Name: a methodology for capturing joint visual attention using mobile eye-trackers
Uploaded: 2020-01-18T14:00:00
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이 방법론의 개발은 국립 과학 재단 (NSF #0835854), 직업 교육을위한 선도적 인 하우스 기술, 교육, 연구 및 혁신을위한 스위스 국가 사무국, 하버드 교육 대학의 딘 벤처 펀드에 의해 지원되었다.

1. 참가자 심사
<ol><li>정상 또는 수정 된 - 정상 시력을 가진 참가자를 모집해야합니다. 참가자는 모바일 아이 트래커를 착용하라는 요청을 받게 되므로 콘택트렌즈를 착용할 수 있지만 일반 안경은 착용할 수 없습니다.</li>
</ol>2. 실험 준비
<ol><li>아이트래킹 장치<ol>
<li>실제 환경에서 눈의 움직임을 포착할 수 있는 모든 모바일 아이 트래커를 사용하십시오. 참고: 여기에 사?...

<ol>
	<li>Tomasello, M., Moore, C., Dunham, P. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Joint+attention+as+social+cognition.">Joint attention as social cognition.</a> Joint attention: Its origins and role in development. , 103-130 (1995).</li><li>Mundy, P., Sigman, M., Kasari, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+longitudinal+study+of+joint+attention+and+language+development+in+autistic+children.">A longitudinal study of joint attention and language development in autistic children.</a> Journal of Autism and Developmental Disorders. 20, 115-128 (1990).</li><li>Clark, H. H., Brennan, S. E., Resnick, L. B., Levine, J. M., Teasley, S. 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Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automatic+detection+of+gaze+convergence+in+multimodal+collaboration:+a+dual+eye-tracking+technology.">Automatic detection of gaze convergence in multimodal collaboration: a dual eye-tracking technology.</a> The Russian Journal of Cognitive Science. 5, 4 (2018).</li><li>. Chilitags: Robust Fiducial Markers for Augmented Reality [software] Available from: <a target="_blank" href="https://github.com/chili-epfl/qml-chilitags">https://github.com/chili-epfl/qml-chilitags</a> (2013)</li><li>Jermann, P., Mullins, D., N&#252;ssli, M. -. A., Dillenbourg, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Collaborative+Gaze+Footprints:+Correlates+of+Interaction+Quality.+Connecting+Computer-Supported+Collaborative+Learning+to+Policy+and+Practice.">Collaborative Gaze Footprints: Correlates of Interaction Quality. Connecting Computer-Supported Collaborative Learning to Policy and Practice.</a> CSCL2011 Conference Proceedings., Volume I - Long Papers. , 184-191 (2011).</li><li>Richardson, D. C., Dale, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Looking+To+Understand:+The+Coupling+Between+Speakers'+and+Listeners'+Eye+Movements+and+Its+Relationship+to+Discourse+Comprehension.">Looking To Understand: The Coupling Between Speakers' and Listeners' Eye Movements and Its Relationship to Discourse Comprehension.</a> Trends in Cognitive Sciences. 29, 1045-1060 (2005).</li><li>Richardson, D. C., Dale, R., Kirkham, N. Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Art+of+Conversation+Is+Coordination+Common+Ground+and+the+Coupling+of+Eye+Movements+During+Dialogue.">The Art of Conversation Is Coordination Common Ground and the Coupling of Eye Movements During Dialogue.</a> Psychological Science. 18, 407-413 (2007).</li><li>Schneider, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Using+Mobile+Eye-Trackers+to+Unpack+the+Perceptual+Benefits+of+a+Tangible+User+Interface+for+Collaborative+Learning.">Using Mobile Eye-Trackers to Unpack the Perceptual Benefits of a Tangible User Interface for Collaborative Learning.</a> ACM Transactions on Computer-Human Interaction. 23, 1-23 (2016).</li><li>Meier, A., Spada, H., Rummel, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+rating+scheme+for+assessing+the+quality+of+computer-supported+collaboration+processes.">A rating scheme for assessing the quality of computer-supported collaboration processes.</a> Int. J. Comput.-Support. Collab. Learn. 2, 63-86 (2007).</li><li>Schneider, B., Pea, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Real-time+mutual+gaze+perception+enhances+collaborative+learning+and+collaboration+quality.">Real-time mutual gaze perception enhances collaborative learning and collaboration quality.</a> Journal of Computer-Supported Collaborative Learning. 8, 375-397 (2013).</li></ol>

