 표시 언어의 해석으로 추정할 것입니다. 이제부터, 시각적 자극의 레이아웃 디자인, 자연 작업 참가자의 눈 움직임에 영향을 줄 눈 움직임의 속성을 제어 한다. 참가자의 눈 움직임에 말한 언어의 효과 다음 인식할 수 있습니다. 음성된 언어에서 두 번째, 음향 신호는 과...

음성된 언어는 빠르고, 지속적인 정보 흐름을 바로 사라집니다. 실험적으로 시간 연구, 음성 신호를 빠르게 변경 하는 도전 이다. 이 문제를 극복 하기 위해 시각적인 세계 패러다임에 기록 된 안구의 움직임을 사용할 수 있습니다. 전형적인 눈 추적 연구 시각적인 세계 패러다임을 사용 하 여, 그들은 듣고, 또는 생산, 음성된 언어 영상 세계1의 내용을 묘사한 참가자의 눈 움직임 디스플레이에서 사진 또는 visual 작업 영역에서 실제 개체는 모니터링 ,2,,34. 기본적인 논리 또는 연결 가설,이 패러다임의 뒤에 이해 또는 계획 한 말 (공공연히 또는 은밀 하 게) 이동 합니다 시각적 세계에 특정 개체에 참가자의 시각적 주의 이다. 이 주의 변화 시야 비전으로 참석된 영역을가지고 saccadic 눈 운동 시작 하는 높은 확률을 가질 것 이다. 이 패러다임 연구 개체 또는 시각에 있는 그림에 saccadic 눈 운동에 의해 측정 된 음성 신호에서 일부 음향 랜드마크에 관하여 어떤 시간 시점에서 참가자의 시각적 관심에 변화 발생, 결정 하려는 세계입니다. 음성 신호에 관하여 saccadic 눈 운동 시작은 언제 그리고 어디 다음 온라인 언어 처리를 추론 하는 데 사용 됩니다. 시각적인 세계 패러다임 음성된 언어 이해1,2 과 생산5,6을 사용할 수 있습니다. 이 방법론 문서 이해 연구에 집중할 것 이다. 독 해 공부에 시각적인 세계 패러다임, 영상 디스플레이에 움직임은 그들이 말한 발언 영상 디스플레이 대 한 얘기를 들어 서 모니터링 참가자의 눈을 사용 하 여.
역사에서 다른 눈 추적 시스템 설계 되었습니다. 간단한, 가장 저렴 하 고 가장 휴대용 시스템은 그냥 일반 비디오 카메라, 참가자의 눈의 이미지를 기록 하. 안구의 움직임 다음 비디오 녹화의 프레임에 의해 심사를 통해 수동으로 코딩 됩니다. 그러나, 이러한 한 눈-추적의 샘플링 속도 상대적으로 낮은, 그리고 코딩 절차 시간이 소요 됩니다. 따라서, 현대 상업적인 눈 추적 시스템 일반적으로 그것의 궤도7,,89눈의 방향을 측정 하는 광학 센서를 사용 합니다. 현대 상업적인 눈 추적 시스템의 작동 방식을 이해 하려면 다음 사항은 고려해 야 합니다. 먼저, 올바르게 시야 비전, 적외선 조명 기의 방향을 측정 (파장 주위와 일반적으로 780-880 nm) 따라 또는 distinguishably 밝은 또는 어두운 눈동자의 이미지를 만드는 카메라의 광 축에서 일반적으로 누워 주변의 아이리스 보다. 이미지의 눈동자 및 눈동자 각 막 반사 (일반적으로 첫 번째 Purkinje 이미지)의 다음 궤도에 눈의 방향을 계산 하는 데 사용 됩니다. 둘째, 영상 세계에 시선 위치는 시각적 세계에 관하여 머리 방향에 뿐만 아니라 머리에 관하여 눈 방향에 뿐만 아니라 실제로 파견. 정확 하 게 유추할 눈 방향에서 관계의 시선, 광원 및 카메라 눈 추적의 참가자의 머리 (눈 추적자 머리 탑재)에 대해 고정 또는 시각적 세계에 대해 고정 (테이블 장착 또는 원격 눈-추적)입니다. 셋째, 참가자의 머리 방향 중 영상 세계에 관하여 고정 해야 합니다 또는 참가자의 머리는 자유롭게 이동 하는 경우 보상 계산. 원격 눈 추적자 머리 무료-이동 모드에서 사용 될 때 참가자의 머리 위치는 일반적으로 참가자의이 마에 작은 스티커를 배치 하 여 기록 됩니다. 머리 방향 다음 계산 영상 세계의 시선 위치를 검색 하 눈 방향에서 뺍니다. 넷째, 교정과 검증 프로세스 다음 시각적 세계에서 관계의 시선 앞에 눈의 방향을 지도 하 요구 된다. 교정 과정에서 알려진된 대상 포인트에서 참가자의 고정 샘플 원시 눈 데이터 시선 시각적 세계에서 위치를에 기록 됩니다. 유효성 검사 프로세스에서 참가자 보정 과정으로 동일한 대상 포인트 되 게 됩니다. 보정된 결과에서 계산된 고정 위치와 영상 세계에 집착된 하는 대상의 실제 위치 사이 기존 하는 차이 다음 교정의 정확도 판단 하는 데 사용 됩니다. 추가 매핑 프로세스의 정확성을 재확인, 드리프트 검사 일반적으로 적용 되는 단일 고정 대상 계산된 고정 위치와 실제 위치 사이의 차이 측정 하는 참가자에 게 제공 됩니다, 각 재판에는 현재 대상입니다.
