Prezentujemy protokół, który wykorzystuje śledzenie ruchów gałek ocznych do monitorowania ruchów gałek ocznych podczas zadania polegającego na porównywaniu interwałów (percepcji czasu trwania) na podstawie zdarzeń wizualnych. Celem jest dostarczenie wstępnego przewodnika do oddzielenia reakcji okoruchowych na zadania percepcji czasu trwania (porównanie lub rozróżnienie przedziałów czasowych) od reakcji na sam bodziec.
Artykuł metodologiczny
Ruchy gałek ocznych w percepcji czasu widzenia: rozplątywanie bodźca od czasu w procesach przeddecyzyjnych
W tym artykule
Podsumowanie
Streszczenie
Metody śledzenia wzroku mogą pozwolić na monitorowanie online przetwarzania poznawczego podczas zadań percepcji czasu widzenia, gdzie uczestnicy są proszeni o oszacowanie, rozróżnienie lub porównanie przedziałów czasowych zdefiniowanych przez zdarzenia wizualne, takie jak kręgi. Jednak, zgodnie z naszą wiedzą, próby zweryfikowania tej możliwości pozostały jak dotąd niejednoznaczne, a wyniki nadal koncentrują się na decyzjach behawioralnych offline podejmowanych po pojawieniu się bodźca. W artykule przedstawiono protokół śledzenia ruchu gałek ocznych do badania procesów poznawczych poprzedzających reakcje behawioralne w zadaniu porównania interwałów, w którym uczestnicy oglądali dwa kolejne interwały i musieli zdecydować, czy przyspieszyli (pierwszy interwał dłuższy niż drugi), czy zwolnili (drugi interwał dłuższy).
Naszym głównym zmartwieniem było rozplątanie reakcji okoruchowych na sam bodziec wzrokowy od korelatów czasu trwania związanych z ocenami. Aby to osiągnąć, zdefiniowaliśmy trzy kolejne okna czasowe w oparciu o zdarzenia krytyczne: początek linii bazowej, początek pierwszego interwału, początek drugiego interwału i koniec bodźca. Następnie wyodrębniliśmy tradycyjne pomiary okulomotoryczne dla każdego z nich (liczba fiksacji, wielkość źrenicy) i skupiliśmy się na zmianach związanych z oknem czasowym, aby oddzielić reakcje na bodziec wzrokowy od tych związanych z porównaniem interwałów jako takich. Jak pokazujemy w wynikach ilustracyjnych, dane ze śledzenia wzroku wykazały znaczące różnice, które były zgodne z wynikami behawioralnymi, co rodzi hipotezy dotyczące zaangażowanych mechanizmów. Protokół ten jest w zalążku i będzie wymagał wielu ulepszeń, ale stanowi ważny krok naprzód w stosunku do obecnego stanu wiedzy.
Wprowadzenie
Zdolności percepcji czasu przyciągają coraz większą uwagę badaczy w ostatnich latach, częściowo ze względu na gromadzenie dowodów na to, że mogą one być związane z umiejętnościami czytania lub stanami patologicznymi1,2,3,4,5. Percepcja czasu wizualnego - zdolność do szacowania, rozróżniania lub porównywania przedziałów czasowych zdefiniowanych przez zdarzenia wizualne - jest jednym z podobszarów zainteresowania6,7w którym metody śledzenia wzroku mogą się przyczynić. Jednak wyniki nadal koncentrują się na decyzjach behawioralnych po bodźcu, takich jak naciśnięcie przycisku, aby wskazać, ile czasu minęło (oszacowanie), czy przedziały czasowe są takie same, czy różne (dyskryminacja) lub który z serii przedziałów czasowych jest najdłuższy lub najkrótszy. Kilka badań próbowało skorelować wyniki behawioralne z danymi śledzenia wzroku8,9, ale nie udało im się znaleźć korelacji między nimi, co sugeruje, że bezpośredni związek jest nieobecny.
W obecnym artykule prezentujemy protokół rejestracji i analizy reakcji okoruchowych podczas prezentacji bodźca w zadaniu percepcji wizualnej czasu trwania. W szczególności opis odnosi się do zadania porównania interwałów, w którym uczestnicy widzieli sekwencje trzech zdarzeń, które definiowały dwa przedziały czasowe i zostali poproszeni o ocenę, czy przyspieszyły (pierwszy interwał dłuższy niż drugi), czy zwolniły (pierwszy krótszy niż drugi). Przedziały czasowe użyte w badaniu mieściły się w zakresie od 133 do 733 ms, zgodnie z zasadami Temporal Sampling Framework (TSF)10. TSF sugeruje, że aktywność oscylacyjna mózgu, szczególnie w pasmach częstotliwości, takich jak oscylacje delta (1-4 Hz), synchronizuje się z przychodzącymi jednostkami mowy, takimi jak sekwencje akcentów stresowych. Ta synchronizacja poprawia kodowanie mowy, poprawia koncentrację na jednostkach mowy i pomaga wyodrębnić sekwencyjne regularności, które mogą być istotne w zrozumieniu stanów takich jak dysleksja, które wykazują nietypowe oscylacje o niskiej częstotliwości. Celem badania, w którym opracowaliśmy przedstawioną tu metodę, było ustalenie, czy trudności dyslektyków w percepcji czasu widzenia (wpływ grupy na zadanie porównania interwałów) odzwierciedlają problemy w przetwarzaniu samego obiektu wizualnego, a mianowicie kontrasty ruchu i luminancji11. Jeśli tak było, spodziewaliśmy się, że niekorzystna sytuacja dyslektyków w stosunku do grupy kontrolnej będzie większa w przypadku bodźców z ruchem i kontrastami o niskiej luminancji (interakcja między grupą a typem bodźca).
