[人工智能]眼动研究论文如何写？

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关键词：学术写作、眼动、论文、行文指南

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说起眼动大家肯定都不陌生，但是也会有些新研究者对眼动的了解不够深入。眼动追踪研究是一种丰富的实验方法，近年来使用激增。随着这种情况的扩散，滥用的可能性也在增加。由于信息的缺乏和培训的不足导致研究设计的不合理和报告的不充分，也使得很多眼动研究的可重复性很低。我们希望通过这篇文章可以充分介绍眼动追踪的基本理论和实践，来帮助交叉学科及刚接触眼动追踪技术的研究者避免一些错误，做出适当的操作。

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图1 1968-2018年关于眼动追踪研究的数量

为了实现这些目标，本文主要包含以下内容：

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图2 全文的思维导图

在一篇文章中详析介绍眼动的所有研究方向是不可能的，所以本文只是简单概况眼动研究在各个学科中的应用，希望可以帮助大家得到更全面的指导。

表1 眼动追踪研究在各个学科中的应用

01什么是眼动追踪

眼球追踪是一种记录不同时间和任务的眼球运动和注视位置的实验方法。眼动追踪的起源可以追溯到Charles Bell，他首先将眼动控制归因于大脑，对眼动进行分类，并描述了眼动对视觉定向的影响(Bell, 1823)。这定义了眼睛和神经系统之间的生理联系，将动作与神经和认知过程联系起来，从而打开了一扇潜在的窗口，进入大脑的内部工作。在接下来的一个世纪里，发展出了各种方法来客观地测量眼球运动。例如，Dodge和Cline(1901)让平行光照射在人的眼球上，再让角膜反射出来的光进入摄像机，摄像机的感光胶片匀速移动，这样就可以把角膜反射出来的光点移动轨迹拍摄下来，这个轨迹就是眼动轨迹。Dohlman(1935)将一个光源及一个光电管固定在被试头上，并将一个胶质环状物吸附在被试的眼睛上（眼睛经过麻醉）。胶质环状物上有一个遮蔽物，它可以阻断一部分反射光线落在光电管上。遮蔽物可以在水平眼动发生时，调节眼睛反射光线的多少。记录被放大的光电电流，通过电流变化来判断眼动。Yarbus(1967)开发了一种角膜镜片，可以通过吸力附着在镜片上，并在他的经典感知实验中使用。无论采用何种方法，从历史上看，眼动追踪都是昂贵和费力的，需要研究者直接观察和分类单个研究对象的行为。这成为许多研究者的障碍，限制了研究的速度。

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图3 Dodge使用的眼动仪示意图

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图4 Yarbus使用的眼动仪示意图

图5 Dohlman使用的眼动仪示意图

图3、4、5均来自：闫国利、白学军2012年科学出版社《眼动研究心理学导论》

值得庆幸的是，眼动追踪技术的改进使得眼动追踪对研究对象和研究者来说都更加实惠和友好。基于视频的眼动仪通过测量红外光在角膜上的反射相对于瞳孔的位置，可以高精度地确定注视的方向。这些可以在台式和头戴式配置中找到，并允许实时眼动追踪，从而实现比以前更广泛的应用领域。随着眼动追踪方法的不断发展，越来越多的研究者开始进行眼动追踪的研究。因此，在过去20年里，眼动追踪在多个学科的研究中得到了爆炸式的应用。

图6 眼动追踪技术在各个领域的应用

1.1 为什么要追踪眼睛

眼动仪测量在特定任务期间目光的方向、方式和顺序。 眼睛的结构将高清晰的视力限制在视野的一小部分（称为中央凹）。因此，我们会有强烈的动机去移动眼睛，这样大脑中央凹就会指向我们当前正在思考或处理的任何刺激。这被称为眼-心连接( Rayner & Reingold, 2015)，并使眼动追踪成为探索视觉注意力分配问题的可靠工具。

