Текст книги "Айтрекинг в психологической науке и практике"

На основании наших данных можно предположить, что в русском языке разрешение глобальной синтаксической неоднозначности, так же как и в английском языке (Traxler et al., 1998; Van Gompel et al., 2001), не вызывает специфических трудностей синтаксического анализа, и интерпретация предложений в значительной степени предопределена. С другой стороны, менее вероятный выбор ПЗ по сравнению с РЗ (Уз против %) при разрешении глобальной синтаксической неоднозначности при чтении Глоб, по-видимому, влияет и на процесс принятия решения о структуре ЛокП во время его чтения, что приводит к замедлению чтения из-за увеличения числа фиксаций и частоты регрессий (таблица 3).

Результаты нашей работы открывают перспективу сравнительного количественного исследования (по параметрам движений глаз) ментальных языковых процессов, в частности, разрешения синтаксической неоднозначности в славянских и романо-германских языках.

Литература

Анисимов В. Н., Фёдорова О. В., Латаное А. В. Параметры движений глаз при чтении предложений с синтаксической неоднозначностью в русском языке // Физиология человека. 2014. Т. 40. № 4. С. 57–68.

Фёдорова О. В., Янович И. С. Об одном типе синтаксической многозначности, или кто стоял на балконе // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: Труды международной конференции «Диалог 2004». М.: Наука, 2004. С. 644–649.

Carreiras M., Clifton С. Another word on parsing relative clauses: eyetracking evidence from Spanish and English // Mem. Cognit. 1999. V. 27. № 5. P. 826–833.

Clifton C, StaubA., RaynerK. Eye movements in reading words and sentences // Eye movements: a window on mind and brain / Ed. by R. P. G. Van Gompel, M. H. Fischer, W. S. Murray, R. L. Hill. Amsterdam: Elsevier, 2007. P. 341–371.

Cuetos F., Mitchell D. Cross-linguistic differences in parsing: restrictions on the use of the late closure strategy in Spanish // Cognition. 1988. V. 30. № 1. P. 73–105.

Fodor J. D. Learning to parse? // Journal Psycholinguist. Res. 1998. V. 27. № 2. P. 285–319.

Frazier L., Rayner K. Making and correcting errors during sentence comprehension: eye movements in the analysis of structurally ambiguous sentences // Cogn. Psychol. 1982. V. 14. P. 178–210.

RaynerK. Eye movements in reading and information processing: 20 years of research // Psychol. Bull. 1998. V. 124. № 3. P. 372–422.

Rayner К Eye movements and attention in reading, scene perception and visual search // Q. Journal Exp. Psychol. 2009. V. 62. № 8. P. 1457–1506.

RaynerK., Duffy S. Lexical complexity and fixation times in reading: Effects of word frequency, verb complexity and lexical ambiguity // Mem. Cognit. 1986. V. 24. № 3. P. 191–201.

RaynerK, ReichleE., Stroud M., Williams C, PollatsekA. The effect of word frequency, word predictability and font difficulty on the eye movements of young and older readers // Psychol. Aging. 2006. V. 21. № 3. P. 448–465.

StaubA. Eye movements and processing difficulty in object relative clauses // Cognition. 2010. V. 116. № 1. P. 71–86.

TraxlerM., Pickering M., Clifton С. Adjunct attachment is not a form of lexical ambiguity resolution//Journal Mem. Lang. 1998. V. 39. № 4. P. 558–592.

Underwood G. Cognitive processes in eye guidance. Oxford: Oxford Univ. Press, 2005.

Van Gompel R., Pickering M., Traxler M. Reanalysis in sentence processing: evidence against current constraint-based and two-stage models //Journal Mem. Lang. 2001. V. 45. № 2. P. 225–258.

Вариативность стратегий обработки письменного текста: анализ движений взора у студентов 2–4 курсов при чтении описательных текстов[20]20
  Исследование поддержано грантом РФФИ № 14-06-00360


[Закрыть]
А. Н. Корнев, С. Р. Оганов

Проблема понимания текстов на протяжении более чем двух столетий является предметом многочисленных исследований как психологов, психолингвистов, так и философов (см.: Залевской, 2005). С середины XX в. появились первые публикации, посвященные исследованию понимания письменных текстов. Среди них встречаются как психологические, так и психолингвистические исследования. Довольно долго в научной литературе доминировала так называемая «простая модель» понимания текста при чтении (Gough, Tunmer, 1986). Согласно этой модели, читающий распознает отдельные слова, переводит в устноречевую форму и затем осуществляет синтез так же, как при восприятии устного текста. Качество понимания отдельных слов (decoding), согласно этой модели, определяет понимание текста. В механизмах понимания письменных текстов ведущую роль сторонники этой модели отводят способности понимать устные тексты (listening comprehension) (Kirby, 2007).

