Инновационный подход к исследованию паттернов взгляда младенцев с помощью видео, обработанных ИИ

Инновационный подход к исследованию паттернов взгляда младенцев с помощью видео, обработанных ИИ

Интересное сегодня

Изучение незащищенной привязанности у детей 2-5 лет в Китае

Введение Джон Боулби рассматривал привязанность как эмоциональную связь между детьми и их основными ...

Как ностальгия заставляет нас танцевать: научное объяснение

Танцы — древняя традиция, уходящая корнями на 50 000 лет назад, когда неандертальцы и кроманьонцы дв...

Предикторы наличия и поиска смысла жизни среди оманских студ...

Введение Пандемия COVID-19 оказала значительное влияние на различные сферы жизни, особенно на студен...

Ранние признаки аутизма: как родительские опасения помогают ...

Роль родительских опасений в ранней диагностике аутизмаДиагностика расстройства аутистического спект...

3D-печатные фиксаторы бедра для детей с ретинобластомой: эфф...

Гемостатический эффект 3D-печатных фиксаторов бедра Ретинобластома (RB) — это злокачественная опухол...

Исследование предпочтений пользователей в дизайне интерфейсо...

Введение Распространение мобильных приложений (apps) изменило способы общения, работы и обучения люд...

figure 1
figure 1
figure 2
figure 2
figure 3
figure 3
figure 4
figure 4
figure 5
figure 5
figure 6
figure 6
Thumbnail 1
Thumbnail 2
Thumbnail 3
Thumbnail 4
Thumbnail 5
Thumbnail 6
Оригинал исследования на сайте автора

Использование видео, обработанных ИИ, для создания экологически валидных стимулов

Отслеживание взгляда является широко используемым инструментом для изучения развития младенцев, но создание разнообразных стимулов при сохранении контроля над переменными может быть сложной задачей. В этом концептуальном исследовании мы исследовали инновационный способ генерации экологически валидных стимулов с помощью технологии ИИ для создания видео, которые могут использоваться в культурно разнообразных условиях. Используя индекс глаз-рот (ИГР), широко используемый парадигм в отслеживании взгляда младенцев, мы изучили согласованность мер отслеживания взгляда между оригинальными видео и двумя типами видео, обработанных ИИ, на выборке из 46 младенцев в возрасте 12–14 месяцев.

Сравнение оригинальных и обработанных ИИ видео

Мы обнаружили очень сильную корреляцию ИГР между оригинальными и ИИ видео (r = 0.873–0.874), и не было статистически значимых различий между средними значениями ИГР в оригинальных и ИИ условиях. Кроме того, мы создали культурно разнообразные видео для измерения следования взгляду и обнаружили, что дети следовали взгляду людей в видео, обработанных ИИ, ожидаемым образом.

Индекс глаз-рот (ИГР)

ИГР относится к пропорции времени взгляда на глаза по сравнению с общим временем взгляда на глаза и рот. Взгляд на глаза и рот был изучен на протяжении всего младенчества и раннего детства и связан с развитием языка. Включение ИГР в это исследование было обусловлено необходимостью изучения обобщаемости ИГР с использованием разнообразных стимулов, минимизирующих ненужные конфаундеры, и стимулы, обработанные ИИ, предлагают перспективное решение для этой задачи.

Следование взгляду (СВ)

Следование взгляду — это способность синхронизировать визуальное внимание с другими по отношению к внешним объектам. Эта способность является центральной для совместного внимания и социального познания и была тесно связана с развитием языка. Видео, обработанные ИИ, предлагают перспективный инструмент для создания разнообразных стимулов, адаптированных к различным культурным контекстам при сохранении идентичных базовых поведений.

Заключение

Технология ИИ предлагает перспективные инструменты для создания экологически валидных и культурно разнообразных стимулов, которые могут быть использованы для проведения исследований в широком диапазоне условий и для изучения обобщаемости ранних выводов в области развития психологии. Наши результаты показывают, что младенцы демонстрируют схожие паттерны взгляда при просмотре оригинальных и обработанных ИИ видео, что открывает новые возможности для проведения исследований в различных культурных контекстах.

Короткие версии статей можно найти в телеграм-канале.

Посмотреть канал
Кликните еще раз для перехода