穿戴式眼动仪在控制室中的研究

眼动追踪技术使研究人员能够在现场研究中直接测量和分析视觉信息采样行为。这些数据在道路交通控制室中至关重要，因为操作人员的态势感知可由于熟悉效应而产生错觉。将眼动追踪作为工具应用到此类用户界面的研究中，将为能够改善预测与决策的视觉采样研究产生极大的促进作用。 

背景

这项研究利用基于社会网络分析的眼动追踪指标来理解复杂环境中的人类行为。 

当研究人员收集了一名操作员的所有眼动数据后，他们能够看到操作员的注意力主要集中在哪里，以及注意力是如何转移的，如上图所示。很明显，在日常任务中，操作人员更多观看事故报告屏幕和地图(如热点图的红色中心所示)，而对闭路电视信号(以及控制该信号的摄像机的操纵杆)关注较少。 

本研究的目的是找出不同的操作员如何导航多个信息源，分析操作员使用信息源的方式，并观察他们在完成任务时应对事件的策略。此外，本研究也想确定头部运动、注视转移及其与任务结构的关系之间的相关性。 

通过分析注意模式，研究人员了解了操作员如何处理可用信息以及不同信息源的相对重要性。这些数据将用于开发操作员决策过程的模型，以评估SPEEDD项目开发的屏幕设计。 

研究方法 

在本研究中，研究人员使用了Tobii Pro Glasses眼动仪来研究三名操作员对模拟的“路面交通事件”任务时的事件处理方法。该任务需要从多个显示器上获取并整合信息。控制室操作员依靠“视觉取样”来处理视觉信息，对目标区域的显性注意顺序由头动和眼动来确认。视觉样本通过眼动追踪来量化。

研究结论 

结果表明，在控制室的设计中，可以考虑不同的工作流程，分别采用不同的视觉采样策略。 

眼球跟踪显示，在完成所需的任务中没有单一的工作流程，而是每个操作员都会以不同的方式查看和处理信息。因此，控制室环境和程序支持多种可视化策略是很重要的。 

研究人员发现，即使是为了完成相同的任务，每个操作员也偏好不同的信息源。操作员之间观看监控视频的方式存在差异，并导致了观看方式的偏好。大多数时候，操作人员根据感兴趣的区域调整头部和眼睛的方向，头部运动对注视转移的贡献是非常确定的。 

利用社会网络分析这一新兴领域的图论分析，研究人员提出了一种新的度量标准，这一标准可以用于可视化和测量包含信息流的环境中的注意行为。通过分析这些注意模式，研究者了解到不同信息源的相对重要性，以及操作员处理这些信息的方式。

眼动追踪技术提供的数据将有助于开发控制室中的决策模型。此外，研究人员将利用这些数据设计新的道路交通控制界面和操作程序，以备将来使用。 

相关信息 

• University of Birmingham
• European SPEEDD project