Другие авторы предлагали более сложные модели понимания текстов. Их общим свойством является многооперационность и многоуровневость. Было введено понятие «стратегия» применительно к тому, какие паттерны операций использует читающий (Afflerbach et al, 2008).

Было показано (Kintsch, 1988; van Dijk, 1983), что результатом понимания письменного текста являются: семантическая пропозициональная структура (text base) и смысловой целостный образ (situational model). To и другое у разных читающих существенно различается в результате взаимодействия таких переменных, как а) структура и содержание текста, б) стратегии анализа текста, используемые читающим, и в) индивидуальная база знаний читателя о мире.

Понимание смысла или рождение образа текста происходит на пересечении текстовой информации и базы знаний читающего. На понимание при чтении влияет комплекс разных детерминант: способность выдвигать гипотезы о содержании, сформированность самомониторинга понимания, объем оперативной памяти, база знаний читающего (van Dijk, Kintsch, 1983; Kintsch, 1988; Cain et al, 2004).

Согласно модели Kintsch, процесс понимания включает 3 уровня: поверхностный (слова и фразы), информационный (textbase) и то, что можно назвать уровнем индивидуального смысла, моделью ситуации, созданной читающим, которая включает базовые знания читателя о мире. Последний нередко еще называют метатекстовым уровнем (van Dijk, Kintsch, 1983; Kintsch, 1988; Wileyet al, 2005). Известно, что в зависимости от цели и задачи чтения человек использует разные стратегии обработки текста (Краев, 1990; Губарева, 1997; Леонтьев, 2004). Например, описаны разные виды так называемого редакторского чтения: ознакомительное чтение (беглое скольжение по тексту), углубленное чтение (сосредоточенное, предельно внимательное), шлифовочное чтение (контроль правильности и целесообразности употребления всех элементов текста) (Рябкова, 2010). Pugh (1979) выделил 5 стилей чтения про себя: сканирующее, поисковое, ознакомительное, внимательное и артикулирующее.

Использование методики регистрации движений взора позволило описать феноменологию движений взора, характеризующую аналитический процесс понимания и используемые стратегии. Как известно, считывание фрагмента текста происходит во время фиксации, за которой следует перемещение взора на другой участок текста – саккада. В данной статье мы будем рассматривать микросаккады – перемещение взора в пределах слова и макросаккады – перемещение взора в пространстве текста, горизонтальные саккады (по строке) и вертикальные саккады (по тексту) (Белопольский, 2007). Микросаккады связаны с распознаванием слов (Rayner et al., 2006). Макросаккады отражают поисковую, избирательную тактику анализа текста как целого, поиска информации, выдвижении гипотез на основе частичной информации, содержащейся в заголовке и части прочитанного текста (Hyona et al., 2002) и собственной базы знаний (Залевская, 1999), перепроверке гипотез (регрессивные саккады). В данном исследовании предметом анализа были преимущественно макросаккады. Описаны следующие категории макродвижений глаз: а) прогрессивные сплошные, линейные, б) возврат (регрессии) к уже прочитанному предложению (регрессия на уровне фразы), в) возврат к прочитанному ранее фрагменту текста (регрессии на уровне текста), г) бегло сканирующие опережающие перемещения в непрочитанную часть текста с возвратом и др. (Нуопа et al., 2002). Описаны разные типы читателей, отличающихся избирательностью чтения (Нуопа et al., 2003). Особенно заметна эта разница при использовании информационных, описательных текстов (напр., научных или учебных). Все эти данные получены на материале европейских языков. На материале русского языка таких исследований еще мало (Барабанщиков, 2013).

Цель исследования – экспериментально-психологический анализ движений взора при чтении научного текста у студентов 1–4 курсов с высоким и низким уровнем навыков понимания текста.

