王福兴　童钰　钱莹莹　谢和平

摘要 眼动技术在婴幼儿研究中成为一种流行的研究工具。如何合理地选择和使用眼动仪进行数据收集及分析，是婴幼儿眼动研究者需要考虑的重要问题。本文从眼动仪使用的流程出发，主要对婴幼儿眼动研究过程中所涉及的四个方面的问题进行了梳理和分析：（1）正确选择仪器；（2）合理校准；（3）提高数据质量；（4）有效分析和挖掘数据。同时。针对这些方面提出了相应的操作性建议。

关键词 眼动，婴幼儿，校准。数据挖掘。

分类号 B844

随着研究技术的进步，心理学研究对象的年龄范围也随之扩展到婴幼儿群体。由于婴幼儿的语言和动作尚未完全成熟，因此，在能够完整地进行口语报告以前，视觉则成为了解6岁以下婴幼儿心理的最重要途径之一。最近10年间，眼动仪在婴幼儿研究中（尤其是认知研究）受到越来越多的重视（Aslin，2012；Bremner，2011；Feng，2011；Gre-deback，Johnson，&Von Hofsten，2010；Oakes，2010，2012；韩映虹，闫国利，2010）。作者使用婴幼儿关键词“infant”、“child”、“newbom”和“toddler”，眼动关键词“eve tracking”和“evemovement”在国外三大数据库（PubMed，EBSC0，Web of Seienee）对2009至2014年的研究进行搜索，筛选后发现有121篇使用眼动追踪技术研究婴幼儿认知发展的文献。国内通过CNKI数据库。采用“幼儿”、“学前儿童”、“眼动”、“眼动仪”关键词检索到45篇相关的研究（2011年及以后研究39篇）。眼动技术在婴幼儿研究中的蓬勃发展，说明相对于早期的摄像机记录分析婴幼儿的注视时间，眼动更加客观、量化的优势得到了研究者的认可（Gredeback et al.，2010）。

检索这些以往研究发现，采用眼动技术的婴幼儿认知研究涉及面孔知觉（Amso，Haas，&Markant，2014；Gaither，PaukeL&Johnson，2012）、客体表征（Shuwairi&Johnson，2013；Sirois&Jackson，2012）和动作发展（Elsner，PfeifeL Parker，&Hauf，2013；Franchak&Adolph，2010）等十多个领域。现有研究中眼动追踪技术可以适用的最小婴儿被试为3个月大（Di Giorgio，Turati，Altoè，&Simion，2012；Frank，Vul，&Johnson，2009）。

1 如何选择适合婴幼儿研究的眼动仪

由于婴幼儿被试的特殊性，基于瞳孔/角膜反射技术（pupiil/corneal reflection）的眼动仪在婴幼儿研究中最为常用（Aslin&McMurray，2004：Gredeback et al.，2010）。婴幼儿研究选择眼动仪时，必须考虑实用性（实验仪器便携、校准、软件操作）和准确性（时间和空间分辨率）的问题（Morgante，Zolfaghari，&Johnson，2012）。

从使用的便携性来分，眼动仪可以分为桌面/遥测式（taqble-mounted/remote/spatial fixed eyetrocker）和头戴式（head-mounted eye tracker）（Corbetta，Guan，&Wiuiams，2012；Duchowski，2007）。桌面式眼动仪的优点是采样率较高，校准精确、简单，数据质量较高和应用群体的年龄范围广。应用于婴幼儿研究时，父母需要抱着婴幼儿完成实验且同时佩戴眼镜或目光向下看（避免父母眼睛的干扰）；适合对采样率要求比较高的研究（Aslin&MeMurray，2004；Franchak，Kretch，Sos-ka，Babeoek&Adolph，2010）。但是桌面式的不足是婴幼儿往往会因头动或身体移动而影响数据质量，不适合一些需要互动或移动的研究（Corbettaet al.，2012；Duchowski，2007；Feng，2011；Gre-deback et a1.，2010）。

