Summary
वर्तमान लेख में पाठ समझ में शामिल संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं का अध्ययन करने के लिए आंखों पर नज़र रखने के तरीकों का उपयोग कैसे किया जाए। नेत्र ट्रैकिंग उपकरणों का विवरण, प्रायोगिक उत्तेजनाओं को कैसे विकसित किया जाए, और प्रक्रियात्मक सिफारिशें शामिल हैं। प्रस्तुत जानकारी मौखिक उत्तेजनाओं का उपयोग कर सबसे किसी भी अध्ययन के लिए लागू किया जा सकता है ।
Abstract
वर्तमान लेख में पाठ समझ में शामिल संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं का अध्ययन करने के लिए आंखों पर नज़र रखने के तरीकों का उपयोग कैसे किया जाए। पढ़ने के दौरान आंखों की गतिविधियों को मापने पाठ समझ के दौरान पल-पल (ऑनलाइन) प्रसंस्करण मांगों को मापने के लिए सबसे सटीक तरीकों में से एक है। संज्ञानात्मक प्रसंस्करण मांगें आंखों के आंदोलन व्यवहार के कई पहलुओं से परिलक्षित होती हैं, जैसे निर्धारण अवधि, निर्धारण की संख्या, और प्रतिगमन की संख्या (पाठ के पूर्व भागों में लौटना)। नेत्र ट्रैकिंग उपकरण है कि शोधकर्ताओं को विचार करने की जरूरत के महत्वपूर्ण गुणों का वर्णन कर रहे हैं, कितनी बार आंख की स्थिति (नमूना दर) मापा जाता है सहित, आंख की स्थिति का निर्धारण करने की सटीकता, कितना सिर आंदोलन की अनुमति दी है, और उपयोग में आसानी । इसके अलावा वर्णित उत्तेजनाओं के गुण हैं जो आंखों के आंदोलनों को प्रभावित करते हैं जिन्हें पाठ समझ के अध्ययन में नियंत्रित करने की आवश्यकता होती है, जैसे कि लक्ष्य शब्दों की स्थिति, आवृत्ति और लंबाई। प्रतिभागी को तैयार करने, उपकरणों की स्थापना और अंशांकन करने और अध्ययन चलाने से संबंधित प्रक्रियात्मक सिफारिशें दी गई हैं । डेटा का मूल्यांकन कैसे किया जा सकता है, यह समझाने के लिए प्रतिनिधि परिणाम प्रस्तुत किए जाते हैं। यद्यपि कार्यप्रणाली को समझ पढ़ने के संदर्भ में वर्णित किया गया है, लेकिन प्रस्तुत की गई अधिकांश जानकारी किसी भी अध्ययन में लागू की जा सकती है जिसमें प्रतिभागी मौखिक उत्तेजनाएं पढ़ते हैं।
Introduction
जब पाठक एक पाठ पढ़ते हैं, तो वे अपनी आंखों को निर्धारण के एक वैकल्पिक पैटर्न के माध्यम से शब्द से शब्द तक ले जाते हैं (जिन बिंदुओं पर आंखें स्थिर होती हैं और एक शब्द पर केंद्रित होती हैं) और सैकेड (जिस बिंदु पर आंख शब्दों के बीच बढ़ रही होती है)। एक पाठ के माध्यम से पाठक को आगे बढ़ाने वाले सैकेड के बाद फिक्सेशन को आगे फिक्सेशन और फिक्सेशन कहा जाता है जो पाठक को पाठ में पूर्व बिंदुओं पर ले जाते हैं, प्रतिगामी फिक्सेशन कहा जाता है। आंखों पर नज़र रखने के तरीकों की मूल धारणा यह है कि बढ़ी हुई प्रसंस्करण मांग बढ़ी हुई प्रसंस्करण समय या निर्धारण के पैटर्न में परिवर्तन से जुड़ी हुई हैं। बढ़ी हुई प्रसंस्करण समय लंबी अवधि के निर्धारण या बड़ी संख्या में निर्धारण (आगे और प्रतिगामी) द्वारा परिलक्षित हो सकता है।
नेत्र आंदोलनों एक पूरे मार्ग या वाक्य द्वारा वाक्य पढ़ने के समय के लिए पढ़ने के समय को मापने के सापेक्ष व्यवहार पढ़ने के एक उपाय के रूप में कई महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करते हैं । सबसे पहले, आंखों के आंदोलनों की निगरानी पढ़ने के प्रदर्शन का एक सतत, ऑनलाइन रिकॉर्ड पैदा करता है । यह वैश्विक स्तर पर पाठ प्रसंस्करण मांगों (पूरे पाठ में), वाक्य स्तर (व्यक्तिगत वाक्य), या स्थानीय स्तर (व्यक्तिगत शब्द या वाक्यांश) की जांच करने की क्षमता प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, वैश्विक कठिनाई में परिवर्तन प्रदर्शन के कई उपायों में परिवर्तन करने के लिए नेतृत्व, जैसे कुल पढ़ने के समय, आगे निर्धारण की संख्या, और प्रतिगमन की संख्या । स्थानीय स्तर की कठिनाई में परिवर्तन भी कई उपायों को प्रभावित करता है, जैसे व्यक्तिगत शब्दों के लिए समय पढ़ने, शब्दों को उतारने की संभावना, और विशिष्ट शब्दों के लिए प्रतिगमन करने की संभावना । कुल मिलाकर पढ़ने के समय या वाक्य-द्वारा-वाक्य पढ़ने के समय पढ़ने के प्रदर्शन के ऐसे विस्तृत उपाय प्रदान नहीं करते हैं। दूसरा, आंखों की गतिविधियों को पढ़ने का एक प्राकृतिक हिस्सा हैं; इसलिए, एक पाठक पर कोई अतिरिक्त कार्य मांग नहीं रखी जाती है। तीसरा, आंखों के आंदोलनों के कई पहलुओं का विश्लेषण किया जा सकताहै (उदाहरण के लिए निर्धारण अवधि, सैकेड लंबाई और प्रतिगमन आवृत्ति), पढ़ने की प्रक्रिया के विभिन्न तत्वों में एक खिड़की प्रदान करना। चौथा, नेत्र आंदोलन सीधे पाठ पढ़ने की सुविधाओं से जुड़ी प्रसंस्करण मांगों को दर्शाते हैं। उदाहरण के लिए , नेत्र आंदोलन शब्द आवृत्ति10,11, शब्द लंबाई 7 , लेक्सिकल अस्पष्टता2, प्रासंगिक बाधा1और पुनरावृत्ति10, 13के कार्य के रूप में भिन्न होते हैं । पांचवां, नेत्र आंदोलन पाठकों में व्यक्तिगत मतभेदों को दर्शाते हैं । उदाहरण के लिए , आंखों की गति पढ़ने की क्षमता1, किसी विषय9के बारे में पूर्व ज्ञान और पाठक14की आयु के आधार पर भिन्न होती है । रेनर, पोलात्सेक, एशबाय औरक्लिफ्टन 13 पढ़ने के दौरान आंखों के आंदोलनों की गहन समीक्षा प्रदान करते हैं। एक साथ लिया, ये फायदे आंखों के आंदोलनों को पढ़ने के व्यवहार का एक आदर्श उपाय बनाते हैं।
यहां वर्णित शोध में पाठ समझ में शामिल संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं का अध्ययन करने के लिए नेत्र आंदोलन पद्धति का उपयोग किया गया । विशेष रूप से, प्रयोग का पता लगाने के लिए कैसे परिचित और अपरिचित रूपकों संसाधित कर रहे है डिजाइन किया गया था4। इस अध्ययन में, प्रतिभागियों को एक कंप्यूटर मॉनिटर पर प्रस्तुत लघु ग्रंथों पढ़ा, जबकि उनकी आंख आंदोलनों पर नजर रखी गई । प्रत्येक पाठ में चार वाक्य होते थे । पहले दो वाक्यों ने एक संदर्भ प्रदान किया जो रूपक के इच्छित अर्थ के अनुरूप था। तीसरे वाक्य में रूपकों को पेश किया गया। चौथा वाक्य तटस्थ निष्कर्ष के रूप में कार्य करता था । परिचित (1) और अपरिचित (2) रूपकों वाले ग्रंथों के उदाहरण पहचान में आसानी के लिए रेखांकित रूपकों के साथ नीचे प्रस्तुत किए गए हैं।
