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Behavior

眼球運動を用いてテキスト理解に関与する認知過程を評価する

doi: 10.3791/50780 Published: January 10, 2014

Summary

本稿では、アイトラッキング手法を用いて、テキストの理解に関わる認知プロセスを研究する方法について説明します。アイトラッキング装置の説明、実験的刺激の開発方法、手順に関する推奨事項が含まれています。提示された情報は、言葉による刺激を用いたほとんどの研究に適用することができる。

Abstract

本稿では、アイトラッキング手法を用いて、テキストの理解に関わる認知プロセスを研究する方法について説明します。読み取り中の眼球運動の測定は、テキストの理解中に瞬間的な(オンライン)処理要求を測定するための最も正確な方法の1つです。認知処理の要求は、固定期間、固定数、回帰数 (テキストの前の部分に戻る) など、眼球運動行動のいくつかの側面によって反映されます。研究者が考慮する必要があるアイトラッキング装置の重要な特性は、眼の位置を測定する頻度(サンプリングレート)、眼の位置を決定する精度、頭の動きの許容度、使いやすさなど、説明されています。また、対象単語の位置、頻度、長さなど、テキストの理解の研究で制御する必要がある眼球運動に影響を与える刺激の特性も記載されています。参加者の準備、機器の設定と調整、およびスタディの実行に関する手順の推奨事項が示されます。代表的な結果は、データの評価方法を示すために提示されます。方法論は読解の観点から記述されているが、提示された情報の多くは、参加者が口頭刺激を読むあらゆる研究に適用することができる。

Introduction

読者がテキストを読むとき、彼らは固定の交互のパターン(目が静止し、単語に焦点を当てたポイント)とサッカド(目が単語間を移動しているポイント)を通して単語から単語に目を動かします。テキストを通して読者を前方に移動するサッカデに続く固定は、前方固定と呼ばれ、テキスト内の前の点にリーダーを移動するサッカドに続く固定は、回帰固定と呼ばれます。アイトラッキング手法の基本的な前提は、処理要求の増加は、処理時間の増加や固定パターンの変化に関連しているということです。処理時間の増加は、長い期間の固定またはより多くの固定(順方向および回帰)によって反映される可能性があります。

目の動きは、全体の通過または文ごとの読み取り時間の読み取り時間を測定することに対する読み取り行動の尺度としていくつかの重要な利点を提供します。まず、眼の動きを監視すると、連続的なオンライン読み取り性能が記録されます。これにより、テキスト処理要求をグローバル レベル (テキスト全体)、文レベル (個々の文)、またはローカル レベル (個々の単語またはフレーズ) で調べることができます。たとえば、グローバル難易度の変化は、総読み取り時間、順方向固定数、回帰数など、パフォーマンスの測定単位の変化につながります。ローカル レベルの難易度の変化は、個々の単語の読み取り時間、単語を固定する確率、特定の単語に対する回帰の可能性など、いくつかのメジャーにも影響します。全体の読み取り時間や文ごとの読み取り時間は、読み取りパフォーマンスのそのような詳細な尺度を提供しません。第二に、眼球運動は読書の自然な部分である。したがって、追加のタスク要求はリーダーに配置されません。第三に、眼球運動の複数の側面(例えば固定期間、サッカデ長さ、回帰頻度)を分析し、読み取りプロセスの異なる要素に窓を提供することができる。第四に、目の動きは、読み取られるテキストの特徴に関連する処理要求を直接反映しています。たとえば、目の動きは単語の周波数10,11、単語長7、字句のあいまいさ2、文脈制約 1 、および繰り返し10,13の関数として変化します。第五に、目の動きは読者の個人差を反映しています。例えば、眼球の動きは読解能力1、トピック9に関する事前知識、および読者14の年齢によって異なる。レイナー、ポラテック、アシュビー、クリフトン13は、読書中の眼球運動の徹底的なレビューを提供します。これらの利点を合わせると、目の動きは読書行動の理想的な尺度になります。

