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Behavior

Utilisation des mouvements oculaires pour évaluer les processus cognitifs impliqués dans la compréhension de texte

doi: 10.3791/50780 Published: January 10, 2014

Summary

Le présent article décrit comment utiliser des méthodologies de suivi oculaire pour étudier les processus cognitifs impliqués dans la compréhension de texte. Des descriptions de l’équipement de suivi oculaire, comment développer des stimuli expérimentaux, et des recommandations procédurales sont incluses. Les informations présentées peuvent être appliquées à la plupart des études utilisant des stimuli verbaux.

Abstract

Le présent article décrit comment utiliser des méthodologies de suivi oculaire pour étudier les processus cognitifs impliqués dans la compréhension de texte. La mesure des mouvements oculaires pendant la lecture est l’une des méthodes les plus précises pour mesurer les demandes de traitement moment par moment (en ligne) pendant la compréhension du texte. Les demandes de traitement cognitif sont reflétées par plusieurs aspects du comportement des mouvements oculaires, tels que la durée de fixation, le nombre de fixations et le nombre de régressions (retour aux parties antérieures d’un texte). Les propriétés importantes de l’équipement de suivi oculaire que les chercheurs doivent prendre en compte sont décrites, y compris la fréquence à laquelle la position de l’œil est mesurée (taux d’échantillonnage), la précision de la détermination de la position de l’œil, la quantité de mouvement de la tête autorisée et la facilité d’utilisation. Sont également décrites les propriétés des stimuli qui influencent les mouvements oculaires qui doivent être contrôlés dans les études de compréhension de texte, telles que la position, la fréquence et la longueur des mots cibles. Des recommandations procédurales relatives à la préparation du participant, à la mise en place et à l’étalonnage de l’équipement et à la réalisation d’une étude sont données. Des résultats représentatifs sont présentés pour illustrer la façon dont les données peuvent être évaluées. Bien que la méthodologie soit décrite en termes de compréhension de la lecture, une grande partie de l’information présentée peut être appliquée à toute étude dans laquelle les participants lisent des stimuli verbaux.

Introduction

Lorsque les lecteurs lisent un texte, ils déplacent leurs yeux d’un mot à l’autre à travers un motif alterné de fixations (points où les yeux sont stationnaires et concentrés sur un mot) et de saccades (points auxquels l’œil se déplace entre les mots). Les fixations qui suivent les saccades qui font avancer le lecteur à travers un texte sont appelées fixations vers l’avant et les fixations qui suivent les saccades qui déplacent le lecteur vers les points antérieurs d’un texte sont appelées fixations régressives. L’hypothèse de base des méthodes de suivi oculaire est que les demandes accrues de traitement sont associées à l’augmentation du temps de traitement ou à des changements dans le modèle des fixations. L’augmentation du temps de traitement peut se traduire par des fixations de plus longue durée ou un plus grand nombre de fixations (avant et régressives).

Les mouvements oculaires offrent plusieurs avantages importants en tant que mesure du comportement de lecture par rapport à la mesure des temps de lecture pour un passage entier ou des temps de lecture phrase par phrase. Tout d’abord, la surveillance des mouvements oculaires produit un enregistrement continu et en ligne des performances de lecture. Cela permet d’examiner les demandes de traitement de texte au niveau global (sur l’ensemble d’un texte), au niveau de la phrase (phrases individuelles) ou au niveau local (mots ou expressions individuels). Par exemple, les changements dans la difficulté globale conduisent à des changements dans plusieurs mesures de performance, telles que le temps de lecture total, le nombre de fixations vers l’avant et le nombre de régressions. Les changements dans la difficulté au niveau local affectent également plusieurs mesures, telles que les temps de lecture pour les mots individuels, la probabilité de fixer des mots et la probabilité d’effectuer des régressions vers des mots spécifiques. Les temps de lecture globaux ou les temps de lecture phrase par phrase ne fournissent pas de mesures aussi détaillées de la performance en lecture. Deuxièmement, les mouvements oculaires font naturellement partie de la lecture; par conséquent, aucune demande de tâche supplémentaire n’est imposée à un lecteur. Troisièmement, de multiples aspects des mouvements oculaires peuvent être analysés(par exemple, la durée de fixation, la longueur de la saccade et la fréquence de régression), fournissant une fenêtre sur différents éléments du processus de lecture. Quatrièmement, les mouvements oculaires reflètent directement les demandes de traitement associées aux caractéristiques du texte lu. Par exemple, les mouvements oculaires varient en fonction de la fréquence desmots 10,11,de la longueur desmots 7,de l’ambiguïté lexicale2,de la contrainte contextuelle1et de la répétition10,13. Cinquièmement, les mouvements oculaires reflètent les différences individuelles chez les lecteurs. Par exemple, les mouvements oculaires varient en fonction de la capacité de lecture1, des connaissances préalables sur un sujet9, et de l’âge du lecteur14. Rayner, Pollatsek, Ashby et Clifton13 fournissent un examen approfondi des mouvements oculaires pendant la lecture. Pris ensemble, ces avantages font des mouvements oculaires une mesure idéale du comportement de lecture.