Материалы и методы

Испытуемые: В исследовании приняли участие 85 студентов 2–4 курсов в возрасте 17–22 лет, отобранных методом случайной выборки. На первом этапе им было предложено задание для оценки уровня сформированности навыков анализа текста. Оценка навыка понимания и анализа текстовой информации проводилась посредством методики «Понимание научных текстов» (ПНТ), в рамках которой испытуемые читали научный текст, а затем отвечали на вопросы по тексту.

В ходе статистического анализа были выделены 2 подгруппы с крайними значениями оценки понимания прочитанного. В подгруппу № 1 (п = 12) вошли испытуемые с результатами на уровне 85-100-го перцентиля (условно – «сильная» подгруппа), в подгруппу № 2 (п = 7) – испытуемые с результатами на уровне 1-15-го перцентиля по ПНТ (условное – «слабая» подгруппа). Это позволило выделить тех, у кого индивидуальные различия в стратегиях анализа текста выражены наиболее контрастно. С испытуемыми п/гр № 1 и п/гр № 2 было продолжено экспериментальное исследование по регистрации движений взора при чтении.

Исследование проводились посредством видеорегистрации движений взора испытуемого, осуществляемой стационарной системой бинокулярного трекинга глаз SMI RED500. Частота работы системы фиксации взора – 500 Гц. Испытуемый находился перед монитором на расстоянии 50–55 см. После процедуры калибровки испытуемым демонстрировался стимульный материал и проводилась видеорегистрация движений взора.

Заданием для испытуемых было прочитать описательный текст, в котором давался словесный портрет героя, и выбрать подобное ему изображение из двух представленных репродукций. Объем текста № 1-122 слова, текста № 2 – 138 слов. Предлагаемая задача в двух вариантах: 1) чтение текста после предъявления двух картинок и по окончании выбор из предъявленных повторно тех же картинок (О_кд), и 2) чтение описательного текста и после этого выбор одной из двух предъявленных картинок, соответствующей словесному описанию (О_кп). По этому параметру была проведена псевдорандомизация: половине испытуемых картинки до и после прочтения предъявлялись к тексту № 1, а половине – по тексту № 2. Соответственно было сбалансировано задание с картинками до и после и только после прочтения. Предполагалось, что различие в задаче, поставленной перед испытуемым, по-разному будет влиять на стратегию анализа текста у испытуемых в зависимости от уровня навыка чтения.

Предметом анализа в данном исследовании были следующие параметры: общее количество саккад, количество регрессивных саккад, количество прогрессивных саккад, средняя продолжительность саккад (регрессивных и прогрессивных), амплитуда саккад (регрессивных и прогрессивных), количество фиксаций, среднее время фиксации, скорость обработки информации (отношение количества слов ко времени, затраченному на усвоение текста).

Из анализа исключались саккады с амплитудой <10 (в данном тексте именуемые микросаккадами), так как по данным литературы саккады в пределах 10 отражают процесс распознавания (декодирования) только отдельных слов (Rayner, 1998), но не текста. Кроме того, из обработки исключались не связанные с чтением саккады, выходящие за рамки текста.

Первичная обработка основных характеристик движений взора производилась программой BeGaze установки SMI RED500. Полученные данные обрабатывались посредством пакета SPSS 19 и Excel.

Результаты

Дисперсионный анализ количественных показателей движений взора при чтении описательных текстов выявил достоверные межгрупповые различия по количеству как прогрессивных, так и регрессивных саккад (таблица 1). Кроме того в группе слабых испытуемых число фиксаций на 1 слово было больше, чем в группе сильных (на уровне тенденции, таблица 1) Остальные параметры значимо не различались. Визуальный и параметрический анализ траектории движений взора показал, что многие испытуемые прочитывали текст дважды. В группе сильных испытуемых это наблюдалось у всех и при обоих вариантах предъявления задачи (О и OJ, а в группе слабых – почти исключительно при предъявлении картинок после прочтения (у 6 из 7 испытуемых). При предъявлении картинок до и после чтения большинство испытуемых второй подгруппы не перечитывали текст (6 из 7). Это свидетельствует о различном влиянии способа предъявления задачи на стратегию анализа текста у испытуемых с высоким и низким уровнем навыка понимания текста. Иначе говоря, в отличие от испытуемых сильной подгруппы они не перепроверяли себя перед выбором картинки, соответствующей словесному портрету. Возможно, это объясняется меньшей самокритичностью. По числу верных ответов обе подгруппы не имели значимых различий.

