《眼球注视点的空间分布对任务需求类型变化的敏感性及其作为自适应自动化触发器的有效性》美国空军研究实验室2022最新52页论文

拟议的研究活动调查了眼球凝视的空间分布，作为心理负荷的实时测量。最近的研究已经成功地将眼球凝视的分布与心理负荷联系起来。这个研究项目的范围是设计一套实验来分离三类任务需求（即时间上的、精神上的和物理上的）的贡献，并确定在使用空间分布的指数作为基于眼球的适应系统的触发器时，应考虑其中的哪一种（以及何时）。

引言

众所周知，眼球活动对脑力劳动负荷的变化很敏感，人们曾多次尝试利用眼球追踪器提供的信息来得出分配给任务的认知资源的稳定测量值。最近在我们实验室进行的研究已经成功地将眼睛的注视点分布与心理负荷联系起来，本报告中描述的研究活动的范围是将三种类型的任务要求（认知、时间和物理）的贡献分开，并确定其中哪些（以及何时）应该被考虑，以使用空间聚类的指数作为基于眼睛的适应系统的触发。

更具体地说，这项研究的目的有三个方面：1）用大样本和被试内设计评估所提出的措施对不同类型的任务要求的敏感性；2）评估所提出的措施作为适应性自动化的触发器的有效性；3）用更复杂的算法扩展扫描路径的空间分析。

鉴于这里提出的研究活动的基本性质，在实验室实验中使用了一个简单的视觉-运动任务。尽管这些效果可以扩展到操作环境中，但在复杂/现实环境中的测试活动超出了本研究的范围。

然而，这里描述的研究活动旨在调查使用眼睛注视点的空间分布作为心理工作量的实时测量，从而作为自适应系统的触发器。这种方法可以很容易地在所有交通领域实施（见Di Nocera等人，2020），更不用说操作员坐在显示器前的所有操作环境（如控制室）。这种方法最初是由Di Nocera, Camilli & Terenzi (2007)提出的，最近来自次要来源的证据证实，眼睛注视点的空间分布对心理工作量的变化很敏感（例如Chen等人，2022；Dillard等人，2014；Fidopiastis等人，2009；Foy & Chapman, 2018）。早期对该指数的功能意义及其对不同任务需求的敏感性的研究表明，当任务负荷取决于时间需求时，定影似乎是分散的，而定影聚类似乎取决于视觉空间需求（Camilli, Terenzi & Di Nocera, 2008）。在该研究计划中使用的最近的邻居指数（NNI）显示出与其他通常被用作测量心理负荷的眼部指标相比的几个竞争优势。1）它提供被检查的视觉场景的整个扫描路径的信息，而不是取决于预先定义的感兴趣的区域（就像 "熵 "那样）；2）它可以在相对较小的历时（1分钟）内计算，从而有可能获得关于个人功能状态的持续信息；3）它是基于已发表的研究，可以使用开放的工具计算，不像其他专利工具，如Marshall（2007）的认知活动指数。此外，NNI不需要事后分析（就像事件相关电位那样），它在现实世界的环境中具有很强的可操作性，这使得它成为衡量心理负荷的一个很好的候选指标，可以适应性地触发一些自动化系统。

这里进一步研究了该指数的诊断性，通过操纵强加给个人的需求类型（精神、时间、身体），将其与熵的方法进行比较，并试图通过对其进行扩展。