ここで説明した研究は、テキスト理解に関与する認知プロセスを研究するために目の動きの方法論を使用しました。具体的には、この実験は、馴染みのある、なじみのない比喩が処理される方法を探求するために設計されました 4 .本研究では、目の動きを監視しながら、参加者はコンピュータモニターで提示された短いテキストを読みます。各テキストには 4 つの文が含まれていました。最初の2つの文は、比喩の意図された意味と一致する文脈を提供した。比喩は3番目の文で提示されました。4番目の文は中立的な結論として役立った。馴染みのある(1)と不慣れな(2)比喩を含むテキストの例は、識別を容易にするために下線が引かれた比喩と共に以下に示される。

  1. おなじみの比喩の通路.ピーターは今までにこんな美しい少女を見たことがなかった。彼は本当に特別な何かが二人の間に成長することを望んでいました。彼は 愛は花だと思った。ピーターはその夜その女の子に電話しました。
  2. なじみのない比喩の一節.大学を卒業することは、多くの人にとって非常に重要なマイルストーンです。この目標を達成するには多くの努力が必要です。多くの人にとって学位 は出入り口です。大学を卒業することは非常に誇りに思うべきものです。

さまざまな方法に基づく過去の研究では、馴染みのない比喩3,6よりも、馴染みのある比喩が理解しやすく(速く処理される)ことが示されています。アイトラッキング法の力は、加工困難の源を特定の単語に隔離できることです。例えば、研究者は、比喩の各単語を読むときに減速するか、たとえメタファーの最後の単語を遅くすることによって、不慣れな比喩を理解するために必要な余分な時間が得られるかどうかを判断することができます(以前のフレーズが比喩である場合)。さらに、眼球運動のパターンは、比喩の理解に関与する認知過程に関する推論を支持する。例えば、小説やなじみのない比喩を読むとき、読者は比喩的な意味を引き出すために比喩をさらに処理する必要があります。これは、比喩の開始に後退し、その後、比喩をもう一度読み取るように、目の動きパターンに反映されるかもしれません。また、読者は、メタファー(愛やなど)の2つのキーワードの意味を比較しようとするかもしれません。あるいは、なじみのあるメタファーを読むとき、読者は比喩を読んですぐに比喩的意味を抽出するかもしれません。したがって、回帰は必要ありません。重要なポイントは、目の動きパターンは、研究者が比喩を理解するために使用されるオンラインプロセスについて推論することを可能にすることです。これは、単に全体的な処理時間が馴染みのないメタファよりも長いと述べるよりも、より説明的な結論をサポートします。

ここで説明する研究は、2種類の書かれた刺激の目の動きパターンを対比させる一般的な方法を示し、眼球運動方法論の重要な側面を記述するための具体的な状況を提供する。重要なことに、ここで説明する目の動きは、複雑性が異なる単語ベースの数学の問題を読者がどのように解決するか(例えば、高い/低い複雑さ)、または単語の問題がドメインの専門家と初心者によってどのように解決されるかなど、他の多くの問題を研究するために一般化することができます。目の動きは、問題の中でどの単語が最も注目を集めるか(すなわち、最も長い固定期間と最も多くの固定数)、そして専門家と初心者が同じ情報に焦点を当てるかどうかを決定するために使用することができる。いずれの場合も、眼球運動を監視することは、読み取られる問題の理解に関連する処理要求の瞬間的な変化の記録を提供するであろう。

Protocol

1. アイトラッキング機器の特性

眼の追跡ツールは、眼球の動きの測定方法、眼の位置の測定頻度(サンプリングレート)、眼の位置を決定する精度、頭の動きの許容度、使いやすさなど、さまざまな点で変化します。これらの要因の重要性は、実施される研究の種類とテストされる参加者によって異なります。例えば、読書のほとんどの研究では、どの単語が固定されているかを判断するために高精度が必要です。2つ目の例として、子を参加者として使用する場合、頭の動きの許容度と使いやすさが重要です。