이 백서에 설명된 방법론은 JVA를 공동 배치 된 다이드에서 캡처하는 엄격한 방법을 제공합니다. 저렴한 감지 기술과 향상된 컴퓨터 비전 알고리즘의 출현으로 이전에는 사용할 수 없었던 정확도로 협업 상호 작용을 연구할 수 있게 되었습니다. 이 방법론은 환경에 전파된 신탁 마커를 활용하고 참가자의 시선을 공통 평면에 다시 매핑하는 방법으로 동형그래프를 사용합니다. 이를 통해 연구자들?...

JVA는 지난 세기 동안 광범위하게 연구되어 왔으며, 특히 언어 습득을 연구하는 발달 심리학자에 의해 연구되었습니다. 공동주의는 단순히 단어를 배우는 방법일 뿐 아니라 아이들의 마음 이론의 선구자라는 것이 빠르게 확립되었습니다1. 따라서, 그것은 다른 사람들과 의사 소통, 협력, 공감 개발 과 같은 많은 사회적 과정에서 중요한 역할을한다. 자폐증 어린이, 예를 들어, 중요한 사회적 장애와 관련된 자신의 간병인과 시각적 인 주의를 조정 할 수있는 능력이 부족2. 인간은 사회의 기능적 구성원이 되고, 행동을 조정하고, 다른 사람들로부터 배우기 위해 공동의 주의가 필요합니다. 첫 마디를 습득하는 아이들, 교사로부터 배우는 청소년, 프로젝트에 협력하는 학생, 공동 목표를 향해 노력하는 성인 그룹에 이르기까지 공동 주의는 개인 간의 공통점을 확립하는 기본메커니즘입니다 3. 이 논문에서는 교육 연구에서 JVA의 연구에 중점을 둡니다. 시간이 지남에 따라 공동 주의가 어떻게 전개되는지 이해하는 것은 공동 학습 프로세스의 연구에 가장 중요합니다. 이와 같이, 그것은 사회 건설주의 설정에서 지배적 인 역할을한다.
공동 관심의 정확한 정의는 여전히 논의4. 이 백서는 공동 주의 (JA) 즉 JVA의 하위 구조와 관련이 있습니다. JVA는 두 과목이 동시에 같은 장소를 보고 있을 때 발생합니다. JVA는 JA의 연구에서 관심있는 다른 중요한 구성에 대한 정보를 제공하지 않는다는 점에 유의해야한다, 이러한 공통 모니터링 등, 상호, 공유 주의, 또는 더 일반적으로, 다른 그룹 구성원의 인식의 인식. 이 백서는 두 참가자의 아이트래킹 데이터를 결합하고 시선을 정렬하는 빈도를 분석하여 JVA를 운영하고 단순화합니다. 보다 포괄적인 토론을 위해 관심 있는 독자는 시포소바엣 al.4.
지난 10년 동안 기술 발전은 JVA에 대한 연구를 근본적으로 변화시켰습니다. 주요 패러다임 변화는 실험실이나 생태 환경에서 비디오 녹화를 정성적으로 분석하는 것과 는 달리 여러 개의 아이 트래커를 사용하여 주의력 정렬의 정량적 측정값을 얻는 것이었습니다. 이 발달은 연구원이 dyads의 시각적 조정에 관하여 정밀하고 상세한 정보를 수집하는 것을 허용했습니다. 또한, 아이 트래커는 더 저렴해지고 있다: 최근까지, 그들의 사용은 학술 설정 또는 대기업에 예약되었다. 이제 신뢰할 수 있는 데이터 세트를 생성하는 저렴한 아이 트래커를 구입할 수 있습니다. 마지막으로, 하이 엔드 노트북 및 가상 및 증강 현실 헤드셋과 같은 기존 장치에 시선 추적 기능이 점진적으로 포함되면 아이 트래킹이 곧 유비쿼터스가 될 것임을 시사합니다.
아이트래킹 기기가 대중화되기 때문에 사회적 상호 작용에 대해 알려줄 수 있는 것과 말할 수 없는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 이 백서에 제시된 방법론은 이 방향의 첫 번째 단계를 표시합니다. 여러 아이 트래커에서 JVA를 캡처하는 데 따르는 두 가지 과제, 즉 1) 시간적 스케일에서 데이터를 동기화하고 2) 공간 스케일에서 해결합니다. 보다 구체적으로, 이 프로토콜은 실제 환경에 배치된 fiducial 마커를 사용하여 참가자가 시선을 지향하는 컴퓨터 비전 알고리즘을 알려줍니다. 이 새로운 종류의 방법론은 소그룹에서 인간의 행동을 엄격하게 분석할 수 있는 길을 열어줍니다.
이 연구 프로토콜은 하버드 대학의 인간 연구 윤리위원회의 지침을 준수합니다.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Tobii Glasses 2</td>
			<td>Tobii</td>
			<td>N/A</td>
			<td><a href="https://www.tobiipro.com/product-listing/tobii-pro-glasses-2/" target="_blank">https://www.tobiipro.com/product-listing/tobii-pro-glasses-2/</a></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Fiducial markers</td>
			<td>Chili lab &#8211; EPFL, Switzerland</td>
			<td>N/A</td>
			<td><a href="https://github.com/chili-epfl/chilitags" target="_blank">https://github.com/chili-epfl/chilitags</a></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