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图7 眼球解剖图(图源pixabay.com)

我们看哪里，看多长时间，受到了注意力之外的认知过程的影响，比如知觉、记忆、语言和决策。虽然眼睛和大脑之间的联系不是绝对的，但通常来说，眼睛反映了我们在任何特定时刻看到的任何东西的心理过程。由于其高度的时间敏感性，眼动追踪可以对研究对象进行实时观察，而不仅仅是揭示最终的结果。此外，眼球运动在很大程度上不受意识控制，也就是说，虽然个人可以选择看什么和什么时候看，但运动的细节在很大程度上是反射性的；人们通常不善于记住他们看的具体位置(Clarke, Mahon, Irvine, & Hunt, 2017)。这意味着眼动追踪可以进入无意识的处理过程。

眼球运动是由一个广泛而分散的系统控制的，当大脑受损或紊乱时，眼球运动就会受到干扰(Wang et al., 2015)。大脑眼球运动控制网络中的扰动会产生独特且可测量的信号，使眼球运动可用于表征病变位置和宽度(Leigh & Zee, 2015)。因此，眼球运动有可能被用作诊断标准(Carter & Luke, 2018)。

02眼睛解剖学和眼动运动基础

对眼睛生理学和眼睛如何运动的基本了解有助于进行成功的眼动追踪研究。接下来的部分提供眼睛结构和运动的基本信息，这对任何使用眼动追踪技术的研究者来说都是很重要的。

2.1 眼睛解剖学

眼睛的功能是收集、聚焦和传导光线。在许多方面，它类似于有光圈、镜头和感光区的照相机。光线通过瞳孔进入眼睛，瞳孔的直径控制进入眼睛的光线量和产生的图像强度。角膜和晶状体将光线聚焦在视网膜上(Wade & Tatler, 2005)，形成了一个倒置但清晰的图像(Wade & Tatler, 2005)。落在中央凹上的光线形成了视野的中心，在中央凹的外面是一个叫做副中央凹的区域，这里的灵敏度较弱，但可以收集到一些信息。在此之外是边缘，它只检测低频视觉信息(Rayner, 2009)。由于中央凹很小，眼睛必须在视觉环境中大范围注视才能收集到有关它的信息，这种运动是由遍布大脑皮层和脑干的复杂结构网络协调的。

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图8 眼球成像原理图

2.2 眼球运动：注视和眼跳

注视是指眼睛在一段时间内固定在视觉目标上，感知稳定，并接收视觉信息(Rayner, 2009)。单次注视无法从整个视野获得高质量的信息，因此需要眼球频繁运动，所以大多数注视时间相对较短。

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图9 注视示意图

眼跳是眼球从一个注视点到下一个注视点的快速眼动(Rayner, 2009)，在眼跳期间，视觉输入被抑制。眼跳的距离和持续时间根据任务而有所不同。典型的阅读眼跳很小（旋转2度）并持续约30毫秒，而场景感知中的眼跳通常较大（约旋转5度）并持续40到50毫秒(Abrams, Meyer, & Kornblum, 1989)。

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图10 眼跳示意图

2.3 其它类型的眼球运动

虽然眼跳是最常被追踪的眼球运动形式，但研究人员有时也会对其他形式的运动感兴趣。例如平滑追随运动（跟随移动的视觉目标）和集散运动（当视觉目标靠近或远离参与者时将眼睛合拢或分开）。其他眼球运动不受自主控制的影响。例如，瞳孔直径受到副交感神经和交感神经系统的拮抗作用的调节。其他反射性运动包括视动反应(物体在环境中平滑追踪，眼睛立即返回到原来的位置; Distler & Hoffmann, 2011)和前庭-眼反射(由于前庭激活而保持稳定的视网膜图像的运动; Hess, 2011)。即使在注视期间，当感知稳定时，眼睛也会继续移动，同时出现震颤、漂移和微眼跳(Duchowski, 2017)。

