思影科技眼動數據處理業務

2020-05-12

  為更好地幫助到想要心理學及認知科學的客戶們,拓展思影科技的業務范圍,思影科技推出眼動數據處理業務。如感興趣請聯系楊曉飛siyingyxf18983979082(微信號)進行咨詢,電話:18580429226.

眼動數據看似簡單,但其數據結構緊密結合了平面空間特性和時間特性。單純的感興趣分析,不僅難以挖掘出數據中有用的隱含信息,在文章發表的過程中,也會由于分析手段簡單而不易引起審稿人的重視,難以發出高質量的文章。因此,思影科技結合最新的眼動數據處理技術,為客戶的認知科學研究保駕護航。

1. 實驗范式推薦與設計得當的實驗設計不僅可以幫助研究者探測由感興趣的變量引起的固定效應,還能更好的控制系統誤差。但眼動實驗在設計方法上靈活多變,針對不同的材料、不同的效應以及不同的被試都有不同的實驗范式。好的實驗設計可以幫助研究者得到更魯棒的實驗結果,發表出更優秀的論文。實驗范式包括但不限于移動窗口范式、移動掩蔽范式、邊界范式、快速啟動范式、消失文本范式和視覺—情境范式、視覺導向眼跳范式、預測性眼跳范式、記憶導向眼跳范式和反向眼跳范式等。思影科技能夠結合研究者的興趣,設計對應的實驗方案,或者幫助研究者優化實驗設計,并結合數據處理方法改良實驗設計,幫助研究者們更有效的采集數據。

反向注意眼跳實驗設計范例


視覺導向眼跳實驗設計范例



2.數據清洗

早期關于統計“穩定性”的研究多次強調數據“清潔度”的重要性。數據清洗作為定量研究的基本內容,以往研究中僅有22%38%的文獻報告了該過程。

因此,思影科技推出了專門的數據清洗方案,以保證客戶數據的清潔度。同時,定制化的數據清洗方案,可以幫助客戶更好地滿足不同雜志在數據處理方面提出的要求。

數據清洗的系統步驟

3.基于感興趣區(AOI)的基本眼動指標分析

時間維度指標分析:包括但不限于:

單一注視時間single fixation duration,是指在最初的對刺激材料的觀察中, 興趣區內有且只有一次注視時的注視時間, 單一注視時間被認為是閱讀和網頁研究中良好的指標。

首次注視時間:first fixation duration,指在首次通過閱讀中某興趣區內的首個注視點的注視時間, 不用考慮該興趣區有多少個注視點,該指標反應了被試在初始加工中的注意傾向,在視覺導向任務、反向眼跳任務中都具有重要意義

第二次注視時間second fixation duration,當一個興趣區在首次加工過程中被多次注視時, 在首次加工過程中除了首次注視點外的所有注視點的持續時間構成第二次注視時間,改指標反映了被試的早期注意加工

凝視時間:gaze Duration,是指從首次注視點開始到注視點首次離開當前興趣區之間的持續時間, 包括興趣區內的回視,該指標反映了被試在初次加工中對視覺對象的識別過程。

離開目標后的首次注視時間:first fixation duration after leaving,是指注視點離開當前興趣區后的首次注視時間,是視覺導向任務、預測性眼跳任務中重要的反應指標

回視時間:regression time,是指所有回視到當前興趣區的注視時間之和,反映了被試的再加工過程,在記憶導向眼跳范式、反向眼跳范式中都是重要的反應指標

總注視時間:total fixation duration,也被稱為總停留時間(total dwell time) 或總觀看時間(total viewing time),是落在興趣區的所有注視點的時間的總和,該指標能良好的反應被試在單個試次加工中對不同興趣區的加工過程

平均注視時間:mean fixation duration,興趣區內所有注視點的持續時間的平均值,與總注視時間反應類似的加工過程


空間維度指標分析:包括但不限于:

眼跳距離:saccadic amplitude/saccadic length/saccadic size,是指從眼跳開始到此次眼跳結束之間的距離。眼跳距離大, 說明被試在眼跳前的注視中所獲得的信息越多

注視位置:是指注視點所處的位置, 當前的注視位置既是前一次眼跳的落點位置(landing site)也是下一次眼跳的起跳位置(launch site)。在眼動記錄數據時, 注視位置一般都是以二維的(x, y)坐標系統采樣, 單位為像素,在數據分析時需要對注視位置數據進行轉換。注視位置可以有效地反應被試的實時眼動過程,通過結合時間分析,可以對注視路徑進行分析。

注視次數:number of fixations,是指興趣區被注視的總次數。該指標能有效反映實驗材料的認知加工負荷, 認知負荷較大的視覺材料, 注視次數也更多。

再注視比率:refixation rate,就是首次觀看興趣區被多次注視的概率, 等于首次觀看興趣區被多次注視的頻率與該興趣區被單一注視和多次注視的頻率之和的比值。該指標對許多認知變量反映敏感,是視覺導向任務、記憶導向任務中的重要指標。

