A new method for comparing scanpaths based on vectors and dimensions
Notice bibliographique
Résumé
We make different sequences of eye movements – or scanpaths – depending on what we are viewing and the current task we are carrying out (e.g. Land, Mennie, & Rusted, 1999). In recent years, research efforts have been very informative in identifying commonalities between scanpath pairs, allowing us to quantify, for example, the similarity in eye movement behaviour between experts and novices (Underwood, Humphrey, & Foulsham, 2008), or between encoding and recognition of the same image (Foulsham & Underwood, 2008). However, common methods for comparing scanpaths (e.g., ‘string-edit’, based on Levenshtein, 1966, or ‘positon measures’, see Mannan, Ruddock, & Wooding, 1995) fail to capture both the spatial and temporal aspects of scanpaths. Even the newest techniques (e.g., ‘Scanmatch’, Cristino, Mathôt, Theeuwes, & Gilchrist, 2010) are restricted by the fact that they rely on the division of space into Areas of Interest (AOIs), thus limiting the spatial resolution of the similarity metric produced. Here we validate a new algorithm for comparing scanpaths (Jarodzka, Holmqvist, & Nyström, 2010) with eye movement data from human observers. Instead of relying on the quantization of space into AOIs, our method represents scanpaths as geometrical vectors, which retain temporal order and spatial position. Scanpaths are then compared across several dimensions – shape, position, length, direction, and duration – and a similarity value is returned for each. Using this new multidimensional approach, our data from two experiments highlights aspects of scanpath similarity which cannot otherwise be quantified: when scanpaths are clearly similar, but are spatially downscaled, for instance. Moreover, we show how scanpath similarity changes depending on task, using our algorithm in comparison to the most popular alternatives. This data demonstrates that our vector-based multi-dimensional approach to scanpath comparison is favorable to others, and should encourage a shift away from methods which are rooted in the Levenstein principle or spatial position alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».