Таблица 1

Средние значения параметров окуломоторной активности в подгруппе № 1 и № 2 при чтении описательных текстов

Было проведено сопоставление основных параметров движений взора при выполнении двух типов предъявления задачи. Как в задании О_кд, так и в задании О_кп у испытуемых слабой подгруппы было достоверно больше прогрессивных (соответственно, М₁ = 113; М₂ = 207; Р<0,016; М₁, = 124; М₂ = 242; Р<0,006) и регрессивных саккад (соответственно, М₁= 52; М₂ = 121; Р<0,016; и М₁ = 57 и М₂ = 152; Р<0,01). Дисперсионный ANOVA-анализ по методу «Общая линейная модель» подтвердил достоверное влияние детерминанты «подгруппа» на число прогрессивных саккад (F = 8,4; Р<0,007; η² = 0,198) и регрессивных саккад (F = 9,3; Р<0,004; η² = 0,215). Кроме того, независимая переменная «вариант задачи» (О_кд/ О_кп и еще одна – «порядок предъявления задачи» (сначала О_кд потом О_кп или сначала О_кп потом О_кд) значимо взаимодействовали друг с другом детерминируя число прогрессивных (F = 4,4; Р<0,043; η² = 0,115) и регрессивных саккад (F = 5,8; Р<0,012; η² = 0,147). Это подтверждает различие влияния способа предъявления задачи на окуломоторное поведение при чтении у «сильных» и «слабых» испытуемых. У испытуемых с низким уровнем навыков анализа текста предъявление картинки до и после прочтения уменьшало время фиксации (О_кд – 177 мс О_кп – 209 мс Р<0,1), но снижало число верных ответов (О_кд – 1,0; О_кп – 1,3; Р<0,031) по сравнению с более привычной для их школьной практики задачей «сначала чтение, а потом выбор картинки». У испытуемых сильной подгруппы способ предъявления задачи не менял показатели окуломоторного поведения и число правильных ответов. Вероятно, это различие объясняется меньшей адаптивностью испытуемых слабой подгруппы в выборе стратегий анализа текста.

В связи с тем, что в другом эксперименте (Оганов, Корнев, 2015) было проведено айтрекерное исследование чтения научных текстов, мы произвели сопоставление одноименных параметров при чтении описательных и научных текстов. Цель состояла в том, чтобы выяснить, насколько тип текста влияет на индивидуальные паттерны окуломоторного поведения при чтении и анализе текста. Дисперсионный анализ выявил различия окуломоторных показателей при чтении научных и описательных текстов лишь в подгруппе сильных испытуемых: по числу фиксаций на 1 слово, скорости обработки информации в тексте и продолжительности регрессивных саккад (таблица 2). По всем этим показателям чтение научных текстов у них имело худшие показатели, чем чтение описательных текстов. Это согласуется с данными других авторов (Rayner, 1998; Rayner et al, 2006).

Таблица 2

Средние значения параметров окуломоторной активности при чтении научных и описательных текстов в подгруппах № 1 и № 2

Выводы

1. Регистрация окуломоторного поведения читающего позволяет анализировать индивидуальные паттерны когнитивной обработки текста, которые можно рассматривать как стратегии создания образа текста.

2. Индивидуальные стратегии понимания текста существенно различаются в зависимости от уровня сформированности навыков анализа текста.

3. Выбор стратегии анализа текста читающим зависит от типа поставленной задачи и в меньшей степени от типа текста.

4. Тип текста влияет на скоростные показатели обработки текстовой информации и вероятно на объем информации, обрабатываемой за одну фиксацию.

Литература

Барабанщиков В. А., Жегалло А. В. Айтрекинг. Методы регистрации движений глаз в психологических исследованиях и практике. М.: Когито-Центр, 2014.

Белопольский В. И. Взор человека: Механизмы, модели, функции. М.: Изд-во «Институт психологии РАН», 2007.

Залевская А. А. Психолингвистические исследования. Слово. Текст. М.: Гнозис, 2005.

Леонтьев А. А. Язык и речевая деятельность в общей и педагогической психологии. М.-Воронеж, 2004.

Оганов Р. С, Корпев А. Н. Регрессивные саккады как показатель стратегии анализа письменного текста: чтение научного текста студентами 2–4 курсов (см. настоящий сборник).

Afflerbach P., Pearson P. D., Paris S. G. Clarifying differences between reading skills and reading strategies // The Reading Teacher. 2008. P. 364–373.