영상 세계 연구의 기본 데이터의 전체 또는 일부의 시험 기간에 이르기까지 눈 추적기의 샘플링 레이트에서 기록 영상 세계에 시선 위치 시내 이다. 영상 세계 연구에 사용 된 종속 변수는 일반적으로 특정 시간대에 걸쳐 참가자 fixations 영상 세계에 특정 공간 영역에 위치는 샘플의 비율. 데이터를 분석 하려면 시간 창은 첫째로 선택할 수 관심의 기간이 라고도 한다. 시간대는 일반적으로 시간 청각 입력에서 일부 언어 이벤트의 프레 젠 테이 션에 잠겨. 또한, 영상 세계의 관심사 (ROIs), 각각의 하나 이상의 개체와 연결 된 여러 영역으로 분할 하 또한 필요 합니다. 같은 지역 한 음성된 언어의 올바른 이해에 해당 하는 개체를 포함 하 고 따라서 대상 영역 이라고 자주. 데이터를 시각화 하는 일반적인 방법은 어디 시간 창에서 각 빈에 관심의 각 지역에 얼굴로 샘플 비율 평균 참가자 및 항목 고정 비율 계획입니다.
영상 세계 연구에서 얻은 데이터를 사용 하 여, 다양 한 연구 질문 응답 될 수 있다: a) 성긴 수준에 다른 청각 언어 입력에 의해 영향을 받는 영상 세계에 참가자의 눈 움직임은? b) 경우 효과, 재판의 과정을 통해 효과의 궤적을 무엇입니까? 그것은 선형 효과 또는 상위 효과? 그리고 c) 효과, 세부적인 수준에서 다음 경우 때 이며 초기 일시적인 포인트 같은 효과 나온다이 효과 얼마나 마지막?
결과 통계적으로 분석 하려면 다음 사항은 고려해 야 합니다. 첫째, 응답 변수, 즉, fixations의 비율은 아래와 위의 제한 (0과 1 사이)는 정규 분포 보다는 다항 분포를 따를 것 이다. 이제부터, 전통적인 통계적 방법 t 시험, ANOVA, 선형 (혼합 효과) 모델10, 등 정규 분포에 따라 수 없습니다 직접 활용 비율와 같은 무제한 변수를 변형 되었습니다 때까지 경험적 로짓 수식11 유클리드 거리12같은 종속 변수를 무제한으로 대체 되었습니다. 이러한 정규 분포의 가정을 일반화 선형 (혼합 효과) 모델13 를 필요로 하지 않는 통계적 기법 또한 사용할 수 있습니다. 둘째, 관찰 된 효과의 변화 궤적을 탐구 하는 시계열을 나타내는 변수 모델에 추가할 수 있다. 이 시계열 변수는 원래 눈 추적자 입력 언어의 발병에 realigned 포인트 샘플링의. 이후 변화 궤적 일반적으로 선형 않다, 시간 시리즈의 높은 순서 다항식 함수 (일반화 된) 선형 (혼합 효과) 모델, 즉, 성장 곡선 분석14에 일반적으로 추가 됩니다. 또한, 현재 샘플링 포인트에서 참가자의 눈 위치는 매우 의존 이전 샘플링 포인트, 녹음 주파수가 높은 경우에 특히 자기 상관의 문제에서 발생 합니다. 인접 한 샘플링 포인트 사이의 상관을 줄이기 위해, 원본 데이터는 종종 다운 샘플링 또는 범주화 된. 최근 몇 년 동안, 일반적인된 첨가제 혼합된 효과 모델 (GAMM) 또한 autocorrelated 오류12,,1516를 해결 하기 위해 사용 되었습니다. 쓰레기통의 폭 몇 밀리초에서 몇 백 밀리초 까지의 다른 연구 마다 다릅니다. 연구를 선택할 수 있습니다 하는 좁은 빈의 눈 추적자 특정 연구에 사용 된 샘플링 속도 의해 제한 됩니다. 예를 들어 눈 추적자는 500 Hz의 샘플링 속도 하는 경우 다음 시간 창의 너비 보다 2 ms = 1000/500 작을 수 없습니다. 셋째, 통계 분석은 반복적으로에 적용 하면 각 시간 빈 관심의 기간, familywise 오류 여러 비교를 태 클 한다 이들에서 유도 한다. 