Yöntem makalesi

İnsan Okuma Süreçlerinde Göz İzleme Sırasında Yüksek Kaliteli Veri Toplama için Metodolojik Protokol

152 görüntülenme

⸱

DOI:

10.3791/70937

⸱

18 Eylül 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Centre for Cognitive Science, Jagiellonian University, 2Department of Electrical and Electronics Engineering, Yeditepe University, 3Section of Cognition, Data and Education, University of Twente, 4Department of Psychology, Istanbul Ticaret University, 5Faculty of Teacher Education & Laboratory for Psycholinguistic Research, University of Zagreb, 6Faculty of Social Sciences, Arts and Humanities, Kaunas University of Technology, 7Institute of English Studies, University of Wrocław, 8CNRS, University of Lille, 9Center of Linguistics, School of Arts and Humanities, University of Lisbon, 10School of Computer Science, College of Science and Engineering, University of Galway, 11Laboratory for Psycholinguistic Research, Department of Speech and Language Pathology, Faculty of Education and Rehabilitation Sciences, University of Zagreb, 12Institution of Computer Science and AI, V. N. Karazin Kharkiv National University

Bu makalede

Özet

Bu makale; yüksek doğruluklu ve yüksek hassasiyetli veriler ile tekrarlanabilir sonuçlar elde etmek amacıyla donanım ve ekran seçimi, laboratuvar kurulumu, katılımcı yönetimi, kalibrasyon ve doğrulama, çevrimiçi kalite kontrolü ve ön işleme (olay algılama ve kayma düzeltme) süreçlerini kapsayan, insan okuma deneylerinde yüksek hassasiyetli göz izleme veri toplama işlemi için adım adım bir protokol sunmaktadır.

Özet

Göz izleme, okuma sırasında dikkat ve dil işlemenin incelenmesi için temel bir metodolojik yaklaşımdır. Sonuçların geçerliliği ve yeniden üretilebilirliği; veri kalitesine, net bir metodolojiye ve tutarlı ön işlemeye bağlıdır. Bu makale, okuma çalışmalarında yüksek kaliteli göz izleme verileri toplamak için kapsamlı, adım adım bir protokol sunmaktadır. Protokol, laboratuvar ortamının hazırlanması ve ekipman kurulumu ile başlar; ardından göz izleme donanım ve yazılımının seçimi ve yapılandırılmasına, uyaran hazırlığına ve deney tasarımına geçer. Katılımcı yönetimi, bilgilendirilmiş onam ve dilsel ile psikometrik özelliklerin belgelenmesi işlemleri yürütülür. Daha sonra, veri toplama sırasında katılımcı konforu ve veri kalitesi çevrimiçi olarak yakından izlenirken kalibrasyon ve doğrulama prosedürleri gerçekleştirilir. Ön işleme hattı; ham verilerin standart formatlarda dışa aktarılmasını, veri temizlemeyi, net tanımlanmış parametrelerle fiksasyon ve sakkad tespitini (hız tabanlı ve dağılım tabanlı algoritmalar kullanılarak), sinyal kaybı ve gürültü kontrolü için görsel incelemeyi, çok satırlı metinler için dikey kayma düzeltmesini ve standart okuma ölçümlerinin (fiksasyon süresi, sakkad metrikleri, kelime atlama ve regresyon oranları) çıkarılmasını içerir. Protokol boyunca, araştırma soruları ile donanım özellikleri arasındaki uyum, düzenli kontrollerle kaymanın yönetimi ve tüm kritik parametrelerin ve kararların ayrıntılı raporlanması özellikle vurgulanmaktadır. Başarılı bir veri toplama süreci genellikle belirlenen sınırlar dahilinde stabil bir doğrulama doğruluğu, düşük veri kaybı oranları ve kelime uzunluğu, frekansı ve öngörülebilirliği ile ilgili iyi bilinen etkileri yeniden üreten, yorumlanabilir fiksasyon süreleri ve sakkad davranışı dağılımları ile sonuçlanır. Protokol; masaüstü göz izleyiciler, yaygın yazılım ortamları ve hem baş sabitleyicili hem de baş serbest düzenlemelerle uyumlu olup aydınlatma koşulları, gözlük yansımaları ve katılımcı duruşundaki değişiklikler gibi pratik sorunları ele almaktadır. Bu çalışma, metodolojik rehberliği birleştirilmiş bir iş akışına dönüştüren net ve pratik bir protokol sunmaktadır. Çalışmanın amacı, okuma araştırmalarında güvenilir göz izleme veri toplamayı desteklemek, tekrarlanabilirliği ve meta-analizleri teşvik etmek, laboratuvarlar ve gruplar arasındaki tutarlılığı artırmak ve nihayetinde okuma araştırmalarının bilimsel güvenilirliğini güçlendirmektir.

Giriş

Fiksasyonlar ve sakkadlar, görsel ve bilişsel kaynakların uyaranlara anlık olarak nasıl tahsis edildiğini gösterdiğinden, göz izleme; okuma sırasında dikkat ve dil işlemenin incelenmesinde merkezi bir yöntemdir. Klasik ve güncel derlemeler, göz hareketleri ile algısal açıklık (perceptual span), önizleme faydası (preview benefit) ve göz hareket kontrol modelleri gibi teorik yapılar arasındaki güçlü bağlantıları belgelemektedir1,2. Bu bağlantıları inceleyen güvenilir çalışmalar yürütmek için; ekipman seçimi, deneysel tasarım, kalibrasyon ve doğrulama ile ön işlemede metodolojik titizlik esastır; aksi takdirde, veri kalitesindeki bozulmalar tahminleri yanlılaştırır ve tekrarlanabilirliği zayıflatır3.

Son on yılda, birçok başlangıç kılavuzu ve en iyi uygulama makalesi alanın metodolojik bilgisini pekiştirmiştir. Yakın tarihli bir temel ilkeler serisi, teoriyi ölçümlerle ilişkilendirmekte, operasyonelleştirmeyi ve algoritmik değişkenliği tartışmakta ve belirli araştırma soruları için göz izleme cihazları seçimine yönelik rehberlik sunmaktadır4,5,6,7,8. Tamamlayıcı kılavuzlar; donanım seçimi, doğruluk ve kesinliğin sağlanması, ölçümlerin tanımlanması ve raporlama konularında en iyi uygulamaları sunmakta ve geçerliliğe yönelik tehditleri azaltmak için öneriler getirmektedir9. Okuma araştırmaları için hazırlanan giriş kaynakları ise deney tasarımı, yaygın ölçümler ve analiz süreçleri hakkında erişilebilir genel bakışlar sunmaktadır10,11. Uygulamalı dilbilim ve okuma alanında, alana özgü incelemeler ölçüm ve izleyici seçimlerini özetlemekte ve göreve bağlı kısıtlamaları vurgulamaktadır12,13,14,15,16,17.

Bu makale, söz konusu kılavuzu okuma çalışmalarında yüksek hassasiyetli göz izleme veri toplama süreci için adım adım bir protokole dönüştürmektedir. Öncelikle genel, teorik en iyi uygulama kılavuzları sunan veya dar kapsamlı olarak belirli analitik tekniklere odaklanan mevcut kaynakların aksine, bu protokol bu kavramları uçtan uca, uygulanabilir bir iş akışına dönüştürür. Somut ve sıralı talimatlar sağlayarak günlük laboratuvar pratiğini kolaylaştırmayı amaçlamaktadır. Uygulanabilirlik açısından bu protokol; kafa sabitleyici düzenekler (çene veya alın destekleri) ile birlikte yüksek frekanslı, masaüstü tabanlı göz izleyicilerin (örneğin 500-2000 Hz) kullanıldığı, yüksek düzeyde kontrollü laboratuvar okuma deneyleri için özel olarak optimize edilmiştir. Protokol, hassas kelime düzeyindeki fiksasyonları veya ayrıntılı sakkad metriklerini analiz eden çalışmalar gibi, katı veri kalitesi kısıtlamaları, yüksek mekansal doğruluk ve hassasiyet gerektiren araştırmalar için en uygunudur.

Makalenin kapsamını laboratuvar çalışmalarıyla sınırlı tutsak da, okuma araştırmaları da dahil olmak üzere baş sabitlemesiz veya doğal ortam kurulumlarının kullanımı popülerlik kazanmaktadır. Donanım ve yazılım seçimi, laboratuvar kurulumu, uyaran hazırlama, katılımcı yönetimi, kalibrasyon ve doğrulama, çevrimiçi kalite kontrolü ve ön işleme (olay tespiti ve kayma düzeltmesi dahil) konularını ele alıyoruz. Bu protokolü takip ederek araştırmacılar, mevcut standartlarla tutarlı veri kalitesini belgeleyebilir ve sağlayabilir; böylece okuma ile ilgili bulguların şeffaflığını, güvenilirliğini ve tekrarlanabilirliğini artırabilirler.

Protokol

COST CA21131 veri toplama işlemi için etik izin, Polonya'daki Jagiellonian Üniversitesi Felsefe Fakültesi Araştırma Etik Komitesi tarafından 221.0042.18_2024 protokol numarası ile verilmiştir. Tüm katılımcılardan bilgilendirilmiş onam alınmıştır.

