視線情報を用いたかな漢字変換時の認知行動モデル構築と作業集中度推定への応用

利用注视信息构建假名汉字转换过程中的认知行为模型及其在估计工作专注水平中的应用

基本信息

批准号：
21K17787
负责人：
辻愛里
金额：
$ 2.91万
依托单位：
Tokyo University of Agriculture and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

PC作業者の作業に対する集中度を低負荷かつ定量的に推定できれば、知的生産性の改善に向けての作業環境の改善や作業への適切な割り込みタイミングの推定といった介入が可能になることが考えられる。このとき、集中度を作業者が持つ認知資源のうち主作業に振り分けられる割合と考えると、二重課題時には注意の分配によって反応時間が増加するという認知心理学上の知見から、集中度低下時には認知判断時間が増加すると予想される。認知判断時間の増減を集中度の指標とするため、日常的な作業中に偏在し定型性の高い認知判断タスクである「黙読」と「文章入力」に着目し、作業者の視線運動と認知資源配分すなわち集中度との関係性を実験結果に基づきモデル化することで、集中度の推定を目指す。本年度は前年度に実施した1)集中条件 2)主作業への阻害タスクあり条件 3)作業継続による疲労条件の3条件下における黙読タスク中の視線運動計測実験データに対し、個人差標準化処理及び視線行動の類似度を用いた訓練データ選抜を適用することで識別モデルの個人化を試み、個人化適用前の正解率0.422から最高で0.607の精度向上という結果を確認した。また、入力を伴う校正タスク中においても同様の3条件下実験を実施し、得られたデータから構築した識別モデルを構築した。

如果能够定量地估计电脑工作者在低负荷下工作的集中程度，就有可能做出改善工作环境、估计中断工作的适当时机等干预措施，以提高智力生产力。在这种情况下，如果将注意力视为工人认知资源中可分配给主要任务的比例，根据认知心理学的知识，当注意力下降时，双任务期间的注意力分配会导致反应时间增加，则预计认知判断时间将会增加。为了将认知判断时间的增加或减少作为注意力的指标，我们重点研究了“默读”和“文本输入”，这两种认知判断任务在日常工作中分布不均，且高度集中。我们的目的是根据实验结果，通过对资源分配之间的关系（即集中程度）进行建模来估计集中程度。今年，我们对前一年默读任务中三种条件下的眼动实验数据进行了个体差异标准化处理：1）注意力集中条件，2）任务对主要任务有阻碍的条件，3）疲劳条件由于持续的工作，我们尝试通过使用注视行为的相似性来应用训练数据选择来个性化识别模型，并确认准确度从个性化之前的 0.422 提高到最大值 0.607。我们还在涉及输入的校准任务中在三个类似条件下进行了实验，并根据获得的数据构建了判别模型。