La recherche décrite ici a utilisé une méthodologie de mouvement oculaire pour étudier les processus cognitifs impliqués dans la compréhension de texte. Plus précisément, l’expérience a été conçue pour explorer comment les métaphores familières et inconnues sont traitées4. Dans cette étude, les participants lisent de courts textes présentés sur un écran d’ordinateur pendant que leurs mouvements oculaires étaient surveillés. Chaque texte contenait quatre phrases. Les deux premières phrases fournissaient un contexte qui était conforme au sens voulu de la métaphore. Les métaphores ont été présentées dans la troisième phrase. La quatrième phrase a servi de conclusion neutre. Des exemples de textes contenant des métaphores familières (1) et inconnues (2) sont présentés ci-dessous avec les métaphores soulignées pour faciliter l’identification.

  1. Passage de métaphore familier. Peter n’avait jamais vu une si belle fille auparavant. Il espérait vraiment que quelque chose de spécial se développerait entre les deux. Il s’est dit que l’amour est une fleur. Peter a appelé la jeune fille plus tard dans la nuit.
  2. Passage de métaphore inconnu. L’obtention d’un diplôme d’études collégiales est une étape très importante pour de nombreuses personnes. Il faut beaucoup de travail pour atteindre cet objectif. Pour beaucoup de gens, un diplôme est une porte d’entrée. Obtenir son diplôme d’études collégiales est quelque chose dont nous pouvons être très fiers.

Des recherches antérieures basées sur une variété de méthodes ont montré que les métaphores familières sont plus faciles à comprendre (traitées plus rapidement) que les métaphores inconnues3,6. La puissance de la méthode de suivi oculaire est que la source de la difficulté de traitement peut être isolée à des mots spécifiques. Par exemple, les chercheurs peuvent déterminer si le temps supplémentaire nécessaire pour comprendre des métaphores inconnues est obtenu en ralentissant lors de la lecture de chaque mot dans les métaphores, ou en ralentissant les derniers mots de la métaphore (lorsqu’il est clair que la phrase précédente est une métaphore). En outre, les modèles de mouvements oculaires soutiennent les inférences sur les processus cognitifs impliqués dans la compréhension des métaphores. Par exemple, lors de la lecture de métaphores nouvelles ou inconnues, les lecteurs devraient traiter davantage les métaphores pour en extraire les significations figuratives. Cela pourrait se refléter dans le modèle de mouvement oculaire comme régressant au début des métaphores, puis en lisant les métaphores une deuxième fois. Les lecteurs pourraient également essayer de comparer les significations des deux mots clés dans les métaphores (par exemple, amour et fleur),ce qui pourrait conduire à un modèle de mouvements oculaires de va-et-vient entre les mots clés. Alternativement, lors de la lecture de métaphores familières, les lecteurs peuvent extraire les significations figuratives immédiatement après avoir lu les métaphores; par conséquent, aucune régression ne serait nécessaire. Le point clé est que les modèles de mouvement oculaire permettent aux chercheurs de faire des inférences sur les processus en ligne utilisés pour comprendre les métaphores. Cela permet de tirer des conclusions plus descriptives que de simplement indiquer que le temps de traitement global est plus long pour les métaphores inconnues que pour les métaphores familières.

L’étude décrite ici illustre une méthode courante de contraste des modèles de mouvement oculaire pour deux types de stimuli écrits et fournit une situation concrète pour décrire des aspects critiques des méthodologies de mouvement oculaire. Il est important de noter que la méthode du mouvement oculaire décrite ici peut être généralisée pour étudier de nombreuses autres questions, telles que la façon dont les lecteurs résolvent des problèmes mathématiques basés sur des mots dont la complexité varie(par exemple, une complexité élevée ou faible), ou comment les problèmes de mots sont résolus par des experts du domaine par rapport aux novices. Les mouvements oculaires pourraient être utilisés pour déterminer quels mots dans les problèmes attirent le plus l’attention(c’est-à-dire les durées de fixation les plus longues et le plus grand nombre de fixations) et si les experts et les novices se concentrent sur les mêmes informations. Dans chaque cas, la surveillance des mouvements oculaires fournirait un enregistrement des changements moment par moment dans les demandes de traitement associées à la compréhension des problèmes lus.

Protocol

1. Propriétés de l’équipement de suivi oculaire

Les eye trackers varient en ce qui concerne la façon dont les mouvements oculaires sont mesurés, la fréquence à laquelle la position des yeux est mesurée (taux d’échantillonnage), la précision de la détermination de la position des yeux, la quantité de mouvement de la tête autorisée et la facilité d’utilisation. L’importance de ces facteurs varie selon le type de recherche effectuée et les participants testés. Par exemple, dans la plupart des études de lecture, une grande précision est nécessaire pour déterminer quel mot est fixé. Deuxième exemple, la tolérance aux mouvements de la tête et la facilité d’utilisation sont cruciales lors de l’utilisation d’enfants comme participants.

