Eye movement monitoring as a process tracing methodology in decision making research.
Notice bibliographique
Résumé
Over the past half century, research on human decision making has expanded from a purely behaviorist approach that focuses on decision outcomes, to include a more cognitive approach that focuses on the decision processes that occur prior to the response. This newer approach, known as process tracing, has employed various methods, such as verbal protocols, information search displays, and eye movement monitoring, to identify and track psychological events that occur prior to the response (such as cognitive states, stages, or processes). In the present article, we review empirical studies that have employed eye movement monitoring as a process tracing method in decision making research, and we examine the potential of eye movement monitoring as a process tracing methodology. We also present an experiment that further illustrates the experimental manipulations and analysis techniques that are possible with modern eye tracking technology. In this experiment, a gaze-contingent display was used to manipulate stimulus exposure during decision making, which allowed us to test a specific hypothesis about the role of eye movements in preference decisions (the Gaze Cascade model; Shimojo, Simion, Shimojo, & Scheier, 2003). The results of the experiment did not confirm the predictions of the Gaze Cascade model, but instead support the idea that eye movements in these decisions reflect the screening and evaluation of decision alternatives. In summary, we argue that eye movement monitoring is a valuable tool for capturing decision makers’ information search behaviors, and that modern eye tracking technology is highly compatible with other process tracing methods such as retrospective verbal protocols and neuroimaging techniques, and hence it is poised to be an integral part of the next wave of decision research.
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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 | 0,012 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».