报告眼动数据质量：迈向新标准
计算与语言
2024-06-13 v1
摘要
眼动数据集通常以其创建者用于原始分析的格式共享，这通常会导致被认为与主要目的无关的数据被排除。为了提高现有眼动数据集在更多样化和最初未考虑的使用场景中的可重用性，这项工作提倡一种共享眼动数据的新方法。不应发布经过过滤和预处理的数据集，而应将所有预处理阶段的眼动数据与数据质量报告一起发布。为了透明地报告数据质量并实现跨数据集比较，我们开发了可自动应用于数据集的数据质量报告标准和指标，并将它们集成到开源 Python 包 pymovements（https://github.com/aeye-lab/pymovements）中。
引用
@article{arxiv.2404.00620,
title = {Reporting Eye-Tracking Data Quality: Towards a New Standard},
author = {Deborah N. Jakobi and Daniel G. Krakowczyk and Lena A. Jäger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.00620},
year = {2024}
}