结合自动化与专业知识：一种半自动化的校正阅读任务中眼动数据方法
人机交互
2025-01-14 v1
摘要
在阅读任务中，漂移可能将注视点从一个词移动到另一个词，甚至从一行移动到另一行，导致眼动记录失效。手动校正耗时且主观，而自动化校正虽快但精度有限。本文提出Fix8（Fixate），一个开源的图形用户界面工具，提供一种新颖的半自动化方法，用于校正阅读任务中的眼动数据。该方法允许用户与算法协作，以更快的方式获得准确的校正，而不牺牲准确性。通过一次可用性研究（N=14）评估所提技术的时间效益，并衡量其校正准确性与手动校正的对比。此外，我们通过NASA任务负荷指数（NASA-TLX）评估主观工作负荷，通过Likert量表问题评估用户意见。我们的结果表明，所提技术平均比手动校正快44%，且在准确性方面没有任何牺牲。此外，用户报告称，他们更喜欢所提技术，主观负荷更低，感知性能更高。Fix8是一个有价值的工具，除了在数据校正方面的主要贡献外，还提供用于生成合成眼动数据、可视化、滤波器、数据转换器和眼动运动分析的实用功能。
引用
@article{arxiv.2501.06977,
title = {Combining Automation and Expertise: A Semi-automated Approach to Correcting Eye Tracking Data in Reading Tasks},
author = {Naser Al Madi and Brett Torra and Yixin Li and Najam Tariq},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.06977},
year = {2025}
}