虽然头戴式眼动仪已经有20年以上的历史，但受到尺寸、重量和操作便捷性的限制，最近才被应用到婴幼儿研究中（Aslin，2012；Corbetta et al.，2012）。相对于遥测眼动仪，头戴式眼动仪的最大特点是婴幼儿可以任意移动去探索其所处的真实环境。所以。在关于幼儿的动作发展、亲子互动的研究中均使用头戴式眼动仪（Corbetta et al.，2012；Franchak&Adolph，2010）。然而，头戴式眼动仪也存在一些不足：首先，采样率偏低（30-60Hz），校准相对困难，尤其在真实场景中缺乏有效的校准（Corbetta et al.，2012；Gredeback et al.，2010）；其次，场景摄像机拍摄的视频是2D。而儿童看到的世界是3D的，导致婴儿在看眼前和远处物体时会存在跟踪困难，叠加数据时会丢失深度信息（Aslin，2012）；再次。真实场景中数据叠加、导出和分析处理远没有遥测式眼动仪完备，这也限制了头戴式眼动仪的使用。

除了角膜反射技术，也有研究者采用了眼电图记录（electrooculography，EOG）的方式来记录婴儿的眼动，其空间采样率也能够达到200Hz（VonHofsten&Rosander，1996，1997）。对于具体的仪器使用现状，研究者统计了2009年至2014年发表的105篇文献（综述和方法论文不包含在内，其中英文63篇，中文42篇，中文包含硕、博士论文），使用桌面式眼动仪占到了很高比例，其中Tobii有77篇（占73%），ASL 11篇（10%），EveLink 8篇（8%），SMI 6篇（6%），自主设计3篇（3%）。

综上可以发现，研究者可根据不同类型眼动仪的优缺点选择合适的眼动仪（Morgante et al.，2012）。若实验要求较高的采样率和数据质量，且实验任务不涉及较多头动、体动等。则宜采用桌面式眼动仪，但需由父母怀抱婴幼儿协助完成实验，并避免父母眼睛干扰婴幼儿眼动记录：反之，若对采样率等的要求相对较低，且关注婴幼儿动作或互动性等问题，则宜选择头戴式眼动仪。

2 针对婴幼儿的眼睛校准

针对婴幼儿的眼动研究要求一些比较特殊的校准方式。从数据质量的角度看，校准点数越多。眼动数据的空间准确率就越高，数据也就越精确（Duchowski。2007；Morgante et al.，2012）。婴幼儿的研究发现，较差的校准或校准点缺失会导致数据误差增大（Leppanen，Forssman，Kaatiala，Yrttiaho，&Wass，2014）。所以，校准质量可以直接决定眼动数据的质量。

参照以往的研究，学龄前及更大的儿童可以使用适合成人的9点校准或16点校准，但是小于3岁的婴幼儿一般采取5点、3点或2点校准（Aslin&McMurray，2004；Di Giorgio et al.，2012；Feng，2011；Gredeback et al.，2010）。对现有研究进行梳理发现，大量研究使用了5点校准（Biro，2013；C，Elsner，Bakker，Rohlfing，&Gredeback，2014；Gaither et al.，2012；Griffey&Litde，2014；Kolling，Oturai，&Knopf，2014；Liu et al.，2011；Nawrot&Nawrot，2013；Richmond，Zhao，&Bums，2015；Shuwairi&Johnson，2013；Sirois&Jackson，2012；韩映虹，刘妮娜，闫国利，刘健，2011；刘宝根，周兢，高晓妹，李林慧，2011），较少有研究使用9点（Elsner et al.，2013；谷莉，白学军，2014）、3点（Bulf&Valenza，2013；Di Giorgio et al.，2012；Ronconi et al.，2014）和2点（Amso et al.，2014；Bomstein，Mash，&Arterberry，2011；Frank，Vul，&Saxe，2012）校准。在检索到的105篇文献中，5点校准为69篇（66%），9点7篇（7%），3点6篇（6%），2点5篇（5%），未报告校准点数的18篇（17%）。

因为婴幼儿的注意持续时间较短以及注意发展不成熟。用于成人校准的圆点并不适合于婴幼儿。大部分婴幼儿研究使用卡通图片、卡通人物或闪动的Flash等进行校准，并在校准过程中伴随声音刺激以吸引注意（Corbetta et al.。2012；Di Giorgioet al.，2012；Liu et al.，2011；Sirois&Jackson，2012；王福兴，李文静，颜志强，段朝辉，李卉，2015）。在校准时间上，应该保证最短时间完成校准。建议在1分钟内完成校准。给实验留出足够的时间（Morgante et al.，2012）。如果实验时间比较长或在实验中会出现注视偏移，建议在实验当中插入1-2次校准，以保证数据质量。以上的这些校准主要针对桌面式眼动仪。如何针对头戴式眼动仪校准，目前没有统一的方法和标准。比如：Fran-chak等人在其研究中，仍然采用了桌面式校准的方式，在2D平面上呈现3x3的9点校准（Fran-chak&Adolph，2010；Franchak，Kretch，Soska，&Adolph，2011）。Corbetta等人（2012）在其研究中也使用了基于2D平面的校准。

