Различия в движениях глаз у профессиональных и непрофессиональных киберспортсменов: полный обзор

Введение в исследование движений глаз в киберспорте

Киберспорт представляет собой emerging digital sport (возникающий цифровой вид спорта), который привлек widespread attention (широкое внимание). Как деятельность, которая heavily relies on visual information (сильно зависит от визуальной информации), исследование различий в характеристиках движений глаз у киберспортсменов разного уровня мастерства имеет crucial importance (решающее значение) для понимания механизмов, лежащих в основе улучшения игровой производительности. Поэтому целью данного исследования было систематически и всесторонне оценить различия в характеристиках движений глаз между профессиональными и непрофессиональными киберспортсменами путем интеграции существующих исследований с помощью подхода systematic review and metaanalysis (систематического обзора и метаанализа).

Методология исследования

Систематический поиск проводился по базам данных PubMed, Scopus и Web of Science, с датой окончания поиска 20 июля 2024 года. В анализ было включено в общей сложности семь исследований с участием 165 участников.

Критерии отбора исследований

Исследования отбирались согласно следующим критериям:

• Сравнение профессиональных и непрофессиональных киберспортсменов
• Измерение параметров движений глаз
• Публикация в рецензируемых научных журналах
• Наличие достаточных данных для статистического анализа

Основные результаты метаанализа

Объединенные результаты показывают, что у профессиональных киберспортсменов significantly shorter average fixation duration (значительно более короткая средняя продолжительность фиксации) по сравнению с непрофессиональными игроками, с moderate amount of effect size (умеренным размером эффекта) (SMD = 0,66; 95% ДИ: 1,01, 0,30; P < 0,001). Однако значимых различий в average number of fixations (среднем количестве фиксаций) между двумя группами обнаружено не было (SMD = 0,07; 95% ДИ: 0,41, 0,27; P = 0,70).

Гетерогенность исследований

Анализ гетерогенности для средней продолжительности фиксации показал низкую неоднородность (I² = 0%), в то время как для среднего количества фиксаций была выявлена высокая неоднородность (I² = 78%). Анализ предвзятости публикаций с помощью funnel plot (воронкообразного графика) и регрессионного теста Эггера не выявил значительной предвзятости публикаций (P > 0,1).

Анализ подгрупп

Анализ подгрупп по регионам показал, что не было statistically significant difference (статистически значимой разницы) между Азией и Европой (P > 0,05). Анализ подгрупп по типу стимула показал, что размер эффекта для реалистичной стимулирующей среды составил SMD = 0,16 (95% ДИ: 0,54, 0,23; I² = 0%), в то время как для simulated stimulating environment (имитированной стимулирующей среды) он составил SMD = 1,92 (95% ДИ: 1,00, 2,83). Между двумя группами наблюдалась statistically significant difference (статистически значимая разница) (P < 0,0001).

Характеристики движений глаз в области интереса

Было включено семь исследований, все из которых предоставили данные eye tracking (айтрекинга) для AOI (Area of Interest - области интереса). Однако из-за различий в используемых типах игр и вариабельности в определениях и количестве AOI провести метаанализ данных айтрекинга AOI не представилось возможным. Поэтому был проведен descriptive analysis (описательный анализ) для изучения характеристик айтрекинга профессиональных и непрофессиональных киберспортсменов в этих AOI.

Результаты анализа AOI

Результаты показали, что исследователи создали в среднем approximately eight AOIs (приблизительно восемь областей интереса) (M = 7,86, SD = 5,19, min = 4, max = 20). Примечательно, что три исследования не указали, как определялись AOI. Четыре исследования сообщили результаты о средней продолжительности фиксации в AOI, три из которых сообщили о differential significance (различной значимости) в некоторых AOI по сравнению с непрофессиональными киберспортсменами.

Визуальные стратегии профессиональных игроков

Мы выявили several differences in visual strategy allocation (несколько различий в распределении визуальной стратегии) между профессиональными и непрофессиональными киберспортсменами. В частности, профессиональные киберспортсмены используют более целенаправленные визуальные стратегии. Например, в таких играх, как FIFA и StarCraft, профессиональные киберспортсмены tend to focus more of their visual attention (склонны уделять больше визуального внимания) критическим элементам, таким как миникарта и тактически важные области.

Более того, профессиональные киберспортсмены продемонстрировали более высокую частоту переходов взгляда и меньшую потребность в повторных фиксациях в пределах одной и той же AOI (P < 0,001).

Саккады и продолжительность первой фиксации

Одно исследование сообщило о характеристиках saccades (саккад), но данных было недостаточно для метаанализа. Результаты показали, что у профессиональных киберспортсменов была significantly higher saccade velocity (значительно более высокая скорость саккад) по сравнению с непрофессионалами (P = 0,02). Кроме того, эксперты показали большее количество саккад, чем непрофессионалы (P = 0,005).

Одно исследование оценило first fixation duration (продолжительность первой фиксации), но данных было недостаточно для метаанализа. Результаты показали significant difference in first fixation duration (значительную разницу в продолжительности первой фиксации) между экспертами и непрофессионалами (P < 0,05). Профессиональные киберспортсмены демонстрировали более короткую продолжительность первой фиксации.

Обсуждение результатов

Насколько нам известно, это первый systematic review and metaanalysis (систематический обзор и метаанализ) характеристик движений глаз игроков в киберспорте. Цель исследования - изучить различия между киберспортсменами разного уровня мастерства с целью предоставления более полного понимания для улучшения игровых показателей.