a methodology for capturing joint visual attention using mobile eye-trackers

새로운 기술 발전의 출현으로, 전례없는 정확도로 마이크로 레벨에서 사회적 상호 작용을 연구 할 수 있습니다. 아이 트래커, 전기 피부 활성 팔찌, EEG 밴드 및 모션 센서와 같은 고주파 센서는 밀리초 수준에서 관찰을 제공합니다. 이러한 수준의 정밀도를 통해 연구원은 사회적 상호 작용에 대한 대규모 데이터 집합을 수집할 수 있습니다. 이 백서에서는 여러 아이 트래커가 사회적 상호 작용, 공동 시각 주의(JVA)의 근본적인 구조를 포착하는 방법에 대해 설명합니다. JVA는 발달 심리학자들에 의해 아이들이 언어를 습득하는 방법을 이해하고, 소규모 학습자 그룹이 어떻게 함께 작동하는지 이해하기 위해 과학자를 배우고, 사회 과학자들은 소규모 팀의 상호 작용을 이해하기 위해 연구되었습니다. 이 백서에서는 모바일 아이트래커를 사용하여 공동 배치된 설정에서 JVA를 캡처하는 방법을 설명합니다. 그것은 몇몇 경험적인 결과를 제출하고 사회적인 상호 작용을 이해하기 위하여 현미경 관측을 붙잡기의 연루를 토론합니다.

위에 제시된 방법론은 물류 직업 훈련 프로그램을 따르는 학생들을 연구하는 데 사용되었다 (n = 54)12. 이 실험에서는 한 쌍의 학생이 소규모 웨어하우스를 시뮬레이션하는 유형 사용자 인터페이스(TUI)와 상호 작용했습니다. TUI에 배치 된 신탁 마커는 연구 팀이 학생들의 시선을 공통 평면에 다시 매핑하고 JVA의 수준을 계산할 수있게했습니다. 연구 결과에 따르면 JVA 수준이 높은 ...

