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

Bu araştırma bilim Vakfı Pekin dil ve Kültür Üniversitesi Merkez üniversiteler (onay numarası 15YJ050003) için temel araştırma fonu tarafından desteklenmiştir.

Tüm konular deneysel protokoller yönetim önce bilinçli yazılı izni vermeniz gerekir. Tüm yordamlar, rıza formları ve Deneysel protokol Pekin dil ve Kültür Üniversitesi Araştırma Etik Komitesi tarafından kabul edildi.
Not: normalde görsel dünya paradigması kullanarak bir anlama çalışma aşağıdaki adımlardan oluşur: keşfedilmeyi; teorik sorunlar tanıtmak Bir deneysel tasarım form; Görsel ve işitsel uyaranlara hazırlamak; Deneysel tasarım ile ilgili teorik sorun ç...

Bir görsel dünya çalışma yapmak için izlenmesi gereken birkaç kritik adım vardır. İlk olarak, araştırmacılar auditorily sunulan dil yolu ile katılımcıların göz hareketleri görsel dünyanın yorumlanması anlamak niyetinde. Şu andan itibaren görsel uyaranlara düzenini tasarlarken, potansiyel tesir katılımcıların göz hareketleri göz hareketleri doğal bir görev özelliklerini kontrol edilmelidir. Konuşulan dil etkisi katılımcıların göz hareketleri sonra kabul edilebilir. Konuşulan dil ik...

