你可以用眼球追踪来做什么?

眼动跟踪是一种记录你正在看的东西的技术。最简单的是，它记录了某人是否看了给定的物体。通过更复杂的分析，它可以提供有关被试者的精神状态和他们正在执行的任务的各种信息。

当你在阅读一页文本时，你不会一下子看到所有的单词，只看到你正在阅读的那个单词。当你的眼睛从一个词跳到另一个词时，你的大脑就会建立起一幅全景图，一旦我们注意到某个区域，它就会迅速聚焦。这个聚焦区域对应于你眼睛视网膜上一个叫做中央凹的小点(大约2°的视野)，眼球跟踪设备利用这个来确定你在看什么。

我们停下来注意一个词的地方叫做注视，我们跳过的地方叫做扫视。在扫视过程中，没有视觉信息被传输到大脑。注视和扫视不仅仅发生在阅读过程中，它们无时无刻不在发生。

两种眼球追踪器

基本上有两种眼球追踪器;头戴式遥控。远程眼球追踪器通常安装在电脑显示器下，这样系统就能知道你在看屏幕上的什么位置(当与屏幕捕捉相结合时)，但它们也可以以放置在场景中的许多摄像头的形式出现。当研究人员对3D场景感兴趣时，例如某人坐在汽车模拟器中，通常会使用多个眼球跟踪摄像机。

如今，头戴式眼球追踪器通常采用眼球追踪眼镜的形式。在这种情况下，被摄者所看的场景与相机的关系不是固定的，而是四处移动的。因此，眼球追踪眼镜会记录下眼镜前方的场景，并将其与受试者的凝视点结合起来。

为了知道被试者在看什么，研究人员通常必须手动给视频贴上标签，这是一秒钟会出现25或30次新图像的大量工作。然而,新技术正在开发利用计算机视觉和机器学习来实现自动化。

还有第三种技术，将电极连接到眼睛旁边的皮肤上(眼电图，EOG)。由于它具有更强的侵入性，现在它的使用频率较低。它的优点是可以测量眼睑闭合时的眼球运动，例如检测快速眼动睡眠阶段。

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你可以用眼球追踪来做什么?

阅读

眼球追踪被广泛用于研究阅读。如果一个人在阅读的一个单词上徘徊，很有可能他们需要更多的思考。它可以用来寻找各种问题的答案。例如，在双语研究中，研究人员想知道两种语言的词汇是否分别存储在大脑中。通常情况下，双语者阅读第二语言的速度略慢。然而，对于同源词(两种语言中相似的词)来说，情况就不那么好了，这证明存在“跨语言重叠”。[1]。

难语症

使用传统方法很难诊断诵读障碍，准确率通常为70-80%，通过反复测试可提高到90%。传统的测试在排除非诵读困难儿童方面也比正确识别诵读困难的读者更好。如果使用眼动跟踪，在一个快速测试[2]后，这可以增加到95%。使用的确切特征是复杂的，但一般来说，有阅读障碍的儿童专注于单个单词的时间更长，扫视的时间更短，这表明需要更多的精神努力来解码单个单词。

人为因素研究

眼球跟踪在人为因素研究．这是一门研究人们驾驶汽车，驾驶飞机等之间相互作用的学科。在这一领域工作的认知心理学家通常对车辆和其他机械操作人员的精神负荷感兴趣。如果任务要求太高，就会出错，可能导致事故。但如果太简单，那么工作就会很无聊，这也会导致错误。在这些研究中，研究人员不仅关注注视和扫视，还关注眼球追踪器获得的其他数据。

例如，有很多证据表明，脑力负荷越高，眨眼频率[3]越高，瞳孔直径变化的速度[3]越大。停留时间与注视时间密切相关，因为它衡量的是一个人注视一个特定相关区域(而不是一个点)的时间，如仪表表盘。正如你所预料的那样，脑力工作越繁重，一个人需要花越长的时间看一件仪器，以从中提取必要的信息。看不同仪器(以及看窗外的其他东西)的模式也会发生变化，随着工作量的增加(这被称为视觉熵)[4]变得不那么随机。

