إطار عمل قياس قائم على تتبع العين لقياس الانتباه البصري في بيئات الفن الرقمي التفاعلية القائمة على الشاشة

Summary

يصف هذا البروتوكول إطارا شاملا لقياس الانتباه البصري في الفن الرقمي التفاعلي. يوضح هيكلية النظام لمزامنة بيانات تتبع العين مع سجلات التفاعل، وطريقة رسم خرائط المناطق الديناميكية (AOI)، وخط التحليل لربط ديناميكيات الانتباه بنتائج تجربة المستخدم.

Abstract

تقدم هذه المقالة إطار قياس مدعوم بنظرة مصمم لقياس الانتباه البصري أثناء تجارب الفن الرقمي التفاعلية وربط ديناميكيات الانتباه بالنتائج التجريبية. على عكس الفن التقليدي الثابت، يتضمن الفن الرقمي التفاعلي وسائط ديناميكية، ومعلومات متعددة المصادر، وحلقات تغذية راجعة مستمرة، تتحدى منهجيات تتبع العين القياسية. يدمج النظام المقترح اكتساب تتبع العين، وتسجيل التفاعلات، ومزامنة الطوابع الزمنية، ورسم خرائط المناطق الديناميكية (AOI)، والحوسبة المترية في خط أنابيب موحد. يوضح البروتوكول تطوير سير عمل بيانات قابل للتكرار يتوافق بيانات النظرة مع أحداث تفاعل محددة، مما يمكن من حسابات دقيقة لتخصيص الانتباه، وتكاليف التبديل، والإنتروبيا الاستكشافية. يتضمن تصميم التجربة كل من الاستكشاف الحر والمهام الموجهة نحو الهدف، كما أظهر في دراسة شملت 37 مشاركا. تشير نتائج تطبيق هذا البروتوكول إلى مستوى عال من سهولة الاستخدام والرضا، مع دعم نمذجة القياس نموذجا ذا بنية مزدوجة لسهولة الاستخدام والرضا. علاوة على ذلك، تؤكد نمذجة النتائج أن سهولة الاستخدام المدركة تعمل كمؤشر أساسي لرضا المستخدم العام، بينما يثبت العرض التوضيحي لحالة واحدة قدرة خط الأنابيب على قياس تحولات الانتباه الواعية للسياق. يوفر هذا البروتوكول للباحثين والمصممين مجموعة أدوات صارمة وقابلة للتكرار لتحليل كيفية تشكيل عناصر تصميم التفاعل—مثل زمن الاستجابة وشدة الإرشاد—انتباه المستخدم والتجارب الذاتية اللاحقة في البيئات الرقمية الغامرة.