Hemen kaybolur bir hızlı, sürekli bilgi akışı konuşulan dildir. Deneysel olarak bu geçici çalışma, konuşma sinyali hızla değiştirmek için bir mücadeledir. Göz hareketleri görsel dünya paradigmada kaydedilen bu zorluğu aşmak için kullanılabilir. Onlar dinlemek, ya da üretmek, konuşulan dil görsel dünya1 içeriğini gösteren görsel dünya paradigması kullanarak çalışma izleme tipik bir gözüne katılımcıların göz hareketleri resimleri bir görüntüleme veya görsel çalışma alanındaki gerçek nesneler için izlenir ,2,3,4. Temel mantığı veya Bu paradigma arkasında bağlama hipotez kavrama veya bir söyleyiş planlama (açıktan veya gizlice) katılımcıların görsel dikkat görsel dünyanın belirli bir nesneye kayacak var. Bu dikkat değişim katılımlı alanı foveal vizyon getirmek için sakkadik göz hareketleri başlatmak için yüksek bir olasılık var. Bu paradigma ile araştırmacılar konuşma sinyalinde akustik bazı simgesel yapı ile ilgili olarak zamansal hangi noktada katılımcının görsel dikkat bir kayma oluşur, bir nesneye veya bir resimde görsel sakkadik göz hareketleri tarafından ölçülen belirlemek niyetinde Dünya. Ne zaman ve nerede sakkadik göz hareketleri ile ilgili olarak konuşma sinyal piyasaya sürüldü sonra online dil işleme anlamak için kullanılır. Görsel Dünya paradigma konuşulan dil anlama1,2 ve üretim5,6çalışma için kullanılabilir. Metodolojik Bu makalede anlama çalışmaları üzerinde durulacak. Bir anlama çalışmada katılımcıların göz görsel görüntü hakkında konuşuyor söylenen sözler için dinlerken görsel ekran hareketleri izlenir görsel dünya paradigması kullanarak.
Farklı göz izleme sistemleri tarihinin tasarladık. Basit, sadece normal video katılımcının gözleri bir görüntü kayıtları kamera, en ucuz ve en taşınabilir sistemidir. Göz hareketleri video kaydı kare kare incelenmesi el ile kodlanmıştır. Ancak, böyle bir göz-izci örnekleme oranı nispeten düşüktür ve kodlama zaman alıcı bir işlemdir. Böylece, çağdaş bir ticari göz izleme sistemi normalde optik sensörler gözlerinin içine onun yörünge7,8,9yönünü ölçme kullanır. Çağdaş ticari göz izleme sisteminin nasıl işlediğini anlamak için aşağıdaki hususlar dikkate alınmalıdır. İlk doğru foveal vizyon, bir kızılötesi ışığı yönünü ölçmek için (normal dalga boyu ile 780-880 nm) normalde boyunca veya distinguishably daha parlak veya daha koyu hale getirir öğrencinin kameranın optik eksen kapalı yatırılır çevreleyen Iris. Öğrencinin ve/veya öğrenci kornea yansıma (normalde ilk Purkinje görüntü) görüntü daha sonra gözlerinin içine onun yörüngesinde yönünü hesaplamak için kullanılır. İkinci olarak, görsel dünyanın bakışları yeri sadece göz yönelimi ile ilgili baş aynı zamanda baş yönelimi ile ilgili görsel dünya aslında şartlı olduğunu. Doğru bir şekilde konuda göz yönlendirme üzerinden bakışları anlaması için ışık kaynağı ve kameranın göz-izci ve katılımcıların kafa (başa takılan göz-izci) ile ilgili olarak sabit veya görsel dünya ile ilgili olarak sabit (tablo monte edilmiş veya Uzaktan göz-izci). Üçüncü olarak, katılımcıların baş yönlendirme ile ilgili görsel dünya da düzeltilmesi gereken veya katılımcıların kafasını serbest ise hesaplama açısından telafi edilebilir. Uzaktan göz İzleyicisi'ni bir baş-ücretsiz-için-taşı modunda kullanıldığında, katılımcıların pozisyonu genellikle katılımcıların alnında küçük bir etiket koyarak kaydedilir. Baş yönlendirme hesaplama açısından görsel dünyanın bakışları yeri almak için göz yönünü dan çıkarılır. Dördüncü olarak, bir kalibrasyon ve doğrulama işlemi sonra göz yönünü görsel dünya bağlamda bakışları eşleştirmek için gereklidir. Kalibrasyon sürecinde katılımcıların fiksasyon örnekleri bilinen hedef noktalarından harita konum görsel dünyanın gözünü dikmek için ham göz veri kaydedilir. Doğrulama işleminde katılımcılar aynı hedef noktaları kalibrasyon işlemi olarak sunulur. Kalibre edilmiş sonuçları hesaplanan fiksasyon konumdan ve görsel dünyanın saplantısı hedefinin konumu gerçek arasında var olan fark sonra kalibrasyon doğruluğunu yargılamak için kullanılır. Daha fazla eşleme işlemi doğruluğunu onaylamak için bir drift onay normalde nerede bir tek fiksasyon hedef sunulan hesaplanan fiksasyon konumu ve gerçek konumunu arasındaki fark ölçmek katılımcılara her denemedeki uygulanır geçerli hedef.
