我们提出了一种协议,该协议使用眼动追踪来监测基于视觉事件的间隔比较(持续时间感知)任务期间的眼球运动。目的是提供一个初步指南,将动眼神经对持续时间感知任务的反应(时间间隔的比较或区分)与对刺激本身的反应分开。
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我们提出了一种协议,该协议使用眼动追踪来监测基于视觉事件的间隔比较(持续时间感知)任务期间的眼球运动。目的是提供一个初步指南,将动眼神经对持续时间感知任务的反应(时间间隔的比较或区分)与对刺激本身的反应分开。
眼动追踪方法可以允许在视觉持续时间感知任务期间在线监控认知处理,其中参与者被要求估计、区分或比较由闪烁圆圈等视觉事件定义的时间间隔。然而,据我们所知,到目前为止,验证这种可能性的尝试仍然没有定论,结果仍然集中在刺激出现后做出的离线行为决策上。本文提出了一种眼动追踪协议,用于在间隔比较任务中探索行为反应之前的认知过程,其中参与者查看两个连续的间隔,并且必须决定它是加速(第一个间隔长于秒)还是减慢(第二个间隔更长)。
我们主要关注的是将动眼神经对视觉刺激本身的反应与与判断相关的持续时间相关性解开。为了实现这一目标,我们根据关键事件定义了三个连续的时间窗口:基线开始、第一个间隔的开始、第二个间隔的开始和刺激的结束。然后,我们提取了每个方法的传统动眼神经测量(注视次数、瞳孔大小),并专注于与时间窗口相关的变化,以将对视觉刺激的反应与与间隔比较 本身相关的反应区分开来。正如我们在说明性结果中所示,眼动追踪数据显示出与行为结果一致的显着差异,从而提出了对所参与机制的假设。该协议处于萌芽状态,需要许多改进,但它代表了当前技术水平向前迈出的重要一步。
在过去的几年里,时间感知能力引起了越来越多的研究关注,部分原因是越来越多的证据表明这些能力可能与阅读技能或病理状况有关1,2,3,4,5。视觉持续时间感知 - 估计,区分或比较视觉事件定义的时间间隔的能力 - 是感兴趣的一个子领域6,7,眼动追踪方法可以做出贡献。然而,结果仍然集中在刺激后的行为决策上,例如按下按钮以指示已经过去了多少时间(估计),时间间隔是相同还是不同(歧视),或者一系列时间间隔中的哪一个最长或最短。一些研究试图将行为结果与眼动追踪数据相关联8,9,但他们未能发现两者之间的相关性,这表明不存在直接关系。
在本论文中,我们提出了一种用于在视觉持续时间感知任务中注册和分析刺激呈现期间动眼神经反应的协议。具体来说,该描述指的是一个间隔比较任务,参与者看到定义两个时间间隔的三个事件的序列,并被要求判断它们是加速(第一个间隔长于秒)还是减慢(第一个间隔短于秒)。该研究中使用的时间间隔从 133 毫秒到 733 毫秒不等,遵循时间采样框架 (TSF)10 的原则。TSF表明,大脑的振荡活动,特别是在δ振荡(1-4 Hz)等频段中,与传入的语音单元(如重音序列)同步。这种同步增强了语音的编码,提高了对语音单元的注意力,并有助于提取可能与理解阅读障碍等表现出非典型低频振荡的疾病相关的顺序规律。我们开发这里介绍的方法的研究的目的是确定阅读障碍者在视觉持续时间感知方面的困难(对间隔比较任务的群体效应)是否反映了处理视觉对象本身的问题,即运动和亮度对比11。如果是这样的话,我们预计阅读障碍者对控制组的劣势对于具有运动和低亮度对比的刺激(组和刺激类型之间的相互作用)会更大。
原始研究的主要结果是由刺激后行为判断驱动的。在刺激呈现期间记录的眼动追踪数据 - 瞳孔大小和注视次数 - 用于探索行为决策之前的过程。然而,我们认为,只要相应地设定目标,当前的协议可以独立于行为数据收集使用。也可以针对区间判别任务对其进行调整。在时间估计任务中使用它并不是那么直接,但我们不排除这种可能性。我们使用瞳孔大小是因为它反映了认知负荷12,13,14等状态,因此可以提供有关参与者技能的信息(负荷越高意味着技能越少)。关于注视的次数,更多的注视可能反映参与者对任务的参与程度更高15,16。最初的研究使用了五种刺激类型。为了简化起见,我们在当前协议中只使用了两个(球与闪光,代表与运动相关的对比)。