Introduction

يشمل الفن الرقمي التفاعلي طيفا واسعا من الأساليب، من التركيبات المكانية الغامرة إلى المنصات التفاعلية القائمة على الشاشة ^1,2. بينما تمثل الإعدادات الغامرة بالكامل حدود هذا التطور، يظل الفن التفاعلي القائم على الشاشة وسيلة أساسية تتطلب بشكل عاجل منهجيات تقييم صارمة وموحدة قبل التوسع المكاني غير المقيد. تعيد هذه الطريقة تعريف دور الجمهور بشكل فعال من الملاحظة السلبية إلى الخلق المشترك النشط، حيث تشكل المشاركة معنى العمل الفني بشكل مباشر³. توفر الأطر الكلاسيكية في علم نفس الفن، لا سيما نموذج فيينا المتكامل لإدراك الفن (VIMAP)، عدسة متطورة لفهم التفاعل بين التحكم المعرفي من الأعلى إلى الأسفل والمعالجة الإدراكية من الأسفل إلى الأعلى أثناء اللقاءات الجمالية. ومع ذلك، بينما توفر هذه النماذج أساسا قويا للملاحظة الثابتة، فإن توسيع تطبيقاتها الحديثة إلى البيئات الرقمية التفاعلية يتطلب تقنيات قياس متقدمة. يتطلب ترجمة هذه البنى النظرية إلى تطبيقات تفاعلية مقاييس فسيولوجية في الوقت الحقيقي لالتقاط حلقة التغذية الراجعة المستمرة بين مدخلات المستخدم واستجابة النظام بشكل موضوعي. وبالتالي، فإن الانتقال من المشاهدة الثابتة إلى التفاعل النشط يضيف تعقيدا كبيرا في تقييم تجربة المستخدم. تعتمد طرق التقييم السائدة الحالية في المجال بشكل أساسي على استبيانات ما بعد الحدث، والمقابلات الاستعادية، والملاحظات الميدانية حول عادات مشاهدة المشاهدين، والتسلسل، ووقت الإقامة⁴. غالبا ما تدعم هذه المؤشرات بمقاييس سلوكية خشنة مثل مدة الإقامة الكلية وتكرار النقر⁵. بينما تكون هذه الطرق فعالة في التقاط التفضيلات العامة والرضا العام، إلا أنها تواجه صعوبة أساسية في تتبع التحولات الدقيقة في الانتباه التي تحدث خلال التجربة. على عكس الاستبيانات الاستعادية التي تعتمد على الاسترجاع المتأخر وبالتالي تكون عرضة للتحيز المعرفي، يوفر إطار تتبع العين المقترح بيانات فسيولوجية مستمرة وفي الوقت الحقيقي وموضوعية. علاوة على ذلك، مقارنة بالمقاييس السلوكية الخشنة مثل إجمالي وقت التوقف أو تكرار النقرات السطحية، تلتقط هذه المنهجية المدعومة بالنظرة العمليات الإدراكية على المستوى الدقيق — مثل لحظات التردد، واستراتيجيات البحث البصري، وردود الفعل الإدراكية الفورية لتغذية راجعة النظام. وبذلك، يوفر دليلا قابلا للتنفيذ وتفصيلا لتصميم التفاعل التكراري الذي تفتقر إليه طرق التقييم التقليدية بشكل أساسي⁶. تقدم هذه التقنية مقاييس على مستوى العملية لفهم تخصيص الانتباه وصيانته وتحولها في الفن التفاعلي، مما يوفر مقاييس فسيولوجية موضوعية للحالة الإدراكية للمستخدم ^7,8,9. من خلال تحليل متى وأين وكم من الوقت ينظر المستخدم إلى عناصر محددة، يمكن للباحثين تقديم دعم موضوعي لتحسين المعارض والتصميم التفاعلي. ومع ذلك، فإن تطبيق تتبع العين في سياق تجارب الفن الرقمي التفاعلية يطرح تحديات تقنية ومنهجية متعددة وغير بسيطة تميزه عن اختبار سهولة الاستخدام القياسي أو عرض الصور الثابتة.

غالبا ما تتضمن البيئات التفاعلية وسائط ديناميكية، ومصادر معلومات متعددة، ومهام معقدة متعددة الخطوات. المحفزات البصرية ليست ثابتة؛ تتطور بناء على مدخلات المستخدم. التغيرات المستمرة في المنبهات البصرية وردود فعل النظام تسبب تحولات سريعة في الانتباه بين الأجسام المتحركة ومناطق الواجهة. تجعل هذه الديناميكية التقسيم التقليدي الثابت والقائم على الواجهة وتفسير المقياس عرضة للتشويه^10,11. على سبيل المثال، قد تختفي منطقة الاهتمام (AOI) ذات صلة في لحظة ما أو تغير معناها الدلالي في اللحظة التالية، مما يجعل خرائط الحرارة الثابتة غير كافية.

بالإضافة إلى ذلك، غالبا ما تتضمن التفاعلات الواقعية سلوكيات جسدية طبيعية مثل حركات الرأس، وإغلاق المواد، واختلاف المسافات من الشاشة، مما يؤدي إلى انحراف المعايرة^12,13. تؤدي هذه التقلبات في جودة التتبع إلى إدخال القيم المفقودة والضوضاء، مما يقلل من قابلية المقارنة بين المواضيع واستقرار الاختبارات الإحصائية. غالبا ما تتطلب البروتوكولات المخبرية القياسية تثبيتا صارما (مثل مساند الذقن) مما يقلل من الخبرة الطبيعية المطلوبة لتقدير الفن¹⁴. لذلك، يجب أن يوازن البروتوكول الفعال بين مراقبة جودة البيانات الصارمة وصلاحية وضعية المستخدم البيئية. من خلال استخدام تتبع العين عن بعد عبر الشاشات، يسمح الإطار المقترح بحركات دقيقة طبيعية وغير مقيدة للجذع والرأس، ويعمل كأساس عملي لالتقاط ردود الفعل الجمالية دون قيود جسدية مزعجة.

