语义邻域密度与人类程序员注意力中的眼注视时间
软件工程
2026-03-05 v1
摘要
本文研究人类眼注视时间与源代码单词语义邻域密度(SND)之间的关系。眼注视时间是量化人类注意力（如单词重要性、认知努力）的流行方法。 SND 在心理学领域历史悠久，已被证实与眼注视时间相关，有助于解释人类认知因素，如混淆和阅读理解质量。但SND在软件工程中的含义是未知且可能独特的。本文计算了来自两个前行眼动实验中C语言和Java语言源代码中被观察单词的SND。我们对SND与眼注视时间之间的统计关系进行无模型分析，并进行有模型分析以评估SND对眼注视时间的预测能力。我们发现，SND较高的单词倾向于比SND较低的单词拥有更长的眼注视时间，尤其是对于罕见单词（即频率较低的单词）。我们还发现SND和频率对眼注视时间具有较小的预测能力，尽管眼动数据常见噪声较大。
引用
@article{arxiv.2603.03566,
title = {Semantic Neighborhood Density and Eye Gaze Time in Human Programmer Attention},
author = {Robert Wallace and Emory Michaels and Yu Huang and Collin McMillan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.03566},
year = {2026}
}
备注
11 pages, 4 figures, 8 tables. This is a pre-print submitted to IEEE Transactions on Software Engineering for review