ここで説明した研究は、SRリサーチEyeLink 1000アイトラッカー(SRリサーチ株式会社)を使用して行われました。図 1に、アイ トラッキング システムの画像を示します。EyeLinkシステムは、ビデオ画像の瞳孔位置の変化を測定することによって、眼の動きを追跡します。これは、被写体の目に分散した赤外線(参加者には見えない)を照らして、高解像度の赤外線感知ビデオカメラで片目(または両眼)からの赤外線反射(画像)を記録することによって行われます。赤外線光源とビデオカメラは、刺激を表示するために使用されるモニタの下に配置されます。赤外線は、通常のスペクトラムライトからのスプリアス反射を避けるために使用されます。赤外線は瞳孔が位置する明るいスポット(光が瞳孔に入り、瞳孔を明るくするために眼の表面に反射する)と角膜反射と呼ばれる眼の表面のピンポイント反射を生成します。ビデオ画像は、ビデオフレーム内の瞳孔(明るいスポット)の水平方向と垂直方向の動きを測定できるようにデジタル化されています。角膜反射は、頭が動かない限り動かない静止反射です(眼の表面から反射されるため、眼が動いたときに動きません)。角膜反射を測定することは、角膜反射の動きにつながる小さな頭部の動きを、角膜反射の動きに至らない眼球運動と区別する手段を提供する。ヘッドの動きを最小限に抑え、参加者をビデオカメラの焦点範囲に保つために、参加者はコンピュータモニターに提示されたテキストを読みながら、額と顎の休息に頭を置きます。アイトラッキングシステムのいくつかの重要な特徴を以下に説明します。

  1. サンプリング レート:サンプリングレートは、1秒の目の位置が測定される回数を指します。EyeLink 1000システムのサンプリングレートは1,000 Hzで、目の位置は1,000回/秒で測定されます。一般的なサンプリング レートは、1,000 Hz、500 Hz、250 Hz、および 60 Hz (多くのコンピュータ モニタのビデオリフレッシュ レート/周波数)です。
    注: 読み取りを学習する際の目標は、固定とサッカドの位置と持続時間を正確に測定することです。通常の成人の読書中、固定期間は通常約100〜800ミリ秒から変化し、平均は約250ミリ秒(大学生の読者の場合)である。サッカデスは通常、読者が目をある単語から次の単語に動かすと、約10〜20ミリ秒の期間の範囲です。1行の端から次の行の始めに移動するような非常に大きなサッカドは、60〜80ミリ秒の持続時間であればよい。サンプリングレートが高いほど、固定とサッカドの持続時間を測定する際の時間精度(時間分解とも呼ばれる)が向上します。具体的には、平均時間誤差はサンプル間の時間の約半分の持続時間になります。例えば、サンプリングレートが1,000 Hz(1m秒毎のサンプリング・アイポジション)の場合、平均誤差は0.5ミリ秒、サンプリングレートは60Hz(サンプリング・アイポジション16.7msec毎)につながり、平均誤差は約8ミリ秒となります。8 ミリ秒の誤差は、サッカドの持続時間を調べるには大きすぎると考えられるが、固定期間を調べるには大きすぎないようにする。30年前、ほとんどの読書研究は、60 Hzサンプリングレートのアイトラッカーを使用して行われました。読み取りに関する研究のほとんどは、現在、500 Hzまたは1,000 Hzでサンプリングできるアイトラッカーを使用して行われています。
    読書中、目標は、同じ場所に両方の目を集中させることです。したがって、一般的な方法は、片目から目の動きを記録する方法です。一部のアイトラッキングシステムでは、両眼を同時に追跡できます。両眼を追跡する利点は、最適なトラッキング精度の目を最終解析に選択できることです。両眼を追跡する欠点は、サンプリングレートが一般的に2倍に減少することです(つまり、片目のサンプリングレートは、両方の目から記録すると500Hzに減少します)。
  2. 正確さ。精度は、計算された固定位置が実際の固定位置とどの程度一致するかを示します。これは、表示角度の度合いで表されます(半分の円は180ºの視角を持っています)。EyeLink 1000システムの平均精度は、0.25-0.5ºの視覚角度です。これを視野に入れると、通常の視聴距離でコンピュータモニタで17-20を見ると、モニターの幅は20〜30ºの視野角をカバーします。
    注: 必要な精度は、研究目標によって異なります。行のどの文字が固定されているかを測定することを目標とする場合は、文字位置の精度が必要です。行のどの単語が固定されているかを測定することが目標の場合は、単語の位置の精度が必要です。ここで説明した研究では、3文字が約1°の視覚角度に等しくなるようにテキストを表示しました。テキストが比例フォントで表示されていたため、単位は約 3 文字です (文字の幅が異なっていた場合など、文字 i が wより狭いなど)。文字位置の精度を得るには、アイトラッカーは、30°の水平範囲(コンピュータディスプレイの幅)を横切る1/3°(約1文字の幅)までの固定位置を決定する必要があります。単語の位置精度を得るには、3文字の長さの単語の1°範囲内の固定位置を決定する必要があります。眼の追跡者は、瞳孔が目のふたとまつげによって部分的に閉塞することができるので、大きな垂直眼球運動(例えば、ディスプレイの下部から上に移動する)を測定する際にわずかに正確ではない傾向があります。この問題は、テキストを 2 行間隔で行うことによって大幅に削減または除去できるため、読み取られるテキスト行を簡単に識別できます。コンピュータモニタの17-20の場合、二重間隔は、EyeLink 1000および最新世代のアイトラッカーの精度範囲内で、ライン間の垂直分離の約2.5°を生成します。
  3. 頭の動き.EyeLink 1000システムの許容ヘッドの動きは25 mm x 25 mm x 10 mm (水平x縦方向x深さ)です。すなわち、参加者は、±12.5 mmの左/右、±12.5mmのアップ/ダウン、および最初のキャリブレーション(下記の説明)が行われたヘッド位置から±5 mmのイン/アウトのヘッドの動きを正確さを損なうことなく行うことができます。ビデオカメラの視野内で目を維持するには、左右の制限と上下の制限が必要です。ビデオカメラの焦点範囲に目を維持するために、イン/アウト制限が必要です。組み合わせの額/あごの休息を使用すると、簡単にこの範囲内の動きを維持します。
    注: ディスプレイが(ドライビングシミュレータのように)各モニターを見るために頭の動きを必要とする3つのモニターで並んで構成されている場合など、より大きなヘッドの動きが必要な場合は、額/あごの休息を必要としない「ヘッドマウント」バージョンのアイトラッカーが利用可能です。ヘッド搭載システムでは、目の位置を追跡するために使用されるカメラは、参加者が自由に頭を動かすことができるように、調整可能なヘッドバンドに取り付けられています。前方を指す別のカメラは、表示されているシーンを記録します。目の動きは、表示されているシーンに対して相対的に決定されます。ヘッドマウントシステムの欠点は、サンプリングレートが500Hz(最大)以下に低下し、大きなヘッドの動きが誤差を引き起こす可能性があるため精度がやや低下する傾向があり、各参加者に対して眼球移動カメラの位置を調整する必要があるため、セットアップ時間が若干長くなる傾向にあります。ヘッドマウントアイトラッカーを操作するためのソフトウェアは、EyeLink 1000と本質的に同じです。
  4. システムのセットアップ時間。EyeLink 1000は、通常、ビデオベースのアイトラッカーの典型的な5分以下で設定および較正することができます。このプロセスは、次の手順セクションでさらに定義されています。

