Summary

Una metodología para capturar la atención visual conjunta mediante rastreadores oculares móviles

Published: January 18, 2020
doi:

Summary

El uso de sensores multimodales es una forma prometedora de entender el papel de las interacciones sociales en entornos educativos. Este artículo describe una metodología para capturar la atención visual conjunta de los diques colocados utilizando rastreadores oculares móviles.

Abstract

Con la llegada de los nuevos avances tecnológicos, es posible estudiar las interacciones sociales a micronivel con una precisión sin precedentes. Los sensores de alta frecuencia, como los rastreadores oculares, las pulseras de actividad electrodérmica, las bandas EEG y los sensores de movimiento proporcionan observaciones a nivel de milisegundos. Este nivel de precisión permite a los investigadores recopilar grandes conjuntos de datos sobre las interacciones sociales. En este artículo, analizo cómo múltiples rastreadores oculares pueden capturar una construcción fundamental en las interacciones sociales, la atención visual conjunta (JVA). JVA ha sido estudiada por psicólogos del desarrollo para entender cómo los niños adquieren el lenguaje, aprender a los científicos para entender cómo los pequeños grupos de estudiantes trabajan juntos, y los científicos sociales para entender las interacciones en equipos pequeños. Este artículo describe una metodología para capturar JVA en entornos colocados utilizando rastreadores oculares móviles. Presenta algunos resultados empíricos y analiza las implicaciones de capturar microobservaciones para entender las interacciones sociales.

Introduction

JVA ha sido ampliamente estudiada durante el siglo pasado, especialmente por psicólogos del desarrollo que estudian la adquisición del lenguaje. Rápidamente se estableció que la atención conjunta es más que una forma de aprender palabras, sino más bien un precursor de las teorías infantiles de la mente1. Por lo tanto, desempeña un papel importante en muchos procesos sociales, como comunicarse con otros, colaborar y desarrollar empatía. Los niños autistas, por ejemplo, carecen de la capacidad de coordinar su atención visual con sus cuidadores, lo que se asocia con impedimentos sociales significativos2. Los seres humanos necesitan atención conjunta para convertirse en miembros funcionales de la sociedad, para coordinar sus acciones y para aprender de los demás. Desde los niños adquiriendo sus primeras palabras, adolescentes aprendiendo de maestros de escuela, estudiantes que colaboran en proyectos, y a grupos de adultos que trabajan hacia objetivos comunes, la atención conjunta es un mecanismo fundamental para establecer un terreno común entre las personas3. En este artículo, me enfoco en el estudio de JVA en la investigación educativa. Entender cómo se desarrolla la atención conjunta con el tiempo es de importancia primordial para el estudio de los procesos de aprendizaje colaborativo. Como tal, desempeña un papel predominante en entornos socioconstructivistas.

La definición exacta de atención conjunta se sigue debatiendo4. Este documento se refiere a una subconstrucción de atención conjunta (JA), a saber, JVA. JVA ocurre cuando dos sujetos están mirando el mismo lugar al mismo tiempo. Cabe señalar que la JVA no proporciona ninguna información sobre otras construcciones importantes de interés en el estudio de la JA, como el monitoreo de la atención común, mutua y compartida, o más en general, la conciencia de la cognición de otro miembro del grupo. Este documento opera y simplifica la JVA combinando los datos de seguimiento ocular de dos participantes y analizando la frecuencia en la que alinean sus miradas. Para una discusión más completa, el lector interesado puede aprender más sobre el estudio de la construcción de JA en Siposovaet al.4.

En la última década, los avances tecnológicos han transformado radicalmente la investigación sobre JVA. El principal cambio de paradigma fue utilizar múltiples rastreadores oculares para obtener medidas cuantitativas de alineaciones atencionales, en lugar de analizar cualitativamente las grabaciones de vídeo en un entorno de laboratorio o ecológico. Este desarrollo ha permitido a los investigadores recopilar información precisa y detallada sobre la coordinación visual de los diápsidos. Además, los rastreadores oculares son cada vez más asequibles: hasta hace poco, su uso estaba reservado a entornos académicos o grandes corporaciones. Ahora es posible comprar rastreadores oculares económicos que generan conjuntos de datos confiables. Por último, la inclusión progresiva de las capacidades de seguimiento de la mirada en los dispositivos existentes, como los portátiles de gama alta y los auriculares de realidad virtual y aumentada, sugiere que el seguimiento ocular pronto se volverá omnipresente.

Debido a la popularización de los dispositivos de seguimiento ocular, es importante entender lo que pueden y no pueden decirnos acerca de las interacciones sociales. La metodología presentada en este documento marca un primer paso en esta dirección. Abordo dos desafíos en la captura de JVA de múltiples rastreadores oculares: sincronizar los datos en 1) la escala temporal y 2) en la escala espacial. Más específicamente, este protocolo hace uso de marcadores fiduciarios colocados en entornos del mundo real para informar a los algoritmos de visión por ordenador donde los participantes están orientando su mirada. Este nuevo tipo de metodología allana el camino para un análisis riguroso del comportamiento humano en grupos pequeños.

Este protocolo de investigación cumple con las directrices del comité de ética de la investigación humana de la Universidad de Harvard.