Bir görsel dünya çalışmanın birincil veri göz izci tamamını veya kısmını deneme süresi içinde değişen, örnekleme hızında kaydedilen görsel dünya yerlerde bakışları akışıdır. Bağımlı değişken bir görsel dünya çalışmada kullanılan genellikle katılımcıların tespitlerin görsel dünya kayma belirli bölgede, belirli bir zaman penceresi arasında bulunmaktadır örnekleri oranıdır. Verileri çözümlemek için bir zaman penceresi ilk olarak seçilecek, genellikle faiz dönemi adlandırılan vardır. Zaman penceresi işitsel girişi dile ait bazı olayları tanıtımı için genellikle zaman-kilitli. Ayrıca, görsel dünya da ilgi (ROIs), her biri bir veya daha fazla nesne ile ilişkili çeşitli bölgelere bölmek için gereklidir. Böyle bir bölge için konuşulan dil, anlama doğru karşılık gelen nesne içerir ve böylece sık sık hedef alan denir. Verileri görselleştirmek için tipik bir şekilde nerede bir zaman penceresi her bin, örnekleri ilgi her bölgesine bir bakışla oranı ortalama katılımcılar ve öğeleri arasında bir fiksasyon oran komplodur.
Bir görsel dünya çalışma alınan verileri kullanarak, farklı araştırma sorularını yanıtladı: bir) katılımcıların göz hareketleri görsel dünyanın farklı işitsel dil girişi tarafından etkilenen kaba Gren .bilgili misin? b) bir etkisi ise, duruşma boyunca etkisi yörünge nedir? Bir doğrusal veya yüksek sıralı efektini mi? ve c) bir etkisi ince gren seviyesi, daha sonra ise ne zaman erken zamansal noktası nerede böyle bir etkisi ortaya çıkar ve bu etkisi ne kadar sürer son?
İstatistiksel sonuçları analiz etmek için aşağıdaki noktaları dikkate alınmalıdır. İlk olarak, yanıt değişken, yani, oranlarını tespitlerin, altında ve üstünde (0 ile 1 arasında), hangi bir normal dağılım yerine Multinom dağılımı takip edecek sınırlıdır. Oranlar gibi sınırsız değişkenlerle dönüşmüşlerdir kadar Şu andan itibaren normal dağılım doğrusal (karışık-etkisi) modelleri10, t-testi ve ANOVA gibi temel geleneksel istatistiksel yöntemler doğrudan kullanılmak olamaz ampirik logit formül11 veya Öklid uzaklığı12gibi sınırsız bağımlı değişkenler ile yerini almış. Normal dağılım bu tür varsayımı Genelleştirilmiş Doğrusal (karışık-etkisi) modelleri13 gerektirmeyen istatistiksel teknikler de kullanılabilir. İkinci olarak, gözlenen etkisi değişen yörüngesini keşfetmek için modele eklenecek zaman serileri ifade eden bir değişken vardır. Bu zaman serileri aslında göz-izci değişkendir giriş dili başlangıcı için realigned puan örnekleme'nın. Değişen yörünge genellikle doğrusal olmadığına göre bir yüksek dereceden polinom işlev serisi zaman normalde (genel) doğrusal (karışık-etkisi) modeli, yani, büyüme eğrisi analizleri14eklenir. Ayrıca, katılımcıların göz pozisyonlar geçerli örnekleme noktasını önceki örnekleme noktalarının üzerinde son derece bağımlı özellikle zaman kayıt sıklığı yüksek, otokorelasyon sorun kaynaklanan. Otokorelasyon bitişik örnekleme noktaları arasında azaltmak için özgün verileri kez aşağı örnek veya dönüştüm. Son yıllarda, genelleştirilmiş katkı karma etkisi modelleri (GAMM) da autocorrelated hataları12,15,16mücadele için kullanılmıştır. Depo gözleri genişliğini birkaç milisaniye için birkaç yüz milisaniye arasında değişen farklı çalışmalar arasında değişir. Bir çalışma seçebilirsiniz en dar bin örnekleme oranı belirli çalışmada kullanılan göz izci tarafından kısıtlanır. Bir göz izci 500 Hz örnekleme hızı varsa, örneğin, o zaman zaman pencerenin genişliğini 2 ms = 1000/500 daha küçük olamaz. Üçüncü olarak, istatistiksel çözümleme art arda faiz geçen süreler her zaman depo gözü uygulandığında, familywise hata birden fazla karşılaştırmalar ele alınması bunlardan indüklenen. Daha önce