Speaking and Listening with the Eyes: Gaze Signaling during Dyadic Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive scientists have long been interested in the role that eye gaze plays in social interactions. Previous research suggests that gaze acts as a signaling mechanism and can be used to control turn-taking behaviour. However, early research on this topic employed methods of analysis that aggregated gaze information across an entire trial (or trials), which masks any temporal dynamics that may exist in social interactions. More recently, attempts have been made to understand the temporal characteristics of social gaze but little research has been conducted in a natural setting with two interacting participants. The present study combines a temporally sensitive analysis technique with modern eye tracking technology to 1) validate the overall results from earlier aggregated analyses and 2) provide insight into the specific moment-to-moment temporal characteristics of turn-taking behaviour in a natural setting. Dyads played two social guessing games (20 Questions and Heads Up) while their eyes were tracked. Our general results are in line with past aggregated data, and using cross-correlational analysis on the specific gaze and speech signals of both participants we found that 1) speakers end their turn with direct gaze at the listener and 2) the listener in turn begins to speak with averted gaze. Convergent with theoretical models of social interaction, our data suggest that eye gaze can be used to signal both the end and the beginning of a speaking turn during a social interaction. The present study offers insight into the temporal dynamics of live dyadic interactions and also provides a new method of analysis for eye gaze data when temporal relationships are of interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».