視線追跡とは？

視線追跡は、注意プロセスを定量化するための心理学および行動科学で有用な方法論の一種です。この目的のために、ここ数年で多くの異なる技術が登場しました。視線追跡を使用すると、目の位置が測定され、視点も測定されるため、実験中に提示される刺激やオブジェクトに対する変化する動きや位置が同時に測定されます。古典的な実験ではハードウェアベースの視線追跡が使用されましたが、近年ではリモートウェブカメラオプションも人気を集めています。

ウェブカメラによるオンライン視線追跡

Labvancedのウェブカメラ視線追跡は、リモートでのウェブベースの視線追跡のための主要なソリューションの一つです。

Labvancedのウェブカメラベースの視線追跡ソリューションとEyeLinkの精度を比較したこの査読付き論文を、ジャーナルの Behavior Research Methods でお読みください。

実験中に内蔵のウェブカメラを使用することで、参加者は実質的にLabvancedで作成された任意の視線追跡研究に参加できます。このプロセスはローカルで発生し、リモートサーバーに送信されないため、最大限のプライバシーが確保されます。つまり、顔データは決して記録されず、視点の一般的なデータ、例えば視点の(X,Y)座標のみが記録されます。 Labvancedにおけるデータプライバシーとセキュリティについての詳細をお読みください。

視線追跡方法論

心理学の研究実験では、視線追跡技術を実装するために使用できるいくつかの一般的なアプローチや方法があります。

主な区分は、次のいずれかを使用するかどうかです：

• ラボ内技術: 通常、ラボに既に存在する非常に高価な機器です。たとえば、EyeLinkはラボで使用できる視線追跡機器です。価格は高いですが、視線追跡技術のゴールドスタンダードと見なされています。
• リモート技術: ラボの外で目の測定を行うソリューションも人気があり、オンラインアプリやウェブカメラを利用するソフトウェアが含まれます。これにより、参加者は遠隔で実験に参加することができ、最終的にはより広い聴衆にリーチできます。Labvancedの視線追跡はこのカテゴリに該当します。

ラボ内技術とリモート技術の両方には、長所と短所があります。

視線追跡メトリクス

視線追跡は、多くの異なるメトリクスを生成し、これに基づいてデータ分析を行い、実験的な質問に関する結論を引き出します。たとえば、以下のようなメトリクスがあります：

1. 視線の位置/座標
2. 興味のある領域 (AOI)
3. 再訪
4. 滞在時間/費やした時間
5. 初回注視までの時間
6. 初回注視の持続時間
7. 平均注視の持続時間
8. 注視のシーケンス
9. ヒートマップ

ウェブカメラによるオンライン視線追跡で収集される人気のメトリクス

視線追跡関連のメトリクスの大部分は、データ収集後のデータ分析段階で生成されます。これらのメトリクスの基礎は視線測定です。したがって、特定の時点で視線位置を知っていれば、残りのメトリクスを計算することができます。

1. 視線座標
2. 注視の数
3. 初回注視までの時間
4. 平均注視の持続時間
5. 滞在時間
6. 初回注視の持続時間
7. 興味のある領域 (AOI)特有の視線値

以下の動画は、Labvancedでのウェブカメラ視線追跡を使用してこれらのメトリクスのいくつかを実際に示した例です。赤い円が表示され、視線のx座標とy座標を取りますので、リアルタイムでその「フィードバックループ」を体験するのが楽しめます。試してみるには、ライブメトリクスデモ研究の説明の下にある参加ボタンをクリックするか、アカウントにコピーを持ちたい場合はインポートボタンをクリックしてください。注意: 下のバージョンでは5分のキャリブレーションプロセスが必要です。クイックテスト用にキャリブレーションを変更したい場合は、研究設定の下で変更できます。

以下のデモをインポートし、デモ目的でキャリブレーションを40秒に変更しました。より正確な結果が必要な場合は、長いキャリブレーション期間が推奨されます：

質問がある場合は、メールまたはチャットでご連絡ください！

Labvancedでのウェブカメラ視線追跡を使用したAOIデータの例

以下の画像は、ウェブカメラ視線追跡実験における視線座標(X,Y)と調整されたタイムスタンプ(T)、およびAOI特有の領域に対する信頼区間(C)の例を示しています。

信頼レベル（列C）は、測定の信頼性に関するもので、まばたきが発生する時期に影響されます。目が広く開いているときの測定は、半開きの目やまばたきの最中の測定よりも信頼性が高く評価されます。

Labvancedから視線追跡データを収集する

数回のクリックで、さまざまなオプションのいずれかを選択し、記録する変数を作成することで、望むデータを記録するために実験を設定できます。

Labvancedのウェブカメラ視線追跡を使用して、視線に関する実験データを記録するための変数を設定します。

上の画像では、目の注視X座標とY座標、タイムスタンプ(T)、信頼レベル(C)を記録するための変数が作成されています。

Labvancedで独自の視線追跡研究を設定する練習を、私たちのステップバイステップのウォークスルーに従って行ってください。

視線追跡研究

理論的には、心理学のあらゆる分野で研究問題に応じて視線追跡ソフトウェアと技術を使用できます。次に、主要な心理学領域が視線追跡をどのように採用できるかの例をいくつか示します。