回視次數:regression count,反映了讀者對之前視覺信息的再加工過程。眼動指標層出不窮,這里僅例舉了在以往研究中最常見且使用廣泛的指標,在不同文獻中,都有不同的眼動指標被定義。思影科技將會為您提供最合適的眼動指標(可以由您提供的參考文獻決定)以及使用時下最優的模型(例如混合線性模型、MCMC貝葉斯模型等)進行數據分析。確保您在投稿時不因技術方法而感到為難。

 

基于感興趣(AOI)的基本眼動指標的可視化

 

4.基于采樣點數據的時程分析

眼動數據的時間進程分析,能夠有效反映不同被試或者相同被試在不同條件下,注視過程的動態變化。該方法已經被多篇文章使用,具有良好的統計檢驗效力。

時程分析示意圖

  

5.基于熱圖的平面空間分析

雖然很多眼動儀提供了熱圖制作軟件,但是對于熱圖無法進行統計,而熱圖的統計能夠更加直觀的反應被試對加工對象的加工過程。因此,對熱圖統計仍舊是重要的,并且在最新的文獻中也仍舊被使用。

使用iMAP4工具包,可以在多組受試者之間和/或受試者內部進行靈活的編碼和比較,并對固定效果(主要效果、交互作用等)執行所有可能的線性對比。該工具還有基于重采樣的非參數檢驗,在統計分析上具有較強的魯棒性。

思影科技可以在該工具包的基礎上,為您提供更好的熱圖統計分析,從此讓您對熱圖的分析不僅僅停留在視覺描述上。

iMPA4 眼動熱圖的統計分析

 

6.瞳孔數據分析

原始的瞳孔直徑數據記錄的是,在當前刺激情境下觀看者的瞳孔直徑大小。但在數據分析中多采用瞳孔直徑的變化值作為指標。

思影科技將使用最前沿的方法對瞳孔直徑數據進行分析,并定制數據分析代碼。

 

瞳孔直徑變化的時程分析

  

7.基于眼動數據的機器學習方法

基于眼動數據感興趣的眼動指標(如上所述),構建機器學習模型,實現對不同群組的分類以及對量表得分的預測。除此以外,在眼動分析中,通過機器學習方法檢測眼動事件也是當前許多研究者關注的重點,該方法可以大大提升數據的利用率。

機器學習模型

包括但不限于:支持向量機(SVM)、線性判別分析(LDA)、Logistic回歸、隨機森林(Random Forest)、RVR、Elastic Net。

結果可視化

可視化重要分類特征或者預測特征的眼動AOI區域的貢獻值;提供基于某個AOI區域指標的機器學習分析的點線圖和圈狀圖。

通過隨機森林方法檢測眼動事件

 

8.眼動和EEG的融合分析    

眼動和EEG手段都是高時間分辨率采集儀器,可以通過同步采集方法對同一實驗的眼動數據和EEG數據進行同步追蹤。

融合分析主要包括兩個部分:

第一個部分主要是通過眼動數據的采集,進一步保證EEG數據的清潔度。這些分析包括但不限于:控制注視、檢測微眼跳的信號畸變、改善眼偽影校正、測量眼跳反應時間、以偶發的方式呈現刺激物、同時進行瞳孔測量或改進腦-機接口

第二個部分主要是眼動數據和EEG數據的聯合分析。包括但不限于:將眼動作為新的時間鎖定事件添加到EEG分析中的事件結構中,使得與掃視和注視相關的腦電圖分析變得容易(例如,與注視相關的電位,FRPs)。將EEG數據與刺激onsets相匹配,并根據特定試驗中的動眼神經運動行為(例如瞳孔大小、微眼跳)進行分析。眼動數據數據和EEG數據的ICA分析。除了上述分析外,還可以結合任務態fMRI、EEG數據和眼動數據進行表征相似性分析(RSA)。

EEG和眼動數據的同步采集和去噪

EEG和眼動數據的耦合分析

 

9.定制化分析當您閱讀一篇經典論文覺得很有新意的同時,是否期望把先進的數據分析方法應用在自己的研究中?思影科技可以為您提供定制化的數據分析服務。   

1)定制分析方法思影科技可根據您提供的模板文獻,基于您的實驗數據,實現文獻中使用的數據分析方法。此外,文獻中未列出的分析方法,只要在思影科技的能力范圍內,盡力實現您的想法。   

2)分析代碼可定制。沒有現有的軟件適用于您的數據分析需求時,思影科技會與您協商,通過編寫代碼實現您的想法,并提供代碼的完整實現。

六、注釋:     

客戶與思影確定合作意向以后,思影會指定專門的工程師全程與客戶對接項目著手該項目數據處理,思影額外還將指派另一名工程師對項目全程進行檢查,審核,把關,確保數據處理質量,思影將全程對客戶數據保密。





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