我们试图解决的主要挑战是将对视觉刺激本身的反应与与间隔比较相关的反应分开,因为众所周知,动眼神经反应会根据运动或亮度对比等特征而变化17。基于视觉刺激在屏幕上一出现就被处理的前提(第一间隔),并且只有在第二个时间间隔开始后才能进行间隔比较,我们定义了三个时间窗口:前刺激窗口、第一间隔、第二间隔(不包括行为反应)。通过分析第一个间隔内前刺激窗口的变化,我们将获得参与者对刺激本身的反应指数。将第一个间隔与第二个间隔进行比较将利用间隔比较的可能动眼神经特征 - 参与者被要求执行的任务。
从社区(通过社交媒体和便利电子邮件联系人)和大学课程招募了 52 名参与者(25 名被诊断患有阅读障碍或被标记为潜在病例和 27 名对照组)。在验证性神经心理学评估和随后的数据分析(有关详细信息,请参阅Goswami10)之后,7名参与者被排除在研究之外。该排除包括四名不符合标准的阅读障碍患者,两名在主要实验任务中具有异常值的阅读障碍参与者,以及一名眼动追踪数据受到噪音影响的对照参与者。最终样本由 45 名参与者、19 名有阅读障碍的成年人(1 名男性)和 26 名对照组(5 名男性)组成。所有参与者都是以葡萄牙语为母语的人,视力正常或矫正为正常,没有人被诊断出听力、神经或言语问题。这里描述的协议得到了波尔图大学心理学与教育科学学院当地伦理委员会的批准(参考编号 2021/06-07b),所有参与者都根据赫尔辛基宣言签署了知情同意书。
1. 刺激创造
2.实验准备
3. 设备设置

图 1:眼动追踪设置。 记录系统的空间布置,由刺激计算机、记录计算机、眼动仪、响应装置(按钮盒)和键盘组成。参与者坐在距离刺激屏幕 55 厘米的地方。 请点击这里查看此图的较大版本.
4. 数据收集的准备
5. 运行实验
6. 创建分析时间窗口

图2:刺激类型。 实验中使用的弹跳球(左)和闪光(右)序列。虚线表示用于分析的时间窗口:TW0 是前刺激期;TW1 是刺激在屏幕上的第一次出现,标志着第一个间隔——当参与者有关于刺激特征和第一个间隔长度的信息时,TW2 标记第二个间隔——参与者可以比较第一个间隔和第二个间隔来制定决策(减慢或加速)。 请点击这里查看此图的较大版本.
7. 提取措施
8. 删除带有伪影的试验
9. 统计分析
为了更好地理解与TW相关的变化,我们的分析集中在时间窗口的相互作用上(TW0与TW1,TW1与TW1。TW2)具有刺激类型和组别。如 图 3 所示,两个 TW 相关比较(TW01 和 TW12)都显示出不同程度的变化,根据刺激(TW x 刺激相互作用),在两组中,球在动眼神经反应中引发的 TW 相关变化多于闪光(无 TW x 刺激 x 组相互作用)。这种情况发生在瞳孔大小和注视点数量上。关于群体影响,我们发现 TW x 群体对从 TW0 到 TW1 的注视次数变化(对刺激开始的反应)的相互作用:阅读障碍者表现出减少的变化,主要是由于较低的前刺激值。TW、刺激和组之间没有相互作用。这表明球和闪光的群体影响是相似的。

图 3:结果。 瞳孔大小和注视次数的时间窗相关变化随组(对照组与阅读障碍,TW x 组)和刺激类型(球、B 与闪光、F、TW x 刺激)的函数。TW 0-1 解决了无刺激和刺激可见性之间的对比;TW 1-2 将第一和第二间隔与地址间隔比较进行比较。95% 置信区间由竖条表示。在眼动追踪测量和两组(TW x 刺激,无 TW x 刺激 x 组)中,球从 TW0 比 TW1(更多减少)和 TW1 比 TW2(更多增加)引起的变化多于闪光。无论刺激类型如何,阅读障碍者在 TW 0-1 中注视次数的变化都小于对照组(TW x 组,无 TW x 刺激 x 组)。 请点击这里查看此图的较大版本.