2. 刺激準備

2つ以上の条件から取られた刺激のために眼球運動を比較する場合、刺激は眼球運動に影響を与える特徴に一致する必要があります。ここで使用されるメタファーテキストは、2つの刺激がどのように読み取られるかを比較する際に制御すべき重要な特性を示しています。

  1. キーワードは、条件間で平均単語長 (文字数) と単語の頻度 (通常は出現数/百万語として表されます) で一致させる必要があります。これは、単語の頻度が減少するにつれて固定期間が長くなり、単語の長さが10,13増加するにつれて単語固定の確率が高くなるので、非常に重要です。比喩の一節では、馴染みのある、なじみのない比喩の内容の単語は、平均単語の長さと単語の頻度で一致していました。
  2. キーワードは、テキストや文章内の同様の位置に表示する必要があります。文末の単語は、通常、文章の前の単語よりも読み取りが遅く、読者は一節を進め、最後の文11,12で遅くする傾向があるため、これは重要です。比喩の一節では、すべての比喩は3番目の文の最後に提示されました。文の冒頭に比喩を提示し、文の最後に他の人を提示することは、比喩自体に関連付けられていない読み取り時間の変動につながります。
  3. キーフレーズは、単語の長さと構造にほぼ一致する必要があります。文の長さと構文構造は読み取り時間、固定数、回帰の可能性に影響を与えるので、これは重要です13.比喩の一節では、なじみのあるなじみのない比喩は、同じ数の単語と構造を持っていました(XはYです)。
  4. キーワードの直前のコンテキストは、単語数、形式、および処理の難易度とほぼ同じにする必要があります。コンテキスト制約は後続の単語1,14の固定期間に影響するため、条件間でコンテキストを同一化する必要があります。メタファーの一節では、最初の文脈文は常に、メタファーの最初のキーワード(漁師)に関連し、第2の文脈文は常に比喩の第2のキーワード(クモ)に関連する。
  5. キーワードやフレーズは、節の最後の単語または語句であってはなりません。これは、文章の前の部分よりも遅いテキストの終了部分を読み取るので重要です。結論文を追加すると、処理の波及を測定することもできます。波及は、ある文から後続の文に引き継がれた処理の難しさを指します。比喩の一節では、中立的な結論文が比喩に従った。読者が比喩の意味を理解していなかったら、比喩の意味に関する手がかりを求めて次の文に移るかもしれません。したがって、結論文は意図的に意味の手がかりを取り除くために中立でした。
    刺激制御特性は比喩の観点からここに記述されたが、それらはテキスト理解のほとんどの研究または言語刺激を操作する任意の研究に適用される。読者が複雑さの中で異なる単語ベースの数学の問題を解決する前の例を考えてみましょう(例えば、高い複雑性と低い複雑さ)。数学的複雑度が単語の頻度と混乱するため、複雑度の低い問題よりも、複雑度の高い問題に、低い複雑さの問題よりも珍しい (非常に低い頻度の) 単語を含めたくないようにする必要があります。もちろん、実験の目的は、どの機能を制御する必要があるかを決定します。例えば、実験の目的が文構造が処理に与える影響を調べることであるならば、文構造を操作しなければならない。数学の問題の実験に戻るには、さまざまな文法構造が問題解決の難しさにどのように影響するかを調べる必要があります。たとえば、問題の重要な詳細を含む文は、アクティブまたはパッシブの音声で記述できます。これらの主要な文章に対する目の動きのパターンは、正しい解決策を決定する際の影響と同様に測定することができる。

