抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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視覚は空間ナビゲーションのための最も重要な感覚情報を提供する。最近の技術進歩は,仮想現実感(VR)においてより自然な実験を行う新しいオプションを可能にし,一方,眼追跡調査による視聴行動のデータをさらに収集する。ここでは,3D仮想都市環境において記録された眼追跡データを抽象化するためのグラフ理論的尺度を用いて,視覚挙動の特性を定量化する方法を提案する。分析は,インブイルドアイトラッカーを備えた没入VRヘッドセットで90分間仮想都市海を自由に探索した20人の参加者の眼追跡データに基づく。参加者がどう見えるかを抽出するために,著者らは,注視グラフを創り出す「g」事象を定義した。これらの上で,グラフ理論的測度を適用して,視覚注意の根底にある構造を明らかにした。グラフ分割を適用して,仮想環境が1つのコヒーレント都市として処理できることを見出した。都市における住宅の重要性を調べるために,ノード度中心度尺度を適用した。結果は,10の住宅が,他のすべての住宅の平均ノード度から一貫して2つのシグマ距離を超えたノード度を持つことを明らかにした。これらの住宅の重要性は階層指数によって支持され,それは凝視グラフの明確な階層構造を示した。これらの高ノード度住宅は,ランドマークのいくつかの特性を満たすので,それらを「ガーゼグラフ定義ランドマーク」と命名した。豊富なクラブ係数を適用して,これらの凝視グラフ定義ランドマークが互いに優先的に接続され,参加者が少なくとも2つの住宅が見える地域でそれらの実験時間の大部分を費やすことを見出した。著者らの知見は,空間知識の開発のための新しい実験的証拠を提供するだけでなく,眼追跡データに基づく空間ナビゲーションにおけるランドマークの機能を同定し,評価する新しい方法論を確立する。著者らは,未知の環境の中で,著者らのセルベートをナビゲートし,配向する能力が日常生活で重要である。新しい環境についてどのように学習できるかをより良く理解するために,空間ナビゲーションの過程中の行動を研究することが重要である。新しい技術的進歩により,没入VRヘッドセットを装着した参加者による自然仮想環境における研究を行うことができた。さらに,参加者の眼球運動を観察するために,眼トラッカーを使用できる。これは,眼の動きの観察が視覚的注意と重要な認知過程を観察することを可能にするので興味深い。しかし,確立されたアルゴリズムがまだないので,VR環境で測定される眼追跡データを解析することは困難であった。したがって,そのような眼追跡データを解析する新しい方法を提案した。さらに,著者らの方法は,眼追跡データをグラフに変換することを可能にし,以前にアクセスできない行動の新しいパターンを見つけることができる。この方法論を用いて,著者らは,新しい仮想町を探索する90分を費やした参加者が,いくつかの住宅を優先的に見て,それらを注視グラフ定義ランドマークと呼ぶことを見出した。著者らの更なる分析は,ランドマークとまだ関連していない住宅の新しい特性を明らかにした。【JST・京大機械翻訳】