1. Laboratuvar ortamının hazırlanması ve ekipmanların kurulması

  1. Laboratuvar ortamının hazırlanması
    1. Işık ve çevresel gürültü koşullarını kontrol edin. Laboratuvar ortamındaki pencereler, ani pupilla dilatasyonu değişikliklerine ve göz takip kamerası ile monitör üzerinde ışık yansımalarına neden olabilir. Mümkünse verileri penceresiz bir odada toplayın veya güneş ışığını engellemek için karartma perdeleri kullanın. Yapay aydınlatma kullanın ve yansıtıcı ışık kaynaklarını ortadan kaldırın. Monitörde hiçbir yansıma oluşmadığını doğrulayın; hiç yansıma kalmayana kadar jaluzileri/açıları ayarlayın. Odanın sessiz olduğundan emin olun ve kesintileri önleyin (örn. tabela, kapı kilitleri). Kesintileri önlemek için harici sinyaller kullanın (örn. dışarıya “Deney devam ediyor. Lütfen kapıyı çalmayın veya odaya girmeyin.” şeklinde bir yazı asın).
    2. Fiziksel ergonomiyi kontrol edin. Sabit, dönmeyen bir sandalye kullanın; duruşu korumak ve sandalye rotasyonundan kaynaklanan kalibrasyon kaybını önlemek için masa yüksekliğini (ayarlanabiliyorsa) düzenleyin.
    3. Sosyal mevcudiyetten kaçının. Aynı odada bir deneycinin bulunması katılımcının dikkatini dağıtabilir. Sosyal mevcudiyet etkilerini minimize etmek için kontrol odasını katılımcı odasından ayırın veya görüş alanı dışında tutun.
    4. Hava havalandırmasını kontrol edin. Deney oturumlarından önce ve sonra havalandırma yapın. Katılımcıların bir süre hareketsiz kalmaları gerekeceği için oda sıcaklığını kontrol edin.
  2. Göz takip ekipmanının seçilmesi
    1. Araştırma hedefleri ile ölçümler arasındaki uyumluluğu kontrol edin. Belirli bir çalışmanın hedefleri ve dolayısıyla hedef ölçümlerin (bağımlı değişkenler), göz takip ekipmanının yetenekleriyle uyumlu olması beklenir. Ekipmanın kurumsal mevcudiyeti, planlanan çalışmanın kapsamına sınırlamalar getirebilir. Göz takip sisteminin üç temel bileşen özelliğini (örnekleme hızı, hassasiyet ve doğruluk) ve bunların araştırma ihtiyaçlarını karşılama potansiyelini kontrol edin. Temel nokta, göz takip ekipmanının kapasitesinin çalışmanın hedefleriyle uyumlu olduğundan emin olmaktır.
      NOT: Örnekleme hızı = Örnekleme hızı Hz cinsinden ifade edilir ve göz takip cihazı tarafından belirli bir süre boyunca toplanan örneklerin boyutunu yansıtır: 60 Hz'lik bir göz takip cihazı her 16 ms'de bir örnek toplarken, 500 Hz'lik bir cihaz her 1 ms'de bir örnek toplar. Bu durum farklı ölçüm türlerini etkiler, çünkü düşük frekanslı göz takip cihazları, 16 ms'lik bir süre içinde başlayan sakkadları fiksasyon olarak veya tersi şekilde kaydedebilir. Örnekleme bazen veri doğruluğu ile karıştırılır ancak bunlar farklı özelliklerdir.
      Hassasiyet = Göz takip cihazının zaman içinde verileri ne kadar tutarlı bir şekilde toplayabildiğidir.
      Doğruluk = Göz takip cihazı tarafından tespit edilen bakış noktası ile gerçek bakış noktası arasındaki hata miktarıdır.
      Örneğin, kelime üzerindeki harflerin bakış pozisyonları cinsinden tanımlanan fiksasyon iniş bölgelerinin incelendiği bir çalışma, yalnızca okuma sırasında regresif sakkadların (progresif sakkadlara kıyasla) yüzdesine odaklanan bir çalışmadan çok daha yüksek bir örnekleme hızı (≥500-2000 Hz), hassasiyet ve doğruluk gerektirir.
    2. Göz hareketi kayıt metodolojisini belirleyin. Yüksek örnekleme hızı, hassasiyet ve doğruluğa sahip bir masaüstü göz takip cihazı kullanın. Çene desteği veya alın desteği ile baş stabilizasyonu sağlayın. Başsız göz takibi (uzaktan göz takibi) kullanılıyorsa, yüz takibini iyileştirmek için katılımcının alnına, mevcutsa yapışkanlar yerleştirin; ayrıca, cihaz üreticisi tarafından önerilmedikçe yansıtıcı yapışkanlardan kaçının.
      ​NOT: Giyilebilir göz takip ekipmanlarının kullanımı, masaüstü cihazlara kıyasla nispeten düşük örnekleme hızı, hassasiyet ve doğruluğunun yanı sıra göz hareketi verilerinin analizindeki zorluklar nedeniyle okuma çalışmalarında nadir görülmüştür. Ancak, son on yılda gelişen veri kalitesi ve otomatik analiz süreçleriyle birlikte başsız veya doğal kurulumlar popülerlik kazanmış, böylece okuma sırasında göz hareketleri üzerine yapılan çalışmaların kapsamı doğal ortamlara ve VR ortamlarında okumaya doğru genişlemiştir.
  3. Donanım ve yazılım kurulumu
    1. Donanımı kurun. Katılımcının yüzü, monitör ve göz takip cihazı arasındaki mesafeleri ölçün. İzleme mesafesini üreticiye göre (örn. ~60–70 cm) ve gerekli konfigürasyon geometrisini ayarlayın; tüm metinlerin merkezi görsel alan ve takip cihazının etkili menzili içinde kalması için tercihen düz 21–27 inç LCD monitör kullanın (örn. 60 cm'de 24 inç, ~48° x 28° görüş alanı). Monitör eğimini ve rotasyonunu ve bakış vektörü ile ekrandaki karşılık gelen konumu arasındaki hizalamayı kontrol edin. Monitör boyutunu ve yenileme hızını hedef değerlere ayarlayın. Ekran çözünürlüğünü belirtilen değere getirin. Belirtilen mesafeden beyaz bir arka plan üzerinde monitör luminansını ölçün. Luminans değerini oturum raporuna kaydedin.
      1. Gerektiğinde, özellikle bakışa duyarlı (gaze-contingent) görevler ve doğrulanmış zamanlama için yüksek yenileme hızına sahip (120 Hz veya daha yüksek, örn. 144–240 Hz) LCD monitörleri tercih edin. Değişken yenileme teknolojilerini (G-Sync/FreeSync) devre dışı bırakın. Göz takip cihazı farklı araştırmacılar tarafından farklı deneyler için kullanılıyorsa, her veri toplama sırasında yapılan değişikliklerin takibi önemlidir. Her veri toplama işlemi sonunda, kurulum oturum başlangıcındaki orijinal durumuna veya laboratuvar protokolünde tanımlandığı hale geri getirilmelidir.
    2. Yazılımı kurun. Çoğu göz takip cihazı üreticisi, açık kaynaklı yazılımlarla uyumluluk ve entegrasyon için ilgili yazılımlar, Yazılım Geliştirme Kitleri (SDK'lar) ve/veya kütüphaneler sağlar.
      ​NOT: Son zamanlarda, belirli kurulumlar özel çözümler gerektiren teknik zorluklar olmaya devam etmektedir. Örneğin, bir göz takip cihazının EEG ve fNIRS gibi tamamlayıcı ölçüm yöntemleriyle zaman senkronizasyonu; göz takip cihazı saati ile uyaran sunum saati arasında uygun bir zaman kilitleme düzeyi sağlamak ve/veya ekran yenileme desenkronizasyonunu önlemek için özel donanım ve/veya yazılım çözümleri gerektirir. Bu nedenle, çoğu üretici aracı, uyaranların sunulması ve göz hareketlerinin kaydedilmesi gibi araştırmacıların temel ihtiyaçlarını karşılayan bir deney tasarım ortamı sunar. Şu anda mevcut olan yazılım paketlerinin bir listesi Malzemeler Tablosu'nda sunulmuştur.