03眼睛仪

本节主要讨论眼球追踪设备的相关问题，并特别关注该技术的选择和使用。

3.1 眼动仪是如何工作的

大多数现代眼动仪都是基于视频的。它们将一些光源射入眼睛，通常是人类看不见的红外光。这种光会在眼动追踪软件识别的角膜上产生反射。瞳孔中心也被软件识别出来。然后进行校准，研究对象被指示注视屏幕上已知位置的一系列点，该校准在验证阶段进行测试。如果校准很好，那么就可以从瞳孔和角膜反射的相对位置以较高的精度估计注视点（参与者正在看的地方）。

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图11 眼动仪原理图(图源tobiipro.cn)

3.2 选择眼动仪

市售的眼动仪种类繁多。两个最著名的制造商是Tobii和SR Research，研究人员正在开发开放访问软件以将网络摄像头转换为低分辨率眼动仪(Semmelmann & Weigelt, 2018)。

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图12 穿戴式眼动仪和屏幕式眼动仪

在决定使用眼动仪之前，重要的是要考虑该眼动仪的用途。眼动仪的数据采集速度各不相同，眼动仪的采样率以赫兹(Hz)为单位。最快的商用眼动仪每秒可记录眼球位置2000次(2000 Hz)，可穿戴式眼动仪每秒可记录100次(100 Hz)。当采样率较低时，必须收集更多数据以平均时间采样误差(Andersson, Nystrom, & Holmqvist, 2010)。

一些眼动仪需要通过下巴托来稳定头部，而另一些则不需要支撑头部。下巴托提高了测量的准确度，这对研究精确的注视位置很重要。许多眼动仪是固定的，非常适合实验室使用，也有些是便携式的(Tobii Pro Nano)，而另一些则被设计为可在研究对象从事日常任务时佩戴的移动眼动仪(Tobii Pro Glasses)。通常情况下，增加移动性意味着降低精确度和准确度。此外，一些眼动仪追踪两只眼睛，而另一些只追踪一只眼睛（还有一些可以配置为追踪一只或两只眼睛）。因为在大多数情况下眼睛会一起运动，所以追踪两只眼睛通常是不必要的。请参阅Hooge等人(2018)的研究，了解单眼跟踪和双眼跟踪的比较。

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图13 单眼追踪眼动仪(图源cn.wikichali.com)

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图14 双眼追踪眼动仪(图源tobiipro.cn)

3.3 使用眼动仪

眼动追踪有diagnostic方式（我理解的意思是离线追踪模式）和交互方式两种追踪方法(Duchowski, 2017)。diagnostic是指在整个实验过程中简单地记录眼睛的位置，以确定研究对象看的位置、看了多长时间和以什么顺序看。这可以通过面孔、场景、文本、视频、网页或任何其他视觉刺激来完成。大多数时候，研究者会在这种模式下使用眼动仪。

眼动追踪也可以交互使用。虽然研究者不会经常在纯交互模式下使用眼动仪，但他们可以利用眼动仪的高时间和空间敏感性来设计研究，使用研究对象的注视位置来触发实验范式的预反应。一个简单示例是，当研究对象在实验开始时将注意力集中在一个“+”上500毫秒后，才在屏幕上显示出一幅图片。通常用于研究目的的更复杂的交互设计是移动窗口范式(Schotter, Angele, & Rayner, 2012)。在这个范例中，在眼睛当前注视的任何地方都创建了一个“窗口”，以便可以看到落在注视中心内的项目，但中心之外的项目会被遮挡或改变，从而阻止研究对象从外围收集有用的信息。随着眼睛的移动，窗口也随之移动，因此研究对象在任何给定时间只能看到一定数量的字母。通过改变这个窗口的大小并测量眼球运动的任何干扰，这种方法已被用于探索知觉跨度，即从中获得有用信息的刺激区域。