Główny wynik pierwotnego badania był oparty na ocenach behawioralnych po bodźcu. Dane eye-trackingowe - wielkość źrenicy i liczba fiksacji - zarejestrowane podczas prezentacji bodźca wykorzystano do zbadania procesów poprzedzających decyzje behawioralne. Uważamy jednak, że obecny protokół może być stosowany niezależnie od zbierania danych behawioralnych, pod warunkiem, że cele zostaną odpowiednio wyznaczone. Możliwe jest również dostosowanie go do zadań związanych z dyskryminacją interwałową. Wykorzystanie go w zadaniach estymacji czasu nie jest tak natychmiastowe, ale nie wykluczamy takiej możliwości. Użyliśmy rozmiaru źrenicy, ponieważ odzwierciedla on między innymi obciążenie poznawcze12,13,14, a zatem może dostarczyć informacji o umiejętnościach uczestników (większe obciążenie oznacza mniej umiejętności). Jeśli chodzi o liczbę fiksacji, więcej fiksacji może odzwierciedlać silniejsze zaangażowanie uczestników w zadanie15,16. W pierwotnym badaniu wykorzystano pięć rodzajów bodźców. Dla uproszczenia, w obecnym protokole użyliśmy tylko dwóch (Ball vs. Flash, reprezentujący kontrast związany z ruchem).
Głównym wyzwaniem, które staraliśmy się rozwiązać, było oddzielenie reakcji na sam bodziec wzrokowy od tych związanych z porównaniem interwałów, ponieważ wiadomo, że reakcje okoruchowe zmieniają się w zależności od cech takich jak ruch lub kontrasty luminancji17. Opierając się na założeniu, że bodziec wzrokowy jest przetwarzany, gdy tylko pojawi się na ekranie (pierwszy interwał), a porównanie interwałów jest możliwe dopiero po rozpoczęciu drugiego przedziału czasu, zdefiniowaliśmy trzy okna czasowe: okno prestimulacyjne, pierwszy interwał, drugi interwał (nie obejmuje odpowiedzi behawioralnej). Analizując zmiany od okna prestimulacyjnego w pierwszym interwale, uzyskalibyśmy wskaźniki reakcji uczestników na sam bodziec. Porównanie pierwszego i drugiego interwału wykorzystałoby możliwe sygnatury okoruchowe porównania interwałów - zadanie, o które poproszono uczestników.
Protokół
Zwerbowano pięćdziesięciu dwóch uczestników (25 zdiagnozowanych z dysleksją lub wskazanych jako potencjalne przypadki oraz 27 osób z grupy kontrolnej) ze społeczności (poprzez media społecznościowe i kontakty e-mail) oraz z kursu uniwersyteckiego. Po potwierdzającej ocenie neuropsychologicznej i późniejszej analizie danych (szczegóły patrz w Goswami10), siedmiu uczestników wykluczono z badania. Wykluczenie to objęło cztery osoby z dysleksją, które nie spełniały kryteriów, dwóch uczestników z dysleksją z wartościami odstającymi w głównym zadaniu eksperymentalnym oraz jednego uczestnika z grupy kontrolnej, którego dane z okulografii były obciążone szumem. Ostateczna próba składała się z 45 uczestników: 19 dorosłych z dysleksją (jeden mężczyzna) i 26 osób z grupy kontrolnej (pięciu mężczyzn). Wszyscy uczestnicy byli rodzimymi użytkownikami języka portugalskiego, mieli normalny lub skorygowany do normy wzrok, i nikt z nich nie miał zdiagnozowanych problemów słuchowych, neurologicznych ani mowy. Opisany tutaj protokół został zatwierdzony przez lokalną komisję etyczną Wydziału Psychologii i Nauk Edukacyjnych Uniwersytetu w Porto (numer ref. 2021/06-07b), a wszyscy uczestnicy podpisali świadomą zgodę zgodnie z Deklaracją Helsińską.
1. Tworzenie bodźca
- Zdefiniuj osiem sekwencji dwóch przedziałów czasowych (Tabela 1), w których pierwszy jest krótszy od drugiego (sekwencja spowolnienia); wybierz przedziały zgodne z częstotliwością odświeżania oprogramowania do animacji (tutaj 30 klatek/s, 33 ms/klatka), korzystając z tabeli konwersji czasu trwania klatki.
- Dla każdej sekwencji spowolnienia stwórz analogiczne przyspieszenie poprzez odwrócenie kolejności przedziałów (Tabela 1).
- W arkuszu kalkulacyjnym przelicz długość przedziału na liczbę klatek, dzieląc docelowy przedział (ms) przez 33 (np. dla sekwencji przedziałów 300-433 ms określ 9-13 klatek).
- Zdefiniuj klatki kluczowe dla każdej sekwencji: początek bodźca w klatce 7 (po sześciu pustych klatkach, co odpowiada 200 ms), koniec przedziału 1 w klatce 6 + długość przedziału 1 (6 + 9 dla podanego przykładu), analogicznie dla końca przedziału 2 (6 + 9 + 13). Ustaw dwie kolejne klatki na końcu przedziału 2, aby zaznaczyć koniec bodźca (6 + 9 + 13 + 2).
- Utwórz sekwencje błysków jako animacje.
- Uruchom oprogramowanie do animacji (np. Adobe Animate) i utwórz nowy plik z czarnym tłem.
- W klatce 7 narysuj niebieskie koło w centrum ekranu. Upewnij się, że jego wymiary sprawiają, że zajmuje ono około 2° pola widzenia przy planowanej odległości ekranu od oka (tutaj 55 cm), co oznacza, że średnica kuli wynosi 1,92 cm.
- Skopiuj i wklej ten obraz do następnej sąsiedniej klatki (zaczynając od 7. klatki), tak aby każdy błysk trwał około 99 ms.
- Skopiuj i wklej tę dwuklatkową sekwencję do pozostałych dwóch klatek kluczowych (początek przedziałów 1 i 2).
- Stwórz pozostałe 15 animacji, tworząc kopie pliku i przenosząc początki przedziałów na odpowiednie klatki.
- Utwórz sekwencje odbijającej się piłki jako animacje.
