アイ・トラッキングとは？

アイ・トラッキングは、注意プロセスを定量化するために心理学や行動科学で有用な方法論の一種です。この目的のために、過去数年間で多くの異なる技術が登場しました。アイ・トラッキングでは、目の位置が測定され、視線のポイントが測定され、その後、視覚刺激や対象物が実験中に提示される際に、変化する動きや位置が並行して測定されます。古典的な実験ではハードウェアベースのアイ・トラッキングが使用されていましたが、近年ではリモートでウェブカメラを使用するオプションも人気を集めています。

ウェブカメラを使用したオンラインアイ・トラッキング

Labvancedのウェブカメラアイ・トラッキングは、リモートでウェブベースのアイ・トラッキングの主要なソリューションの1つです。

Labvancedのウェブカメラベースのアイ・トラッキングソリューションの正確性をEyeLinkと比較した査読付き論文を、Behavior Research Methods ジャーナルでお読みください。

実験中に内蔵のウェブカメラを利用することで、参加者は実質的にLabvancedで作成されたアイ・トラッキング研究に参加できます。このプロセスはローカルで行われ、リモートサーバーには送信されないため、プライバシーは最も重視されています。つまり、顔データは一切記録されず、視線の一般的なデータ（視線の(X,Y)座標など）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詳しくお読みください。

アイ・トラッキングの方法論

心理学の研究実験には、アイ・トラッキング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と方法があります。

大きな区分は、以下のいずれかを使用することです：

• 実験室内技術： 通常は非常に高価な機器で、すでに実験室の一部となっています。例えば、EyeLinkは実験室で使用できるアイ・トラッキング機器の一つです。値段は高いですが、アイ・トラッキング技術の金標準と見なされています。
• リモート技術： 実験室の外で目の測定を行うソリューションも人気があり、ウェブカメラを利用するオンラインアプリやソフトウェアなどがあります。これらは参加者がリモートで実験に参加できるため、最終的にはより広い視聴者に到達します。Labvancedのアイ・トラッキングはこのカテゴリーに該当します。

実験室内技術とリモート技術の両方には、それぞれ利点と欠点があります。

アイ・トラッキングの指標

アイ・トラッキングは、多くの異なる指標を生成し、これらはデータ分析と実験的質問に関する結論を導くために使用されます。例えば：

1. 視線の位置 / 座標
2. 関心領域 (AOI)
3. 再訪
4. 滞在時間 / 消費時間
5. 最初の注視までの時間
6. 最初の注視の持続時間
7. 平均注視の持続時間
8. 注視の順序
9. ヒートマップ

ウェブカメラオンラインアイ・トラッキングで収集される人気の指標

アイ・トラッキングに関連する指標の大部分は、データ収集後のデータ分析段階で生成されます。これらの指標の基礎は視線の測定値です。したがって、特定の時点で視線の位置ポイントを知っていれば、残りの指標を計算できます。

1. 視線の座標
2. 注視の数
3. 最初の注視までの時間
4. 平均注視の持続時間
5. 滞在時間
6. 最初の注視の持続時間
7. 関心領域 (AOI) 特有の視線値

以下のビデオは、Labvancedでのウェブカメラアイ・トラッキングを使用したこれらの指標の一例です。赤い円が画面に表示され、視線のx座標とy座標を反映しますので、リアルタイムでその「フィードバックループ」を体験することができます。試してみるには、ライブメトリクスデモ研究のここの説明の下にある参加するボタンをクリックするか、アカウントにコピーをインポートし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。迅速なテスト目的でキャリブレーションを変更したい場合は、研究設定で変更できます。

以下は、このデモをインポートし、デモ用に40秒のキャリブレーションに変更しました。より正確さを求める場合は、長いキャリブレーション期間をお勧めします：

ご質問がある場合は、メールまたはチャットでお問い合わせください！

Labvancedでのウェブカメラアイ・トラッキングを使用したAOIデータの例

以下の画像は、ウェブカメラアイ・トラッキング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。

信頼度 (列 C) は、測定の確度に関連しており、瞬きが発生したときに影響を受けます。目が大きく開かれているときの測定には、瞬き中または半開きの目の測定よりも高い信頼度が与えられます。

Labvancedからのアイ・トラッキングデータの収集

数回のクリックで、複数のオプションの中から選択し、それらを記録する変数を作成することで、実験が希望するデータを記録するように設定できます。

Labvancedのウェブカメラアイ・トラッキングを使用して、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ています。

上記の画像では、目の視線のX座標とY座標、タイムスタンプ (T)、および信頼度 (C) を記録するための変数が作成されています。

Labvancedで独自のアイ・トラッキング研究を設定する方法については、ステップバイステップのウォークスルーを参考にしてください。

アイ・トラッキング研究

理論的には、心理学のあらゆる領域がアイ・トラッキングソフトウェアと技術を研究方法の一部として使用できるため、研究の質問に依存します。以下に、心理学の主要な分野がアイ・トラッキングを採用する方法のいくつかを示します：