- परिचित रूपक मार्ग। पीटर ने इतनी खूबसूरत लड़की को पहले कभी नहीं देखा था। उन्होंने वास्तव में आशा व्यक्त की कि उन दोनों के बीच कुछ खास बढ़ेगा । उसने खुद को सोचा कि प्यार एक फूल है। पीटर ने उस रात बाद में लड़की को फोन किया ।
- अपरिचित रूपक मार्ग। कॉलेज से स्नातक करना कई लोगों के लिए एक बहुत महत्वपूर्ण मील का पत्थर है । इस लक्ष्य तक पहुंचने में काफी मेहनत लगती है। कई लोगों के लिए एक डिग्री एक द्वार है। कॉलेज से स्नातक होना कुछ ऐसा है जिस पर बहुत गर्व है ।
विभिन्न तरीकों के आधार पर पिछले शोध से पता चला है कि अपरिचितरूपकों की तुलना में परिचित रूपकों को समझना (तेजी से संसाधित) करना आसान है। आंखों पर नज़र रखने की विधि की शक्ति यह है कि प्रसंस्करण कठिनाई के स्रोत को विशिष्ट शब्दों से अलग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, शोधकर्ता यह निर्धारित कर सकते हैं कि रूपकों में प्रत्येक शब्द को पढ़ते समय अपरिचित रूपकों को समझने के लिए आवश्यक अतिरिक्त समय प्राप्त होता है, या रूपक के अंतिम शब्दों पर धीमा हो जाता है (जब यह स्पष्ट होता है कि पूर्व वाक्यांश एक रूपक है)। इसके अलावा, आंखों के आंदोलनों के पैटर्न रूपकों को समझने में शामिल संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं के बारे में अनुमान का समर्थन करते हैं। उदाहरण के लिए, उपन्यास या अपरिचित रूपकों को पढ़ते समय, पाठकों को आलंकारिक अर्थ निकालने के लिए रूपकों को आगे की प्रक्रिया करने की आवश्यकता होगी। यह रूपकों की शुरुआत करने के लिए पीछे हटना और फिर रूपकों के माध्यम से एक दूसरी बार पढ़ने के रूप में आंख आंदोलन पैटर्न में परिलक्षित हो सकता है । पाठकों को भी रूपकों में दो प्रमुख शब्दों के अर्थ की तुलना करने की कोशिश कर सकते है (जैसे प्यार और फूल),जो आगे और पीछे महत्वपूर्ण शब्दों के बीच आंख आंदोलनों का एक पैटर्न के लिए नेतृत्व कर सकता है । वैकल्पिक रूप से, परिचित रूपकों को पढ़ते समय, पाठक रूपकों को पढ़ने पर तुरंत आलंकारिक अर्थ निकाल सकते हैं; इसलिए, किसी प्रतिगमन की आवश्यकता नहीं होगी। महत्वपूर्ण बात यह है कि नेत्र आंदोलन पैटर्न शोधकर्ताओं को रूपकों को समझने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली ऑनलाइन प्रक्रियाओं के बारे में अनुमान लगाने की अनुमति देते हैं । यह केवल यह बताते हुए अधिक वर्णनात्मक निष्कर्षों का समर्थन करता है कि परिचित रूपकों की तुलना में अपरिचित के लिए समग्र प्रसंस्करण समय लंबा है।
यहां वर्णित अध्ययन दो प्रकार की लिखित उत्तेजनाओं के लिए आंख आंदोलन पैटर्न विषम की एक आम विधि दिखाता है और आंख आंदोलन के तरीकों के महत्वपूर्ण पहलुओं का वर्णन करने के लिए एक ठोस स्थिति प्रदान करता है । महत्वपूर्ण बात, यहां वर्णित आंख आंदोलन विधि को कई अन्य मुद्दों का अध्ययन करने के लिए सामान्यीकृत किया जा सकता है, जैसे कि पाठक शब्द-आधारित गणित समस्याओं को कैसे हल करते हैं जो जटिलता में भिन्न होतेहैं (उदाहरण के लिए उच्च बनाम कम जटिलता), या डोमेन विशेषज्ञों बनाम नौसिखियों द्वारा शब्द समस्याओं को कैसे हल किया जाता है। नेत्र आंदोलनों का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है कि समस्याओं में कौन से शब्द सबसे अधिक ध्यान आकर्षित करतेहैं (यानी सबसे लंबी निर्धारण अवधि और निर्धारण की सबसे बड़ी संख्या) और क्या विशेषज्ञ और नौसिखिए एक ही जानकारी पर ध्यान केंद्रित करते हैं। प्रत्येक मामले में, आंखों के आंदोलनों की निगरानी करने से पढ़ने जा रही समस्याओं को समझने से जुड़ी प्रक्रिया संबंधी मांगों में पल-पल परिवर्तन का रिकॉर्ड मिलेगा ।
Protocol
1. नेत्र ट्रैकिंग उपकरण के गुण
नेत्र ट्रैकर्स कैसे आंख आंदोलनों मापा जाता है के बारे में बदलती हैं, कितनी बार आंख की स्थिति मापा जाता है (नमूना दर), आंख की स्थिति का निर्धारण करने की सटीकता, कितना सिर आंदोलन की अनुमति दी है, और उपयोग में आसानी । इन कारकों का महत्व अनुसंधान के प्रकार के आधार पर बदलता है किया जा रहा है और प्रतिभागियों का परीक्षण किया जा रहा है । उदाहरण के लिए, पढ़ने के अधिकांश अध्ययनों में, यह निर्धारित करने के लिए उच्च सटीकता की आवश्यकता होती है कि कौन सा शब्द उतारना पड़ रहा है। एक दूसरे उदाहरण के रूप में, प्रतिभागियों के रूप में बच्चों का उपयोग करते समय सिर आंदोलनों की सहिष्णुता और उपयोग में आसानी महत्वपूर्ण है।
यहां वर्णित शोध एक एसआर रिसर्च आईलिंक १००० आई ट्रैकर (एसआर रिसर्च लिमिटेड) का उपयोग करके आयोजित किया गया था । चित्र 1में नेत्र ट्रैकिंग प्रणाली की तस्वीर प्रस्तुत की गई है । आईलिंक सिस्टम वीडियो इमेज में पुतली की स्थिति में परिवर्तन को मापकर आंखों की गतिविधियों को ट्रैक करता है। यह विषयों की आंखों पर एक बिखरे हुए अवरक्त प्रकाश (जो प्रतिभागियों को दिखाई नहीं देता है) चमकने और एक आंख (या दोनों आंखों) से अवरक्त प्रतिबिंब (छवि) को एक उच्च रिज़ॉल्यूशन इन्फ्रारेड सेंसिंग वीडियो कैमरे के साथ रिकॉर्ड करके किया जाता है। इन्फ्रारेड लाइट सोर्स और वीडियो कैमरा उस मॉनिटर के नीचे तैनात हैं जिसका इस्तेमाल उत्तेजनाओं को प्रदर्शित करने के लिए किया जाता है । सामान्य स्पेक्ट्रम रोशनी से नकली प्रतिबिंब से बचने के लिए इन्फ्रारेड लाइट का उपयोग किया जाता है। अवरक्त प्रकाश एक उज्ज्वल स्थान पैदा करता है जहां पुतली स्थित है (रोशनी पुतली में प्रवेश करती है और पुतली को रोशन करने के लिए रेटिना को दर्शाती है) और आंख की सतह पर एक तुच्छ प्रतिबिंब जिसे कॉर्नियल प्रतिबिंब कहा जाता है। वीडियो छवि को डिजिटाइज्ड किया जाता है ताकि वीडियो फ्रेम में पुतली (उज्ज्वल स्थान) के क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर आंदोलनों को मापा जा सके। कॉर्नियल प्रतिबिंब एक स्थिर प्रतिबिंब है जो तब तक नहीं चलता है जब तक कि सिर को स्थानांतरित नहीं किया जाता है (क्योंकि यह आंखों की सतह से एक प्रतिबिंब है, यह आंखों के हिलने पर नहीं चलता है)। कॉर्नियल प्रतिबिंब को मापने से छोटे सिर के आंदोलनों को अलग करने का एक साधन प्रदान होता है, जो अकेले आंखों के आंदोलनों से कॉर्नियल प्रतिबिंब के आंदोलन का कारण बनते हैं, जिससे कॉर्नियल प्रतिबिंब का आंदोलन नहीं होता है। सिर आंदोलनों को कम करने और वीडियो कैमरे के फोकल रेंज में भागीदार रखने के लिए, प्रतिभागियों को एक कंप्यूटर मॉनिटर पर प्रस्तुत पाठ पढ़ने के दौरान एक माथे और ठोड़ी आराम पर अपने सिर जगह है । आई ट्रैकिंग सिस्टम की कई महत्वपूर्ण विशेषताएं नीचे वर्णित हैं।