والأهم من ذلك، أن التزامن الزمني بين بيانات حركة العين وسجلات التفاعل يؤثر مباشرة على التفسير السببي. في مهمة المشاهدة الثابتة، يكون بداية المحفز هي العلامة الزمنية الوحيدة ذات الصلة. في الفن التفاعلي، كل لمسة أو إيماءة أو محفز للنظرة تبدأ إشارة حدث زمني جديد. بدون معيار زمني موحد وآلية محاذاة الأحداث، يصبح من الصعب تحديد ما إذا كانت تغييرات الانتباه ناتجة عن تغذية راجعة النظام أو مدفوعة باستراتيجيات استكشاف فردية¹⁵. لتقييم الفن الرقمي بشكل شامل، يعتمد الباحثون عادة على مصدرين بيانات مميزين: سجلات التفاعل (تلتقط مدخلات المستخدمين وحالات النظام) والإشارات الفسيولوجية (مثل تتبع النظرة للانتباه البصري). ومع ذلك، غالبا ما يتم تحليل هذه الأساليب بشكل منفصل. دمجها في وقت مبكر من خط التحليل أمر حيوي من الناحية المفاهيمية والعملية لأنها تكمل بعضها البعض بطبيعتها: سجلات التفاعل توفر 'المحفز' السياقي الدقيق (ماذا ومتى لتغذية راجعة النظام)، بينما تكشف بيانات النظرة المستمرة عن 'رد الفعل' المعرفي المقابل (مكان وكيفية تخصيص الانتباه). بدون زمن موحد، ومرجع، ومحاذاة أحداث متعددة الوسائط، يصبح من الصعب تحديد ما إذا كان تحول الانتباه ناتجا عن تغذية راجعة النظام (مثل تأثير التموج البصري) أو مدفوعا باستراتيجيات استكشاف فردية. من خلال دمج هذه التدفقات البياناتية، يوفر هذا الإطار الفائدة النظرية في إغلاق الحلقة السببية بين ميزات التصميم التفاعلية وإدراك المستخدم.

لذلك، يتطلب تطوير أبحاث تتبع العين للفن التفاعلي أكثر من مجرد التقاط نقاط التثبيت؛ يتطلب ذلك مراقبة جودة صارمة، ومحاذاة متزامنة، وسير عمل معالجة بيانات قابل للتكرار. تؤكد محدودية الحلول الحالية هذا الدافع البحثي بشكل أكبر. تركز الدراسات الحالية لتتبع العين في السياقات الفنية بشكل رئيسي على مهام المشاهدة الثابتة أو تعامل الأوصاف النصية والمرشدين السياحيين كمتغيرات خارجية، تفتقر إلى التكامل مع الآليات التفاعلية^16،17. بينما تشير الأدلة إلى أن طرق عرض المعلومات واستراتيجيات التوجيه يمكن أن تغير بشكل كبير مسارات انتباه المشاهدين ونقاط تركيزهم، تظل معظم النتائج على مستوى ارتباطات التدخل الفردي، وتفشل في تفسير كيف تشكل حلقات التغذية الراجعة التفاعلية استراتيجيات الانتباه على مدار مدة التجربة.

وعلى العكس، بينما طورت ممارسات الفن التفاعلي أنظمة نموذجية تستخدم النظرة كتفاعل طبيعي—مع التركيز على تحول المشاهدين من مراقبين سلبيين إلى مشاركين نشطين—تركز هذه الجهود غالبا على عروض التركيب أو التحقق التقني^18,19. غالبا ما تفتقر هذه النماذج إلى مقاييس الانتباه الموحدة، والنماذج التجريبية القابلة للتكرار، ونماذج البحث المغلقة التي تثبت روابط قابلة للاختبار بين ديناميكيات الانتباه والنتائج التجريبية. تعيق هذه الفجوة تطوير مبادئ التصميم القابلة للنقل التي يمكنها التنبؤ بشكل موثوق بكيفية تأثير اختيار تصميم معين (مثل سرعة الانتقال البصري) على إحساس المستخدم بالانغماس أو سهولة الاستخدام.

والأهم من ذلك، تفتقر الأدبيات الحالية إلى إطار متماسك يربط الانتباه البصري بشكل أساسي بالأنظمة التفاعلية في الوقت الحقيقي. بينما تم استكشاف التطورات في رسم خرائط الرؤية الديناميكية ومزامنة الأحداث بين النظرة والنظر في سياقات HCI العامة، إلا أنها نادرا ما تدمج في بيئة الفن الرقمي المتغيرة والمتغيرة للغاية. تكمن الفجوة البحثية الأساسية في عدم قدرة التقييمات الحالية على طريقة واحدة على تفسير الحلقة السببية بين تغذية راجعة النظام وإدراك المستخدم. من خلال التكامل المبكر للبيانات متعددة الوسائط — وتحديدا، دمج إحداثيات النظرة المستمرة مع سجلات التفاعل الدقيقة في أجزاء من الثانية — يمكن للباحثين تجاوز مقاييس سهولة الاستخدام الأساسية. يوفر هذا التكامل الفائدة النظرية في نسب تحولات انتباه محددة على المستوى الجزئي (مثل استراتيجيات البحث مقابل التركيز المستقر) مباشرة إلى خيارات تصميم تفاعل محددة، مما يحول التدفق التجريبي من شعور ذاتي إلى حالة معرفية قابلة للقياس.