由于受到瞳孔透光性、第一普肯野成像、虹膜颜色深浅以及巩膜与虹膜对比的影响，照射到眼睛的红外线反光形成的瞳孔参照会出现明亮或变暗的情况（Duchowski，2007）。所以基于瞳孔/角膜反射原理的眼动校准还要注意明瞳（bright pupil cornealreflection）和暗瞳（dark pupil corneal reflection）的差异。一般明瞳是指相对于巩膜和虹膜，瞳孔红外线反射显示较明亮的现象，这种情况多发生于蓝眼睛被试或婴幼儿被试，所以婴幼儿被试比较适合基于明瞳的眼动追踪：而暗瞳则更适合年龄较大的被试或深色眼睛的被试（Gredebaick et al.，2010）。就目前国内常见的眼动仪而言，一些适用于成人的高采样率眼动仪均使用暗瞳追踪（如：EyeLink1000/2000，SMI RED 250/500/High Speed，TobiiTX300，ASL Mobile Eye），也有眼动仪使用明瞳和暗瞳两种方式或自适应的方式（如：Tobii T60/120。Tobii T60 XL）或明瞳追踪（如：ASL H6）。

总之，婴幼儿被试的眼睛校准需要从校准点数、校准刺激、校准时长、校准次数、瞳孔追踪等多方面进行考虑：①学龄前及更大幼儿可考虑与成人类似的9点或更多点数的校准：小于3岁婴幼儿首选5点校准，若存在校准困难，则可降低至3点或2点校准。②婴幼儿校准时可采用高吸引力的校准刺激，如：卡通人物、闪烁动画，并伴随合适的声音刺激。③整个校准过程建议在1分钟以内完成。④若实验时间过长或发现婴幼儿被试在实验过程中出现较大范围的注视偏移，可适当插入1-2次校准。⑤基于瞳孔/角膜反射原理的婴幼儿眼动校准可考虑采用明瞳追踪模式。

3 如何保证婴幼儿研究的眼动数据质量

3.1 婴幼儿研究中眼动数据质量影响因素

如前所述，由于婴幼儿的特殊性。大部分婴幼儿研究的眼动数据质量都偏低（LepNinen et al.，2014；Wass，Smith，&Johnson，2013）。比如：研究者采用相同实验任务对比婴儿和成人数据发现，相对成人数据，婴儿的眼动数据质量要更差（Wass，Forssman，&Leppainen，2014；Wass et al.，2013）。进一步对比还发现，低准确性、低稳定性数据会导致更短的注视时间和更长的首个注视到达时间（Leppanen et al.，2014；Wass et al.，2014；Wass et al.，。2013）。研究者把影响婴幼儿眼动数据质量问题归结为数据的低准确性（10w preci-siort）、低稳定性（low robustness）、空间准确性（spatial accuracy）和时间延时（temporal delay）4类问题（Bliznaut&Wium，2014；Holmqvist et al.，201 1；Morgante et al.，2012；Wass et al.，2014；Wass et al.，2013）。图1呈现了4种不同条件的数据质量供读者参照。

眼动数据的质量一般通过时间分辨率（tempo-ral resolution）和空间分辨率（spatial resolution）（Morgante et al.，2012）两个方面来衡量。时间分辨率主要依赖于眼动仪配备的高速摄像机和软件的数学算法。婴幼儿认知研究中可接受的时间采样率在50-120Hz（Aslin，2012）。目前国内常见的眼动仪，头戴式一般30-120Hz（如：Tobii T120为60或120Hz，ASL H6-HS为360Hz）；桌面式一般为60-2000Hz不等。大部分眼动仪时间采样率都能够达到这个标准，研究者有很大的选择空间。但是，由于眼动仪的算法和数据生成方式的差别，研究者如果需要比较精确的时间分辨率（如：婴儿的预测性注视），可能就需要特别关注眼动仪在刺激呈现和数据记录过程中的时钟同步和时间准确性问题（Aslin，2012；Oakes，2012；Wass et al.，2014），这个问题后面会较详细地论述。