3. 実験の実行

  1. 参加者は、まず、一般的な手順を説明するインフォームド・コンセントを完了する必要があります。ここで説明する実験などの行動研究は、一般的に、ビデオベースの眼の追跡装置が目と接触せず、すべての条件下で安全であるクラス1 LEDデバイスとして承認されているため、医療IRBとは対照的に、機関の行動IRB(機関研究委員会)によって承認されています。眼追跡手順をfMRIを受けている間に眼球の動きを記録するなどの医療処置と組み合わせる場合、医療IRBが必要になります。
  2. 参加者は、気が散る電子機器をすべてオフにするか、ミュートする必要があります。
  3. モニターされている目がビデオディスプレイのほぼ中央になるように、チンレストの高さを設定する必要があります。
  4. 参加者は、顎の上にあごを快適に置き、額を額の残りの部分に合わせて快適に休ませることができるように、座席の高さを調整する必要があります。参加者はリラックスしながら椅子に座る傾向があり、額を額の休息から引き離す傾向があります。これにより、目の追跡記録の垂直方向の誤差が増加します。この問題は、参加者があごの残りの部分にあごを休ませることができるように、顎の高さの少し上から始めることを確認することによって最小限に抑えることができます。
  5. 参加者は、実験を開始する前に、アイトラッカーがどのように調整され、設定されているかを伝える必要があります。モニターに指示を表示すると、参加者は実験を開始する前にディスプレイの様子を確認し、必要に応じて額/顎の残りの部分の位置をさらに調整することができます。
  6. 記録されている目だけがカメラディスプレイに表示されていることを確認します。これにより、参加者が大きな頭の動きをする場合、トラッカーが他の目に「シフト」するのを防ぐことができます。両眼がカメラの視野にある場合、参加者が頭を十分に遠くに動かすと、記録されている目の画像がカメラの視野から外れ、もう一方の目がカメラの視界に移動するようにシフトが発生する可能性があります。その後、アイトラッカーは新しい瞳孔反射を「検索」します。トラックは、ヘッドが開始位置に戻ったときに元の目に戻りますが、シフトは一時的に目の位置を失います。
  7. カメラに焦点を合わせます(画像は実験者のディスプレイに表示されます)。適切な焦点は、瞳孔および角膜反射を検出し、追跡する能力を高める。
  8. ビデオカメラの赤外線感度しきい値を調整します。EyeLinkシステムには、大多数の参加者のしきい値を正しく設定する「自動しきい値」機能があります。目の近くに大きな赤外線反射領域が見える場合は、しきい値を手動で減らすことができます。この時点で、アイトラッカーは瞳孔と角膜反射を検出し、目の位置の追跡を開始する必要があります(瞳孔と角膜反射の上の十字線で示されます)。
  9. 受講者にコンピュータ モニタの各コーナーを見て、ディスプレイの表面全体で瞳孔と角膜の反射が追跡されていることを確認します。ディスプレイの端で瞳孔または角膜の反射が失われた場合、通常、顎の残りのベースを前後に動かして参加者の頭を傾けると問題が解決します。眼鏡をかけた参加者の場合、極端な水平角や垂直角度を見ると、フレームが目のビデオ画像の一部を遮蔽することがあります。これは、刺激が示される領域全体にわたって瞳孔と角膜反射を追跡できない場合にのみ問題です。この問題を補うために必要であれば、眼トラッカーは、より小さな範囲で較正(次に説明)することができます。
  10. キャリブレーションは、目の動きを正確に追跡するためのアイトラッキングソフトウェアを設定するために使用されるプロセスです。これは、参加者が既知の場所でモニターに表示される9つの固定点(黒い点)のセットを固定している間、目の位置を記録することによって行われます。固定点はランダムな順序で表示されます。固定点の数は、刺激が占めるディスプレイの量によって異なります。パッセージがディスプレイの大部分を埋める場合、キャリブレーションでは9ドットの形式(左上、上中央、右上、中央左、中央、中央、中央、中央、左下、下中央、右下)を使用する必要があります。1行のテキストのみがディスプレイの垂直中心に表示される場合、キャリブレーション範囲はディスプレイの中央領域まで縮小される場合があります。