2. Deneyin tasarlanması ve pilot uygulaması

  1. Uyaranların hazırlanması
    1. Okuma materyallerini hazırlayın. Okuma materyalleri, çalışmanın amaçlarına bağlı olarak genellikle cümleler veya paragraflar şeklinde sunulur. Bu yöntem çalışmanın amacıyla örtüştüğü sürece, metinleri manuel olarak oluşturmak yerine mevcut kaynaklardan okuma materyalleri seçmeyi değerlendirin.
    2. Metinlerin yeniden kullanımı için lisans koşullarını kontrol edin. Tüm metinler için lisans koşullarını inceleyin. Yayınlanmış deneylerden elde edilen materyaller açık kaynaklıysa ve dolayısıyla bunları kullanmak isteyen herkes için kamuya açıksa, izin alınması gerekmez. Aksi takdirde, kullanmadan önce gerekli izinleri alın. Uyaranların deney için kullanılıp kullanılamayacağını ve ek materyaller olarak paylaşılıp paylaşılamayacağını kontrol etmek önemlidir.
    3. Formatlı uyaranları hazırlayın. Metin uyaranlarının formatlanması, uygun yazı tipi özelliklerinin (tür, boyut, harf, kelime ve satır arası boşluklar) kullanılmasını gerektirir. Literatürde kullanılan ayarları göz önünde bulundurarak, uygun yazı tipi boyutu ve boşluklara sahip monospace bir yazı tipi kullanın.
      ​NOT: Kelime tabanlı İlgi Alanları (AOI - Areas of Interest) kullanan okuma deneylerinde, Latin alfabesindeki farklı alfanümerik karakterler ve semboller için aynı piksel boyutunu sağladıkları için Courier New gibi sabit genişlikli (monospace) yazı tiplerinin kullanılması önerilir. Araştırmacı; yazı tipinin, arayüzün ve uyaranların Latin alfabesi dışındaki karakterlerle sunulması veya sağdan sola okuma yönleri gibi spesifik özelliklerinin uyumluluğunu ve deney yazılım araçlarının otomatik IA (İlgi Alanı) veya AOI (İlgi Alanı) belirleme işlemi için bir metodoloji sunup sunmadığını kontrol etmelidir.
  2. Deney prosedürü tasarımı
    1. Talimatların hazırlanması
      ​NOT: Talimatlar, okuma sırasındaki göz hareketleri üzerinde önemli bir etkiye sahip oldukları için kritik öneme sahiptir. Görev talimatlarının, minimal düzeyde bile olsa kullanılması hayati önem taşır. Açık talimatların eksikliği, katılımcıların bakış davranışlarını etkileyen istenmeyen sonuçlara yol açabilir. Örneğin, bir katılımcı dikkatli okumaya dair örtük bir varsayıma sahip olabilirken, bir diğeri anlama amaçlı doğal okuma yerine göz gezdirme yöntemini uygulayabilir.
      1. Standartlaştırılmış ekran talimatları sunun ve talimatların başlangıç zamanı ile süresini kaydedin; kayıt sırasında sözlü yönlendirmelerden kaçının. Yaygın bir uygulama, katılımcıdan anlamak için okumasını istemektir. Katılımcıların günlük ortamlarda yaptıkları gibi okumalarının beklenmesi durumunda, onlara doğal bir şekilde okumalarının beklendiğini; yani göz kırpmaktan veya yeniden okumaktan kaçınmalarına gerek olmadığını bildirin. Ayrıca, katılımcıları (katılımcıların anlamak için okuduklarını garanti altına almak adına önemli olan) kavrama soruları gibi ek bir görev olup olmadığı konusunda bilgilendirin. Talimatlar yalnızca göreve göre değil, deneyin aşamasına göre de (örneğin, eğitim aşaması ile ana görev) farklılık gösterebilir. Bunu örneklendirmek adına, bir eğitim aşamasında kullanılan talimatlara dair bir örnek aşağıda sunulmuştur.18.
        Şimdi bir eğitim oturumuna başlayacağız. Bunun için işaretlenmiş dört tuşa (A, B, C, D) ihtiyacınız olacak. Diğer talimatlar kısa süre içinde size gösterilecektir. Eğitimden sonra, bir ila iki dakika sürecek olan performans değerlendirmeniz yapılacaktır. Eğer eğitim performansınız yeterli değilse, eğitimin son kısmı tekrarlanacaktır. Yeterli olduğu takdirde ise odaya geri döneceğim. Hazır olduğunuzda sadece boşluk tuşuna basın.
      2. Okuma çalışmalarını incelemek için tasarlanan deneylerin eğitim oturumlarında bu tür talimatların kullanılması araştırmacının takdirindedir. Bununla birlikte, deney oturumu için talimatları kullanın. Genel alaka talimat koşulunda (metin içinde hem soru olan hem de olmayan durumlar için) kullanılan deney aşaması talimatlarına bir örnek aşağıdakine benzer olabilir19.
        Bir dizi kısa açıklayıcı metin okuyacaksınız. Metni dikkatle okumanızı ve mümkün olduğunca fazla kısmını anlamanızı istiyoruz. Daha sonra, okuma işlemi bittiğinde, ne okuduğunuzu ne kadar iyi anladığınızı görmek için metnin ana fikirleri hakkında sözlü bir özet sunmanız istenecektir.
        Cümle okuma görevleri kullanan bir deney için aşağıda başka bir örnek talimat verilmiştir20.
        Okuma çalışmamıza hoş geldiniz. Bu çalışmada size yaklaşık yüz adet cümle sunulacaktır. Bu cümleler çeşitli kaynaklardan rastgele seçilmiştir ve rastgele bir sırayla sunulacaktır. Cümleleri, anlamlarını kavramak amacıyla, bir kitaptaki cümleleri okur gibi, kendi doğal okuma hızınızda sessizce okuyunuz. Bazı cümlelerin ardından size kavrama soruları sorulabilir. Lütfen kavrama sorularını yanıtlayınız. Yanıtı bilmiyorsanız soruyu atlayınız. Oturumun ortasında bir ara verilecektir. Kendinizi rahatsız hissetmeniz durumunda herhangi bir zamanda ara talep edebilir veya oturumu terk edebilirsiniz. Herhangi bir sorunuz olursa lütfen deney yürütücüsüne bildiriniz. Aksi takdirde, prosedürü başlatmak için düğmeye basınız.
    2. Denemeleri ve blokları tasarlayın. Denemelerin bloklar halinde sunulmasını ve denemelerin hem bloklar içindeki hem de bloklar arasındaki sırasının rastgele hale getirilmesini göz önünde bulundurarak deney akışını tasarlayın. Katılımcıların başlangıç fiksasyonlarının ekran üzerinde aynı noktada ve metnin herhangi bir kısmından uzak olduğundan emin olmak için her denemeden önce bir fiksasyon haçı (500-800 ms) kullanın.
      ​Pupil boyutunun bağımlı değişken olduğu bir göz izleme deneyinin tasarımı, pupil boyutunun fiksasyon-sakkad dizisi gibi anlık bir tepki olmaması nedeniyle, deney akışının buna göre ayarlanmasını gerektirir. Özellikle, pupil boyutunun bağımlı değişken olarak kullanıldığı durumlarda, uyaranların sunumu ve ardından gelen deneme öncesinde pupil boyutunun stabilize olmasını sağlamak için, uygun sürelere sahip bir başlangıç öncesi baz hattı penceresi ve siyah ekran aralıklarının eklenmesi gereklidir. Araştırmacı, kaydedilen pupil verilerinin bağımlı bir değişken olarak uygun şekilde yorumlanabilmesini sağlamak için pupilometri kılavuzları konusundaki güncel çalışmaları incelemelidir.21,22.
    3. Bloklar arasına ara tasarımları ekleyin. Veri kalitesini sağlamak ve yorgunluğu azaltmak için deney blokları arasına kayma düzeltme ekranları ve isteğe bağlı kısa aralar yerleştirin. Önceden belirlenmiş sayıda denemeden sonra veya doğruluk oranı gözle görülür şekilde düştüğünde kayma kontrolleri ekleyin (deney sırasında kalibrasyonu/doğrulamayı zorlamak için kısa yollar olup olmadığını kontrol edin); kayma meydana gelmişse yeniden doğrulama yapın. >1° görüş açısının (x ve y koordinatlarının ortalaması).
    4. Hedef bağımsız değişkenleri belirleyin. Okuma çalışmalarında, kelime sıklığı ve kelimelerin cümle düzeyindeki öngörülebilirliği gibi metnin spesifik özellikleri, temel hedef bağımsız değişkenleri oluşturur. Çalışmanın amaçlarına bağlı olarak deneyin bağımsız değişkenlerini listeleyin. İstatistiki analizlerde, bağımsız değişken metrikleri değer normalizasyonu gerektirebilir. Her bir değişkenin uygunluğunu, uyaranların özelliklerine göre değerlendirin.
      1. Metin satırının başındaki kelimeleri analizden çıkarın; çünkü bu kelimeler üzerindeki fiksasyonlar genellikle doğru değildir: bunlar metin/cümledeki ilk deneme fiksasyonunu veya bir satır sonundan sonraki ilk fiksasyonu (return-sweep olarak adlandırılan durum) yansıtıyor olabilir ki bunlar her halükarda doğru değildir ve genellikle düzeltici fiksasyonlar tarafından takip edilirler. Her satırın son kelimesini de analizden çıkarın; çünkü bu kelimeler (sonraki kelimelerden kaynaklanan) daha az görsel sıkışmaya maruz kalırlar ve satır sonu kelimeleri üzerindeki fiksasyonlar sıklıkla bir denemenin sonlanmasını veya metnin bir sonraki satırına yönelik bir return-sweep programlamasını yansıtır.
        ​NOT: İsimlerden önce gelen artikeller gibi çok sayıda işlevsel sözcüğe sahip dillerde, ilk fiksasyon süresi daha az anlamlı olabilir (analiz bölgesi artikeli ve ismi içermelidir, ancak ilk fiksasyon yalnızca artikelin işlenmesini yansıtabileceği için daha az önemli olacaktır).
    5. Hedefe bağlı bağımlı değişkenleri belirleyin. Okuma çalışmalarında, çalışmanın amaçlarıyla bağlantılı olan temel hedefe bağlı değişkenler; ilk fiksasyon süresi, tekil fiksasyon süresi, bakış süresi, regresyon yüzdesi ve kelime atlama olasılığı gibi bir dizi göz hareketi metriğinden oluşur. Analiz edilecek göz hareketi metriklerini belirtin. Bu metrikleri istatistiksel analizin temel yapısı olarak kullanın.
      ​NOT: Katılımcının klavyede yazmasını gerektiren herhangi bir görevden kaçının; çünkü bu durum, çene desteğinden ayrılmayı gerektirebilir ve böylece kalibrasyonun bozulmasına yol açabilir. Bunun yerine, katılımcılar yanıtlarını seçmek için fareyi kullanabilirler. Göz hareketleri kaydı sırasında katılımcıdan sözlü geri bildirim alınmasının gerekli olduğu durumlarda, çene desteği yerine alın desteği kullanın ve katılımcıdan sözlü olarak yanıt vermesini isteyin veya alın desteğinde kalmaya devam ederken tek tuşla yanıt vermesine izin verin.
  3. Deney prosedürünün uygulanması
    1. Uyaran sunum yazılımını seçin. Uygun bir uyaran sunum yazılımı kullanarak deneyi kurun. Metin sunumu yapmak ve göz hareketlerini kaydetmek için hem üretici tarafından sağlanan araçlar hem de genel amaçlı deney tasarım araçları kullanılabilir. Yazılım seçerken, mevcut donanım entegrasyonlarını (örneğin, kullandıkları göz izleyicisi için yerel destek), gereken zamanlama doğruluğu derecesini ve tercih edilen betikleme (scripting) ile grafik kullanıcı arayüzü (GUI) tabanlı tasarım düzeyini göz önünde bulundurun. Platform ne olursa olsun, yazılım; analiz sırasında fiksasyonların ve sakkadların ilgili metin ögeleriyle hizalanabilmesi için uyaran olayları (örneğin, kelimenin başlangıcı, cümlenin başlangıcı) ile göz izleme veri akışı arasında güvenilir senkronizasyonu desteklemelidir. Harici bir yazılım kullanılıyorsa, özellikle veri görselleştirme ve veri dışa aktarma işlemleri için göz izleyici yazılımı ile harici yazılım arasındaki uyumluluğu kontrol edin.
      ​NOT: Yazılım örnekleri: Experiment Builder (SR Research, EyeLink sistemleri için), sürüklenme kontrolleri, kalibrasyon rutinleri ve kayıt bilgisayarına gönderilen olay mesajları için yerleşik desteğe sahip grafiksel bir arayüz sunar. PsychoPy ve OpenSesame gibi açık kaynaklı platformlar benzer işlevsellikler sunar ve donanım bağımsızdır; çünkü bunlar, grafiksel bir arayüz veya betikleme (örneğin PsychoPy durumunda Python) yoluyla denemeler tasarlamaya, uyaran zamanlamasını kontrol etmeye ve kelimelerin veya metin satırlarının etrafında ilgi alanları, diğer adıyla İlgi Alanları (IA'lar) veya İlgi Alanları (AOI) tanımlamaya olanak tanır. Bazen, kariyerlerinin başındaki araştırmacılar için veri görselleştirme ve veri dışa aktarma bağlantısı basit olmayabilir ve bu nedenle üreticinin yazılımını kullanmak daha kolay olabilir. Sonuç olarak, göz izleyicisi seçiminde önemli bir husus, farklı üreticiler veya geliştirici topluluğu tarafından sağlanan destek düzeyidir.
    2. Deneyin ön çalışmasını yapın. Uygulanan deney prosedürünü test edin ve deneyin beklendiği gibi yürütüldüğünden emin olmak için kaydedilen verileri kontrol edin. Önceden tanımlanmış başarı kriterlerini izleyerek, deneyin beklendiği şekilde ilerlediğini doğrulamak amacıyla laboratuvar ortamında pilot çalışmalar yürütün. Çalışma için gerekli olan her şeyin kaydedildiğini teyit etmek için kayıt altına alınan verileri kontrol edin.