La recherche décrite ici a été menée à l’aide d’un eye tracker SR Research EyeLink 1000 (SR Research Ltd). Une image du système de suivi oculaire est présentée à la figure 1. Le système EyeLink suit les mouvements oculaires en mesurant les changements de position de la pupille dans une image vidéo. Cela se fait en faisant briller une lumière infrarouge dispersée (qui n’est pas visible pour les participants) sur les yeux des sujets et en enregistrant la réflexion infrarouge (image) d’un œil (ou des deux yeux) avec une caméra vidéo de détection infrarouge haute résolution. La source de lumière infrarouge et la caméra vidéo sont positionnées sous le moniteur utilisé pour afficher les stimuli. La lumière infrarouge est utilisée pour éviter les fausses réflexions des lumières à spectre normales. La lumière infrarouge produit un point lumineux où se trouve la pupille (les lumières pénètrent dans la pupille et se reflètent sur la rétine pour éclaircir la pupille) et une réflexion ponctuelle sur la surface de l’œil appelée réflexion cornéenne. L’image vidéo est numérisée afin que les mouvements horizontaux et verticaux de la pupille (le point lumineux) dans l’image vidéo puissent être mesurés. La réflexion cornéenne est une réflexion stationnaire qui ne bouge pas à moins que la tête ne soit déplacée (parce que c’est une réflexion hors de la surface de l’œil, elle ne bouge pas lorsque les yeux bougent). La mesure de la réflexion cornéenne permet de distinguer les petits mouvements de la tête, qui conduisent au mouvement de la réflexion cornéenne, des seuls mouvements oculaires, qui ne conduisent pas au mouvement de la réflexion cornéenne. Pour minimiser les mouvements de la tête et maintenir le participant dans la plage focale de la caméra vidéo, les participants placent leur tête sur un front et un repose-menton tout en lisant le texte présenté sur un écran d’ordinateur. Plusieurs caractéristiques critiques des systèmes de suivi oculaire sont décrites ci-dessous.

  1. Taux d’échantillonnage. Le taux d’échantillonnage fait référence au nombre de fois par seconde que la position de l’œil est mesurée. Le taux d’échantillonnage pour le système EyeLink 1000 est de 1 000 Hz, ce qui signifie que la position des yeux est mesurée 1 000 fois/s. Les taux d’échantillonnage courants sont de 1 000 Hz, 500 Hz, 250 Hz et 60 Hz (le taux de rafraîchissement vidéo / fréquence de nombreux moniteurs d’ordinateur).
    Remarque: Lors de l’étude de la lecture, l’objectif est de mesurer avec précision l’emplacement et la durée des fixations et des saccades. Pendant la lecture adulte normale, les durées de fixation varient typiquement d’environ 100-800 millisecondes, avec la moyenne étant approximativement 250 millisecondes (pour des lecteurs collégiaux-âgés). Les saccades varient généralement en durée d’environ 10-20 millisecondes lorsque les lecteurs déplacent leurs yeux d’un mot à l’autre. Les très grandes saccades, telles que le déplacement de la fin d’une ligne au début de la ligne suivante, peuvent durer jusqu’à 60 à 80 millisecondes. Des taux d’échantillonnage plus élevés produisent une meilleure précision temporelle (également appelée résolution temporelle) lors de la mesure de la durée des fixations et des saccades. Plus précisément, l’erreur temporelle moyenne sera d’environ la moitié de la durée du temps entre les échantillons. Par exemple, un taux d’échantillonnage de 1 000 Hz (échantillonnage de la position des yeux toutes les 1 millisecondes) entraînera une erreur moyenne de 0,5 ms et un taux d’échantillonnage de 60 Hz (échantillonnage de la position des yeux tous les 16,7 ms) conduira à une erreur moyenne d’environ 8 ms. Une erreur de 8 millisecondes pourrait être considérée trop grande pour étudier la durée des saccades, mais pas trop grande pour étudier la durée des fixations. Il y a trente ans, la plupart des recherches en lecture ont été menées à l’aide de eye trackers avec des taux d’échantillonnage de 60 Hz. La plupart des recherches sur la lecture sont maintenant effectuées à l’aide de eye trackers capables d’échantillonner à 500 Hz ou 1 000 Hz.
    Pendant la lecture, l’objectif est de concentrer les deux yeux sur le même endroit; par conséquent, la pratique courante consiste à enregistrer les mouvements oculaires d’un œil. Certains systèmes de suivi oculaire permettent de suivre les deux yeux simultanément. L’avantage de suivre les deux yeux est que l’œil avec la meilleure précision de suivi peut être sélectionné pour l’analyse finale. L’inconvénient du suivi des deux yeux est que le taux d’échantillonnage est généralement réduit d’un facteur deux(c’est-à-dire qu’un taux d’échantillonnage de 1 000 Hz pour un œil est réduit à 500 Hz lors de l’enregistrement des deux yeux).
  2. Précision. La précision fait référence à la mesure dans laquelle l’emplacement de fixation calculé correspond à l’emplacement de fixation réel. Ceci est exprimé en degrés d’angle visuel (un demi-cercle a 180º d’angle visuel). La précision moyenne du système EyeLink 1000 est de 0,25 à 0,5º d’angle visuel. Pour mettre cela en perspective, lorsque vous regardez un écran d’ordinateur 17-20 à une distance de visualisation normale, la largeur du moniteur couvre 20-30º d’angle visuel.
    Remarque : Le degré d’exactitude requis dépend des objectifs de la recherche. Si l’objectif est de mesurer quel caractère d’une ligne est fixé, la précision de la position du caractère est nécessaire. Si l’objectif est de mesurer quel mot sur une ligne est fixé, la précision de la position des mots est nécessaire. Dans la recherche décrite ici, le texte a été affiché de sorte que 3 caractères équivalaient à environ 1° d’angle visuel. La mesure est d’environ 3 caractères car le texte a été affiché en police proportionnelle(c’est-à-dire que les caractères différaient en largeur, comme le caractère i étant plus étroit que le w). Pour obtenir la précision de la position des caractères, le dispositif de suivi oculaire doit déterminer l’emplacement de fixation à 1/3° (la largeur d’environ un caractère) sur une plage horizontale de 30° (la largeur de l’écran de l’ordinateur). Pour obtenir la précision de la position des mots, le eye tracker doit déterminer l’emplacement de fixation dans une plage de 1° pour les mots de 3 caractères. Les eye trackers ont tendance à être légèrement moins précis pour mesurer les grands mouvements oculaires verticaux(par exemple, se déplacer du bas de l’écran vers le haut) parce que la pupille peut être partiellement obstruée par les paupières et les cils. Ce problème peut être considérablement réduit ou éliminé en double espacement des textes, ce qui facilite le discernement de la ligne de texte lue. Pour 17-20 dans les écrans d’ordinateur, le double espacement produit environ 2,5 ° de séparation verticale entre les lignes, bien dans la plage de précision de l’EyeLink 1000 et de la plupart des eye trackers de la génération actuelle.
  3. Mouvement de la tête. Le mouvement de tête autorisé pour le système EyeLink 1000 est de 25 mm x 25 mm x 10 mm (horizontal x vertical x profondeur). C’est-à-dire que les participants peuvent effectuer des mouvements de la tête de ±12,5 mm à gauche/droite, ±12,5 mm vers le haut/bas et ±5 mm à l’avant/vers l’extérieur de la position de la tête dans laquelle l’étalonnage initial (expliqué ci-dessous) a été effectué sans compromettre la précision. Les restrictions gauche/droite et haut/bas sont nécessaires pour garder l’œil dans le champ de vision de la caméra vidéo. La restriction d’in/out est nécessaire pour garder l’œil dans la plage focale de la caméra vidéo. L’utilisation d’une combinaison de repos front /menton maintient facilement les mouvements dans cette plage.
    Remarque : Si des mouvements de tête plus importants sont nécessaires, par exemple si l’écran se composait de trois moniteurs côte à côte qui nécessitaient des mouvements de tête pour regarder chaque moniteur (comme dans un simulateur de conduite), une version « montée sur la tête » du dispositif de suivi oculaire est disponible qui ne nécessite pas de repose-front/menton. Pour le système monté sur la tête, les caméras utilisées pour suivre la position des yeux sont montées sur un bandeau réglable afin que les participants puissent bouger librement la tête. Une caméra distincte qui pointe vers l’avant enregistre la scène en cours de vision. Les mouvements oculaires sont déterminés par rapport à la scène vue. L’inconvénient du système monté sur la tête est que le taux d’échantillonnage est réduit à 500 Hz (maximum) ou moins, la précision a tendance à être légèrement inférieure car de grands mouvements de tête peuvent introduire des erreurs, et les temps de configuration ont tendance à être légèrement plus longs car la position des caméras de mouvement oculaire doit être ajustée pour chaque participant. Le logiciel de fonctionnement du eye tracker monté sur la tête est essentiellement identique à l’EyeLink 1000.
  4. Heure de configuration du système. L’EyeLink 1000 peut généralement être configuré et calibré en 5 min ou moins, ce qui est typique des eye trackers vidéo. Ce processus est défini plus en détail dans la section de procédure suivante.