Ключевые выводы исследования

Исследование выявило три ключевых findings (результата):

• Профессиональные киберспортсмены имели significantly shorter average fixation durations (значительно более короткую среднюю продолжительность фиксации) в течение всего испытания по сравнению с непрофессионалами (P < 0,05)
• Не было significant difference (значительной разницы) между профессиональными и непрофессиональными киберспортсменами в среднем количестве фиксаций в течение всего испытания
• Анализ AOI показал, что профессиональные киберспортсмены уделяли больше времени и внимания relevant AOIs (релевантным областям интереса)

Сравнение с традиционными видами спорта

Наши результаты были сравнены с двумя метаанализами, связанными с характеристиками движений глаз у спортсменов традиционных видов спорта, и были выявлены некоторые различия. Метаанализ 2022 года изучил различия в visual search strategies (стратегиях визуального поиска) между профессиональными и непрофессиональными спортсменами в традиционных видах спорта. Результаты исследования не показали значительных различий между профессиональными и непрофессиональными спортсменами в средней продолжительности фиксации и среднем количестве фиксаций.

Факторы различий

Это несоответствие может отражать различия в характеристиках движений глаз между киберспортом и традиционными видами спорта. Эти различия могут быть обусловлены следующими факторами:

• Традиционные виды спорта проходят в реальных условиях, где от спортсменов требуется выполнять dynamic visual searches (динамический визуальный поиск) в сложных и часто непредсказуемых условиях
• Киберспорт ограничен двухмерной средой экрана, что требует от игроков поддержания высокого уровня концентрации внимания на обработке информации, отображаемой на экране
• Различия в дизайне исследований и метриках измерения между включенными научными работами могли повлиять на сопоставимость результатов

Теоретические объяснения

Это исследование показало, что профессиональные киберспортсмены демонстрируют более короткую среднюю продолжительность фиксации в течение всего испытания. Это можно объяснить различными уровнями perceptual-cognitive expertise (перцептивно-когнитивной экспертизы) со способностью быстро приобретать визуальную информацию, считающуюся crucial for high-level performance (решающей для высокоуровневой производительности), особенно в спорте.

Эффективные визуальные стратегии

Более эффективные стратегии визуального поиска позволяют профессиональным киберспортсменам быстро захватывать важную информацию на экране без prolonged fixations (продолжительных фиксаций) на одном объекте. Напротив, непрофессиональные киберспортсмены часто struggle to rapidly locate and utilize information (борются за быструю локализацию и использование информации) из визуальных стимулов, что приводит к longer fixation durations (более длительной продолжительности фиксации) и lower information processing efficiency (более низкой эффективности обработки информации).

Теория долговременной рабочей памяти предоставляет потенциальное объяснение того, как эксперты быстро приобретают информацию. Эта теория предполагает, что опытные игроки могут быстрее кодировать и извлекать информацию, позволяя им принимать решения и реагировать более быстро.

Практическое значение исследования

Результаты этого метаанализа имеют practical implications (практическое значение). Во-первых, используя методы систематического обзора и метаанализа, он обобщает результаты нескольких исследований, thereby increasing the reliability and validity of the conclusions (тем самым повышая надежность и достоверность выводов).

Применение в тренировках

Это исследование может предоставить scientific basis (научную основу) для оптимизации методов тренировок в киберспорте. Наше исследование также идентифицирует specific eye movement characteristics (специфические характеристики движений глаз), связанные с высокоуровневой игровой производительностью, и предоставляет insights for optimizing gaming performance (идеи для оптимизации игровой производительности).

Новые метрики для отбора игроков

Наконец, это исследование также предоставляет новые метрики для отбора и оценки киберспортсменов. Традиционные методы отбора и оценки основаны primarily on player performance and experience (в первую очередь на производительности и опыте игрока), но эти подходы могут не fully capture a player's potential and true abilities (полностью захватить потенциал и истинные способности игрока).

Ограничения исследования

Однако это исследование имеет several limitations (несколько ограничений). Во-первых, potential selection bias (потенциальная ошибка отбора) (такая как языковая предвзятость и предвзятость публикаций) может lead to biased results (привести к предвзятым результатам), поскольку это исследование включало только рецензируемые статьи, опубликованные на английском языке, thereby overlooking some valuable non-English and grey literature (тем самым упуская некоторую ценную неанглоязычную и серую литературу).

Ограничения обобщаемости

Во-вторых, обобщаемость результатов может быть ограничена вариациями в экспериментальном дизайне, particularly the lack of standardized protocols (особенно отсутствием стандартизированных протоколов) для presentation of stimuli (представления стимулов) и выбора жанра игры. Чтобы enhance the external validity of research conclusions (улучшить внешнюю валидность исследовательских выводов) и mitigate heterogeneity-induced bias (смягчить предвзятость, вызванную неоднородностью), будущие исследования должны устанавливать более строгие операционные guidelines (руководящие принципы) во время разработки экспериментальных парадигм.

Заключение и перспективы будущих исследований

В заключение, этот систематический обзор и метаанализ предоставляет comprehensive comparison (всестороннее сравнение) характеристик движений глаз между профессиональными и непрофессиональными киберспортсменами и предоставляет empirical support (эмпирическую поддержку) для тренировок и улучшения производительности в киберспорте.

Будущие направления исследований

По мере продолжения развития индустрии киберспорта более глубокое понимание визуального поведения игроков будет играть critical role (критическую роль) в улучшении соревновательной производительности. Будущие исследования могли бы рассмотреть принятие longitudinal or repeated measures designs (лонгитюдных или дизайнов с повторными измерениями) для дальнейшего изучения того, как движения глаз развиваются с тренировкой.

Это исследование закладывает основу для будущих исследований в этой emerging field (возникающей области) и предоставляет ценную информацию для тренеров, игроков и исследователей, заинтересованных в оптимизации производительности в киберспорте через понимание и улучшение визуально-когнитивных навыков.