Validation of an open source, remote web-based eye-tracking method (WebGazer) for research in early childhood
要約
- この研究は、リモートでウェブベースの眼球追跡方法（WebGazer）の幼児期研究における有効性を検証したものである。
- 18〜27ヶ月の幼児を対象に、リモートでの眼球追跡を比較し、リモートのサンプルではゴール指向の予測行動を成功裏に捉えた。
- リモートでの測定では、ゴール指向の予測行動の割合は実験室でのサンプルよりも低かったが、リモートでの測定には大幅な離脱率があった。
- リモートでの眼球追跡は、幼児をテストするための有用なツールであり、より大規模で多様なサンプルの募集を容易にするが、離脱率が高い点に留意する必要がある。
- リモートウェブベースのアイトラッキングの精度が低く、自宅でのテスト環境のノイズが増加することにより、リモートウェブベースの場合は目標指向型アクション予測を示す割合の見つめるスコアが実験室内でのアイトラッキングよりも小さくなることが示された。一方、自宅でのリモートウェブベースのアイトラッキングを介して得られた見つめるスコアは大きくなる可能性があり、これは自宅の馴染みのある環境の利点、子供の最も注意を向ける時間に合わせたスケジューリングの柔軟性の増加、研究室への疲れる旅行の不在による可能性がある。また、この方法が見つめるスコアに影響を与えない可能性もある。第三に、リモートウェブベースの設定では、使えるデータの寄与率が実験室内のアイトラッキングと比較して低いと予想された。実験室内の結果がリモートで自動化されたウェブベースのアイトラッキングを通じて成功裏に再現されれば、認知発達の研究において参加者のウェブカメラを介したリモートでのアイトラッキングが実験室内のアイトラッキングの魅力的な代替手段となるだろう。さらに、我々のオープンソースツールは将来の研究のための無料でパワフルな手法をコミュニティに提供するだろう。
- 研究はOpen Science Framework (OSF)に事前登録された。すべての資料、データ、解析コードはOSFでも利用可能。実験を実装するソフトウェアはGitHubで見つかる。参加者は16の異なる研究所によって募集された。実験には11の研究所が参加。参加者は各研究所の方針に従って補償された。研究はヘルシンキ宣言にしたがって実施され、保護者または保護者からの書面による同意が得られた。
- 参加者の詳細は125人の参加者（67人の女の子、58人の男の子）で、18〜27ヶ月（548〜822日、平均年齢21.83
- 論文では、子供たちの視線追跡実験について述べられており、実験の手順やソフトウェアのセットアップについて詳細が記載されています。
- 実験では、視線の位置を推定するためにWebGazerというブラウザベースのアイ・トラッキング・ライブラリが使用され、子供たちの視線位置を記録しました。
- 実験に参加した子供たちのケアギバーは、実験の前にオンライン調査ツールを通じて同意を提供し、実験中に子供たちの行動をウェブカメラで記録しました。
- 実験では、子供たちが特定の映像にどのように反応するかを調査するため、ウェブカメラを使用して視線位置を記録しました。
- 実験の結果から、視線追跡の品質や子供たちの反応に関するデータが得られました。
- 実験は、子供たちの視線追跡を実施するためのウェブページとして設定され、Apache HTTP Server上でホストされ、ウェブカメラを使用して実験が行われました。
- 実験から得られたデータは、PHPスクリプトを使用して処理および保存されました。
- 実験の結果から得られたデータは、Schuwerkらの先行研究と比較され、実験の実行可能性やサンプルサイズの根拠が検証されました。
- 実験の中で、子供たちの視線位置が特定の領域にどのように落ちるかを追跡するための定義された領域があります。
- 分析手法として、子供たちの予期的な行動を測定するために、ウェブベースのアイ・トラッキング方法が使用された。
- 予測期間中の子供たちの視線は、目標AOI（注目領域）に向けられる割合が計算され、この割合は0から1の範囲で示された。
- この計算により、ウェブベースのアイ・トラッキングデータと室内実験データを統計的に比較できた。