2. Préparation du stimulus

Lorsque vous comparez les mouvements oculaires pour les stimuli pris à partir de deux conditions ou plus, les stimuli doivent être appariés sur les caractéristiques qui sont connues pour influencer les mouvements oculaires. Les textes de métaphore utilisés ici illustrent plusieurs propriétés importantes qui doivent être contrôlées lors de la comparaison de la façon dont deux stimuli sont lus.

  1. Les mots clés doivent être appariés sur la longueur moyenne des mots (en nombre de caractères) et la fréquence des mots (généralement exprimée sous forme d’occurrences/millions de mots) dans toutes les conditions. Ceci est essentiel car la durée de fixation augmente à mesure que la fréquence des mots diminue et que la probabilité de fixer un mot augmente à mesure que la longueur des mots augmentede 10,13. Dans les passages de métaphore, les mots de contenu dans des métaphores familières et inconnues ont été appariés sur la longueur moyenne des mots et la fréquence des mots.
  2. Les mots clés doivent être présentés dans des positions similaires dans les textes et les phrases. Ceci est important car les mots à la fin des phrases sont généralement lus plus lentement que les mots précédents dans les phrases et les lecteurs ont tendance à lire plus rapidement à mesure qu’ils progressent dans un passage, puis à ralentir sur la dernière phrase11,12. Dans les passages de métaphore, toutes les métaphores ont été présentées à la fin de la troisième phrase. Présenter certaines métaphores au début des phrases et d’autres à la fin des phrases conduirait à des variations dans les temps de lecture non associés aux métaphores elles-mêmes.
  3. Les phrases clés doivent être à peu près mises en correspondance sur la longueur et la structure des mots. Ceci est important car la longueur de la phrase et la structure syntaxique influencent le temps de lecture, le nombre de fixations et la probabilité de régressions13. Dans les passages de métaphores, les métaphores familières et inconnues avaient le même nombre de mots et la même structure (X est un Y).
  4. Le contexte qui précède immédiatement les mots clés doit être à peu près égal au nombre de mots, au format et à la difficulté de traitement. L’équivalence des contextes entre les conditions est nécessaire car la contrainte contextuelle influence les durées de fixation pour les mots suivants1,14. Dans les passages de métaphore, la première phrase de contexte était toujours liée au premier mot clé des métaphores(amour et pêcheur)et la deuxième phrase de contexte toujours liée au deuxième mot clé des métaphores(fleur et araignée).
  5. Les mots clés ou les expressions ne doivent pas être le dernier mot ou la dernière phrase d’un passage. Ceci est important car les lecteurs lisent la fin d’un texte plus lentement que les parties précédentes du texte, ce qui est appelé l’effet de récapitulation de passage12. L’ajout d’une phrase finale permet également de mesurer les retombées du traitement. Le débordement fait référence à la difficulté de traitement qui se transmet d’une phrase à la phrase suivante. Dans les passages de métaphore, une phrase de conclusion neutre suivait les métaphores. Si les lecteurs ne comprenaient pas le sens d’une métaphore, ils pourraient passer à la phrase suivante en espérant des indices sur la signification de la métaphore. En tant que telle, la phrase de conclusion était intentionnellement neutre pour supprimer les indices de signification.
    Bien que les propriétés de contrôle des stimulus aient été décrites ici en termes de métaphores, elles s’appliquent à la plupart des études de compréhension de texte ou à toute étude qui manipule des stimuli linguistiques. Prenons notre exemple précédent dans lequel les lecteurs résolvent des problèmes mathématiques basés sur des mots dont la complexité varie(par exemple, une complexité élevée ou faible). On ne voudrait pas que les problèmes de complexité élevée incluent des mots plus rares (très basse fréquence) que les problèmes de faible complexité parce que la complexité mathématique serait confondue avec la fréquence des mots. Bien sûr, l’objectif de l’expérience dicte quelles fonctionnalités doivent être contrôlées. Par exemple, si l’objectif de l’expérience est d’examiner comment la structure de la phrase influence le traitement, la structure de la phrase doit être manipulée. Pour revenir à notre expérience de problème mathématique, on pourrait vouloir explorer comment différentes structures grammaticales influencent la difficulté de résoudre les problèmes. Par exemple, les phrases contenant des détails clés des problèmes peuvent être écrites en voix active ou passive. Le schéma des mouvements oculaires sur ces phrases clés pourrait être mesuré ainsi que l’influence sur la détermination des solutions correctes.