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A Methodology for Capturing Joint Visual Attention Using Mobile Eye-Trackers

멀티모달 센서를 사용하는 것은 교육 환경에서 사회적 상호 작용의 역할을 이해하는 유망한 방법입니다. 이 백서는 모바일 아이트래커를 사용하여 공동 배치된 다이드에서 관절 시각적 주의를 포착하는 방법론을 설명합니다.

모바일 아이 트래커를 사용하여 공동 시각 주의를 포착하는 방법론

With the advent of new technological advances, it is possible to study social interactions at a microlevel with unprecedented accuracy. High frequency ...

안녕하세요, 제 이름은 버트랜드 슈나이더이고 저는 하버드 교육대학원의 조교수입니다. 이 비디오에서는 모바일 아이 트래커를 사용하여 중앙 구조를 사회 과학, 공동 시각적 관심으로 캡처하는 방법을 보여 드리겠습니다. 공동 시각적 주의는 심리학자에 의해 광범위하게 연구되었으며 그룹 구성원 간의 상호 작용의 품질과 밀접한 관련이있는 것으로 밝혀졌습니다.사람들이 공통점을 구축하고 작업에 대한 공통된 이해를 만들 때 같은 장소를 동시에 자주 보는 경향이 있는 것으로 나타났습니다. 전통적으로 연구자들은 비디오를 수동으로 코딩하여 질적으로 공동 시각 주의를 연구했습니다. 모바일 아이 트래커를 사용하여 공동 위치 설정에서 이 구조의 정량적 측정을 얻는 방법을 보여 드리겠습니다.이 비디오에서우리는 토비 프로 안경 2를 사용할 것입니다. 이 안경은 실제 환경에서 눈의 움직임을 포착 할 수있는 웨어러블 아이 트래커입니다. 눈의 움직임을 추적하는 프레임의 특수 카메라 외에도 풀 HD 장면 카메라와 마이크가 장착되어 있어 착용자의 시야의 맥락에서 시선 동작을 시각화할 수 있습니다.이러한 안경 시선은 초당 50회 캡처되며 안경의 라이브 비디오 피드를 무선또는 이더넷 케이블을 통해 컴퓨터로 스트리밍할 수 있습니다. 안경은 일반 안경으로 작동하지 않기 때문에 한 가지 제한이 있습니다. 아이 트래커를 설정하는 절차는 비교적 간단합니다.첫째, 참가자들은 일반 안경처럼 아이트래킹 안경을 착용하도록 요청받습니다. 참가자의 고유한 얼굴 특징에 따라 높이가 다른 코 조각을 사용하여 데이터 품질을 유지해야 할 수 있습니다. 아이 트래커를 켠 후 참가자는 데이터 수집 단위를 개인에게 잘라서 구속되지 않은 신체 움직임을 허용해야 합니다.Tobii Pro Glasses 컨트롤러를 열어야 하며 참가자는 Tobii에서 제공하는 교정 마커의 중심을 살펴보도록 지시해야 하며 소프트웨어의 교정 기능이 활성화되어 있습니다. 교정이 완료되면 소프트웨어 내에서 레코딩을 시작할 수 있습니다. 녹음 세션이 완료되면 참가자에게 아이트래킹 안경과 데이터 수집 장치를 제거하도록 지시하기 전에 Tobii 소프트웨어에서 레코딩을 종료합니다.그리고, 장치를 끕니다. 데이터는 데이터 수집 장치에서 SD 카드를 제거하고 컴퓨터에 카드를 삽입하여 다른 소프트웨어인 Tobii Pro Lab을 통해 추출할 수 있습니다. Tobii Pro Lab은 SD 카드에 저장된 모든 녹음 세션을 동시에 가져올 수 있습니다.그런 다음 Tobii Pro Lab 내에서 파일을 처리하여 비디오, 다른 시각화를 생성하거나 탭 분리값 또는 TSV 파일로 출력하여 추가 분석을 할 수 있습니다. 