- 技術的な問題や不適切なトライアルは除外され、参加者の抽出率は10 Hz以下であった場合にも除外された。
- ウェブベースと室内実験の抽出率の違いについても検討が行われた。
- 年齢の影響やサンプリングレートなど、さまざまな要因が考慮された統計分析が行われた。
- ウェブベースの実験では、参加者が予期的な行動結果を期待していることが示された。
- この研究は、18～27ヶ月の幼児を対象に、遠隔Webベースのアイ・トラッキングを使用して、行動の予測を測定し、商用の実験室での結果と比較したものです。
- Webベースのサンプルでは、目標指向的な予期的な視線が商用の実験室のサンプルと同様に見られました。
- しかし、Webベースのアイ・トラッキングの性能は商用のものよりも低く、参加者の減少率も高かったことが示されました。
- Webベースと実験室でのアイ・トラッキングのデータ品質を比較した結果、Webベースの方が使用可能なデータの割合が低かったことが示されました。
- ただし、この研究にはいくつかの制限があり、WebGazerの幼児向けの精度を明確に測定していない点が挙げられます。
- WebGazerは予測のノイズによって測定の精度が大幅に低下する可能性があり、AOIの数が増えるとWebGazerの性能が制限されることが示唆されている。
- 現在のデザインでは2つのAOIのみを含んでおり、より複雑なシナリオでのWebGazerの性能についての主張はできないため、より多くのAOIを使用したさらなる実験が必要である。
- WebGazerの性能を比較可能にするために、刺激資料には4:3のアスペクト比を使用したが、現代のコンピュータ画面は16:9のアスペクト比であるため、画面の幅に余白ができる可能性がある。
- WebGazerの使用による精度の低下を最小限に抑えるために、刺激資料の幅を使用するパラダイムが推奨されている。
- WebGazerによって受け入れられる頭部から画面までの距離の範囲は広く、異なる距離での視線位置の推定を正規化するためのキャリブレーション手順が使用されているが、画面に特に近いか遠い位置に座っている子供の場合、トラッキング性能が悪化する可能性がある。
- WebGazerを使用した遠隔テストは、参加者のデバイスで追加のエラー要因が導入されるため、一般的に実験室でのデータよりも高い除外率が発生する可能性がある。
- 遠隔サンプルは多様でグローバルであるが、主にWEIRDサンプルであり、特定の言語的、文化的、民族的、経済的背景を代表するものではない。
- 遠隔テストは特権的な研究環境外での研究を可能にし、地理的距離や時間やリソースの不足などの負担を軽減する可能性がある。
- WebGazerの実施によって得られた結果には、Covid-19パンデミックの影響が一部含まれており、これはサンプル間の違いに影響を与えた可能性がある。
- 最近、Lookitなどのオンライン実験プラットフォームが、ウェブカメラビデオを使用した幼児の遠隔テストを可能にする一方で、WebGazerはオープン
- この論文の一部では、WebGazerとOWLETという2つのウェブベースの視線追跡システムについて比較しています。
- WebGazerは柔軟性と利便性があり、jsPsychと組み合わせて使用できるため、ManyBabiesなどの大規模な共同研究に適しています。
- 一方、OWLETは特定の条件に固定されており、カスタマイズの余地が少ないですが、精度は高いです。
- また、Deep learningアルゴリズムを使用したWebcam eye-trackingには大きな可能性があり、成人向けのアルゴリズムは既に存在しますが、幼児向けのデータは不明です。
- 最後に、ウェブベースの視線追跡は、幼児の行動予測などの研究において、費用を抑えつつ大規模な国際的なサンプルを対象にする上で有望な方法であることが示唆されています。
- 言語が本質主義的信念の発達に与える影響についての研究
- 電子おもちゃの乳幼児の生活における役割の増加に関する懸念
- RealEye眼球追跡システム技術に関するホワイトペーパー
- 12ヶ月の幼児の新着情報、旧着情報、および欠落している指示物を指し示すことについて
- オープンソースのブラウザベースのツールであるe-Babylab
- 12.5ヶ月の乳児が他者が何を見ることができるかを考慮するか
- 幼児の視覚嗜好の調査
- 文化の影響：包括的対分析的な知覚
