眼动追踪技术与翻译过程研究：基于知网数据的计量分析*
2021-09-15 14:37 来源：深圳社会科学
眼动研究作为新的研究方法论，眼动指标是实验的重要因素。但如何根据自己的研究目的选取适当而有效的眼动指标，是许多初次采用眼动追踪技术学者面临的问题。因此，许多采用眼动追踪技术的论文在阐述实验设计部分都会简要介绍该论文在实验过程中采用何种眼动指标，同时也有部分专门讨论实验中应如何根据自身实验采用相应的眼动指标。闫国利等[10]对阅读研究中的两类眼动指标进行了详细地阐释，指出与眼睛何时移动有关的时间维度的眼动指标、与眼睛移动位置有关的空间维度的眼动指标。闫志明等[15]阐释了多媒体学习过程中的注视、眼跳和瞳孔直径三类指标并指出其优缺点以及改进建议。
从脑电、脑电信号、用户体验、多媒体学习、睡眠、情绪、抑制、运动员和用户体验等关键词来看，由于眼动与认知之间的关联，眼动追踪技术已广泛应用于诸多相关学科。Bruneau[16]采用眼动追踪技术对英国四个最大互联网服务提供商网站首页的用户体验进行研究，结果表明设计简洁的、实用性高的网站拥有良好的用户体验。段朝辉等[17]动画呈现速度在多媒体学习中的影响并指出材料呈现速度的影响不大。Bergstrom和Schall[18]详述了眼动追踪技术在社交媒体、电子商务等网站的用户体验实验的设计、校准、记录、分析和解读。此外，国外一些学者还在酒店管理、营销、广告和工业工程等领域应用眼动追踪技术进行研究，而从关键词来看，目前国内在此方面的研究尚处于萌芽阶段，应加强此方面的相关研究。