여기에서 는 최근 실시한 연구에서 두 명의 참가자가 로봇 프로그램을 학습하는 원시 아이 트래킹 데이터를 볼 수 있습니다. 양쪽에서 참가자의 시선 위치와 함께 각 아이 트래커에서 생성된 비디오 스트림을 볼 수 있습니다.당신이 볼 수 있듯이, 그들은 동시에 같은 장소를 보고 있는지 알 수 없습니다., 각 참가자의 관점은 다른 때문에. 또한 데이터 레코딩은 서로 다른 시간에 시작될 수 있습니다. 즉, 데이터를 시간적으로 그리고 공간적으로 동기화해야 합니다.이 비디오에서 이 두 가지 문제를 해결하는 방법을 보여 드리겠습니다. 먼저 데이터를 일시적으로 동기화하는 절차를 설명합니다. 첫 번째 참가자의 경우 일정 수의 비디오 프레임이 있습니다.그들 중 일부는 실제 실험 작업 전후입니다. 실험자가 아이 트래커를 보정하는 첫 번째 프레임과 같습니다. 마찬가지로 다른 참가자의 경우 동일한 종류의 데이터가 있습니다.여기에 표시되지 않지만 비디오의 각 프레임은 각 참가자의 시선을 나타내는 x 및 y 좌표와도 연결됩니다. 데이터를 동기화하려면 실험 작업 전후의 컴퓨터 화면에 fiducial 마커를 간략하게 표시합니다. 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 이 마커가 각 참가자에게 표시되는 시기를 감지하여 데이터를 잘라내고 정렬할 수 있습니다.따라서 이것은 데이터 동기화 문제를 처리하는 한 가지 방법입니다. 다음 부분에서는 두 번째 문제:데이터를 공간적으로 동기화하는 방법을 살펴보겠습니다. 앞에서 언급했듯이, 데이터는 각 참가자의 시선 위치와 관련된 비디오 피드 형태로 각 아이 트래커에서 나오는 것입니다.x와 y 좌표는 두 참가자 모두에게 동일할 수 있지만 두 가지 관점에서 화면을 보고 있기 때문에 동일한 장소를 보고 있다는 의미는 아닙니다. 이 문제를 해결하는 한 가지 방법은 참조 역할을 할 실험 용 설정의 이미지를 구축하고 각 참가자의 사례의 위치를 다시 매핑하는 것입니다. 이를 통해 참가자가 같은 장소를 동시에 보고 있는 경우 아이트래킹 비디오의 각 프레임을 감지할 수 있습니다.그러나 이러한 좌표를 왼쪽 이미지로 어떻게 다시 매핑할 수 있을까요? 우리는 우리가 이전에 데이터를 동기화 할 수 있도록 동일한 협동 비전 알고리즘을 사용할 것입니다. 이제 비디오 녹화의 각 프레임에 적용하여 참가자의 관점에서 fiducial 마커의 위치를 감지할 수 있습니다.이를 통해 왼쪽의 참조 이미지에서 동일한 마커를 연결할 수 있습니다. 이 공유 된 포인트 세트의 좌표를 알면 homography로 알려진 수학적 작업을 사용하여 각 사람의 시선위치를 추론 할 수 있습니다. 각 프레임에 이 절차를 적용하여 비디오를 생성하여 호모그래피가 작동하는지 확인할 수 있습니다.오른쪽에는 파란색과 녹색으로 시선의 위치와 각 참가자의 비디오 녹화를 볼 수 있습니다. 동일한 수탁 마커는 왼쪽이미지와 오른쪽의 참가자의 관점 사이의 흰색 선으로 연결됩니다. 왼쪽에 잔향한 시선이 표시되고 공동 시각적 주의가 있을 때 빨간색으로 바뀝니다.이 비디오를 생성하는 것은 데이터가 깨끗하고 호모그래피가 올바르게 수행되었는지 확인하는 중요한 단계입니다. 또한, 정신을 위해 생성될 수 있는 두 가지 다른 시각화가 데이터를 확인합니다. 첫 번째 시각화는 열 맵입니다.각 참가자에 대해 실험 설정 이미지에 각 시선 점을 플롯할 수 있습니다. 