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"眼睛是心灵的窗户"，这一古老的谚语如今在科学领域找到了新的诠释------眼睛也是认知和行为的窗口。
眼动研究作为一种观察和分析人类认知与行为的先进技术，已经广泛应用于心理学、市场营销、医疗诊断等多个领域。从理解消费者的注意力模式，到辅助神经疾病的诊断，眼动研究为我们提供了前所未有的洞察力。
本文将深入探讨眼动研究的基本原理、方法与应用，揭示其在科学研究和实际应用中的重要性与潜力。
Pupilcore操作演示【形宙数字】-眼动仪-眼动追踪系统
一、眼动研究的基本原理
01 眼动研究的定义和历史背景
眼动研究（Eye Tracking）是通过追踪和记录眼睛的运动轨迹，分析注视点、注视时间、眼动路径等数据，以了解人们在观察和感知过程中的认知和行为模式。
这一研究方法最早可以追溯到19世纪，早期眼动追踪技术主要分为观察法、机械记录法、眼电记录法和电磁感应法，后续还发明了光学眼动记录和眼电电位记录等方式，但都不是很准确。
但从20世纪开始以来，随着摄像技术，红外技术和计算机技术的发展，科学家就尝试使用基于视频的眼动追踪方法，推动了基于红外高精度眼动仪的研发。
基于视频的眼动追踪：1）瞳孔追踪方法；2）瞳孔-角膜反射追踪方法。
02 眼动追踪技术的工作原理
眼动追踪技术的核心是测量眼球的位置和运动方向，目前最常用的眼动追踪技术是Pupil-Center Corneal Reflection法（P-CR），即瞳孔-角膜反射法，通过追踪瞳孔中心 和角膜反射点的位置来确定眼睛的注视点。
这一技术的基本工作原理涉及以下几个方面：
a. 光源与反射
眼动追踪设备使用红外光源照射眼睛。红外光对眼睛无害且不易被人眼察觉，因此不会影响自然行为。红外光照射到眼睛后，会在角膜上形成一个清晰的反射点。
b. 图像捕捉
设备中的摄像头（通常是高速摄像头）捕捉眼睛的图像，特别是瞳孔和角膜反射点的位置。由于红外光反射点在图像中非常明显，这使得摄像头能够精确定位。
c. 计算瞳孔中心和角膜反射点
通过图像处理算法，设备可以准确地检测到瞳孔中心和角膜反射点的位置。瞳孔中心是眼球旋转的中心点，而角膜反射点是红外光在角膜上的反射位置。
d. 视线计算
通过几何计算，结合瞳孔中心和角膜反射点的位置，可以推算出视线的方向。设备通过这些数据计算出用户当前注视的具体位置，即注视点。
这种方法利用红外光源照射眼睛，通过摄像头捕捉角膜反射点和瞳孔中心的位置，计算眼球的运动轨迹。通过这种技术，可以精确地测量注视点、注视时间和眼动路径。
03 常用设备和技术
眼动追踪设备主要包括桌面式眼动仪、头戴式眼动仪和移动终端眼动仪。
桌面式眼动仪适用于静态环境中的研究，眼镜式眼动仪则适用于动态和自然环境中的研究，移动终端眼动仪适合手机、平板等电子产品眼动追踪研究。
选择眼动仪时的考虑因素：
**1）精度和采样率：**一台眼动追踪设备的采样率是指眼动传感器每秒采集眼球图像的次数，单位是赫兹（Hz，每秒次数）（Holmqvist, Andersson, 2017）。因而可以根据应用需求选择合适的精度和采样率。
高精度和高采样率适用于需要详细数据分析的研究，例如，已有研究报告显示低于250Hz采样率的眼动追踪系统会导致统计结果的损害。
眼动仪的采样频率越高，获得的眼动行为的信息就越丰富
不同采样率的眼动仪能够有效追踪到的眼动行为也不同，上图中横轴代表了不同采样率，纵轴上分布着不同的眼动行为。而图中的灰度条块则代表测量该种眼动行为的敏感程度。
高采样率的眼动仪能够识别和记录微眼跳或其他微小的注视细节，也能很好地记录眼跳后运动/震荡（post-saccadic oscillations）现象或其他微小的眼跳细节(Juhola, Jntti, & Pyykk, 1985)。
Nyquist--Shannon采样定理指出，采样频率至少是所记录运动的两倍。
检测150Hz的眼颤所需的最小采样率是300 Hz。一个原则是：眼睛运动得越快，系统就必须越快。
**25-30Hz：**市场上能够买到的采样率最低的眼动仪，通常将数据记录为叠加了视线轨迹的视频。
**50-60Hz：**许多屏幕式和穿戴式眼动仪都以这种速度运行，一直是摄像技术中最常见的频率。
**250Hz：**高速眼动追踪系统的最低采样率标准。
**500Hz：**2000年时的最高水平。
**1000-2000Hz：**2010年时的最高水平。
根据研究的眼动行为类型或眼动行为中最细微的那一个选取采样率：