- Otwórz w oprogramowaniu do animacji plik o tych samych specyfikacjach (rozmiar, tło), które zastosowano w animacjach błysków. Otwórz arkusz kalkulacyjny ze specyfikacjami klatek kluczowych, tak aby klatki kluczowe odpowiadały teraz spłaszczonym piłkom uderzającym o ziemię.
- Zacznij od trzech klatek z czarnym tłem (99 ms). W 4tej klatce narysuj niebieską piłkę na górze w centrum, taką samą jak użyta do błysków.
- Narysuj spłaszczoną piłkę (szerokość większa niż wysokość) w punkcie rozpoczęcia bodźca, trwającą przez trzy klatki (początek przedziału 1). Upewnij się, że piłka jest wycentrowana poziomo i znajduje się pionowo poniżej centrum ekranu.
- Kliknij przycisk Właściwości obiektu, a następnie Pozycja i Rozmiar, aby ustawić piłkę na wybranej wysokości spłaszczenia oraz zwiększyć szerokość/zmniejszyć wysokość.
- Wygeneruj płynną zmianę za pomocą polecenia tween od piłki na górze do piłki spłaszczonej (zejście pionowe).
- Skopiuj trzyklatkową sekwencję ze spłaszczoną piłką do pozostałych dwóch klatek kluczowych (początek przedziałów 1 i 2).
- W arkuszu kalkulacyjnym podziel czas trwania każdego przedziału przez 2, aby zdefiniować punkty środkowe między dwoma spłaszczeniami dla przedziałów 1 i 2, w których piłka osiąga maksymalną wysokość po wznoszeniu i przed opadaniem.
- W punktach środkowych zdefiniowanych w kroku 1.6.6 narysuj niespłaszczoną piłkę pionowo nad najniższym punktem trajektorii. Wygeneruj animację wznoszącą między początkiem przedziału (moment uderzenia piłki o ziemię) a najwyższym punktem oraz między najwyższym punktem a kolejnym spłaszczeniem (opadanie).
- Dostosuj plik do pozostałych 15 struktur czasowych.
- Eksportuj wszystkie animacje do formatu .xvd. Jeśli ta opcja jest niedostępna, eksportuj do .avi, a następnie dokonaj konwersji, aby plik mógł być użyty w systemie Eyelink.
2. Przygotowanie eksperymentu
- Tworzenie folderu eksperymentu
- Otwórz Kreator Eksperymentów zastosowanie i wybór nowy z pliku menu.
- Zapisz projekt, klikając w Plik | Zapisz jakoOkreśl nazwę projektu oraz lokalizację, w której ma zostać zapisany.
UWAGA: Spowoduje to utworzenie całego folderu z podfolderami na pliki bodźców i inne materiały. Plik eksperymentu pojawi się w folderze z rozszerzeniem .ebd. - W folderze projektu kliknij w Biblioteka a następnie w folderze o nazwie WideoPrześlij pliki wideo stymulujące w formacie .xvid do tego folderu.
UWAGA: Wszystkie bodźce wykorzystane w eksperymencie muszą zostać zapisane w Bibliotece.
- Tworzenie podstawowej struktury dla interakcji wewnątrzsystemowych oraz interakcji człowiek-system
- Przeciągnij panel startowy i ekran wyświetlacza ikony do edytor wykresów okno. Utwórz powiązanie między nimi, klikając i przeciągając myszą od pierwszego do drugiego.
- W właściwości ekranu wyświetlacza, kliknij w Wstaw wieloliniowy zasób tekstowy przycisk i wprowadź tekst instrukcji wyjaśniający procedurę kalibracji, która nastąpi w dalszej części.
- Wybierz dwa wyzwalacze (kanały wejściowe do dalszej realizacji eksperymentu): klawiatura i przycisk EL (panel sterowania). Połącz ekran wyświetlacza z obydwoma urządzeniami.
UWAGA: Te wyzwalacze umożliwiają uczestnikowi lub eksperymentatorowi kliknięcie dowolnego przycisku w celu przejścia dalej. - Wybierz Konfiguracja kamery ikona oraz link prowadzący do niej.
UWAGA: Pozwoli to na nawiązanie komunikacji z eye-trackerem, dzięki czemu możliwe będzie monitorowanie oczu uczestnika w celu regulacji kamery, kalibracji oraz walidacji (patrz sekcja 4). - Wybierz ikonę Plik z wynikami i przeciągnij go na prawą stronę schematu blokowego.
UWAGA: Ta czynność umożliwia rejestrację reakcji behawioralnych w eksperymencie.
- Definiowanie struktury bloku
- Wybierz Sekwencja ikonę i powiązać ją (patrz krok 2.2.1) z Konfiguracja kamery.
- W Właściwości, kliknij w Liczba iteracji i wybierz 2 dla liczba bloków (Błyski i kule).
- UWAGA: Pozwoli to na oddzielenie prezentacji błysków od prezentacji kul.
- Wprowadź sekwencję (definicję bloku) i przeciągnij a panel startowy ikona, a wyświetlacz ikona i wyzwalacze el_button i klawiaturaPołącz je w tej kolejności.
- W ekran wyświetlacza ikona, kliknij w Wstaw wielowiersowy zasób tekstowy przycisk i wpisz tekst instrukcji wyjaśniający przebieg eksperymentu.
- Definiowanie struktury badania
- Wewnątrz sekwencji bloków przeciągnij a Nowa sekwencja ikona edytora służąca do tworzenia sekwencji prób.
UWAGA: Zagnieżdżenie sekwencji prób wewnątrz sekwencji bloków umożliwia przeprowadzenie wielu prób w każdym bloku. - Wewnątrz sekwencji próbnej przeciągnij panel startowy oraz a Przygotowanie sekwencji ikona, a następnie połącz drugą z pierwszą.
