Tobii眼动追踪：2025年度研究报告

指南。报告梳理了过去一年全球的科研进展，并萃取为清晰的行业洞最终，我们希望赋予您更深厚的认知与信心，探索眼动追踪在科研科学研究中的眼动追踪动仪能够揭示科学研究中的眼动追踪动仪能够揭示什么决策动仪类屏幕式究研育教究研知认探索环境、视觉交互以及行为反应的深层模式究研育教究研知认眼眼究研会社究研会社学医知感觉究研学医知感觉究研视类眼型忆记视类眼型忆记人人床临床临究研研究研研人因穿感知究人因穿感知究VR生戴势VR生戴势理过程式态理过程式态用消户费用消户费体者验与研应究用研究领域认知过程培训与评估认知负荷究究言领学域与阅读研究体者验与研应究用研究领域认知过程培训与评估认知负荷究究言领学域与阅读研究发展研发展研基础基础在强调落地价值的应用研究中，眼动追踪技术已在驾驶技能迁移等方向取得长足进步。得益于便携式及，眼动追踪不仅确保了极高的“生态效度”，更成为了心理学与神经科学构成了基础研究的核心版图，涵盖了心理学与神经科学构成了基础研究的核心版图，涵盖了多个子领域。在这些学科中，眼动追踪作为一项成熟段，在揭示注意力、认知及视觉信息处理等底层机制方Tobii|2025年度研究报告|眼动追踪研究概述Tobii|2025年度研究报告|眼动追踪研开展眼动追踪研究通常遵循一套严密的系统流程，即从初期的理论构建出发，贯穿数据采集至最终Methods）刊发了“眼动追踪基本原则”（Fundamentalsofeyetracking）专题系列，业内专家在该系列中系统性地阐述了设计并执行严谨眼动研究的核原则1：明确研究问题，构建理论关联。首先需制定清晰的研究问题，并界定眼动追踪如何揭示知觉、认知或行为机制。研究者应明确：目标是单纯描述注视行为，还是将其作为心理过程的量化指标。建立稳固的理论联系，能确保眼动数据产出具有针对性且可验证的见解，并与研究假设保持一致。原则2：科学操作化，转化为可测变量。将抽象理论转化为注视、眼跳、瞳孔大小、眨眼或眼睑开合度等可测量指标。需评估这些变量是作为认知状态的直接度量，还是作为代理指标。透明地报告算法与参数设置，不仅能提升原则3：精准选型，匹配研究场景。根据研究环境（如受控实验室、沉浸式VR或真实世界）选择最匹配的眼动仪。在屏幕式与穿戴式方案间权衡时，应综合对比设备的采样率、精度及便携性，以确保在特定实验条件下获取可靠原则4：工具协同，优化分析路径。选择能够实现高效记录、可视化及数据解读的软件工具。高度集成的工具链有助于确保工于屏幕式与穿戴式研究。此外，Tobii硬件具有良好的开放性，可兼容主流开原则5：迭代预研，确保严谨品质。在大规模采集数据前，务必通过预实验（PilotStudy）完善实验设置、指导语及分析方案。预实验是发现潜在错误、优化设计的关键环节。将其视为一个“测试-评估-改进”的迭代过程，能有效节省时间成本并提升科学严谨性。Tobii|2025年度研究报告|研究历程：从理论到眼动追踪洞察Tobii|2025年度研究报告|研究历程：从理论到眼动追踪洞察本节将多维度地剖析眼动追踪技术的应用现状：涵盖设备使用方回望过去十年，全球已有超过15,000在过去的二十年里，眼动追踪软硬件的技术革新显著降低了科研门槛。这项非侵入性技术凭借高采样率与高精度，可精确捕捉从婴幼儿到成年人、乃至非人灵长类动物的全生命周期和跨物种眼动数据。得益于篇新增出版物篇新增出版物作为全球科研眼动追踪技术的领军者，Tobii的行业影响力随科学版物数量的持续攀升而日益显著。2025年，共有1,604篇科学出版物选用Tobii技术，这不仅为本报告的深度分析奠定了坚实的数据基石，更实现了较2024年同比增长11%，增速显著回升。在具体的样本维度上，学术期刊论文数量增长了7%，会议论文虽有7%的小幅回调，但书籍章节依然保持稳健。这一系列增长数据精准映射出跨度十年的宏观行业趋Tobii|2025年度研究报告|2025年关键数据Tobii|2025年度研究报告|2025年关键数据人因、心理学和神经科学继续领跑眼动追踪研究人因研究心理学和神经科学消费者研究培训与评估 人因研究与心理学/神经科学领跑眼动研究作为技术先驱，心理学与神经科学率先将眼动追踪技术应用于人类行为与视觉注意力的探索，为跨学科眼动研究奠定了坚实的概念与方法论基石。