우리가 앞에서 설명한, 궤적 분석 알리고 연구원 성긴 수준에 관찰 하는 효과 시간의 변화에 관하여 선형 인지 관찰된 효과 등장 하기 시작 하는 때 표시 되지 않습니다 하지만 얼마나 오래 관찰 효과 지속. 관찰 된 차이 갈리는, 일시적인 기간 관찰 된 효과 지속 기간을 파악 하 고 시작할 때 임시 위치를 결정, 통계 분석 각 시간 빈에 반복적으로 적용할 수 있다. 이러한 여러 비교 통계 방법을 사용 하 든 소위 familywise 오류를 소개 합니다. Familywise 오류는 Bonferroni 조정17전통적으로 수정 되었습니다. 최근에, 원래 neuroimaging18 에 신청에서 사용 하는 비패라메트릭 순열 테스트 라는 메서드 familywise 오류에 대 한 제어를 시각적 단어 패러다임19 에 적용 되었습니다.
연구원은 시각적인 세계 패러다임을 사용 하 여 시각적 세계에 참가자의 눈 움직임에서 음성된 언어의 이해를 유추 하고자 합니다. 이 공제의 유효성을 보장 하기 위해, 아마도 안구의 움직임에 영향을 주는 다른 요인 배제 하거나 제어 되어야 한다. 다음 두 가지 요소를 고려해 야 할 일반적인 것 들 중입니다. 첫 번째 요인은 포함 한다 참가자 들 설명 fixations 입력에 보다 쉽게 되 고 수평 한 방향에서의 시각적 세계, 그리고 움직이는 눈 quadrat를 왼쪽 상단에 흥분 하는 경향이 같은 언어에 어떤 체계적인 패턴을 수직 방향, 관찰된 고정 패턴 개체에 관련 된, 아니라 개체 위치는 공간 위치에 개체의 공간적 위치 한다 counterbalanced 될 다는 것을 확인 하는 등12,20 다른 실험에서 또는 다른 참가자 간에. 참가자의 눈 움직임에 영향을 미칠 수 있습니다 두 번째 요소는 다른 사람의 사이에서 휘도 대비, 색상 및 가장자리 방향 등 시각적 세계에서 개체의 기본 이미지 기능21. 진단 하려면이 잠재적인 혼란, 시각적 디스플레이 제시 일반적으로 말한 언어의 발병 이전 또는 발병의 임시 기간 동안 약 1000 씨에 대 한 음성된 언어의 중요 한 음향 표시의 발병 전에 테스트 이미지 테스트 오디오, 입력 언어 또는 입력 언어의 동음이의 포인트의 발병에는 아직 듣고 되어 있다. 다른 조건 사이 관찰 하는 어떤 다름 든 지 입력 하는 언어 보다 시각적 디스플레이 등 다른 혼동 요인 라기보다, 추론 한다. 이제부터,이 미리 보기 기간에 관찰 하는 눈 움직임 언어 입력의 효과 결정 하기 위한 기준을 제공 합니다. 이 미리 보기 기간 참가자를 얻을 시각적 디스플레이 익숙하게 하 고 말한 언어 제시 설명 fixations의 체계적인 바이어스를 줄일 수 있습니다.
전형적인 눈 추적 연구 시각적인 세계 패러다임을 사용 하 여 실시 하는 방법을 설명 하기 위해 다음 프로토콜 L. Zhan17 의미상으로 복잡 한 계산, 즉, 의 온라인 처리를 탐험에서 적응 하는 실험을 설명 합니다. 분리형 문 (S1 또는 S2), 접속 어 문 (S1 및 S2), 그리고 만-문 (S1 하지만 하지 S2). 일반 절약, 일부 발언에 의해 표현 된 정보에서는 실제로 그것의 문자 적 의미 보다 더 강한입니다. Xiaoming의 상자 포함 암소 또는 수 탉 처럼 분리형 문은 같은 발언입니다. 논리적으로, 분리형 문이 사실이 두 disjuncts Xiaoming의 상자 포함 암소와 Xiaoming의 상자 포함 수 탉은 모두 거짓. 따라서, 분리형 문을 두 disjuncts는 모두 true Xiaoming의 상자는 암소와 수 탉을 포함 하는 해당 접속 어 문이 사실이 또한 사실 이다. 그러나 일반 대화에서, 분리형 문을 자주 나왔다 해당 접속 어 문이 잘못 듣고 (스칼라 implicature); 두 개의 disjuncts의 진리 값 (무지 유추) 스피커에 의해 알려지지 않은 것을 암시 한다. 문학에서 계정 두 추론 문법 또는 실용적인 프로세스22,23,,2425,26인지에 차이가 있습니다. 실험 3 개의 복잡 한 계산의 온라인 처리를 탐색 하 여 이러한 계정 간에 판결에 시각적인 세계 패러다임을 사용 하는 방법을 보여 줍니다.

