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Behavior

Verwenden von Augenbewegungen zur Bewertung der kognitiven Prozesse, die an der Textverständigung beteiligt sind

doi: 10.3791/50780 Published: January 10, 2014

Summary

Der vorliegende Artikel beschreibt, wie Man Eye-Tracking-Methoden verwenden, um die kognitiven Prozesse zu studieren, die am Textverständnis beteiligt sind. Beschreibungen von Eye-Tracking-Geräten, die Entwicklung experimenteller Reize und Verfahrensempfehlungen sind enthalten. Die dargestellten Informationen können auf die meisten Studien mit verbalen Reizen angewendet werden.

Abstract

Der vorliegende Artikel beschreibt, wie Man Eye-Tracking-Methoden verwenden, um die kognitiven Prozesse zu studieren, die am Textverständnis beteiligt sind. Die Messung von Augenbewegungen beim Lesen ist eine der präzisesten Methoden zur Messung von Moment-für-Moment-(Online-)Verarbeitungsanforderungen beim Textverständnis. Kognitive Verarbeitungsanforderungen werden durch mehrere Aspekte des Verhaltens der Augenbewegung widergespiegelt, wie z. B. Fixierungsdauer, Anzahl der Fixierungen und Anzahl der Regressionen (zurück zu früheren Teilen eines Textes). Wichtige Eigenschaften von Eye-Tracking-Geräten, die Forscher berücksichtigen müssen, werden beschrieben, einschließlich, wie häufig die Augenposition gemessen wird (Abtastrate), Genauigkeit der Bestimmung der Augenposition, wie viel Kopfbewegung erlaubt ist, und Benutzerfreundlichkeit. Ebenfalls beschrieben sind Eigenschaften von Reizen, die Augenbewegungen beeinflussen, die in Studien des Textverständnisses gesteuert werden müssen, wie Position, Frequenz und Länge von Zielwörtern. Verfahrensempfehlungen in Bezug auf die Vorbereitung des Teilnehmers, die Einrichtung und Kalibrierung der Ausrüstung und die Durchführung einer Studie werden gegeben. Repräsentative Ergebnisse werden vorgestellt, um zu veranschaulichen, wie Daten ausgewertet werden können. Obwohl die Methodik in Bezug auf das Leseverständnis beschrieben wird, kann ein Großteil der präsentierten Informationen auf jede Studie angewendet werden, in der die Teilnehmer verbale Reize lesen.

Introduction

Wenn Leser einen Text lesen, bewegen sie ihre Augen von Wort zu Wort durch ein abwechselndes Muster von Fixierungen (Punkte, an denen die Augen stationär und auf ein Wort fokussiert sind) und Sakkaden (Punkte, an denen sich das Auge zwischen Wörtern bewegt). Fixierungen nach Sakkaden, die den Leser durch einen Text vorwärts bewegen, werden vorwärts fixiert und fixiert nach Sakkaden, die den Leser zu vorherigen Punkten in einem Text verschieben, als regressive Fixierungen bezeichnet. Die Grundannahme von Eye-Tracking-Methoden ist, dass erhöhte Verarbeitungsanforderungen mit erhöhter Verarbeitungszeit oder Änderungen im Muster der Fixierungen verbunden sind. Erhöhte Verarbeitungszeit kann durch längere Dauerfixierungen oder eine größere Anzahl von Fixierungen (vorwärts und regressiv) widergespiegelt werden.

Augenbewegungen bieten mehrere wichtige Vorteile als Maß für das Leseverhalten im Vergleich zur Messung der Lesezeiten für eine ganze Passage oder Satz-für-Satz-Lesezeiten. Erstens erzeugt die Überwachung von Augenbewegungen eine kontinuierliche Online-Aufzeichnung der Leseleistung. Dies bietet die Möglichkeit, Die Anforderungen an die Textverarbeitung auf globaler Ebene (über einen gesamten Text), die Satzebene (einzelne Sätze) oder die lokale Ebene (einzelne Wörter oder Sätze) zu untersuchen. Beispielsweise führen Änderungen der globalen Schwierigkeit zu Änderungen in mehreren Leistungskennzahlen, z. B. der Gesamtlesezeit, der Anzahl der Vorwärtsfixierungen und der Anzahl der Regressionen. Änderungen der lokalen Schwierigkeitsgrad wirken sich auch auf mehrere Messgrößen aus, z. B. Lesezeiten für einzelne Wörter, die Wahrscheinlichkeit, Wörter zu fixieren, und die Wahrscheinlichkeit, Regressionen auf bestimmte Wörter vorzunehmen. Die Gesamtlesezeiten oder Satz-für-Satz-Lesezeiten bieten keine so detaillierten Messwerte für die Leseleistung. Zweitens sind Augenbewegungen ein natürlicher Teil des Lesens; Daher werden keine zusätzlichen Aufgabenanforderungen an einen Leser gestellt. Drittens können mehrere Aspekte von Augenbewegungen analysiert werden(z. B. Fixationsdauer, Sakkadelänge und Regressionshäufigkeit), wodurch ein Fenster in verschiedene Elemente des Leseprozesses gegeben wird. Viertens spiegeln Augenbewegungen direkt die Verarbeitungsanforderungen wider, die mit den Features des gelesenen Textes verbunden sind. Beispielsweise variieren die Augenbewegungen als Funktion von Wortfrequenz10,11, Wortlänge7, lexikalische Mehrdeutigkeit2, Kontexteinschränkung1und Wiederholung10,13. Fünftens spiegeln Augenbewegungen individuelle Unterschiede in den Lesern wider. Beispielsweise variieren die Augenbewegungen je nach Lesefähigkeit1, Vorkenntnissen zu einem Thema9und Alter des Lesers14. Rayner, Pollatsek, Ashby und Clifton13 bieten eine gründliche Überprüfung der Augenbewegungen während der Lektüre. Zusammengenommen machen diese Vorteile Augenbewegungen zu einem idealen Maß für das Leseverhalten.