• 認知心理学と神経心理学: 注意の変化盲目を測定するために、参加者が特定の刺激に対して注意を切り替えるポイントを測定します。
• パーソナリティ心理学と社会心理学: 社会的な手がかりに対して、ビデオを実装して、参加者が社会的シーンでどこに注意を向けるかを観察できます。
• 行動心理学: 強化を測定し、肯定的または否定的な強化が眼の動きや注意プロセスにどのように影響するかを測定できます。
• 発達心理学と教育心理学: 幼児がどの刺激をより興味深いと感じ、より長い時間見るかを測定することにより、好みの視線を定量化できます。
• 臨床心理学と健康心理学: 様々な集団における研究は、彼らの視覚系と注意プロセスが特定の条件下でどのように機能するかを評価します。たとえば、自閉症に関心のある研究は、眼の動きのデータを収集し、さまざまな刺激に対する違いを比較するかもしれません。
• マーケティングと消費者心理学: マーケティングおよび消費者心理学では、研究者は参加者がどの製品にどれだけの時間注意を向けるかを定量化したいと考えるかもしれません。
• スポーツと運動心理学: アスリートがプレイフィールドのどのエリアや状況により多くの注意を向けたり、優先したりするかを決定します。

研究問題に応じて、視線追跡はほぼすべての心理学分野に統合できます。

出版のハイライト: Labvanced ウェブカメラ視線追跡

この研究では、薬剤師が医薬品の製品検証中にAIプロトタイプを使用する方法を調べるために、Labvancedのウェブカメラ視線追跡を使用して彼らの眼の動きを追跡しました。参加者は、医薬品の画像が参照画像と一致するかどうかを判断するよう求められ、AIの支援の有無によって評価されました。AIは、「ブラックボックス」の支援（一致状態インジケーター）または「不確実性に配慮した」支援（一致状態インジケーターと信頼ヒストグラムの追加）を提供しました。Labvancedのオンライン視線追跡を介して得られた視線追跡データは、薬剤師が情報を視覚的に処理する方法とAIの出力との相互作用を評価するために収集されました。この研究は、AIが時間に敏感な医薬品検証タスクにおける認知負荷と意思決定にどのように影響を与えるかを理解することを目的としています。

この研究では、単語や画像を通じて伝達される意味情報が、空間的手がかりタスクにおける視覚的注意にどのように影響するかを調査しました。参加者は、プライム（単語または画像）および空間的手がかりの提示後に、ターゲットオブジェクトの位置（左または右）を特定するように求められました。実験1では、単語と疑似単語の影響を調査し、実験2ではオブジェクトプライムを探求し、一致する例と不一致の例に焦点を当てました。Labvancedのウェブカメラ視線追跡は、参加者が中心的な注視を維持していることを確認するための妥当性チェックとして使用されました。

この研究では、同じ遺伝子突然変異を持つが異なるX染色体活性化比（AR）を持つ二人の脆弱X症候群（FXS）の女の子を比較しました。研究者は、眼の動き追跡を含むさまざまな方法を用いて、彼女たちの共同注視応答（RJA）を評価しました。Labvancedのウェブカメラ視線追跡タスクは、顔が物体を見ているビデオを女の子たちに見せ、顔、指示された物体、非指示された物体をどれくらいの時間見たかを測定しました。異なるARレベルが彼女たちの他者の視線に従い、焦点を共有できる能力にどのように影響するかを観察することが目的でした。このスキルは、FXSのような神経発達障害ではしばしば損なわれます。

その他の生理学的測定

頭部およびマウスの追跡

視線追跡に関連するのは、頭部およびマウスの追跡であり、研究者は注意に関連するため定量化に興味を持っています。

たとえば、頭の動きは、発達心理学で非常に人気があり、幼児や乳児は刺激やオブジェクトに注意を向けるときに体を大きく動かします。したがって、眼を動かすだけでなく、彼らが توجهしているオブジェクトに対して体全体と頭を向ける可能性が高いです。

頭部追跡は、キャリブレーションプロセスを省略し、頭の位置を注意を定量化する手段として利用するため便利です。以下のデモでは、空間での頭の座標に基づいて移動するデータ駆動範囲要素を使用して頭の位置を定量化する方法のプレビューを提供します。こちらで試してみてください。

心理学的研究におけるマウス追跡は、行動を定量化するために便利です。また、一部のソフトウェアは、マウス追跡を注意の代理または相関として利用しますが、これにはいくつかの批判があります。

頭部およびマウスの追跡は、参加者の行動や注意に関する有用な洞察や情報を提供しますが、実験の質問や方法論とこれら二つの技術が一致する場合に特に有効です。しかし、眼の動きは視野に直接関連し、どの刺激に注意が向けられているかを考えると、視線追跡データの取得は一般的に認知研究で最良のアプローチと見なされています。

結論

視線追跡技術を使用すれば、高価な機器であれオンラインベースの追跡であれ、研究者は参加者の視野と注意を向けられる刺激に関するデータを収集できます。眼の動きを測定することにより（ときには頭部やマウスの追跡が含まれる）、実験は追加の情報層を得ることができ、研究者は複数の領域にわたる注意プロセスを研究できるようになります。

Labvancedでの視線追跡研究の実施方法についての詳細は、私たちのYouTubeプレイリストで取り上げていますが、質問がある場合はいつでもご連絡ください：