Любопытные глаза: индивидуальные различия в личности как предикторы глазодвигательного поведения при осмотре окружения.

Введение

Одним из основных способов сбора информации об окружающем мире является глазодвигательная активность. Изучение глазодвигательной активности стало важным методом, с помощью которого когнитивные психологи изучают человеческое внимание (Духовски, 2002; Райнер, 1998, 2009). Основная задача исследования в этой области состояла в том, чтобы выявить факторы, которые лучше всего объясняют модели взгляда людей в надежде открыть закономерности избирательности внимания. Одним из факторов, которому уделяется мало внимания, является влияние личности. В частности, какое отношение мы имеем к тому, как мы исследуем наш визуальный мир? В настоящем исследовании мы изучили, коррелируют ли индивидуальные различия в том, как люди исследуют сцены реального мира, с хорошо изученным конструктом личности - любопытством.

Одной из наиболее влиятельных идей в методических принципах расчета внимания, скрытом или явном, была тепловая карта активности (Foulsham & Underwood, 2008; Itti & Koch, 2000 2001; Navalpakkam & Itti, 2005, 2010; Parkhurst, Law, & Niebur , 2002; Torralba, Oliva, Castelhano, & Henderson, 2006; Wolfe, 1994; Zelinsky, 2008). Например, в модели управляемого поиска Вулфа (Wolfe, 1994), “восходящая” и “нисходящая” информация объединяется, чтобы сформировать ландшафт пиков активности, высота которых соответствует чувству «качеству внимания». Эти пики затем используются для составления методических принципов по вниманию, например, смещение внимания может быть направлено на самый высокий пик и последующие смещения на другие пики в порядке убывания активности. В этих рамках теоретическая работа заключается в выявлении факторов, влияющих на форму и использование этой карты активации. Одна из проблем, с которыми в настоящее время ведутся исследования в этой области, - это определение различных типов и относительного вклада информации снизу вверх (например, контраст) и информации сверху вниз (например, знания) в формирование этой тепловой карты активности (Ehinger, Идальго-Сотело, Торральба и Олива, 2009; Навалпаккам и Итти, 2005, 2010; Торральба и др., 2006).

Все исследования, проведенные на сегодняшний день объединяет один фактор, - в них имелось дело с переменными, одинаковых у разных наблюдателей. Этот факт может быть объяснен наблюдением, что в моделях глазодвигательного поведения производительность часто оценивается путем сравнения с моделью, в которой движения глаз одной группы наблюдателей используются для прогнозирования движений глаз других наблюдателей (Ehinger et al., 2009; Torralba et al., 2006). Таким образом, принятый стандарт - это совпадение между людьми, и в результате аспекты глазодвигательного поведения, различающиеся у разных людей, остаются без внимания. Это пренебрежение, конечно, могло быть оправдано, если бы не существовало достоверных индивидуальных различий в поведении движений глаз человека, однако недавние исследования показывают, что это не так.

1.1. Индивидуальные различия в движениях глаз.

В одном из оригинальных исследований индивидуальных различий в движениях глаз Нотон и Старк (1971) продемонстрировали, что люди, как правило, имеют характерные паттерны движений глаз при просмотре одних и тех же штриховых рисунков объектов. Тем не менее, между разными изображениями у людей не было особой согласованности, поэтому Нотон и Старк (1971) пришли к выводу, что «Объяснение с точки зрения особенностей движения глаз, независимых от просматриваемого рисунка, отбрасываются» (стр. 940). Отсутствие доказательств независимых от стимулов индивидуальных различий в паттернах осмотра контрастирует с недавними исследованиями. В частности, исследования Эндрюса и Копполы (1999), Кастельхано и Хендерсона (2008) и Райнера, Ли, Уильямса, Кейва и Уэлл (2007) показали, что как размер, так и частота саккад между различными задачами и внутри сильно различаются у разных людей  (однако просмотр сцены и чтение плохо коррелировали). Кроме того, в задаче, аналогичной Нотону и Старку (1971), Андервуд, Фулшем и Хамфри (2009) сообщили, что паттерны осмотра человека в двух разных сценах была более похожей, чем можно было бы ожидать случайно. Взятые вместе, эти результаты демонстрируют стабильные независимые от стимула индивидуальные различия в глазодвигательном поведении.