Die hier beschriebene Forschung verwendete eine Methode der Augenbewegung, um die kognitiven Prozesse zu untersuchen, die am Textverständnis beteiligt sind. Insbesondere wurde das Experiment entwickelt, um zu erforschen, wie vertraute und unbekannte Metaphern verarbeitet werden4. In dieser Studie lasen die Teilnehmer kurze Texte, die auf einem Computermonitor präsentiert wurden, während ihre Augenbewegungen überwacht wurden. Jeder Text enthielt vier Sätze. Die ersten beiden Sätze lieferten einen Kontext, der mit der beabsichtigten Bedeutung der Metapher übereinstimmte. Die Metaphern wurden im dritten Satz präsentiert. Der vierte Satz diente als neutraler Abschluss. Beispiele für Texte, die bekannte (1) und unbekannte (2) Metaphern enthalten, werden unten mit den Metaphern dargestellt, die zur Einfachen Identifizierung unterstrichen werden.

  1. Vertraute Metapher Passage. Peter hatte noch nie ein so schönes Mädchen gesehen. Er hoffte wirklich, dass etwas Besonderes zwischen den beiden wachsen würde. Er dachte sich, dass Liebe eine Blume ist. Petrus rief das Mädchen später in der Nacht an.
  2. Ungewohnte Metapher Passage. Der Abschluss des Colleges ist für viele Menschen ein sehr wichtiger Meilenstein. Es erfordert viel harte Arbeit, um dieses Ziel zu erreichen. Für viele Menschen ist ein Abschluss ein Tor. Der Abschluss des Colleges ist etwas, worauf man sehr stolz sein kann.

Frühere Forschungen, die auf einer Vielzahl von Methoden basieren, haben gezeigt, dass vertraute Metaphern leichter zu verstehen (schneller verarbeitet) sind als unbekannte Metaphern3,6. Die Stärke der Eye-Tracking-Methode besteht darin, dass die Quelle von Verarbeitungsschwierigkeiten auf bestimmte Wörter isoliert werden kann. Zum Beispiel können Forscher bestimmen, ob die zusätzliche Zeit, die benötigt wird, um unbekannte Metaphern zu verstehen, durch Verlangsamung beim Lesen jedes Wortes in den Metaphern oder verlangsamung auf den letzten Wörtern der Metapher (wenn es klar ist, dass der vorherige Satz eine Metapher ist). Darüber hinaus unterstützen Muster von Augenbewegungen Rückschlüsse auf die kognitiven Prozesse, die beim Verstehen der Metaphern beteiligt sind. Wenn der Leser beispielsweise Romane oder unbekannte Metaphern liest, müssten sie die Metaphern weiter verarbeiten, um die figurativen Bedeutungen zu extrahieren. Dies könnte sich im Augenbewegungsmuster als Rückschritt zum Anfang der Metaphern widerspiegeln und dann ein zweites Mal durch die Metaphern lesen. Der Leser könnte auch versuchen, die Bedeutungen der beiden Schlüsselwörter in den Metaphern (z.B. Liebe und Blume) zu vergleichen, was zu einem Muster von Hin- und Her-Augenbewegungen zwischen den Schlüsselwörtern führen könnte. Alternativ können die Leser beim Lesen vertrauter Metaphern die figurativen Bedeutungen sofort nach dem Lesen der Metaphern extrahieren; Daher wären keine Regressionen erforderlich. Der entscheidende Punkt ist, dass Augenbewegungsmuster es Forschern ermöglichen, Rückschlüsse auf die Online-Prozesse zu ziehen, die verwendet werden, um die Metaphern zu verstehen. Dies unterstützt aussagekräftigere Schlussfolgerungen als einfach nur zu sagen, dass die Gesamtverarbeitungszeit für unbekannte als vertraute Metaphern länger ist.

Die hier beschriebene Studie veranschaulicht eine gängige Methode der kontrastierenden Augenbewegungsmuster für zwei Arten von schriftlichen Reizen und bietet eine konkrete Situation zur Beschreibung kritischer Aspekte der Methoden der Augenbewegung. Wichtig ist, dass die hier beschriebene Methode der Augenbewegung verallgemeinert werden kann, um viele andere Probleme zu untersuchen, wie z. B. wie Leser wortbasierte mathematische Probleme lösen, die in ihrer Komplexität variieren(z. B. hohe oder niedrige Komplexität), oder wie Wortprobleme von Domänenexperten im Vergleich zu Anfängern gelöst werden. Augenbewegungen könnten verwendet werden, um zu bestimmen, welche Wörter in den Problemen die meiste Aufmerksamkeit auf sich ziehen(d. h. die längste Fixierungsdauer und die größte Anzahl von Fixierungen) und ob Experten und Anfänger sich auf die gleichen Informationen konzentrieren. In jedem Fall würde die Überwachung der Augenbewegungen eine Aufzeichnung der Moment-für-Moment-Änderungen der Verarbeitungsanforderungen liefern, die mit dem Verständnis der gelesenen Probleme verbunden sind.

Protocol

1. Eigenschaften von Eye Tracking Equipment

Die Augentracker variieren hinsichtlich der Art und Weise, wie die Augenbewegungen gemessen werden, wie häufig die Augenposition gemessen wird (Abtastrate), die Genauigkeit der Bestimmung der Augenposition, wie viel Kopfbewegung erlaubt ist, und Benutzerfreundlichkeit. Die Bedeutung dieser Faktoren hängt von der Art der durchgeführten Forschung und den getesteten Teilnehmern ab. Zum Beispiel ist in den meisten Studien des Lesens eine hohe Genauigkeit erforderlich, um zu bestimmen, welches Wort fixiert wird. Als zweites Beispiel ist die Toleranz gegenüber Kopfbewegungen und die Benutzerfreundlichkeit entscheidend, wenn Kinder als Teilnehmer verwendet werden.