  11. キャリブレーション中に、各ドットが消えるまで固定し、ドットの動きを予測しないように指示します。参加者がドットの次の位置を予測しようとして目を動かすと、ドットの動きを手動で制御して、次のドットが表示される前に各ドットを固定するようにすることができます。
  12. キャリブレーションを検証します。検証中、参加者はキャリブレーション中と同じ9点を固定します。計算された固定位置を既知の固定位置と比較して、計算された固定位置の視覚的エラーの程度を決定します。この時点で、ソフトウェアは、各固定点の視覚的誤差の程度、すべてのポイントの平均誤差、およびすべてのポイントの最大誤差に関する情報を表示します。
  13. 平均誤差が0.5ºの視角を超える場合、アイトラッカーの設定をチェックし、キャリブレーションプロセスを繰り返す必要があります。平均誤差は垂直エラーと水平誤差を組み合わせた値です。したがって、許容可能な平均誤差は、例えば、小さな水平誤差と垂直誤差、小さな水平誤差(例えば0.1º)と大きな垂直誤差(例えば0.6º)の組み合わせ、またはエラーの変化パターンを反映することができます。したがって、研究者は、各キャリブレーションポイントの水平および垂直変位を調べ、実行される実験に基づいて許容誤差の閾値を確立する必要があります。たとえば、画面の中央に表示される単一行の文章の場合、テキストの行が 1 行しかないため、垂直方向の精度はあまり重要ではありません。0.1º 水平誤差と 0.6º の垂直誤差の前の例は、単一行のディスプレイでは許容できる場合があります。マルチラインの通路を使用する場合、垂直および水平の精度は両方とも重要です。
  14. 許容可能なキャリブレーションを取得した後、実験を開始します。刺激が表示されたときに話さないで、参加者に指示します。トーキングは、顎の残りの部分に休んだときに頭が上下に動き、これにより、アイトラッキングの精度が低下します。
  15. まず、参加者がアイトラッカー、レスポンスコントローラ(使用する場合)、および刺激の形式に慣れることができるように、少数の練習試験を提示します。
  16. 各試行の前に、固定ポイント(しばしばドリフト補正点と呼ばれます)がテキストの最初の単語が配置される場所に表示されます。各試行の前にドリフト補正ポイントを固定するように参加者に指示します。ドリフト補正点を固定するときの視覚的エラーが最大許容誤差(0.5º)を超えた場合、システムは試行を開始できません。この時点で再調整が必要です。これにより、実験全体を通して一貫して正確なトラックが確保されます。システムは参加者の目を追跡するように設定されているため、再キャリブレーションには通常1分未満かかります。
  17. 練習トライアルを終えた後に質問があるかどうかを参加者に尋ねます。参加者は、質問をするために額/あごの休息から頭を取り除く必要があります。参加者が額/顎の休息に戻った後、追跡精度を再確認する必要があります。これは、参加者にドリフト補正ポイントを見て、計算された位置を実験者のモニターに表示される実際の位置と比較させることによって行うことができます。大多数の参加者にとって、通常は、外れてから額/あごの休息に戻った後、再較正は必要ありません。
  18. 参加者が休憩を取る必要がある場合、またはトラックの品質が低下した場合(通常、参加者が椅子に再配置したため)、キャリブレーションをチェックし、必要に応じて再調整を行う必要があります。参加者は実験中に座席の位置(スラウチ)をリラックスさせる傾向があり、頭の角度を変えることができます。これにより、トラッキングの精度が低下し、再調整が必要になります。より長い実験で15-20分ごとに短い休憩を含めると、この問題を最小限に抑えます。
  19. 実験を終えた後、参加者は報告を受ける必要があります。