CainK., OakhillJ., Bryant P. Children's Reading Comprehension Ability: Concurrent Prediction by Working Memory, Verbal Ability, and Component Skills //Journal of Educational Psychology. 2004. V. 96 (1). P. 31–42.

Gough P. В., Tunmer W. E. Decoding, reading, and reading disability // Remedial and Special Education. 1986. V. 7 (1). P. 6–10.

Hyona J., Lorch R. F., Kaakinen J. Individual differences in reading to summarize expository text: evidence from eye fixation patterns // Journal of Educational Psychology. 2002. V. 94. P. 44–55.

Hyona J., Lorch R. F., Rinck M. Eye movement measures to study global text processing // The Mind's Eye: Cognitive and Applied Aspects of Eye Movement Research. 2003. P. 313–334.

Kintsch W. The role of knowledge in discourse comprehension: a construction-integration model // Psychological review. 1988. V. 95. № 2. P. 163.

KirbyJ.R. Reading comprehension: Its nature and development // Encyclopedia of Language and Literacy Development. Canadian Language and Literacy Research Network Gough. 2007.

Pugh A. K. Styles and Strategies in Silent Reading // P. A. Kolers, M. E. Wrolstad, H. Bouma (Eds). Processing of Visible Language. Wiley, Griffin, Thiede. 2005. P. 431–443.

RaynerK. Eye movements in reading and information processing: 20 years of research // Psychological bulletin. 1998. V 124. № 3. P. 372.

RaynerK., Chace K. H., Slattery T. J., Ashby J. Eye movements as reflections of comprehension processes in reading // Scientific Studies of Reading. 2006. V 10. № 3. P. 241–255.

van Dijk T. A., Kintch W. Strategies of discourse comprehension. New York Academic Press, 1983.

Пространственные и временные характеристики движений глаз при осмотре изображений из базы IAPS[21]21
  Исследование выполнено в рамках базовой части внутреннего гранта ЮФУ № 213.01-2014/001ВГ


[Закрыть]
О. В. Ломакина, Л. Н. Подладчикова, Т. И. Колтунова, Д. Г. Шапошников

Введение

Как известно, движения глаз при осмотре сложных изображений зависят от влияния многих факторов, обусловленных механизмами как нижнего, так и верхнего уровней регуляции зрительного внимания (Ярбус, 1965; Priviterra, Stark, 2005; Unema et al., 2005). Один из ведущих факторов такого рода состоит в характере и силе эмоционального воздействия изображения на человека. Исследования различных аспектов восприятия эмоций указывают на приоритет эмоционально значимых изображений по сравнению с эмоционально нейтральными стимулами (Bradley et al., 2011; Calvo, Lang 2005; Christianson et al., 1991; Humphrey et al., 2012; Pilarczyk, Kuniecki, 2014; Yamaguchi, Onoda, 2012). В частности, Calvo, Lang (2005) обнаружили, что при одновременном предъявлении эмоционально значимого и нейтрального изображений эмоционально значимое с большей вероятностью привлекает внимание наблюдателя, даже если была поставлена задача первым осмотреть нейтральный стимул. В ряде исследований на основе результатов, полученных с помощью сочетания методов регистрации движений глаз и тестов на запоминание и распознавание, обосновывается активация механизмов зрительного внимания с самых первых фиксаций взгляда при осмотре эмоциональных изображений (Pilarczyk, Kuniecki, 2014). В этой работе обнаружено доминирование в привлечении зрительного внимания эмоциональных семантических признаков над первичными зрительными признаками, такими как яркость, контраст и цветовые границы. Более того, Niu et al. (2012) показали, что эмоциональные признаки могут инвертировать эффект, обусловленный физическими признаками изображения.

Однако лишь в единичных исследованиях анализируется статистические параметры траекторий осмотра, такие, как количество и длительность фиксаций, амплитуда саккад и общая длина траекторий (Ni et al., 2011). Вместе с тем, необходимо изучение динамики структуры траекторий осмотра, поскольку она рассматривается как важный ключ к пониманию механизмов зрительного внимания (Ярбус, 1965; Podladchikova, 2009b).

В большинстве работ в основном сравниваются эффекты типа и силы эмоционального воздействия, а индивидуальные различия траекторий осмотра лишь констатируются без количественных оценок индивидуальности. В частности, Bradley et al. (2011) отмечают слабые индивидуальные различия в амплитуде саккад и длительности фиксаций взгляда.