Die hier beschriebene Forschung wurde mit einem SR Research EyeLink 1000 Eye Tracker (SR Research Ltd) durchgeführt. Ein Bild des Eye-Tracking-Systems ist in Abbildung 1dargestellt. Das EyeLink-System verfolgt Augenbewegungen, indem es Veränderungen in der Pupillenposition in einem Videobild misst. Dies geschieht, indem ein dispergiertes Infrarotlicht (das für die Teilnehmer nicht sichtbar ist) auf die Augen der Probanden strahlt und die Infrarotreflexion (Bild) von einem Auge (oder beiden Augen) mit einer hochauflösenden Infrarot-Sensor-Videokamera aufzeichnet. Die Infrarot-Lichtquelle und die Videokamera befinden sich unter dem Monitor, der zur Anzeige der Reize verwendet wird. Infrarotlicht wird verwendet, um falsche Reflexionen von normalen Spektrumlichtern zu vermeiden. Das Infrarotlicht erzeugt einen hellen Punkt, an dem sich die Pupille befindet (das Licht tritt in die Pupille ein und reflektiert die Netzhaut, um die Pupille aufzuhellen) und eine punktgenaue Reflexion auf der Oberfläche des Auges, die Hornhautreflexion genannt wird. Das Videobild ist so digitalisiert, dass horizontale und vertikale Bewegungen des Pupillen (der helle Fleck) im Videorahmen gemessen werden können. Die Hornhautreflexion ist eine stationäre Reflexion, die sich nur bewegt, wenn der Kopf bewegt wird (weil sie eine Reflexion von der Oberfläche des Auges ist, bewegt sie sich nicht, wenn sich die Augen bewegen). Die Messung der Hornhautreflexion bietet ein Mittel, um kleine Kopfbewegungen, die zur Bewegung der Hornhautreflexion führen, von Augenbewegungen allein zu unterscheiden, die nicht zu einer Bewegung der Hornhautreflexion führen. Um Kopfbewegungen zu minimieren und den Teilnehmer im Fokusbereich der Videokamera zu halten, legen die Teilnehmer ihren Kopf auf Stirn und Kinn, während sie Text lesen, der auf einem Computermonitor präsentiert wird. Im Folgenden werden mehrere kritische Merkmale von Eye-Tracking-Systemen beschrieben.

  1. Abtastrate. Die Abtastrate bezieht sich darauf, wie oft pro Sekunde die Augenposition gemessen wird. Die Abtastrate für das EyeLink 1000 System beträgt 1.000 Hz, was bedeutet, dass die Augenposition 1.000 mal/sec gemessen wird. Die gängigen Abtastraten sind 1.000 Hz, 500 Hz, 250 Hz und 60 Hz (die Video-Aktualisierungsrate/-frequenz vieler Computermonitore).
    Hinweis: Beim Studium des Lesens besteht das Ziel darin, den Ort und die Dauer von Fixierungen und Sakkaden genau zu messen. Während der normalen Erwachsenenlektüre schwanken die Fixierungsdauern in der Regel zwischen 100-800 msec, wobei der Durchschnitt etwa 250 msec beträgt (für Leser im College-Alter). Sakkaden reichen in der Regel in der Dauer von etwa 10-20 msec, wenn Leser ihre Augen von einem Wort zum nächsten bewegen. Sehr große Sakkaden, wie z. B. das Verschieben vom Ende einer Linie zum Anfang der nächsten Zeile, können bis zu 60-80 msec lang sein. Höhere Abtastraten führen zu einer besseren zeitlichen Genauigkeit (auch temporale Auflösung genannt) bei der Messung der Dauer von Fixierungen und Sakkaden. Insbesondere beträgt der durchschnittliche zeitliche Fehler etwa die Hälfte der Zeit zwischen den Stichproben. Beispielsweise führt eine Abtastrate von 1.000 Hz (Sampling-Augenposition alle 1 msec) zu einem durchschnittlichen Fehler von 0,5 msec und eine Abtastrate von 60 Hz (Sampling-Augenposition alle 16,7 msec) zu einem durchschnittlichen Fehler von etwa 8 msec. Ein 8 msec-Fehler könnte als zu groß angesehen werden, um die Dauer von Sakkaden zu untersuchen, aber nicht zu groß, um die Dauer von Fixierungen zu untersuchen. Vor dreißig Jahren wurden die meisten Leseforschungen mit Eyetrackern mit 60 Hz Abtastraten durchgeführt. Die meisten Forschungen zum Lesen werden jetzt mit Eyetrackern durchgeführt, die in der Lage sind, bei 500 Hz oder 1.000 Hz zu proben.
    Während des Lesens ist das Ziel, beide Augen auf den gleichen Ort zu konzentrieren; Daher ist es gängige Praxis, Augenbewegungen von einem Auge aus zu erfassen. Einige Eye-Tracking-Systeme ermöglichen die gleichzeitige Verfolgung beider Augen. Der Vorteil der Verfolgung beider Augen ist, dass das Auge mit der besten Tracking-Genauigkeit für die Endanalyse ausgewählt werden kann. Der Nachteil der Verfolgung beider Augen besteht darin, dass die Abtastrate im Allgemeinen um den Faktor zwei reduziert wird(d. h. eine Abtastrate von 1.000 Hz für ein Auge wird bei der Aufnahme von beiden Augen auf 500 Hz reduziert).
  2. Genauigkeit. Genauigkeit bezieht sich darauf, wie gut der berechnete Fixationsort mit der tatsächlichen Fixierungsposition übereinstimmt. Dies wird in Grad des visuellen Winkels ausgedrückt (ein Halbkreis hat 180o Sichtwinkel). Die durchschnittliche Genauigkeit des EyeLink 1000 Systems beträgt 0,25-0,5o des visuellen Winkels. Um dies zu relativieren, wenn man einen 17-20 in Computermonitor in einem normalen Betrachtungsabstand betrachtet, deckt die Breite des Monitors 20-30o des visuellen Winkels ab.
    Hinweis: Der erforderliche Genauigkeitsgrad hängt von den Forschungszielen ab. Wenn das Ziel darin besteht, zu messen, welches Zeichen auf einer Linie fixiert ist, ist die Genauigkeit der Zeichenposition erforderlich. Wenn das Ziel darin besteht, zu messen, welches Wort in einer Zeile fixiert ist, ist die Genauigkeit der Wortposition erforderlich. In der hier beschriebenen Recherche wurde Text so dargestellt, dass 3 Zeichen etwa 1° des visuellen Winkels entsprachen. Die Messung beträgt ungefähr 3 Zeichen, da der Text in proportionaler Schrift angezeigt wurde(d. h. Zeichen unterscheiden sich in der Breite, z. B. das Zeichen, das schmaler als das wist). Um die Genauigkeit der Zeichenposition zu erhalten, muss der Eyetracker die Fixationsposition auf 1/3° (die Breite von etwa einem Zeichen) über einen horizontalen Bereich von 30° (die Breite der Computeranzeige) bestimmen. Um die Genauigkeit der Wortposition zu erhalten, muss der Eyetracker die Fixationsposition innerhalb eines 1°-Bereichs für Wörter mit einer Länge von 3 Zeichen bestimmen. Eye trackers sind in der Regel etwas weniger genau bei der Messung großer vertikaler Augenbewegungen(z. B. Bewegen von der Unterseite des Displays nach oben), da die Pupille teilweise durch die Augenlider und Wimpern verdeckt werden kann. Dieses Problem kann durch doppelseitige Abstände der Texte erheblich reduziert oder beseitigt werden, was es einfacher macht, zu erkennen, welche Textzeile gelesen wird. Für 17-20 in Computermonitoren erzeugt Doppelabstand ca. 2,5° vertikale Trennung zwischen den Linien, weit innerhalb des Genauigkeitsbereichs des EyeLink 1000 und der aktuellsten Augentracker der Generation.
  3. Kopfbewegung. Die zulässige Kopfbewegung für das EyeLink 1000 System beträgt 25 mm x 25 mm x 10 mm (horizontal x vertikal x Tiefe). Das heißt, die Teilnehmer können Kopfbewegungen von ±12,5 mm links/rechts, ±12,5 mm nach oben/unten und ±5 mm Ein-/Auswirkung von der Kopfposition, in der die Erstkalibrierung (nachfolgend unten erläutert) durchgeführt wurde, ohne Kompromisse bei der Genauigkeit vornehmen. Die Einschränkungen links/rechts und oben/unten sind erforderlich, um das Auge innerhalb des Sichtfeldes der Videokamera zu halten. Die Ein-/Aus-Beschränkung ist erforderlich, um das Auge im Fokusbereich der Videokamera zu halten. Mit einer Kombination Stirn/Kinn-Stütze leicht hält Bewegungen innerhalb dieses Bereichs.
    Hinweis: Wenn größere Kopfbewegungen erforderlich sind, z. B. wenn das Display aus drei Monitoren nebeneinander besteht, die Kopfbewegungen erfordern, um jeden Monitor zu betrachten (wie in einem Fahrsimulator), ist eine "Kopf montierte" Version des Eyetrackers verfügbar, die keine Stirn-/Kinnstütze erfordert. Für das Kopf-Montierte System sind die Kameras zur Verfolgung der Augenposition auf einem verstellbaren Stirnband montiert, so dass die Teilnehmer ihre Köpfe frei bewegen können. Eine separate Kamera, die vorwärts zeigt, zeichnet die angezeigte Szene auf. Die Augenbewegungen werden relativ zur angezeigten Szene bestimmt. Der Nachteil des Kopf-Montagesystems ist, dass die Abtastrate auf 500 Hz (maximal) oder weniger reduziert wird, die Genauigkeit tendenziell etwas geringer ist, da große Kopfbewegungen Fehler verursachen können und die Rüstzeiten tendenziell etwas länger sind, da die Position der Augenbewegungskameras für jeden Teilnehmer angepasst werden muss. Die Software für die Bedienung des Kopf-Eye-Trackers ist im Wesentlichen identisch mit dem EyeLink 1000.
  4. Systemeinrichtungszeit. Der EyeLink 1000 kann in der Regel in 5 min oder weniger eingerichtet und kalibriert werden, was typisch für videobasierte Eyetracker ist. Dieser Prozess wird im folgenden Abschnitt beschrieben.