- 幼児の視線理解の個人差を評価するための信頼性のあるオープンソースのブラウザベースの課題であるTango
- オンラインテストが実験室テストと同じ結果をもたらすことを検証する研究
評価
この研究は、18〜27ヶ月の幼児を対象にリモートでウェブベースの眼球追跡方法（WebGazer）の有効性を検証したものである。リモートでの眼球追跡は、ゴール指向の予測行動を成功裏に捉えることができたが、離脱率が高く、精度が実験室でのサンプルよりも低かったという結果が出た。しかし、自宅でのテスト環境の利点として、子供が最も注意を向ける時間にテストを行う柔軟性や、研究室への移動が不要である点などが挙げられる。リモートウェブベースの設定では、有用なデータ量が実験室内のアイトラッキングと比較して低いと予想されたが、認知発達の研究における代替手段となる可能性が示された。この研究はOpen Science Framework (OSF)に事前登録され、資料、データ、解析コードはOSFで公開されている。また、研究には16の異なる研究所が参加し、125人の参加者がいた。
視線追跡の反応を調査した。全体的に、詳細な実験手順と分析手法が適用され、幼児の視線行動を追跡するための有用なデータが得られた。
この研究は、125人の幼児(67人の女の子、58人の男の子)、年齢範囲18〜27ヶ月（平均年齢21.83ヶ月）を対象に行われました。視線追跡はWebGazerというブラウザベースのアイ・トラッキング・ライブラリを使用し、ウェブカメラで記録されました。実験結果はPHPスクリプトで処理され、子供たちの視線位置や反応についてのデータが得られました。これらのデータは先行研究と比較され、予測的な視線行動が測定されました。技術的な問題や抽出率が10 Hz以下の場合は除外されました。この研究は、ウェブベースのアイ・トラッキングを使用した幼児の視線追跡の実行可能性と有用性を示しています。
この研究では、Webベースの行動予測と商用実験室での結果を比較しました。Webベースのサンプルでも目標指向的な視線が確認できましたが、その性能は商用実験室よりも低く、参加者の減少率も高かったです。また、Webベースと実験室でのアイ・トラッキングデータ品質を比較した結果、Webベースの方が利用可能なデータの割合が低いことが確認されました。
しかし、この研究には制限があり、WebGazerの幼児向け精度は明確には測定されていません。また、WebGazerは視線の予測ノイズにより精度が大幅に低下する可能性があり、視線の注視点（AOI）の数が増えると性能が制限される可能性があります。これに対処するためには、さらなる実験が必要とされています。
WebGazerの使用による精度の低下を抑えるために、刺激資料の幅を使用するパラダイムが推奨されています。また、WebGazerは頭部から画面までの距離の範囲が広く、正規化するためのキャリブレーション手順が必要ですが、特定の距離での視線位置推定に課題があります。
この研究の遠隔テストは、参加者のデバイスによるエラー要因が導入されるため、一般的には実験室データより高い除外率が発生する可能性があります。遠隔サンプルは多様でグローバルですが、特定の文化的背景を代表するものではありません。ただし、遠隔テストは負担を軽減し、特権的な研究環境外での研究を可能にします。なお、研究結果にはCovid-19パンデミックの影響が含まれている可能性があります。
この一連のテキストは、オンラインの視線追跡システムとその応用、特に幼児の行動研究に焦点を当てています。WebGazerとOWLETという2つのウェブベースの視線追跡システムが比較されており、前者は柔軟性と利便性に優れ、大規模な共同研究に適しています。一方、後者は条件が固定されておりカスタマイズの余地は少ないものの、精度は高いです。ウェブカムによる視線追跡は、大規模な国際的なサンプルを対象に、費用を抑えつつ幼児の行動予測などの研究に有望な手法であることが示唆されています。また、言語が本質主義的信念の発達に与える影響、電子おもちゃの乳幼児の生活における役割、文化の影響など、幼児の認知発達に関する様々な側面についての研究も参照されています。そして、オンラインテストが実験室テストと同等の結果をもたらすことを検証する研究にも言及しています。
和訳
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