Shifting Focus with HCEye: Exploring the Dynamics of Visual Highlighting and Cognitive Load on User Attention and Saliency Prediction

要約

視覚的な強調表示により、複雑なインターフェイスでユーザーの注意を引くことができます。
しかし、限られた注意能力の下でのその有効性は十分に研究されていません。
この論文では、視覚的ハイライト表示 (永続的および動的) とデュアルタスク誘発の認知負荷が視線行動に及ぼす共同の影響を調査します。
150 のユニークな Web ページを閲覧している 27 人の参加者の目の動きのデータを使用した私たちの分析では、認知負荷が増加するにつれて参加者の UI 要素に注目する能力が低下する一方で、動的な適応 (つまり、ハイライト) が引き続き注意を引くことが明らかになりました。
これらの要因の存在は、人々が何に注目するか、ひいては何が顕著かを大きく変化させます。
したがって、我々は、最先端の顕著性モデルが、さまざまな認知負荷を考慮したときにパフォーマンスを向上させることを示します。
私たちの経験に基づく洞察と、公開されているデータセットは、さまざまな認知 (および知覚) 負荷の下での UI における注意プロセスの理解を強化し、マルチタスク中のユーザーの注意を予測できる新しいモデルへの扉を開きます。

要約(オリジナル)

Visual highlighting can guide user attention in complex interfaces. However, its effectiveness under limited attentional capacities is underexplored. This paper examines the joint impact of visual highlighting (permanent and dynamic) and dual-task-induced cognitive load on gaze behaviour. Our analysis, using eye-movement data from 27 participants viewing 150 unique webpages reveals that while participants’ ability to attend to UI elements decreases with increasing cognitive load, dynamic adaptations (i.e., highlighting) remain attention-grabbing. The presence of these factors significantly alters what people attend to and thus what is salient. Accordingly, we show that state-of-the-art saliency models increase their performance when accounting for different cognitive loads. Our empirical insights, along with our openly available dataset, enhance our understanding of attentional processes in UIs under varying cognitive (and perceptual) loads and open the door for new models that can predict user attention while multitasking.

arxiv情報

著者 Anwesha Das,Zekun Wu,Iza Škrjanec,Anna Maria Feit
発行日 2024-05-01 14:54:30+00:00
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