专家分享的眼动追踪研究技巧

如何避免眼动追踪研究的陷阱和其他有用的建议

作为行业内的思想领袖之一，Tim Holmes博士在眼动追踪方面拥有近十年的经验。在这篇文章中，他分享了一些他在这方面学到的有用经验教训。

建议1：在开始分析之前回放你的数据并做一次“直观检查”！屏幕和图像分辨率很重要.

第一个建议是基于我看到的一个具体例子得出的。在使用制造商的软件回放注视时，与刺激物一起可视化时，回放的数据并不符合实际，因为图像在可视化图像上的像素分辨率与显示的图像不同。这意味着在刺激物上不会将注视点可视化出来。尽管研究人员希望参与者始终“看对地方”，但这并不现实。在这种情况下，由于有些参与者的发展不太典型，一些注视可能会“稍微偏离”，因此问题一直被忽视了。实际上，实验中的指示幻灯片泄露了问题，因为阅读眼动是相当可预测的，果然，参与者显示出了一种注视模式，该模式与阅读一致，但在所有方向上都超出了文本范围。我在屏幕纵横比方面也遇到了类似的问题，在两者之间存在不匹配，导致注视点有轻微但系统性的偏移，通常只在一个维度上。要记住的是，注视倾向于聚集在对图像高度信息量大、非常显著或与正在执行的任务密切相关的区域。如果你的数据聚集在其他地方，值得检查一下你的设置是否正确地映射了注视数据。另一个好的解决办法是始终在实验中包含某种校准刺激，以便你可以检查注视是否被正确地映射了。

建议2：不论是学术研究还是商业研究，都需要做预测试

好的，这个问题可以单独写一篇博客！我与许多现实世界中眼动研究的人合作，而不是在大学实验室中（是的，我知道，有些大学也从事现实世界的研究！）。我经常遇到一些意外情况的研究，无论是天气、环境中其他人的存在、矫正镜的内部反射，或者参与者无法按测试时间表进行数据收集。在大多数情况下，一些预先测试可以解决我在眼动研究中遇到的大多数问题。

现在，当我说试点时，我指的不仅是“让参与者完成任务”或者阅读脚本，我指的是在购物研究中不同时间走同样的路线，用你选择的眼动仪在实际测试环境中校准多位参与者，运行你的分析以确保你可以从你设计的研究中获得你需要的数据。当然，确保你实际选择了适合你所研究问题的范式和眼动仪。在实验室或会议室中合理的东西一旦实际尝试可能会出现问题。

作为学术研究人员，我总是这样做，作为商业研究人员，我知道往往没有太多时间或预算，但相信我，通过召集几个同事，让他们成为参与者，你可以节省大量的麻烦，而不用将数千美元和数天的工作投入到招募、测试和分析未经试点测试的研究参与者的数据中。我保证，单单这个建议就会让每个尝试它的人取得更好的结果。

建议3：热点图是一个很好的叙述工具，但也可能掩盖了一些问题，深入挖掘吧

在学术研究中，我们倾向于不进行热力图的常规使用，而是专注于对实际注视测量数据进行定量分析，例如平均凝视持续时间、首次凝视时间以及扫视迟延。 商业上很大程度上依赖热力图作为所有眼动追踪的可视化方式，但前提是：每个样本中的所有人在同一时间内以大致相同的方式行为。如果在样本中出现了空间或时间上的异常值，那么大多数商业软件生成的热力图几乎肯定会误导，导致不准确的洞察和错误的建议。如果你必须依赖热力图，那么至关重要的是你也要看看个别的注视图/重播，以识别那些异常值，并将它们从你用于叙述的可视化中移除，否则，对不起，你造假了你的结果，虽然可能会让你的利益相关者/客户高兴，但不会产生你向他们承诺的效益。

建议4：当心“视觉中央偏见”-为了获得有意义的结果，请将目标位置放在视觉场景的中心之外

说到热点图，你有多少次注意到图像中心有一个热点？这是由于我们称之为中心凝视偏向的现象，观察者倾向于凝视场景的中心，在场景刺激出现后的前几次凝视尤其突出。作为一个研究人员，在呈现刺激之前控制凝视是我一直在做的事情，即使在自由观看的范式中，因为了解参与者眼动的起点有助于分析刺激驱动的注意力，但从纯粹的机械角度来看，这意味着在中央定位控制目标的周围将始终有一组注视点群，通常是交叉点，即使它已经被删除在图片上。因为下一次眼动需要时间来计划和执行。那么，普通市场调研人员应该担心这个问题吗？答案是肯定的！减轻这种影响的一种简单方法是分析出现在图像出现后0.5-1秒的凝视。这至少可以减轻大部分初始的偏向。但请记住最重要的事情：如果你想测试一个品牌、产品或声明是否会吸引并引起注意，不要把它放在场景的中心。我之前建议过对产品进行可找性研究，研究了竞争对手的重新设计候选方案。在我收到的初步规划图中，新设计总是在中间的中间层上，这意味着几乎不可能从研究中检测到任何设计之间的差异。 研究购买者们，如果你们收到的热力图上显示着一个在屏幕中心下方的大红点，而你的产品碰巧就在它下面，我建议你对这些结果所说的一切持有非常怀疑的态度。