3.4 确保数据质量

眼动仪数据质量通常以其准确度和精确度来描述。如果测量的眼球位置与实际的眼球位置一致，那么眼球追踪数据就是准确的，而如果眼球追踪数据能提供稳定的眼球位置测量，那么它就是精确的(Reingold, 2014)。这两个术语分别与更熟知的有效性和可靠性概念非常相似。眼动仪制造商提供有关其设备的准确度和精确度信息。然而，这些值代表了最佳情况，眼动仪提供的数据的准确度和精确度可能会因所使用眼动仪类型之外的许多因素而有很大差异，包括眼动仪设置、实验程序以及研究对象的行为和生理等(BHutton, 2019)。在每次眼动追踪开始时，研究者都会进行校准，并且要格外小心以确保校准达到可接受的准确度和精确度水平。因为在眼动跟踪过程中，数据质量可能会随着时间的推移而下降，所以在实验中进行多次校准是很好的做法。

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图15 准确度和精确度示意图

了解眼动仪的工作原理，可以更容易地确保良好的校准，以便收集准确、精确的数据。例如，如果红外光没有进入眼睛，那么眼动仪就不能顺利进行工作。如果研究对象戴着度数很高的眼镜，或者眼镜很脏、有色差或有防眩光涂层，就会出现这种情况。如果研究对象离得太远或红外光指向错误的方向，也会发生这种情况。由于没有瞳孔，凝视点的估计是困难的，使瞳孔难以识别的因素会降低数据质量。这些因素可能包括部分遮挡的瞳孔（如在睡觉的参与者中）或眼睛周围的其他黑暗区域，如深色的眼睫毛（或因化妆而变黑的眼睫毛），眼动仪可能会误认为是瞳孔的一部分。此外，任何产生其他反射的东西，如眼镜上的眩光或一些无关的光源在角膜上的反射，都会掩盖真正的角膜反射，也会干扰追踪。

3.5 眼动数据

在其原始形式中，眼动数据是一系列的样本。每个样本都包含了一个或两个眼睛的注视点估计，作为像素的X和Y屏幕位置，每秒的样本数取决于采样率。对于某些研究（如测量瞳孔大小或探索平滑追随运动），有必要使用这些原始数据，但在大多数情况下，这样做既没有必要也不可取。取而代之的是，对原始样本数据进行处理，以确定注视、眼跳、眨眼和丢失的数据。在这个处理过程中，如果一个单独的样本属于一组在空间上相对接近的样本，那么它将被分配到一个注视的位置。如果时间上相邻的样本在空间上相距较远，表明眼睛在以某种速度移动，那么该样本就成为眼跳运动的一部分。市售的眼动追踪软件通常会自动进行这种处理。有许多开放性的软件包被设计用来处理眼球追踪数据，每个软件包，无论是商业的还是开放的，都使用不同的算法来解析数据，所以清楚地报告使用了什么软件以及如何设置参数是很重要的。

兴趣区。在许多眼动追踪研究中，研究者想知道研究对象观看刺激特定部分的时间或频率，例如句子中的特定单词、场景中的物体或面孔上的眼睛。此时研究者者应该创建一个感兴趣的区域（也被称为兴趣区），包括刺激物的一部分。大多数眼动追踪软件允许研究者预先定义兴趣区。在收集数据后，软件进一步处理眼动追踪数据，以提供每个研究对象在兴趣区中的反应，包括首次注视时间和持续时间、注视次数、访问次数、总访问时间等变量。定义兴趣区的方式会对实验结果产生影响。

3.6 眼动追踪方法

眼动追踪可以提供多种不同的相关分析指标(Holmqvist et al., 2011)。这使得眼动追踪成为一种高度灵活的技术，可以应用于许多不同的研究问题和实验任务，但丰富的测量方法可能也会导致一些问题。在本节中，我们将介绍一些从眼动数据中得出的常见测量方法，以及何时使用它们。并不是所有的研究者都以同样的方式标注这些测量方法，所以一定要检查研究中提供的测量方法的定义。