<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

전형적인 눈 추적 연구 시각적인 세계 패러다임을 사용 하 여, 참가자의 눈 움직임을 개체 또는 visual 작업 영역에서 그림 참가자 생산 또는 동시 시각을 설명 하는 음성된 언어를 이해는 눈 추적기를 통해 기록 됩니다. 세계입니다. 이 패러다임의 인구, 읽을 수 없습니다 또는 누구 공공연히 preliterate 어린이, 노인, 어른과 환자 같은 행동 그들의 응답을 줄 수 없는 포함 하 여 넓은 범위에서 사용할 수 있는 높은 다양성이 있다. 더 중요 한 것은, 패러다임의 음성 신호 잘 배어 든된 조작에 매우 민감한 이며 공부 언어 이해 잘 배어 든된 음향 소리 등 여러 수준에서 항목을 대부분의 온라인 처리를 사용할 수 있습니다. 기능, 단어, 속성 및 언어 구조 이 문서에서 설명 하는 프로토콜 어떻게 일반적인 시각 세계 눈 추적 연구 실시, 어떻게 어떤 의미가 복잡 한 문의 온라인 처리 시각적인 세계 패러다임으로 탐험 수 있습니다 보여 주는 예제와 함께 보여 줍니다.

참가자의 행동 응답 그림 4에 요약 되어 있습니다. 우리가 앞에서 설명한, 접속 어 문 (S1 및 S2)에 대 한 올바른 응답 상자 A 그림1과 같은 큰 열기 상자입니다. 하지만올바른 응답-문 (S1 하지만 하지 S2) 작은 열기 상자 상자 D 그림 1에서 같이 첫 번째 언급 한 동물을 포함 하는. 비판적, 분...

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

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

그들은을 듣고는 또는 음성된 언어를 말하기로 시각적인 세계 패러다임 visual 작업 영역에서 참가자의 눈 움직임을 모니터링 합니다. 이 패러다임 조사 psycholinguistic 질문, 분리형 문과 같은 의미가 복잡 한 문을 포함 하 여 광범위의 온라인 처리를 사용할 수 있습니다.