空间分辨率不仅依赖于眼动仪的硬件系统，更依赖于校准的质量。一般校准点越多，其空间分辨率越高。如果校准质量较差，基于视频技术的眼动仪（video-based eye tracker）会导致注视叠加出现偏移，从而产生较低空间分辨率和较大噪音的实验数据（Aslin，2012）。比如：研究发现5点校准情况下婴儿注视的空间偏移可达1，2度，远超出说明书所标注的0.95度（Morgante et al.，2012）。建议在条件允许的情况下，使用多点校准（较好的校准为5点及以上）。根据Gredeback等人（2010）研究经验，4月以上婴儿一般可以完成5点或6点校准，小于4个月的婴儿一般采用2点校准。目前研究中普遍存在的一个问题是只报告眼动的时间分辨率，而忽视了空间分辨率。检索目前婴幼儿研究可以发现，很少有研究报告仪器的空间分辨率。国内常用眼动仪中，高时间分辨率眼动仪的空间分辨率一般为0.01-0.03度（如：EveLink 1000/2000。SMI Hi-speed/RED），而一些针对幼儿或头戴式眼动仪，空间分辨率一般为0.5度左右（如：Tobii T12ffT60 XL，SMI ETG，ASL Mobile Eye，ASL H6/D6）。

此外，大部分婴幼儿研究都存在头动的问题。研究发现婴幼儿在实验中头动与眼动数据质量呈现负相关，但是这种影响仅限于数据稳定性而不影响准确性（Wass et al.，2014）。目前大部分眼动仪都标注了头动范围（如：Tobii允许30×22×30cm（长、宽、深）范围内头动，SMI标注40x20×70cm），但是也有一些眼动仪没有在手册或说明书中详细标注可以允许头动范围。虽然大部分遥测眼动仪都宣称可以允许一定范围的头动，但是头动问题仍然会降低数据质量（见图1）。对于年龄较大的幼儿而言，有效的办法是使用托架：对于年龄较小的婴儿则尽量由父母来控制头动。

很多仪器在刺激呈现和数据记录上都存在延时现象，这种延时更多来自刺激与记录时钟不同步或被试头动导致的追踪失败恢复延时（Aslin。2012）。一般而言，追踪失败后延时、刺激呈现与记录同步性是衡量眼动追踪技术的重要参数指标。Mor-gante、Zolfaghari和Johnson（2012）对比了TobiiT60XL眼动仪记录的POG（position of'gaze）数据和Tobii Studio生成的数据，发现两者之间的延时最高可达55ms（M=44.5ms，range=27-54.5ms）。当使用E-prime呈现刺激同时使用Tobii Studio记录数据，仍然发现E-prime记录的注视数据和TobiiStudio导出的数据之间存在不一致性。此外，Shukla等人（2011）采用基于Matlab数据采集发现，超过95%的眼动数据都存在大约lOOms的不一致性。由于技术障碍、刺激材料复杂性和被试的个体差异。延时的问题目前还要靠研究者自己权衡和取舍（Aslin，2012）。

除了以上因素，一些其他因素也会降低眼动数据质量。比如：婴儿的个体差异性；实验前有哭泣，眼泪或水汪汪的眼睛会影响角膜反光记录：婴幼儿在实验过程中分心，不能集中注意力参与实验；较长的测验时间导致被试疲劳等。另外，相对于成人的瞳孔比例，婴幼儿瞳孔比例偏大，导致以成人为标准设计的眼动仪对婴儿校准时遇到困难，从而影响注视追踪和数据质量（Wass et al.，2014）。

因此，从影响眼动数据质量的因素上考虑，研究者可从以下方面保证婴幼儿的眼动数据质量：①尽量选择50-120Hz甚至更高采样率的眼动仪，以保证良好的时间分辨率。②条件允许情况下，可采用5点及以上校准点数，以保证良好的空间分辨率。③减少婴幼儿被试的头动，年龄稍大的幼儿可借助托架记录眼动数据，年龄较少的婴幼儿可由父母协助控制其头动。④实验前确保婴幼儿眼睛内无较多（因哭泣、呵欠而致的）眼泪。⑤实验中尽量减少与实验无关的分心刺激的干扰。⑥尽量缩短单个block的实验时间及实验总时长等。