2. Stimulus-Vorbereitung

Beim Vergleich von Augenbewegungen für Reize, die aus zwei oder mehr Bedingungen entnommen werden, müssen die Reize auf Merkmale abgestimmt werden, von denen bekannt ist, dass sie die Augenbewegungen beeinflussen. Die hier verwendeten Metaphertexte veranschaulichen mehrere wichtige Eigenschaften, die beim Vergleich der Lektüre von zwei Reizen kontrolliert werden sollten.

  1. Schlüsselwörter sollten über Bedingungen hinweg auf die durchschnittliche Wortlänge (in Der Anzahl der Zeichen) und die Worthäufigkeit (in der Regel als Vorkommen/Millionen Wörter ausgedrückt) abgestimmt werden. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da die Fixationsdauer mit abnehmender Worthäufigkeit zunimmt und die Wahrscheinlichkeit, ein Wort zu fixieren, mit zunehmender Wortlänge um10,13zunimmt. In den Metapherpassagen wurden inhaltswörtliche Wörter in vertrauten und unbekannten Metaphern auf durchschnittliche Wortlänge und Worthäufigkeit abgestimmt.
  2. Schlüsselwörter sollten in ähnlichen Positionen innerhalb von Texten und Sätzen dargestellt werden. Dies ist wichtig, da Wörter am Ende von Sätzen in der Regel langsamer als frühere Wörter in den Sätzen gelesen werden und Leser dazu neigen, schneller zu lesen, während sie durch eine Passage fortschreiten und dann auf den letzten Satz11,12verlangsamen. In den Metapherpassagen wurden am Ende des dritten Satzes alle Metaphern dargestellt. Einige Metaphern am Anfang von Sätzen und andere am Ende von Sätzen zu präsentieren, würde zu Variationen in den Lesezeiten führen, die nicht mit den Metaphern selbst in Verbindung gebracht werden.
  3. Schlüsselphrasen sollten grob auf Wortlänge und -struktur abgestimmt werden. Dies ist wichtig, da Satzlänge und syntaktische Struktur die Lesezeit, die Anzahl der Fixierungen und die Wahrscheinlichkeit von Regressionenbeeinflussen 13. In den Metaphern hatten vertraute und unbekannte Metaphern die gleiche Anzahl von Wörtern und Strukturen (X ist ein Y).
  4. Der Kontext, der Schlüsselwörterunmittelbar vorangeht, sollte in etwa mit der Anzahl der Wörter, dem Format und den Verarbeitungsschwierigkeiten gleichgesetzt werden. Das Gleichsetzen von Kontexten über Bedingungen hinweg ist notwendig, da kontextbezogene Einschränkung die Fixierungsdauern für nachfolgende Wörter1,14beeinflusst. In den Metapherpassagen bezog sich der erste Kontextsatz immer auf das erste Schlüsselwort in den Metaphern (Liebe und Fischer) und der zweite Kontextsatz immer auf das zweite Schlüsselwort in den Metaphern (Blume und Spinne).
  5. Schlüsselwörter oder Phrasen sollten nicht das letzte Wort oder der Satz einer Passage sein. Dies ist wichtig, da lesern das Ende eines Textes langsamer als frühere Teile des Textes liest, was als Passage-Wrap-up-Effekt12bezeichnet wird. Durch das Hinzufügen eines abschließenden Satzes kann auch die Verarbeitung von Spillover gemessen werden. Spillover bezieht sich auf Verarbeitungsschwierigkeiten, die von einem Satz auf den nachfolgenden Satz übergeht. In den Metapherpassagen folgte ein neutraler Schlusssatz den Metaphern. Wenn die Leser die Bedeutung einer Metapher nicht verstanden haben, könnten sie zum nächsten Satz übergehen, in der Hoffnung auf Hinweise auf die Bedeutung der Metapher. Als solches war der Schlusssatz absichtlich neutral, um Bedeutungshinweise zu entfernen.
    Obwohl die Stimuluskontrolleigenschaften hier in Metaphern beschrieben wurden, gelten sie für die meisten Studien des Textverständnisses oder jede Studie, die sprachliche Reize manipuliert. Betrachten Sie unser früheres Beispiel, in dem Leser wortbasierte mathematische Probleme lösen, die in ihrer Komplexität variieren(z. B. hohe oder niedrige Komplexität). Man möchte nicht, dass die Probleme der hohen Komplexität ungewöhnlichere (sehr niederfrequente) Wörter enthalten als die Probleme mit geringer Komplexität, da die mathematische Komplexität mit der Worthäufigkeit verwirrt würde. Natürlich bestimmt das Ziel des Experiments, welche Funktionen gesteuert werden müssen. Wenn das Ziel des Experiments beispielsweise darin besteht, zu untersuchen, wie die Satzstruktur die Verarbeitung beeinflusst, dann muss die Satzstruktur manipuliert werden. Um zu unserem mathematischen Problemexperiment zurückzukehren, könnte man untersuchen, wie unterschiedliche grammatikalische Strukturen die Schwierigkeit der Lösung der Probleme beeinflussen. Sätze, die wichtige Details zu den Problemen enthalten, können beispielsweise mit aktiver oder passiver Stimme geschrieben werden. Das Muster der Augenbewegungen auf diesen Schlüsselsätzen konnte ebenso gemessen werden wie der Einfluss auf die Bestimmung der richtigen Lösungen.

