アイトラッキングを採用して、視覚イベントに基づく間隔比較(持続時間知覚)タスク中の眼球運動を監視するプロトコルを紹介します。目的は、持続時間知覚タスク(時間間隔の比較または識別)に対する眼球運動反応を刺激自体への反応から分離するための予備的なガイドを提供することです。
視線追跡法は、参加者が点滅する円のような視覚イベントによって定義される時間間隔を推定、識別、または比較するように求められる視覚持続時間知覚タスク中の認知処理のオンラインモニタリングを可能にする可能性があります。しかし、私たちの知る限り、この可能性を検証する試みはこれまでのところ決定的なものではなく、結果は刺激の出現後に行われたオフラインの行動決定に焦点を当てたままです。この論文では、参加者が2つの連続した間隔を見て、それが速くなる(最初の間隔が2番目の間隔より長い)か遅くなる(2番目の間隔が長い)かを決定しなければならない間隔比較タスクで、行動反応に先行する認知プロセスを調査するための視線追跡プロトコルを提示します。
私たちの主な関心事は、視覚刺激自体に対する動眼運動反応を、判断に関連する持続時間の相関から解きほぐすことでした。これを達成するために、重要なイベントに基づいて、ベースラインの開始、最初の間隔の開始、2番目の間隔の開始、および刺激の終了という3つの連続した時間枠を定義しました。次に、それぞれの伝統的な動眼運動指標(注視回数、瞳孔の大きさ)を抽出し、時間枠に関連する変化に焦点を当てて、視覚刺激に対する反応と間隔比較 自体に関連する反応を分離しました。実例の結果が示すように、アイトラッキングデータは行動結果と一致する有意差を示し、関与したメカニズムに関する仮説を提起しました。このプロトコルは初期段階にあり、多くの改善が必要ですが、現在の技術水準における重要な一歩です。
時間知覚能力は、読解力や病理学的状態に関連している可能性があるという証拠が蓄積されているため、ここ数年で研究の注目を集めています1,2,3,4,5。視覚持続時間知覚(視覚イベントによって定義される時間間隔を推定、識別、または比較する能力)は、視線追跡法が貢献できる関心のあるサブフィールドの1つです6,7。しかし、結果は、ボタンを押して経過時間を示す(推定)、時間間隔が同じか異なるか(識別)、一連の時間間隔のどれが最も長いか最も短いかを示すなど、刺激後の行動決定に焦点を当てたままです。いくつかの研究は、行動の結果をアイトラッキングデータと相関させようと試みたが8,9、両者の間に相関関係を見出すことができず、直接的な関係がないことを示唆している。
本論文では、視覚持続時間知覚課題における刺激呈示中の動眼反応を登録・解析するためのプロトコルを提示する。具体的には、参加者が 2 つの時間間隔を定義する 3 つのイベントのシーケンスを見て、スピードアップ (最初のインターバルが 2 秒より長い) か減速 (最初のインターバルが 2 秒より短い) かを判断するように求められる間隔比較タスクに言及しています。この研究で使用された時間間隔は133〜733ミリ秒で、テンポラルサンプリングフレームワーク(TSF)10の原則に準拠していました。TSFは、脳の振動活動、特にデルタ振動(1-4Hz)などの周波数帯域において、ストレスアクセントのシーケンスなどの入ってくる音声単位と同期していることを示唆しています。この同期は、音声の符号化を強化し、音声単位への注意を改善し、非定型の低周波振動を示す失読症などの状態の理解に関連する可能性のある連続的な規則性を抽出するのに役立ちます。本研究の目的とは、失読症の視覚持続時間知覚の難しさ(間隔比較課題に対する群効果)が、視覚対象そのものの処理における問題、すなわち動きと輝度のコントラストを反映しているかどうかを明らかにすることであった11。もしそうだとすれば、ディスレクシアのコントロールに対する不利は、動きのある刺激や輝度のコントラストが低い刺激(グループと刺激の種類の相互作用)で大きくなると予想されます。
最初の研究の主な結果は、刺激後の行動判断によってもたらされました。刺激呈示中に記録された瞳孔の大きさと注視回数のアイトラッキングデータを使用して、行動決定に先立つプロセスを調査しました。ただし、現在のプロトコルは、目標がそれに応じて設定されている場合、行動データ収集とは独立して使用できると考えています。また、間隔識別タスク用に調整することも可能です。時間見積もりタスクで使用するのはそれほど即時ではありませんが、その可能性を排除するものではありません。瞳孔の大きさは、他の状態の中でも特に認知的負荷12、13、14を反映しており、したがって参加者のスキルに関する情報を提供する可能性があるためです(負荷が高いほどスキルが少ない)。固視の回数に関しては、固執が多いほど、参加者の課題への関与が強いことを反映している可能性がある15,16。最初の研究では、5種類の刺激が用いられた。簡単にするために、現在のプロトコルでは 2 つだけを使用しました (ボールとフラッシュ、動きに関連するコントラストを表します)。