이를 통해 호모그래피가 올바르게 작동하고 이러한 사례 포인트를 다양한 관심사 영역으로 분류할 수 있습니다. 예를 들어, 대부분의 시간이 컴퓨터 화면을 보는 데 쓰였고 치트 시트를 보는 데 거의 시간이 걸리지 않았다는 것을 알 수 있습니다.두 번째 시각화를 교차 되풀이 그래프라고 합니다. 교차 되풀이 그래프를 통해 참가자 한 쌍을 위한 아이트래킹 데이터를 시각화할 수 있습니다. 첫 번째 참가자의 시간은 x축에 표시되며 두 번째 참가자의 시간이 y축에 표시됩니다.검은 색 사각형은 두 참가자가 같은 장소를 보고 있고 흰색 사각형은 누락 된 데이터를 나타내고 참가자가 다른 위치를 볼 때 회색 사각형을 나타냅니다. 대각선을 따라 검은 사각형은 그들이 동시에 같은 장소를보고 있다는 것을 의미한다. 대각선에서 검은 사각형 참가자는 같은 장소를 보고 있지만 다른 시간에 의미 합니다.왼쪽에서 높은 수준의 관절 시각적 주의가있는 dyad를 볼 수 있습니다. 중간에, 관절 시각적 주의의 낮은 수준의 다이드. 오른쪽에는 데이터가 누락된 그룹이 많이 있습니다.이 정신 검사를 수행하면 데이터를 실험 설정의 공통 이미지로 올바르게 동기화하고 리밍했는지 확인할 수 있습니다. 이러한 단계는 중요하며 분석이 이루어지기 전에 수행해야 합니다. 마지막으로, 공동 시각적 주의의 측정을 계산하기 전에 선택해야 두 개의 매개 변수가 있습니다.첫 번째 매개 변수는 참가자가 동일한 위치를 볼 수 있는 시간 창입니다. 리처드슨과 데일의 이전 작품은 참가자들이 파트너가 하는 일에 주의를 기울이기 위해 무엇을 하고 있는지에서 벗어나는 데 최대 2초가 걸릴 수 있음을 확립했습니다. 따라서, 우리는 두 참가자가 플러스와 마이너스 두 번째 창 내에서 같은 장소를 보았다면 공동 시각적주의가 있다고 결정했다.두 번째 매개 변수는 두 시선 점 사이의 최소 거리로 공동 시각적 주의로 간주됩니다. 이 거리는 상황에 따라 다르며 관리되는 작업 및 연구 질문에 따라 연구원에 의해 정의되어야 합니다. 일부 작업의 경우 거리가 짧을 수 있습니다.예를 들어 100픽셀을 사용했습니다. 다른 작업의 경우 이 거리가 더 클 수 있습니다. 다음으로, 나는이 방법론을 사용하여 발견 된 몇 가지 결과를 발표 할 것입니다.그룹의 공동 시각적 관심 의 양에 대한 견적을 받은 후 이 측정값을 다른 관심 변수와 상호 연관시킬 수 있습니다. 예를 들어, 작업에서 우리는 협력의 그룹 품질을 캡처 학습 과학으로 개발 된 등급 계획과이 측정을 상관. 각 그룹에 대해 여기에 제시된 9가지 치수에 점수를 할당했습니다.예를 들어, 사람들이 상호 이해를 얼마나 잘 유지했는지, 또는 얼마나 쉽게 합의에 도달했는지예를 들어. 이러한 점수는 다른 할당량과 허용 가능한 상호 신뢰성을 받아야 합니다. 마지막으로 이러한 점수를 각 그룹의 공동 작업 품질을 근사화하는 하나의 일반적인 메트릭으로 집계할 수도 있습니다.우리의 작품뿐만 아니라 다른 연구에서 발견 된 결과는 관절 시각적 주의가 이전에 제시 된 등급 체계에 의해 측정 된 협력 품질과 크게 상관 관계가 있다는 것입니다. 이 코딩 체계를 사용하여 높은 평가를 받은 그룹은 낮은 점수를 받은 그룹보다 공동 시각적 주의가 더 많은 경향이 있습니다. 이것은 생산적인 상호 작용이 수시로 더 합동 적인 시각적 주의와 연관된다는 것을 보여줍니다.다음 슬라이드에서 이 결과를 기반으로 하는 또 다른 결과를 보여 드리겠습니다. 