Are fixations in static natural scenes a useful predictor of attention in the real world?
Notice bibliographique
Résumé
Research investigating scene perception normally involves laboratory experiments using static images. Much has been learned about how observers look at pictures of the real world and the attentional mechanisms underlying this behaviour. However, the use of static, isolated pictures as a proxy for studying everyday attention in real environments has led to the criticism that such experiments are artificial. We report a new study that tests the extent to which the real world can be reduced to simpler laboratory stimuli. We recorded the gaze of participants walking on a university campus with a mobile eye tracker, and then showed static frames from this walk to new participants, in either a random or sequential order. The aim was to compare the gaze of participants walking in the real environment with fixations on pictures of the same scene. The data show that picture order affects interobserver fixation consistency and changes looking patterns. Critically, while fixations on the static images overlapped significantly with the actual real-world eye movements, they did so no more than a model that assumed a general bias to the centre. Remarkably, a model that simply takes into account where the eyes are normally positioned in the head-independent of what is actually in the scene-does far better than any other model. These data reveal that viewing patterns to static scenes are a relatively poor proxy for predicting real world eye movement behaviour, while raising intriguing possibilities for how to best measure attention in everyday life. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,002 | 0,022 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».