- सैंपलिंग रेट। नमूना दर को संदर्भित करता है कि प्रति दूसरी आंख की स्थिति कितनी बार मापी जाती है। आईलिंक १० सिस्टम के लिए सैंपलिंग रेट १,००० हर्ट्ज है, जिसका मतलब है कि आंखों की स्थिति १,००० बार/सेकंड मापी जाती है । सामान्य नमूना दर 1,000 हर्ट्ज, 500 हर्ट्ज, 250 हर्ट्ज, और 60 हर्ट्ज (वीडियो ताज़ा दर/
नोट: पढ़ने का अध्ययन करते समय, लक्ष्य निर्धारण और सैकेड के स्थान और अवधि को सटीक रूप से मापना है। सामान्य वयस्क पढ़ने के दौरान, निर्धारण अवधि आमतौर पर लगभग 100-800 मेससेक से भिन्न होती है, औसत लगभग 250 मेससेक (कॉलेज-आयु वर्ग के पाठकों के लिए) होने के साथ। Saccades आम तौर पर अवधि में लगभग 10-20 मेसेक से लेकर जब पाठक अपनी आंखों को एक शब्द से अगले तक ले जाते हैं। बहुत बड़े सैकेड, जैसे कि एक पंक्ति के अंत से अगली पंक्ति की शुरुआत तक जाना, अवधि में 60-80 मेससेक तक हो सकता है। उच्च नमूना दरों में बेहतर लौकिक सटीकता (जिसे लौकिक संकल्प भी कहा जाता है) का उत्पादन होता है, जब निर्धारण और सैकेड की अवधि को मापने के लिए। विशेष रूप से, औसत लौकिक त्रुटि नमूनों के बीच समय की अवधि लगभग आधी होगी। उदाहरण के लिए, 1,000 हर्ट्ज की एक नमूना दर (हर 1 सेकेंड में आंखों की स्थिति का नमूनाकरण) 0.5 मेससेक की औसत त्रुटि और 60 हर्ट्ज की नमूना दर (हर 16.7 मेससेक में नमूना आंख की स्थिति) के कारण लगभग 8 मेससेक की औसत त्रुटि होगी। एक 8 मेससेक त्रुटि को सैकेड की अवधि का अध्ययन करने के लिए बहुत बड़ा माना जा सकता है, लेकिन फिक्सेशन की अवधि का अध्ययन करने के लिए बहुत बड़ा नहीं है। तीस साल पहले सबसे अधिक पढ़ने अनुसंधान ६० हर्ट्ज नमूना दरों के साथ आंख ट्रैकर्स का उपयोग कर आयोजित किया गया था । पढ़ने पर सबसे अधिक शोध अब 500 हर्ट्ज या 1,000 हर्ट्ज पर नमूना लेने में सक्षम नेत्र ट्रैकर्स का उपयोग करके किया जाता है।
पढ़ने के दौरान, लक्ष्य एक ही स्थान पर दोनों आंखों को ध्यान केंद्रित करना है; इसलिए, आम अभ्यास एक आंख से आंखों की गतिविधियों को रिकॉर्ड करना है। कुछ आई ट्रैकिंग सिस्टम दोनों आंखों की ट्रैकिंग एक साथ करने की अनुमति देते हैं। दोनों आंखों पर नज़र रखने का लाभ यह है कि सबसे अच्छा ट्रैकिंग सटीकता के साथ आंख अंतिम विश्लेषण के लिए चुना जा सकता है। दोनों आंखों को ट्रैक करने का नुकसान यह है कि नमूना दर आम तौर पर दो के एक कारक से कम हो जातीहै (यानी एक आंख के लिए 1,000 हर्ट्ज की नमूना दर दोनों आंखों से रिकॉर्डिंग करते समय 500 हर्ट्ज तक कम हो जाती है)। - सटीकता। सटीकता इस बात को संदर्भित करती है कि गणना किए गए निर्धारण स्थान वास्तविक निर्धारण स्थान से कितनी अच्छी तरह मेल खाता है। यह दृश्य कोण की डिग्री में व्यक्त किया गया है (एक आधे सर्कल में दृश्य कोण का 180º है)। आईलिंक 1000 सिस्टम की औसत सटीकता दृश्य कोण की 0.25-0.5 डिग्री है। इसे परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए, सामान्य देखने की दूरी पर कंप्यूटर मॉनिटर में 17-20 को देखते समय, मॉनिटर की चौड़ाई दृश्य कोण के 20-30º को कवर करती है।
नोट: सटीकता की आवश्यकता की डिग्री अनुसंधान लक्ष्यों पर निर्भर करता है। यदि लक्ष्य को मापने के लिए एक लाइन पर जो चरित्र उतारना चाहते है है, तो चरित्र की स्थिति सटीकता की जरूरत है । यदि लक्ष्य को मापने के लिए एक लाइन पर जो शब्द उतारना चाहते है, तो शब्द स्थिति सटीकता की जरूरत है । यहां वर्णित शोध में, पाठ प्रदर्शित किया गया ताकि 3 अक्षर दृश्य कोण के लगभग 1 डिग्री के बराबर हो जाएं। माप लगभग 3 वर्ण है क्योंकि पाठ आनुपातिक फ़ॉन्ट में प्रदर्शित किया गया था(यानी वर्ण चौड़ाई में भिन्न थे, जैसे कि चरित्र मैं डब्ल्यूसे संकरा था)। चरित्र स्थिति सटीकता प्राप्त करने के लिए, नेत्र ट्रैकर को 30 डिग्री क्षैतिज सीमा (कंप्यूटर डिस्प्ले की चौड़ाई) में 1/3 डिग्री (लगभग एक चरित्र की चौड़ाई) के लिए निर्धारण स्थान निर्धारित करना होगा। शब्द स्थिति सटीकता प्राप्त करने के लिए, नेत्र ट्रैकर लंबाई में 3 अक्षरों के शब्दों के लिए एक 1 डिग्री रेंज के भीतर निर्धारण स्थान निर्धारित करना होगा । नेत्र ट्रैकर्स बड़े ऊर्ध्वाधर आंख आंदोलनों को मापने में थोड़ा कम सटीक होतेहैं (उदाहरण के लिए प्रदर्शन के नीचे से शीर्ष पर जाना) क्योंकि पुतली आंशिक रूप से आंख के ढक्कन और आंख की पलकों से ओक्लेड हो सकती है। इस समस्या को ग्रंथों को डबल-स्पेसिंग द्वारा काफी कम या समाप्त किया जा सकता है, जिससे यह समझना आसान हो जाता है कि पाठ की कौन सी रेखा पढ़ी जा रही है। कंप्यूटर मॉनिटर में 17-20 के लिए, डबल-स्पेसिंग लाइनों के बीच लगभग 2.5 डिग्री ऊर्ध्वाधर अलगाव पैदा करता है, अच्छी तरह से आईलिंक 1000 और अधिकांश वर्तमान पीढ़ी के आई ट्रैकर्स की सटीकता सीमा के भीतर। - सिर आंदोलन। आईलिंक 1000 सिस्टम के लिए स्वीकार्य सिर आंदोलन 25 मिमी x 25 मिमी x 10 मिमी (क्षैतिज एक्स ऊर्ध्वाधर एक्स गहराई) है। यही है, प्रतिभागियों ±१२.५ मिमी छोड़ दिया/सही, ±१२.५ मिमी ऊपर/नीचे के सिर आंदोलनों कर सकते हैं, और ±५ मिमी में/सिर की स्थिति से बाहर जिसमें प्रारंभिक अंशांकन (नीचे समझाया) सटीकता समझौता किए बिना प्रदर्शन किया गया था । वीडियो कैमरे के देखने के क्षेत्र के भीतर नजर रखने के लिए लेफ्ट/राइट और अप/डाउन प्रतिबंधों की जरूरत होती है । वीडियो कैमरे की फोकल रेंज में नजर रखने के लिए इन/आउट प्रतिबंध की जरूरत है । एक संयोजन माथे/ठोड़ी आराम का उपयोग आसानी से इस सीमा के भीतर आंदोलनों रहता है ।