açıkladığımız gibi yörünge Analizi araştırmacı kaba Gren düzeyde gözlenen etkisi zaman, değiştirme ile ilgili doğrusal olup gözlenen etkisi ortaya çıkmaya başladığı göstermiyor ama nasıl bilgilendirir ve uzun gözlenen etkisi sürer. Gözlenen fark sapmak ve gözlenen etkisi sürer geçici süre süre anlamaya başlatıldığında geçici konumu belirlemek için art arda her zaman depo gözü için uygulanacak bir istatistik analiz vardır. Bu birden fazla karşılaştırmalar sözde familywise hata olursa olsun ne istatistik yöntemi kullanılır, tanıtacak. Familywise hata geleneksel Bonferroni düzeltmesi17ile giderilmiştir. Son zamanlarda, başlangıçta kullanılan18 under nörogörüntüleme parametrik olmayan permütasyon testi adı verilen bir yöntem familywise hata için denetime görsel kelime paradigma19 uygulandı.
Araştırmacılar görsel dünya paradigması kullanarak katılımcıların göz hareketleri görsel dünyanın bazı konuşulan dil anlayışı çıkarmak niyetinde. Bu indirimi geçerliliğini sağlamak için muhtemelen göz hareketleri etkileyen diğer faktörler ekarte veya kontrollü. Aşağıdaki iki dikkat edilmesi gereken ortak olanlar arasında etmenlerdir. İlk faktör katılımcıların açıklayıcı tespitlerin bağımsız üst içinde daha kolay olmak yatay yönde quadrat görsel dünya ve hareketli gözleri soldaki bağlayacaktın eğilimi gibi giriş dilinin sistematik bazı desenler içerir dikey yön, vb12,20 gözlenen fiksasyon desen nesneleri ile ilgili, değil nerede nesneleri bulunmaktadır uzamsal konumları için bir nesne mekansal konumlarını karşı dengeli emin olmak için farklı denemeler veya farklı katılımcılar. Katılımcıların göz hareketleri etkileyen ikinci faktör parlaklık kontrast, renk ve kenar yönlendirme, diğerleri arasında gibi görsel dünyanın içindeki nesneler temel görüntü özelliklerinden olan21. Bu potansiyel karıştırıcı tanılamak için görsel ekran normalde konuşulan dil başlangıcı öncesinde veya konuşulan dil, kritik akustik işaretin başlangıcından zamansal döneminde yaklaşık 1000 Bayan için başlangıcı öncesinde sunulur Sınama görüntüsü test ses, giriş dil ve anlam ayrımı noktası giriş dilinin başlangıcı için henüz duymamıştır. Farklı koşullar arasında gözlenen herhangi bir fark karıştırıcı diğer faktörler gibi görsel ekran başına, giriş dili yerine çıkarılabilir. Şu andan itibaren bu önizleme dönemde gözlenen göz hareketleri dilsel giriş etkisini belirlemek için bir temel sağlar. Bu önizleme dönemi aynı zamanda katılımcılar görsel göstermek ile tanımaya ve konuşulan dil sunulduğunda açıklayıcı tespitlerin sistematik önyargı azaltmak için sağlar.
Tipik bir göz görsel dünya paradigması kullanarak çalışma izleme nasıl yapılır göstermek için aşağıdaki protokolünü açıklar anlam olarak karmaşık ifadeler, Yani, çevrimiçi işlenmesi keşfetmek için L. Zhan17 uyarlanmış bir deney ayırt edici ifadeler (S1 veya S2), Birleşik bildirimleri (S1 ve S2) ve ama-ifadeleri (S1 ama değil-S2). Sıradan koruma bazı sözler tarafından ifade edilen bilgi aslında onun gerçek anlamı daha güçlüdür. Bir inek veya bir horoz Xiaoming'ın kutusu içerir gibi ayırt edici ifadeler böyle sözler vardır. İki disjuncts bir inek Xiaoming'ın kutusu içerir ve bir horoz Xiaoming'ın kutusu içerir her ikisi are değil sürece mantıksal olarak, ayırt edici ifade doğrudur yanlış. Bu nedenle, iki disjuncts ilgili Birleşik deyiminde bir inek ve bir horoz Xiaoming'ın kutusu içerir da gerçek olduğu her ikisi de true olduğunda ayırt edici ifade doğrudur. Genellikle ayırt edici deyim karşılık gelen Birleşik deyimi yanlış olduğunu göstermektedir işitme normal konuşma, ancak, (skaler implicature); ve iki disjuncts gerçek değerini hoparlör (cehalet çıkarımı) tarafından bilinmeyen olduğunu göstermektedir. Literatürde hesapları iki çıkarımlar gramer veya pragmatik işlemleri22,23,24,25,26olup içinde farklı. Deneme görsel dünya paradigma çevrimiçi işleme karmaşık deyimleri keşfetmek tarafından bu hesaplar arasında hakemlik için nasıl kullanılabileceğini gösterir.