图 4:行为结果。 (A) 每组和刺激类型对加速和减速序列 (d-prime) 的区分。(B) 行为表现 (d-prime) 与眼球运动的时间窗相关变化之间存在显着相关性,两者都是刺激平均值。 请点击这里查看此图的较大版本.
至关重要的是,这些值与行为发现(图4A)平行,与主要研究一致:行为发现指出刺激效应(Balls的准确性低于Flashes)和群体效应(阅读障碍者的表现更差),没有x组刺激相互作用。此外,在对五种不同刺激的原始研究中,我们将行为与所有刺激类型的眼动追踪数据(注视次数)进行了平均相关联,并在阅读障碍组中发现了相关性:TW0 与 TW1 相比的较小变化与改善的表现并存。总而言之,结果似乎与以下假设一致:这些(成人)阅读障碍者可能正在诉诸补偿策略,以便在刺激前期故意控制对刺激本身的注意力(对空白屏幕的注视较少将有利于在刺激出现时专注于刺激)。我们在对照组中没有发现这种相关性,这表明他们可能不需要诉诸策略来保持专注。此处用于说明的受限数据集(仅两个刺激,球和闪光)显示出相同的模式(图4B):阅读障碍者(但不是对照组)在d-prime(行为歧视指数)和TW01相关变化之间显示出显着的相关性。
总之,针对参与者对刺激开始(TW 0-1)和间隔比较(TW 1-2)的反应的眼动追踪结果复制了行为证据,即球与闪光在有和没有阅读障碍的个体中引起不同的反应(TW x 对眼动追踪测量的刺激,对d-prime的刺激效应)。眼动追踪结果的一部分也与d-prime的群体效应相似,因为在阅读障碍者中,刺激开始时注视次数的变化(TW 0-1)较小。此外,对于行为和眼动追踪数据,刺激和群体之间的相互作用(阅读障碍者对球与闪光的不同偏差水平)为零。最后,在阅读障碍组中,行为表现与动眼神经反应之间的相关性显著。
| 序列 | 类型 | 间隔 1 | 间隔 2 | 差异 |
| 1 | 加速 | 433 | 300 | 133 |
| 2 | 加速 | 300 | 167 | 133 |
| 3 | 加速 | 467 | 433 | 34 |
| 4 | 加速 | 733 | 167 | 566 |
| 5 | 加速 | 467 | 300 | 167 |
| 6 | 加速 | 433 | 134 | 299 |
| 7 | 加速 | 534 | 233 | 301 |
| 8 | 加速 | 500 | 433 | 67 |
| 9 | 慢点开 | 300 | 433 | -133 |
| 10 | 慢点开 | 167 | 300 | -133 |
| 11 | 慢点开 | 433 | 467 | -34 |
| 12 | 慢点开 | 167 | 733 | -566 |
| 13 | 慢点开 | 300 | 467 | -167 |
| 14 | 慢点开 | 133 | 434 | -301 |
| 15 | 慢点开 | 233 | 534 | -301 |
| 16 | 慢点开 | 433 | 500 | -67 |
| 平均间隔 | 377.1 | |||
| 平均差值 | 212.6 | |||
| 平均差值/间隔 | 294.8 | |||
表 1:间隔持续时间。 加速和减速序列的刺激序列(以毫秒为单位)。
目前的协议包含一个新的组件,对于解决当前将眼动追踪纳入视觉持续时间感知任务的障碍可能至关重要。这里的关键步骤是基于假定发生在每个时间窗口中的认知过程来定义时间窗口。在我们使用的系统中,时间窗口只能定义为感兴趣区域(在这些系统中与时间耦合的空间相关概念),但在其他系统中,可以通过导出试验的不同部分来做到这一点。除了试验的这种时间分割之外,重要的是要专注于分析跨时间窗口的变化,而不是每个时间窗口的参数。