3. Ausführen des Experiments

  1. Die Teilnehmer sollten zunächst eine informierte Einwilligung ausfüllen, die das allgemeine Verfahren beschreibt. Verhaltensforschung wie das hier beschriebene Experiment wird allgemein vom verhaltensbezogenen IRB (Institutional Research Board) einer Institution im Gegensatz zu einem medizinischen IRB genehmigt, da videobasierte Eye-Tracking-Geräte keinen Kontakt mit dem Auge herstellen und als LED-Gerät der Klasse 1 zugelassen sind, das unter allen Bedingungen sicher ist. Wenn Eye-Tracking-Verfahren mit medizinischen Verfahren kombiniert werden, wie z. B. die Erfassung von Augenbewegungen während eines fMRI, ist ein medizinisches IRB erforderlich.
  2. Die Teilnehmer sollten alle ablenkenden elektronischen Geräte ausschalten oder stummschalten.
  3. Die Höhe der Kinnlehne sollte so eingestellt werden, dass das überwachte Auge in der Videoanzeige grob zentriert ist.
  4. Die Teilnehmer sollten die Sitzhöhe so einstellen, dass sie ihr Kinn bequem auf die Kinnlehne und die Stirn gegen die Stirnstütze ausruhen können. Die Teilnehmer neigen dazu, sich im Stuhl zu entspannen, während sie sich entspannen, was dazu neigt, ihre Stirn von der Stirnstütze wegzuziehen. Dies kann den vertikalen Fehler im Eye-Tracking-Datensatz erhöhen. Dieses Problem kann minimiert werden, indem sichergestellt wird, dass die Teilnehmer mit ihrem Kinn etwas über der Höhe der Kinnauflage beginnen, so dass sie ihr Kinn auf der Kinnauflage ruhen können.
  5. Die Teilnehmer sollten vor Beginn des Experiments darüber informiert werden, wie der Eyetracker angepasst und eingerichtet wird. Die Anzeige von Anweisungen auf dem Monitor gibt den Teilnehmern die Möglichkeit, vor Beginn des Experiments zu sehen, wie das Display aussieht, und ihre Position auf der Stirn/Kinnruhe bei Bedarf weiter anzupassen.
  6. Stellen Sie sicher, dass nur das aufgezeichnete Auge im Kameradisplay sichtbar ist. Dadurch wird verhindert, dass sich der Tracker auf das andere Auge "verschiebt", sollten die Teilnehmer eine große Kopfbewegung machen. Wenn sich beide Augen im Sichtfeld der Kamera befinden, kann es zu Verschiebungen kommen, wenn die Teilnehmer ihren Kopf so weit bewegen, dass das Bild des aufgenommenen Auges aus dem Sichtfeld der Kamera und das andere Auge in die Sicht der Kamera verschoben wird. Der Eyetracker "sucht" dann nach einer neuen Schülerreflexion. Der Tracker wird zurück zum ursprünglichen Auge verschoben, wenn der Kopf in die Ausgangsposition zurückgebracht wird, aber die Verschiebung verursacht einen vorübergehenden Verlust der Augenposition.
  7. Fokussieren Sie die Kamera (das Bild wird auf dem Display des Experimentators angezeigt). Der richtige Fokus erhöht die Fähigkeit, die Pupille und Die Hornhautreflexion zu erkennen und zu verfolgen.
  8. Passen Sie den Schwellenwert für die Infrarotempfindlichkeit der Videokamera an. Das EyeLink-System verfügt über eine "Auto-Schwellenwert"-Funktion, die den Schwellenwert für die überwiegende Mehrheit der Teilnehmer korrekt festlegt. Wenn große Bereiche der Infrarotreflexion in der Nähe des Auges sichtbar sind, kann der Schwellenwert manuell reduziert werden. An dieser Stelle sollte der Eyetracker die Pupille und Hornhautreflexion erkennen und beginnen, die Augenposition zu verfolgen (angezeigt durch Fadenkreuze über die Pupille und Hornhautreflexion).
  9. Stellen Sie sicher, dass die Pupillen- und Hornhautreflexion über die gesamte Oberfläche des Displays verfolgt wird, indem die Teilnehmer jede Ecke des Computermonitors betrachten. Wenn die Pupille oder Hornhautreflexion an den Rändern des Displays verloren geht, löst das Kippen des Kopfes des Teilnehmers durch Bewegen der Kinnruhebasis in der Regel das Problem. Für Teilnehmer, die eine Brille tragen, verschließen die Rahmen manchmal einen Teil des Videobildes der Augen, wenn sie extreme horizontale oder vertikale Winkel betrachten. Dies ist nur dann ein Problem, wenn die Pupillen- und Hornhautreflexion nicht über den gesamten Bereich verfolgt werden kann, in dem die Reize angezeigt werden. Der Eyetracker kann bei Bedarf über einen kleineren Bereich kalibriert (beschrieben weiterbeschrieben) werden, um dieses Problem zu kompensieren.
  10. Kalibrierung ist der Prozess, der verwendet wird, um die Eye-Tracking-Software einzustellen, um Augenbewegungen genau zu verfolgen. Dies geschieht durch die Aufzeichnung der Augenposition, während die Teilnehmer einen Satz von neun Fixierungspunkten (schwarze Punkte) fixieren, die auf dem Monitor an bekannten Stellen angezeigt werden. Die Fixationspunkte werden in einer zufälligen Reihenfolge dargestellt. Die Anzahl der Fixationspunkte kann variiert werden, je nachdem, wie viel der Anzeige die Reize einnehmen. Wenn Passagen den größten Teil des Displays füllen, sollte die Kalibrierung eine 9-Punkt-Formation verwenden (oben links, oben in der Mitte, oben rechts, mitte links, mitte mitte mitte, mitte rechts, unten links, unten in der Mitte, unten rechts). Wenn in der vertikalen Mitte des Displays nur eine Textzeile angezeigt wird, kann der Kalibrierbereich auf den zentralen Bereich des Displays reduziert werden.