如上所述，对于大多数分析来说，注视和眼跳是数据的基本单位。如果我们要比较研究对象如何观看不同的图像或阅读不同的文本，可以把分析的重点放在注视的时间和位置（平均注视时间、注视次数）和眼跳（平均眼跳幅度）。Brams等人(2019)在对专家的眼球运动进行元分析时发现，当专家执行视觉眼跳任务时，他们的平均注视时间一直比新手高；他们的停顿时间更长。Brams等人将此解释为专家花更多的时间集中在刺激的相关部分，而新手则将他们的注意力分散在多个注视点上。Rayner等人(2006)在阅读中观察到，当文章中的字母杂乱无章时，研究对象平均会有更长的注视时间和更多的注视次数。Castelhano等人(2009)观察到，研究对象在记忆场景时比在场景中寻找物体时产生更多的注视，但他们的平均注视持续时间和眼跳振幅在这两个任务中没有差异。这种模式表明，观看任务会影响研究对象在场景中看的地方，搜索时注视的地方越少，表明场景被探索的地方越少，但在注视时间和眼跳振幅上没有差异，这表明逐时刻解释场景注视部分的过程在不同任务之间没有太大差异。

如果为刺激定义了一个或多个兴趣区，这将引入更多可能的测量方法。这些测量方法在时间上可以大致分类，根据它们反应的处理阶段：早期或后期测量方法。早期测量方法深入到加工的初始阶段，包括第一个兴趣区、首次注视的时间和首次注视的持续时间。例如，Thompson等人(2019)对寻找面孔变化的研究中发现，研究对象首先注视的是眼睛，即使他们事先被告知应该看着嘴巴来完成任务。他们将这一结果解释为，当人们观看面孔时，他们对眼睛有强烈的注意力偏好。后期测量方法包括注视兴趣区的总时间、兴趣区的注视次数或兴趣区内注视点的比例等。Kellough等人(2008)观察到抑郁个体在消极图像上停留的时间比积极图像长，这表明抑郁个体对不愉快的刺激有强烈而稳定的注意偏好。在分析后期测量方法时，重要的是要记住，它们通常不是独立于早期测量方法。

04设计一个有效的眼动追踪研究

眼动仪可以提供高度可靠的数据(Carter & Luke, 2018)。虽然可靠性是良好数据的先决条件，但如果缺乏有效性，那么数据也是无用的。研究者需要精确的研究设计和适当的分析来确保眼动追踪数据是有效的，设计一个好的眼动追踪实验需要考虑很多因素。

4.1 做适当的比较

众所周知，眼球运动受到多种因素的影响(Henderson, 2011)。视觉上更复杂的刺激会得到更多的注意，更吸引眼球的刺激，因为明亮的颜色或大的物体，会吸引注意力。视觉刺激的质量也很重要；退化的、模糊的、黑暗的或其他更难看到的刺激将需要更多的观看时间(Henderson, Olejarczyk, Luke, & Schmidt, 2014)。当然，较大的刺激会比较小的刺激吸引更多的注视。即使注视是随机分布在屏幕上，一个更大的刺激也会接收到更多的注视。这种尺寸效应适用于较长的单词和句子，以及较大的图像和兴趣区。因此，控制视觉刺激的复杂性、显著性、质量和大小以及这些刺激的兴趣区是很重要的。

还有一些认知因素也会影响眼球运动。不太熟悉的刺激(比如一个不常见的单词或一张你只见过一次的面孔)需要更长的时间才能被识别(Joseph, Nation, & Liversedge, 2013)。任何对研究对象有意义的刺激(一幅房子的图片)都会比无意义的刺激(一幅抽象画)引起更多的注视(Luke & Henderson, 2016)。文字和图像的情感内容也会影响眼球运动；情绪刺激被处理得更快，吸引的注意力更多，至少在正常发育的个体中是这样(Knickerbocker et al., 2019)。即使刺激相同，当研究对象执行不同的任务时，他们的眼动行为会发生变化；当研究对象接受不同的指示时，眼球运动的位置和持续时间会发生明显的变化(Henderson, Yourganov, & Berman, 2016)。