لمعالجة هذه الفجوات، يقترح هذا البروتوكول إطار عمل قياس انتباه قائم على تتبع العين، مقيد تحديدا بالفن الرقمي التفاعلي القائم على الشاشة. بينما يشترك خط الأنابيب التقنية الأساسي في تشابهات هيكلية مع اختبار التفاعل بين الإنسان والحاسوب (HCI) العام، يدمج هذا الإطار بشكل فريد المهام الجمالية غير النفعية (مثل الاستكشاف البصري الحر للوسائط التوليدية) إلى جانب الإجراءات الموجهة نحو الهدف. يميز هذا التكامل بشكل صريح الطبيعة المرنة والاستكشافية لتقدير الفن عن النهج العملي التقليدي في تقييم البرمجيات. نظريا، تعمل هذه الدراسة عند تقاطع الفن الرقمي التفاعلي، وتحليل HCI، وتحليل تتبع العين. يتناول التحدي المستمر في توصيف التدفق التجريبي المستمر في تقييم الفن الرقمي بشكل موضوعي، وتحديد العلاقة بين المدخلات التفاعلية والمخرجات الانتباهية.

يضع نطاق البحث هذه الدراسة ليس فقط في السياق التجريبي للفن الرقمي التفاعلي، بل أيضا على دمج بيانات تتبع العين مع سجلات التفاعل لإنشاء سلسلة أدلة منهجية—من المدخلات التجريبية إلى مقاييس الانتباه وفي النهاية إلى متغيرات النتائج. على مستوى النظام، ننشئ خط أنابيب بيانات قابل للتكرار يدمج التقاط حركة العين، وتسجيل سجل التفاعل، والمزامنة الزمنية في بنية موحدة. يقوم هذا الإطار بتوحيد المعالجة المسبقة، ورسم خرائط المناطق، وتوليد مقاييس الانتباه مع توفير هياكل بيانات قابلة للتتبع وسكريبتات تحليلية.

يوضح الإطار المفاهيمي (الشكل 1) كيف يؤثر تصميم التفاعل على النتائج الذاتية من خلال تغيير عمليات الانتباه البصري لدى المشاهدين. يعامل المنطق الأساسي عناصر التفاعل (مثل تأخر التغذية الراجعة وشدة التوجيه) كمدخلات قابلة للتحكم، وديناميكيات الانتباه البصري كمتغيرات عملية رئيسية، ونتائج التجربة (الانغماس، سهولة الاستخدام، الرضا) كمخرجات. يتم دمج الفروق الفردية كعوامل معتدلة. في تصميم التجارب، يتم تطوير مهام تفاعلية توازن بين الاستكشاف الحر والأهداف الموجهة نحو الأهداف. على مستوى النمذجة، نربط ديناميكيات الانتباه بمتغيرات النتائج لفحص الآليات التي تؤثر بها عناصر تصميم التفاعل على تجربة المستخدم من خلال الانتباه البصري. يوفر هذا البروتوكول خطوات منهجية مفصلة لتكرار هذا الإطار، مما يضمن أن التفاعل المعقد بين المستخدم والنظام والفن يمكن قياسه بدقة علمية.

Protocol

تم إجراء هذا البحث وفقا للإرشادات المؤسسية لكلية الابتكار والتصميم في جامعة مدينة ماكاو. قدم جميع المشاركين موافقتهم المستنيرة قبل جمع البيانات.

