利用眼动追踪理解低视力人群的阅读行为
人机交互
2023-03-30 v1
摘要
尽管低视力人群能够借助屏幕放大器阅读，但其阅读体验缓慢且不悦。眼动追踪有潜力通过识别细粒度注视行为并提供更具针对性的增强来改善其体验。为启发基于注视的低视力技术，我们探究了通过商用眼动仪收集低视力用户注视数据的合适方法，并基于其注视行为深入探索他们在阅读中的困难。借助改进的校准界面，我们收集了 20 名低视力参与者与 20 名视力正常对照者在计算机屏幕上执行阅读任务时的注视数据；低视力参与者还被要求使用不同屏幕放大器进行阅读。我们发现，借助无障碍校准界面与数据收集方法，商用眼动仪可收集到与视力正常者质量相当的 low vision 人群注视数据。我们的研究识别了低视力人群在阅读时的独特注视模式，并基于此提出了基于注视的低视力技术的设计启示。
引用
@article{arxiv.2303.16346,
title = {Understanding How Low Vision People Read Using Eye Tracking},
author = {Ru Wang and Linxiu Zeng and Xinyong Zhang and Sanbrita Mondal and Yuhang Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.16346},
year = {2023}
}
备注
In Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '23)