创新通过神经网络模型，观察眼球运动用于了解人的性格

Posted 2021-04-07 POWER4EDU

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　　《简.爱》的作者Charlotte Bronte（夏洛蒂·勃朗特）曾有一句经典名言：The soul, fortunately, has an interpreter — often an unconscious but still a faithful interpreter — in the eye.她的言下之意的是通过我们的眼睛真实地记录和反映了人们的心理状态，眼睛是不会撒谎的。

　　在最近的一份来自University of South Australia、University of Stuttgart

、Flinders University和Max Planck Institute for Informatics等多家高等教育机构联合进行的研究报告中，研究人员描述了一种全新的机器学习模型，该机器学习模型能够预测人们的社交能力、好奇心、自觉性等特征，而所有这些结论的来源都来自观察人的眼球运动。

　　研究人员表示，我们的这项工作的一个重要贡献是首次证明一个人的精神状态、性格是否外向、是有具有亲和力、是否具有责任感或是是否对新鲜事物充满好奇心，这些信息都可以观察人每天正常日常生活中的眼球运动就可以得到了。这项研究对于在受到严格条件控制的实验室环境下的研究和不受约束的真实环境下的研究起到了连接桥梁的作用。

　　研究人员指出，先前的研究已经表明人们的眼部运动和人的性格有着密切的联系，比如说，乐观性格的人往往会比悲观性格的人花费更少的时间去看那些充满负面或是令人沮丧的图片，而充满好奇心的人总是喜欢抽象的动画。但是目前的研究结论都是在实验室环境下得出的，而现在研究人员希望把这项研究再进一步。

　　研究人员从Flinders University招募了50名实验对象，其中42名为男性，8名为女性。为了跟踪他们的眼球运动，研究人员为他们戴上了头戴式系统，该系统由SensoMotoric Instruments公司制造，另外还有一部手机用于记录他们看到的视频。

　　另外，研究人员也通过三份问卷来评估实验参与者的性格特征，其中包括了60个问题，这些问题旨在评估实验对象的神经敏感性、性格是否外向、是否具有开放性、是否具有亲和力和责任感。在进行好奇心评估之前，研究人员让实验对象在大学校园里自由行动10分钟，他们可以购买任何他们想要的东西。

　　在收集了实验对象的视觉数据以及他们的书面问卷反馈后，研究人员利用经过训练的神经网络系统来预测人们的个性基准线。他们发现，该模型在某些情况下会远高于平均水平。但是在用于研究人们的开放性和好奇心等方面该模型的表现则一般。

　　研究人员也期待更大的来自真实环境下的数据收集，以及对于特定特征的眼球运动的进一步研究，用于提高该模型预测的准确性和精确度。

　　

　　Tobii是瑞典的一家致力于眼球追踪技术研发的科技公司，公司成立于2001年。Tobii在2007年获得来自Investor Growth Capital的1400万美元投资。2009年又获得来自Amadeus Capital Partners和Northzone Ventures的1600万美元投资。2012年获得来自英特尔公司的2100万美元投资。公司在2015年在瑞典的斯德哥尔摩股票交易所上市。Tobii的产品通过代理商和合作伙伴向全世界销售产品和服务，目前在美国、德国、中国、日本、乌克兰、挪威等国家都设有办公室。

　　Tobii的眼球追踪技术在教育领域也有尝试。其眼球追踪技术能够了解不同形式的课堂教学中学生的学习行为和老师教学方法的数据。来自眼球追踪获得的数据能够帮助老师和研究人员更好地了解学生们的学习负荷情况，也可以被用来评估老师们的教学方法是否有效。

　　在Tobii公司在美国一所大学试验中，其研究目的是考查学生在课堂上的注意力情况，以此找出在教学过程中能够保持学生注意力的因素并获得旨在保持学生在课堂上的卷入度和提升积极性的教学技巧。研究人员就3个方面进行研究：在课堂授课过程中学生的关注重点是什么？是什么分散了学生的注意力？能够保持学生在课堂上的听课状态的因素有哪些？

　　Tobii公司的眼动仪记录了70分钟的数据，包括音频、视频以及被试者的目光位置（以圆点表示）。下图是来自眼动仪输出的数据中的截图，显示出当讲师解释随堂测验结果时，一名被试者在观察讲稿中的图表。

　　Tobii的研究发现，无论其他因素怎样，学生们对讲师的关注度很低，取而代之的是他们会关注幻灯片或观察他们的笔记。但也有明显例外的情形，比如当讲师变得非常活跃的时候，在黑板进行书写的时候，使用幽默语或讲解幻灯片以外的内容的时候，此时学生就会有观察讲师的趋势。学生们在讲师讲解每周测验的答案时也会关注讲师本人。最后，学生的问答环节会产生相反的结果。

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