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眼动仪
眼动仪的工作原理是将不可见的近红外光投射到人眼中，再通过高清摄像头测量该光线的反射信号，以此确定人眼的视线聚焦位置。这类摄像头与照明器（即光源）通常体积非常小巧，可内置在眼动仪设备内部——比如常见的屏幕式眼动仪就采用这种布局，也可以集成到穿戴式眼动仪中，例如眼动追踪眼镜这类产品。
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眼动追踪指南
本指南将为你介绍眼动追踪的核心基础内容，覆盖该技术的工作原理、可测量的核心指标，以及视线数据在科研研究与真实场景落地中的各类应用方式。
无论你是完全零基础的眼动追踪新手，还是希望进一步深化相关认知的从业者，都可以从这里起步，探索与你自身需求高度相关的各类主题内容。
核心知识
眼动追踪技术核心知识什么是眼动追踪?
眼动仪会识别眼部的特征信息，并基于这些信息计算出视线落点——也就是对某一时刻人眼注视位置的估算值。通过持续记录视线数据，眼动追踪可以完整还原出一段周期内视觉行为的详细全貌。
这一特性让我们能够研究仅靠人工观察或用户自我报告很难解答的问题：
什么内容会吸引注意力？
什么内容会被用户忽略？
信息是按照什么顺序被浏览探索的？
在完成任务的过程中，视觉行为会发生怎样的变化？
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从眼动数据到洞察
探索眼动追踪如何捕捉视觉行为，并将其转化为可供分析与解读的数据。
眼部图像采集
摄像头采集眼部图像，同时通过可控红外照射方案，让眼部关键特征更易被识别检测。
眼动数据处理
眼动追踪算法对这些眼部图像进行处理，估算出人眼的注视位置。
记录视觉行为
视线位置与眼球运动随时间持续被采集记录，生成连续的眼动追踪数据流。
分析视觉行为模式
研究人员可对数据进行可视化与分析，探索注意力、行为，以及不同个体、群体、任务或实验条件之间的关联模式。
工作原理
工作原理眼动仪的工作原理是什么？
眼动仪借助摄像头与近红外光线采集眼部图像，同时通过先进算法处理这些信息，精准计算出人眼的注视位置。
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算法
先进算法会基于反射光的方向，高精度计算出人眼的注视位置。该信息会与屏幕上展示的素材、或是穿戴式眼动仪的场景摄像头拍摄的实景记录相结合，精准还原出用户实际正在注视的目标内容。
眼动仪可以测量什么？
眼动仪会生成与视线、眼部位置、眼球运动相关的测量数据。研究人员可以从这些信号中推导出能够描述视觉行为不同维度的各类指标。
凝视点
对某一时刻人眼注视位置的估算值。
注视
视线在某一位置附近保持相对稳定，同时视觉系统完成信息摄入的一段时长区间。
眼跳
将视线从一个位置转移到另一个位置的快速眼球运动。
瞳孔尺寸
瞳孔大小的变化可随时间持续被测量，在严谨的实验控制条件下，可进一步探究其与认知过程、生理过程之间的关联。
眨眼
眨眼的发生时点、持续时长与发生频率，在部分研究场景中同样可以提供具备参考价值的信息。
停留时长
人眼视线在特定区域或兴趣区内保持停留的总时长。
眼动仪种类
技术对比眼动仪有哪些不同类型？
采集视线数据的最优方案，取决于你的研究目标与行为发生的实际场景。
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屏幕式眼动仪
适用于被试与显示器上的内容、或受控实验刺激进行交互的研究场景。
最适配领域：心理学、神经科学、用户体验、阅读研究、决策研究与各类受控实验。
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穿戴式眼动仪
在被试于真实环境中自然移动的过程中完成视觉注意力捕捉。
最适配领域：人因研究、技能与培训评估、工作环境研究与自然行为观测类项目。
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摄像头眼动追踪方案（即将发布）
无需专用眼动追踪硬件，仅通过普通标准摄像头即可完成部分屏幕端眼动研究。
最适配领域：远程科研、大规模样本研究，以及将易用性与触达范围作为核心优先级的研究项目。
它能揭示什么
用户洞察眼动追踪能揭示什么？
眼动追踪可以发现人们自身可能无法记住、无法察觉，或是无法自行描述的行为模式。
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应用领域
应用领域眼动追踪在科研与真实场景中的各类应用
什么会吸引一个人的视线？什么内容会最先被注意到——又或是完全被忽略？
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数据分析
眼动追踪数据眼动追踪数据如何进行分析？
眼动追踪软件可帮助研究人员回看采集记录、识别眼动运动、定义相关兴趣区域、可视化呈现视线行为、计算各类眼动指标，并导出数据用于后续深度分析。
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热点图
热图可提供聚合视图，直观呈现视觉活动在刺激素材或实景环境中的集中分布位置。
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兴趣区
兴趣区（AOI）是由研究人员自定义划定的区域，借此可对特定对象或元素对应的视线行为进行测量与对比分析。
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注视轨迹图
注视轨迹图可将注视点的先后顺序与位置分布可视化，帮助研究人员探究人眼对刺激素材的视觉浏览路径。
如何确保高质量眼动追踪数据？
一台配置精良的眼动仪并不能自动保证产出具备研究价值的结果。
数据质量取决于眼动仪设备本身、被试状态、研究环境、校准操作、实验设置，以及数据处理与解读的方式。
要评估眼动追踪数据质量，需要重点关注四大核心指标：
✔ 准确度
✔ 精确度
✔ 数据丢失
✔ 采样率
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解读眼动追踪数据的三大原则
三条简单原则可帮助你将眼动追踪数据转化为具备实际参考价值的研究洞见，同时让你对自身研究结果的解读更具确定性。
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1. 从研究问题出发
不要一拿到热点图就直接去解读它的含义。
先明确你想要探究的核心内容，再确定哪些眼动追踪指标可以支撑你完成相关研究。
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2. 结合场景语境解读视线行为
同一种眼动运动在不同的任务场景中可能代表完全不同的含义。
更长的注视时长可能反映更深层次的信息加工、使用障碍、兴趣点、认知困惑，或是其他完全不同的指向。场景语境至关重要。
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3. 多证据融合以获得更深入的研究洞察
很多时候，眼动数据只能反映研究全貌的一部分信息。
眼动追踪本身已经可以提供大量高价值信息，但部分研究问题将视线数据与行为测量指标、生理信号、任务表现数据、访谈记录或其他研究方法结合后，能够获得更优质的研究结论。
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