В данной работе представлены результаты, свидетельствующие о сохранении индивидуальных особенностей траекторий осмотра изображений из базы International Affective Picture System (IAPS) (Lang et al., 2008) с различной эмоциональной окраской – позитивных, негативных и нейтральных у каждого испытуемого (п = 20).

Методы

В тестах участвовали 20 добровольцев (средний возраст – 22 года). Они имели нормальную остроту зрения (или скорректированную до нормы). Каждый испытуемый подписал письменное согласие на участие в тестах, которые выполнялись с соблюдением правил биоэтики, протокол экспериментов был утвержден комиссией по биоэтике Южного федерального университета.

Запись движений глаз проводилась с помощью системы SMI iView X Hi-Speed 1250 Гц. Расстояние между монитором и испытуемым – 50 см. Изображения, выбранные из базы IAPS (10 позитивных, 10 негативных и 10 нейтральных), предъявлялись в случайном порядке. Каждое изображение экспонировалось в течение 6 с; между изображениями предъявлялась серая маска в течение 1 с. Осмотр изображений осуществлялся бинокулярно, но запись велась только для одного, ведущего глаза. Области интереса идентифицировались по пространственному распределению точек фиксации взгляда с помощью модифицированного метода ближайшего соседа (Podladchikova et al, 2009b).

Статистический анализ выполнялся в программах BeGaze, R: A Language and Environment for Statistical Computing с использованием оболочки R Studio, iTools, Statistica 10, MS Office Excel. Значимость определялась по критерию суммы рангов Вилкоксона везде, где не указано использование других критериев.

Результаты

У каждого испытуемого оценивался тип траекторий осмотра по вероятности детектирования областей интереса при предъявлении десяти изображений каждого вида – раздельно для негативных, нейтральных и позитивных (рисунок 1).

Рис. 1. Локализация точек фиксации взгляда (малые белые квадраты) и областей интереса (контурные черные прямоугольники) при осмотре изображений с различной эмоциональной окраской (результаты тестирования испытуемого Mir)

Обнаружено, что количество тестов, в которых были идентифицированы области интереса, несколько больше при предъявлении позитивных изображений по сравнению с негативными (р = 0,58. п = 194 и 0,52, п = 197 соответственно). Кроме того, коэффициент вариации между отдельными испытуемыми по этому показателю был также больше при осмотре позитивных изображений (61 % и 51 % соответственно). На рисунке 2а представлены гистограммы распределения тестов по вероятности детектирования областей интереса во всей выборке испытуемых (п = 20) и изображений (п = 30). Гистограммы упорядочены по результатам тестов при осмотре позитивных изображений.

Рис. 2. (а) Распределение вероятности (р) тестов, в которых были идентифицированы области интереса при осмотре десяти изображений каждого типа (позитивных, негативных и нейтральных) у всех испытуемых (п = 20); (б) Распределение средней длительности фиксаций у тех же испытуемых (вертикальные полосы в каждой колонке – стандартная ошибка средней)

Видно, что общий тренд в трех распределениях сходен, за исключением некоторых вариаций, особенно выраженных у испытуемых с невысокой вероятностью детектирования областей интереса при осмотре позитивных изображений. Вычислялся коэффициент корреляции Пирсона между долями тестов с детектированными областями интереса во всей выборке испытуемых при предъявлении изображений с различной эмоциональной окраской. Обнаружена высокозначимая корреляция в трех сочетаниях тестов: между негативными и позитивными изображениями, негативными и нейтральными, позитивными и нейтральными (г = 0,84; 0,78 и 0,77 соответственно). Аналогичная корреляция при анализе данных, представленных на рисунке 26, выявлена по длительности фиксаций при осмотре изображений с различной эмоциональной окраской в тех же сочетаниях тестов у тех же испытуемых (г = 0,90; 0,82; 0,90 соответственно). Вместе с тем значимой корреляции между распределениями долей тестов с детектированными областями тестов и длительностью фиксаций у тех же испытуемых не обнаружено. Так, коэффициент корреляции между распределениями этих параметров при предъявлении позитивных, негативных и нейтральных изображений был очень низок (г = -0,06, -0,15 и -0,31 соответственно).