3. Katılımcıların seçimi ve bilgilendirilmesi

  1. Katılımcıların seçimi
    1. Görme durumu gerekliliklerini belirleyin. Normal görme yetisine sahip veya görmesi düzeltilmiş katılımcıları işe alın. Üretici kılavuzuna göre minimum yansımaya sahip (parlama önleyici, monitör açısı) gözlükler ve kontak lensler uygun hale getirilebilir. Kovaryat kontrolleri için düzeltme türünü (gözlük, kontak lens) belgeleyin.
      ​NOT: Genellikle, artık çok yaygın olmayan sert kontak lenslerin takibi çok zordur. Kontak lensler sorun olmasa da, bazen lens ile kornea arasında bir hava kabarcığı oluşabilir ve bu da takibi bozan yansımalara neden olabilir. Parlak çerçeveli gözlükler de takibi etkileyebilir. Parlak cam çerçeveler için, göz takip yazılımındaki görüş alanı tespitini azaltın.
    2. Katılımcıları yaş, okuma yeterliliği, dil geçmişi, el baskınlığı gibi spesifik bireysel özelliklere göre tarayın; disleksi, iki dillilik veya okuma bozuklukları gibi yaygın hariç tutma ve dahil etme kriterleri göz hareketleri verilerini etkileyebilir. Bu nedenle, araştırma hedeflerine bağlı olarak, bir okuyucunun deney için uygun bir katılımcı olduğu koşulları, dolayısıyla dahil etme ve hariç tutma kriterlerini belirleyin (bkz. Tartışma).
    3. Görme bozukluğu durumlarını kontrol edin. Katılımcının katarakt (ameliyat sonrası bile), glokom veya makula dejenerasyonu gibi düzeltilemez herhangi bir görme bozukluğunun olmadığından emin olun.
    4. Nörolojik durumları kontrol edin. Katılımcının, göz hareketleri kayıtları sırasında kendisini rahatsız edecek herhangi bir durumunun olmadığından emin olun. Çoğu göz takip cihazı, göz için güvenli kabul edilen yakın-IR LED'ler/lazerler veya sertifikalı NIR LED/VCSEL aydınlatma kullanır. Cihazın göz güvenliği sertifikasını (örneğin, Sınıf 1 IEC 60825-1, IEC/EN 62471 veya benzeri) doğrulayın. Katılımcıyı ekipmanın güvenlik düzenlemeleri hakkında bilgilendirin (üreticiden alınan ve yaygın olarak AB Uygunluk Beyanı olarak bilinen, ürünün gerekli tüm Avrupa sağlık, güvenlik ve çevre düzenlemelerine uygun olduğunu belgelemek için üretici tarafından düzenlenen CE sertifikasının mevcudiyeti gibi).
  2. Hijyenin sağlanması
    1. Kişisel mesafe ile ilgili önlemler alın. Deney protokollerini yürütmek kişisel mesafenin azaltılmasını gerektirebileceğinden, gerekirse tek kullanımlık eldiven ve maske takın.
    2. Ekipmanı dezenfekte edin. Güncel kurumsal kılavuza uygun olarak alkollü mendiller kullanarak çene desteğini ve diğer aksesuarları dezenfekte edin. Ekipmana zarar verebilecek kimyasallar kullanmamaya dikkat edin. Üreticinin spesifikasyonlarını kontrol edin. Temizliğin kendi önlerinde yapılması, özellikle çene desteği ve baş desteği, fare veya ekipmanın temas edecekleri diğer herhangi bir parçası için katılımcıları daha rahat hissettirebilir.
  3. Katılımcının bilgilendirilmesi
    1. Katılımcıyı laboratuvar ortamı hakkında bilgilendirin. Deneycinin laboratuvar ortamını ve göz takip ekipmanını katılımcıya tanıttığı sözlü bir bilgilendirme oturumu tasarlayın.
    2. Katılımcıyı deney hakkında bilgilendirin. Deney bağlamının (çalışmanın amacı ve yaklaşık süresi; bu pilot çalışmalar sırasında kontrol edilmelidir), teşvik veya ödeme prosedürünün, katılımcının deneye katkısının ve çalışmanın sonuçlarını uzun vadede takip etme haklarının net bir açıklamasını sunun. Katılımcıyı bir kayıt oturumu sırasındaki yapılması ve yapılmaması gerekenler hakkında bilgilendirin. Kayıt sırasında (baş sabitleyici yoksa) başlarını çok fazla hareket ettirmemelerini veya çene desteğinden ayrılmamalarını, bu önlemlerin yüksek kaliteli veri kaydı için olduğunu belirterek katılımcıdan rica edin (aksi takdirde katılımcılar deneyi her zaman durdurabilir ve herhangi bir neden göstermeden oturumu sonlandırabilir).
    3. Bilgilendirilmiş onam alın. Katılımcılara etik onay ve onam belgelerini verin ve oturum başlamadan önce bunları açıklayın. Yetişkinler için; çalışmanın amacını, neler olacağını ve gönüllülük seçeneği, veri gizliliği ve çekilme hakkı dahil olmak üzere haklarını anladıklarından emin olduktan sonra yazılı bilgilendirilmiş onam alın. Katılan reşit olmayanlar için, bir ebeveynden veya vasiden yazılı onam ve reşit olmayanın kabulünü alın. Yalnızca gerekli tüm onam ve muvafakat formları tamamlandıktan sonra kalibrasyon ve kayda geçin. Bilgilendirilmiş onam prosedürleri, yetişkin ve reşit olmayan katılımcılar arasında önemli ölçüde farklılık gösterir. Bu nedenle, araştırmacı yerel kurumsal yönergeleri takip etmelidir.
      ​NOT: Deney sırasında bir duraklama veya ara verilirse, kalibrasyonun yeniden doğrulanması gerekir; yeniden doğrulama başarısız olursa, yeniden kalibrasyon gerekir.

