視覚的選好テスト
視覚的選好テストは、競合する刺激が提示されたときに参加者が視線をどこに向けるかを追跡することによって視覚的な好みを測定します。参加者は複数の刺激を同時に視聴し、その注視行動を使って注意と選択を推測します。このテストは、認知と発達の研究で知覚、学習、および注意を研究するために広く使用されています。
タスクフォーマット | オンラインおよびラボの視覚的選好テスト
視覚的選好テストでは、参加者は対面に表示された2つの刺激（社会的および非社会的）を提示され、視線の動きを記録して視覚的な好みを推測します。このタスクは、アイ・トラッキングと頭部トラッキングを統合し、正確さとデータの質を向上させるとともに、後での分析のためのウェブカメラビデオ録画のオプションも提供します。
このテンプレートは、画像ベースおよびビデオベースの刺激フォーマットの両方をサポートします。画像バージョンは静的な刺激を示し、ビデオバージョンは動的なクリップを提示します。どちらも同じ表示手続きとデータ収集パイプラインに従います。
各セッションは、正確な視線追跡を保証するための短いキャリブレーションプロセスから始まります。任意の事前タスクビデオ通話ステップを含めて、参加者に指示を確認することができます。トライアル中、参加者は手動の応答なしに自然に刺激を見ている間、アイ・ムーブメントとウェブカメラビデオが記録されます。トライアルを完了した後、主要な視線の指標を示す結果の要約が生成されます。
視覚的選好タスクの指標と収集されたデータ
視覚的選好タスクは、社会的刺激と非社会的刺激の間に視覚的注意と自然な視聴行動がどのように分配されるかを明らかにするためのさまざまな行動および多様な測定をキャプチャします。事前定義された関心領域（AOI）を使用することで、研究者は参加者が画面の特定の領域にどれだけの時間注目しているかを定量化できます。
記録された変数により、研究者は凝視の持続時間、凝視カウント、最初の凝視までの時間などの視線ベースの指標を評価でき、頭部トラッキングと同期したビデオ録画に対する測定も行うことができます。これらの指標は、受動的な視聴中の注意バイアス、視覚的関与、および向き行動を定量化するのに役立ちます。すべての変数はタスクのVariablesタブ内で表示およびカスタマイズ可能です。
以下は、Labvancedバージョンの視覚的選好タスクで収集される変数の例です：
| 変数名 | 説明 |
|---|---|
image_positions_NS | 非社会的刺激の位置（左 / 右） |
non_social_fix_duration_trial_mean | 非社会的AOIにおける総凝視持続時間 |
non_social_fixations_count | 非社会的刺激に対する凝視の数 |
pitch | 垂直的頭の動き（度） |
roll | 頭の傾き（度） |
yaw | 水平方向の頭の動き（度） |
social_fix_duration_trial_mean | 社会的AOIにおける総凝視持続時間 |
social_fixations_count | 社会的刺激に対する凝視の数 |
個々のトライアルレベルの出力の抜粋を表示するデータテーブル、凝視の持続時間、凝視数、刺激の位置、および頭の向きの指標を含む。
この研究は、視線追跡を使用して視覚的な好みと注意のバイアスを測定します。参加者は社会的および非社会的刺激を視聴し、その間に凝視行動、頭の動き、およびビデオ録画が分析のために記録されます。
オンラインおよびラボ研究のための視覚的選好タスクを駆動する技術
Labvancedは、視覚的選好タスクを発達的、リモート、および多様な研究に非常に適したものにするいくつかの技術を含んでいます：
ウェブカメラアイ・トラッキング： 特殊なハードウェアなしで視線の方向、凝視時間、および注意のシフトを測定します。
頭部トラッキング統合： 視聴中の参加者の位置と頭の動き（ピッチ、ヨー、ロール）を監視します。
注意喚起とキャリブレーションのサポート： 特に幼児向けデザインで視線の精度を向上させるために、凝視の手がかりとキャリブレーションステップを含めます。
ビデオ録画オブジェクト： タスク中に参加者のウェブカメラビデオを録画し、後でコーディングと行動確認のために使用します。
ビデオ会議オブジェクト： 参加者とのライブインタラクションを可能にし、設定、キャリブレーション、および指示をガイドします。
正確な刺激レイアウト制御： 制御された間隔、整列、サイズで横に刺激を提示します。
ウェブベースおよびデスクトップ展開： 研究をオンラインまたは制御されたラボ環境で実施します。
リモートおよび縦断研究サポート： 統合ツールを使用して複数のセッションおよび場所にわたってデータを収集します。
ウェブカメラアイ・トラッキング
組み込みのコード不要なピアレビューされたウェブカメラアイ・トラッキングで視線パターンと視覚的注意をキャプチャします。
タイミング精度
時間に敏感なタスクに対してミリ秒単位の精度で反応時間、タスクのパフォーマンスなどをキャプチャします。
デスクトップアプリ
EEGや他のLSL接続されたラボハードウェアに対応するデスクトップアプリを使用して、ラボ研究を実施します。
視覚的選好タスクのカスタマイズ
この視覚的選好タスクテンプレートを特定の研究質問に合わせて調整する方法は多くあります。以下は、研究者がこのタスクを修正する際に一般的に探索するいくつかのカスタマイズテーマです。
刺激バージョンの選択
参加者には画像ベースまたはビデオベースのバージョンが割り当てられます。研究者はどのバージョンを表示するかを変更し、タスクエディタで指示を調整できます。
刺激の内容と提示
横並びの刺激はImage ObjectまたはVideo Objectを使用して直接置き換えることができます。サイズ、位置、外観などのプロパティはObject Propertiesパネルで調整可能です。
関心領域と視線指標
視聴領域は関心領域（AOI）として定義されます。アイ・トラッキング・イベントはこれらの領域を参照して、凝視の数と持続時間を計算します。
ビデオ録画と会議フロー
Video Recording ObjectとVideo Conference Objectは録画とインタラクションのステージを制御するために有効、無効、または調整できます。
キャリブレーションとトライアルタイミング
キャリブレーション手順、視聴時間、および遷移は、フレームタイミングおよびイベントを介して修正できます。
このタスクのカスタマイズに関してサポートが必要な場合は、ぜひお気軽にお問い合わせください：
視覚的選好タスクの推奨使用と応用
視覚的選好タスクは、知覚、学習、および注意を調査する研究領域で広く使用されています。
発達研究： 幼児や幼稚園児の知覚と学習を注視行動を通じて研究します。
言語およびカテゴリ学習研究： 参加者が視覚刺激を音やカテゴリーにどのように結びつけるかを調査します。
注意および視覚的選好研究： 視覚的特徴が注意と好みにどのように影響を与えるかを調査します。
臨床および神経発達研究： 発達条件における異常な視線パターンを研究します。
社会的および感情的処理研究： 顔、表情、および社会的手がかりへの好みを調査します。
参考文献
Teller, D. Y. (1979). 人間の幼児に対する強制選択型視覚的選好技術。Infant Behavior and Development, 2(2), 135–153.
Dubey, I., Brett, S., Ruta, L., Bishain, R., Chandran, S., Bhavnani, S., Belmonte, M. K., Estrin, G. L., Johnson, M., Gliga, T., Chakrabarti, B., & START consortium (2022). モバイルプラットフォーム上での2つのタスクを使用して幼児における社会的刺激への選好を定量化する。PLoS One, 17(6), e0265587.
関連タスク
視覚的選好タスクは、Labvancedのタスクリブラリにおいて他の注視および選択ベースのタスクと自然に組み合わされます。