视觉隧道也是一个众所周知的现象——在高脑力负荷的情况下，注意力会变窄。例如，如果你在开车时打电话，即使在免提的情况下，你也很少会注意到路上发生的事情。

一些眼球追踪器可以测量的另一个参数是眼睑闭合的程度。不出所料，眼睑闭合80%的时间百分比可以作为疲劳的指标[3]。这种应用程序不仅可以用于研究，还可以用于实际汽车中检测司机的睡意。

设计

司机或操作员的目光也会对汽车、驾驶舱等的设计师有所启示。例如，如果你问他们是否看过一个特定的指示盘，那么你会得到一个不可靠的答案，因为很多监控动作是在我们意识不到它们的情况下自动执行的(询问也会中断任务)，但眼球跟踪会提供更可靠的数据[6]。操作符的实际扫描路径可以与设计者的想法进行比较，这将(希望)与操作符被训练的方式相同[7]。

不仅仅是在设计复杂的驾驶舱和类似的设置时，眼睛跟踪被使用。它也被用于设计各种其他产品，从网站到广告和电脑游戏，以及了解消费者如何使用这些产品和体验产品(神经营销学)。例如，最近的一项研究[8]使用了眼球追踪和其他技术来帮助理解为什么Facebook可以如此吸引人。

设计师通常使用热图来可视化受试者对各种元素的关注时间，以计算出他们获得了多少关注。这通常是通过比较两种不同的设计来实现的，例如在网页上放置不同的横幅。超市货架的布局设计也可以用同样的方法来改进。

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沟通

另一个使用眼球追踪的重要研究领域是人类交流。当你和别人说话时，看着他们的眼睛是很自然的。然而，如果这种情况比正常情况更频繁，它可能会给人一种恐吓的感觉，如果不太频繁，它可能是一种自闭症的指征(ASD)。这不仅是频率，而且同步是指示性的。如果有人看着你，你也会回望过去。与人因研究中使用的方法不同，我们在交流中进行眼神交流的方式受我们的文化影响很大，而且在不同的社会中也不同。

Noldus已经开发了原型软件，甚至可以使用普通相机[10]实现这些测量。眼球追踪器还可以用于与不能说话的患者沟通。病人看着一个特殊的键盘，然后电脑使用文本语音转换软件让他们说话。

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其他物种

眼球追踪不仅仅用于人类。该系统已被应用于各种不同的动物物种，包括老鼠、鱼、猫和狗。例如，猫在观察自然景物时，其眼球稳定运动的精确度要高于观察“自然景物”时的精确度。漂流光栅而人类对这两种[11]都表现出了相似的精确度，这可能与猫的狩猎能力有关。

什么是眼球追踪做不到的

同样重要的是要记住，像所有的测量技术一样，眼球跟踪也有其局限性。它测量的是眼睛聚焦的位置，但对周边视觉没有任何影响。

在许多任务中，如开车，我们利用一瞥在我们视野边缘移动的东西，而不需要专注于该物体来知道如何避免开车撞到它。例如，一项研究表明，如果飞行员只在周边视觉中看到空速信息，他们确实会使用它。这对设计等其他研究也有影响。仅仅因为使用你网站的人没有直接关注你的logo并不意味着他们没有注意到它。

一些眼动测量也受到其他因素的影响。最明显的是，瞳孔直径(以及较小程度的眨眼频率)会因光线水平的变化而改变。这在驾驶模拟器等完全可控的情况下是没问题的，但在真正的汽车中，灯光一直在变化。压力水平还会干扰用于测量精神工作量的参数，使其难以区分两者。

眼球追踪的新技术

眼球追踪技术已经有100多年的历史了，但它仍在发展中。硬件越来越好(更紧凑、更便宜、更容易使用)。眼球追踪数据可以与其他数据相结合，如受试者的情绪，以提供更深入的见解(见://www.leeacoustics.com/cube)或脑电图来观察受试者是否只是在看什么东西，或他们是否在认知地处理视觉信息[13]。