नोट: यदि बड़े सिर आंदोलनों की आवश्यकता होती है, जैसे कि प्रदर्शन में तीन मॉनिटर-बाय-साइड शामिल हैं, जिन्हें प्रत्येक मॉनिटर (ड्राइविंग सिम्युलेटर के रूप में) को देखने के लिए सिर आंदोलनों की आवश्यकता होती है, तो आंखों के ट्रैकर का "सिर घुड़सवार" संस्करण उपलब्ध है जिसके लिए माथे/ठोड़ी आराम की आवश्यकता नहीं होती है। सिर घुड़सवार प्रणाली के लिए, आंख की स्थिति को ट्रैक करने के लिए इस्तेमाल कैमरों एक समायोज्य हेडबैंड पर मुहिम शुरू कर रहे है ताकि प्रतिभागियों को स्वतंत्र रूप से अपने सिर ले जा सकते हैं । एक अलग कैमरा जो आगे की ओर इशारा करता है दृश्य को देखा जा रहा है । आंख आंदोलनों दृश्य देखा जा रहा है के सापेक्ष निर्धारित कर रहे हैं । सिर घुड़सवार प्रणाली की खामी यह है कि नमूना दर 500 हर्ट्ज (अधिकतम) या उससे कम करने के लिए कम है, सटीकता थोड़ा कम हो जाता है क्योंकि बड़े सिर आंदोलनों त्रुटि परिचय कर सकते हैं, और सेटअप समय थोड़ा लंबा हो क्योंकि आंख आंदोलन कैमरों की स्थिति प्रत्येक प्रतिभागी के लिए समायोजित किया जाना चाहिए करते हैं। सिर घुड़सवार नेत्र ट्रैकर के संचालन के लिए सॉफ्टवेयर अनिवार्य रूप से आईलिंक 1000 के समान है। - सिस्टम सेटअप समय। आईलिंक 1000 को आमतौर पर 5 मिनट या उससे कम समय में स्थापित और कैलिब्रेट किया जा सकता है, जो वीडियो-आधारित आई ट्रैकर्स की खासियत है। इस प्रक्रिया को आगे निम्नलिखित प्रक्रिया अनुभाग में परिभाषित किया गया है।
2. उत्तेजना की तैयारी
दो या अधिक स्थितियों से ली गई उत्तेजनाओं के लिए आंखों के आंदोलनों की तुलना करते समय, उत्तेजनाओं को उन सुविधाओं पर मिलान करने की आवश्यकता होती है जो आंखों के आंदोलनों को प्रभावित करने के लिए जानी जाती हैं। यहां उपयोग किए जाने वाले रूपक ग्रंथ कई महत्वपूर्ण गुणों को चित्रित करते हैं जिन्हें तुलना करते समय नियंत्रित किया जाना चाहिए कि दो उत्तेजनाओं को कैसे पढ़ा जाता है।
- मुख्य शब्दों को शर्तों में औसत शब्द लंबाई (पात्रों की संख्या में) और शब्द आवृत्ति (आमतौर पर घटनाओं के रूप में व्यक्त/ यह महत्वपूर्ण है क्योंकि निर्धारण की अवधि बढ़ जाती है क्योंकि शब्द आवृत्ति कम हो जाती है और शब्द की लंबाई10,13बढ़ जाती है के रूप में एक शब्द को स्थिर करने की संभावना बढ़ जाती है । रूपक मार्ग में, परिचित और अपरिचित रूपकों में सामग्री शब्द औसत शब्द लंबाई और शब्द आवृत्ति पर मेल खाते थे।
- मुख्य शब्दों को ग्रंथों और वाक्यों के भीतर इसी तरह की स्थिति में प्रस्तुत किया जाना चाहिए । यह महत्वपूर्ण है क्योंकि वाक्यों के अंत में शब्द आमतौर पर वाक्यों में पहले के शब्दों की तुलना में धीमे पढ़े जाते हैं और पाठक तेजी से पढ़ते हैं क्योंकि वे एक मार्ग के माध्यम से प्रगति करते हैं और फिर अंतिम वाक्य11,12पर धीमा हो जाते हैं। रूपक मार्ग में, तीसरे वाक्य के अंत में सभी रूपकों को प्रस्तुत किया गया था। वाक्यों के अंत में वाक्यों और दूसरों की शुरुआत में कुछ रूपकों को पेश करने से खुद रूपकों के साथ जुड़े नहीं पढ़ने के समय में भिन्नता पैदा होगी।
- मुख्य वाक्यांशों मोटे तौर पर शब्द लंबाई और संरचना पर मिलान किया जाना चाहिए । यह महत्वपूर्ण है क्योंकि वाक्य की लंबाई और वाक्य रचना संरचना पढ़ने के समय, निर्धारण की संख्या, और प्रतिगमन की संभावना13को प्रभावित करती है। रूपक मार्ग में, परिचित और अपरिचित रूपकों में शब्दों और संरचना की एक ही संख्या थी (एक्स एक वाई है)।
- संदर्भ तुरंत महत्वपूर्ण शब्दों से पहले मोटे तौर पर शब्दों, प्रारूप की संख्या पर बराबर किया जाना चाहिए, और प्रसंस्करण कठिनाई । शर्तों में संदर्भों की समानता आवश्यक है क्योंकि प्रासंगिक बाधा बाद के शब्दों के लिए निर्धारण अवधि को प्रभावित करती है1,14. रूपक मार्ग में, पहला संदर्भ वाक्य हमेशा रूपकों(प्यार और मछुआरे)में पहले महत्वपूर्ण शब्द से संबंधित होता है और दूसरा संदर्भ वाक्य हमेशा रूपकों(फूल और मकड़ी)में दूसरे कुंजी शब्द से संबंधित होता है।
- मुख्य शब्द या वाक्यांश एक मार्ग का अंतिम शब्द या वाक्यांश नहीं होना चाहिए। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि पाठकों को पाठ के पहले भागों की तुलना में धीमी एक पाठ के अंत को पढ़ने, जो मार्ग लपेटो अप प्रभाव12कहा जाता है । समापन वाक्य जोड़ना भी स्पिलओवर प्रसंस्करण के लिए मापा जा करने के लिए अनुमति देता है । स्पिलओवर प्रसंस्करण कठिनाई को संदर्भित करता है जो एक वाक्य से बाद के वाक्य तक ले जाती है। रूपक मार्ग में, एक तटस्थ निष्कर्ष वाक्य रूपकों का पालन किया। यदि पाठकों को एक रूपक का अर्थ समझ में नहीं आया, वे अगले रूपक के अर्थ के बारे में संकेतों के लिए उंमीद वाक्य पर स्थानांतरित हो सकता है । जैसे, निष्कर्ष वाक्य जानबूझकर अर्थ संकेतों को दूर करने के लिए तटस्थ था ।