<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

Görsel Dünya paradigması kullanarak çalışma izleme tipik bir göz hareketleri nesnelere katılımcıların göz veya katılımcı üretir veya eş zamanlı görsel açıklayan bir konuşulan dil kavrar gibi resimler görsel çalışma alanındaki bir göz izci ile kaydedilir Dünya. Bu paradigma yüksek çok yönlülük, nüfus, okuyamıyorum ve/veya kim açıktan açığa preliterate çocuk, yaşlı yetişkinler ve hastalar gibi davranışsal yanıt veremem de dahil olmak üzere geniş bir alanda kullanılabilir vardır. Daha da önemlisi, konuşma sinyali ince taneli manipülasyonlar için son derece hassas bir örnektir ve en ince taneli akustik fonetik gibi birden çok düzeyde dil anlama konularında çevrimiçi işlenmesi eğitim için kullanılabilir Özellikleri, kelime özelliklerini ve dilsel yapıları. Bu makalede açıklanan protokol nasıl çalışma izleme tipik görsel dünya göz, nasıl bazı anlam olarak karmaşık ifadeleri çevrimiçi işlenmesi görsel dünya paradigma ile keşfedilmeyi olabilir gösteren bir örnek ile yürütülen göstermektedir.

Katılımcıların davranışsal yanıt-e doğru Şekil 4' te özetlenmiştir. Daha önce açıkladığımız gibi doğru (S1 ve S2) Birleşik bir deyim kutusu A Şekil 1' deki gibi büyük Aç kutusuna yanıttır. Bir amadoğru yanıt-(S1 ama değil S2) ifadedir küçük açık kutu kutu D Şekil 1' deki gibi ilk bahsedilen hayvan içeren. Eleştirel, hangi kutuda ayırt e...

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

Dinlerken veya konuşulan bir dil konuşan görsel dünya paradigma katılımcıların göz hareketleri görsel çalışma alanında izler. Bu paradigma psycholinguistic sorular, ayırt edici deyimi gibi anlam olarak karmaşık ifadeler de dahil olmak üzere çok çeşitli çevrimiçi işlenmesi araştırmak için kullanılabilir.

Konuşulan dil çevrimiçi işlenmesi keşfetmek için görsel dünya paradigmada kaydedilen göz hareketleri kullanarak