私たちが取り組もうとした主な課題は、動眼運動反応が動きや輝度のコントラストなどの特性に応じて変化することが知られているため、視覚刺激自体に対する反応を間隔比較に関連する反応から解きほぐすことでした17。視覚刺激は画面に現れた瞬間に処理され(第1インターバル)、第2の時間間隔が始まって初めてインターバル比較が可能になることを前提に、プレスティミュラスウィンドウ、第1インターバル、セカンドインターバル(行動反応は含まない)の3つの時間枠を定義した。最初のインターバルにおける刺激前ウィンドウからの変化を分析することにより、刺激自体に対する参加者の反応の指標が得られます。最初の間隔と2番目の間隔を比較すると、間隔比較の眼球運動の兆候が利用されます-参加者に実行を求められたタスク。
現在のプロトコルには、視覚持続時間の知覚タスクにアイトラッキングを組み込む際の現在の障害に取り組むために重要となる可能性のある新しいコンポーネントが含まれています。ここで重要なステップは、これらの各時間枠で発生すると推定される認知プロセスに基づく時間枠の定義です。使用したシステムでは、時間枠は関心領域(これらのシステムで時間と結合される空間関連の概念)としてのみ定義できますが、他のシステムでは、試行のさまざまなセグメントをエクスポートすることでこれを行うことができます。この試行の時間的セグメンテーションに加えて、時間枠ごとのパラメーターではなく、時間枠全体の変化の分析に重点を置くことが重要です。
プロトコルの変更に関しては、主に対象地域の寸法に関連していました。私たちは、動的AOIを使用して、画面全体ではなく、それに続く刺激の周囲に空間選択を定義する最初の試みを行いました。しかし、すぐに、その地域以外の関連イベントを見逃している可能性があることに気付きました。我々の測定は刺激に焦点を合わせることとは無関係であったため(瞳孔の大きさは、閃光やボールへの注意ではなく、認知的負荷に応じて変化すると予想され、注視回数は空間探索を反映すると予想された)、関心領域として全画面を使用することにした。
現在のプロトコルは、まだ多くの改良が加えられている初期段階の提案です。改善の余地ははるかにありますが、これらのうちの2つだけを強調します。1つ目は、3つの時間枠の長さの違いに関するもので、固視数に対する時間枠効果を解釈することができません(例えば、時間枠が長いほど固視が多くなるため、TW0からTW1に減少します、 図3を参照)。この問題に対処する1つの方法は、時間単位あたりの固視数を考慮することです。
2つ目は、時間枠と推定進行中のプロセスとの対応関係に関するもので、さまざまな問題が含まれています。1つは、TW1は単なる刺激の出現ではなく、おそらく間隔比較に補助的な間隔推定(第1間隔)の明示的な形式を表しており、TW0には存在しない可能性が高いということです。同様に、時間枠をまたいだ変化は、これらの変化の一部が間隔比較タスクで予想され得るとしても、持続的な注意および作業記憶18などの一般的なプロセスにおける変化も反映し得る(作業記憶負荷はTW1からTW2よりも増加すると予想される)。これらの潜在的な交絡を減衰させる1つの方法は、純粋な持続時間の推定、持続的な注意力、および作業記憶に関連する制御タスクを導入し、実験(間隔比較)タスクとコントロールタスクの比較に基づいて視線追跡データ分析を行うことです。もう1つの問題は、TW0の持続時間がタスクと無関係であり、タスクに無関係な持続時間がパフォーマンス19に悪影響を及ぼす可能性があることが知られていることである。今後の研究は、これを改善すること、すなわち、TW0(無関係な間隔)とTW1の間に300ミリ秒の差を作り、視覚処理応答をより適切に区切ることによって、短い事象は、単に時間的近接度20,21に別の事象を追加することによって、その提示よりも早くまたは遅く知覚されるように偏る可能性があるため、焦点を当てることができる。
最後に、自発的なまばたきは、時間の知覚を歪めることによって影響を及ぼす可能性があり(まばたきが間隔に先行する場合は時間を延長し、同時に発生する場合は短縮する)、個人内のタイミング性能にばらつきをもたらす可能性がある22。この問題を最小限に抑える1つの方法は、参加者の行動判断にまばたきベースの補正係数を適用することです(たとえば、刺激の前または最中のまばたきの存在に応じて、各判断に信頼度を割り当てます。さらに、試行を確率変数として扱う統計的アプローチを取り入れることも、この問題への対処に役立つ可能性があります。
