Examining Visual Attention to Tobacco Marketing Materials Among Young Adult Smokers: Protocol for a Remote Webcam-Based Eye-Tracking Experiment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Eye tracking provides an objective way to measure attention, which can advance researchers' and policy makers' understanding of tobacco marketing influences. The development of remote webcam-based eye-tracking technology, integrated with web-based crowdsourcing studies, may be a cost-effective and time-efficient alternative to laboratory-based eye-tracking methods. However, research is needed to evaluate the utility of remote eye-tracking methods. OBJECTIVE: This study aimed to detail the process of designing a remote webcam-based eye-tracking experiment and provide data on associations between participant characteristics and the outcomes of experiment completion. METHODS: A total of 2023 young adult (aged 18-34 years) cigarette smokers in the United States were recruited to complete a web-based survey that included a 90-second remote eye-tracking experiment that examined attention to e-cigarette marketing materials. Primary outcome measures assessed the completion of the remote eye-tracking experiment-specifically, experiment initiated versus not initiated, experiment completed versus not completed, and usable versus nonusable eye-tracking data generated. Multivariable logistic regressions examined the associations between outcome measures and participants' sociodemographic backgrounds, tobacco use history, and electronic devices (mobile vs desktop) used during the experiment. RESULTS: Study recruitment began on April 14, 2022, and ended on May 3, 2022. Of the 2023 survey participants, 1887 (93.28%) initiated the experiment, and 777 (38.41%) completed the experiment. Of the 777 participants who completed the experiment, 381 (49%) generated usable data. Results from the full regression models show that non-Hispanic Black participants (adjusted odds ratio [AOR] 0.64, 95% CI 0.45-0.91) were less likely to complete the eye-tracking experiment than non-Hispanic White participants. In addition, female (vs male) participants (AOR 1.46, 95% CI 1.01-2.11), those currently using (vs not using) e-cigarettes (AOR 2.08, 95% CI 1.13-3.82), and those who used mobile (vs desktop) devices (AOR 5.10, 95% CI 3.05-8.52) were more likely to generate usable eye-tracking data. CONCLUSIONS: Young adult participants were willing to try remote eye-tracking technology, and nearly half of those who completed the experiment generated usable eye-tracking data (381/777, 49%). Thus, we believe that the use of remote eye-tracking tools, integrated with crowdsourcing recruitment, can be a useful approach for the tobacco regulatory science research community to collect high-quality, large-scale eye-tracking data in a timely fashion and thereby address research questions related to the ever-evolving tobacco marketing landscape. It would be useful to investigate techniques to enhance completion rates and data usability. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/43512.
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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 | 0,023 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,013 |
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 ».