4. Kalibrasyon ve Validasyonun Gerçekleştirilmesi

  1. Katılımcının konumlandırılması ve ekipmanın ayarlanması
    1. Katılımcıyı konumlandırın. Katılımcıdan rahat bir şekilde oturmasını isteyin. Sabit bir baş pozisyonunu korumak için sandalyeyi/masayı ve/veya çene desteğini ayarlayın. Katılımcıya bunun; kalibrasyon, doğrulama ve kayıt aşamaları boyunca beklenen baş pozisyonu olduğunu bildirin.
    2. Ekipmanı ayarlayın. Katılımcının pupillalarının net bir şekilde görülmesini ve tespit edilmesini sağlayacak şekilde göz izleme kamerası hizalayarak göz izleme ekipmanını ayarlayın. Bazı göz izleme sistemleri bu hizalamayı otomatik olarak gerçekleştirirken, diğerleri kameranın odağının manuel olarak ayarlanmasını gerektirebilir.
      ​NOT: Deney yapacak kişinin, katılımcıya ek yük getirmemek adına, gerçek veri toplama işlemine başlamadan önce ekipman ayarı ve kalibrasyonu konusunda pratik yapması gerekir.
  2. Kalibrasyonun çalıştırılması
    1. Katılımcıyı bilgilendirin. Katılımcıyı kalibrasyon prosedürü hakkında bilgilendirin (örneğin; bir dizi hedef işaretçinin görüntüleneceğini ve katılımcının bunları yaklaşık bir dakika kadar takip etmesinin gerektiğini belirterek).
      ​NOT: Ayarlamaları yaparken dil kullanımında dikkatli olunması önerilir. Örneğin, deney yapan kişi, prosedürün katılımcıyı göz takip cihazına göre kalibre etmekten ziyade, göz takip cihazını katılımcıya göre kalibre etmek için olduğunu vurgulamaktadır. Ayrıca, göz takip ekipmanıyla herhangi bir video veya görüntü kaydedilmediğinden emin olunması önemlidir. Katılımcının gözü görünür olsa da yalnızca gözün koordinatlara dönüştürülmüş konumu kaydedilecektir.
    2. Kalibrasyon prosedürünü çalıştırın. Katılımcıya hedef işaretçileri takip etmesi ve baş pozisyonunu sabit tutması talimatını verin; örneğin, kalibrasyon prosedürü bittikten sonra geriye yaslanmaması gerektiğini belirtin. Katılımcılara kalibrasyon sembolünün merkezine odaklanmalarını ve sembol hareket edene kadar gözlerini oynatmamalarını söyleyin. Katılımcılar, özellikle doğrulama sırasında sembolün hareketini önceden tahmin etme eğilimindedirler; bu durum hataları artırabilir ve gereksiz kalibrasyon adımlarına yol açabilir. Bu açıklamayı talimatlara veya kalibrasyon/doğrulama süreci açıklamasına dahil edin.
      ​NOT: Üreticiler, kalibrasyon süreci için farklı sembol türleri (noktalar, çocuk dostu semboller, statik veya küçülen semboller vb.) ve farklı kalibrasyon kurulumları (örneğin kalibrasyon noktası sayısı) sunmaktadır. Bu farklı kalibrasyon kurulumlarıyla kalibrasyon farklılıklarını kontrol etmek ve belirli bir çalışmanın ihtiyaçlarına en uygun olanı seçmek önemlidir. Örneğin, uyaranlar ekranın tamamını kullanıyorsa (örneğin çok paragraflı bir metin), köşeler de dahil olmak üzere yukarıdan aşağıya iyi bir kalibrasyon sağlayan bir kalibrasyon kurulumuna sahip olmak önemlidir. Ancak, uyaranlar ekranın merkezinde sunulan cümleler ise, daha az noktalı bir kalibrasyon kurulumu yeterli olabilir. Ayrıca, yatay koordinatın veya x-koordinatının kalibrasyon doğruluğu, hem dikey hem de yatay koordinatlarda iyi doğruluk gerektiren ilk durumdan ziyade, ikinci durum için daha önemlidir.
    3. Kalibrasyon prosedürünü sonlandırın. Kalibrasyon prosedürü tamamlandıktan sonra katılımcıyı doğrulama prosedürü hakkında bilgilendirin.
      ​NOT: Kalibrasyonun sürekli başarısız olması durumunda göz izleyicinin kamera hizalamasını, aydınlatma koşullarını ve katılımcının konumlandırmasını kontrol edin. Yetişkin katılımcılar için yansıtıcı makyaj, gözlük veya kontakt lensler izlemeyi engelleyebilir. Katılımcıyı rahatlatın, kısa aralar verin veya gerektiğinde kalibrasyonu tekrarlayın. Sorunlar devam ederse, göz izleme sistemini yeniden başlatmayı değerlendirin. Göz izleme sistemi yeniden başlatıldıktan sonra sorunlar devam ederse ve konfigürasyon parametreleri doğrulandıktan sonra kalibrasyon başarısızlığı için herhangi bir neden bulunamazsa, katılımcıya göz izleme teknolojisinin yeterince geliştirilmediğini ve bunun katılımcıyla ilgili değil, teknolojinin durumuyla ilgili bir sorun olduğunu bildirin.
  3. Validasyonun gerçekleştirilmesi
    1. Doğrulama prosedürünü çalıştırın. Doğrulama prosedürünü kalibrasyondan hemen sonra çalıştırın.
    2. Hataları kontrol edin. Ortalama bakış konumu hatasını kontrol edin ve kabul edilebilir sınırlar içinde olduğundan emin olun. Tipik olarak, 1 dereceden küçük bir görsel açı (<1°) istenir; bu da yaklaşık 4 karaktere karşılık gelir (yani 0,5 yaklaşık 2 karaktere karşılık gelir). Hatalar bu sınırların dışındaysa yeniden kalibrasyon yapın. Örneğin, ortalama hata ≤0,5 ise kalibrasyonu kabul edin–1.0° ve maksimum/nokta başına hata ≤1,5–2.0°; aksi takdirde yeniden kalibre edin. Yeniden doğrulama sıklığını (örneğin, her bloktan veya kesintiden sonra) belirtin. Bir üretici olan SR Research tarafından kalibrasyon kalitesini derecelendirmek için kullanılan kriterleri örneklendirmek gerekirse, ortalama hata durumunda çoğu görev için hatalar kabul edilebilir olarak değerlendirilir <1° ve maksimum hata <1.5°ortalama hata durumunda makul <1°-1.5° ve maksimum hata <1.5°-2°; ve bu değerlerden büyük olduğunda ise kötü olarak değerlendirilir.
    3. Katılımcıyı bilgilendirin. Katılımcıya konumunu mümkün olduğunca benzer tutmasını söyleyin ve kayıt oturumunun başladığı hakkında bilgi verin.

5. Veri toplama

  1. Veri toplama prosedürünün yürütülmesi
    1. Kayıt oturumunu başlatın. Kayıt oturumunu başlatın ve katılımcı görevi yerine getirirken sözlü talimatlar vermek gibi müdahalelerden kaçının.
    2. Katılımcıyı gözlemleyin. Veri kaydı sırasında katılımcının konforunu izleyin. Katılımcının zorlanma veya yorgunluk olmadan stabil bir duruş sergilediğinden emin olun. Dikkat dağınıklığı, göz kuruluğu veya çene/alın desteğinden kaynaklanan rahatsızlık belirtilerini takip edin.
    3. Veri kaydını izleyin. Kayıt sırasında veri kalitesini gözlemleyin. Ortalama doğrulama hatası veya çevrimiçi doğruluk 1°'yi (veya önceden belirlenmiş bir doğruluk eşiğini) aşarsa veya katılımcı duruşunu değiştirirse yeniden kalibrasyon yapın.
    4. Kayıt tutun. Deney sırasında gözlemlenen anomalileri (örneğin, alışılmadık derecede uzun bir kalibrasyon prosedürü veya kayıt sırasında meydana gelen istenmeyen bir kesinti) deney sonrası inceleme için not ederek kayıt oturumunun bir günlüğünü tutun; olayların zamanını, kesintileri, gerçekleştirilen yeniden kalibrasyon sayısını ve hatalarını, kayma kontrollerini ve aydınlatma değişikliklerini izlemek için bir oturum günlüğü şeması kullanın.
  2. Oturumun sonlandırılması
    1. Verileri kaydedin. Deney oturumu sonunda ham bakış verilerini, tercihen oturumu etiketlemek için sistematik bir yöntem kullanarak kaydedin (örneğin, deney tarihi ve katılımcı numarası; örneğin 18 Temmuz 2025 tarihinde 01 numaralı katılımcı için 25071801 veya 250718-P01; katılımcıya dair kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler kullanmaktan kaçının).
    2. Uğurlama. Katılımcıya teşekkür edin ve deneyle ilgili olabilecek sorularını yanıtlayın; ekipmanı sanitize edin (bkz. adım 3.2.2).
    3. Verileri kontrol edin. Oturumun doğru şekilde tamamlandığından emin olmak için verileri ve kayıtları kontrol edin.