今後の研究としては、自発的なまばたき回数(EBR)と時間知覚との関連が重要な課題となる。EBRは、中枢ドーパミン機能(DA)23の非侵襲的間接マーカーであることが知られており、最近では、ERBが高いと時間知覚の低下と関連していました。この研究は、インターバルタイミングにおけるドーパミンの含意を示唆し、ドーパミン測定値24の代理としてのERBの使用を指摘している。もう一つの重要なトピックは、私たちが分析した(変化に関連する)指標の機能的意味であり、これは私たちのパラダイムの文脈ではまだ決定されていません。元の研究では、現在の単純化されたデータセットと同様に、TW0からTW1への瞳孔サイズの増加は、認知負荷の増加という考えと一致していましたが、この測定値に対するグループ効果がないため、それ以上の検討はできません。1つのパターンは、時間枠をまたいだ小さな変化が行動パフォーマンスの向上と相関している(ボールよりもフラッシュが良く、失読症のd-primeは小さな変化に関連している)が、さらなる研究が必要である。
その限界にもかかわらず、現在のプロトコルは、私たちの知る限り、アイトラッキングと行動データ(同じ効果プロファイル)で並列の結果を示し、2つの間の相関関係のいくつかの証拠を示した最初のものです。
The authors have nothing to disclose.
この研究は、助成金UIDB/00050/2020の下でポルトガル科学技術財団の支援を受けました。およびPTDC / PSI-GER / 5845/2020。APCは、PTDC/PSI-GER/5845/2020(http://doi.org/10.54499/PTDC/PSI-GER/5845/2020)の助成金の下、ポルトガル科学技術財団から全額出資されました。
Adobe Animate | Adobe | It is a tool for designing flash animation films, GIFs, and cartoons. | |
EyeLink Data Viewer | It is robust software that provides a comprehensive solution for visualizing and analyzing gaze data captured by EyeLink eye trackers. It is accessible on Windows, macOS, and Linux platforms. Equipped with advanced capabilities, Data Viewer enables effortless visualization, grouping, processing, and reporting of EyeLink gaze data. | ||
Eye-tracking system | SR Research | EyeLink 1000 Portable Duo | It has a portable duo camera, a Laptop PC Host, and a response device. The EyeLink integrates with SR Research Experiment Builder, Data Viewer, and WebLink as well as many third-party stimulus presentation software and tools. |
Monitor | Samsung Syncmaster | 957DF | It is a 19" flat monitor |
SR Research Experiment Builder | SR Research | It is an advanced and user-friendly drag-and-drop graphical programming platform designed for developing computer-based experiments in psychology and neuroscience. Utilizing Python as its foundation, this platform is compatible with both Windows and macOS, facilitating the creation of experiments that involve both EyeLink eye-tracking and non-eye-tracking functionalities. |