Den nåværende artikkelen beskriver hvordan du bruker øyesporingsmetoder for å studere de kognitive prosessene som er involvert i tekstforståelse. Beskrivelser av øyesporingsutstyr, hvordan du utvikler eksperimentelle stimuli og prosedyremessige anbefalinger er inkludert. Informasjonen som presenteres kan brukes på de fleste studier ved hjelp av verbale stimuli.
Den nåværende artikkelen beskriver hvordan du bruker øyesporingsmetoder for å studere de kognitive prosessene som er involvert i tekstforståelse. Måling av øyebevegelser under lesing er en av de mest presise metodene for å måle krav til behandling av øyeblikk for øyeblikk (online) under tekstforståelse. Kognitive behandlingsbehov gjenspeiles av flere aspekter ved øyebevegelsesatferd, for eksempel fikseringsvarighet, antall fikseringer og antall regresjoner (tilbake til tidligere deler av en tekst). Viktige egenskaper ved øyesporingsutstyr som forskere må vurdere, er beskrevet, inkludert hvor ofte øyeposisjonen måles (samplingsfrekvens), nøyaktighet for å bestemme øyeposisjon, hvor mye hodebevegelse som er tillatt og brukervennlighet. Også beskrevet er egenskaper av stimuli som påvirker øyebevegelser som må kontrolleres i studier av tekstforståelse, for eksempel posisjon, frekvens og lengde på målord. Prosedyremessige anbefalinger knyttet til å forberede deltakeren, sette opp og kalibrere utstyret, og kjøre en studie er gitt. Representative resultater presenteres for å illustrere hvordan data kan evalueres. Selv om metodikken er beskrevet i form av leseforståelse, kan mye av informasjonen som presenteres brukes på enhver studie der deltakerne leser verbale stimuli.
Når leserne leser en tekst, beveger de øynene fra ord til ord gjennom et vekslende mønster av fikseringer (punkter der øynene står stille og fokuserer på et ord) og saccades (punkter der øyet beveger seg mellom ord). Rettinger etter saccades som flytter leseren fremover gjennom en tekst, kalles fremoverfikseringer og fikseringer etter saccader som flytter leseren til tidligere punkter i en tekst, kalles regresjonsfikseringer. Den grunnleggende forutsetningen for øyesporingsmetoder er at økte behandlingsbehov er forbundet med økt behandlingstid eller endringer i fikseringsmønsteret. Økt behandlingstid kan gjenspeiles av reparasjoner med lengre varighet eller et større antall fikseringer (fremover og regressiv).
Øyebevegelser gir flere viktige fordeler som et mål på leseatferd i forhold til måling av lesetider for en hel passasje eller lesetider for setning for setning. For det første gir overvåking av øyebevegelser en kontinuerlig, online oversikt over leseytelse. Dette gir mulighet til å undersøke krav til tekstbehandling på globalt nivå (på tvers av en hel tekst), setningsnivået (enkeltsetninger) eller det lokale nivået (enkeltord eller uttrykk). Endringer i globale vanskelighetsgrader fører for eksempel til endringer i flere ytelsesmål, for eksempel total lesetid, antall fremoverrettinger og antall regresjoner. Endringer i lokale vanskelighetsgrader påvirker også flere mål, for eksempel lesetider for enkeltord, sannsynligheten for å rette ord og sannsynligheten for å gjøre regresjoner til bestemte ord. Generelle lesetider eller lesetider for setning for setning gir ikke så detaljerte mål på leseytelse. For det andre er øyebevegelser en naturlig del av lesingen; Derfor stilles det ingen ekstra oppgavekrav til en leser. For det tredje kan flere aspekter ved øyebevegelser analyseres (f.eks. fikseringsvarighet, saccadelengde og regresjonsfrekvens), noe som gir et vindu inn i forskjellige elementer i leseprosessen. For det fjerde gjenspeiler øyebevegelser direkte behandlingskravene knyttet til funksjonene i teksten som leses. Øyebevegelser varierer for eksempel som en funksjon av ordfrekvens10,11, ordlengde7, leksikalsk tvetydighet2, kontekstuell betingelse1og repetisjon10,13. For det femte gjenspeiler øyebevegelser individuelle forskjeller i leserne. Øyebevegelser varierer for eksempel avhengig av leseevne1, forkunnskaper om et emne9og leserens alder14. Rayner, Pollatsek, Ashby og Clifton13 gir en grundig gjennomgang av øyebevegelser under lesing. Samlet sett gjør disse fordelene øyebevegelser til et ideelt mål på leseatferd.
Forskningen beskrevet her brukte en øyebevegelsesmetodikk for å studere de kognitive prosessene som er involvert i tekstforståelse. Spesielt ble eksperimentet designet for å utforske hvordan kjente og ukjente metaforer behandles4. I denne studien leste deltakerne korte tekster som ble presentert på en dataskjerm mens øyebevegelsene deres ble overvåket. Hver tekst inneholdt fire setninger. De to første setningene ga en kontekst som var i samsvar med metaforens tiltenkte betydning. Metaforene ble presentert i den tredje setningen. Den fjerde setningen fungerte som en nøytral konklusjon. Eksempler på tekster som inneholder kjente (1) og ukjente (2) metaforer presenteres nedenfor med metaforene understreket for enkel identifisering.