3. Exécution de l’expérience

  1. Les participants doivent commencer par remplir un consentement éclairé qui décrit la procédure générale. La recherche comportementale telle que l’expérience décrite ici est généralement approuvée par l’IRB comportemental (Institutional Research Board) d’un établissement par opposition à un IRB médical, car l’équipement de suivi oculaire vidéo n’entre pas en contact avec l’œil et est approuvé en tant que dispositif LED de classe 1 qui est sûr dans toutes les conditions. Si les procédures de suivi oculaire sont combinées à des procédures médicales, telles que l’enregistrement des mouvements oculaires pendant qu’ils subissent un IRMf, une CISR médicale sera nécessaire.
  2. Les participants doivent éteindre ou désactiver tous les appareils électroniques distrayants.
  3. La hauteur du menton doit être réglée de manière à ce que l’œil surveillé soit à peu près centré sur l’écran vidéo.
  4. Les participants doivent ajuster la hauteur du siège afin qu’ils puissent reposer confortablement leur menton sur le menton et leur front contre le repose-front. Les participants ont tendance à s’affaisser dans la chaise pendant qu’ils se détendent, ce qui a tendance à éloigner leur front du repos du front. Cela peut augmenter l’erreur verticale dans l’enregistrement de suivi oculaire. Ce problème peut être minimisé en s’assurant que les participants commencent avec leur menton légèrement au-dessus de la hauteur du repose-menton afin qu’ils puissent reposer leur menton sur le repose-menton.
  5. Les participants doivent être informés de la façon dont le eye tracker est ajusté et configuré avant de commencer l’expérience. L’affichage des instructions sur le moniteur donne aux participants l’occasion de voir à quoi ressemble l’écran avant de commencer l’expérience et d’ajuster davantage leur position sur le repose-front / menton si nécessaire.
  6. Assurez-vous que seul cet œil enregistré est visible dans l’écran de l’appareil photo. Cela empêchera le tracker de « passer » à l’autre œil si les participants font un grand mouvement de tête. Si les deux yeux sont dans le champ de vision de la caméra, un déplacement peut se produire si les participants déplacent leur tête assez loin pour que l’image de l’œil enregistré soit déplacée hors du champ de vision de la caméra et que l’autre œil soit déplacé dans la vue de la caméra. Le eye tracker va alors « rechercher » une nouvelle réflexion de pupille. Le tracker reviendra à l’œil d’origine lorsque la tête sera retournée à la position de départ, mais le décalage provoque une perte temporaire de la position des yeux.
  7. Concentrez la caméra (l’image sera affichée sur l’écran de l’expérimentateur). Une bonne mise au point augmente la capacité de détecter et de suivre la pupille et la réflexion cornéenne.
  8. Réglez le seuil de sensibilité infrarouge de la caméra vidéo. Le système EyeLink dispose d’une fonction de « seuil automatique » qui définit correctement le seuil pour la grande majorité des participants. Si de grandes zones de réflexion infrarouge sont visibles près de l’œil, le seuil peut être réduit manuellement. À ce stade, le eye tracker doit détecter la pupille et la réflexion cornéenne et commencer à suivre la position de l’œil (indiquée par des réticules sur la pupille et la réflexion cornéenne).
  9. Assurez-vous que la pupille et la réflexion cornéenne sont suivies sur toute la surface de l’écran en demandant aux participants de regarder chaque coin de l’écran d’ordinateur. Si la pupille ou la réflexion cornéenne est perdue sur les bords de l’écran, incliner la tête du participant en déplaçant la base de repos du menton vers l’avant ou vers l’arrière résout généralement le problème. Pour les participants qui portent des lunettes, les montures occluent parfois une partie de l’image vidéo des yeux lorsqu’ils regardent des angles horizontaux ou verticaux extrêmes. Ce n’est un problème que si la pupille et la réflexion cornéenne ne peuvent pas être suivies sur toute la zone dans laquelle les stimuli seront montrés. Le eye tracker peut être calibré (décrit ci-après) sur une plage plus petite si nécessaire pour compenser ce problème.
  10. L’étalonnage est le processus utilisé pour configurer le logiciel de suivi oculaire afin de suivre avec précision les mouvements oculaires. Cela se fait en enregistrant la position des yeux pendant que les participants fixent un ensemble de neuf points de fixation (points noirs) affichés sur le moniteur à des endroits connus. Les points de fixation sont présentés dans un ordre aléatoire. Le nombre de points de fixation peut varier en fonction de la quantité d’affichage que les stimuli occuperont. Si les passages remplissent la majeure partie de l’affichage, l’étalonnage doit utiliser une formation à 9 points (en haut à gauche, en haut au centre, en haut à droite, au milieu à gauche, au centre moyen à droite, en bas à gauche, en bas au centre, en bas à droite). Si une seule ligne de texte est présentée au centre vertical de l’affichage, la plage d’étalonnage peut être réduite à la région centrale de l’affichage.