关于必须对议定书进行的修改,它们主要与感兴趣领域的维度有关。我们首次尝试使用动态AOI,即围绕其背后的刺激而不是整个屏幕定义空间选择。然而,我们很快意识到,我们可能错过了该区域之外的相关事件。鉴于我们的测量与对刺激的关注无关(瞳孔大小预计会根据认知负荷而不是根据对闪光灯或球的注意力而变化;注视的数量预计会反映空间搜索),我们选择使用全屏作为感兴趣的区域。
目前的协议是一个萌芽的提案,仍有许多改进。我们只强调其中的两个,尽管还有更多的改进空间。第一个问题涉及三个时间窗口长度的差异,这使我们无法解释时间窗口对注视次数的影响(例如,更长的时间窗口需要更多的注视,因此从TW0减少到TW1,见 图3)。解决这个问题的一种方法是考虑每个时间单位的注视次数。
第二个问题涉及时间窗口与假定的持续进程之间的对应关系,其中包括各种问题。一是 TW1 不仅代表刺激的出现,而且可能还是区间比较的区间估计(第一区间)的明确形式,在 TW0 中可能不存在。以类似的方式,跨时间窗口的变化也可能反映一般过程的变化,例如持续注意力和工作记忆18,即使其中一些变化可以在间隔比较任务中预期(工作记忆负荷预计从TW1增加到TW2)。减弱这些潜在混杂的一种方法是引入与纯持续时间估计、持续注意力和工作记忆相关的控制任务,然后将眼动追踪数据分析建立在实验(间隔比较)和对照任务之间的比较之上。另一个问题是 TW0 的持续时间与任务无关,并且已知与任务无关的持续时间可能对性能有害 19。未来的工作可以专注于改善这一点,即通过在TW0(不相关间隔)和TW1之间产生300毫秒的差异,以更好地界定视觉处理响应,因为通过简单地在接近时间的范围内添加另一个事件,可以使短事件比其呈现更早或更晚被感知20,21。
最后,自发性眨眼会扭曲时间感知(如果眨眼时间先于间隔,则时间会扩大,如果同时发生,则时间会收缩),这可能会在个体内的时间表现中引入可变性22。最小化这个问题的一种方法是在参与者的行为判断中应用基于眨眼的校正因子(例如,根据刺激之前或期间眨眼的存在为每个判断分配一个可靠性率。此外,将试验视为随机变量的统计方法也可能有助于解决这个问题。
关于未来的研究,一个重要的课题是自发性眨眼率(EBR)与时间感知之间的关联。已知 EBR 是中枢多巴胺功能 (DA) 的非侵入性间接标志物23,最近,高 ERB 与较差的时间感知有关。该研究表明多巴胺对间歇时间的影响,并指出使用 ERB 作为多巴胺测量24 的代理。另一个重要的话题是我们分析的(与变化相关的)度量的功能含义,这尚未在我们的范式背景下确定。在最初的研究以及当前的简化数据集中,瞳孔大小从 TW0 增加到 TW1 与认知负荷增加的想法一致,但该测量缺乏群体效应排除了进一步的考虑。似乎存在的一种模式是,在时间窗口内较小的变化与更好的行为表现相关(闪光比球更好,阅读障碍中的d-prime与较小的变化相关),但需要进一步研究。
尽管有其局限性,但据我们所知,目前的协议是第一个在眼动追踪和行为数据中显示平行结果的协议(相同的效果配置文件),以及两者之间相关性的一些证据。
作者没有需要披露的利益冲突。
这项工作得到了葡萄牙科学技术基金会的支持,资助额为UIDB/00050/2020;和 PTDC/PSI-GER/5845/2020。APC完全由葡萄牙科学技术基金会资助,资助号为PTDC/PSI-GER/5845/2020(http://doi.org/10.54499/PTDC/PSI-GER/5845/2020)。
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
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