Noldus正在参与一些在这一领域进行创新的研究项目。很快，用普通的网络摄像头就可以进行基本的眼球跟踪(见://www.leeacoustics.com/projects/eyereader)．对疲劳和精神负荷等精神状态的测量在未来也会更好(见://www.leeacoustics.com/projects/mind-map)．诺达斯还能够为客户提供专业的建议，为他们提供最好的服务眼动解决方案满足他们的需要。

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参考文献

1.E.范·阿什，D.德里格，杜伊克，W.韦尔瓦特，M.和r.j.哈尔特伊克，2011。句子阅读过程中语义约束对双语词识别的影响。记忆与语言学报，32 (1)，pp.88-107。

2.尼尔森·本fattom， Öqvist Seimyr G, Ygge J, Pansell T, Rydberg A, Jacobson C(2016)。利用阅读时的眼球追踪来筛查阅读障碍。科学通报11(12):e0165508。doi:10.1371 / journal.pone.0165508

3.Gerhard Marquart, Christopher Cabrall, Joost de Winter(2015)驾驶员精神负荷的眼睛相关测量综述。程序制造3。做- - -10.1016 / j.promfg.2015.07.783

4.托尔，j.r.，斯蒂芬斯，a.t.，维沃杜，M，小哈里斯，R.L.和弗拉斯，A.R.(1982)。熵，仪器扫描和飞行员工作量。美国国家航空航天局。

5.斯特雷耶DL，德鲁斯FA，约翰斯顿WA。模拟驾驶过程中手机引起的视觉注意力缺失。精神病学杂志2003;9(1): 23-32。

6.J. C. F.德温特·Y. B. Eisma·C. D. Cabrall·P. A.汉考克·N. A.斯坦顿(2019)。基于与任务环境相关的眼球运动的情境感知。认知，技术与工作杂志99:1-11。DOI:10.1007 / s10111 - 018 - 0527 - 6

7.用于飞行甲板作业工作量估计的眼动跟踪指标。凯尔·肯特·爱德华·埃利斯2009年硕士论文，爱荷华大学。

8.Maurizio Mauri, Pietro Cipresso, Anna Balgera, Marco Villamira和Giuseppe Riva。网络心理学，行为和社交网络。2011年12月。723 - 731。http://doi.org/10.1089/cyber.2010.0377

9.Blais C, Jack RE, Scheepers C, Fiset D, Caldara R(2008)文化塑造我们看脸的方式。科学通报3(8):e3022。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0003022

10.帕尔梅洛，C.，范·达姆，E.A.，艾斯卡拉拉，S.，凯利亚，M.，利希特特，G.F.，诺德斯，L.P.，斯平克，A.J.和范·维林根，A.， 2018。面对面对视互动视频中相互注视的自动检测。《测量行为学报》2018年第158-163页。measuringbehavior.org．

11.Moeller, G.U, Kayser, C, Knecht, F.等。猫和人眼动系统之间的相互作用。Exp Brain Res 157, 215-224(2004)。https://doi.org/10.1007/s00221-004-1835-z

12.Schaudt WA, Caufield KJ, Dyre BP。虚拟航速误差指示器对模拟飞行中制导精度和眼动控制的影响。人类因素与工效学学会年会论文集，2002;46(17):1594-1598。doi:10.1177 / 154193120204601714

13.a m。Brouwer, I. Stuldreher, S. Huertas Penen, K. Lingelbach和M. vukeliic(2020)。结合眼动和生理学来检测情绪和工作量。入选:斯平克，安德鲁，巴尔斯基·雅洛绍，布罗尔，安妮-玛丽，里德尔·热诺特，Sil Annesha(2020年)。将于2021年10月15日至18日在波兰克拉科夫举行的第十二届度量行为国际会议论文集第1卷。2 - 11页。measuringbehavior.org．doi:10.6084 / m9.figshare.13013717