UWAGA: Ta czynność ładuje bodźce eksperymentalne, które zostaną przedstawione uczestnikowi. - Przeciągnij Korekcja dryftu dodaj ikonę do interfejsu i powiąż ją z ikoną przygotowania sekwencji.
UWAGA: Korekcja dryftu polega na wyświetleniu pojedynczego punktu fiksacyjnego na monitorze komputera stymulującego i umożliwia porównanie pozycji kursora wzroku z rzeczywistą pozycją bodźców na komputerze rejestrującym. Sprawdzanie dryftu oraz odpowiednia korekcja będą rozpoczynać się automatycznie po każdym badaniu, aby zapewnić trwałość jakości początkowej kalibracji.
- Wewnątrz sekwencji bloków przeciągnij a Nowa sekwencja ikona edytora służąca do tworzenia sekwencji prób.
- Definiowanie struktury zapisu
- Wewnątrz sekwencji próbnej przeciągnij Nowa sekwencja ikona dla edytora do tworzenia sekwencji nagrań.
UWAGA: Sekwencja rejestracji odpowiada za gromadzenie danych o ruchu gałek ocznych i jest etapem, w którym prezentowane są bodźce wizualne. - Wybierz opcję Nagranie w właściwościach tej sekwencji.
UWAGA: Dzięki temu tracker okulistyczny rozpoczyna rejestrację w momencie pojawienia się bodźca i kończy ją w momencie jego ustąpienia. - W właściwościkliknij w Źródło danych oraz wypełnij każdy wiersz tabeli (wpisując lub wybierając) dokładną nazwą pliku każdego bodźca, rodzajem próby – treningową lub eksperymentalną, liczbą prezentacji każdego bodźca (tutaj: 1) oraz oczekiwana odpowiedź przycisk
UWAGA: Nazwy plików muszą być identyczne z nazwami plików przesłanych do Biblioteki, łącznie z rozszerzeniem (np. ball_sp_1.xvd). - W górnym panelu interfejsu kliknij Ustawienia randomizacjis i zaznacz Włącz randomizację badania pola, aby zapewnić randomizację bodźców w obrębie każdego bloku. Kliknij w Proszę o dostarczenie tekstu źródłowego do tłumaczenia. przycisk powrotu do interfejsu
- W sekwencji nagrywania utwórz połączenie panel startowy – ekran wyświetlacza. Wewnątrz ekranu wyświetlacza wybierz Wstaw zasób wideo przycisk (ikona aparatu) i przeciągnij go do interfejsu.
- Podłącz wyzwalacze klawiatury i przycisku el do wyświetlacz ikona (podobnie jak w kroku 2.2.1), aby umożliwić uczestnikowi udzielenie odpowiedzi.
- Przeciągnij Sprawdź dokładność ikonę i powiązać ją z wyzwalaczami, zgodnie z krokiem 2.2.1.
UWAGA: Ta czynność pozwala oprogramowaniu sprawdzić, czy naciśnięty klawisz odpowiada wartości w kolumnie poprawnej odpowiedzi w źródle danych.
- Wewnątrz sekwencji próbnej przeciągnij Nowa sekwencja ikona dla edytora do tworzenia sekwencji nagrań.
- Zakończenie eksperymentu
- W górnej części panelu głównego kliknij Ikona strzałki uruchamiania w celu przeprowadzenia próby eksperymentu.
3. Konfiguracja aparatury
- Podłącz komputer do stymulacji do 5-przyciskowej konsoli sterującej oraz klawiatury.
- Podłącz komputer do stymulacji (z dedykowanym oprogramowaniem do prezentacji) do eyetrackera (Rycina 1), który powinien znajdować się poniżej lub przed monitorem.
- Podłącz eyetracker do komputera rejestrującego.
Rycina 1: Układ systemu eye-trackingu. Układ przestrzenny systemu rejestracji składa się z komputera do stymulacji, komputera do rejestracji, eye-trackera, urządzenia odpowiedzi (pudełka z przyciskami) oraz klawiatury. Uczestnicy siedzieli w odległości 55 cm od ekranu stymulacji. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.
4. Przygotowanie do zbierania danych
- Uzyskaj świadomą zgodę uczestników i przedstaw im formę eksperymentu. Ustaw uczestnika w takiej odległości od komputera stymulującego, aby okrąg bodźca (błysk lub piłka) odpowiadał 2° z pole widzenia (typowy odległość ~ 60 cm).
- Wybierz częstotliwość próbkowania (1 000 Hz (do wysokiej rozdzielczości) oraz oko/oka do rejestracji (oko dominujące).
- W wizualizacji wyświetlanej na komputerze rejestrującym należy upewnić się, że eye-tracker stabilnie śledzi cel (patyczek umieszczony między brwiami uczestnika) oraz oko dominujące. W razie potrzeby przesunąć kamerę w górę lub w dół.
- Otwórz eksperyment. Uruchom systemowe procedury kalibracji i walidacji w pięciu punktach z komputera rejestrującego, aby zapewnić dokładny i niezawodny pomiar ruchów gałek ocznych. Poinstruuj uczestnika, aby patrzył na punkt, który pojawi się na ekranie w pięciu różnych miejscach (raz w celu kalibracji, dwukrotnie w celu walidacji).
UWAGA: Akceptuj błędy wyłącznie poniżej 0.5°.
5. Przeprowadzenie eksperymentu
- Wyjaśnij uczestnikowi polecenie zadania.
- Przedstaw próby treningowe i wyjaśnij wszelkie wątpliwości uczestników.
- Rozpocznij eksperyment, klikając Run.
- Wstrzymaj eksperyment pomiędzy warunkami i wyjaśnij, że bodziec będzie teraz inny, ale pytanie pozostaje takie samo.
6. Tworzenie okien czasowych do analizy
- W oprogramowaniu Dataviewer18 przejdź do menu File, następnie Import Data, a na koniec Multiple EyeLink Data files. W oknie dialogowym wybierz pliki wszystkich uczestników.