음성된 언어의 온라인 처리를 탐험 시각적인 세계 패러다임에 기록 하는 눈 움직임을 사용 하 여

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

이 방법은 명령 및 조건부와 같은 복잡한 문장을 포함하여 음성 언어의 온라인 처리의 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 언어 처리 분야에서 대부분의 주제를 연구하기 위해 광범위한 인구에서 수행 할 수 있다는 것입니다. 절차를 시연하는 것은 대학원생인 쉬징(Xu Jing)이 될 것입니다.카오 이판, 왕멩, 양샤오통, 잔민, 저우쉬한은 제 연구 그룹의 학생들입니다. 시각적 자극을 준비하려면 인터넷에서 동물의 60 저작권 무료 클립 아트 이미지를 다운로드하고 적절한 이미지 편집기에서 이미지를 엽니 다. 도구를 클릭하고 빠른 선택을 사용하여 각 이미지에서 배경을 선택하고 삭제합니다.이미지 및 이미지 크기를 클릭하여 이미지를 120x 120픽셀로 조정하고 하나의 큰 열기 320 x 240 픽셀 상자, 1개의 작은 닫힌 160 x 160 픽셀 상자, 두 개의 작은 열기 160 x 240 픽셀 상자를 그립니다. 새 파일을 열어 첫 번째 테스트 이미지에 대해 1, 024 x 768 픽셀 템플릿을 만들고 상자를 표시된 위치로 드래그합니다. 두 개의 클립 아트 이미지를 큰 열린 상자에 드래그하고 동일한 두 개의 이미지를 각각 두 개의 작은 열린 상자에 넣습니다.그런 다음 각 동물 이미지가 테스트 이미지당 두 번 사용되어 이미지 간에 4개의 상자의 공간 위치를 재조정하여 입증된 것처럼 59개의 테스트 이미지를 더 만듭니다. 음성 언어 자극을 준비하기 위해, 총 240 개의 테스트 문장을 기록 할 참가자의 모국어로 각 테스트 이미지에 해당하는 네 개의 테스트 문장을 설계하고, 네 문장 중 적어도 3 문장과 각 형태의 하나를 그림으로 기록할 수 있습니다. 실험에 사용되는 모든 동물에 대한 오디오뿐만 아니라 네 가지 예제 진술을 기록하기 위해 여성 원어민을 모집합니다.240개의 시험 문장을 4개 그룹으로 나누고, 각 그룹에는 결막 문 15개, 결막 진술 15개, 진술 15개, 필러 문장 15개를 포함합니다. 그런 다음 테스트 자극에 관한 모든 중요한 정보를 탭 구분 텍스트 파일에 저장하고 각 행은 각각 240 시험에 해당합니다. 실험 순서를 작성하려면 실험 빌더를 열고 새 프로젝트를 만듭니다.디스플레이 화면 개체를 작업 공간으로 드래그하고 작업 영역 명령의 이름을 바꿉니다. 다중 선 텍스트 리소스 삽입을 클릭하고 두 번 클릭하여 블록 시퀀스를 열어 블록 시퀀스를 빌드합니다. EI 카메라 설정 노드를 블록 시퀀스로 드래그하여 EyeLink 호스트 PC에 카메라 설정 화면을 설치하여 카메라 설정 교정 및 유효성 검사를 용이하게 합니다.속성 패널에서 교정 유형 필드를 클릭하고 드롭다운 목록에서 HV5를 선택합니다. 평가판 시퀀스를 빌드하려면 디스플레이 화면 노드를 평가판 시퀀스로 드래그하고 이름을 Animal_1_Image 이름을 바꿉니다. 재생 사운드 노드를 평가판 시퀀스로 드래그하고 Animal_1_Audio 이름을 바꿉니다.타이머 노드를 평가판 시퀀스로 드래그하고 이름을 Animal_1_Audio_Length 이름을 바꿉니다. 각 클립 아트 이미지에 대해 세 개의 노드가 생성될 때까지 추가 디스플레이 화면, 사운드 재생 및 타이머 노드를 평가판 시퀀스로 드래그하고 이름을 변경합니다. 그런 다음 드리프트 올바른 노드를 평가판 시퀀스로 드래그하여 드리프트 수정을 도입합니다.기록 시퀀스를 빌드하려면 새 디스플레이 화면 노드를 레코드 시퀀스로 드래그합니다. 노드 Test_Image 이름을 바꿉니다. 디스플레이 화면 노드를 두 번 클릭하여 화면 빌더를 열고 직사각형 관심 영역 인서트를 클릭하고 관심 영역 4개에 그립니다.타이머 노드를 작업 공간으로 드래그하고 노드 일시 중지이름을 변경하고 기간 속성을 500밀리초로 변경합니다. Play Sound 노드를 작업 공간으로 드래그하고 Test_Audio 노드이름을 변경한 다음 타이머 노드를 작업 공간으로 드래그하고 Test_Audio_Length 이름을 바꿉니다. 그런 다음 작업 영역에 키보드 노드를 추가하고 노드 동작 응답의 이름을 변경하고 허용 가능한 키 속성을 위, 아래, 오른쪽, 왼쪽으로 변경합니다.실험을 수행하려면 호스트 PC에서 시스템을 부팅하여 카메라의 호스트 응용 프로그램을 시작하고 디스플레이 PC에서 실험 프로젝트의 실행 가능한 버전을 클릭합니다. 참가자의 이름을 입력하고 조건 값 선택(선택)을 클릭하여 실행하여 프롬프트 창에서 그룹을 선택합니다. 참가자의 이마에 작은 대상 스티커를 놓아 깜박임이나 갑작스러운 움직임과 같이 동공 이미지가 손실된 경우에도 머리 위치를 추적합니다. 