Чтобы эти индивидуальные различия отражались в моделях движения глаз, необходимо определить связанные с ними факторы. Одним из факторов, который недавно привлек интерес исследователей, является культура (Blais, Jack, Scheepers, Fiset, & Caldara, 2008; Chua, Boland, & Nisbett, 2005; Kelly, Miellet, & Caldara, 2010; Masuda et al., 2008). ). Например, Masuda et al. (2008) продемонстрировали, что японские участники с большей вероятностью, чем американские участники, обращали внимание на пространственно периферийных людей в сцене, оценивая эмоции центрального человека. Аналогичным образом Chua et al. (2005) показали, что китайские участники с большей вероятностью смотрят на фон сцены, чем американские участники. Однако следует отметить, что существование этих культурных различий в поведении глаз, связанных с движением глаз, является предметом некоторых споров, происходящих в основном из-за недавних неудач в воспроизведении (см. Evans, Rotello, Li, & Rayner, 2009; Rayner, Castelhano, & Yang, 2009; Rayner et al., 2007).

Исследования в клинических группах также продемонстрировали уникальное глазодвигательное поведение у разных групп людей. Например, Риби и Хэнкок (2008, 2009) продемонстрировали аномалии в просмотре естественных социальных сцен как у детей с аутизмом, так и у детей с синдромом Уильяма. В частности, по сравнению с типично развивающимися детьми, люди с аутизмом тратили меньше времени на фиксацию лиц, а люди с синдромом Уильямса тратили больше времени на фиксацию лиц (Riby & Hancock, 2008, 2009). Таким образом, и культура, и типичность социального развития отражают потенциальные характеристики на уровне наблюдателя, которые могут помочь объяснить индивидуальные различия в глазодвигательном поведении.

В настоящем исследовании мы обращаемся к другому потенциальному источнику индивидуальных различий в движениях глаз: личности. Личность отражает устойчивый набор характеристик, связанных с человеком. Эти характеристики могут сильно различаться у разных людей и могут использоваться для прогнозирования поведения человека (Humphreys & Revelle, 1984). Было продемонстрировано, что индивидуальные различия в различных личностных качествах влияют на различные формы внимания (например, тревога; Fox, Russo, Bowles, & Dutton, 2001; Paulitzki, Risko, Oakman, & Stolz, 2008; одиночество; Wilkowski, Robinson, & Friesen , 2009). Мы рассматриваем здесь возможность того, что индивидуальные различия в личности, в частности любопытство, можно использовать для прогнозирования движения глаз.

1.2. Любопытство

Любопытство можно определить как «желание получить новые знания и новый сенсорный опыт, который мотивирует исследовательское поведение» (стр. 75; Litman & Spielberger, 2003). Ранние работы по изучению любопытства были сосредоточены на факторах стимула (например, сложности стимула), влияющих на любопытство человека (например, Berlyne, 1954, 1958). Интересно, что время на поиски играло важную роль в этом раннем исследовании как показатель «интереса». Современные исследования любопытства сосредоточились на природе и измерении индивидуальных различий в любопытстве (Collins, Litman, & Spielberger, 2004; Kashdan et al., 2009; Litman, Collins, & Spielberger, 2005; Litman & Spielberger, 2003). Эта работа привела к разработке ряда различных мер любопытства, каждая из которых затрагивает разные измерения конструкции (например, Collins et al., 2004; Litman & Spielberger, 2003; Litman et al., 2005). Измерение любопытства, которое представляет особый интерес в контексте поведения движения глаз, - это перцептивное любопытство, которое определяется как «интерес к новой перцептивной стимуляции и уделение ей внимание» и считается одной из движущих сил, лежащих в основе «сенсорной проверки»стр. 1130; Collins et al., 2004). Эта концептуализация делает ясное утверждение: должна быть положительная корреляция между оценками по показателю перцептивного любопытства и визуального исследования. Мы проверяем это утверждение здесь.