- Wybierz jedną próbę. Zaznacz ikonę kwadratu, aby narysować obszar zainteresowania.
UWAGA: Obszar zainteresowania definiuje zarówno region ekranu, jak i okno czasowe w obrębie próby. W tym przypadku zawsze będziemy wybierać cały ekran. - Aby utworzyć TW all (Rysunek 2), kliknij ikonę rysowania i zaznacz cały ekran. W otwartym oknie dialogowym nazwij obszar zainteresowania jako TW_all i zdefiniuj segment czasu odpowiadający całej próbie.
- Kliknij Save the interest area set i zastosuj ten szablon do wszystkich prób o tej samej długości (np. struktury czasowe 1 i 8 z Tabeli 1, zarówno dla piłek, jak i błysków, dla wszystkich uczestników).
- Wybierz jedną z 16 struktur czasowych z Tabeli 1. Zdefiniuj TW_0, TW_1 i TW_2 analogicznie jak w kroku 6.3, ale zgodnie z limitami czasowymi przedstawionymi na Rysunku 2 (granice okien czasowych odpowiadające pojawieniu się błysków i zgniataniu piłek). Długość TW0 jest konfigurowalna.
- Nazwij każdy obszar zainteresowania i zastosuj szablon do prób o tej samej strukturze czasowej (piłki i błyski, wszyscy uczestnicy).
- Powtórz ten proces dla pozostałych 15 struktur czasowych.
Rycina 2: Typ bodźca. Sekwencje odbijających się piłek (po lewej) i błysków (po prawej) wykorzystane w eksperymencie. Linie przerywane wskazują okna czasowe wykorzystane do analizy: TW0 to okres przed wystąpieniem bodźca; TW1 oznacza pierwsze pojawienie się bodźca na ekranie i wyznacza pierwszy interwał – moment, w którym uczestnik dysponuje informacjami o charakterystyce bodźców i długości pierwszego interwału, a TW2 wyznacza drugi interwał – moment, w którym uczestnik może porównać pierwszy interwał z drugim w celu podjęcia decyzji (spowolnienie lub przyspieszenie). Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tej ryciny.
7. Pobieranie pomiarów
- W pasku menu kliknij Analysis | Report |Interest Area Report.
- Wybierz następujące miary do wyeksportowania: dwell time, number of fixations oraz pupil size, a następnie kliknij next.
UWAGA: Wynik powinien zawierać dane z 16 prób z błyskami (flash trials) i 16 prób z odbijającą się piłeczką (bouncing ball trials) dla każdego uczestnika (32 próby x n uczestników), określone dla każdego z czterech okien czasowych (TW0, TW1, TW2, TW all). - Wyeksportuj macierz jako plik .xlsx.
8. Usuwanie prób z artefaktami
- Przeanalizuj pomiary czasu przebywania (dwell time) dla wszystkich TW i oznacz próby, w których utrata sygnału przekroczyła 30% (czas przebywania < 70% czasu trwania próby).
UWAGA: Należy wziąć pod uwagę, że każda z 32 prób ma różną długość. - Wyklucz zaszumione (oznaczone) próby z macierzy i zapisz ją.
9. Analiza statystyczna
- Przeprowadź dwie analizy wariancji z powtarzanymi pomiarami (TW x grupa x bodziec) dla każdego parametru: jedną dla TW 0 i 1, a drugą dla TW 1 i 2.
- Powiąż zmiany związane z TW z wynikami behawioralnymi, jeśli są dostępne.
Wyniki
Aby lepiej zrozumieć zmiany związane z oknami czasowymi (TW), nasza analiza skupiła się na interakcji okien czasowych (TW0 vs. TW1, TW1 vs. TW2) z rodzajem bodźca i grupą. Jak przedstawiono na Rysunku 3, oba porównania związane z TW (TW01 i TW12) wykazały różne poziomy zmian w zależności od bodźca (interakcja TW x bodziec), przy czym piłeczki wywoływały większe zmiany związane z TW w odpowiedziach okulomotorycznych niż błyski w obu grupach (brak interakcji TW x bodziec x grupa). Zjawisko to wystąpiło zarówno w przypadku wielkości źrenicy, jak i liczby fiksacji. W odniesieniu do wpływów grupowych stwierdziliśmy interakcję TW x grupa w zmianie liczby fiksacji od TW0 do TW1 (odpowiedź na początek bodźca): osoby z dysleksją wykazały mniejszą zmianę, co wynikało głównie z niższych wartości przedbodźcowych. Interakcje między TW, bodźcem a grupą nie wystąpiły. Wskazuje to, że wpływy grupowe były podobne zarówno dla piłeczek, jak i błysków.
Rycina 3: Wyniki. Zmiany wielkości źrenicy i liczby fiksacji powiązane z oknem czasowym w funkcji grupy (kontrolna vs. z dysleksją, TW x Grupa) oraz rodzaju bodźca (Kule, B, vs. Błyski, F, TW x Bodziec). TW 0-1 odnosi się do kontrastu między brakiem bodźca a widocznością bodźca; TW 1-2 porównuje pierwszy i drugi interwał w celu analizy porównania interwałów. 95% przedziały ufności są reprezentowane przez pionowe słupki. Kule wywołały więcej zmian niż błyski w TW0 w stosunku do TW1 (większy spadek) oraz w TW1 w stosunku do TW2 (większy wzrost) w obu miernikach eyetrackingu i w obu grupach (TW x bodziec, brak TW x bodziec x grupa). Zmiany liczby fiksacji w TW 0-1 były mniejsze u osób z dysleksją niż w grupie kontrolnej, niezależnie od rodzaju bodźca (TW x grupa, brak TW x bodziec x grupa). Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tej ryciny.
Rycina 4: Wyniki behawioralne. (A) Rozróżnianie między sekwencjami przyspieszającymi a zwalniającymi (d-prime) w zależności od grupy i rodzaju bodźca. (B) Istotne korelacje między wynikami behawioralnymi (d-prime) a zmianami w ruchach gałek ocznych związanymi z oknem czasowym, dla obu uśrednionych bodźców. Kliknij tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tej ryciny.
