Comparison of scan patterns in dynamic tasks

Abstract

Sledování očních pohybů je často užívaná technika v mnoha vědeckých oblastech (experimentální psychologie, neurovědy, behaviorální ekonomie apod.), která nám může poskytovat rigorózní data ohledně alokace pozornosti. Vzhledem ke složitosti zpracování data chybějící metodologii, experimentální plány jsou často limitovány na statické podněty; Data s očními pohyby jsou často analyzována pouze s ohledem na základní typy očních pohybů - fixace a sakády. V dynamických úlohách (tedy úlohách s dynamickými stimuly jako např. zobrazení videí nebo úloha Sledování více objektů) se objevuje další častý typ očních pohybů - plynulé sledování. Data s očními pohyby jsou často v dynamických úlohách reprezentovány pomocí syrových dat jako posloupnosti očních pohybů. Tato reprezentace vyžaduje odlišný přístup k analýze dat a je zde mnoho mezer v analytických nástrojích. Tato práce je rozdělena na tři části. V první části uvádíme přehled současných metod na porovnání očních pohybů v dynamických úlohách následovaný čtyřmi simulacemi, ve kterém porovnáváme podobnost posloupností očních pohybů pomocí několik běžně používaných metrik. V druhé části představujeme aktuální přístup ke statistickému testování rozdílů mezi skupinami posloupností očních dat. Představujeme dvě nové metody a ukazujeme jejich použití ve dvou experimentech....

Eye tracking is commonly used in many scientific fields (experimental psychology, neuroscience, behavioral economics, etc.) and can provide us with rigorous data about current allocation of attention. Due to the complexity of data processing and missing methodology, experimental designs are often limited to static stimuli; eye tracking data is analyzed only with respect to basic types of eye movements - fixation and saccades. In dynamic tasks (e.g. with dynamic stimuli, such as showing movies or Multiple Object Tracking task), another type of eye movement is commonly present: smooth pursuit. Importantly, eye tracking data from dynamic tasks is often represented as raw data samples. It requires a different approach to analyze the data, and there are a lot of methodological gaps in analytical tools. This thesis is divided into three parts. In the first part, we gave an overview of current methods for analyzing scan patterns, followed by four simulations, in which we systematically distort scan patterns and measure the similarity using several commonly used metrics. In the second part, we presented the current approaches to statistical testing of differences between groups of scan patterns. We present two novel strategies for analyzing statistically significant differences between groups of scan patterns and...