6. Veri ön işleme ve kalite kontrolü

  1. Ham verilerin dışa aktarılması, organize edilmesi ve temizlenmesi
    1. Verileri dışa aktarın. Ham bakış verilerini standart bir formatta (örneğin, .csv, .tsv, .edf) dışa aktarın ve oturum kimliğinizi standartlaştırın (örneğin, 25071801 veya 250718-P01, bkz. 5.2.1).
    2. Verileri temizleyin. Üretici yazılımı tarafından sunulan yerleşik araçları veya cihaza ya da örnekleme hızına göre ayarlanmış özel betikleri kullanarak, göz kırpma tespiti ve eksik veri tespiti için algoritmalar uygulayıp ham verileri temizleyin.
      ​NOT: Temizleme rutinlerini çalıştırırken ham verilerin yedeklerini oluşturun.
  2. Göz hareketleri olaylarının tespiti
    1. Göz hareketi olayı tespit algoritmasını seçin. Fiksasyon tespiti prosedürlerini seçin ve çalıştırın, algoritmaların parametrelerini gerektiği şekilde ayarlayın. Fiksasyon tanımlama için kullanılan temsili algoritmalar temel olarak hız tabanlı algoritmaları (örneğin, I-VT Hız-Eşik Tanımlama) ve dağılım tabanlı algoritmaları (örneğin, I-DT Dağılım-Eşik Tanımlama) ile diğerlerini içerir23. Her algoritmanın kendine özgü parametreleri vardır.
      NOT: Üretici yazılımları genellikle varsayılan olarak belirli bir algoritmayı ve yaygın olarak kullanılan belirli bir parametre setini kabul eder. Uygun bir algoritma ve parametrelerini seçmek ve bunları; dağılım/hız eşikleri, bu değerden daha kısa olan fiksasyonları elemek için minimum fiksasyon süresi eşiği (örneğin, 60 ms veya 100 ms), bu değerden daha uzun olan fiksasyonları elemek için maksimum fiksasyon süresi eşiği (örneğin, 1000 ms), kullanılan yumuşatma penceresi ve bitişik fiksasyonlar için birleştirme kuralları gibi çalışma metodolojisi açıklamasında raporlamak araştırmacının sorumluluğundadır23.
    2. Geçersiz fiksasyonları tanımlayın. Ekran bölgesinin dışındaki fiksasyonları kaldırın veya etiketleyin. Önceden tanımlanmış minimum eşikten daha kısa ve önceden tanımlanmış maksimum eşikten daha uzun olan fiksasyonları kaldırın veya etiketleyin.
    3. Verileri görsel olarak inceleyin. Veri geçerliliğini sağlamak için mevcut görselleştirme araçlarını kullanarak verileri görsel olarak inceleyin. Sinyal kaybı, aşırı gürültü, eksik örnekler veya hizalanmamış fiksasyonlar olup olmadığını kontrol edin. Her kayıt oturumundan sonra, göz izleme yazılımı ile birlikte sunulan görselleştirme araçlarını (örneğin, bakış grafikleri, tarama yolları, zaman serisi izleri) kullanarak verileri görsel olarak inceleyin. Bu adım, ön işleme ve analize geçmeden önce verilerin yeterli kalitede olduğundan emin olmaya yardımcı olur.
      1. Özellikle, bakış modellerindeki uzun boşluklara veya uyaranlar üzerinde hiçbir bakış örneğinin kaydedilmediği bölgelere bakarak sinyal kaybı ve izleme sorunlarını kontrol edin. Sık veya uzun süreli izleme kaybı, oturumun hariç tutulması veya tekrarlanması gerektiğini gösterebilir.
      2. Aşırı gürültüyü kontrol etmek için, ham x/y konum izlerinde uyaran düzeniyle uyuşmayan ani sıçramalar veya hatalı örnekler olup olmadığını inceleyin. Aşırı gürültü; kötü kalibrasyona, dengesiz baş pozisyonuna veya donanım sorunlarına işaret edebilir.
      3. Eksik veya düzensiz örnekleri tespit etmek için, örnekleme hızının yaklaşık olarak beklenen düzeyde (örneğin, 500 Hz) olup olmadığını ve normal göz kırpmaların ötesinde beklenmedik eksik örnek kümelerinin olup olmadığını kontrol edin.
      4. Hizalanmamış fiksasyonları tespit etmek için, fiksasyonları sunulan uyaranların üzerine yerleştirin ve hedeflenen satırlara ve kelimelere denk gelip gelmediklerini doğrulayın. Sistematik sapmalar (örneğin, sürekli metin dışında kalan fiksasyonlar), kalibrasyon kaymasına veya bakış koordinatları ile ekran koordinatları arasında yanlış eşleşmeye işaret edebilir. Kaydedilen bakış modelleri, kelimeler üzerinde kümelenen fiksasyonlar ve aralarında nispeten düzgün sakkadlar ile metnin yapısını (örneğin, soldan sağa ilerlemeler, satır satır) kabaca takip etmelidir. Bu modelden sistematik bir sapma veya kullanılabilir verilerin sık kaybı, etkilenen verilerin sonraki analizlerden çıkarılmasını gerektirebilir.
    4. Sürüklenme düzeltmesi yapın. Gerektiğinde dikey sürüklenme hatası düzeltmesi yapın. Çok satırlı metinler için satır bazlı dikey sürüklenme düzeltmesi uygulayın. Doğrulanmış yöntemlerin uygulanabilirliğini kontrol edin21.
      NOT: Şekil 1, protokol bölümünde açıklandığı üzere, bir göz izleme deney düzeneği ve veri analiz hattı tasarlama adımlarının bir tasvirini sunmaktadır. İzleyen bölüm, kaydedilen oturumlardan temsili sonuçları sunmaktadır.

Sonuçlar

Veri kalitesi ve doğrulama
Başarılı oturumlar genellikle hedefler genelinde ortalama hata ≤0.5–1.0° ve nokta başına maksimum hata <1.0–1.5° olan doğrulama doğruluğu sağlar; hem ortalama hem de nokta başına değerleri raporlayın. Nokta başına hatanın bir histogramını ve oturum başına ortalama ± SD ile maksimum hatayı özetleyen bir tablo sunun. Bu kriterler, yaygın uygulamalar ve tedarikçi önerileriyle uyumludur; bu eşikleri aşan oturumlar, çalışma kurallarına bağlı olarak kısmen veya tamamen hariç tutulmalıdır. Şekil 2, üç kalibrasyon denemesini içeren 9 noktalı bir kalibrasyon için kalibrasyon doğruluğuna ait örnek bir nokta başına hata histogramını göstermektedir.

Hassasiyet ve veri kaybı
Hassasiyeti (örneğin, fiksasyon sırasında RMS –Karekök Ortalama Kare– örnekten örneğe dağılım) ve veri kaybını (deneme/oturum başına eksik örneklerin %'si) raporlayın. Başarılı deneme çalışmaları genellikle fiksasyonda düşük dağılım ve düşük veri kaybı (örneğin, göz izleme ekipmanına ve kurulumuna bağlı olarak <%5–10) gösterir. Aykırı değerleri ortaya çıkarmak için veri kaybı yüzdelerinin dağılımlarını ve deneme bazlı hassasiyet ile kaybın saçılım grafiğini sunun. Tanımlar ve minimum raporlama maddeleri hakkında güncel literatürü inceleyin3,4,5,6,7,8,9,10,11.

Sürüklenme davranışı (düzeltme öncesi/sonrası)
Başarılı deneme çalışmaları, otomatik sürüklenme düzeltme algoritmalarıyla21 veya manuel olarak satır bazlı düzeltme ile önemli ölçüde azaltılabilen, küçük ve yaklaşık olarak sabit dikey sapmalar sergiler. Öte yandan, sorunlu çalışmalarda monoton olmayan veya büyük kalıntı sürüklenmeler görülür. Düzeltme öncesi ve sonrası medyan mutlak dikey hatayı ekleyin. Otomatik sürüklenme düzeltme yöntemlerinin uygulanabilirliğini kontrol edin.

Yaygın okuma ölçümlerinin dağılımları
İlk fiksasyon süresi (FFD), tekil fiksasyon süresi (SFD), ilk geçiş süresi (FP) ve toplam/bakış süresi (GD), geçiş süresi, atlama olasılığı ve geri dönüş olasılığı için özet dağılımlar sağlayın. Alfabetik metinlerin yetkin yetişkinler tarafından okunmasında, fiksasyon süreleri genellikle ~200–250 ms civarında merkezlenir (önemli bir çarpıklıkla birlikte) ve sakkadlar ortalama ~7–9 karakteri kapsar. Bu aralıkların çok dışındaki değerler veya yüksek derecede bimodal sakkad dağılımları, zamanlama hatalarından ziyade görev kısıtlamaları veya işlemleme zorlukları nedeniyle beklenen progresif ve regresif sakkadları işaret edip etmediği açısından kontrol edilmelidir. Ölçümlerin seçimi ve aralığı; popülasyonlara, belirli dillere ve ortografilere göre buna uygun olarak değişiklik gösterebilir. Şekil 3, temsili bir oturumdan örnek bir fiksasyon süresi dağılım protokolünü göstermektedir.

Tutarlılık kontrolleri
Kelime uzunluğundaki artış (uzun kelimeler) genellikle atlama oranının azalmasına ve bu kelimeler üzerindeki bakış sürelerinin uzamasına yol açar. Öte yandan, işlevsel kelimeler (örneğin, tanımlayıcılar veya edatlar) genellikle atlanır. Çok sık kullanılan kelimeler ve dilbilimsel bağlama (metin veya cümle içinde) dayanarak yüksek düzeyde öngörülebilen kelimeler tipik olarak daha kısa ilk fiksasyon ve bakış süreleri ile daha yüksek atlama oranları ile sonuçlanır (düşük frekanslı ve düşük öngörülebilirlikteki kelimeler için bunun tersi beklenir). Verilerin, en azından bir yönde, bu kalıpların bazılarını tekrarlayıp tekrarlamadığını kontrol edin. Büyük terslikler; kayma hatalarına, kelimeler ile fiksasyonların hizalanmamasıyla ilgili sorunlara veya veri işleme hatalarına işaret edebilir.