Tidligere forskning basert på en rekke metoder har vist at kjente metaforer er lettere å forstå (behandlet raskere) enn ukjente metaforer3,6. Kraften til øyesporingsmetoden er at kilden til behandlingsvansker kan isoleres til bestemte ord. For eksempel kan forskere avgjøre om den ekstra tiden som trengs for å forstå ukjente metaforer oppnås ved å bremse når de leser hvert ord i metaforene, eller bremser ned på metaforens siste ord (når det er klart at det forrige uttrykket er en metafor). Videre støtter mønstre av øyebevegelser slutninger om de kognitive prosessene som er involvert i å forstå metaforene. For eksempel, når de leser roman eller ukjente metaforer, må leserne videre behandle metaforene for å trekke ut de figurative betydningene. Dette kan gjenspeiles i øyebevegelsesmønsteret som regresjon til starten av metaforene og deretter lese gjennom metaforene for andre gang. Leserne kan også prøve å sammenligne betydningen av de to nøkkelordene i metaforene (f.eks. kjærlighet og blomst), noe som kan føre til et mønster av frem og tilbake øyebevegelser mellom nøkkelordene. Alternativt, når de leser kjente metaforer, kan leserne trekke ut de figurative betydningene umiddelbart når de leser metaforene; Derfor ville det ikke være behov for noen regresjoner. Hovedpoenget er at øyebevegelsesmønstre gjør det mulig for forskere å gjøre slutninger om de elektroniske prosessene som brukes til å forstå metaforene. Dette støtter mer beskrivende konklusjoner enn bare å si at den generelle behandlingstiden er lengre for ukjente enn kjente metaforer.
Studien som beskrives her illustrerer en vanlig metode for kontrasterende øyebevegelsesmønstre for to typer skriftlige stimuli og gir en konkret situasjon for å beskrive kritiske aspekter ved øyebevegelsesmetoder. Det er viktig at øyebevegelsesmetoden som beskrives her, generaliseres for å studere mange andre problemer, for eksempel hvordan leserne løser ordbaserte matematiske problemer som varierer i kompleksitet(f.eks. høy kontra lav kompleksitet), eller hvordan ordproblemer løses av domeneeksperter kontra nybegynnere. Øyebevegelser kan brukes til å avgjøre hvilke ord i problemene som tiltrekker seg mest oppmerksomhet (dvs. lengste fikseringsvarighet og det største antallet fikseringer) og om eksperter og nybegynnere fokuserer på samme informasjon. I hvert tilfelle vil overvåking av øyebevegelser gi en oversikt over de øyeblikk-for-øyeblikk-endringene i behandlingskrav knyttet til å forstå problemene som leses.
Fremskritt innen teknologi har ført til tilgjengeligheten av svært nøyaktige, pålitelige og brukervennlige øyesporingssystemer. Innen språkforskning gjør overvåking av øyebevegelser det mulig for forskere å bestemme hvordan leserne evaluerer en tekst. Korrigeringsmønstre kan brukes til å bestemme hvilke deler av en tekst som er vanskeligst å behandle eller er enklest å behandle, hvilke deler av en tekst som kan forstås med en enkelt fiksering og hvilke deler som krever flere fikseringer eller regresjoner, og rekkefølgen leserne behandler teksten i. Sammen støtter disse tiltakene konklusjoner om de kognitive prosessene som er involvert i tekstforståelse.
Forståelse er basert på en interaksjon mellom informasjonen i en tekst og de kognitive ferdighetene og kunnskapen som brukes av leseren; Derfor kan en fullstendig forståelse av tekstforståelse bare oppnås ved å bruke et mål på behandling som er følsom for egenskapene til leserens tekst og egenskaper. Som nevnt tidligere, varierer øyebevegelser basert på språklige egenskaper, for eksempel ordfrekvens, ordlengde og setningskompleksitet1,2,7,10,11og leseregenskaper, for eksempel leseevne og emnekunnskap1,9. Som sådan gir øyebevegelser et ideelt mål på tekstforståelse.
Fordi øyebevegelser varierer basert på mange språklige egenskaper, er presis kontroll av stimuli viktig når man studerer de kognitive prosessene som er involvert i tekstforståelse. Forskere bruker ofte like mye krefter på å utvikle kontrollerte stimuli som nødvendig for å gjennomføre selve eksperimentet. Faktisk er forskningen bare så god som stimuliene.
Øyesporingsmetoder kan gi verdifulle data for ethvert forskningsfelt der deltakerne blir vist visuelle stimuli og er pålagt å evaluere stimuliene. Innen annonsering kan man for eksempel bestemme hvilke deler av en visuell annonse som tiltrekker seg mest oppmerksomhet ved å måle hvilke deler av annonsen folk ser mestpå, 5,8. I medisinsk forskning kan man avgjøre om praktikanter og erfarne leger evaluerer et røntgen- eller MR-bilde på samme måte ved å se på øyebevegelsesskanningsbanen og hvor mye tid som brukes til å evaluere kritiske fysiske strukturer15. I disse eksemplene indikerer mønsteret av øyebevegelser hvilke deler av bildet som tiltrekker seg oppmerksomheten til personen som ser på bildet.
The authors have nothing to disclose.
Vi ønsker å takke alle som har deltatt i forskning utført i Language Research Lab ved University of Illinois i Chicago. Vi takker også Frances Daniel, som var medvirkende til å bidra til å utvikle programmene som ble brukt til å samle inn dataene som presenteres her.
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 |