Айтрекинг в психологической науке и практике

Основы рассматриваемого подхода к анализу данных видео-окулографии с использованием матриц представления преемника, названного «Successor Representation Scanpath Analysis (SRSA)», заложены Алексом Петровым и Тейлором Хэйесом, сотрудниками лаборатории когнитивного моделирования и вычислительной когнитивной нейронауки Университета штата Огайо, США. Пример применения подхода проиллюстрирован в статье, посвященной анализу последовательностей фиксаций при выполнении теста интеллекта Равена (Hayeset al., 2011). Полученные результаты демонстрируют несомненную эффективность подхода. Например, построенная (по выборке значений главных компонент элементов матриц представления преемника) регрессионная модель объясняла 56 % дисперсии итогового балла по тесту Равена. Детали алгоритма расчета матрицы представления преемника приведены ниже.

Обязательным условием для расчета матриц является наличие пространственных областей интереса, выделяемых на стимульном материале автоматически или при участии экспериментатора-психолога.

Автоматическое выделение в простейшем случае подразумевает разделение плоскости стимула на нумерованные прямоугольные ячейки заданного размера, которые и рассматриваются как области интереса (см. пример на рисунке 1). Такой способ выделения областей интереса универсален и наиболее адекватен при отсутствии по различным причинам исходных предположений о вероятных «аттракторах внимания» в стимульном материале.

Рис. 1. Участок текстового стимула, автоматически размеченный вертикальными областями интереса, используемыми для обработки последовательностей позиций фиксаций и последующего анализа динамики горизонтальных движений взора испытуемых

Ручное выделение областей интереса подразумевает указание на стимуле именованных плоских фигур требуемых размеров (прямоугольников, многогранников, эллипсов и пр.). Итоговое расположение областей в данном случае, разумеется, зависит от стимульного материала и гипотез исследования, поскольку требует обоснованных предположений о том, какие именно области стимула действительно привлекают зрительное внимание исследуемых категорий испытуемых.

Рис. 2. Участок стимула задачи теста Равена, размеченный вручную областями интереса, используемыми для обработки последовательностей позиций фиксаций и последующего анализа динамики движений взора испытуемых между элементами матрицы задания и областью альтернатив ответа

Формирование последовательностей посещенных областей интереса. По позиционным данным выделенных областей интереса и зарегистрированным траекториям взора на плоскости стимула или последовательностям точек фиксаций взора строятся последовательности номеров «посещенных» областей, в которых пребывал взор испытуемых. Обычно в таких последовательностях повторные смежные пребывания в одной и той же области интереса «склеиваются», т. е. рассматриваются как единое событие. Сформированные последовательности подвергаются дальнейшему анализу: по ним строятся матрицы частот или вероятностей переходов между областями интереса, либо матрица представления преемника, алгоритмы построения которых представлены в следующем подразделе.

Вычисление матриц частотности переходов. По полученным последовательностям далее вычисляются матрица вероятностей переходов и матрица представления преемника. Расчет элементов матрицы вероятностей переходов между зонами интереса несложен и выполняется следующим образом:

– инициализируется (заполняется нулями) квадратная матрица, чьи размерности соответствуют количеству областей интереса;

– по очереди перебираются элементы последовательности посещенных областей интереса (исключая последнюю) – фиксируется текущий элемент последовательности (номер посещенной зоны, обозначаемый как i) и последующий элемент (номер зоны, в которую совершен переход, обозначаемый как j), а сама матрица обновляется: элемент с индексом (i, j) увеличивается на единицу;

– формируется матрица оценок вероятностей переходов, состоящая из элементов полученной на предыдущем шаге матрицы абсолютных частот переходов, поделенных на сумму всех ее элементов.

Расчет элементов матрицы представления преемника более сложен для понимания, однако, так же легко реализуется программно:

– инициализируется (заполняется нулями) квадратная матрица М, чьи размерности соответствуют количеству областей интереса;

– по очереди перебираются элементы последовательности посещенных областей интереса (исключая последнюю) – фиксируется текущий элемент последовательности (номер посещенной зоны, обозначаемый как О и последующий элемент (номер зоны, в которую совершен переход, обозначаемый как;'), a i-я строка матрицы М обновляется по следующему правилу:

где I – единичная матрица того же порядка, что и М, а – параметр скорости обучения, (0<а<1), у – временной весовой коэффициент, (0<у<1).