Göz izleme deneyi işlem hattı diyagramı; kurulum, uyaran tasarımı, veri toplama, modelleme süreci.
Şekil 1. Bir göz izleme deneyi kurulumu ve veri analiz işlem hattının tasarlanmasında yer alan adımların tasviri. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Dokuz pozisyondaki hata dağılımını gösteren kutu grafiği diyagramı; istatistiksel veri analizi.
Şekil 2. Üç kalibrasyon denemesini içeren 9 noktalı bir kalibrasyon için kalibrasyon doğruluğuna yönelik nokta başına hata histogramı. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Metin segmentasyonu ve analizi; dilbilimsel araştırma çalışması için kutular içindeki numaralandırılmış kelimeler.
Şekil 3. Temsili bir oturumdan fiksasyon süresi dağılım protokolü; bir katılımcının Küçük Prens romanından bir alıntıyı okuması. Dairelerin konumu ve boyutu sırasıyla fiksasyon konumlarını ve sürelerini göstermektedir. Dairelerin yanındaki sayılar, ms cinsinden fiksasyon sürelerini göstermektedir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Tartışma

Burada sunulan protokol, okuma araştırmalarında güvenilir göz izleme verileri elde etmek için gerekli olan temel adımları özetlemektedir. Bu adımların çoğu deneyimli araştırmacılar tarafından iyi biliniyor olsa da, genellikle farklı metodolojik makalelere, satıcı belgelerine ve kayıt dışı laboratuvar uygulamalarına dağılmış durumdadır. Laboratuvar hazırlığından ön işlemeye kadar tüm bu adımları tek bir iş akışında düzenleyerek, okuma üzerine yapılan göz izleme çalışmalarına yeni başlayan araştırmacılar için pratik bir kılavuz sunmayı amaçlıyoruz. Genel amaçlı göz izleme kılavuzları veya ağırlıklı olarak göz hareketleri algılama algoritmalarına odaklanan kaynaklarla karşılaştırıldığında, bu protokol, yüksek uzamsal çözünürlük ve örnekleme frekansında veri kaydı gerektiren okuma araştırmalarına yanıt olarak uçtan uca bir çerçeve sağlamaktadır.

İş akışının tüm aşamaları boyunca temel bir tema, çevresel kontrol ve ekipman kurulumu ile başlayan proaktif veri kalite yönetiminin önemidir. Monitördeki yansımalar, koltuk dengesizliği veya tutarsız izleme mesafeleri gibi küçük sorunlar, fiksasyon konumunda veya hassasiyetinde sistematik sapmalara yol açabilir. Bu faktörlerin erkenden ele alınması, yoğun post-hoc düzeltme ihtiyacını minimize eder ve daha tutarlı bir doğrulama doğruluğunu (ortalama hata ≤ 0.5–1°) destekler.

Protokol ayrıca, araştırma soruları ile donanım özellikleri arasındaki uyumun önemini vurgulamaktadır. Okuma üzerine yapılan birçok çalışma; fiksasyonların, sakkad iniş konumlarının ve regresyonların hassas uzamsal ve zamansal ölçümlerine dayanır1,2. Bu nedenle, özellikle iniş konumu veya parafoveal önizleme gibi küçük uzamsal hatalara karşı hassas olan ölçümler için uygun örnekleme hızına, hassasiyete ve doğruluğa sahip bir göz takip cihazı seçmek esastır. Belirli çalışma kısıtlamalarına bağlı olarak bu yöntemler modifiye edilebilir. Örneğin, çene desteğine tolerans gösteremeyen nöroçeşitli popülerle çalışırken, araştırmacılar uzak, başkasımsız (head-free) takip cihazlarına geçiş yapabilir ve daha büyük yazı tipleri, daha geniş satır aralıkları ve daha geniş İlgi Alanları (Interest Areas) kullanarak uzamsal hassasiyet kaybını telafi edebilirler. Başkasımsız sistemler kullanıldığında, araştırmacılar artan hareketliliği ve potansiyel veri kaybını hesaba katmalıdır. Uzak takip cihazları daha doğal kurulumları desteklese de, günümüzde çoğu okuma görevi için baş stabilizasyonu hala tercih edilmektedir.

Deney tasarımı, hem veri kalitesini hem de yorumlanabilirliği etkileyen bir diğer temel faktördür. Standartlaştırılmış ekran talimatları, deneme randomizasyonu ve uygun blok yapısı, oturum boyunca katılımcı davranışının stabil kalmasına yardımcı olur. Okuma deneylerinde, küçük ve kademeli kaymalar bile metin satırları boyunca birikebildiği için düzenli aralıklarla drift kontrollerinin eklenmesi özellikle önemlidir. Protokol ayrıca, çalışmalar arası tekrarlanabilirliği ve karşılaştırmayı kolaylaştıran, dile bağlı sözlüksel normların kullanımını ve bağımsız ile bağımlı değişkenlerin şeffaf bir şekilde raporlanmasını desteklemektedir.

Veri toplama sırasında doğruluğun, duruşun ve katılımcı konforunun sürekli izlenmesi, büyük ölçekli veri kaybını önlemeye yardımcı olur. Yaygın sorunlar için genellikle aktif sorun giderme gereklidir. Örneğin, kalibrasyon ekran köşelerinde başarısız olabilir; bu durumda monitörü veya koltuk yüksekliğini ayarlamak, periferik takip kaybını çözebilir. Yansıtıcı gözlüklerden veya kontakt lenslerden kaynaklanan sorunlar, bazen ortam aydınlatması ayarlanarak veya monitör açıları değiştirilerek giderilebilir. Ayrıntılı bir oturum günlüğü tutmak, kesintileri, yeniden kalibrasyonları ve beklenmedik olayları belgeleyerek daha sonraki sorun giderme süreçlerini destekler ve şeffaflığı artırır. Pek çok yayınlanmış çalışma artık hassasiyet ve yüzde veri kaybı dahil olmak üzere kalite metriklerinin açıkça raporlanmasını gerektirdiği için bu durum giderek daha önemli hale gelmektedir.

Önişleme bölümü; olay tespiti, kayma düzeltme ve temizleme rutinlerinde tutarlı ve iyi belgelenmiş seçimlerin önemini vurgular. Fiksasyon sınıflandırma algoritmaları ve eşik değerleri, sonuçlanan ölçümleri güçlü bir şekilde etkileyebileceğinden, araştırmacılar tüm parametre ayarlarını belirtmeli ve bunlar yaygın varsayılanlardan farklı olduğunda gerekçelendirmelidir. Otomatik araçlar uygulandığında dahi görsel inceleme kritik bir adım olmayı sürdürür. Protokol ayrıca, çalışmaların daha güvenilir şekilde karşılaştırılabilmesi için doğrulama doğruluğu, kesinlik, veri kaybı ve kayma davranışı gibi standart kalite göstergelerinin raporlanmasını teşvik eder.

Ayrıca protokol; kelime uzunluğu, sıklığı veya öngörülebilirliğin etkileri gibi okuma davranışının basit tutarlılık kontrollerini önermektedir. Bu kanonik kalıpların yeniden üretilmesi; fark edilmeyen hizalama sorunlarına, sorunlu kaymalara veya ön işleme hatalarına karşı ek bir güvenlik sağlar. Bu kontroller tam istatistiksel analizin yerini tutmaz, ancak verilerin yetkin okuma için beklendiği gibi davranıp davranmadığına dair hızlı bir geri bildirim sunar.

Halihazırda belirtilen deneysel protokol detaylarının yanı sıra, katılımcıların dilsel ve psikometrik özelliklerini tanımlamak önemlidir. Bunun temel gerekçesi, deneysel araştırmacıların farklı çalışmaların karşılaştırılabilirliği konusunda karşılaştıkları zorluktur. Bu durum, özellikle açık bilim çağında, kamuya açık veri setlerinin, veriyi orijinal olarak toplamayan ve dolayısıyla katılımcıların (sosyo)dilsel geçmişlerindeki varyasyonlardan kaynaklanabilecek potansiyel farklılıklardan habersiz olabilecek araştırmacılar tarafından kullanılabildiği durumlarda büyük önem taşımaktadır.

Dilsel geçmişle ilgili olarak, katılımcıların ana dili kaydedilmeli ve sonuçları etkileyebilecek lehçe farklılıklarını göz önünde bulundurmak için kullandıkları lehçeler hakkında bilgi toplanmalıdır. Günümüz dünyasında yaygın bir durum olan katılımcıların birden fazla dil konuşması durumunda, ikinci dil yeterliliği kaydedilmelidir. İkidillilik veya ikinci dil işleme çalışmalarında, ikinci dil yeterliliği doğrulanmış ikinci dil seviye tespit sınavları kullanılarak değerlendirilmelidir. Ek olarak, sosyo-ekonomik durumun ilgili yönleri (örneğin, katılımcıların okuma alışkanlıkları) kaydedilebilir.

Katılımcıların çalışma belleği kapasitesi ve bilişsel esneklik (özellikle iki dilli çalışmalarda) gibi psikometrik özelliklerini değerlendirmek için testler uygulanmalıdır. Metodolojik bir perspektiften, hangi testlerin seçileceği, bunların bilişsel ve zaman talepleri ile bu ölçümlerin deneysel protokol içerisinde ne zaman uygulanacağı –göz izleme oturumundan önce mi, sonra mı, yoksa ayrı bir oturumda mı– değerlendirilmelidir.

