Mobiles Eye-Tracking: Generalisierbarkeit und Grenzen des Paradigmas der statischen Betrachtung visueller Szenen
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Durch Vergleich von modernen mobilen EyeTracking-Systemen und laborbasierten Systemen konnten wir im Projekt zeigen, dass sich beide Systeme qualitativ und quantitativ sehr gut übereinstimmende Ergebnissen liefern, die mobile EyeTracking-Technologie also sehr weit fortgeschritten ist. Der Einfluss der Körperhaltung von Versuchspersonen hat bei der Betrachtung natürlicher Szenen geringere Effekte gezeigt, als durch die Literatur zu erwarten gewesen wäre. Die im Projekt festgestellten Aufgabeneffekte sind dagegen sehr bedeutsam, so dass unsere Ergebnisse nahelegen, dass die Aufgabenmanipulation bei Untersuchungen mit Blickbewegungsmessungen die erwartete hohe Bedeutung hat. Schließlich haben wir das SceneWalk-Modell zur Generierung von Scanpfaden auf die Modellierung experimenteller Daten mit Aufgabenmanipulation erweitert. Unsere Ergebnisse zeigen an, dass sowohl Aufgabeneffekte als auch interindividuelle Unterschiede sehr gut durch unser dynamisches Modell reproduziert werden können. Überraschend war dabei die Stärke des Einfluss von Aufgaben auf die Modellparameter. Außerdem konnten wir zeigen, dass aufgaben-unspezifische Salienzkarten in Kombination mit unserem Modell bereits gute Vorhersagen für Aufgabeneffekte generieren können. Die Effekte der dynamischen Generierung der Blickpfade ist mit einem größeren Likelihood-Gain verbunden als die Verwendung aufgabenspezifischer Salienzkarten. Hier bietet unser dynamisches Modell die Möglichkeit, Aufgabeneffekte auf das Betrachten von Szenen zu modellieren, auch wenn nur unspezfische Salienzkarte zur Verfügung stehen.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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(2020). Task-dependence in scene perception: Head unrestrained viewing using mobile eye-tracking. Journal of Vision, 20(5):3, 1–21
Backhaus, D., Engbert, R., Rothkegel, L. O. M. & Trukenbrod, H. A.
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(2021). A dynamical scan path model for taskdependence during scene viewing
Schwetlick, L., Backhaus, D., & Engbert, R.