Есть ряд причин для изучения любопытства в контексте индивидуального подхода к движению глаз. Во-первых, любопытство представляет собой конструкцию личности, которая, возможно, охватывает разные культуры, и, во-вторых, любопытство заметно варьируется в пределах неклинической выборки. Таким образом, любопытство можно отличить от исследований, сосредоточенных на межкультурных различиях (например, Chua et al., 2005) и работе с клиническими образцами (например, Riby & Hancock, 2008, 2009). Наконец, любопытство уникально тем, что предсказанная связь между индивидуальными различиями в любопытстве и поведением движений глаз нейтральна по отношению к содержанию. Другими словами, сделанные прогнозы касаются общего поведения движений глаз (т. е. объем исследований в сцене), а не поведения движений глаз конкретного стимула (т. е. эта группа людей будет смотреть на этот конкретный стимул в сцене). Вместе эти факторы превращают любопытство в убедительную область испытаний для проверки применимости подхода, основанного на индивидуальных различиях.

2. Настоящее научное исследование.

Участники выполнили свободное задание по просмотру сцены. Мы выбрали задачу свободного осмотра, потому что это дает возможность, но не является обязательным требованием для исследования (Berlyne, 1954, 1958). Чтобы определить связь между перцептивным любопытством и движениями глаз, в дополнение к задаче просмотра сцены участники заполнили шкалу перцептивного любопытства (PC; Collins et al., 2004). Шкала ПЛ состоит из вопросов, оценивающих интерес к новому восприятию (например, «Когда я вижу новую ткань, мне нравится ее трогать и чувствовать»; Коллинз и др., 2004). Участники также заполнили опросник Любопытства и изучения II (CEI II; Kashdan et al., 2009). Эта шкала состоит из вопросов, оценивающих несенсорные специфические аспекты любопытства (например, «Я из тех людей, которым действительно нравится неопределенность повседневной жизни»; Kashdan et al., 2009), и была включена для обеспечения индекса связь между любопытством в целом и глазодвигательным поведением.

Связь между любопытством и поведением движений глаз оценивалась путем сопоставления оценок по шкале PC и CEI II с показателями глазодвигательного поведения в задаче просмотра сцены. Сообщая о многочисленных характеристиках движения глаз, мы уделяем особое внимание количеству осмотренных областей (Malcolm & Henderson, 2009, 2010).Малкольм и Хендерсон (2009, 2010) недавно использовали этот критерий, чтобы определить, влияет ли данный фактор в задаче визуального поиска на тепловую карту активности. В контексте свободного осмотра количество осмотренных областей можно представить как количество пиков, которые система внимания считает подходящим под критерий осмотра в пределах временных ограничений задачи. Таким образом, используя эту меру, мы можем оценить степень, в которой любопытство влияет на тепловую карту активности (или на то, как она используется), мысли, лежащие в основе выбора объекта внимания.

3. Методы.

3.1. Участники.

Пятьдесят студентов из Университета Британской Колумбии получили по 5 долларов или кредит на участие в курсе.

3.2. Стимулы.

Было 18 различных сцен зданий, интерьеров и пейзажей (по шесть каждого типа). Сцены имели размер 1024x768 пикселей и соответствовали горизонтальному углу обзора примерно 42 и вертикальному углу обзора примерно 33. Области интересов были определены сеткой 8 на 8 (невидимой для участников), всего 64 различных региона. по всей сцене. Каждая отдельная область охватывала приблизительно 5,25 угла обзора (по горизонтали) и 4,13 угла обзора (по вертикали).

3.3. Анкеты.

Использовалась 10-балльная шкала ПЛ (Collins et al., 2004). Шкала ПЛ использует 5-балльную шкалу и имеет допустимую внутреннюю надежность согласованности (a = 0,82). Также использовался 10-элементный CEI II. CEI II использует 5-балльную шкалу и также имеет допустимую внутреннюю надёжность согласованности (a = 0,86).