यद्यपि उत्तेजना नियंत्रण गुणों को रूपकों के संदर्भ में यहां वर्णित किया गया था, वे पाठ समझ या किसी भी अध्ययन के किसी भी अध्ययन पर लागू होते हैं जो भाषाई उत्तेजनाओं में हेरफेर करता है। हमारे पूर्व उदाहरण पर विचार करें जिसमें पाठक शब्द-आधारित गणित समस्याओं को हल करते हैं जो जटिलता में भिन्न होतेहैं (उदाहरण के लिए उच्च बनाम कम जटिलता)। कोई नहीं चाहेगा कि उच्च जटिलता की समस्याएं कम जटिलता की समस्याओं की तुलना में अधिक असामान्य (बहुत कम आवृत्ति) शब्दों को शामिल करें क्योंकि गणितीय जटिलता शब्द आवृत्ति के साथ चकित होगी। बेशक, प्रयोग का लक्ष्य तय करता है कि किन सुविधाओं को नियंत्रित करने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, यदि प्रयोग का लक्ष्य यह जांचना है कि वाक्य संरचना प्रसंस्करण को कैसे प्रभावित करती है, तो वाक्य संरचना में हेरफेर किया जाना चाहिए। हमारे गणित समस्या प्रयोग पर लौटने के लिए, कोई यह पता लगाना चाह सकता है कि विभिन्न व्याकरण संरचनाएं समस्याओं को हल करने की कठिनाई को कैसे प्रभावित करती हैं। उदाहरण के लिए, समस्याओं के प्रमुख विवरण वाले वाक्य सक्रिय या निष्क्रिय आवाज में लिखे जा सकते हैं। इन प्रमुख वाक्यों पर आंख आंदोलनों के पैटर्न को मापा जा सकता है और साथ ही सही समाधान निर्धारित करने पर प्रभाव।
3. प्रयोग चल रहा है
- प्रतिभागियों को एक सूचित सहमति को पूरा करके शुरू करना चाहिए जो सामान्य प्रक्रिया का वर्णन करता है। व्यवहार अनुसंधान जैसे यहां वर्णित प्रयोग आमतौर पर एक संस्था के व्यवहार आईआरबी (संस्थागत अनुसंधान बोर्ड) द्वारा अनुमोदित किया जाता है क्योंकि एक चिकित्सा आईआरबी के विपरीत है क्योंकि वीडियो-आधारित आंख ट्रैकिंग उपकरण आंख के साथ संपर्क नहीं करता है और एक वर्ग 1 एलईडी डिवाइस के रूप में अनुमोदित है जो सभी शर्तों के तहत सुरक्षित है। यदि आंखों पर नज़र रखने की प्रक्रियाओं को चिकित्सा प्रक्रियाओं के साथ जोड़ा जाता है, जैसे कि एफएमआरआई से गुजरते समय आंखों के आंदोलनों को रिकॉर्ड करना, चिकित्सा आईआरबी आवश्यक होगा।
- प्रतिभागियों को सभी ध्यान भंग करने वाले इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों को बंद या म्यूट करना चाहिए।
- चिरेस्ट की ऊंचाई सेट की जानी चाहिए ताकि आंख की निगरानी की जा रही है मोटे तौर पर वीडियो डिस्प्ले में केंद्रित है।
- प्रतिभागियों को सीट की ऊंचाई को समायोजित करना चाहिए ताकि वे माथे के आराम के खिलाफ चिनेस्ट और उनके माथे पर आराम से अपनी ठोड़ी को आराम से आराम कर सकें। प्रतिभागियों को कुर्सी में झुकना के रूप में वे आराम करते हैं, जो अपने माथे को माथे आराम से दूर खींचने की आदत है । इससे आई ट्रैकिंग रिकॉर्ड में वर्टिकल एरर बढ़ सकता है। इस समस्या को सुनिश्चित करके कम किया जा सकता है कि प्रतिभागी ठोड़ी के आराम की ऊंचाई से थोड़ा ऊपर अपनी ठोड़ी के साथ शुरू करें ताकि वे ठोड़ी पर अपनी ठोड़ी को आराम कर सकें।
- प्रतिभागियों को बताया जाना चाहिए कि प्रयोग शुरू करने से पहले आई ट्रैकर को कैसे समायोजित और सेट अप किया जाता है। मॉनिटर पर निर्देश प्रदर्शित करने से प्रतिभागियों को यह देखने का अवसर मिलता है कि प्रयोग शुरू करने से पहले प्रदर्शन कैसा दिखता है और जरूरत पड़ने पर माथे/ठोड़ी आराम पर अपनी स्थिति को और समायोजित करने का अवसर मिलता है ।
- सुनिश्चित करें कि केवल वह आंख रिकॉर्ड की जा रही है जो कैमरा डिस्प्ले में दिखाई दे रही है। यह ट्रैकर को दूसरी आंख में "स्थानांतरण" से रोकेगा प्रतिभागियों को एक बड़ा सिर आंदोलन करना चाहिए। यदि दोनों आंखें कैमरे के दृश्य के क्षेत्र में हैं, तो स्थानांतरण हो सकता है यदि प्रतिभागी अपने सिर को काफी दूर तक ले जाते हैं ताकि आंख की छवि रिकॉर्ड की जा रही है कैमरे के दृश्य से बाहर ले जाया जाता है और दूसरी आंख कैमरे के दृश्य में ले जाया जाता है । नेत्र ट्रैकर तो एक नए छात्र प्रतिबिंब के लिए "खोज" होगा । ट्रैकर मूल आंख में वापस शिफ्ट हो जाएगा जब सिर शुरुआती स्थिति में लौट जाता है, लेकिन स्थानांतरण आंख की स्थिति के अस्थायी नुकसान का कारण बनता है।
- कैमरा फोकस करें (इमेज को प्रयोगकर्ता के डिस्प्ले पर दिखाया जाएगा)। उचित ध्यान का पता लगाने और पुतली और कॉर्नियल प्रतिबिंब को ट्रैक करने की क्षमता बढ़ जाती है ।
- वीडियो कैमरे की अवरक्त संवेदनशीलता सीमा को समायोजित करें। आईलिंक सिस्टम में एक "ऑटो थ्रेसहोल्ड" फ़ंक्शन है जो प्रतिभागियों के विशाल बहुमत के लिए सही ढंग से सीमा निर्धारित करता है। यदि अवरक्त प्रतिबिंब के बड़े क्षेत्र आंख के करीब दिखाई दे रहे हैं, तो सीमा को मैन्युअल रूप से कम किया जा सकता है। इस बिंदु पर आंख ट्रैकर पुतली और कॉर्नियल प्रतिबिंब का पता लगाने और आंख की स्थिति पर नज़र रखने शुरू करना चाहिए (छात्र और कॉर्नियल प्रतिबिंब पर पार बाल द्वारा संकेत दिया) ।
- सुनिश्चित करें कि छात्र और कॉर्नियल प्रतिबिंब कंप्यूटर मॉनिटर के प्रत्येक कोने में प्रतिभागियों को देखने के द्वारा प्रदर्शन की पूरी सतह भर में ट्रैक किया जा रहा है । यदि छात्र या कॉर्नियल प्रतिबिंब प्रदर्शन के किनारों पर खो जाता है, तो ठोड़ी के आराम के आधार को आगे या पीछे की ओर ले जाकर प्रतिभागी के सिर को झुकाना आमतौर पर समस्या का समाधान करता है। चश्मा पहनने वाले प्रतिभागियों के लिए, फ्रेम कभी-कभी चरम क्षैतिज या ऊर्ध्वाधर कोणों को देखते समय आंखों की वीडियो छवि का हिस्सा होते हैं। यह केवल एक समस्या है अगर पुतली और कॉर्नियल प्रतिबिंब पूरे क्षेत्र में उत्तेजनाओं को दिखाया जाएगा भर में ट्रैक नहीं किया जा सकता है । इस समस्या की भरपाई के लिए आवश्यक होने पर आंख ट्रैकर को एक छोटी सीमा पर (अगले वर्णित) कैलिब्रेट किया जा सकता है।
- अंशांकन आंखों की गतिविधियों को सही ढंग से ट्रैक करने के लिए आंखों पर नज़र रखने के सॉफ्टवेयर को सेट करने के लिए उपयोग की जाने वाली प्रक्रिया है। यह आंखों की स्थिति को रिकॉर्ड करके किया जाता है जबकि प्रतिभागी ज्ञात स्थानों पर मॉनिटर पर प्रदर्शित नौ निर्धारण बिंदुओं (ब्लैक डॉट्स) का एक सेट फिक्सेट करते हैं। निर्धारण बिंदुओं को यादृच्छिक क्रम में प्रस्तुत किया जाता है। निर्धारण बिंदुओं की संख्या के आधार पर विविध किया जा सकता है कि उत्तेजनाओं पर कितना प्रदर्शन होगा। यदि मार्ग प्रदर्शन के अधिकांश भरने, अंशांकन एक 9 डॉट गठन (ऊपर छोड़ दिया, शीर्ष केंद्र, ऊपर सही, मध्य बाएं, मध्य केंद्र, मध्य सही, नीचे छोड़ दिया, नीचे केंद्र, नीचे सही) का उपयोग करना चाहिए । यदि प्रदर्शन के ऊर्ध्वाधर केंद्र में पाठ की केवल एक पंक्ति प्रस्तुत की जाती है, तो अंशांकन रेंज को प्रदर्शन के मध्य क्षेत्र में कम किया जा सकता है।
