如何使用眼动数据进行运动表现分析

博客
由 Carl Alin
十一月 16日, 2022年
6 分钟

Two ice hockey players and millions of data points

我小时候在冰场度过了很多时间。在瑞典，当我们谈论曲棍球时，并不提到“冰”的部分——那是理所当然的。当时，很多冰场都是露天的，年幼时我学会了（虽然并不情愿）应对严寒的冬天温度。随着我长大，晚上和周末的时间都被冰上和冰下的训练、比赛和团队建设填满。有时候我梦想成为一名职业球员，但当关键时刻到来时，我选择了在美国上高中一年。曲棍球为我奠定了坚实的身体和心理基础，并点燃了我对数据的热爱。

在过去十年中，消费者领域的医疗保健和健康设备蓬勃发展，我猜我对数据的热爱并不孤单。和我许多朋友和同事一样，我对比自己的表现和上周甚至去年的成绩上有点上瘾。我认为这是因为数据揭示了真相，为我提供了一个可靠的标尺，告诉我什么有效，什么无效。

这就是我想在本文中谈论的内容——如何利用Tobii的眼动追踪和注意力数据来衡量体育表现。我已经精选了几项研究和商业解决方案，展示了注意力计算和眼动追踪如何帮助我们揭示有关体育表现的简单但宝贵的洞察。如果你想深入了解其中任何一项，请查看本文末尾的链接。

什么是静眼?

静眼一个长时间集中精力的概念，在乒乓球或高尔夫中击球之前，被认为与准确的球落点和制胜球有关。博士候选人Andrada Vincze决定在动态运动场景中测试这一现象的有效性。她使用我们的穿戴式眼动仪生成的数据，研究了顶级乒乓球选手在比赛情境中，得出成功击球确实与更长的静眼时间相关。自从我读到了 Vincze的研究以来，我在打高尔夫球时尝试了我的版本的静眼，虽然我没有使用我们的技术来证明这一点，但我确实感觉到我打球更好了——至少是当我记得专注的时候。

理解他人的思维过程

Ice hockey goalie wearing eye tracking glasses

这个案例对我来说是非常重要的。我很希望能得到像瑞典男子顶级冰球队（HV 71）的门将教练威廉·拉姆一样的洞察力，他利用我们的技术获得了许多见解。拉姆知道成为一名出色的门将需要掌握追踪冰球和读懂比赛的能力。他使用我们的眼动追踪眼镜克服了他在场边观看比赛时遇到的一个问题，这个问题几乎是所有教练在各种运动中都会面临的，那就是从场边观看比赛。我们的技术使拉姆在冰面上能够进入门将的内心世界，提供数据来可视化正在进行的认知过程，并将潜意识的行为转化为有效的新训练策略。

通过观看我们技术生成的可视化图像，我认为利用这种洞察力来改进所有位置的表现将是非常有益的。作为一名防守球员，我会发现知道进攻球员在看什么非常有帮助。

对裁判也有效

主观性是依赖于手动观察和由裁判员评分的运动中最显著的问题之一。手动观察本质上是主观和不系统的，所以匈牙利-德国空手道专业选手Imola Szebényi自愿尝试理解空手道裁判员评判中的差异。在她的研究中，Szebényi以卡塔（一系列固定动作的组合）为基础，使用我们的眼动追踪眼镜记录裁判员关注的内容。数据显示，经验丰富的裁判员往往在空手家采取下一个动作之前就能预见到应该看哪里，这是一种可转移的技能。

她的研究突出了Tobii在体育表现方面观察到的一个经常出现的主题：对比精英选手和新手的情况。在一项调查女子排球运动员发球时的注意力模式的研究中，研究人员发现，接发球时，精英选手并不像我预期的那样专注于球，而是专注于对方场上选手的腿部动作。

所以现在我知道下次打排球该看哪里，也许我会因为一个不错的回球而获得一些赞赏。但这种洞察力可以大大缩短新手的学习曲线。教练可以训练即将出道的选手模仿那些精英选手通过多年的训练所学到的东西。

用 VR开展研究

根据Apeiron Life的首席科学家、推动健康、幸福和健身的数据驱动方法的硅谷初创公司的David Martin博士的说法，国际体育界的高风险确保了对任何可能对运动表现产生影响的新研究、技术或方法进行调查通常是值得的。Martin博士与REACT Neuro及其在波士顿的扩展网络合作，将传统的纸质化轨迹制作认知评估测试转化为利用注意力计算的虚拟现实应用程序，以提供数据，帮助他的团队弄清通过锻炼和饮食是否可能减缓认知衰退。

我想强调这个故事，因为它展示了如何使用眼动追踪和注意力数据来评估虚拟现实中的行为。我认为这是一个很好的例子，说明我们的技术比手动观察更出色。简而言之，你可以测量一个人眼球运动的无规律性以及他们在特定点停留的时间长短，而这些数据无法通过系统的观察手段来获取。