  11. Weisen Sie die Teilnehmer während der Kalibrierung an, jeden Punkt zu fixieren, bis er verschwindet, und versuchen Sie, die Bewegungen des Punktes nicht vorherzusagen. Wenn die Teilnehmer ihre Augen bewegen, um die nächste Position des Punktes vorherzusagen, kann die Bewegung des Punktes manuell gesteuert werden, um sicherzustellen, dass die Teilnehmer jeden Punkt fixieren, bevor der nächste Punkt angezeigt wird.
  12. Überprüfen Sie die Kalibrierung. Während der Validierung fixieren die Teilnehmer die gleichen neun Punkte wie bei der Kalibrierung. Die berechneten Fixationspositionen werden dann mit den bekannten Fixationspositionen verglichen, um den Grad des visuellen Fehlers an berechneten Fixationspositionen zu bestimmen. An diesem Punkt zeigt die Software Informationen über den Grad des visuellen Fehlers für jeden Fixierungspunkt, den durchschnittlichen Fehler über alle Punkte hinweg und den maximalen Fehler über alle Punkte hinweg an.
  13. Wenn der durchschnittliche Fehler 0,5o des visuellen Winkels überschreitet, muss die Einrichtung des Eyetrackers überprüft und der Kalibrierungsprozess wiederholt werden. Der durchschnittliche Fehler kombiniert vertikale und horizontale Fehler. Daher könnte ein akzeptabler Durchschnittsfehler von 0,3o beispielsweise eine Kombination aus kleinen horizontalen und vertikalen Fehlern, einer Kombination aus kleinen horizontalen Fehlern(z. B. 0,1o) und großen vertikalen Fehlern(z. B. 0,6o) oder einem unterschiedlichen Fehlermuster widerspiegeln. Daher sollten die Forscher die horizontale und vertikale Verschiebung für jeden Kalibrierpunkt untersuchen und auf der Grundlage des durchgeführten Experiments einen AkzeptablenFehlerschwellenwert festlegen. Wenn es sich bei den Reizen beispielsweise um einzeilige Sätze handelt, die in der Mitte des Bildschirms angezeigt werden, ist die vertikale Genauigkeit weniger wichtig, da es nur eine Textzeile gibt. Das vorherige Beispiel für horizontale Fehler von 0,1o und 0,6o vertikaler Fehler ist für einzeilige Anzeigen möglicherweise akzeptabel. Bei verwendungsübergreifender Passagen sind vertikale und horizontale Genauigkeit enden.
  14. Beginnen Sie das Experiment, nachdem Sie eine akzeptable Kalibrierung erhalten haben. Weisen Sie die Teilnehmer an, nicht zu sprechen, wenn Reize angezeigt werden. Sprechen bewirkt, dass der Kopf nach oben und unten bewegt, wenn auf dem Kinn rest ruhen und dies verringert die Genauigkeit der Augenverfolgung.
  15. Beginnen Sie mit der Präsentation einer kleinen Anzahl von Praxisversuchen, so dass die Teilnehmer sich mit dem Eyetracker, dem Response Controller (falls verwendet) und dem Format der Reize vertraut machen.
  16. Vor jeder Testversion wird ein Fixierungspunkt (häufig als Driftkorrekturpunkt bezeichnet) angezeigt, an dem sich das erste Wort des Textes befindet. Weisen Sie die Teilnehmer an, den Driftkorrekturpunkt vor jeder Prüfung zu fixieren. Wenn der visuelle Fehler beim Fixieren des Driftkorrekturpunkts den maximal zulässigen Fehler (0,5o) überschreitet, lässt das System den Beginn der Testversion nicht zu. An dieser Stelle ist eine Neukalibrierung erforderlich. Dies gewährleistet eine konsistent genaue Spur während des gesamten Experiments. Die Neukalibrierung dauert in der Regel weniger als eine Minute, da das System bereits darauf eingestellt ist, die Augen der Teilnehmer zu verfolgen.
  17. Fragen Sie die Teilnehmer, ob sie nach Abschluss der Praxistests Fragen haben. Die Teilnehmer müssen ihren Kopf von der Stirn/Kinnruhe entfernen, um Fragen zu stellen. Die Tracking-Genauigkeit sollte überprüft werden, nachdem die Teilnehmer zur Stirn-/Kinnruhe zurückkehren, da sich ihre Köpfe nicht genau in der gleichen Position befinden. Dies kann geschehen, indem die Teilnehmer den Driftkorrekturpunkt betrachten und die berechnete Position mit der tatsächlichen Position vergleichen, die auf dem Monitor des Experimentators angezeigt wird. Für die Mehrheit der Teilnehmer ist eine Neukalibrierung in der Regel nicht erforderlich, nachdem sie abgekommen ist und dann zur Stirn/Kinnruhe zurückkehrt.
  18. Wenn die Teilnehmer zu irgendeinem Zeitpunkt eine Pause einlegen müssen oder die Qualität der Strecke verschlechtert wurde (in der Regel aufgrund der Neupositionierung der Teilnehmer in ihrem Stuhl), sollte die Kalibrierung überprüft und die Neukalibrierung nach Bedarf durchgeführt werden. Die Teilnehmer neigen dazu, ihre Sitzpositionen (Slouch) während eines Experiments zu entspannen, was den Winkel des Kopfes verändern kann. Dies kann die Tracking-Genauigkeit reduzieren und dazu führen, dass neu kalibriert werden muss. Das Einschließen von kurzen Pausen alle 15-20 min in längeren Experimenten minimiert dieses Problem.
  19. Die Teilnehmer sollten nach Abschluss des Experiments informiert werden.