如果在两个实验条件下的刺激无意中在视觉或认知因素上有所不同，那么在这些不同条件下的眼球运动也会不同，从而产生混淆。Orquin和Holmqvist(2018)比较了研究对象如何看待条形图和神经图像(大脑的图片)，结果发现条形图获得的注视次数更多。虽然眼动追踪可以确定哪些刺激得到了更多的关注，但却无法解释为什么。这是因为神经图像和条形图在各种因素方面不同，包括视觉复杂性、显著性、熟悉度和意义。当混杂因素不受控制时，一种表现形式会比另一种更能吸引眼球，这仅仅是因为它对观众来说更有趣或更新颖。除非研究是故意操纵上述因素之一，否则这些因素应由研究者控制。

4.2 选择分析指标

从眼动追踪数据中可以得到大量的测量数据。大部分眼动分析软件描述了研究中每个研究对象的注视和眼跳，可以包含77个不同的变量。这些包括注视时间、注视次数、注视位置、眼跳速度、眼跳持续时间、眼跳振幅、眼跳潜伏期和眼跳方向。当使用兴趣区时，甚至可以使用更多的测量，例如首次注视时间、停留时间、兴趣区的注视次数，以及兴趣区的访问次数。

眼动仪所产生的丰富的测量方法是眼动仪成为通用方法的原因之一。与此同时，它也带来了一个重大问题。新研究者可能会被诱惑去分析他们的眼动仪所能提供的每个变量，而没有意识到这样做会显著增加第一类错误的风险。许多眼球追踪指标是高度相关的，彼此之间不是独立的，这一事实加剧了这种风险。例如，注视次数与总停留时间呈正相关；研究对象越频繁地关注一个兴趣区，他在这个兴趣区上花费的时间就越多。同样，停留时间与首次注视时间相关，因为停留时间包括首次注视时间。

考虑到大量的潜在变量，研究者在进行研究之前选择哪些变量进行分析是至关重要的。例如，如果研究问题是“面部的哪个部分首先引起注意”，那么早期测量方法中的首次注视的时间将是分析的最佳变量。另一方面，如果问题是“面部的哪个部分最受关注”，那么每个兴趣区的停留时间的后期测量方法将是一个更好的变量。如果选择多个变量进行分析，它们不应该是冗余的；每个变量应该回答一个不同的问题，或者提供关于处理过程的额外信息。不确定选择哪些变量的研究者应该咨询眼动专家和参考指南，或者参考他们所在领域的现有研究。

为了确保实验的有效性，研究者可以在正式实验之前先进行预实验。预实验可以帮助研究者确定研究假设、测量方法和分析方法。它还可以避免对研究可重复性的其他威胁，如实验者偏见、质量控制差、统计能力低。相比于其他类型的研究，预实验对眼动追踪研究更为重要，因为可以随时获得多个可分析变量。一个好的预实验应该指定哪些变量将被分析，并为每个选择的变量提供一个理由。

05正确报告眼球追踪研究

当报告眼动追踪研究的结果时，需要一些独特的信息。许多眼动追踪研究未能报告足够的信息以确保重现性(Fiedler et al., 2019)。在这一节中，我们将描述一些必须提供的最重要的信息，重点是特定于眼球追踪的信息，以下内容在论文中以APA格式进行书写。

5.1 研究方法

研究方法包含以下内容：

(1)研究对象。除一般信息外，研究对象部分还应包含对任何视觉包含/排除标准的描述。最常见的标准包括要求视力正常或矫正为正常，并排除色盲参与者。在任何研究中，会有一定比例的研究对象没有提供可用的眼动追踪数据，应该被排除在外，但是需要报告百分比以及排除的理由。