建议5a：当心兴趣区（AOI） - 触达兴趣区反映了被试的注意力还是眼动仪的准确度？

毫无疑问，我觉得如果不正确执行，热点图可能会是具有误导性的领域，因此这就引出了一个明显的问题：在分析您的结果时，应该怎么做？此外，如果您是商业研究人员，并且不想每次进行研究时都深入原始数据，那么有没有一些简便工具可以让您在演示中加入一些价值，而不仅仅是您将被要求包含在演示中的热图？别担心，我的朋友，我确实对这些问题有答案，但其范围仅限于那些对视觉场景可能如何影响注意力和/或任务完成能力感兴趣的人。如果您对眼动机制本身感兴趣，我认为没有什么可以替代深入研究原始数据。

在科学研究中，我们通常有一个要测试的假设，比如“A组的参与者会比B组更快地找到物体1而不是物体2” - 是的，我们就是如此疯狂！在商业研究中，问题可能更普遍化，并且经常使用像“参与”或“喜欢”这样危险模糊的概念，但原则上，任何值得进行的研究都会有一个核心问题：我的产品在货架上显眼吗？这个网站的布局是否减少了购买时间？Sat Nav是否分散了驾驶员对道路的注意力？这些问题的共同点在于，它们在询问关于视觉场景中物体的定时或位置的问题，对于这类问题，一些兴趣区域（AOI）可以将您的研究提升到另一个水平，因为您可以生成诸如首次注视时间、注视总时间、访问次数等测量指标，如果您正在进行任何A/B测试，这些指标尤其有用。

但是，您需要小心定义您的兴趣区！例如，覆盖整个网页或展示设计图的兴趣区，以至于没有留下任何空白空间通常不是一个好主意。每个眼动追踪器都有其准确度的限制。您可以从制造商那里了解这些信息，但通常大约在0.5 - 1度视觉角度范围内。这意味着，在大约60厘米的观看距离下，注视精度在0.5-1厘米之间，佩戴式眼动追踪器则可能是更大的距离，因此这个数值会增加。如果您的兴趣区之间没有留下任何空白空间，那么在兴趣区边界上的凝视点将会被记录，但您的结果可能会受到眼动仪准确性的影响。此外，我们自己的凝视位置也并非总是那么准确，所以，例如，当我阅读文本时，我通常会把我注视的地方略微放在文字上方而不是直接在文字上。这意味着兴趣区通常应该比您感兴趣的对象大一些（在所有方向上增加0.5度），并且理想情况下，每个AOI的四边都应该离其他AOI有一定距离。这样，您可以自信地报告说兴趣区中的注视点确实与该兴趣区相关，并且不会从另一个相邻AOI中溢出。

建议5b：注意兴趣区域（AOI） - 重叠AOIs导致注视点被重复计数或被忽略了吗？

这是5a建议的必然推论，因为如果当AOIs接触时无法确定人们看向哪个AOI，那么当它们重叠时肯定也无法确定！然而，在这种情况下，您的眼动追踪软件不会有问题同时报告两个AOI中的注视点，这意味着您可能会计数两次注视点。此外，如果AOIs之间重叠是因为它们处于相同的（x，y）坐标但在不同的深度（z）平面上，则也可能出现AOI的分层会导致您的眼动追踪软件将凝视点分配到错误的AOI，如果您没有考虑到遮挡或视差校正（视网膜上的图像集中在近处或远处物体）。

所有这些在使用穿戴式眼动仪时变得尤为重要，因为兴趣区不仅仅适用于场景中静态区域，还因为头部运动导致它们不断运动。出于这个原因，像Tobii Pro Lab这样的工具为您提供了创建动态兴趣区并通过插值算法在关键帧之间为它们的位置进行动画设置，并且提供了使兴趣区可见或不可见以适应遮挡的功能。请记住，这些算法通常将2D 兴趣区形状在关键帧之间进行转换或变形，而不是匹配兴趣区关联的物体的实际轮廓。因此，在研究中，您需要使用多个关键帧来获得加速度/减速度和对象缩放的最佳准确性。