眼動儀準實驗設計

本節說明研究方法與實驗相關的細節，包含受試者、實驗材料、準 實驗設計、實驗設備、實驗流程、資料收集與分析。

一、受試者

本研究邀請已接受調查研究訪問的北部地區大學生預計參與人數 為 630 人(N=630)當為受試者，受試者年齡為 20 歲以上有投票權之大學 生，包含專職與在職學生，部分學生可能有選舉的投票經驗。受試者在 實驗之前被告知實驗目的為研究他們對於候選人視覺圖像與投票抉擇 的過程，且均簽署參與實驗同意書。在實驗之初均先進行過調查問卷，

依據調查問卷進行政黨傾向分組，分為泛藍、泛綠、無政黨傾向。

二、實驗材料

本研究在準實驗設計的部分設計主要由一個問卷調查與一個視覺 測驗組成。首先進行的是個人背景特徵問卷調查，接下來是由 60 位區 域立法委員候選人圖像⁵組成的眼動儀實驗，分別測試大學生對於 60 位 候選人的看法。視覺測驗的材料與移動軌跡範例如圖 3-4-1 所示。此題 目被設計成檢驗受試者對候選人視覺圖像認知、理解、推理的歷程，所 檢驗的候選人各有不同的形象特質。之所以選擇候選人圖像主要是相較 於候選人的文宣比較容易被記憶，又相較於候選人的影像，圖像在選民 記憶中停留的時間更長，因此選擇以候選人的圖像做為實驗材料。為了 排除大學生對候選人形象的刻板印象，在實驗前的調查問卷會加問是否 認識此候選人做為控制變數。實驗結果數據包括跳視順序、凝視次數、

凝視時間。

5本研究實驗材料主要以 2012 年第八屆立法委員選舉中北部地區區域立委的候選人為主，共有 64 位；

我國區域立委在單一選舉兩票制的制度下是由選民投票產生，不分區由政黨得票比例決定，因此實 驗材料不納入不分區的候選人；另外還有原住民立委的部分也不是本次研究的核心議題，所以也不 納入實驗材料中。而候選人圖像照片來源多數從台灣立法院的官方網頁中下載，若非現任也非歷屆

圖 3-4-1 候選人視覺圖像與眼球移動軌跡範例圖

為了實驗後分析眼動資料，針對圖像內設計分析所需要的感興趣區 (Region of Interest, ROI)。有了 ROI 定義後，分析眼動資料時，可以分析 出跳視是從哪一個 ROI 跳到哪一個 ROI；也可分析出各 ROI 所獲得的 NOF。本研究設計的 ROI 如表 3-4-1 及圖 3-4-2 所示，除了候選人視覺 圖像之外，它涵蓋了實驗材料內所有的符號與資訊。為了更細緻地分析，

視覺材料被分成 5 個 ROI，如圖 3-4-2 範例所示，每一個紅色圓形框為 一個 ROI，框內的數字為 ROI 編號。依此分別製作所有立委候選人的 ROI 區域做為實驗材料。

表 3-4-1 候選人圖像 ROI 各區的定義表 編號 ROI 類別

R1 外貌特質：眼睛 R2 外貌特質：鼻子 R3 外貌特質：嘴巴 R4 外貌特質：下巴 R5 外貌特質：耳朵

圖 3-4-2 候選人的 5 個 ROI 定義範例圖

三、準實驗設計

本實驗設計採用同一類 ROI，每一個 ROI 都各自為一個 ROI 變數，

以滿足本研究希望找出具體差異的區域位置的目的。此準實驗設計為 3 × 5 混合的設計，第一個獨立變數為政黨傾向分組(泛藍、泛綠、無政黨傾 向)。第二個獨立變數為 5 個 ROI 類型定義(如表 3-4-1)。相依變數為跳 視次數(Number of Saccades)從一個 ROI 跳到另外一個 ROI 的百分比，在 本研究中，跳視的百分比被稱為一體化的跳視(integrative saccade)，一體 化的跳視表現出跳視在整合後的 ROI 之間的跳視表現。測量所得的跳視 次數百分比代表從某一個 ROI 出發，跳視到另一個 ROI 的跳視次數比率。

跳視次數比率越高，表示這兩個 ROI 之間的觀看依順序出現越多次，反 之亦反。跳視次數越高，表示兩個 ROI 之間必定存在著邏輯關係、相依 關係、順序關係、或其他(例如回視)。