3.2 如何插补、过滤和筛选婴幼儿眼动数据

针对婴幼儿研究的眼动数据质量偏低的现象，研究者关心如何采用补偿的方式或数据算法来保证数据的真实性。在婴幼儿研究中，头动后如何及时恢复追踪且处理因为追踪丢失导致的延时是特别棘手的问题（Oakes，2012；Wass et al.，2014）。允许头动的眼动仪都会使用插补（interpolation/mapping）的方式把由于头动而没有追踪到的数据基于数学算法填补进来（插补算法可参照：Duchowski。2007）。但是，大部分眼动仪都没有详细介绍头动后眼动数据的插补算法（可能涉及到知识产权或保密性问题）。建议研究者在选择眼动仪或进行实验时，根据研究目的和被试特点详细咨询和评估头动的插补算法。对于缺失数据插补，也很少有研究报告。Wass等人（2014）在研究中对数据插补进行了设定。如果数据丢失小于150ms，使用线性插补来弥补丢失数据，大于150ms不进行插补。也有研究者（Franket al.，2012）对单眼缺失的数据进行了插补以保证数据完整性；同时，采用双侧过滤算法（bilateralfiltering algorithm）对数据进行了平滑处理（Durand&Dorsey，2002，Frank et al.，2009）。

此外，研究者也关心采集到的数据要不要过滤（filtering）、如何过滤以及如何界定过滤标准问题（Duchowski，2007；Gredeback et al.，2010；Morgante et al.，2012；Oakes，2010）。Frank等人（2009）有关3-9月大婴儿平滑追踪的研究中使用了注视点（POG）有效采样比例不低于50%、注视点漂移直径小于2度标准对数据进行过滤和筛选，过滤掉数据比例为48%。Corbetta等人（2012）的一项婴儿研究中，由于数据过滤而剔除掉被试高达64%（75名被试，仅27人有效）。对于眼动数据过滤，一些研究者采用有效采样比例不低于70%（Nawrot&Nawrok 2013；荆伟，方俊明，赵微，2014）或50%（Brandone，Horwitz，Aslin，&Wellman，2014；Grif-fev&Little。2014）作为筛选标准，也有研究者采用比较宽松的30%标准（Amso et al.，2014；Frank et al.，2012）或者比较严格的90%标准（谷莉，白学军。2014）。在统计的105篇文献中，明确报告对数据进行预处理和筛选的仅17篇（16%），大部分研究都未报告数据筛选或过滤的细节。

因此，从技术层面考虑，研究者可从以下方面保证婴幼儿眼动研究的数据质量：①对缺失数据进行插补，以保证数据完整性。如：采用线性插补来弥补丢失小于150ms的数据。②设定统一的数据过滤标准。如：对于年龄稍大的幼儿或整体质量较好的数据，可设置70%（甚至90%）的有效采样比例过滤标准：对于年龄较小的婴幼儿或整体质量较差的数据。可适当降低该过滤标准至50%（甚至30%）。

4 如何分析婴幼儿的眼动数据

4.1 婴幼儿研究中注视的界定及常用的眼动指标

梳理现有研究发现，与成人研究类似。大部分研究者在注视点界定上采用眼睛注视停留在一定区域（如：30像素半径或1度视角）超过lOOms来界定注视（Amso et al.，201 4；Gaither et al.，2012；Liu et al.，2011；Ronconi et al.，2014），低于此阈值作为噪音进行过滤。也有一些研究者采用一定区域（如：50像素半径或1度视角半径）停留超过200ms作为标准（Biro，2013；Bornstein et al.，2011；C，Elsner et al.，2014；Richmond et al.，2015）或1度视角内停留超过30ms作为标准（Shuwairi&Johnson，2013）。此外，也有研究者使用眼跳速度（30°/s）和眼跳加速度（8000°/s）来界定注视（Kolling et al.，2014）；也有人使用100像素范围内停留80ms作为界定注视标准（Taylor&Herbert，2013）。具体的标准需要研究者根据数据质量和研究需要自己权衡。