3.4. Оборудование.

Головная система слежения за глазами SR Research EyeLink II с частотой 500 Гц использовалась для отображения стимулов и записи движений глаз. Изображения были представлены участникам на 19-дюймовом мониторе. Сцены вместе с положением глаз также были представлены экспериментатору на втором мониторе, чтобы в реальном времени можно было получить обратную связь о точности системы. 

3.5. Процесс.

Участники сидели примерно в 50 см от экрана. Участникам сказали, что им будет представлена картинка и что они должны смотреть на нее «естественно». Затем была представлена сцена, которая оставалась на экране в течение 15 секунд. Всего было 18 рандомизированных испытаний. После задания по просмотру сцены участникам было предложено заполнить анкеты. 

3.6. Результаты.

Общий балл по шкалам PC и CEI II и среднее количество осмотренных областей, количество фиксаций, амплитуда саккад (т. Е. Размер каждого движения глаза в градусах угла зрения) и средняя продолжительность фиксации (т. е. как долго глаза останавливаются в каждом месте) были рассчитаны для каждого участника. Средние значения и стандартные отклонения для каждого показателя представлены в таблице 1.

3.7. Корреляция между показателями любопытства и показателями движения глаз.

Мы коррелировали оценки каждого человека по шкалам ПЛи CEI II с каждым из показателей движения глаз. Матрица корреляции представлена в таблице 2. Критически важно, что наблюдалась значимая корреляция между оценками по шкале PC и количеством посещенных регионов, r = 0,36, p <0,05, но не было корреляции между оценками по шкале CEI II и количеством посещенных регионов, г = 0,02, р> 0,05. Никакие другие корреляции между показателями любопытства и движениями глаз не были значительными.

Между разными показателями движения глаз был ряд корреляций. Количество осмотренных областей положительно коррелировало с количеством фиксаций, r = 0,47, p <0,05, и отрицательно коррелировало с продолжительностью фиксации, r = 0,43, p <0,05. Кроме того, количество фиксаций отрицательно коррелировало с амплитудой саккад, r = 0,30, p <0,05, и продолжительностью фиксации, r = 0,80, p <0,05. (Частичная) корреляция между оценками по шкале ПЛ и количеством осмотренных областей оставалась значимой после контроля связи между этими переменными и всеми другими показателями движения глаз, r = 0,33, p <0,05.

Таблица 1. Средние значения (стандартные отклонения в скобках) для измерения любопытства и движения глаз. 

Таблица 2. Корреляция между показателями любопытства, шкалами ПЛ и CEI II и показателями движения глаз, количеством осмотренных областей (#области), количеством фиксаций (# фиксации), амплитудой саккады (амплитуда) и продолжительностью фиксации (продолжительность фиксации). Значения, выделенные жирным шрифтом, представляют значимые корреляции (p <0,05), а выделенные курсивом корреляции были незначительными (0,05 <p <0,1).

3.8. Обсуждение.

Настоящие результаты демонстрируют четкую связь между глазодвигательным поведением и личностью. В частности, наблюдалась значимая положительная корреляция между индивидуальными различиями в восприятии любопытства и индивидуальными различиями в количестве областей, осмотренных во время задания просмотра естественных сцен. Таким образом, эти результаты подтверждают идею о том, что свойства личности человека связаны с тепловой картой активности, которая лежит в основе движения глаз при исследовании природных сцен (Malcolm & Henderson, 2009, 2010). Далее мы рассмотрим возможные средства, с помощью которых можно интегрировать это наблюдение в существующие методические принципы расчета внимания.

3.9. Индивидуальные различия в движениях глаз.

