Continuous Measures of Decision-Difficulty Captured Remotely: II. Webcam eye-tracking reveals early decision processing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As decisions require the gathering of relevant information, eye-tracking measures that capture the way visual information is typically acquired offer powerful indices of the dynamic decision-making process. This study is the second of a pair of studies that explore continuous measures of decision-making using remote, online tools in naturalistic settings. While cursor-tracking, used in the companion paper (Ouellette Zuk et al., 2023), enabled access to dynamic decision processes expressed during movement, in the present study, we now employ webcam eye-tracking to examine the dynamics of information gathering during decision making prior to movement initiation. Using three previously published binary choice tasks, we explored indices of decision difficulty in the gaze dynamics that would complement the motor measures in our companion paper. We find that harder choices elicit more eye dwells and longer final dwells, reflecting a decision resolution process that Ouellette Zuk et al. index during the final choice movement. Beyond this, we identify distinct gaze patterns uniquely employed in each task, revealing the utility and sensitivity of gaze metrics in illuminating the early difficulty-independent information gathering processes at play. Together, this paper series demonstrates the power of remote, online methods as tools for deeply understanding the complete, dynamic and continuous decision process, from the first glance to the final response.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».