  11. Pendant l’étalonnage, demandez aux participants de fixer chaque point jusqu’à ce qu’il disparaisse et essayez de ne pas prédire les mouvements du point. Si les participants déplacent leurs yeux pour tenter de prédire l’emplacement suivant du point, le mouvement du point peut être contrôlé manuellement pour s’assurer que les participants fixent chaque point avant que le point suivant ne soit affiché.
  12. Validez l’étalonnage. Lors de la validation, les participants fixent les mêmes neuf points que lors de l’étalonnage. Les emplacements de fixation calculés sont ensuite comparés aux emplacements de fixation connus pour déterminer le degré d’erreur visuelle dans les emplacements de fixation calculés. À ce stade, le logiciel affiche des informations sur le degré d’erreur visuelle pour chaque point de fixation, l’erreur moyenne sur tous les points et l’erreur maximale sur tous les points.
  13. Si l’erreur moyenne dépasse 0,5º d’angle visuel, la configuration du eye tracker doit être vérifiée et le processus d’étalonnage répété. L’erreur moyenne combine les erreurs verticales et horizontales; par conséquent, une erreur moyenne acceptable de 0,3º pourrait, par exemple, refléter une combinaison de petites erreurs horizontales et verticales, une combinaison de petites erreurs horizontales(par exemple 0,1º) et de grandes erreurs verticales(par exemple 0,6º), ou un schéma variable d’erreurs. Par conséquent, les chercheurs devraient examiner le déplacement horizontal et vertical pour chaque point d’étalonnage et établir un seuil d’erreur acceptable en fonction de l’expérience en cours. Par exemple, si les stimuli sont des phrases d’une seule ligne qui apparaîtront au centre de l’écran, la précision verticale est moins importante car il n’y a qu’une seule ligne de texte. L’exemple précédent d’erreurs horizontales de 0,1º et d’erreurs verticales de 0,6º peut être acceptable pour les affichages sur une seule ligne. Lors de l’utilisation de passages multilignes, la précision verticale et horizontale est essentielle.
  14. Commencez l’expérience après avoir obtenu un étalonnage acceptable. Demandez aux participants de ne pas parler lorsque des stimuli sont affichés. Parler provoque la tête à se déplacer de haut en bas lors du repos sur le menton et cela diminue la précision de suivi des yeux.
  15. Commencez par présenter un petit nombre d’essais pratiques afin que les participants se familiarisés avec le dispositif de suivi oculaire, le contrôleur de réponse (le cas échéant) et le format des stimuli.
  16. Avant chaque essai, un point de fixation (souvent appelé point de correction de dérive) est affiché à l’endroit où se trouve le premier mot du texte. Demandez aux participants de fixer le point de correction de la dérive avant chaque essai. Si l’erreur visuelle lors de la correction du point de correction de dérive dépasse l’erreur maximale autorisée (0,5º), le système ne permettra pas à l’essai de commencer. À ce stade, un recalibrage est nécessaire. Cela garantit une trace toujours précise tout au long de l’expérience. Le recalibrage prend généralement moins d’une minute, car le système est déjà configuré pour suivre les yeux des participants.
  17. Demandez aux participants s’ils ont des questions après avoir terminé les essais pratiques. Les participants doivent retirer leur tête du repose-front/menton pour poser des questions. L’exactitude du suivi doit être revérifiée après le retour des participants au repos du front ou du menton, car leur tête ne sera pas exactement dans la même position. Cela peut être fait en demandant aux participants de regarder le point de correction de dérive et de comparer la position calculée à la position réelle, qui est affichée sur le moniteur de l’expérimentateur. Pour la majorité des participants, le recalibrage n’est généralement pas nécessaire après le décollage, puis le retour au repos du front ou du menton.
  18. Si, à tout moment, les participants doivent faire une pause ou si la qualité de la piste s’est dégradée (généralement en raison du repositionnement des participants dans leur chaise), l’étalonnage doit être vérifié et un recalibrage doit être effectué au besoin. Les participants ont tendance à se détendre sur leur position assise (affaissement) pendant une expérience, ce qui peut modifier l’angle de la tête. Cela peut réduire la précision du suivi et entraîner la nécessité de recalibrer. Inclure de courtes pauses toutes les 15-20 minutes dans des expériences plus longues minimise ce problème.
  19. Les participants devraient être débriefés après avoir terminé l’expérience.