Рис. 3. Примеры областей осмотра (оконтуренные светлые фигуры) негативного, нейтрального и позитивного изображений у двух испытуемых (над каждым изображением указан его размер в пикселях)

Для дальнейшего анализа были выделены две группы испытуемых: 1) с доминированием фокальных траекторий (области интереса детектированы в 80 % тестов и более, 6 испытуемых); 2) с преобладанием сканирующих траекторий (области интереса идентифицированы в менее 40 % тестов, 6 испытуемых). Примеры областей осмотра у двух испытуемых с доминированием фокальных (испытуемый Isk.) и сканирующих (испытуемый Мак.) траекторий представлены на рисунке 3. Видно, что у каждого испытуемого тип траектории сохраняется при осмотре изображений с различной эмоциональной окраской.

Для количественного сравнения испытуемых с доминированием траекторий фокального и сканирующего типов было проведено несколько видов анализа (таблица 1). Площадь области осмотра (Осинов и др., 2012) определялась как часть изображения внутри контурной фигуры (рисунок 3), формируемой внешними точками фиксаций. Она вычислялась как процент от площади всего изображения. Принимая во внимание результаты, описанные выше о сходстве типа траекторий при осмотре изображений с различной эмоциональной окраской, в таблице 1 представлены сводные данные по всем изображениям. Правомерность такого объединения подтверждают также данные таблицы 2. Статистическая оценка различий между испытуемыми с доминированием траекторий фокального и сканирующего типов по t-критерию Стьюдента показала их значимость (р<0,05) для всех параметров, представленных в таблице 1. Значимые различия отмечены символом * в таблице 2.

Заключение

Основные результаты проведенного исследования состоят в следующем: а) тип траекторий осмотра у каждого испытуемого сохраняется при предъявлении изображений с различной эмоциональной окраской; б) обнаружена значимая корреляция между количеством тестов, в которых детектированы области интереса, в трех сочетаниях: между негативными и позитивными изображениями, негативными и нейтральными, позитивными и нейтральными; в) тестированные параметры (количество тестов с областями интереса, количество точек фиксаций в областях интереса, площадь области осмотра и длительность фиксаций), значимо различаются между двумя группами испытуемых (с доминированием фокальных или сканирующих траекторий осмотра).

Таблица 1

Сравнение параметров глазных движений у испытуемых с доминированием фокальных и сканирующих траекторий осмотра

Таблица 2

Площадь области осмотра и длительность фиксаций взгляда при предъявлении позитивных, негативных и нейтральных изображений у испытуемых с доминированием фокальных и сканирующих траекторий осмотра

Полученные результаты об индивидуальных особенностях траекторий осмотра могут быть сопоставлены с известными данными. В частности, ранее (Podladchikova et al., 2009a) подобные различия в траекториях между полярными группами испытуемых обнаружены в качественном виде при длительном осмотре (более одной минуты) сложных изображений. Следует также отметить обнаруженную нами тенденцию к лучшему выявлению индивидуальных различий траекторий осмотра при предъявлении эмоционально позитивных изображений, что может быть сопоставлено с данными Bradley et al. (2011) о более выраженном привлечении зрительного внимания к таким стимулам.

Полученные результаты позволяют предположить, что не только характер траектории осмотра (фокальный или сканирующий) может быть рассмотрен как индивидуализирующий параметр для количественной оценки доминирующего типа зрительного внимания конкретного человека, но и длительность фиксаций взгляда (см. рисунок 26, таблицу 2). Отсутствие значимой корреляции между этими параметрами во всей выборке испытуемых может быть обусловлено различными, но согласованными механизмами регуляции пространственных (амплитуда саккад) и временных (длительность фиксаций) характеристик глазных движений (Unema et al, 2005).

Очевидно, индивидуальные особенности траекторий осмотра должны быть детально изучены с помощью экспериментальных методов и математического моделирования как дополнительных инструментов исследования динамики механизмов зрительного внимания человека в процессе осмотра сложных изображений (Niu et al., 2012; Podladchikova et al., 2009b)

Литература

Осиное В. А., Подладчикова Л. Н., Шапошников Д. Г. Динамика пространственно-временных характеристик осмотра изображений: модель и эксперимент // Нейроинформатика. 2012. № 6 (1). С. 1–11.

Ярбус А. Л. Роль движений глаз в процессе зрения. М.: Наука, 1965.

Bradley M. M., Houbova P., Miccoli L., Costa V. D., Lang P. J. Scan patterns when viewing natural scenes: Emotion, complexity and repetition // Psychophysiol. 2011. 48. P. 1543–1552.