**(1)注视：**最低50Hz，但低采样率容易在数据中形成额外的变异。
**(2)眼跳：**在阅读行为中，眼跳约持续30-40ms，这意味着如果使用一个采样率为50Hz的眼动仪，眼跳只能被一两次样本记录。
如果眼跳的视角大于10°：60Hz（Enright, 1998）；
如果计算20°扫视过程中的最大眼跳速度：300Hz（Juhola, Jntti, and Pyykk,1985）；
如果眼跳的视角大于5°：50Hz，但无法测量眼跳的加速度(Wierts et al., 2008)。
**(3)微眼跳：**微眼跳比眼跳快的多，因而要采用更高采样率的眼动仪，实践中，研究微眼跳最少采用200Hz的眼动仪，最好采用600Hz以上的眼动仪。
**(4)集散眼动：**需要1000Hz以上的采样率。
**2）便携性和舒适性：**对于移动设备眼动仪，便携性和舒适性是重要考虑因素，特别是在动态环境中使用时。
**3）数据处理和分析软件：**选择配套的软件能够简化数据处理和分析过程，提高工作效率。
**4）应用场景：**根据具体应用场景选择合适的设备，例如心理学研究、用户体验研究、市场营销等。
二、眼动研究的方法
数据采集方法眼动数据的采集可以在静态 和动态环境中进行。在静态环境中，参与者通常坐在固定位置，通过屏幕观看刺激物，而眼动仪记录其眼球运动。在动态环境中，如虚拟现实（VR）或真实场景中，头戴式眼动仪能够捕捉参与者在自然行为中的眼动数据。
数据分析技术眼动数据的分析包括注视点分析（Fixation Analysis） 和扫视分析（Saccade Analysis）。注视点分析关注眼睛在特定点的停留时间，反映注意力集中区域；扫视分析则关注眼睛在不同注视点之间的快速移动，反映信息搜索和处理的过程。
其他分析技术还包括注视热图（Heatmap）和扫描路径图（Scanpath），这些可视化工具可以直观展示眼动模式。
01 眼动测量指标
眼动研究中，常用的统计指标分为：
· 基本指标：注视、眼跳等
· 合成指标：凝视时间、扫描路径等
眼动数据记录样例：①-⑩的序号代表了注视的先后顺序，其上面和下面标注的数字（单位为毫秒）分别代表了不同的注视时间。中间的连线代表眼跳的过程及方向。
1. 注视（Fixation）
定义：眼睛在一个特定位置相对静止，注视时间通常在100毫秒以上。
指标：
**(1)**注视持续时间（Fixation Duration）：每次注视的时间长度。
(2) 注视次数（Fixation Count）：在一定时间内或特定区域内的注视次数。------兴趣区
**(3)**注视密度（Fixation Density）：特定区域内注视的密集程度。
**(4)**首次注视时间（First Fixation Time）：对于目标的首次注视时间越短，越能引起注意。
**(5)**凝视时间(Gaze Time）：兴趣区所有注视时间的综合。（比较不同目标上注意分配情况的最佳指标）
**(6)**目标注视率（Target Fixation Rate）：目标的注视次数除以总注视次数。（比例越低，表明搜索效率越低）
**(7)**注视顺序（Fixation Order）：反应被试者的兴趣变化过程。（被试对不同区域关注度的变化）
2. 眼跳（Saccade）
定义：眼睛在不同注视点之间的快速移动，通常持续20-50毫秒。
指标：
**(1)**眼跳长度（Saccade Length）：两次注视点之间的距离。
**(2)**眼跳速度（Saccade Velocity）：扫视过程中眼球移动的速度。
**(3)**眼跳次数（Saccade Count）：在一定时间内的扫视次数。次数越多，表明搜索过程越长。
**(4)**眼跳幅度（Saccade Amplitude）：幅度越大，表明新区域有更多意义性线索。
**(5)**眼跳潜伏期（Saccade Latency）：刺激呈现到第一个眼跳开始时间。潜伏期越长，表明当前目标加工越困难。
3. 回视（Regression）
定义：眼睛从一个注视点返回到之前已注视过的点。
指标：
**(1)**回视次数（Regression Count）：回视的总次数。
**(2)**回视比例（Regression Ratio）：回视次数占总扫视次数的比例。
4. 扫描路径（Scanpath）