在婴幼儿研究中，用到了很多眼动指标，比如：总注视时间（total fixation time/looking time）、注视次数（fixation count/fixation number）、首次注视到达时间（time to first fixation/latencr to first fixate），这些指标界定和分析方法与成人研究类似，在此不再赘述（Rayner，1998；闫国利等，2013）。仅介绍一些在婴儿研究中比较特殊的指标。

瞳孔大小（puoil size）是一个在婴幼儿研究中常用而成人研究中较少使用的指标。研究认为瞳孔放大反映了认知难度增加、心理加工强度增大和对信息的兴趣增加，被试需要通过瞳孔放大获取更多的视觉信息（Ariel&Castel。2014；Goldinger&Paoesh。2012）。在婴幼儿研究中，瞳孔大小会提供其他眼动指标无法发现的一些结果。比如：研究者在婴儿对非预期性事件认知和客体永存研究中，婴儿的瞳孔大小测量可以辅助解释可靠性不高的观看时间（Jackson&Sirois，2009；Sirois&Jackson，2012）。由于瞳孔大小会受到低水平刺激（比如：明度）的影响（Laeng&Sulutvedt，2014），因此瞳孔直径计算一般采用实验条件下的瞳孔直径减去基线所得的差值。比如：有研究者在正式实验刺激之前让其观看中性刺激，以中性刺激条件下的瞳孔直径（Morita et al.，2012）或控制组的瞳孔直径大小作为基线（Frankenhuis，House，Clark Barrett，&Johnson。2013）。对比不同条件下瞳孔直径的变化即可推测出婴幼儿相应的心理活动。也有研究发现，婴儿对陌生人的中性情绪面孔有瞳孔放大现象（Gredeback，Eriksson，Schmitow，Laeng，&Sten-berg，2012）。因此，瞳孔直径的变化对于了解婴幼儿的认知、情感等具有重要意义。

眼跳潜伏期（saccade latencies）的应用多来自一些运动物体感知或动作感知的研究（Gredeback etal.，2010）。根据婴儿研究中的界定，如果注视发生在物体或事件发生之前，被界定为预测性眼跳（predictive）：如果注视发生在之后则界定为反应性眼跳（reactive）（Falck-Ytter，Gredeback，&VonHofsten，2006；Gredeback et al.，2010）。类似地，也有研究者提出预测性注视（anticipatory fixation）来解释婴儿对物体或归类的注视（McMurray&Aslin，2004）。平滑追踪（smooth pursuit）是人们对运动物体进行持续视觉追踪的一种眼动模式（Duchowski，2007；王向博，丁锦红，2011）。新生儿眼球运动的主要形式是跳跃式，在6-8周时婴儿眼球追踪物体的能力开始发展，到4-5个月时婴儿平滑追踪的能力才接近成人的水平（Von Hofsten&Rosander，1997）。

4.2 婴幼儿眼动数据的视觉化挖掘

眼动仪采集到的数据既包含了时间信息也包含了空间信息。但是传统数据分析中。大多数研究者主要对比不同实验条件下集中数据（如：平均数）来揭示实验操作是否有差异，而这种方法会丢失很多有价值的信息，尤其是对于眼动这种具有时空信息的数据（Duchowski，2007；Yu，Yurovsky，&Xu。2012）。如前所述，眼动仪自带的数据导出或分析软件会使用过滤、插补和平滑处理（smoothing）把一些噪音过滤掉、使用数学算法插补因头动或追踪失败导致的缺失数据，经过平滑处理后，导出的数据就更加连续且完整（Wass et al.，2014）。所以，研究者如果需要挖掘数据的深层含义和更好地利用数据。建议使用原始数据（raw data），而不是直接使用自带软件生成的数据。

针对婴幼儿研究的特殊性和眼动数据分析繁琐性，Yu等人（2012）提出了一个交互式数据分析（interactive data anal3，sis）和视觉数据挖掘（visualdata mining）的方法。其核心的理念为：①不过度依赖软件生成的数据，利用原始数据自下而上进行分析，保证数据的有效性；②利用研究者自身的经验，自上而下进行数据挖掘，发现数据规律和模式；③把刺激材料（或视觉刺激场景）和眼动数据放在一个时间轴上进行基于事件的时间分析（event-based temporal analysis）（Corbetta et al.，2012），更直观了解数据的个体差异和自变量导致的差异。这种视觉化数据分析方法在一些婴幼儿研究中被借鉴和使用（Corbetta et al.，2012；Sirois&Jackson，2012）。本文以图2为例。说明如何利用视觉化技术来呈现、分析和挖掘眼动数据。