- अंशांकन के दौरान, प्रतिभागियों को निर्देश दें कि वे प्रत्येक बिंदु को तब तक उतारें जब तक कि गायब न हो जाए और डॉट की गतिविधियों की भविष्यवाणी न करें। यदि प्रतिभागी डॉट के अगले स्थान की भविष्यवाणी करने के प्रयास में अपनी आंखों को स्थानांतरित करते हैं, तो डॉट के आंदोलन को मैन्युअल रूप से नियंत्रित किया जा सकता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि प्रतिभागी अगले डॉट दिखाए जाने से पहले प्रत्येक डॉट को उतार रहे हैं।
- अंशांकन को मान्य करें। सत्यापन के दौरान, प्रतिभागी अंशांकन के दौरान समान नौ अंक निर्धारित करते हैं। गणना किए गए निर्धारण स्थानों की गणना की गई निर्धारण स्थानों में दृश्य त्रुटि की डिग्री निर्धारित करने के लिए ज्ञात निर्धारण स्थानों की तुलना की जाती है। इस बिंदु पर सॉफ्टवेयर प्रत्येक निर्धारण बिंदु के लिए दृश्य त्रुटि की डिग्री, सभी बिंदुओं पर औसत त्रुटि, और सभी बिंदुओं पर अधिकतम त्रुटि के बारे में जानकारी प्रदर्शित करता है।
- यदि औसत त्रुटि दृश्य कोण के 0.5 डिग्री से अधिक है, तो नेत्र ट्रैकर के सेटअप की जांच की जानी चाहिए और अंशांकन प्रक्रिया दोहराई जानी चाहिए। औसत त्रुटि ऊर्ध्वाधर और क्षैतिज त्रुटियों को जोड़ती है; इसलिए, 0.3 डिग्री की स्वीकार्य औसत त्रुटि, उदाहरण के लिए, छोटी क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर त्रुटियों, छोटी क्षैतिज त्रुटियों(जैसे 0.1º) और बड़ी ऊर्ध्वाधर त्रुटियों(जैसे 0.6º) या त्रुटियों के एक अलग पैटर्न का संयोजन प्रतिबिंबित कर सकती है। नतीजतन, शोधकर्ताओं को प्रत्येक अंशांकन बिंदु के लिए क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर विस्थापन की जांच करनी चाहिए और प्रयोग किए जाने के आधार पर स्वीकार्य त्रुटि की एक सीमा स्थापित करनी चाहिए । उदाहरण के लिए, यदि उत्तेजनाएं एकल-रेखा वाक्य हैं जो स्क्रीन के केंद्र में दिखाई देंगी, तो ऊर्ध्वाधर सटीकता कम महत्वपूर्ण है क्योंकि पाठ की केवल एक पंक्ति है। 0.1º क्षैतिज त्रुटियों और ऊर्ध्वाधर त्रुटियों के 0.6 डिग्री का पूर्व उदाहरण एकल लाइन प्रदर्शित करने के लिए स्वीकार्य हो सकता है। मल्टी-लाइन मार्ग का उपयोग करते समय, ऊर्ध्वाधर और क्षैतिज सटीकता दोनों महत्वपूर्ण हैं।
- एक स्वीकार्य अंशांकन प्राप्त करने के बाद प्रयोग शुरू करें। प्रतिभागियों को निर्देश दें कि जब उत्तेजनाओं को प्रदर्शित किया जाता है तो बात न करें। बात करने से ठोड़ी पर आराम करते समय सिर ऊपर और नीचे जाने का कारण बनता है और यह आंखों पर नज़र रखने की सटीकता को कम करता है।
- अभ्यास परीक्षणों की एक छोटी संख्या पेश करके शुरू करें ताकि प्रतिभागी आंखों के ट्रैकर, प्रतिक्रिया नियंत्रक (यदि उपयोग किया जाता है), और उत्तेजनाओं के प्रारूप के साथ सहज हो जाएं।
- प्रत्येक परीक्षण से पहले एक निर्धारण बिंदु (जिसे अक्सर बहाव सुधार बिंदु कहा जाता है) प्रदर्शित किया जाता है जहां पाठ का पहला शब्द स्थित होगा। प्रतिभागियों को प्रत्येक परीक्षण से पहले बहाव सुधार बिंदु को उतारने के लिए निर्देश दें। यदि बहाव सुधार बिंदु को ठीक करते समय दृश्य त्रुटि अधिकतम स्वीकार्य त्रुटि (0.5º) से अधिक है, तो सिस्टम परीक्षण शुरू करने की अनुमति नहीं देगा। इस बिंदु पर पुनर्मूल्यांकन की जरूरत है। यह पूरे प्रयोग में लगातार सटीक ट्रैक सुनिश्चित करता है। पुनर्मूल्यांकन में आम तौर पर एक मिनट से भी कम समय लगता है क्योंकि सिस्टम पहले से ही प्रतिभागियों की आंखों को ट्रैक करने के लिए सेट है।
- प्रतिभागियों से पूछें कि क्या अभ्यास परीक्षणों को पूरा करने के बाद उनके पास कोई प्रश्न हैं। प्रतिभागियों को सवाल पूछने के लिए माथे/ठोड़ी आराम से अपने सिर को हटाने की जरूरत है । ट्रैकिंग सटीकता प्रतिभागियों के माथे पर लौटने के बाद फिर से जांच की जानी चाहिए/ यह प्रतिभागियों को बहाव सुधार बिंदु को देखने और गणना की स्थिति की तुलना वास्तविक स्थिति से करके किया जा सकता है, जो प्रयोगकर्ता की निगरानी पर प्रदर्शित होता है। प्रतिभागियों के बहुमत के लिए, पुनर्मूल्यांकन आम तौर पर बंद आने के बाद आवश्यक नहीं है और फिर माथे पर लौटने/
- यदि किसी भी समय प्रतिभागियों को एक ब्रेक लेने की आवश्यकता होती है या ट्रैक की गुणवत्ता अपमानित होती है (आमतौर पर प्रतिभागियों द्वारा अपनी कुर्सी में खुद को फिर से स्थापित करने के कारण), अंशांकन की जांच की जानी चाहिए और आवश्यकतानुसार पुनर्मूल्यांकन किया जाना चाहिए। प्रतिभागी एक प्रयोग के दौरान अपने बैठने की स्थिति (झुकना) को आराम देते हैं, जो सिर के कोण को बदल सकता है। यह ट्रैकिंग सटीकता को कम कर सकता है और पुनः कैलिब्रेट करने की आवश्यकता का कारण बन सकता है। लंबे प्रयोगों में हर 15-20 मिनट में छोटे ब्रेक सहित इस समस्या को कम करता है।
- प्रयोग पूरा करने के बाद प्रतिभागियों को संक्षिप्त किया जाना चाहिए ।
Representative Results