(2)设备。眼动追踪研究中的大多数方法部分包括设备这一部分，本小节将介绍眼动仪的设置，下面是本节应该包含的信息列表：

表2 研究设备需报告的信息列表

(3)材料。在这一节中，应描述材料的选择和操作。在可能影响眼球运动的视觉和认知因素方面，不同的材料是如何匹配的？材料的绝对尺寸（像素、字体大小）和相对尺寸（视觉角度）是多少？不同的刺激物是如何在屏幕上定位的？创建了哪些兴趣区，它们的绝对和相对尺寸是多少？不同的兴趣区是如何匹配的，在创建过程中还有哪些考虑因素(Hessels et al., 2016)？

(4)实验流程。在这一节中，研究者应描述校准程序和其他步骤，以确保数据的准确度和精确度。有多少个校准点？校准的接受标准是什么？多久进行一次校准？

5.2 结果部分

在报告结果之前，需要对发生的任何数据处理进行描述。最常见的是，眼动软件会将数据自动分类成注视和眼跳。应该指出用于做这项工作的软件，并说明识别眼跳的标准。这些信息通常可以在该软件的用户手册中找到。此外，任何数据清理，如去除缺失的注视、眼跳、被眨眼干扰的数据，都应加以描述和说明，并应报告去除数据的百分比。如果对注视点进行了任何空间调整，也应该报告出来，还要写出选择的因变量清单以及选择理由。

5.3 提高研究透明度

眼动追踪研究有时依赖于定制的软件或脚本，这些软件或脚本由研究者修改或完全由研究者创建，用于实验和数据的处理和分析。在这种情况下，代码和脚本应该是公开的。这样做可以确保所有的相关信息都被报告。只要有可能，数据本身也应该被共享；眼动追踪数据比其他类型的数据相对更紧凑，所以非常适合公开共享。总之，只要不泄露受保护的信息（如受法律保护的参与者信息、受版权保护的文件），任何有助于重复研究的东西都应公布。

06瞳孔测量法

现代视频眼动仪通过识别瞳孔来追踪眼睛，这意味着许多眼动仪也可以有效地用于瞳孔测量。瞳孔测量法是一种记录瞳孔直径变化的技术(Laeng & Alnaes, 2019)。瞳孔的大小随着亮度的变化而变化，这种变化有大约200毫秒的延迟(Ellis, 1981)。瞳孔也会随着内部认知/情感过程的变化而放大，如注意力的转移、动机、精神努力和认知负荷。大多数心理学研究都集中在这些认知/情感的扩张上，其幅度远远小于由亮度驱动的瞳孔大小变化(Math?t, 2018)。

当眼睛在探索一些刺激时，比如一幅图像，瞳孔会对图像中不同区域的亮度进行调整。瞳孔大小的这种变化开始于眼球运动之前(Math?t et al., 2015)，甚至可以发生在不涉及眼球运动的注意力隐蔽转移中(Math?t et al., 2016)。这意味着，眼球运动在瞳孔测量数据中引入了噪音，很容易掩盖由认知或情感因素引起的瞳孔大小的微小变化。许多眼动追踪研究中使用更复杂的视觉刺激是不均匀的亮度，即使眼睛不动，也会给瞳孔测量数据带来很大的噪音。出于这些原因，建议那些想要使用眼动仪作为瞳孔测量仪的研究者，指导研究对象保持盯着屏幕中央。听觉刺激对于瞳孔测量学的研究是理想的，因为视觉输入是不变的，但如果视觉刺激是简单的，足够小，适合中央凹视觉，并且在刺激内和刺激之间具有一致的亮度，也可以使用视觉刺激。