• 認知心理学および神経心理学： 注意の変化盲点のために、参加者が特定の刺激に注意を移すポイントを測定します。
• 人格心理学および社会心理学： 社会的手がかりのために、ビデオを実装して参加者が社会的場面でどこに注意を向けるかを観察します。
• 行動心理学： 強化に関するために、肯定的または否定的な強化がその後の目の動きや注意プロセスにどのように影響を与えるかを測定します。
• 発達心理学および教育心理学： 幼児における好ましい視線を定量化するために、どの刺激により興味を持ち、どれだけの時間を注ぐかを測定します。
• 臨床心理学および健康心理学： 様々な人口にわたる研究は、特定の条件下での視覚システムと注意プロセスの機能を評価します。たとえば、自閉症に関心のある研究は、目の動きデータを収集し、さまざまな刺激間の違いを比較します。
• マーケティングおよび消費者心理学： マーケティングおよび消費者心理学では、研究者が参加者がどの製品により多くの時間を費やしているかを定量化したいと考えています。
• スポーツおよび運動心理学： 運動選手が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判断するために使用されます。

研究の問いに応じて、視線追跡は心理学のほぼすべての分野に組み込むことができます。

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、薬剤師が薬剤の製品確認中にAIプロトタイプを使用する方法を調べ、Labvancedのウェブカメラ視線追跡を使用して彼らの眼球運動を追跡しました。参加者には、AIの支援がある場合とない場合の両方で、薬剤充填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ました。AIは「ブラックボックス」ヘルプ（一致状況インジケーター）または「不確実性を意識した」ヘルプ（一致状況インジケーターにプラスして信頼度ヒストグラム）を提供しました。Labvancedのオンライン視線追跡を介して収集された視線追跡データを使用して、薬剤師が情報を視覚的に処理する方法とAIの出力とどのように相互作用したかを評価しました。この研究の目的は、AIが時間制約のある薬剤確認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でした。

この研究では、言葉や画像を通じて伝えられる意味情報が空間キューイング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）と空間キューが提示された後、ターゲットオブジェクトの位置（左または右）を特定するよう求められました。実験1では、単語と擬似単語の影響を検討し、実験2では、オブジェクトプライムを調査し、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が有効性確認に使用され、参加者が中央の焦点を維持できることを保証しました。

この研究では、同一の遺伝子変異を持ちながら、異なるX染色体活性化比（AR）を持つ2人の脆弱X症候群（FXS）の女児を比較しました。研究者は、視線追跡を他の手法と共に使用して、彼らの応答的共同注意（RJA）を評価しました。Labvancedのウェブカメラ視線追跡タスクでは、女児に物体を見ている顔の動画を見せ、顔、キューされた物体、そして非キューされた物体をどれだけ長く見ているかを測定しました。目的は、異なるARレベルが他者の視線に従い、焦点を共有する能力にどのように影響するかを観察することでした。この能力は、FXSなどの神経発達障害でしばしば損なわれます。

追加の生理学的測定

頭部およびマウストラッキング

視線追跡に関連する頭部およびマウストラッキングは、研究者が注意を定量化することに関心を持っている技術です。

例えば、発達心理学では、幼児や乳児が刺激や物体に注意を払う際に、体全体で誇張された動きを示すため、頭部の動きが非常に人気があります。そのため、目を動かすだけでなく、彼らは注意を向けている物体に向けて体全体と頭を向ける可能性が高いです。

頭部トラッキングは、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使用できるため便利です。以下のデモでは、頭の座標に基づいて動作するデータ駆動型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示しています。 ここで試してみてください。

心理学研究におけるマウストラッキングは、行動を定量化するのに便利です。また、一部のソフトウェアは注意の代理または相関をマウストラッキングを用いています。しかし、これにはいくつかの批判があります。

頭部およびマウストラッキングは、確かに参加者の行動および注意に関する有用な洞察や情報を提供しますが、実験の問いや方法論がこれら2つの技術と一致する場合に特に価値があります。しかし、視線追跡データを取得することは、視覚場に直接関連しており、どの刺激に注意が向けられているかという理由から、認知研究の最良のアプローチと一般的に考えられています。

結論

視線追跡技術を使うことで、高価な機器またはオンラインベースの追跡であれ、研究者は参加者の視覚フィールドや注意が向けられている刺激に関するデータを収集します。眼球運動を測定することで（時には頭部およびマウストラッキングが含まれる）、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のプロセスを研究できます。

視線追跡研究の実施方法に関する詳細情報、Labvancedでそのような実験を設定する方法については、YouTubeプレイリストで解説していますが、質問があればお気軽にお問い合わせください。