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

Bu yöntem, konuşma dilinin çevrimiçi işlenmesinde, kesişmeler ve koşullu luklar gibi anlamsal olarak karmaşık cümleler de dahil olmak üzere anahtar soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir. Bu tekniğin en büyük avantajı, dil işleme alanlarında ki konuların çoğunu incelemek için çok çeşitli popülasyonlarda yapılabilmektir. Prosedürü gösteren Xu Jing, bir lisansüstü öğrenci olacaktır.Cao Yifan, Wang Meng, Yang Xiaotong, Zhan Min ve Zhou Xuehan araştırma grubumun öğrencileri. Görsel uyaranları hazırlamak için, Internet'ten hayvanların 60 telif hakkı ücretsiz küçük resim görüntüleri indirin ve uygun bir görüntü editörü görüntüleri açın. Araçlar'ı tıklatın ve her resimden arka planı seçmek ve silmek için hızlı seçimi kullanın.Görüntüleri 120 x 120 piksele yeniden boyutlandırmak ve büyük bir açık 320 x 240 piksel lik kutu, küçük bir kapalı 160 x 160 piksel lik kutu ve iki küçük, açık 160 x 240 piksel kutu çizmek için Resim ve Görüntü Boyutu'nu tıklatın. İlk test görüntüsü için 1, 024'e 768 piksel şablonoluşturmak için yeni bir dosya açın ve kutuları belirtilen konumlara sürükleyin. İki küçük resim görüntüsünü büyük açık kutuya ve aynı iki görüntünün her birini iki küçük açık kutuya sürükleyin.Daha sonra, her bir hayvan görüntüsünün test görüntüsü başına iki kez kullanılmasıyla gösterildiği gibi 59 test görüntüsü daha oluşturun ve görüntüler arasındaki dört kutunun uzamsal konumlarını dengeleyin. Konuşulan dil uyaranlarını hazırlamak için, katılımcıların ana dilinde her bir test görüntüsüne karşılık gelen dört test cümlesi, dört cümleden en az üçü ve gösterildiği gibi her formdan biri olmak üzere toplam 240 test cümlesi için kaydedilebilmektedir. Deneyde kullanılan tüm hayvanlar için sesin yanı sıra dört örnek ifadekaydetmek için bir kadın ana dili bulun.240 test cümlesini dört gruba ayırın ve her grup 15 konjonktürel ifade, 15 disjunctive deyim, 15 ancak deyim ve 15 dolgu cümlesi içeriyor. Ardından, test uyaranlarıyla ilgili tüm önemli bilgileri, her satır 240 denemenin her birine karşılık gelen bir sekme sınırlandırAn metin dosyasına kaydedin. Deneme sırasını oluşturmak için deneme oluşturucuyu açın ve yeni bir proje oluşturun.Ekran nesnesini çalışma alanına sürükleyin ve çalışma alanı Yönergesi'ni yeniden adlandırın. Çok Satırlı Metin Kaynağı Ekle'yi tıklatın ve blok sırasını oluşturmak için blok sırasını açmak için çift tıklatın. Kamera kurulum kalibrasyon unu ve doğrulanmasını kolaylaştırmak için EyeLink ana bilgisayarda bir kamera kurulum ekranı getirmek için bir EI Kamera Kurulum düğümlerini blok dizisine sürükleyin.Özellikler panelindeki Kalibrasyon Türü alanını tıklatın ve açılan listeden HV5'i seçin. Deneme dizisini oluşturmak için Ekran Ekranı düğümini deneme dizisine sürükleyin ve Animal_1_Image yeniden adlandırın. Çalma Sesi düğümlerini deneme dizisine sürükleyin ve Animal_1_Audio yeniden adlandırın.Zamanlayıcı düğümini deneme dizisine sürükleyin ve Animal_1_Audio_Length yeniden adlandırın. Her küçük resim resmi için üç düğüm oluşturulana kadar ek Ekran, Oynatma Sesi ve Zamanlayıcı düğümlerini deneme sekansına sürüklemeye ve yeniden adlandırmaya devam edin. Ardından, drift düzeltmesini tanıtmak için bir Drift Doğru düğüm'üni deneme sırasına sürükleyin.Kayıt sırasını oluşturmak için, yeni bir Ekran Ekranı düğümini kayıt dizisine sürükleyin. Düğümü Test_Image yeniden adlandırın. Ekran oluşturucuyu açmak için Ekran düğümünü çift tıklatın, Dikdörtgen İlgi Alanı Bölgesi ekle'yi tıklatın ve dört dikdörtgen ilgi alanı çizin.Zamanlayıcı düğümünü çalışma alanına sürükleyin, düğüm Duraklat'ı yeniden adlandırın ve süre özelliğini 500 milisaniyeyle değiştirin. Bir Çal Sesi düğüm'üni çalışma alanına sürükleyin ve düğümü Test_Audio yeniden adlandırın ve zamanlayıcı düğümini çalışma alanına sürükleyin ve Test_Audio_Length yeniden adlandırın. Ardından çalışma alanına bir Klavye düğümü ekleyin, düğüm Davranış Yanıtları'nı yeniden adlandırın ve Kabul Edilebilir Tuşlar özelliğini Yukarı, Aşağı, Sağ, Sol olarak değiştirin.Bir deneme yürütmek için, kameranın ana bilgisayar uygulamasını başlatmak için bilgisayarı ana bilgisayara önyükleme ve ekran PC'deki deneysel projenin çalıştırılabilir sürümünü tıklatın. Katılımcının adını girdirin ve istem penceresinden bir grup seçmek için çalıştırmak için Koşul Değerini Seç'i tıklatın. Göz kırpma