1. تطوير النظام وتكوين البنية

1. حدد سير عمل البحث
   1. اعتمد عملية الحلقة المغلقة ذات الأربع مراحل كما هو موضح في الشكل 2: تطوير النظام، تجربة تتبع العين، التحليلات، ونمذجة النتائج.
   2. تأكد من أن سير العمل يسهل التحسين التكراري، حيث يمكن لبيانات مرحلة التحليلات أن تساعد التعديلات في تطوير النظام للتكرارات المستقبلية.
2. تكوين بنية النظام
   1. قم ببناء النظام باستخدام بنية خط الأنابيب الموضحة في الشكل 3، والتي تتكون من خمسة وحدات مميزة: الخبرة (المهام)، تتبع العين، السجلات، المزامنة (المزامنة)، والتحليلات.
   2. وحدة التجربة: تطوير واجهة الفن التفاعلي لتكون نقطة دخول موحدة. قم بتكوينها لتوليد تدفقين بيانات متوازيين:
      1. تدفق بيانات تتبع العين: إخراج إحداثيات النظرة الخام والطوابع الزمنية من الجهاز.
      2. تدفق سجل التفاعل: يوثق إجراءات المستخدم (النقرات، الإيماءات) وتغييرات حالة النظام (محفزات التغذية الراجعة، انتقالات المشاهد).
   3. تنفيذ سكريبت بروتوكول بيانات المستخدم (UDP) داخل وحدة المزامنة لإرسال علامات الأحداث من محرك عرض التفاعل إلى واجهة برمجة تطبيقات تتبع العين في نفس الميلي ثانية التي يتغير فيها المنبه البصري أو يتم تسجيل إدخال المستخدم.
   4. قيم استقرار الإزاحة من خلال تشغيل حلقة اختبار تزامن لمدة 60 ثانية قبل التجربة. تحقق من أن الانحراف المعياري (SD) لزمن الاستجابة بين ساعة التفاعل وساعة تتبع العين يبقى تحت 6.5 مللي ثانية (كما هو موضح في الجدول 1). إذا تجاوز SD 6.5 مللي ثانية، قم بإعادة ضبط اتصال الشبكة وأعد معايرة.
   5. تخزين البيانات المحاذي: قم بتكوين قاعدة البيانات أو نظام الملفات لتخزين البيانات المحاذية حيث تحتوي كل نقطة بيانات على إحداثيات النظرة المتزامنة، وعلامات الأحداث، وفهارس AOI.
3. إنشاء حلقة تشغيل النظام
   1. نفذ حلقة وقت التشغيل كما هو موضح في الشكل 4.
   2. برمج التسلسل ليتبع بدقة: بدء الجلسة → المعايرة → تحميل مشهد + AOIs → حلقة الوقت الحقيقي (تفاعل المستخدم / التقاط النظرة / تغذية راجعة العرض).
   3. تأكد من أن خط أنابيب البيانات (كتابة السجلات → مزامنة الطوابع الزمنية → تحليل التثبيت → تخطيط AOI) يعمل مباشرة بعد جمع البيانات لتسهيل فحوصات الجودة السريعة.

2. تصميم المنبه والتفاعل

1. اختيار أنماط التفاعل
   1. اختر أنماط التفاعل بناء على التصنيف. اختر بين التفاعل القائم على النظرات، أو التفاعل القائم على اللمس/الإيماءات، أو التفاعل متعدد المستخدمين حسب سؤال البحث.
   2. لهذا البروتوكول، نفذ مزيجا من مدخلات النظرة واللمس للالتزام بمبدأ تقليل صعوبة الإدخال مع تعظيم قابلية تفسير المخرج.
2. حدد وحدات التفاعل وتفعيل الأحداث.
   ملاحظة: هنا، يعرف "وحدة التفاعل" تشغيليا بأنها وحدة وظيفية منفصلة للعمل الرقمي (مثل تأثير بصري تفاعلي محدد)، بينما يشير "حدث التحفيز" إلى إدخال المستخدم أو تغيير حالة النظام الذي يفعل تلك الوحدة بدقة زمنية بميلي ثانية.
   1. برمج وحدات التفاعل المحددة المحددة في الجدول 2.
   2. الجاذب المحيط: اضبط الزناد على الدخول في المشهد أو حالة الخمول لمدة ≥ 3.2 ثانية. عرف استجابة الانتباه المتوقعة على أنها استكشاف أوسع وتشتت أعلى للنظرات.
   3. تسليط الضوء على النظرة: قم بتكوين الزناد بينما يبقى البصر على كائن ≥ 420 مللي ثانية. تأكد من أن هذا يفعل إضاءة بصرية لتعزيز التركيز.
   4. تموج اللمس: تنفيذ تأثير تموج بصري عند الإحداثيات (x,y) عند النقر على حدث القماش. يسجل تغيرات سعة الساكاد بعد جبهة الموجة.
   5. إشارة موجهة: برمج إشارة بصرية لتظهر لمدة 1.4–2.1 ثانية عند AOI محدد مسبقا. قس الوقت حتى التثبيت الأول (TTFF) باستخدام هذه الإشارة.
   6. بوابة الاختيار: أنشئ نقطة قرار يختار فيها المستخدم واحدا من ثلاثة خيارات خلال 7.5 ثانية. استخدم هذا لقياس وقت البقاء على الخيار المختار مقابل الخيارات المرفوضة.
3. مجالات التصميم ذات الاهتمام (AOIs)
   1. أنشئ مناطق AOIs ثابتة وديناميكية كما هو موضح في الشكل 5.
   2. حدد AOIs ثابتة لعناصر واجهة المستخدم الثابتة (UI) (مثل القوائم، الحدود).
   3. تعريف مناطق الرؤية الديناميكية للعناصر البصرية المتحركة (مثل الكرات العائمة، أنظمة الجسيمات). تأكد من تحديث إحداثيات AOI في ملف السجل عند معدل تحديث النظام.
   4. تنفيذ الوسم الدلالي لمناطق الرؤية (مثل الكائن المستهدف، المشتت، نص التعليمات) لتسهيل حساب المصداقية الدلالية أثناء التحليل.