आंखों के आंदोलनों के कई पहलुओं का विश्लेषण किया जा सकता है, और इन्हें अक्सर वैश्विक और स्थानीय उपायों के रूप में वर्गीकृत किया जाता है। वैश्विक उपाय एक पूरे परीक्षण में आंख आंदोलन व्यवहार को प्रतिबिंबित करते हैं, जैसे समग्र पढ़ने का समय, सभी शब्दों के लिए औसत निर्धारण अवधि, और फिक्सेशन की कुल संख्या (आगे और प्रतिगामी दोनों)। स्थानीय उपाय किसी विशिष्ट लक्ष्य शब्द या लक्ष्य शब्दों के सेट (जैसे रूपकों में शब्द) के लिए आंखों के आंदोलन व्यवहार को दर्शाते हैं और उन्हें ब्याज के क्षेत्रों के रूप में संदर्भित किया जाता है। स्थानीय उपायों में लक्ष्य शब्दों के लिए निर्धारण समय, लक्ष्य शब्दों को स्थिर करने की संभावना, लक्षित शब्दों पर निर्धारण की संख्या, और शब्दों को लक्षित करने के लिए प्रतिगमन की संख्या, कुछ नाम शामिल हैं । इसके अलावा, स्थानीय उपायों पर अक्सर पहले रन, दूसरे रन और कुल समय के संदर्भ में चर्चा की जाती है। पहला रन (जिसे पहले पास भी कहा जाता है) दूसरे शब्द पर जाने से पहले लक्ष्य शब्द पर किए गए फिक्सेशन को संदर्भित करता है। यह लक्ष्य शब्द के साथ पहली मुठभेड़ के रूप में के बारे में सोचा जा सकता है । दूसरा रन (जिसे दूसरा पास भी कहा जाता है) शुरू में लक्ष्य शब्द छोड़ने के बाद एक लक्ष्य शब्द पर किए गए फिक्सेशन को संदर्भित करता है। ये आम तौर पर लक्ष्य शब्दों के प्रतिगमन कर रहे हैं । कुल समय लक्ष्य शब्दों पर किए गए सभी निर्धारण (सभी संयुक्त रन) भी शामिल है । प्रसंस्करण समय और आंख आंदोलन पैटर्न का मूल्यांकन करने के लिए अधिक जटिल उपायों का भी उपयोग किया जाता है, जैसे प्रतिगमन पथ अवधि, जिसे शुरू में बाद के शब्द में जाने के लिए एक शब्द का सामना करने से कुल समय के रूप में परिभाषित किया जाता है। उदाहरण के लिए, यदि एक पाठक (1) एक रूपक में अंतिम शब्द उतारना चाहते हैं, (2) रूपक में पहले शब्द उतारना, (3) अंतिम शब्द पर फिर से उतारना चाहते हैं, और फिर (4) अगले वाक्य में पहला शब्द उतारना चाहते हैं, प्रतिगमन पथ अवधि इस उदाहरण में पहले तीन निर्धारण शामिल होंगे ।
एक नमूना परीक्षण से आंख आंदोलनों चित्र 2में प्रस्तुत कर रहे हैं । सर्कल निर्धारण स्थानों का प्रतिनिधित्व करते हैं और पीली रेखाएं सैकेड का प्रतिनिधित्व करती हैं, जो दिखाती हैं कि पाठक शब्द से शब्द तक कैसे चले गए। रूपक से जुड़ी अतिरिक्त प्रसंस्करण कठिनाई रूपक पर निर्धारण के घनत्व से देखी जा सकती है। फिक्सेशन को ब्याज के क्षेत्रों(जैसे रूपकों में शब्द) द्वारा समूहित किया जा सकता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि प्रत्येक शब्द पर कितना समय खर्च किया गया था और परिचित और अपरिचित रूपकों के लिए प्रत्येक शब्द पर किए गए निर्धारण की संख्या। चित्रा 3 में दिखाए गए परिणाम प्रदर्शित करते हैं कि परिचित रूपकों की तुलना में अपरिचित रूपकों में दो प्रमुख सामग्री शब्दों को संसाधित करने में अधिक समय बिताया गया था।
एक पूरे मार्ग या वाक्य-द्वारा-वाक्य पढ़ने के समय के लिए पढ़ने के समय के विपरीत आंख आंदोलनों को रिकॉर्ड करने के फायदे आंकड़े 2 और 3में देखे जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, रूपक क्षेत्र(चित्रा 2),तीन आगे निर्धारण और दो प्रतिगामी निर्धारण पर पांच निर्धारण हैं, जो रूपक के माध्यम से पढ़ने वाले पाठक को "द्वार" और फिर "डिग्री" में लौटने (प्रतिगामी) को प्रतिबिंबित करते हैं। संक्षेप में, रूपक दो बार पढ़ा गया था। इस परिणाम पर किसी का ध्यान नहीं जाना होगा अगर केवल वाक्य पढ़ने के समय या समग्र पढ़ने के समय मापा गया । एक दूसरे उदाहरण के रूप में, चित्रा 3 से पता चलता है कि अधिक समय रूपक में अन्य तीन शब्दों की तुलना में रूपक के अंतिम शब्द पढ़ने खर्च किया गया था, और है कि पढ़ने के समय रूपकों में चार शब्दों में से तीन के लिए अपरिचित रूपकों से परिचित के लिए तेजी से था। वाक्य-द्वारा-वाक्य पढ़ने के समय को मापने से अपरिचित रूपकों की तुलना में परिचित रूपकों वाले वाक्यों के लिए अब पढ़ने का समय समाप्त हो जाएगा, लेकिन यह जानना असंभव होगा कि क्या अतिरिक्त पढ़ने का समय रूपक में सभी शब्दों में वितरित किया गया था या विशिष्ट शब्दों तक सीमित था, और प्रत्येक शब्द पर कितना समय बिताया गया था अज्ञात होगा। इन दो उदाहरणों से निरंतर, ऑनलाइन पढ़ने के व्यवहार को रिकॉर्ड करने का लाभ दिखाई देता है।
चित्रा 1. बाईं तस्वीर एक कंप्यूटर प्रदर्शन को देखते हुए माथे पर तैनात एक प्रतिभागी/ठोड़ी आराम से पता चलता है । इन्फ्रारेड लाइट सोर्स और वीडियो कैमरा डिस्प्ले के नीचे स्थित हैं । सही तस्वीर प्रयोगकर्ता के प्रदर्शन को दर्शाती है। शीर्ष फ्रेम में बड़ी छवि दाईं आंख के आसपास प्रतिभागी के चेहरे से पता चलता है (आंख ट्रैक किया जा रहा है) और छोटी छवि सही आंख के एक करीबी से पता चलता है । नीले क्षेत्रों में प्रतिभागी के बाल (बड़ी छवि) और पुतली (छोटी छवि) से उच्च अवरक्त प्रकाश प्रतिबिंब के क्षेत्र हैं। आंखों पर क्रॉस बाल पुतली के केंद्र और पुतली के नीचे के पास कॉर्नियल प्रतिबिंब की पहचान करते हैं। बड़ी छवि देखने के लिए यहां क्लिक करें ।
चित्रा 2। एक अपरिचित रूपक युक्त नमूना मार्ग से आंख आंदोलनों(एक डिग्री एक द्वार है)। सर्कल निर्धारण स्थानों का संकेत देते हैं और पीली रेखाएं सैकेड पथों का संकेत देती हैं। बड़े मंडलियां लंबी अवधि के निर्धारण का प्रतिनिधित्व करती हैं। हलकों के बगल में छोटी संख्या मिलीसेकंड (एमसेक) में निर्धारण अवधि का संकेत देती है। अंतराल (कोई सैकेड लाइन, जैसे कि कई लोगोंके शब्दों के बीच) उन बिंदुओं को इंगित करता है जहां एक विरूपण साक्ष्य के कारण ट्रैक लॉस हुआ जैसे विषय क्षण भर में अपनी आंखें बंद करते हैं। आंकड़ा रूपक के भीतर द्वार से डिग्री के लिए एक प्रतिगमन से पता चलता है ।
चित्र 3। परिचित और अपरिचित रूपकों में शब्दों पर कुल निर्धारण अवधि (एमएसईसी)। क्षैतिज धुरी में शब्द नमूना परिचित (एफ) और अपरिचित (यू) रूपकों के अनुरूप हैं। डेटा 10 परिचित और 10 अपरिचित रूपकों में एक औसत का प्रतिनिधित्व करते हैं ।
Discussion
प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में प्रगति के कारण अत्यधिक सटीक, विश्वसनीय और उपयोग में आसान आंखों की ट्रैकिंग प्रणाली की उपलब्धता हुई है। भाषा अनुसंधान के क्षेत्र में, आंख आंदोलनों की निगरानी शोधकर्ताओं को यह निर्धारित करने की अनुमति देती है कि पाठक किसी पाठ का मूल्यांकन कैसे करते हैं। निर्धारण पैटर्न का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है कि किसी पाठ के किन हिस्सों को संसाधित करना सबसे कठिन है या प्रक्रिया में सबसे आसान है, पाठ के किन हिस्सों को एक ही निर्धारण के साथ समझा जा सकता है और किन हिस्सों में कई निर्धारण या प्रतिगमन की आवश्यकता होती है, और वह अनुक्रम जिसमें पाठक पाठ को संसाधित करते हैं। साथ में, ये उपाय पाठ समझ में शामिल संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं के बारे में निष्कर्षों का समर्थन करते हैं ।