Демонстрация того, что индивидуальные различия в личности могут предсказать поведение движения глаз, продвигает идею о том, что эти переменные могут улучшить вычислительные расчеты методических принципов расчетов внимания. Теоретическая проблема заключается в концептуализации индивидуальных различий личности в контексте существующих механизмов. Одним из возможных объяснений различий в количестве осматриваемых областей в зависимости от любопытства могут быть индивидуальные различия в количестве пиков на тепловой карте активности. Эту идею можно смоделировать двумя способами: (1) реальный ландшафт пиков активности изменяется как функция перцептивного любопытства или (2) критерии принятия решения для посещения данного пика изменяются как функция индивидуальных различий в перцептивном любопытстве. Что касается этого последнего механизма, критерии принятия решения для переключения внимания на новый пик представляют собой критический параметр в моделях визуального поиска (Wolfe, 1994; Zelinsky, 2008). Таким образом, человек с высоким чувственным любопытством может принять более либеральный критерий для определения того, стоит ли осматривать данный пик. Обе эти учетные записи приведут к увеличению количества осматриваемых регионов сцены по мере увеличения перцептивного любопытства.

Третий расчет может быть построен на основе более динамичных аспектов глазодвигательного поведения. В частности, по мере того, как люди переходят от пика к пику на тепловой карте активности, посещаемые места могут быть заблокированы для предотвращения повторной фиксации (ингибирование возврата; Klein, 2000). Хотя в визуальном поиске подавление возврата играет функциональную роль, недавно Додд, Ван дер Стигчел и Холлингворт (2009) представили доказательства того, что его применение не было обязательным. Скорее, подавление возврата было специфическим для задач с «предвзятостью к новизне» (например, визуальный поиск). Такая гибкость в применении запрета на возврат предполагает, что такая стратегия также может различаться у разных людей. В частности, точно так же, как задачи различаются с точки зрения присущей им «предвзятости к новизне», люди могут различаться с точки зрения присущей им «предвзятости к новизне». Согласно этой идее, люди с более высоким чувственным любопытством будут иметь более высокую «предвзятость к новизне», 'реализовано вычислительно как более высокая вероятность применения запрета (или более медленная скорость затухания запрета) к ранее осмотренным областям.

Результаты исследований Додда (2009) также выдвигают на первый план еще одну важную проблему, касающуюся настоящей работы. Используемая задача, свободный просмотр, связана со степенью двусмысленности относительно того, какой «набор задач» принимают участники. Выбор «свободного просмотра» был мотивирован ранней работой над любопытством, которая обычно использовала задачи, которые давали возможность, но не требовали исследования (например, Berlyne, 1954, 1958). Это отсутствие ограничений на то, «как смотреть» на сцену, оставляет открытым еще одно возможное объяснение с точки зрения того, как люди с разным уровнем перцептивного любопытства истолковали задачу. Например, люди с более высоким любопытством к восприятию могут принять набор задач, который приведет к осмотру большего количества областей сцены.

Используемый здесь корреляционный дизайн также оставляет открытой возможность того, что связь между движениями глаз и перцептивным любопытством связана с влиянием первого на второе, а не наоборот. Например, система внимания, которая сильно склоняет человека к новой стимуляции, может привести к тому, что человек будет сообщать, что он более любопытный. Идея воплощенной концептуализации любопытства (то есть, когда черта личности возникает из предубеждений, присущих нашему сенсорному аппарату) интригует; Выявление основополагающей связи между личностью и движениями глаз представляет собой богатую возможность для будущих исследований.

4. Вывод.

Наше открытие о том, что перцептивное любопытство человека предсказывает, насколько он будет исследовать различные сцены, убедительно подтверждает представление о том, что личностные особенности влияют на то, как двигаются глаза. Эти результаты помогают позиционировать человека как центральное место в будущих руководствах о моделях движением глаз.

Благодарности. 

Эта работа была поддержана стипендией постдокторантуры Совета по естественным наукам и инженерным исследованиям Канады (NSERC) и стипендией Киллама для постдокторантуры EFR и операционными грантами NSERC для AK. Адрес для корреспонденции Эвану Ф. Риско, отдел социальных и поведенческих наук, Университет штата Аризона, Западный кампус, Глендейл, Аризона, 85306, США.