Representative Results

Mehrere Aspekte von Augenbewegungen können analysiert werden, und diese werden oft als globale und lokale Maßnahmen kategorisiert. Globale Maßnahmen spiegeln das Verhalten der Augenbewegung in einer gesamten Studie wider, z. B. die Gesamtlesezeit, die durchschnittliche Fixierungsdauer für alle Wörter und die Gesamtzahl der Fixierungen (vorwärts und regressiv). Lokale Measures spiegeln das Verhalten der Augenbewegung für ein bestimmtes Zielwort oder einen Satz von Zielwörtern (z. B. Wörter in den Metaphern) wider und werden als Interessengebiete bezeichnet. Lokale Measures umfassen Fixierungszeiten für Zielwörter, die Wahrscheinlichkeit, Zielwörter zu fixieren, die Anzahl der Fixierungen auf Zielwörter und die Anzahl der Regressionen auf Zielwörter, um nur einige zu nennen. Darüber hinaus werden lokale Maßnahmen häufig in Bezug auf den ersten Durchlauf, den zweiten Durchlauf und die Gesamtzeit diskutiert. Der erste Durchlauf (auch erster Durchgang genannt) bezieht sich auf Fixierungen, die an einem Zielwort vorgenommen werden, bevor sie zu einem anderen Wort wechseln. Dies kann als die erste Begegnung mit dem Zielwort betrachtet werden. Der zweite Durchlauf (auch als zweiter Durchlauf bezeichnet) bezieht sich auf Fixierungen, die an einem Zielwort vorgenommen werden, nachdem das Zielwort zunächst verlassen wurde. Dies sind in der Regel Regressionen zu den Zielwörtern. Die Gesamtzeit umfasst alle Fixierungen, die auf den Zielwörtern vorgenommen werden (alle Durchläufe kombiniert). Komplexere Kennzahlen werden auch verwendet, um Verarbeitungszeit und Augenbewegungsmuster auszuwerten, z. B. Regressionspfaddauer, die als die Gesamtzeit vom ersten Antreffen eines Wortes bis zum Wechseln zum nachfolgenden Wort definiert ist. Wenn z. B. ein Leser (1) das letzte Wort in einer Metapher fixiert, (2) zurückkehrt, um das erste Wort in der Metapher zu fixieren, (3) wieder auf das letzte Wort fixiert ist und dann (4) das erste Wort im nächsten Satz fixiert hat, würde die Regressionspfaddauer die ersten drei Fixierungen in diesem Beispiel enthalten.

Die Augenbewegungen einer Stichprobenstudie sind in Abbildung 2dargestellt. Die Kreise stellen Fixationspositionen dar, und die gelben Linien stellen Sakkaden dar, die zeigen, wie der Leser von Wort zu Wort verschoben wurde. Die zusätzliche Verarbeitungsschwierigkeit, die mit der Metapher verbunden ist, kann durch die Dichte der Fixierungen auf der Metapher gesehen werden. Die Fixierungen können nach Interessengebieten gruppiert werden(z. B. Wörter in den Metaphern), um zu bestimmen, wie viel Zeit für jedes Wort aufgewendet wurde und wie viele Fixierungen für jedes Wort für vertraute und unbekannte Metaphern gemacht wurden. Die in Abbildung 3 gezeigten Ergebnisse zeigen, dass mehr Zeit für die Verarbeitung der beiden Schlüsselwörter in unbekannten Metaphern aufgewendet wurde als in vertrauten Metaphern.

Die Vorteile der Erfassung von Augenbewegungen im Gegensatz zu Lesezeiten für eine ganze Passage oder Satz-für-Satz-Lesezeiten sind in den Abbildungen 2 und 3zu sehen. Beispielsweise gibt es fünf Fixierungen auf den Metapherbereich (Abbildung 2), drei Vorwärtsfixierungen und zwei regressive Fixierungen, die den Leser reflektieren, der durch die Metapher auf "Tür" liest und dann wieder (zurückgehend) auf "Grad" zurückfindet. Im Wesentlichen wurde die Metapher zweimal gelesen. Dieses Ergebnis würde unbemerkt bleiben, wenn nur Satzlesezeiten oder Gesamtlesezeiten gemessen würden. Als zweites Beispiel zeigt Abbildung 3, dass mehr Zeit damit verbracht wurde, das letzte Wort der Metapher zu lesen als die anderen drei Wörter in der Metapher, und dass die Lesezeit für vertraute Metaphern für drei der vier Wörter in den Metaphern schneller war als für unbekannte Metaphern. Die Messung der Lesezeiten von Satz zu Satz würde längere Lesezeiten für Sätze anzeigen, die vertraute Metaphern enthalten, als unbekannte Metaphern, aber es wäre unmöglich zu wissen, ob die zusätzliche Lesezeit auf alle Wörter in der Metapher verteilt war oder auf bestimmte Wörter beschränkt war und wie viel Zeit für jedes Wort aufgewendet wurde, wäre unbekannt. Diese beiden Beispiele zeigen den Vorteil der Aufzeichnung kontinuierlichen Online-Leseverhaltens.