समझ एक पाठ में निहित जानकारी और पाठक द्वारा लागू संज्ञानात्मक कौशल और ज्ञान के बीच एक बातचीत पर आधारित है; इसलिए, पाठ समझ की पूरी समझ केवल प्रसंस्करण के एक उपाय का उपयोग करके प्राप्त की जा सकती है जो पाठक के पाठ और विशेषताओं के गुणों के प्रति संवेदनशील है। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, आंखों के आंदोलन भाषाई विशेषताओं के आधार पर भिन्न होते हैं, जैसे शब्द आवृत्ति, शब्द की लंबाई, और वाक्य जटिलता1,2, 7,10,11,और पाठक विशेषताएं, जैसे पढ़ने की क्षमता और विषय ज्ञान1,9। इस प्रकार, नेत्र आंदोलन पाठ समझ का एक आदर्श उपाय प्रदान करते हैं।
क्योंकि आंख आंदोलनों कई भाषाई सुविधाओं के आधार पर बदलती हैं, उत्तेजनाओं का सटीक नियंत्रण आवश्यक है जब पाठ समझ में शामिल संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं का अध्ययन । शोधकर्ताओं ने अक्सर वास्तविक प्रयोग का संचालन करने के लिए आवश्यक नियंत्रित उत्तेजनाओं को विकसित करने के लिए अधिक प्रयास व्यय करते हैं। दरअसल, अनुसंधान केवल उत्तेजनाओं के रूप में के रूप में अच्छा है ।
नेत्र ट्रैकिंग पद्धतियां अनुसंधान के किसी भी क्षेत्र के लिए मूल्यवान डेटा प्रदान कर सकती हैं जिसमें प्रतिभागियों को दृश्य उत्तेजनाओं को दिखाया जाता है और उत्तेजनाओं का मूल्यांकन करने की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, विज्ञापन के क्षेत्र में, कोई भी यह निर्धारित कर सकता है कि किसी दृश्य विज्ञापन के कौन से हिस्से सबसे अधिक ध्यान आकर्षित करते हैं, यह मापकर किन-विज्ञापन लोग सबसे अधिक5,8को देखते हैं. चिकित्सा अनुसंधान में, कोई यह निर्धारित कर सकता है कि क्या इंटर्न और अनुभवी चिकित्सक आंखों के आंदोलन को स्कैन पथ को देखकर एक ही तरीके से एक्स-रे या एमआरआई छवि का मूल्यांकन करते हैं और महत्वपूर्ण शारीरिक संरचनाओं का मूल्यांकन करने में कितना समय खर्च किया जाता है15। इन उदाहरणों में आंखों के आंदोलनों का पैटर्न इंगित करता है कि छवि के कौन से हिस्से छवि को देखने वाले व्यक्ति का ध्यान आकर्षित करते हैं।
Disclosures
हितों का कोई टकराव मौजूद नहीं है । लेखकों यहां वर्णित उपकरणों के निर्माताओं में कोई वित्तीय हितों की है ।
Acknowledgments
हम उन सभी को धन्यवाद देना चाहते हैं जिन्होंने शिकागो में इलिनोइस विश्वविद्यालय में भाषा अनुसंधान प्रयोगशाला में किए गए शोध में भाग लिया है । हम फ्रांसिस डैनियल को भी धन्यवाद देते हैं, जो यहां प्रस्तुत डेटा एकत्र करने के लिए उपयोग किए जाने वाले कार्यक्रमों को विकसित करने में मदद करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते थे।
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Eye Tracker | SR Research Ltd. | EyeLink 1000 Remote Desktop model | |
| Experiment Control Software | SR Research Ltd. | Experimental Builder | |
| Eye Movement Evaluation Software | SR Research Ltd. | Data Viewer |
References
- Ashby, J., Rayner, K., Clifton, C. Jr Eye movements of highly skilled and average readers: Differential effects of frequency and predictability. Q. J. Exp. Psychol.. 58A, 1065-1086 (2005).
- Binder, K. S., Morris, R. K. An eye-movement analysis of ambiguity resolution: Beyond meaning access. Discourse Processes. 48, 305-330 (2011).
- Bowdle, B., Gentner, D. The career of metaphor. Psychol. Rev. 112, 193-216 (2005).
- Campbell, S. J., Raney, G. E. Life Is A Pencil: Using Eye Tracking to Explore Metaphor Processing. the annual meeting of the Psychonomic Society, 2011 Nov, Seattle, WA, , (2011).
- Drèze, X., Hussherr, F. Internet advertising: Is anybody watching. J. Interact. Marketing. 17, 8-23 (2003).
- Glucksberg, S. The psycholinguistics of metaphor. TRENDS Cogn. Sci. 7, 92-96 (2003).
- Juhasz, B. J. The processing of compound words in English: Effects of word length on eye movements during reading. Lang. Cogn. Process. 23, 1057-1088 (2008).
- Lohse, G. L. Consumer Eye movement patterns on yellow pages advertising. J. Advert. 26, 61-73 (1997).
- Kaakinen, J. K., Hyn, J. Perspective effects in repeated reading: An eye movement study. Mem. Cogn. 35, 1323-1336 (2007).
- Raney, G. E., Rayner, K. Word frequency effects and eye movements during two readings of a text. Can. J. Exp. Psychol. 49, 151-172 (1995).
- Rayner, K., Raney, G. E. Eye movement control in reading and visual search: Effects of word frequency. Psychonomic Bull. Rev. 3, 245-248 (1996).
- Rayner, K., Raney, G. E., Pollatsek, A. Ch. 1. Eye movements and discourse processing. Lorch, R. F., O'Brien, E. J. , Erlbaum. Reading. 9-36 (1995).
- Rayner, K., Pollatsek, A., Ashby, J., Clifton, C. Ch. 4. Psychology of Reading.. , Psychology Press. 91-134 (2012).
- Rayner, K., Reichle, E. D., Stroud, M. J., Williams, C. C., Pollatsek, A. The effect of word frequency, word predictability, and font difficulty on the eye movements of young and older readers. Psychol. Aging. 21, 448-465 (2006).
- Yang, G. Z., Dempere-Marco, L., Hu, X. P., Rowe, A. Visual search: Psychophysical models and practical applications. Image Vis. Comput. 20, 291-305 (2002).