Representative Results

De multiples aspects des mouvements oculaires peuvent être analysés, et ceux-ci sont souvent classés comme des mesures globales et locales. Les mesures globales reflètent le comportement des mouvements oculaires sur l’ensemble d’un essai, comme le temps de lecture global, la durée moyenne de fixation pour tous les mots et le nombre total de fixations (à la fois vers l’avant et régressive). Les mesures locales reflètent le comportement du mouvement oculaire pour un mot cible spécifique ou un ensemble de mots cibles (tels que des mots dans les métaphores) et sont appelées régions d’intérêt. Les mesures locales incluent les temps de fixation pour les mots cibles, la probabilité de fixer les mots cibles, le nombre de fixations sur les mots cibles et le nombre de régressions vers les mots cibles, pour n’en nommer que quelques-uns. En outre, les mesures locales sont souvent discutées en termes de première, deuxième exécution et durée totale. La première exécution (également appelée première passe) fait référence aux fixations effectuées sur un mot cible avant de passer à un autre mot. Cela peut être considéré comme la première rencontre avec le mot cible. La deuxième exécution (également appelée deuxième passe) fait référence aux fixations effectuées sur un mot cible après avoir quitté le mot cible initialement. Il s’agit généralement de régressions vers les mots cibles. Le temps total comprend toutes les fixations effectuées sur les mots cibles (toutes les exécutions combinées). Des mesures plus complexes sont également utilisées pour évaluer le temps de traitement et les modèles de mouvement oculaire, tels que la durée du chemin de régression, qui est définie comme le temps total entre la rencontre initiale d’un mot et le déplacement vers le mot suivant. Par exemple, si un lecteur (1) fixait le dernier mot dans une métaphore, (2) revenait pour fixer le premier mot de la métaphore, (3) fixait à nouveau le dernier mot, puis (4) fixait le premier mot dans la phrase suivante, la durée du chemin de régression inclurait les trois premières fixations dans cet exemple.

Les mouvements oculaires d’un essai d’échantillon sont présentés à la figure 2. Les cercles représentent les emplacements de fixation et les lignes jaunes représentent les saccades, qui montrent comment le lecteur s’est déplacé d’un mot à l’autre. La difficulté de traitement supplémentaire associée à la métaphore peut être vue par la densité des fixations sur la métaphore. Les fixations peuvent être regroupées par régions d’intérêt(par exemple, les mots dans les métaphores) pour déterminer combien de temps a été passé sur chaque mot et le nombre de fixations faites sur chaque mot pour des métaphores familières et inconnues. Les résultats présentés à la figure 3 montrent que l’on a passé plus de temps à traiter les deux mots de contenu clés dans des métaphores inconnues que dans des métaphores familières.

Les avantages de l’enregistrement des mouvements oculaires par rapport aux temps de lecture pour un passage entier ou des temps de lecture phrase par phrase peuvent être vus dans les figures 2 et 3. Par exemple, il y a cinq fixations sur la région métaphorique(figure 2),trois fixations vers l’avant et deux fixations régressives, qui reflètent la lecture par le lecteur de la métaphore jusqu’à « porte » puis revient (régressant) au « degré ». En substance, la métaphore a été lue deux fois. Ce résultat passerait inaperçu si seuls les temps de lecture des phrases ou les temps de lecture globaux étaient mesurés. Comme deuxième exemple, la figure 3 montre que plus de temps a été passé à lire le dernier mot de la métaphore que les trois autres mots de la métaphore, et que le temps de lecture était plus rapide pour les métaphores familières que pour les métaphores inconnues pour trois des quatre mots dans les métaphores. La mesure des temps de lecture phrase par phrase indiquerait des temps de lecture plus longs pour les phrases contenant des métaphores familières que des métaphores inconnues, mais il serait impossible de savoir si le temps de lecture supplémentaire était réparti sur tous les mots de la métaphore ou était limité à des mots spécifiques, et combien de temps était passé sur chaque mot serait inconnu. Ces deux exemples montrent l’avantage d’enregistrer le comportement de lecture en ligne continu.

Figure 1
Figure 1. L’image de gauche montre un participant positionné sur le front / menton tout en regardant un écran d’ordinateur. La source de lumière infrarouge et la caméra vidéo sont situées sous l’écran. L’image de droite montre l’affichage de l’expérimentateur. La grande image dans le cadre supérieur montre le visage du participant autour de l’œil droit (l’œil étant suivi) et la petite image montre un gros plan de l’œil droit. Les zones bleues sont des zones de forte réflexion de la lumière infrarouge à partir des cheveux (grande image) et de la pupille (petite image) du participant. Les réticules sur l’œil identifient le centre de la pupille et le reflet cornéen près du bas de la pupille. Cliquez ici pour agrandir l’image.

Figure 3
Figure 2. Mouvements oculaires d’un passage d’échantillon contenant une métaphore inconnue(un degré est une porte). Les cercles indiquent les emplacements de fixation et les lignes jaunes indiquent les chemins de saccade. Les cercles plus grands représentent des fixations de plus longue durée. Les petits nombres à côté des cercles indiquent la durée de fixation en millisecondes (ms). Les lacunes (pas de ligne de saccade, comme entre les mots beaucoup de gens)indiquent les points où une perte de piste s’est produite en raison d’un artefact tel que les sujets fermant momentanément les yeux. La figure montre une régression de la porte au degré dans la métaphore.