Representative Results

眼球運動の複数の側面を分析することができ、これらはしばしばグローバルおよびローカルの尺度として分類されます。グローバルメジャーは、全体的な読み取り時間、すべての単語の平均固定時間、固定の合計数 (順方向と回帰の両方) など、試験全体にわたる目の動きの挙動を反映します。ローカルメジャーは、特定のターゲットワードまたはターゲットワードのセット(メタファー内の単語など)の目の動きを反映し、対象領域と呼ばれます。ローカルメジャーには、対象単語の固定時間、ターゲットワードを固定する確率、ターゲットワードの固定数、ターゲットワードへの回帰数などがあります。また、ローカルメジャーは、最初の実行、2 回目の実行、および合計時間の観点から説明されることがよくあります。最初の実行 (最初のパスとも呼ばれます) は、別の単語に移動する前に、ターゲットワードで行われた固定を指します。これは、ターゲットワードとの最初の出会いと考えることができます。2 回目の実行 (2 番目のパスとも呼ばれます) は、最初にターゲット ワードを離れた後にターゲット ワードに対して行われた固定を指します。これらは一般的にターゲットワードへの回帰です。合計時間には、対象の単語に対して行われたすべての固定 (すべての実行を組み合わせたもの) が含まれます。さらに複雑なメジャーは、最初に単語に遭遇してから後続の単語に移動する時間の合計として定義される回帰パスの期間など、処理時間と目の動きパターンを評価するためにも使用されます。たとえば、読者 (1) がメタファーの最後の単語を固定し、(2) メタファーの最初の単語を固定するために戻り、(3) 最後の単語に再び固定し、次の文の最初の単語を固定した場合、回帰パス期間には、この例の最初の 3 つの固定が含まれます。

サンプルトライアルの目の動きを 図2に示します。円は固定位置を表し、黄色の線はサッカデを表し、読者がどのように単語間を移動したかを示します。メタファーに関連する余分な処理難しさは、メタファー上の固定の密度によって見ることができます。固定は、関心のある領域(例えば、メタファーの単語)によってグループ化され、各単語に費やされた時間と、慣れ親しんだなじみのない比喩のために各単語に費やされた固定の数を決定することができます。 図 3 に示す結果は、なじみのないメタファーで 2 つの主要なコンテンツワードを処理するのに、なじみのないメタファーよりも多くの時間が費やされたことを示しています。

全体の一節または文ごとの読み取り時間の読み取り時間とは対照的に、目の動きを記録することの利点は 図2図3に見られる。たとえば、メタファー領域には5つの固定(図2)、3つの前方固定、2つの回帰固定があり、これは読者が比喩を読んで「出入り口」に読み込み、次に「程度」に戻る(後退する)ことを反映しています。本質的に、比喩は2回読まれました。文の読み取り時間や全体の読み取り時間だけを測定した場合、この結果は気付かれません。2 番目の例として、 図 3 は、メタファーの他の 3 つの単語よりもメタファーの最後の単語を読み取る時間が多く、読み取り時間が、メタファーの 4 つの単語のうち 3 つの不慣れなメタファよりも早く使用されたことを示しています。文ごとの読み取り時間を測定することは、なじみのない比喩を含む文章の読み取り時間が不慣れな比喩よりも長いことを示しますが、余分な読み取り時間が比喩のすべての単語に分散しているのか、特定の単語に限定されていたのか、そして各単語に費やされた時間は不明です。これらの 2 つの例は、連続したオンライン読み取り動作を記録する利点を示しています。

