|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
Индивидуальная вариабельность движений глаз при решении различных зрительных задач: непараметрический анализстатья
- Авторы: Лунякова Е.Г., Дубровский В.Е., Гильванова Е.К., Крускоп А.С.
- Сборник: Когнитивная наука в Москве: новые исследования. Материалы конференции 2025. / Под ред. Е. В. Печенкова, М. В. Фаликман, А.Я. Койфман
- Год издания: 2025
- Издательство: Московский институт психоанализа
- Местоположение издательства: Москва
- Первая страница: 643
- Последняя страница: 648
- Аннотация: Вариабельность характеристик движений глаз человека, таких как длительность фиксаций и амплитуда саккад, может объясняться целым рядом факторов — внешних и внутренних, ситуативных и постоянных по отношению к наблюдателю. Анализ вклада каждого из факторов требует корректных методов статистической обработки первичных данных. В современных исследованиях часто применяются оценки, основанные на ряде имплицитных предположений относительно распределения изучаемых показателей, которые редко проверяются эмпирически. Основной целью данной работы являлась проверка при помощи методов непараметрической статистики выполнимости предположений, позволяющих разного уровня агрегацию данных айтрекинга. С этой целью были проанализированы длительности фиксаций и амплитуды саккад 38 участников, записанные при выполнении ими 5 типов зрительных задач на установке Eye Link 1000 Plus. Исследование показало, что данные отдельных участников в рамках одной задачи, как правило, допускают объединение, но это зависит от типа задачи. При этом индивидуальные характеристики движений глаз схожи внутри групп однотипных по сути задач — свободного рассматривания осмысленных изображений (лиц и интерьеров) и задач зрительного поиска целевого стимула (заданного визуально или семантической категорией). Тем не менее в большинстве случаев данные разных участников в рамках одной задачи статистически достоверно различаются, что свидетельствует об индивидуальных особенностях в стратегиях движений глаз. В целом, исследование подтверждает эффективность методов непараметрической статистики для анализа данных айтрекинга.
- Добавил в систему: Лунякова Елизавета Геннадьевна