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超越单一视角:通过Tobii Pro Glasses 3实现同步研究

  • Tobii 的博客
  • Laurens Van Den Broek and Zsofia Pilz
  • 8 分钟

Tobii Pro Glasses 3 and Bitbrain diadem
Photo credit: BitBrain

Tobii Pro Glasses 3 以其高精度和易用性在可穿戴眼动追踪研究中广受好评。它被众多顶尖学术机构和企业广泛使用,支持多种应用场景。

然而,随着研究需求的多样化,一些用户开始探索更加丰富的应用场景,其中多模态同步研究成为一个备受关注的领域。部分用户已经利用 Tobii Pro Glasses 3 的独特功能,将多台眼动仪与其他设备(如脑电图和动作捕捉设备)同步。这种同步能力为研究人员提供了更全面的数据视角,帮助他们更深入地理解复杂的人类行为。

Qualysis motion capture markers on Tobii Pro Glasses 3
Photo credit: Qualysis

同步功能进一步拓展了研究的边界,尤其是在涉及群体互动或共享活动的研究中。通过同步多台 Tobii Pro Glasses 3 或其他设备,研究人员可以同时捕捉多个被试的行为数据,从而更全面地分析群体动态和协作过程。 在这篇文章中,我们将概述同步功能的工作原理,并探讨其在各个领域的应用。无论是团队协作、教学环境还是消费者行为研究,同步技术都能为研究人员提供更丰富的数据视角,帮助更深入地理解复杂的人类行为模式。

为什么要同步多台眼动仪?

当多名被试同时佩戴 Tobii Pro Glasses 3 时,联合眼动数据可以展示个体在合作任务中如何协调、沟通和响应。在小组讨论或团队协作任务中观察同步的视角,能够揭示单人记录中可能被忽略的行为模式。这种同步方法大大减少了从不同角度捕捉行为所需的录制次数,从而提高了研究效率。

Tobii Pro Glasses 3 in a workshop

同步方法

同步多台 Tobii Pro Glasses 3 有多种方法,每种方法都有其独特的优势:

  1. 独立主机同步:将每台 Tobii Pro Glasses 3 连接到单独的设备(如笔记本电脑或平板电脑)。这种方法操作简单,但需要多台设备,并且需要在后期手动同步数据。适用于对同步精度要求不高的研究场景。

  2. 路由器同步:使用路由器将所有 Tobii Pro Glasses 3 连接到单一主机设备。这种方法集中了控制权,但可能会产生轻微延迟。可以通过无线连接或 Recording Unit 的内置网口来减少潜在的无线干扰。

  3. TTL线缆同步:Tobii Pro Glasses 3 的 Recording Unit 上配备了一个专用的 TTL 同步端口。这种并行端口是同步不同设备的最常见且最可靠的技术之一。通过指定一台 Tobii Pro Glasses 3 作为主设备,可以直接向其他设备发送信号。任何接受 TTL 输入或具有自身输出的系统也可以使用同一端口发送或接收信号。这种方法设置简单且能确保高精度,但需要在设备之间连接电缆,因此可能不适合需要自由移动的场景。

Tobii Pro Glasses 3 router
Tobii Pro Glasses 3 chart

4.客制微控制器同步:使用微控制器通过 TTL 或以太网端口发送精确信号,可以提供更高的灵活性,并支持无线同步。这种方法需要对硬件连接和自定义开发有一定的了解,但在需要精确到毫秒的场景中,它能提供极高的时间精度。

5.API集成同步:通过自定义软件解决方案,可以利用 Tobii Pro Glasses 3 的 API 管理多台设备。这种方法可以用于发送简单的事件触发器或控制同步录制,无需物理连接线。研究人员可以在一个地方灵活控制数据收集和时间戳。一些基于 Tobii API 设计的合作伙伴解决方案与 Tobii Pro Glasses 3 兼容,提供了即插即用的同步功能。

Tobii Pro Glasses 3 Controller

Tobii Pro Glasses 3 独特的同步功能

尽管上述大多数方法适用于许多不同的研究项目,但 Tobii Pro Glasses 3 内置的 TTL 端口可以提供独特的额外时间精度。通过在硬件层面对齐,它能够将数据流同步到毫秒级别。研究快节奏任务、社交线索或神经过程的研究人员通常需要这种高精度。

TTL 同步还具有高度的抗干扰性和可靠性,即使在同时运行多个系统的复杂研究环境中也能保持稳定。它们减少了因系统延迟导致的丢失同步风险,让研究人员对数据的完整性充满信心。这使得将眼动追踪与其他数据源(如动作捕捉系统或 EEG 等生物传感器)结合变得更加容易,从而更深入地理解视觉注意力与情感或认知反应之间的关系。

Bitbrain diadem - Tobii Pro Glasses 3
Photo credit: BitBrain

多用户同步研究案例

许多研究通过同步多台 Tobii Pro Glasses 3 的数据获得了显著收益。数据同步能够展示多个个体在同一时刻、任务或空间中观察和响应状况。以下是一些能够从多台眼动仪同步中获得宝贵洞察的研究领域。