3. استقطاب وفحص المشاركين

1. استراتيجية التوظيف
   1. استقطاب المشاركين من فئة سكانية ذات صلة (مثل طلاب الجامعات لدراسات الفن الرقمي) لضمان مستوى أساسي من الثقافة الرقمية.
   2. احصل على موافقة مستنيرة وشرح للمشاركين حول طبيعة عملية تتبع العين.
2. معايير الفحص
   1. افحص للنظر إلى حدة البصر. تحقق من أن المشاركين لديهم رؤية طبيعية أو مصححة إلى طبيعية.
   2. استبعد الأشخاص المصابين بأمراض العين (مثل الحول، الاستجماتيزم الشديد) التي تتداخل مع معايرة تتبع العين القياسية.
   3. فحص المعايرة: أثناء الإعداد الأولي، قم بإجراء معايرة من 5 أو 9 نقاط. استبعد المشاركين الذين لا يستطيعون تحقيق متوسط خطأ معايرة ≤ 0.85° أو الذين يظهرون فقدانا مستمرا في التتبع (نسبة عينة صحيحة < 85٪).
   4. سجل بيانات ديموغرافية، بما في ذلك العمر، الجنس، حجم اليد، والتعرض الذاتي للفن الرقمي (انظر الجدول 3 المعلمات).

4. الإجراءات التجريبية

1. الإعداد الفيزيائي
   1. قم بإجراء التجربة في غرفة هادئة ذات إضاءة محيطة مستقرة. تخلص من ضوء الشمس المباشر أو الانعكاسات القوية على الشاشة.
   2. اجلس المشارك على مسافة مشاهدة ثابتة (مثلا 60–70 سم) مناسبة لوحدة تتبع العين التجارية المعتمدة على الشاشة.
   3. اضبط ارتفاع الكرسي بحيث تكون عينا المشارك على مستوى مركز الشاشة.
2. تنفيذ الجلسة
   1. المعايرة: نفذ روتين المعايرة. تحقق من الدقة. إذا كان الانجراف > 1.10°، قم بإعادة المعايرة (فحص الانجراف).
   2. تجربة تجريبية: إجراء جلسة تدريب موحدة (حوالي دقيقتين) لتعريف المشارك ببروتوكولات التفاعل (مثل كيفية تفعيل إضاءة النظرة).
   3. تنفيذ المهمة: عرض نوعي المهام بترتيب متوازن لتقليل تأثيرات التسلسل:
      1. مهمة استكشاف مجانية: وجه المشارك "استكشاف العمل الفني بحرية والتفاعل مع العناصر التي تهمك."
      2. مهمة موجهة نحو الهدف: يوجه المشارك "العثور على عناصر مخفية محددة" أو "إكمال تسلسل التفاعل لفتح الصورة النهائية."
   4. تسجيل البيانات: تأكد من أن النظام يسجل تلقائيا كل من تدفق تتبع العين وسجلات التفاعل مع طوابع زمنية موحدة طوال المهام.
   5. استبيانات ما بعد المهمة: مباشرة بعد كل كتلة مهمة، قم بتنفيذ مقاييس التجربة (الانغماس، المتعة الجمالية، سهولة الاستخدام، الرضا).