图2的上图以时间为横坐标，注视点的屏幕Y轴（像素）为纵坐标。画出了幼儿3×3矩阵中搜索目标物的注视情况。由图可知，当目标物（花）处于屏幕上方时，被试的注视点从屏幕中间急速转移到屏幕上方，并维持停留在屏幕上方（片段2）：当第二个刺激的目标物（蛇）出现在屏幕中间时。被试的注视点向屏幕中间转移（片段3-4），但是回避威胁性刺激（蛇）并向上注视（片段5）。接着当第三个刺激的目标物（花）出现在屏幕下方时，被试的注视点起初会在屏幕中间短暂逗留（片段6），紧接着注视到目标物（片段7-8）。视觉化原始眼动数据流除了可以直观了解被试的注视随时间的变化外。还可以用于了解被试个体差异和去除噪音。图中片段1、2、3、5、6、7都表明了不同个体间相似的注视模式，结合整个数据判断片段4说明了3号被试的个体差异。而片段8中2号被试数据属于噪音，可以剔除。因为结合实验同步视频发现被试在片段8时手机震动。影响了其注意力。这种视觉化呈现眼动的方式有助于研究者对异常眼动行为或数据的识别，从而保证眼动数据结果的准确性。图2下图以时间为横坐标，注视点个数为纵坐标，画出了幼儿和成人在观看带有不同线索的多媒体时注视点个数随时间的变化情况，其中，阴影部分为统计显著的区域。当把两组被试总体进行比较时发现差异并不显著。但是通过视觉化挖掘，统计特定提示线索出现时数据（灰色阴影区域）发现两组间差异显著。

综上，研究者可以考虑从以下方面合理分析婴幼儿眼动数据：①明确界定注视点（例如：停留100ms及以上视为一个注视点），可能会得到不一样的实验结果。②尝试分析瞳孔大小、眼跳潜伏期等较为特殊的婴幼儿眼动指标。③尽量采用原始数据（而非自带软件生成的数据）进行视觉化挖掘。④采用基于事件的时间序列分析（如：刺激锁时、反应锁时）对数据进行视觉化挖掘。

5 总结与展望

眼动技术越来越成为婴幼儿研究中的一种流行工具，而如何充分地利用眼动仪收集和分析婴幼儿眼动数据，是许多眼动研究者需要考虑的重要环节。本文从正式实验前的眼动仪选择和眼动校准、实验中的数据质量优化以及实验后的数据分析与挖掘等方面对现有文献进行了梳理，并就每个方面提出了相应的操作性建议，以期为国内婴幼儿眼动研究的深入开展提供一定的指导。

除此之外，作者也建议在呈现婴幼儿研究的眼动数据时应该注意以下几点：①报告婴幼儿眼睛距屏幕的距离，刺激像素大小或视角、屏幕可视区域的视角大小；②提供关于眼动仪时间和空间分辨率的详细参数、头动补偿算法；③完整描述几点校准、校准点大小及位置、校准通过的标准和校准过程；④介绍如何剔除无效被试数据、如何处理缺失数据、基于什么标准过滤数据（比如：基于什么时间和空间标准界定注视点：眼睛角速度阈值在多少以上算作眼跳）；⑤详细报告AOI的画法、像素大小或视角大小（Adler&Orprecio，2006；Frank et al.，2009；Gredeback et al.，2010；Oakes，2010）。

另外，研究者及技术开发人员仍然需要在婴幼儿眼动研究中注意以下问题：第一，个体成熟对婴幼儿眼动的影响不容忽视。不同于成人。婴幼儿的眼动会因个体的成熟而发展或变化（Grtinqvist，Gredeback，&Von Hofsten，2006；Kramer，Gonzalezde Sather，&Cassavaugh，2005），所以在对比不同年龄阶段婴幼儿的眼动数据时，不能一味地将实验中所发现的眼动数据上的差异归结为实验操控，因为这种差异也有可能是个体成熟本身带来的影响。因此，需要特别关注个体成熟对眼动的影响。

第二，以婴幼儿为导向，开发真正适合婴幼儿研究的眼动设备。一方面，现在的眼动仪从刺激呈现、数据分析软件到眼动校准、数据算法、兴趣区