Okuma çalışmalarında, dil davranışının hem uyarıcının dilbilimsel özellikleri hem de okuyucuların psikometrik özellikleri (veya katılımcıların dilbilimsel davranışıyla ilgili diğer tüm özellikler) kullanılarak ölçüldüğü ve açıklandığı unutulmamalıdır11,12,17,20. Çalışmalar arası karşılaştırmaya olanak sağlamak için veri yorumlama açısından ilgili olabilecek tüm faktörler dahil edilmelidir. Hangi özelliklerin dahil edileceği seçimi, çalışmanın amacına bağlı olacaktır. Veriler karşılaştırılabilir olmalıdır. Özetle veriler, potansiyel herhangi bir kullanıcının kullanımda mümkün olan en yüksek esnekliğe sahip olmasına izin verecek yeterli detayda toplanmalı ve tanımlanmalıdır. Bu hususlar protokolün kendisinin bir parçası olmayabilir ancak her bir bireysel çalışma için geçerlidir. Günümüzün küresel bilimsel ortamında, bu tür ayrıntılar toplanan verilerin gelecekteki potansiyel kullanımını artırmaktadır.

Bu protokolün, özellikle veri kalitesi ile ekolojik geçerlilik arasındaki ödünleşim şeklinde olmak üzere bazı sınırlamaları vardır; çünkü başı sabitlenmiş bir durumda statik bir monitörden okuma yapmak, doğal okuma davranışını tam olarak yansıtmaz ve katı görsel dahil etme kriterleri örneklem temsilini sınırlayabilir. Ayrıca, göz takip cihazları koordinat ölçeklendirmesi, zaman damgası hassasiyeti ve olay sınıflandırması açısından önemli farklılıklar gösterir. Mevcut protokolün bir sınırlaması, bu değişkenliğin laboratuvarlar veya donanım markaları arasındaki tekrarlanabilirliği nasıl etkilediğini açıklamamasıdır. Cihazlar arası doğrulama için rehberlerin oluşturulması ve laboratuvar paradigmalarının sürükleyici Sanal Gerçeklik veya Artırılmış Gerçeklik okuma ortamlarına uyarlanması ve bilişsel veya dikkat bozuklukları için dijital biyobelirteçlerin geliştirilmesi gibi gerçekçi gelecekteki uygulamalar için yol gösterici olmak, önemli bir boşluğu dolduracaktır.

Genel olarak bu protokol, okuma sırasında yüksek kaliteli göz izleme verileri toplamak için mevcut metodolojik kılavuzları net ve şeffaf bir iş akışında birleştirmektedir. Araştırmacılar, bu adımları takip ederek ve ilgili kalite metriklerini raporlayarak okuma çalışmalarının tekrarlanabilirliğini ve güvenilirliğini artırabilir ve alan genelinde daha güçlü bir metodolojik tutarlılığın kurulmasına yardımcı olabilirler.

Teşekkürler

Fonlama: Bu proje, COST–European Cooperation in Science and Technology (CA21131–Enabling multilingual eye-tracking data collection for human and machine language processing research (MultiplEYE), https://www.cost.eu/actions/CA21131)24, Portekiz Bilim ve Teknoloji Vakfı (hibeler: UID/214/2025, UI/BD/154500/2022) ve Jagiellonian Üniversitesi Stratejik Program Mükemmeliyet Girişimi Öncelikli Araştırma Alanı DigiWorld (ID.UJ) kapsamındaki “Cognitive Aspects of Interaction and Communication in Natural and Artificial Agents” projesi tarafından desteklenmiştir. Nazik teknik destekleri için Anna Maria Wilkosz'a teşekkür ederiz.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
Alkolle temizleme mendilleri (70% isopropyl)Temizlik malzemesiYerel laboratuvar tedarikçisi
Yüksekliği ayarlanabilir çene desteğiBaş sabitleme cihazıÇeşitli laboratuvar tedarikçileri
Onam formu ve bilgilendirme materyalleriDokümantasyonKurum onaylı şablonlar
Göz izleyici (örn. SR Research EyeLink 1000 Plus, Tobii Pro Fusion)Göz izleme donanımıSR Research Ltd., Tobii AB
Göz izleme veri analiz yazılımı (Data Viewer, Tobii Pro Lab)Göz hareketleri veri analiz yazılımıSR Research Ltd., Tobii AB
Göz izleme yazılımı (örn. Experiment Builder, Tobii Pro Lab, PsychoPy) ve SDK'larıUyaran sunum yazılımı ve yazılım geliştirme kitleriSR Research Ltd., Tobii AB, Açık kaynak
Veri analizi için genel yazılımlar (lme4 ve ggplot2 ile R, JASP, Pandas, NumPy ve Matplotlib ile Python)Veri ön işleme ve analiziAçık kaynak, https://www.python.org, https://www.r-project.org, https://www.jasp.org
Deney tasarımı için genel yazılımlar (PsychoPy)Uyaran sunum yazılımıAçık kaynak, https://www.psychopy.org
Diğer üçüncü taraf yazılımlar (örn. E-Prime)Uyaran sunum yazılımıPsychology Software Tools, Inc.
Ses yalıtımlı odaÇevresel kontrolKurumsal tesis
Standart 24 inç LCD monitör (veya daha küçük)Ekran cihazıHerhangi bir ISO uyumlu üretici

Kaynaklar

  1. Rayner, K. Eye movements in reading and information processing: 20 years of research. Psychol Bull. 124, 372-422 (1998).
  2. Rayner, K. Eye movements and attention in reading, scene perception, and visual search. Q J Exp Psychol. 62, 1457-1506 (2009).
  3. Carter, B. T., Luke, S. G. Best practices in eye tracking research. Behav Res Methods. 52, 278-295 (2020).
  4. Hessels, R. S., et al. The fundamentals of eye tracking part 1: The link between theory and research question. Behav Res Methods. 56, 16(2024).
  5. Hooge, I. T. C., et al. The fundamentals of eye tracking part 2: From research question to operationalization. Behav Res Methods. 57, 73(2025).
  6. Nyström, M., et al. The fundamentals of eye tracking part 3: How to choose an eye tracker. Behav Res Methods. 57, 67(2025).
  7. Niehorster, D. C., et al. The fundamentals of eye tracking part 4: Tools for conducting an eye tracking study. Behav Res Methods. 57, 46(2025).
  8. Hessels, R. S., et al. The fundamentals of eye tracking part 5: The importance of piloting. Behav Res Methods. 57, 216(2025).
  9. Dunn, M. J., et al. Minimal reporting guideline for research involving eye tracking (2023 edition). Behav Res Methods. 56, 4351-4357 (2024).
  10. Eskenazi, M. A. Best practices for cleaning eye movement data in reading research. Behav Res Methods. 56, 2083-2093 (2024).
  11. Schotter, E. R., Dillon, B. A beginner’s guide to eye tracking for psycholinguistic studies of reading. Behav Res Methods. 57, 68(2025).
  12. Conklin, K., Pellicer-Sánchez, A. Using eye tracking in applied linguistics and second language research. Second Lang Res. 32 (3), 453-468 (2016).
  13. Pellicer-Sánchez, A. Eye-tracking in vocabulary research: Introduction to the special issue. Res Methods Appl Linguist. 3 (1), 100095(2024).
  14. Hutton, S. B. Eye-tracking methodology. Eye movement research: An introduction to its scientific foundations and applications. , Springer International Publishing. 277-308 (2019).
  15. Pokhoday, M. Y., et al. Eye tracking methods in psycholinguistics and parallel EEG recording. Neurosci Behav Physi. 53, 220-229 (2023).
  16. Azman, H., Mihat, W., Soh, O. K. Analyzing stimuli presentations and exit-interview protocols to improve wearable eye-tracking data collection guidelines for reading research. IJCALLT. 11 (2), 51-65 (2021).
  17. Papadopoulos, T. C., et al. Eye-tracking in reading research: A systematic review of studies with children of varying reading ability. Eur Psychol. , (2026).
  18. Garlichs, A., Lustig, M., Gamer, M., Blank, H. Protocol to study how expectations guide predictive eye movements and information sampling in humans. STAR Protoc. 6 (2), 103737(2025).
  19. Moreno, J., León, J., Kaakinen, J. K., Hyönä, Relevance instructions combined with elaborative interrogation facilitate strategic reading: Evidence from eye movements. J Psicol Educ. 27 (1), 51-65 (2020).
  20. Acartürk, C. Eyes on Text: Eye movements in reading and language processing. , John Benjamins. (2025).
  21. Steinhauer, S. R., Bradley, M. M., Siegle, G. J., Roecklein, K. A., Dix, A. Publication guidelines and recommendations for pupillary measurement in psychophysiological studies. Psychophysiology. 59 (4), e14035(2022).
  22. Papesh, M. H., Goldinger, S. D. Modern pupillometry: Cognition, neuroscience, and practical applications. , Springer. (2024).
  23. Salvucci, D. D., Goldberg, J. H. Identifying fixations and saccades in eye-tracking protocols. Proc Symposium Eye Tracking Res Appl, , 71-78 (2000).
  24. Jakobi, D. N., et al. MultiplEYE: creating a multilingual eye-tracking-while-reading corpus. Proc Symposium Eye Tracking Res Appl, , ACM. 111(2025).

Yeniden basım ve izinler

Etiketler

Okuma AraştırmalarıVeri KalitesiDeneysel TasarımKalibrasyon ProsedürüFiksasyon TespitiSakkad TespitiVeri Ön İşlemeDoğrulama DoğruluğuKatılımcı Yönetimi
Bize Ulaşın
Kütüphaneye Öner

Gizlilik

Kullanım Koşulları

Politikalar

Telif Hakkı © 2026 MyJoVE Corporation. Tüm hakları saklıdır.