定义：一系列注视点和扫视的序列。
指标：
**(1)**注视路径长度（Scanpath Length）：整个注视路径的总长度。
**(2)**注视路径复杂度（Scanpath Complexity）：注视路径的曲折和复杂程度。
**(3)**扫描方向（Scanpath Direction）：确定被试的扫描策略
**(4)**空间密度（Spatial Density）：密度越小，越是直接型搜索
**(5)**规则性（Regularity）：确定标准"扫描路径"
5. 瞳孔直径（Pupil Diameter）
定义：瞳孔的大小，受光线和认知负荷影响。
瞳孔直径和情感、动机、兴趣、态度、注意、认知负荷、疲劳程度、非语言交往、记忆、思维、语言加工等存在密切关系。
指标：
**(1)**平均瞳孔直径（Average Pupil Diameter）：一定时间内的平均值。
**(2)**瞳孔变化率（Pupil Change Rate）：瞳孔直径随时间的变化率。
02 眼动分析方法
1. 注视热图（Heatmap）
定义：通过颜色强度表示注视点的分布和频率。
用途：用于直观展示受试者在特定刺激上的注视集中区域，常用于用户体验和广告效果分析。
2. 注视顺序图（Gaze Plot）
定义：显示注视点和注视顺序的图形。
用途：用于分析注视顺序和注视路径，适用于阅读模式研究和界面设计优化。
3. 时间-注视图（Time-Sequence Plot）
定义：显示注视点随时间的变化。
圈内数字为序号，边上数字为注视时间
用途：用于分析注视行为的时间动态，适合认知负荷和注意力分配研究。
4. 注视点聚类分析（Fixation Cluster Analysis）
定义：将相邻或相近的注视点聚类为一个注视区域。
用途：用于识别和分析特定区域的注视模式，常用于视觉搜索和场景感知研究。
5. 兴趣区分析（Area of Interest, AOI Analysis）
定义：在刺激物上定义特定的区域（兴趣区），分析这些区域内的注视行为。
图例被方框圈出的区域
用途：用于比较不同区域的注视指标，如注视时间、注视次数等，常用于界面设计和广告效果分析。
6. 扫描路径图（Scanpath Analysis）
定义：通过连接注视点和扫视线，展示注视路径。
用途：用于分析注视顺序和注视路径的结构，适合复杂场景和动态环境中的注视行为研究。
7. 瞳孔直径分析（Pupil Diameter Analysis）
定义：分析瞳孔直径的变化，反映受试者的情绪和认知负荷。
用途：用于压力测试、情感研究和认知负荷分析。
03 分析流程
1. 数据预处理
校准和对齐：确保眼动数据的精度，必要时进行校准。
2. 事件识别
对注视和扫视等基本眼动事件的识别与分类。
**(1)**注视和扫视检测：通过设定阈值识别注视和扫视事件。
**(2)**回视检测：识别回视事件，分析阅读行为。
(3)······
3.基于时间的数据驱动分析方法
这些方法关注眼动数据的时间动态，分析注视行为在时间维度上的变化，包括：
(1) 均分时间段分析
-
描述：将整个实验试次均分为N段，计算每段的眼动指标，如注视眼睛的比例。
-
应用：适用于简单任务和初步分析，便于观察不同时段内注视行为的变化。
-
步骤：
-
时间段划分：将整个试次时间均匀分为N段。
-
指标计算：在每个时间段内计算眼动指标，如注视时间、注视次数、注视区域等。
-
比较分析：比较不同时段内的眼动指标，分析注视行为的动态变化。
(2) 滑动平均方法结合基于丛聚的置换检验
描述：使用滑动平均方法平滑时间序列数据，然后结合基于丛聚的置换检验对数据进行多重比较的矫正。
方法：
-
滑动平均：对时间序列数据应用滑动平均平滑处理，减小噪声和波动。
-
基于丛聚的置换检验：检测显著性簇群，并通过置换检验进行多重比较矫正。
应用：适用于需要检测细微变化和显著性簇群的研究。
(3) 基于试次占比结合基于丛聚的置换检验
描述：基于试次占比的分析方法，结合基于丛聚的置换检验，进行精细的时间序列分析。
方法：
-
试次占比分析：计算特定行为在各个时间段内的试次占比。
-
基于丛聚的置换检验：检测显著性簇群，并通过置换检验进行多重比较矫正。
应用：适用于评估特定行为在不同时段内的显著性变化。
(4) 时程分析的其他方法
-