当报告瞳孔测量学研究结果时，应提供与其他眼动仪研究相同的眼动仪设备和设置信息(见上述研究方法)。此外，应该提供关于如何控制亮度的信息。描述不同的刺激是如何匹配亮度的是很重要的，特别是在不同的条件下，因为不同条件下亮度的任何差异都代表了一个主要的混淆。还应报告进行实验的房间亮度水平，以及为使所有研究对象保持这些水平不变而采取的措施。

07结合EEG或fMRI进行眼动追踪#

眼动追踪作为一种独立的研究方法被广泛使用。结合其他技术，眼动追踪可以成为一个更强大的研究工具。大多数技术都与眼动追踪无缝融合。在过去的几年里，研究者一直致力于将眼动追踪与脑电图和功能磁共振成像相结合。眼动追踪与脑电图和功能磁共振成像的结合虽然复杂，但具有很高的潜在价值。下面为感兴趣的读者提供了一些关于这些技术如何与眼动追踪相结合使用的基本信息。

7.1 EEG与眼动

眼动仪可以显示一个人的视觉注意力集中在哪里，而脑电图(EEG)则提供了神经系统对该信息的反应记录。因此，将这两种技术放在一起，比单独使用任何一种技术都能给出更完整的画面。此外，允许研究对象自由移动眼睛也增加了脑电图研究的生态效度。然而在自由观看刺激时，将眼动仪与脑电图相结合，在技术和分析上面临重大挑战( Touryan et al., 2017)。其中值得注意的是，首先，脑电图数据中出现了大量与眼动相关的伪迹，其次，连续注视所产生的显著大脑反应重叠。

尽管如此，我们还是取得了一些进展，许多研究已经使用了与注视启动相关的电位（注视相关电位，或称FRPs）来研究各种课题，包括视觉搜索(Hiebel et al., 2018)，面孔处理(Buonocore, Dimigen, & Melcher, 2019)，阅读(Degno et al., 2019)，变化检测和记忆(Nikolaev et al., 2013)，自然场景观看（Simola et al., 2015)，艺术的审美判断(Fudali-Czy?, Francuz, & Augustynowicz, 2018)。结合分析眼动和脑电图数据的开放代码是可用的(EYE-EEG; Dimigen et al., 2011)。

7.1 fMRI与眼动

眼动仪也与功能性磁共振成像(fMRI)相结合。就像与脑电图结合一样，将眼动仪和功能磁共振成像相结合的动机是，这两种技术是互补的；眼动仪可以记录人们所看的东西，功能磁共振成像(fMRI)则记录大脑对视觉信息的反应。此外，眼动仪的加入可以为功能磁共振成像研究增加显著的生态效度。在某些方面，眼动仪和功能磁共振成像的结合不如眼动仪和脑电图的结合效果明显。眼动仪和脑电图都是高度时间敏感的测量方法，但功能磁共振成像远远落后于两者。眼动仪和功能磁共振成像相结合时，这种时间敏感度的不匹配确实带来了一些分析上的挑战。另一方面，允许研究对象自由地观看刺激对功能磁共振成像数据的干扰要比脑电图数据小得多。

这种技巧已被应用于阅读(Carter, Foster, Muncy, & Luke, 2019)，以及场景处理(Kuniecki et al., 2017)，但研究者正开始将这项技术应用到其他领域(Jiang et al., 2017)。

08结论

眼动仪是一个强大的工具，可以应用于许多不同学科的研究问题。技术进步使得眼动仪对许多研究者来说更加实惠和方便。随着可访问性的增加，错误使用的风险也随之增加。本文是对眼动仪研究的粗略概述，提供了相关眼部解剖学的描述和有关眼动追踪技术的基础知识，以及关于构建有效的、可重复的研究和完整报告的建议。为有兴趣了解更多关于眼动仪的研究者提供了对眼动仪的指南。

参考资料

原文链接：Carter, B. T., Luke, S. G. (2020). Best practices in eye tracking research. International Journal of Psychophysiology, 155, 1458–1471.

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