小组讨论与社交互动

当两人或多人聚集在一起进行讨论、会议或团队协作时,同步的眼动仪可以捕捉每一个眼神。是什么吸引了团队成员的共同注意力?被试的视线是否一致,还是因某些社交线索而有所不同?研究这些模式有助于理解影响力、参与度或微妙的社交信号,从而优化团队合作或培训。

运动表现

教练和运动科学家可以在训练或比赛中为多名运动员(或观众)配备 Tobii Pro Glasses 3。同步数据能够揭示运动员如何追踪球、与队友协调或观察对手。这些信息可用于调整策略、个性化训练并改善团队沟通 。

Tobii Pro Glasses 3 used to play table tennis

现实世界中的导航

许多眼动追踪研究人员对个体在大型公共空间(如机场、商店或博物馆)中的寻路模式感兴趣。通过同步眼动仪,可以更清晰地了解群体(如家庭)如何选择方向、如何观察标识并作出反应,或在途中与彼此或陌生人互动。结合多人的观察数据,可以揭示单人记录中可能被忽略的群体决策过程。

用户体验与界面测试

在两个或更多人同时使用一个产品(无论是软件、网站还是物理设备)的情况下,同步眼动追踪可以显示他们的注意力焦点是重叠还是分散的。这些时刻有助于突出设计中的缺陷,并为多人交互场景中的改进提供启示。

User experience with Tobii Pro Glasses 3

协作学习

在教学环境中,同步眼动仪可以捕捉学生群体如何共享材料或共同解决问题。谁在持续引领小组?他们的注意资源集中在哪些地方?哪些内容被普遍忽略?这些观察结果有助于优化教学方法并揭示群体学习行为。

人因工程与工效学

研究工业设施、办公室或实验室等工作环境的研究人员,可以使用同步眼动仪观察多人在不同条件下的协作方式、设备操作或协调情况。这种方法更容易发现工具或布局中的设计缺陷,识别安全风险,并提出改进建议,使任务或流程更加顺畅和安全。

Woman wearing Tobii Pro Glasses 3 looking at screens

关系动态

Tobii Pro Glasses 3 还支持研究关系如何影响行为。例如,在亲子研究中,父母的注意力是集中在引导孩子上,还是被环境中的其他元素分散?在合作与竞争任务中,亲密同事之间的视线模式是否比陌生人更加一致?或者,不同经验水平的人之间的眼动行为是否存在差异?

眼动追踪与生物数据的结合

通过将眼动追踪与心率、皮肤电反应或脑电图(EEG)等数据结合,研究人员可以更深入地研究注意力与情绪或心理状态之间的联系。无论是分析医疗场景中的压力水平,还是高风险工作环境中的警觉性,生理测量的加入都能更清晰地揭示个体的实时反应。眼动追踪本身也可以作为压力、疲劳或工作负荷的可靠指标,特别是与专门设计的检测算法结合时(Hu et al., 2024; Qian et al., 2024; Wu et al., 2024)。

培训与发展

在军事、体育训练或紧急情况模拟中,同步多台 Tobii Pro Glasses 3 可以清晰记录每个被试在关键时刻的视线。这有助于识别有效策略以及需要改进的领域。教练、指导人员或主管可以根据这些数据调整训练内容,以提升协调能力、决策能力或情境意识。

Tobii Pro Glasses 3 uses for training

总结

选择合适的同步方法取决于项目目标、技术要求以及对时间精度的需求。Tobii 可以根据您的研究需求帮助您做出正确的决策。

在不需要毫秒级精度的研究中,基于路由器或 API 的方法通常已经足够。然而,对于需要精确到毫秒的研究,TTL 端口提供了硬件级别的同步能力,这是 Tobii Pro Glasses 3 的独特功能。

需要从多用户收集数据的研究人员会明白Tobii Pro Glasses 3 对简化同步数据过程的价值。它将可靠的追踪功能与强大的同步能力相结合,支持多种研究场景,尤其是在共同注意和时间精度至关重要的领域。

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我们能够帮助您找到最适合您研究的方案。

参考文献

Hu, Y., Shen, H., Pan, H., & Wei, W. (2024). Fatigue Detection of Air Traffic Controllers Through Their Eye Movements. Aerospace, 11(12), 981.

Qian, C., Liu, S., Wang, Y., Ji, K., & Wanyan, X. (2024). A stress classification model based on physiological features in aviation operational tasks. In X. Kong & X. Wang (Hrsg.), Third International Conference on Intelligent Mechanical and Human-Computer Interaction Technology (IHCIT 2024) (S. 63). SPIE.

Wu, Y., Zhang, Y., & Zheng, B. (2024). Workload Assessment of Operators: Correlation Between NASA-TLX and Pupillary Responses. Applied Sciences, 14(24), 11975.

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