Zkoumání dynamiky opětovného prohlížení pomocí běžící rekurentní kvantifikační analýzy (RRQA)
Přínos
Formalizace Running Recurrence Quantification Analysis (RRQA) jako inkrementálního (fixace po fixaci) rozšíření RQA pro modelování dynamiky temporální re-inspekce v sekvencích očních pohybů.
Definice algoritmického rámce pro průběžnou aktualizaci rekurentních grafů a standardních metrik RQA (REC, DET, LAM, CORM) jako rostoucích vektorů namísto souhrnných deskriptorů, umožňující časově rozlišenou charakterizaci struktury pohledu.
Integrace více definic rekurence – fixní prostorová vzdálenost a rekurence založená na oblastech zájmu (AOI) – pro podporu detailní prostorové podobnosti i úkolově orientované analýzy regionů v rámci sjednocené RRQA pipeline.
Návrh doplňkových vizualizačních paradigmat (Worm, Fence a Horizon plots) pro komparativní a explorativní analýzu časově se vyvíjejících metrik rekurence napříč účastníky a stimuly.
Konceptuální rámec pro interpretaci společných trajektorií metrik rekurence (např. DET×LAM, LAMₕ×LAMᵥ) jako indikátorů vyvíjejících se strategií pohledu a vzorců opětovného zapojení pod různými úkolovými omezeními.
Implementace architektury analytického systému v prohlížeči pro lokální výpočet RRQA s ochranou soukromí a interaktivní kontrolou parametrů, podporující reprodukovatelnou explorativní analýzu sekvencí fixací.
Detail publikace
Citace
Vojtechovska, M., Muczková, M., & Popelka, S. (2025). Exploring Gaze Re-Inspection Dynamics with Running Recurrence Quantification Analysis (RRQA). Proceedings of the 2025 Symposium on Eye Tracking Research and Applications, 7. https://doi.org/10.1145/3715669.3725875
Autoři
M. Vojtechovska, M. Muczková, S. Popelka
Rok
2025
Časopis
Proceedings of the 2025 Symposium on Eye Tracking Research and Applications
Language
EN
Abstrakt
Řešené otázky
Q: Co je analýza kvantifikace rekurence (RQA) ve výzkumu sledování očí?
A: Analýza kvantifikace rekurence (RQA) je nelineární metoda analýzy časových řad, která kvantifikuje, jak často a v jakých temporálních strukturách se pohled vrací na dříve prohlížená místa. Při sledování očí RQA zachycuje vzorce re-fixací, které nejsou patrné prostřednictvím standardních metrik, jako je doba trvání fixace nebo počet přechodů.
Q: Proč je tradiční RQA omezená pro analýzu chování pohledu v čase?
A: Tradiční RQA agreguje metriky rekurence v rámci celé sekvence fixací, čímž vytváří jediné souhrnné hodnoty pro pokus nebo úkol. Taková agregace maskuje změny ve strategii prohlížení, posuny pozornosti nebo rozhodovací fáze, které se odvíjejí v průběhu interakce.
Q: Jak se liší running recurrence quantification analysis (RRQA) od přístupů s klouzavým oknem?
A: Running recurrence quantification analysis aktualizuje metriky rekurence při každé fixaci postupným rozšiřováním referenční sekvence namísto použití okna o pevné velikosti. Přístupy s klouzavým oknem mohou přehlédnout dlouhodobé re-fixace nebo krátké strategické návraty, pokud velikost okna neodpovídá dynamice pohledu.
Q: Jaké metriky rekurence se typicky sledují v rámci RQA na úrovni fixací?
A: Běžně sledované metriky zahrnují míru rekurence (frekvence návratů), determinismus (opakování sekvencí fixací), laminaritu (setrvávající nebo opakovaná pozornost k daným místům) a těžiště rekurence (temporální koncentrace re-fixací). Sledování těchto metrik pro každou fixaci poskytuje časově rozlišené profily namísto jednotlivých hodnot.
Q: Jak je definována prostorová rekurence při aplikaci RQA na eye-tracking data?
A: Prostorová rekurence může být definována buď pevnou prostorovou vzdáleností mezi souřadnicemi fixací, nebo sdílenou příslušností k předem definovaným oblastem zájmu (AOI). Definice založené na vzdálenosti zachycují detailní kontrolu vizuálních detailů, zatímco definice založené na AOI zdůrazňují cílené návraty do sémanticky významných regionů.
Q: Jaké vizualizační strategie mohou podpořit interpretaci dynamických metrik RQA v datech sledování očí?
A: Dynamické metriky RQA lze vizualizovat přiřazením hodnot metrik k indexům fixací, čímž vznikají časově rozlišené profily odvíjející se spolu s sekvencí pohledu. Sekvenční a vrstvené vizuální kódování umožňuje zkoumat vývoj struktur rekurence namísto redukce chování na agregované souhrny.