veya ani hareketler sırasında gözbebeği görüntüsü kaybolsa bile, baş pozisyonunu izlemek için katılımcının alnına küçük bir hedef etiketi yerleştirin. Katılımcıyı 21 inç 4:3 renkli monitörden yaklaşık 60 santimetre, 27 piksel in bir derece açısına eşit olan 1, 024'e 769 piksel çözünürlüğe sahip bir şekilde oturtun.Katılımcı düz bir şekilde ileriye bakarken, monitörün %75'ine dikey olarak baktığından emin olmak için ekran PC monitörünün yüksekliğini ayarlayın ve ardından göz görüntüsünü netleştirmek için odaklayıcı kolu masa yuvasına döndürün. Ardından, ana bilgisayarda Kalibrasyon'u tıklatın ve katılımcıdan, katılımcının göz hareketlerini görsel dünyada dikkate alan bakışlara göre haritalamak için, rasgele art arda, beş fiksasyon hedefinden oluşan bir ızgaraya sabitlemesini isteyin. Kalibrasyon sonuçlarını doğrulamak için Doğrula'yı tıklatın ve katılımcıdan fiksasyon hedeflerinin aynı ızgarasına sabitlemesini isteyin.Ekranın ortasındaki siyah noktasabitleme sırasında katılımcıdan klavyedeki boşluk çubuğuna basmasını isteyerek bir sürüklenme denetimi gerçekleştirin. Daha sonra monitörün sağında ve solunda bulunan bir çift harici hoparlör aracılığıyla işitsel uyaranları çalarken ekran PC monitörü aracılığıyla görsel uyaranları sunun. Veri kodlama ve çözümleme için veri görüntüleyicisi açın ve Kaydedilen tüm göz izci dosyalarını almak için Dosyayı, Dosyayı Aktar'ı ve Birden Çok EyeLink Veri Dosyasını içe aktar'ı tıklatın.Dosyaları tek bir evs dosyasına kaydedin, ardından evs dosyasını açın ve ham örnek verileri toplamadan dışa aktarmak için Analiz, Raporlar ve Örnek Rapor'u tıklatın. Bir konjonktif ifadeye doğru yanıt büyük açık kutuiken, ancak ifadeye doğru yanıt, ifadeiçinde ilk bahsedilen hayvanı içeren küçük açık kutudur. Kritik olarak, konjonktif ifadeler için hangi kutunun seçildiği koşullu bir ifadenin nasıl işlendiğine bağlıdır.Örneğin, küçük kapalı kutu yalnızca skaler ima ve cehalet çıkarımları her ikisi de hesaplandığında seçilir, bu da bir disjunctive deyiminin kavrayışı sonucu ortaya çıkar. Panelde gösterildiği gibi, küçük kapalı kutugöz sabitleme sentential bağ disjunctive veya artış ile en geç disjunctive bağ ofset daha başlayan sürece artmaz. Görsel Dünya Paradigması, katılımcının gerçek dünyadaki göz hareketlerinden konuşulan dili çevrimiçi olarak anlamasını sağlamak için çok yönlü bir göz izleme tekniğidir.İşe alım katılımcıları normal veya doğru normal görme yeteneğine ve normal işitme yeteneğine sahip olmaları gerektiğini unutmayın. Uygun bir gerçek dünya çalışması tasarlamak için, katılımcıların göz hareketlerini etkileyebilecek diğer faktörler kontrol edilmeli veya ekarte edilmelidir. Sonuçları istatistiksel olarak analiz ederken, sınırlı yanıtlardan kaynaklanabilecek sorun, tüm otomatik korelasyon veya otomatik karşılaştırmalar göz önünde bulundurulmalıdır.

Research

JoVE Journal

Behavior

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

Metin Anlamada Yer Alan Bilişsel Süreçleri Değerlendirmek için Göz Hareketlerini Kullanma

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

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

Motor Davranış Top-down Görsel Süreçlerin Etkisi keşfedin Yöntemleri

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

Yöntemleri Online Görsel Dikkat Test

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

Bir Yöntem Göz İzleme Kullanarak Çocuklarda Görsel Bilgi İşleme belirlememize

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

Göz izleme sırasında görsel olarak yer alan dil anlama: Esneklik ve sınırlamalar ortaya çıkarılması görsel bağlam etkileri

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

Cümle anlama Mandarin konuşan çocuklarda otizm eğitim için görsel dünya paradigması kullanarak

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

Bebeklerde nesne kategori göz izleme paradigmaları ile dil rolünü tanımlama

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

Göz Izleme ve Tercihli görünümlü paradigma kullanarak görsel dile bebek hassasiyetini keşfetme

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

Çift Modal Girişim Görevleri Kullanarak Çince Konuşulan Karmaşık Cümlelerin Online Sintaktik İşlemelerinin İncelenmesi

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

Transkraniyal Doğrudan Akım Stimülasyonu Online Oyuncular için

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