5. خط معالجة وتحليل البيانات

1. معالجة البيانات المسبقة ومراقبة الجودة
   1. راجع الشكل 6 للحصول على نظرة شاملة على خط معالجة النظرات. يحدد هذا المخطط البصري المراحل التتابعية المطلوبة لتحويل إحداثيات النظرة الخام إلى بيانات تحليلية قابلة للتفسير: مراقبة جودة الإشارة الأولية (بما في ذلك استيفاء الوميض والترشيح المكاني)، تحليل حركات العين المعتمد على السرعة إلى تثبيتات وحركات ملاحظات، التحويل الديناميكي لنقاط النظرة إلى مناطق الاهتمام النشطة (AOIs)، والحساب النهائي لمقاييس الانتباه الكمي.
   2. التعامل مع الوميضات وانقطاع الإشارات باستخدام خط أنابيب استيفاء وتصفية موحد. حدد مقاطع الوميض وفقدان الإشارة حيث قطر البؤبؤ يساوي صفرا أو علامات المتابعة غير صالحة.
   3. للفجوات القصيرة (≤75 مللي ثانية)، تطبيق خوارزمية استيفاء خطي لتقدير إحداثيات النظرة المفقودة. بالنسبة للفجوات التي تتجاوز 75 مللي ثانية، اترك البيانات غير مبرمجة لمنع توليد القطع الأثرية الاصطناعية. بعد الاستيفاء، قم بتطبيق مرشح متوسط متحرك (حجم النافذة = 3 عينات) لتنعيم الضوضاء عالية التردد الطفيفة.
   4. اكتشاف وإزالة الشاذة المكانية المعرفة كنقاط نظرة تقع خارج حدود الشاشة الفعلية أو تظهر سرعات ساكادية مستحيلة بيولوجيا (> 1000^o/s).
   5. حساب نسبة الانسحاب النهائية؛ استثنا الجلسات التي يتجاوز فيها الخسارة غير القابلة للاسترداد 12٪ من إجمالي مدة المهمة.
   6. طبق تصحيح انحراف المسار على مستوى التجربة. إذا تم اكتشاف انحراف منهجي أثناء فحص التحقق مباشرة قبل كتلة مهمة محددة، قم بتطبيق متجه تصحيح إحداثيات خطي على بيانات النظرة الخام لتلك التجربة المحددة لتعويض التحولات الطفيفة في وضعية الرأس.
2. التثبيت وتحليل الساكاد
   1. تطبيق خوارزمية تحليل التعريف بعتبة السرعة (I-VT). صنف نقاط البيانات الخام كساكاد إذا تجاوزت سرعة حركة العين 30°/ثانية؛ وإلا، صنفها كهوسات.
   2. تطبيق حد أدنى لمدة تثبيت يبلغ 80 مللي ثانية لتصفية الميكرو-ساكاد والضوضاء الناتجة عن التشكيلات.
   3. صنف حركات العين إلى تثبيتات (نظرة مستقرة) وساكاد (حركة سريعة). أنشئ جدول تثبيت وجدول ساكيد.
3. محاذاة الزمن ورسم تخطيط AOI
   1. محاذاة طوابع أحداث النظرة مع طوابع سجل التفاعل باستخدام علامات أحداث UDP كمرجع مرجعي مطلق.
   2. تصحيح أي تأخيرات في النقل في الأجهزة عن طريق طرح متوسط الإزاحة المسجل خلال حلقة اختبار التهيئة من جميع طوابع النظرة.
   3. راجع الجدول 4 لمثال تخطيطي لصفوف البيانات المتزامنة التي توضح هذا التكامل على المستوى التحليلي. لاحظ كيف تدمج هذه المصفوفة إحداثيات النظرة المستمرة، وأعلام أحداث التفاعل المتقطعة، ومؤشرات AOI الديناميكية بدقة ميلي ثانية لتشكيل مجموعة البيانات الأساسية للحسابات اللاحقة.
   4. تنفيذ خرائط AOI ديناميكية لتجاوز قيود التقسيم المكاني الثابت في بيئات الفن الرقمي المتغيرة.
   5. قم بربط كل إحداثي تثبيت بمناطق الرؤية النشطة المحدثة خصيصا لطابع الزمن الميلي ثانية بالضبط باستخدام خوارزمية نقطة في المضلع.
   6. ملاحظة: هذا يضمن أنه حتى مع استمرار حركة العناصر البصرية أو تغييرها في حالتها، يتم نسبت بيانات النظرة بشكل صحيح إلى الكائن التفاعلي المقصود بدلا من موقع شاشة ثابت وقديم.
   7. خصص الأولوية لمناطق الرؤية المتداخلة باستخدام قاعدة هرمية صارمة لمخزن z. قم بتعيين إحداثي النظرة الخام (x,y) إلى مصفوفة صندوق الحدود المحدثة عند تلك الطابع الزمني المحدد بمللي ثانية.
   8. إذا كان الإحداثي يقع ضمن عدة مربعات تحد نشطة، قم بتعيين التثبيت حصريا لواجهة الرؤية ذات أعلى مؤشر لطبقة العرض (العنصر البصري الأعلى). تخلص من البيانات المتداخلة من الطبقات الأدنى لمنع العد المزدوج.
   9. احسب نسبة التثبيت غير المحدد. تأكد من بقاء هذا الرقم ≤ 0.18 (18٪) للتحقق من اكتمال تعريفات AOI.
4. الحساب المتري
   1. حساب المقاييس عبر ثلاثة أبعاد كما هو موضح في إطار الشكل 1 :
   2. احسب TTFF، ويعرف حصريا بأنه الوقت المنقضي من بداية محفز بصري معين حتى بداية أول تثبيت ضمن الهدف المعين المعني. احسب وقت التثبيت (إجمالي مدة التثبيت داخل AOI) ومعدل إعادة الزيارة.
   3. حساب مصفوفات الانتقال لقياس تبديل الانتباه. احسب احتمال الانتقال P_AB للانتقال من AOI A إلى AOI B عن طريق قسمة عدد انتقالات النظرة من إلى إلى على إجمالي عدد الانتقالات التي تنشأ من A. احسب معدل التبديل بقسمة إجمالي عدد الانتقالات بين AOI على مدة المهمة الصالحة.
   4. حساب إنتروبيا النظرة العالمية (H) باستخدام صيغة نظرية المعلومات لشانون لقياس عشوائية الاستكشاف البصري. صيغ المعادلة كما يلي:
      (1)
      حيث تعرف المتغيرات كما يلي: إنتروبيا النظرة العالمية، التي تمثل تشتت الانتباه البصري. N: إجمالي عدد AOIs ديناميكية معرفة داخل المشهد. p_i: احتمال أن تهبط النظرة داخل AOI محدد . يتم اشتقاق ذلك من نسبة وقت البقاء في AOI مقارنة بإجمالي مدة المهمة الصالحة.
   5. اجمع هذه المقاييس حسب مرحلة المهمة (الاستكشاف الحر مقابل الموجه نحو الهدف).
5. النمذجة الإحصائية
   1. اجمع مجموعة البيانات النهائية التي تدمج المقاييس المحوسبة مع درجات الاستطلاع.
   2. إجراء تحليل العوامل التأكيدية (CFA) للتحقق من مفاهيم قابلية الاستخدام والرضا.
   3. استخدم نماذج التأثيرات المختلطة أو نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM) لاختبار الفرضيات (مثل زمن استجابة التفاعل يتنبأ بتبديل الانتباه، وتبديل الانتباه يتنبأ بقابلية الاستخدام).