Co istotne, wartości te były zbieżne z wynikami behawioralnymi (Rycina 4A), zgodnie z głównym badaniem: wyniki behawioralne wskazały na efekty bodźca (mniejsza dokładność dla kulek niż dla błysków) oraz efekty grupowe (gorsze wyniki u osób z dysleksją), bez interakcji grupa x bodziec. Ponadto, w oryginalnym badaniu z pięcioma różnymi bodźcami, skorelowaliśmy dane behawioralne z danymi eye-trackingowymi (liczba fiksacji) uśrednionymi dla wszystkich typów bodźców i stwierdziliśmy korelację w grupie osób z dysleksją: mniejsze zmiany od TW0 do TW1 współistniały z poprawą wyników. Ogólnie rzecz biorąc, wyniki wydawały się zgodne z hipotezą, że osoby te (dorosłe) z dysleksją mogą stosować strategie kompensacyjne w celu świadomej kontroli uwagi skierowanej na sam bodziec w okresie przedstymulacyjnym (mniejsza liczba fiksacji na pustym ekranie sprzyjałaby skupieniu się na bodźcu w momencie jego pojawienia się). Nie znaleźliśmy takiej korelacji w grupie kontrolnej, co sugeruje, że osoby te mogą nie potrzebować stosowania strategii w celu utrzymania koncentracji. Ograniczony zestaw danych użyty tutaj do ilustracji (tylko dwa bodźce, kulki i błyski) wykazał ten sam wzorzec (Rycina 4B): u osób z dysleksją, a nie w grupie kontrolnej, zaobserwowano istotne korelacje między d-prime (behawioralnym wskaźnikiem dyskryminacji) a zmianami związanymi z TW01.
Podsumowując, wyniki eyetrackingu dotyczące reakcji uczestników zarówno na początek bodźca (TW 0-1), jak i porównanie interwałów (TW 1-2) potwierdziły dowody behawioralne wskazujące, że kulki w porównaniu z błyskami wywołują różne reakcje u osób z dysleksją i bez niej (TW x bodziec w pomiarach eyetrackingu, efekty bodźców na d-prime). Część wyników eyetrackingu odpowiadała również efektom grupowym w d-prime, w tym zakresie, że zmiany w liczbie fiksacji w momencie pojawienia się bodźca (TW 0-1) były mniejsze u osób z dysleksją. Co więcej, interakcje między bodźcem a grupą (różne poziomy odchylenia u osób z dysleksją dla kulek i błysków) były nieistotne zarówno dla danych behawioralnych, jak i wyników eyetrackingu. Ostatecznie korelacja między wynikami behawioralnymi a reakcją okulomotoryczną była istotna w grupie osób z dysleksją.
| Sekwencja | Typ | Przedział 1 | Przerwa 2 | Różnica |
| 1 | Przyspieszenie | 433 | 300 | 133 |
| 2 | Przyspieszenie | 300 | 167 | 133 |
| 3 | Przyspieszenie | 467 | 433 | 34 |
| 4 | Przyspieszenie | 733 | 167 | 566 |
| 5 | Przyspieszenie | 467 | 300 | 167 |
| 6 | Przyspieszenie | 433 | 134 | 299 |
| 7 | Przyspieszenie | 534 | 233 | 301 |
| 8 | Przyspieszenie | 500 | 433 | 67 |
| 9 | Zwolnij | 300 | 433 | -133 |
| 10 | Zwolnij | 167 | 300 | -133 |
| 11 | Zwolnij | 433 | 467 | -34 |
| 12 | Zwolnij | 167 | 733 | -566 |
| 13 | Zwolnij | 300 | 467 | -167 |
| 14 | Zwolnij | 133 | 434 | -301 |
| 15 | Zwolnić | 233 | 534 | -301 |
| 16 | Zwolnij | 433 | 500 | -67 |
| Średni odstęp | 377.1 | |||
| Średnia różnica | 212.6 | |||
| Średnia różnica/przedział | 294.8 | |||
Tabela 1: Czas trwania interwałów. Sekwencje bodźców dla sekwencji przyspieszenia i spowolnienia w milisekundach.
Dyskusja
Obecny protokół zawiera nowy komponent, który może mieć kluczowe znaczenie dla pokonania obecnych przeszkód w włączeniu śledzenia ruchu gałek ocznych do zadań związanych z percepcją czasu widzenia. Kluczowym krokiem jest tutaj zdefiniowanie okien czasowych w oparciu o procesy poznawcze, które przypuszczalnie zachodzą w każdym z tych okien czasowych. W systemie, z którego korzystaliśmy, okna czasowe mogą być definiowane tylko jako Obszary Zainteresowania (koncepcja związana z przestrzenią, która jest sprzężona z czasem w tych systemach), ale w innych systemach można to zrobić, eksportując różne segmenty badania. Oprócz tej segmentacji czasowej badania ważne jest, aby skupić się na analizie zmian w różnych oknach czasowych, a nie na parametrach w przedziale czasowym.
Jeśli chodzi o modyfikacje protokołu, które musiały zostać wprowadzone, były one w większości związane z wymiarami obszaru zainteresowania. Pierwszą próbę przeprowadziliśmy z wykorzystaniem dynamicznych AOI - definiując wybór przestrzenny wokół bodźca, który po nim nastąpił, a nie na całym ekranie. Szybko jednak zdaliśmy sobie sprawę, że może nas brakować w istotnych wydarzeniach poza tym obszarem. Biorąc pod uwagę, że nasze pomiary nie były związane ze skupieniem się na bodźcu (oczekiwano, że rozmiar źrenicy zmieni się w zależności od obciążenia poznawczego, a nie w zależności od uwagi poświęconej lampie błyskowej lub piłce; oczekiwano, że liczba fiksacji będzie odzwierciedlać wyszukiwanie przestrzenne), zdecydowaliśmy się użyć pełnego ekranu jako obszaru zainteresowania.