Figure 2
Figure 3. Durée totale de fixation (ms) sur les mots dans des métaphores familières et inconnues. Les mots de l’axe horizontal correspondent à l’échantillon de métaphores familières (F) et inconnues (U). Les données représentent une moyenne de 10 métaphores familières et de 10 métaphores inconnues.

Discussion

Les progrès technologiques ont conduit à la disponibilité de systèmes de suivi oculaire très précis, fiables et faciles à utiliser. Dans le domaine de la recherche linguistique, la surveillance des mouvements oculaires permet aux chercheurs de déterminer comment les lecteurs évaluent un texte. Les modèles de fixation peuvent être utilisés pour déterminer quelles parties d’un texte sont les plus difficiles à traiter ou sont les plus faciles à traiter, quelles parties d’un texte peuvent être comprises avec une seule fixation et quelles parties nécessitent plusieurs fixations ou régressions, et l’ordre dans lequel les lecteurs traitent le texte. Ensemble, ces mesures appuient les conclusions sur les processus cognitifs impliqués dans la compréhension du texte.

La compréhension est basée sur une interaction entre l’information contenue dans un texte et les compétences cognitives et les connaissances appliquées par le lecteur; par conséquent, une compréhension complète de la compréhension du texte ne peut être obtenue qu’en utilisant une mesure de traitement sensible aux propriétés du texte et aux caractéristiques du lecteur. Comme indiqué précédemment, les mouvements oculaires varient en fonction des caractéristiques linguistiques, telles que la fréquence des mots, la longueur des mots et la complexité des phrases1,2, 7,10,11,et des caractéristiques du lecteur, telles que la capacité de lecture et la connaissance du sujet1,9. En tant que tels, les mouvements oculaires fournissent une mesure idéale de la compréhension du texte.

Étant donné que les mouvements oculaires varient en fonction de nombreuses caractéristiques linguistiques, un contrôle précis des stimuli est essentiel lors de l’étude des processus cognitifs impliqués dans la compréhension du texte. Les chercheurs consacrent souvent autant d’efforts à développer des stimuli contrôlés que nécessaire pour mener l’expérience réelle. En effet, la recherche n’est bonne que si les stimuli.

Les méthodologies de suivi oculaire peuvent fournir des données précieuses pour tout domaine de recherche dans lequel les participants sont montrés des stimuli visuels et sont tenus d’évaluer les stimuli. Par exemple, dans le domaine de la publicité, on pourrait déterminer quelles parties d’une annonce visuelle attirent le plus l’attention en mesurant quelles parties de la publicité les gens regardent le plus5,8. En recherche médicale, on pourrait déterminer si les internes et les médecins expérimentés évaluent une image radiographique ou IRM de la même manière en examinant le chemin de balayage du mouvement oculaire et combien de temps est consacré à l’évaluation des structures physiques critiques15. Dans ces exemples, le motif des mouvements oculaires indique quelles parties de l’image attirent l’attention de la personne qui regarde l’image.

Disclosures

Il n’y a pas de conflit d’intérêts. Les auteurs n’ont aucun intérêt financier dans les fabricants des équipements décrits ici.

Acknowledgments

Nous tenons à remercier tous ceux qui ont participé à des recherches menées dans le laboratoire de recherche linguistique de l’Université de l’Illinois à Chicago. Nous remercions également Frances Daniel, qui a joué un rôle déterminant dans l’élaboration des programmes utilisés pour recueillir les données présentées ici.

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

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References

  1. 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).
  2. Binder, K. S., Morris, R. K. An eye-movement analysis of ambiguity resolution: Beyond meaning access. Discourse Processes. 48, 305-330 (2011).
  3. Bowdle, B., Gentner, D. The career of metaphor. Psychol. Rev. 112, 193-216 (2005).
  4. 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).
  5. Drèze, X., Hussherr, F. Internet advertising: Is anybody watching. J. Interact. Marketing. 17, 8-23 (2003).
  6. Glucksberg, S. The psycholinguistics of metaphor. TRENDS Cogn. Sci. 7, 92-96 (2003).
  7. 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).
  8. Lohse, G. L. Consumer Eye movement patterns on yellow pages advertising. J. Advert. 26, 61-73 (1997).
  9. Kaakinen, J. K., Hyn, J. Perspective effects in repeated reading: An eye movement study. Mem. Cogn. 35, 1323-1336 (2007).
  10. 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).
  11. Rayner, K., Raney, G. E. Eye movement control in reading and visual search: Effects of word frequency. Psychonomic Bull. Rev. 3, 245-248 (1996).
  12. 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).
  13. Rayner, K., Pollatsek, A., Ashby, J., Clifton, C. Ch. 4. Psychology of Reading.. Psychology Press. 91-134 (2012).
  14. 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).
  15. 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).
Utilisation des mouvements oculaires pour évaluer les processus cognitifs impliqués dans la compréhension de texte
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Raney, G. E., Campbell, S. J., Bovee, J. C. Using Eye Movements to Evaluate the Cognitive Processes Involved in Text Comprehension. J. Vis. Exp. (83), e50780, doi:10.3791/50780 (2014).More

Raney, G. E., Campbell, S. J., Bovee, J. C. Using Eye Movements to Evaluate the Cognitive Processes Involved in Text Comprehension. J. Vis. Exp. (83), e50780, doi:10.3791/50780 (2014).

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