Protocol

1. Examen de participantes Asegúrese de que los participantes con visión normal o corregida a normal sean reclutados. Debido a que se les pedirá a los participantes que usen un rastreador de ojos móvil, pueden usar lentes de contacto, pero no anteojos regulares. 2. Preparación para el experimento Dispositivos de seguimiento ocular Utilice cualquier rastreador de ojos móvil capaz de capturar el movimiento de los ojos en entornos del mundo real.NOTA: L…

Representative Results

La metodología presentada anteriormente se utilizó para estudiar a los estudiantes que seguían un programa de formación profesional en logística (n.o 54)12. En este experimento, los pares de alumnos interactuaron con una interfaz de usuario tangible (TUI) que simulaba un almacén a pequeña escala. Los marcadores fiduciarios colocados en el TUI permitieron al equipo de investigación reasignar las miradas de los estudiantes en un plano común y calcular los niveles de JVA. Los hallazgos indic…

Discussion

La metodología descrita en este documento proporciona una manera rigurosa de capturar JVA en diques colocados. Con la aparición de tecnología de detección asequible y algoritmos de visión por computadora mejorados, ahora es posible estudiar interacciones colaborativas con una precisión que antes no estaba disponible. Esta metodología aprovecha los marcadores fiduciarios difundidos en el entorno y utiliza las homografías como una forma de reasignar las miradas de los participantes en un plano común. Esto permite …

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

El desarrollo de esta metodología fue apoyado por la National Science Foundation (NSF #0835854), la Leading House Technologies for Vocation Education, financiada por la Secretaría de Estado De Suiza de Educación, Investigación e Innovación, y el Fondo de Empresa Dean de la Escuela de Educación de Harvard.

Materials

Tobii Glasses 2 Tobii N/A https://www.tobiipro.com/product-listing/tobii-pro-glasses-2/
Fiducial markers Chili lab – EPFL, Switzerland N/A https://github.com/chili-epfl/chilitags

References

  1. Tomasello, M., Moore, C., Dunham, P. J. Joint attention as social cognition. Joint attention: Its origins and role in development. , 103-130 (1995).
  2. Mundy, P., Sigman, M., Kasari, C. A longitudinal study of joint attention and language development in autistic children. Journal of Autism and Developmental Disorders. 20, 115-128 (1990).
  3. Clark, H. H., Brennan, S. E., Resnick, L. B., Levine, J. M., Teasley, S. D. Grounding in communication. Perspectives on socially shared cognition. , 127-149 (1991).
  4. Siposova, B., Carpenter, M. A new look at joint attention and common knowledge. Cognition. 189, 260-274 (2019).
  5. Gergle, D., Clark, A. T. See What I’m Saying?: Using Dyadic Mobile Eye Tracking to Study Collaborative Reference. Proceedings of the ACM 2011 Conference on Computer Supported Cooperative Work. , 435-444 (2011).
  6. Renner, P., Pfeiffer, T., Wachsmuth, I., Freksa, C., Nebel, B., Hegarty, M., Barkowsky, T. Spatial References with Gaze and Pointing in Shared Space of Humans and Robots. Spatial Cognition IX. , 121-136 (2014).
  7. Shvarts, A. Y. Automatic detection of gaze convergence in multimodal collaboration: a dual eye-tracking technology. The Russian Journal of Cognitive Science. 5, 4 (2018).
  8. . Chilitags: Robust Fiducial Markers for Augmented Reality [software] Available from: https://github.com/chili-epfl/qml-chilitags (2013)
  9. Jermann, P., Mullins, D., Nüssli, M. -. A., Dillenbourg, P. Collaborative Gaze Footprints: Correlates of Interaction Quality. Connecting Computer-Supported Collaborative Learning to Policy and Practice. CSCL2011 Conference Proceedings., Volume I – Long Papers. , 184-191 (2011).
  10. Richardson, D. C., Dale, R. Looking To Understand: The Coupling Between Speakers’ and Listeners’ Eye Movements and Its Relationship to Discourse Comprehension. Trends in Cognitive Sciences. 29, 1045-1060 (2005).
  11. Richardson, D. C., Dale, R., Kirkham, N. Z. The Art of Conversation Is Coordination Common Ground and the Coupling of Eye Movements During Dialogue. Psychological Science. 18, 407-413 (2007).
  12. Schneider, B., et al. Using Mobile Eye-Trackers to Unpack the Perceptual Benefits of a Tangible User Interface for Collaborative Learning. ACM Transactions on Computer-Human Interaction. 23, 1-23 (2016).
  13. Meier, A., Spada, H., Rummel, N. A rating scheme for assessing the quality of computer-supported collaboration processes. Int. J. Comput.-Support. Collab. Learn. 2, 63-86 (2007).
  14. Schneider, B., Pea, R. Real-time mutual gaze perception enhances collaborative learning and collaboration quality. Journal of Computer-Supported Collaborative Learning. 8, 375-397 (2013).
check_url/60670?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Schneider, B. A Methodology for Capturing Joint Visual Attention Using Mobile Eye-Trackers. J. Vis. Exp. (155), e60670, doi:10.3791/60670 (2020).

View Video