四、實驗設備⁶

本實驗使用 EyeNTNU-180 眼動儀，此眼動儀包含一個眼鏡架、一 個微攝鏡機、兩個紅外線 LED 和一台筆記本電腦(P4-2.2 GHz)，實驗材 料(即圖 3-4-2)當為刺激，呈現於電腦螢幕中，由電腦控制這個實驗，電 腦螢幕為 15.6 吋，EyeNTNU-180 精準度誤差為 0.33 度，用一個固定下 巴的裝置(chin rest)避免受試者頭部晃動，受試者眼睛與螢幕的距離為 60 公分，眼動資料的取樣頻率為 180 Hz，眼動資料的分析相關軟體有 ROI Splitter, Hot Zone Analyzer, Fixation Calculator 和跳視統計分析軟體，並 用 SPSS 18.0 版做資料的統計與分析。

6本研究之實驗設備器材為國立台灣師範大學應用電子科技學系何宏發副教授所主持教育部邁向頂尖 大學研究計畫（低 價 眼 動 儀 硬 體 與 軟 體 之 開 發 與 研 究 ， 2013/01/01~2013/12/31）之研究成 果，在 此 特 別 感 謝 何 宏 發 老 師 的 無 私 奉 獻 與 協 助 ， 讓 本 研 究 得 以 順 利 進 行 ， 若 有 任 何 疏 漏 由 筆 者 自 行 負 責 。

五、實驗流程

實驗含分組測驗與視覺測驗。正式實驗之前，兩者均先經過 pilot study 並改良。分組測驗針對 630 位受試者(N=630)在三間一般教室做紙 筆測驗，耗時 50 分鐘。由一位研究人員解釋問卷內容。依據政黨傾向 分成 3 組，排除視力與其他問題後，進行視覺測驗，視覺測驗後，再剔 除無效樣本。

事前告知受試者操作程序，提供一個練習用的候選人圖像，做為範 例，讓受試者了解這次實驗的內容，受試者將下巴放置於 chin rest 上，

戴上眼動儀的眼鏡，開始作 9 點校正，直至校正達到準確率 80%以上，

開始由電腦螢幕提供實驗材料刺激受試者。此時眼動儀開始自動全程收 集眼動資料，受試者在完成任務後用滑鼠點選自己認為候選人的形象特 質認知，此測驗沒有時間限制。實際上，受試者平均花費了 90 分鐘才 能完成這個測驗。

視覺測驗的步驟方面，說明如下：

步驟 1：實驗前會跟受試者解釋實驗程序，進行數題練習讓受 試者熟悉實驗情境。研究者會告知此實驗處理為被動式偵測，

並不會造成身體任何的傷害。正式實驗時會先做眼動儀與軟體 的校正，然後開始視覺測驗的部份。

步驟 2：研究者告知受試者等待研究者說：1、2、3 開始，受試 者才能進行實驗。而圖案開始之前會再有個凝視點，除了提醒 受試者注意之外，也可以讓研究者確認眼睛凝視的準確度，如 果偏移凝視點太遠則必須重新校正。

步驟 3：凝視點之後，圖像會自動呈現，受試者則以自己習慣 的速率觀看，觀看一個圖像後，立即點選對於此圖像中候選人 形象特質的認知看法，觀看完畢後，由受試者按鍵結束閱讀，

等一分鐘後，研究者再告知受試者開始作答自然觀看候選人圖 像。

步驟 4：進行自然觀看視覺實驗處理當下，受試者配戴眼動儀 裝置眼鏡，並且透過眼球追蹤軟體紀錄凝視次數、跳視次數、

平均凝視時間和平均跳視距離等。

六、資料收集與分析

在視覺測驗過程中，眼動儀用 180Hz 的取樣頻率紀錄每位受試者的 眼動資料，如果注視時間長度小於 80 毫秒，它們被定義為快速跳視，

快速跳視無法提供大腦足夠的資訊，因此被過濾掉。注視時間長度大於 等於 80 毫秒的注視，以及這些注視之間的跳視，都被列入合格的眼動 資料。合格的眼動資料用來分析眼動行為。

眼動行為分析之前，必須先定義好 ROI。我們用 ROI Splitter 來定義 候選人視覺圖像的 ROI(如圖 3-4-2)，根據 Fixation Calculator 和跳視統計 分析軟體計算結果，每位受試者的眼動資料經過 Fixation Calculator 和跳 視統計分析軟體工具的計算，得到 58×58=3364 個跳視次數。然後依據 表 3-4-1 的 ROI 定義，合併統計出受試者各自的跳視次數。因為不同受 試者的跳視次數的變動太大，所以採用合計跳視次數百分比統計，因本 研究探討的問題並不考慮一個 ROI 內部的跳視現象。

使用 SPSS 18 版針對 ROI 的內容進行相關分析。發現有差異後，繼 續用 Fixation Calculator 算出 ROI 的 NOF（凝視總量），用 SPSS 18 版進 行統計分析。另外，凝視的時間、凝視次數、眼球移動軌跡的順序都將 納入統計模型進行分析。

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