Obecny protokół jest propozycją w zalążku, która wciąż podlega wielu udoskonaleniom. Zwrócimy uwagę tylko na dwa z nich, mimo że jest jeszcze wiele miejsca na poprawę. Pierwsza dotyczy różnic w długości trzech okien czasowych, które uniemożliwiają nam interpretację wpływu okien czasowych na liczbę fiksacji (np. dłuższe okno czasowe pociąga za sobą więcej fiksacji, stąd spadek z TW0 do TW1, patrz rysunek 3). Jednym ze sposobów rozwiązania tego problemu byłoby rozważenie liczby fiksacji na jednostkę czasu.
Drugi odnosi się do zgodności między oknami czasowymi a przypuszczalnie trwającymi procesami, która obejmuje różne kwestie. Jednym z nich jest to, że TW1 reprezentuje nie tylko pojawienie się bodźca, ale prawdopodobnie także wyraźną formę estymacji interwałowej (pierwszy interwał) pomocniczą w stosunku do porównania interwałów i prawdopodobnie nieobecną w TW0. W podobny sposób zmiany w oknach czasowych mogą również odzwierciedlać zmiany w ogólnych procesach, takich jak trwała uwaga i pamięć robocza18, nawet jeśli niektórych z tych zmian można się spodziewać w zadaniu porównania interwałów (oczekuje się, że obciążenie pamięci roboczej wzrośnie z TW1 do TW2). Jednym ze sposobów na złagodzenie tych potencjalnych zakłóceń byłoby wprowadzenie zadań kontrolnych związanych z czystym oszacowaniem czasu trwania, ciągłą uwagą i pamięcią roboczą, a następnie oparcie analizy danych śledzenia ruchu gałek ocznych na porównaniu między zadaniami eksperymentalnymi (porównanie interwałowe) i kontrolnymi. Inną kwestią jest to, że czas trwania TW0 był nieistotny dla zadania, a wiadomo, że czas trwania nieistotny dla zadania może być szkodliwy dla wykonania19. Przyszłe prace mogą skupić się na poprawie tego stanu rzeczy, a mianowicie poprzez stworzenie różnicy 300 ms między TW0 (nieistotny interwał) a TW1, aby lepiej określić reakcje przetwarzania wzrokowego, ponieważ krótkie zdarzenie może być obciążone tak, aby było postrzegane wcześniej lub później niż jego prezentacja, po prostu dodając kolejne zdarzenie w bliskiej odległości czasowej20,21.
Wreszcie, spontaniczne mruganie oczami może wpływać na percepcję czasu poprzez jego zniekształcanie (rozszerzanie czasu, jeśli mrugnięcie okiem poprzedza interwał, kurczenie się, jeśli występuje jednocześnie), potencjalnie wprowadzając zmienność w wewnątrzosobniczej wydajności czasowej22. Jednym ze sposobów zminimalizowania tego problemu byłoby zastosowanie czynnika korekcyjnego opartego na mruganiu oczami w ocenach behawioralnych uczestników (np. przypisanie wskaźnika wiarygodności do każdego osądu w zależności od obecności mrugnięć przed lub w trakcie bodźców. Ponadto włączenie podejścia statystycznego polegającego na traktowaniu badań jako zmiennych losowych może również pomóc w rozwiązaniu tego problemu.
Jeśli chodzi o przyszłe badania, ważnym tematem do poruszenia byłby związek między spontanicznym mruganiem oczami (EBR) a percepcją czasu. Wiadomo, że EBR jest nieinwazyjnym pośrednim markerem centralnej funkcji dopaminy (DA)23, a ostatnio wysoki ERB wiązał się z gorszą percepcją czasową. Badanie sugeruje implikację dopaminy w czasie interwału i wskazuje na użycie ERB jako wskaźnika zastępczego miarydopaminy 24. Kolejnym ważnym tematem jest funkcjonalne znaczenie analizowanych przez nas miar (związanych ze zmianą), które nie zostało jeszcze określone w kontekście naszego paradygmatu. W pierwotnym badaniu, jak również w obecnym uproszczonym zbiorze danych, wzrost wielkości źrenicy z TW0 do TW1 był zgodny z ideą zwiększonego obciążenia poznawczego, ale brak wpływu grupy na tę miarę wyklucza dalsze rozważania. Jednym z wzorców, który wydaje się prezentować, jest to, że mniejsze zmiany w oknach czasowych korelowały z lepszymi wynikami behawioralnymi (błyski lepsze niż Balls i d-prime u dyslektyków związane z mniejszymi zmianami), ale potrzebne są dalsze badania.
Pomimo swoich ograniczeń, obecny protokół jest, według naszej wiedzy, pierwszym, który pokazuje równoległe wyniki w danych śledzenia wzroku i danych behawioralnych (ten sam profil efektów), a także pewne dowody na korelację między nimi.
Oświadczenia
Autorzy nie mają do ujawnienia żadnych konfliktów interesów.
Podziękowania
Ta praca była wspierana przez Portugalską Fundację Nauki i Technologii w ramach grantów UIDB/00050/2020; oraz PTDC/PSI-GER/5845/2020. APC został w całości sfinansowany przez Portugalską Fundację na rzecz Nauki i Technologii w ramach grantu PTDC/PSI-GER/5845/2020 (http://doi.org/10.54499/PTDC/PSI-GER/5845/2020).