Figure 1
Abbildung 1. Das linke Bild zeigt einen Teilnehmer, der auf der Stirn/Kinnruhe positioniert ist, während er auf ein Computerdisplay schaut. Die Infrarot-Lichtquelle und die Videokamera befinden sich unter dem Display. Das rechte Bild zeigt das Display des Experimentators. Das große Bild im oberen Rahmen zeigt das Gesicht des Teilnehmers um das rechte Auge (das Auge wird verfolgt) und das kleine Bild zeigt eine Nahaufnahme des rechten Auges. Die blauen Bereiche sind Bereiche mit hoher Infrarotlichtreflexion aus den Haaren des Teilnehmers (großes Bild) und Pupille (kleines Bild). Die Kreuzhaare über dem Auge identifizieren das Zentrum des Pupillen und die Hornhautreflexion in der Nähe des Bodens des Pupillen. Klicken Sie hier, um ein größeres Bild anzuzeigen.

Figure 3
Abbildung 2. Augenbewegungen aus einem Probengang, der eine unbekannte Metapher enthält(ein Grad ist ein Tor). Die Kreise zeigen Fixationspositionen an, und die gelben Linien zeigen Sakkadepfade an. Größere Kreise stellen feste Zeiten mit längerer Dauer dar. Die kleinen Zahlen neben den Kreisen zeigen die Fixationsdauer in Millisekunden (msec) an. Lücken (keine Saccade-Linie, z. B. zwischen den Wörtern viele Menschen)zeigen Punkte, an denen ein Spurverlust aufgrund eines Artefakts wie Themen, die kurzzeitig ihre Augen schließen, aufgetreten ist. Die Abbildung zeigt eine Regression von Tür zu Grad innerhalb der Metapher.

Figure 2
Abbildung 3. Total fixation duration (msec) auf Wörtern in vertrauten und unbekannten Metaphern. Die Wörter in der horizontalen Achse entsprechen den bekannten (F) und unbekannten (U) Metaphern. Die Daten stellen einen Durchschnitt von 10 vertrauten und 10 unbekannten Metaphern dar.

Discussion

Fortschritte in der Technologie haben zur Verfügbarkeit hochpräziser, zuverlässiger und benutzerfreundlicher Eye-Tracking-Systeme geführt. Im Bereich der Sprachforschung können Forscher anhand der Überwachung von Augenbewegungen bestimmen, wie Leser einen Text bewerten. Fixierungsmuster können verwendet werden, um zu bestimmen, welche Teile eines Textes am schwierigsten zu verarbeiten sind oder am einfachsten zu verarbeiten sind, welche Teile eines Textes mit einer einzigen Fixierung verstanden werden können und welche Teile mehrere Fixierungen oder Regressionen erfordern, und die Reihenfolge, in der Leser den Text verarbeiten. Zusammen unterstützen diese Maßnahmen Schlussfolgerungen über die kognitiven Prozesse, die am Textverständnis beteiligt sind.

Das Verständnis basiert auf einer Interaktion zwischen den in einem Text enthaltenen Informationen und den kognitiven Fähigkeiten und Kenntnissen, die vom Leser angewendet werden; ein vollständiges Verständnis des Textverständnisses kann daher nur durch verwendung eines Verarbeitungsmaßes erreicht werden, das auf die Eigenschaften des Textes und der Eigenschaften des Lesers empfindlich ist. Wie bereits erwähnt, variieren die Augenbewegungen je nach sprachlichen Merkmalen wie Worthäufigkeit, Wortlänge und Satzkomplexität1,2,7,10,11und Lesereigenschaften, wie Lesefähigkeit und Themenwissen1,9. Als solche bieten Augenbewegungen ein ideales Maß für textliches Verständnis.

Da die Augenbewegungen auf der Grundlage vieler sprachlicher Merkmale variieren, ist eine präzise Kontrolle der Reize bei der Untersuchung der kognitiven Prozesse, die am Textverständnis beteiligt sind, unerlässlich. Forscher geben oft so viel Aufwand auf, um kontrollierte Reize zu entwickeln, wie für die Durchführung des eigentlichen Experiments erforderlich sind. Tatsächlich ist die Forschung nur so gut wie die Reize.

Eye-Tracking-Methoden können wertvolle Daten für jedes Forschungsfeld liefern, in dem den Teilnehmern visuelle Reize gezeigt werden und die Reize auswerten müssen. Im Bereich der Werbung könnte man beispielsweise bestimmen, welche Teile einer visuellen Anzeige die meiste Aufmerksamkeit erregen, indem man misst, welche Teile der Anzeigen die meisten5,8betrachten. In der medizinischen Forschung konnte man feststellen, ob Praktikanten und erfahrene Ärzte ein Röntgen- oder MRT-Bild auf die gleiche Weise bewerten, indem man sich den Scanpfad der Augenbewegung ansieht und wie viel Zeit für die Bewertung kritischer physikalischer Strukturen aufgewendet wird15. In diesen Beispielen zeigt das Muster der Augenbewegungen an, welche Teile des Bildes die Aufmerksamkeit der Person auf sich ziehen, die das Bild betrachtet.

Disclosures

Es bestehen keine Interessenkonflikte. Die Autoren haben keine finanziellen Interessen an den Herstellern der hier beschriebenen Geräte.

Acknowledgments

Wir möchten allen danken, die an Forschungsarbeiten im Language Research Lab der University of Illinois in Chicago teilgenommen haben. Wir danken auch Frances Daniel, die maßgeblich an der Entwicklung der Programme zur Erfassung der hier vorgestellten Daten beteiligt war.

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

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Verwenden von Augenbewegungen zur Bewertung der kognitiven Prozesse, die an der Textverständigung beteiligt sind
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Cite this Article

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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