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Enregistrement W3173120778 · doi:10.2196/26708

Using Gaze Tracking as a Research Tool in the Deaf Health Literacy and Access to Health Information Project: Protocol for a Multisite Mixed Methods Study and Preliminary Results

2021· article· en· W3173120778 sur OpenAlexvenueno aff
Sara Champlin, Jessica Cuculick, Peter C. Hauser, Kelley Wyse, Michael McKee

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication Disorders
Mots-clésGazeAmerican Sign LanguageProtocol (science)Health literacyEye trackingSign languageApplied psychologyThe InternetHealth carePsychologyMedical educationComputer scienceMedicineWorld Wide WebArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Previous studies have identified the internet as a major source of health information. Reliable and accessible sources of web-based health information are critical for cultivating patient-centered care. However, the accessibility and use of web-based health information remains largely unknown for deaf individuals. We used gaze-tracking technology to understand the navigation and use of web-based health information by deaf adults who communicate with sign language and by hearing adults. OBJECTIVE: This paper discusses our protocol for implementing gaze-tracking technology in a study that included both deaf and hearing participants. We report the preliminary results and lessons learned from the implementation of the protocol. METHODS: We conducted gaze-tracking sessions with 450 deaf signers and 450 hearing participants as a part of a larger, multisite mixed methods research study. Then, we conducted qualitative elicitation interviews with a subsample of 21 deaf and 13 hearing participants, who engaged in a search task and reviewed their gaze recordings. To our knowledge, no study has implemented a similar research protocol to better understand the experiences of deaf adults. As such, we also examined research staff notes and observations from team meetings regarding the conduct of gaze-tracking data to delineate lessons learned and best practices for research protocols in this area. RESULTS: Findings from the implementation of this study protocol highlight the use of gaze technology with deaf participants. We developed additional protocol steps to minimize gaze disruption from either lipreading or communicating in sign language. For example, research assistants were often unable to maintain eye contact with participants while signing because of the need to simultaneously point at the computer monitor to provide instructions related to gaze study components, such as the calibration process. In addition to developing ways to effectively provide instructions in American Sign Language, a practice exercise was included in the gaze tracker session to familiarize participants with the computer and technology. The use of the playback feature permitted a deeper dialogue between researchers and participants, which we found vital for understanding the experiences of deaf participants. CONCLUSIONS: On the basis of our experience using the study protocol through a large research project, incorporating gaze-tracking technology offers beneficial avenues for better understanding how individuals interact with health information. Gaze tracking can determine the type and placement of visual content that attracts attention from the viewers of diverse backgrounds, including deaf individuals. The lessons learned through this study will help future researchers in determining ideal study designs, such as suitable protocols and participant characteristics (eg, deaf signers), while including gaze trackers in their projects. This approach explored how different ways of presenting health information can affect or enable visual learners to engage and use health information effectively. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/26708.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,772
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,723
Tête enseignante GPT0,766
Écart entre enseignants0,042 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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