참가자는 21인치 4:3 컬러 모니터에서 1, 024 x 769 픽셀 해상도로 약 60cm의 시트를 착용할 수 있으며, 27픽셀은 1도 각도와 같습니다.디스플레이 PC 모니터의 높이를 조정하여 참가자가 똑바로 앞을 내다보고 있을 때 모니터의 중간에서 위쪽 75%까지 수직으로 바라보고 책상 마운트에 초점을 맞춘 팔을 회전하여 눈 이미지를 집중시합니다. 다음으로, 호스트 PC에서 교정을 클릭하고 참가자에게 5개의 고정 대상그리드에 고정하도록 요청하여, 지나치게 행동적인 응답없이 임의로 연속하여 참가자의 눈 움직임을 시각적 세계의 시선에 매핑하도록 요청합니다. 유효성 검사를 클릭하고 참가자에게 동일한 고정 대상 그리드에 고정하여 교정 결과의 유효성을 검사하도록 요청합니다.화면 중앙의 검은 점에 고정하면서 참가자에게 키보드의 스페이스 바를 눌러달라고 요청하여 드리프트 검사를 수행합니다. 그런 다음 모니터의 왼쪽과 오른쪽에 위치한 외부 스피커 쌍을 통해 청각 자극을 재생하는 동안 디스플레이 PC 모니터를 통해 시각적 자극을 제시한다. 데이터 코딩 및 분석을 위해 데이터 뷰어를 열고 파일, 가져오기 파일 및 여러 EyeLink 데이터 파일을 가져와 기록된 아이 트래커 파일을 모두 가져옵니다.파일을 단일 evs 파일에 저장한 다음 evs 파일을 열고 분석, 보고서 및 샘플 보고서를 클릭하여 집계 없이 원시 샘플 데이터를 내보냅니다. 결막 문에 대한 올바른 응답은 큰 오픈 박스이며, 그러나 문에 대한 올바른 응답은 문 내에서 처음 언급 된 동물을 포함하는 작은 열린 상자입니다. 결정적으로, 결막 문에 대해 선택된 상자는 조건부 문이 처리되는 방법에 따라 달라집니다.예를 들어, 작은 닫힌 상자는 스칼라 의 연루와 무지 추론이 모두 계산될 때만 선택되며, 이는 불변성 진술의 이해에서 발생합니다. 패널에 설명된 바와 같이, 작은 닫힌 상자의 눈 고정은 파수형이 불복성 결합이거나 확장성 결합의 오프셋보다 늦어도 증가가 시작되지 않는 한 증가하지 않습니다. 비주얼 월드 패러다임은 참가자가 실제 눈의 움직임에서 말하는 언어를 온라인으로 이해할 수 있는 다재다능한 아이트래킹 기법입니다.참가자를 모집할 때 정상 또는 올바른 정상적인 시각 능력과 정상적인 청력 능력이 있어야 한다는 것을 기억하십시오. 적격한 실제 연구를 설계하려면 참가자의 눈 운동에 영향을 줄 수 있는 다른 요인을 제어하거나 배제해야 합니다. 결과를 통계적으로 분석할 때 경계응답에서 발생할 수 있는 문제를 고려할 때 모든 자동 상관관계 또는 자동 비교를 고려해야 합니다.

Research

JoVE Journal

Behavior

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

눈 의 움직임을 사용하여 텍스트 이해에 관련된 인지 프로세스를 평가합니다.

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

연구

행동분석학

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

모터 동작 톱 다운 비주얼 프로세스의 영향을 탐색하는 방법

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

방법은 온라인 비주얼주의를 테스트하려면

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

Method는 눈 추적을 사용하여 어린이의 시각 정보 처리를 정량화하기

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

시각적으로 위치한 언어 이해 동안 눈 추적: 유연성과 잠복 시각적 컨텍스트 효과에 한계

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

자폐증을 가진 아이 들 중국어 말하기에서 문장 독 해 공부를 시각적인 세계 패러다임을 사용 하 여

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

눈-추적 패러다임 유아 개체 분류에서 언어의 역할을 정의

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

아이 트래킹과 우대 보이는 패러다임을 사용하여 시각적 언어에 대한 유아감도 탐색

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

이중 모달 간섭 작업을 사용하여 중국어로 음성 복잡한 문장의 온라인 구문 처리 검토

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

온라인 게이머를 위한 경두개 직접 전류 자극

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