Results

خصائص العينة وجودة البيانات

وقد تم استقطاب تطبيق هذا البروتوكول 43 طالبا، تم تضمين 37 منهم في النهاية في التحليل النهائي (معدل الشمول: 86.0٪). كما هو موضح في الجدول 3، كان استبعاد 6 مشاركين نتيجة حصرية للالتزام ببروتوكولات جودة البيانات: فقدان التتبع/سوء المعايرة (n=2)، نقص العينات المفرط (n=2)، المهام غير المكتملة بسبب دوار الحركة المبلغ عنه ذاتيا خلال المرحلة التفاعلية (n=1)، والانسحاب الطوعي بسبب تعارضات الجداول الشخصية قبل...

Discussion

تؤسس هذه الدراسة إطار قياس تتبع العين المعتمد المصمم خصيصا للفن الرقمي التفاعلي. في جوهره، تشير النتائج إلى أن رسم خرائط منطقة الاهتمام الديناميكي (AOI) مع التزامن متعدد الوسائط على مستوى الميلي ثانية يحدد بنجاح تحولات الانتباه البصري على المستوى الدقيق التي كانت مخفية سابقا في الأوساط السائلة. نظريا، يجسر هذا البحث الفجوة المفاهيمية بين الملاحظة السلبية ونماذج المشاركة الفعالة من خلال إثبات قابلية الاستخدام الوظيفي كمتنبئ قابل للقياس في التيار الرئيسي للرضا الذاتي في السياقات التفاعلية....

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
متتبع العين	قاعدة توبي AB	برو نانو	التقاط نظرة شاشة 60 هرتز؛ معايرة 5/9 نقاط
المراقبة	ASUS	VP249QGR	23.8''، 1920< 1080; مسافة المشاهدة ~65 سم
كمبيوتر تفاعلي	ديل	أوبتي بلكس 7010	ويندوز 10؛ يشغل واجهة + سجلات
ساعة التزامن	العرف	الإصدار 1.0	يوحد النظرة و طوابع زمنية للتفاعل
محلل التثبيت	مفتوح المصدر	I-VT	عتبة التثبيت 80&ndic; 120 مللي ثانية.
خريطة AOI	العرف	نقطة في المضلع ثنائية الأبعاد	تنظر الخرائط إلى مناطق الرؤية الثابتة/الديناميكية