动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）：用于比较不同时间序列的相似性，允许非线性时间变形对齐序列。
-
时间窗分析（Time Window Analysis）：将数据分割为固定长度的时间窗口，分别分析每个窗口内的注视行为。
-
事件相关分析（Event-Related Analysis）：基于特定事件对眼动数据进行对齐和平均，分析事件前后眼动行为的变化。
4. 基于空间的数据驱动分析方法
这些方法关注眼动数据的空间分布，分析注视行为在空间维度上的分布和密度，包括：
-
兴趣区（AOI）分析：分析特定区域内的注视行为。
-
热图生成：通过颜色强度表示注视点在空间上的分布和频率。
5. 结合时间和空间的数据驱动分析方法
一些方法综合了时间和空间两个维度，提供更全面的分析，例如：
iMap4算法：用于眼动数据分析的先进工具，专门设计用于在复杂视觉刺激环境中进行时空分析。其主要目的是提供精细的注视行为洞察，结合了时间和空间维度的数据分析。
通过预处理和滤波、热图生成与分析、时空统计分析、动态热图与轨迹动画以及结果解释与报告等步骤，提供细致的注视行为洞察。
这些功能使其在眼动研究中具有广泛的应用，能够帮助研究者深入理解注视行为的时空动态，为用户体验设计、广告效果评估和认知心理学研究提供科学依据。
(1) 数据输入与预处理
- 数据输入：导入原始眼动数据和实验设计信息。数据通常包括注视点的时间戳和空间坐标。
**方法：**支持多种数据格式（如CSV、TXT、XML等），确保数据兼容性。
- 预处理和滤波：进行数据预处理，包括滤波和平滑处理，以提高数据质量。
**方法：**使用信号处理技术去除噪声，确保数据的平滑性和可靠性。
(2) 热图生成与分析
- 热图生成：生成高分辨率的注视热图，展示注视密度和空间分布。
**方法：**基于眼动数据生成热图，通过计算每个像素或网格中的注视次数和时间，使用颜色强度表示注视密度。
- 显著性区域检测：检测视觉刺激中显著的注视区域。
**方法：**使用统计方法（如t检验、ANOVA）检测显著性区域，并通过置换检验进行多重比较矫正。
(3) 时空统计分析
1) 时空图构建：结合时间和空间信息，构建时空图（Spatio-Temporal Map）。
**方法：**将眼动数据映射到时空坐标系中，分析注视点在时间和空间上的分布和变化。
- 多变量统计分析：进行多变量统计分析，揭示注视行为的时空动态。
**方法：**使用多变量回归、ANOVA等方法，分析时间和空间上的注视行为差异。
(4) 动态热图与轨迹动画
- 动态热图：生成动态热图，展示注视点在时间上的演变。
**方法：**将时间序列数据与空间数据结合，生成随时间变化的热图动画。
- 轨迹动画：展示注视路径和顺序，通过图形化方式表示注视轨迹。
**方法：**使用动画技术展示注视点在时间和空间上的动态变化。
(5) 结果解释与报告
- 结果解释：解释分析结果，提供详细的统计分析和可视化输出。
**方法：**生成自动化报告，包含统计分析结果、热图和注视轨迹图等。
- 报告生成：生成详细的结果报告，便于科研论文撰写和用户体验分析。
**方法：**自动化报告生成工具，提供图表、解释和统计结果。
6.动态时间规整（DTW）
比较不同时间序列的相似性，允许非线性时间变形对齐序列。例如，在用户体验研究中，比较不同用户在相同任务中的注视路径，识别相似模式和差异。
三、眼动研究的应用
眼动研究的应用领域广泛，涵盖心理学、用户体验、医疗诊断和市场营销等多个方面。
在心理学研究中，眼动数据可以揭示认知过程和情感反应。在用户体验研究中，眼动分析可以优化界面设计，提高用户满意度。在医疗诊断中，眼动追踪可以辅助诊断神经疾病，如自闭症和帕金森病。在市场营销中，眼动研究可以评估广告效果，优化产品布局和包装设计。
具体应用实例分析：
**(1)**在市场营销中，眼动研究可以帮助了解消费者在购物时的注意力分布，从而优化产品陈列和广告设计。通过分析注视热图，商家可以发现哪些商品吸引了更多的注意力，并据此调整商品摆放位置。
**(2)**在医疗领域，研究人员通过眼动追踪技术发现，自闭症儿童在社交场景中的注视模式与正常儿童不同，这为自闭症的早期诊断提供了重要依据。
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