따라서 미세한 아이트래킹 데이터를 갖는 한 가지 장점은 관절 시각적 주의의 다른 측정값을 추출할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 공동 시각적 주의의 제안에 시작하고 응답 한 사람을 계산할 수 있습니다.특히, 이 그래프의 x축에서 0의 점수는 이러한 동작의 동등한 분포를 의미하며 한 사람의 점수는 한 사람이 항상 시각적 주의에 참여하는 순간을 응답하거나 시동하고 있음을 의미합니다. 이 연구에서는 사전 및 사후 테스트로 측정된 y축에 표시된 학습 이득과 역상관관계를 발견했습니다. 같은 사람이 지속적으로 개시하거나 공동 시각적 관심의 순간에 응답한 그룹은 배울 가능성이 적었고, 이 책임이 동등하게 공유된 그룹은 사전 테스트에서 점수를 제어할 때 사후 테스트에서 더 높은 점수를 받을 가능성이 더 높았습니다.이 비디오에서 저는 연구원들이 모바일 아이트래킹 데이터를 시간적으로 그리고 공간적으로 동기화하는 데 도움이 되는 방법론을 발표했습니다. 연구 결과에 따르면 이중 아이트래킹 데이터는 공동 시각적 주의의 측정값을 계산하여 협업 지표를 제공할 수 있습니다. 또한, 나는 우리가 공동 주의의 간단한 측정을 넘어 갈 수 있다는 것을 보여주는 결과를 제시했습니다, 예를 들어, 누가 시작하거나 공동 시각적 인 관심의 에피소드에 응답보고.우리는이 측정이 학습 이익과 같은 다른 결과 측정과 관련이 있음을 발견했습니다. 아이트래킹 데이터 없이는 이러한 종류의 측정을 계산할 수 없습니다. 요약하자면, 이 비디오에 제시된 방법론이 연구자들이 협업 프로세스에 대한 새로운 통찰력을 얻는 데 도움이 될 수 있다는 것을 발견했습니다.이 비디오를 시청해 주셔서 대단히 감사드리며 자세한 내용은 종이를 참조해 주시기 바랍니다.

Research

JoVE Journal

Behavior

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연구

행동분석학

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Measuring Attention and Visual Processing Speed by Model-based Analysis of Temporal-order Judgments

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Methodology for Establishing a Community-Wide Life Laboratory for Capturing Unobtrusive and Continuous Remote Activity and Health Data

눈에 거슬리지 하 고 지속적인 원격 활동 및 건강 데이터를 캡처에 대 한 사회 전반의 생활 연구소 설립을 위한 방법론

An end-to-end suite of technologies has been established for the unobtrusive and continuous monitoring of health and activity changes occurring in the ...

Visual Classical Conditioning in Wood Ants

나무 개미에 비주얼 고전 컨디셔닝

Several species of insects have become model systems for studying learning and memory formation. Although many studies focus on freely moving animals, ...