Materiały
| Nazwa | Firma | Numer katalogowy | Komentarze |
|---|---|---|---|
| Adobe Animate | Adobe | Jest to narzędzie do projektowania filmów animowanych flash, GIF-ów i kreskówek. | |
| danych EyeLink | Jest to solidne oprogramowanie, które zapewnia kompleksowe rozwiązanie do wizualizacji i analizy danych spojrzenia przechwyconych przez urządzenia śledzące ruch gałek ocznych EyeLink. Jest dostępny na platformach Windows, macOS i Linux. Wyposażony w zaawansowane funkcje, Data Viewer umożliwia bezproblemową wizualizację, grupowanie, przetwarzanie i raportowanie danych spojrzenia EyeLink. | ||
| System śledzenia ruchu gałek ocznych | SR Research | EyeLink 1000 Portable Duo | Posiada przenośną kamerę duo, hosta laptopa PC i urządzenie reagujące. EyeLink integruje się z SR Research Experiment Builder, Data Viewer i WebLink, a także z wieloma programami i narzędziami do prezentacji bodźców innych firm. |
| Monitor | Samsung Syncmaster | 957DF | Jest to 19-calowy płaski monitor |
| SR Research Experiment Builder | SR Research | Jest to zaawansowana i przyjazna dla użytkownika graficzna platforma programistyczna typu "przeciągnij i upuść", przeznaczona do opracowywania eksperymentów komputerowych z zakresu psychologii i neuronauki. Wykorzystując Pythona jako podstawę, platforma ta jest kompatybilna zarówno z systemem Windows, jak i macOS, ułatwiając tworzenie eksperymentów, które obejmują zarówno funkcje śledzenia wzroku EyeLink, jak i nie. |
Bibliografia
- Bellinger, D., Altenmüller, E., Volkmann, J. Perception of time in music in patients with parkinson's disease - The processing of musical syntax compensates for rhythmic deficits. Frontiers in Neuroscience. 11, 68(2017).
- Plourde, M., Gamache, P. L., Laflamme, V., Grondin, S. Using time-processing skills to predict reading abilities in elementary school children. Timing & Time Perception. 5 (1), 35-60 (2017).
- Saloranta, A., Alku, P., Peltola, M. S. Listen-and-repeat training improves perception of second language vowel duration: evidence from mismatch negativity (MMN) and N1 responses and behavioral discrimination. International Journal of Psychophysiology. 147, 72-82 (2020).
- Soares, A. J. C., Sassi, F. C., Fortunato-Tavares, T., Andrade, C. R. F., Befi-Lopes, D. M. How word/non-word length influence reading acquisition in a transparent language: Implications for children's literacy and development. Children (Basel). 10 (1), 49(2022).
- Sousa, J., Martins, M., Torres, N., Castro, S. L., Silva, S. Rhythm but not melody processing helps reading via phonological awareness and phonological memory. Scientific Reports. 12 (1), 13224(2022).
- Torres, N. L., Luiz, C., Castro, S. L., Silva, S. The effects of visual movement on beat-based vs. duration-based temporal perception. Timing & Time Perception. 7 (2), 168-187 (2019).
- Torres, N. L., Castro, S. L., Silva, S. Visual movement impairs duration discrimination at short intervals. Quarterly Journal of Experimental Psychology. 77 (1), 57-69 (2024).
- Attard, J., Bindemann, M. Establishing the duration of crimes: an individual differences and eye-tracking investigation into time estimation. Applied Cognitive Psychology. 28 (2), 215-225 (2014).
- Warda, S., Simola, J., Terhune, D. B. Pupillometry tracks errors in interval timing. Behavioral Neuroscience. 136 (5), 495-502 (2022).
- Goswami, U. A neural basis for phonological awareness? An oscillatory temporal-sampling perspective. Current Directions in Psychological Science. 27 (1), 56-63 (2018).
- Catronas, D., et al. Time perception for visual stimuli is impaired in dyslexia but deficits in visual processing may not be the culprits. Scientific Reports. 13, 12873(2023).
- Zagermann, J., Pfeil, U., Reiterer, H. Studying eye movements as a basis for measuring cognitive load. Extended Abstracts of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , ACM Press. New York. 1-6 (2018).
- Rafiqi, S., et al. PupilWare: Towards pervasive cognitive load measurement using commodity devices. Proceedings of the 8th ACM International Conference on PETRA. , 1-8 (2015).
- Klingner, J., Kumar, R., Hanrahan, P. Measuring the task-evoked pupillary response with a remote eye tracker. Proceedings of the 2008 Symposium on ETRA. , 69-72 (2008).
- Mahanama, B., et al. Eye movement and pupil measures: a review. Frontiers in Computer Science. 3, 733531(2022).
- Pfleging, B., Fekety, D. K., Schmidt, A., Kun, A. L. A model relating pupil diameter to mental workload and lighting conditions. Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. , 5776-5788 (2016).
- Cicchini, G. M. Perception of duration in the parvocellular system. Frontiers in Integrative Neuroscience. 6, 14(2012).
- EyeLink Data Viewer 3.2.1. SR Research Ltd. , Available from: https://www.sr-research.com/data-viewer/ (2018).
- Spencer, R., Karmarkar, U., Ivry, R. Evaluating dedicated and intrinsic models of temporal encoding by varying contex. Philosophical Transactions of the Royal Society B. 364 (1525), 1853-1863 (2009).
- Coull, J. T. Getting the timing right: experimental protocols for investigating time with functional neuroimaging and psychopharmacology. Advances in Experimental Medicine and Biology. 829, 237-264 (2014).
- Burr, D., Rocca, E. D., Morrone, M. C. Contextual effects in interval-duration judgements in vision, audition and touch. Experimental Brain Research. 230 (1), 87-98 (2013).
- Grossman, S., Gueta, C., Pesin, S., Malach, R., Landau, A. N. Where does time go when you blink. Psychological Science. 30 (6), 907-916 (2019).
- Jongkees, B. J., Colzato, L. S. Spontaneous eye blink rate as predictor of dopamine-related cognitive function-a review. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 71, 58-82 (2016).
- Sadibolova, R., Monaldi, L., Terhune, D. B. A proxy measure of striatal dopamine predicts individual differences in temporal precision. Psychonomic Bulletin & Review. 29 (4), 1307-1316 (2022).
Przedruki i uprawnienia