Figure 1
図 1.左の写真は、コンピュータディスプレイを見ながら、額/あごの休息の上に配置された参加者を示しています。 赤外線光源とビデオカメラは、ディスプレイの下にあります。右の画像は実験者のディスプレイを示しています。上のフレームの大きな画像は、右目の周りの参加者の顔(追跡中の目)を示し、小さな画像は右目のクローズアップを示しています。青い領域は、参加者の髪(大きな画像)と瞳孔(小画像)からの高い赤外線反射の領域です。目の上の十字毛は瞳孔の中心と瞳孔の底付近の角膜反射を識別する。 ここをクリックすると、より大きな画像が表示されます。

Figure 3
図 2.なじみのない比喩を含むサンプル通路からの眼球運動(程度は出入り口である)。円は固定位置を示し、黄色の線はサッカデパスを示します。円が大きいほど、長い期間固定を表します。円の横の小さい数値は、固定時間 (ミリ秒) を示します。ギャップ (多くの人の単語の間など、サッカデラインなし) は、被験者が一時的に目を閉じるなどのアーティファクトのためにトラックの損失が発生したポイントを示します。図は、比喩内の出入り口から程度への回帰を示しています。

Figure 2
図 3.馴染みのある、なじみのないメタファーの単語の総固定時間(msec)。横軸の単語は、馴染みのあるサンプル (F) と馴染みのない (U) メタファーに対応します。このデータは、10の身近なメタファーと10の不慣れなメタファーの平均を表しています。

Discussion

技術の進歩により、高精度で信頼性が高く、使いやすいアイトラッキングシステムが利用できます。言語研究の分野では、眼球の動きを監視することで、研究者は読者がテキストを評価する方法を決定することができます。固定パターンを使用して、処理が最も困難な部分や処理が最も簡単な部分、1 つの固定でテキストのどの部分を理解できるか、複数の固定または回帰が必要な部分、および読み取りがテキストを処理する順序を決定できます。これらの措置は、テキストの理解に関与する認知プロセスに関する結論を一緒にサポートします。

理解は、テキストに含まれる情報と、読者が適用する認知能力と知識との相互作用に基づいています。したがって、テキストの理解を完全に理解するには、読み取り用のテキストの特性や特性に敏感な処理の尺度を使用する必要があります。前述したように、目の動きは、単語の頻度、単語の長さ、および文章の複雑さ1,2、7,10,11、および読解能力やトピック知識などの読者の特徴などの言語的特徴に基づいて変化する。そのため、目の動きはテキストの理解の理想的な尺度を提供します。

目の動きは多くの言語的特徴によって異なるため、テキストの理解に関わる認知過程を研究する際には、刺激の正確な制御が不可欠です。研究者は、多くの場合、実際の実験を行うために必要な制御刺激を開発するために多くの努力を費やします。確かに、研究は刺激と同じくらい良いです。

アイトラッキング手法は、参加者が視覚刺激を示し、刺激を評価するために必要とされる研究分野の貴重なデータを提供することができます。たとえば、広告の分野では、広告の最も多い5,8を見る広告の部分を測定することで、ビジュアル広告のどの部分が最も注目を集めるかを判断できます。医学研究では、インターンと経験豊富な医師が、眼球運動スキャン経路を見てX線またはMRI画像を同じように評価するかどうか、および重要な物理的構造15の評価に費やされる時間を決定することができる。これらの例では、目の動きのパターンは、画像のどの部分が画像を見ている人の注目を集めているかを示しています。

Disclosures

利益相反はありません。著者らは、ここで説明する機器の製造業者に金銭的な利益を持っていません。

Acknowledgments

イリノイ大学シカゴ校の言語研究所で行われた研究に参加してくださった皆様に感謝申し上げたいと思います。また、ここで紹介するデータを収集するために使用されるプログラムの開発に尽力したフランシス・ダニエルに感謝します。

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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眼球運動を用いてテキスト理解に関与する認知過程を評価する
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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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