这些早期的理论驱动型探索确立了核心准则，至今仍持续赋能当代应用研究。因此，心理学与神经科学依然是该技术的核心阵地，其研究深度与规模正保持稳健扩张。2025年，心理学与神经科学领域的出版物共计668篇，同比增长21%。同期，人因研究领域表现尤为抢眼，以703篇的产出量和33%的高增速，一举成为眼动追踪增速最大的研究领域。尽管人因研究在份额与绝对数值上首次完成超越，但这并不代表基础学科采用率的下降，而是折射出应用研究更具爆发力的增长势头。目前，两大领域均实现了大幅同比增长，稳居眼动追踪科研版图的人因研究的历史性跨越：应用研究步入成熟期人因研究在产出规模上超越心理学与神经科学，标志着眼动追踪已成为应用研究中高度成熟的标准化方法。这一增势精准契合了全球对人机环境交互（HMI）的深度聚焦，有力支撑了优化系统性能、安全性、工效学及用户体验的前沿课题。2025年的科研模式表明，眼动追踪正加速融入现实世界的“人在回路”研究项目，*本报告综合期刊研究范畴、标题与摘要关键词以及作者所属机构信息，将出版物划分至一个或多个相关研究领域。2025年，涉及跨学科领著提升，导致更多出版物被同时映射至多个领域。因此，各领域出版量及其份额的同比变化，除直观反映底层科研趋势外，可能也部分受到统计分类权Tobii|2025年度研究报告|2025年关键数据Tobii|2025年度研究报认知研究仍然是心理学和神经科学领域中最大的眼动追踪研究子领域发展研究：追踪全生命周期的成长轨迹。发展研究横跨从婴儿期至成年期的认知、社交及情感发展历程。眼动追踪广泛用于观察儿童习得阅读、面部识别及社交线索认知研究仍然是心理学和神经科学领域中最大的眼动追踪研究子领域社会研究：洞察社交互动的心理机制。社会研究探讨个体在社会研究者能揭示社会认知背后的认知与情感加工流程，从而理解其社会研究：洞察社交互动的心理机制。社会研究探讨个体在社会研究者能揭示社会认知背后的认知与情感加工流程，从而理解其认知研究：探究信息处理的底层逻辑。该领域研究大脑结构与功能如何驱动知觉、记忆及决策等心理过程。通过整合脑电图（EEG）与眼动追踪技术，研究者可深度解码人情绪研究：评估情感状态对行为的导向作用。该领域探究情绪体验、表达与调节的内在机制。眼动追踪可用于调查对情绪刺激的注意偏向，洞察情绪状社会研究情绪研究有助于揭示患者眼动模式与认知/情绪状态间的深层情绪研究：评估情感状态对行为的导向作用。该领域探究情绪体验、表达与调节的内在机制。眼动追踪可用于调查对情绪刺激的注意偏向，洞察情绪状社会研究情绪研究语言学与阅读研究发展研究其他领域：涵盖非人类灵长类动物研究（侧重跨物种比较认知与脑功能研究）及体育与运动科学（研究运动表现背后的心理与神经机制）等专业方向，各约占出版总数的1%。语言学与阅读研究：解码实时处理效率。此方向旨在探究语言理解与阅读背后的神经及认知机制。眼动追踪是实时监测语言处理流程的关键手段，可提供关于阅读策其他领域：涵盖非人类灵长类动物研究（侧重跨物种比较认知与脑功能研究）及体育与运动科学（研究运动表现背后的心理与神经机制）等专业方向，各约占出版总数的1%。语言学与阅读研究：解码实时处理效率。此方向旨在探究语言理解与阅读背后的神经及认知机制。眼动追踪是实时监测语言处理流程的关键手段，可提供关于阅读策认知研究发展研究社会研究语言学和阅读研究 Tobii|2025年度研究报告|2025年关键数据Tobii|2025年度研究报建筑与导航：科学赋能空间设计建筑与导航：科学赋能空间设计。致力于通过优化建筑环境设计来增强人际互动、安全感与通行效率。眼动追踪提供的空间导航与视觉感知客观数据，助力设计师做出更英明的决策。人机交互（H人机交互（HMI）：驱动以人为本的界面优化。专注于提升计算机、智能手机及工业设备等技术系统的设计水平与可用性，旨在强化用户表现、安全性和满意度。通过眼动追踪深度解析用户的注意力分配与认知状态，为优化交互逻辑提供科学依据。驾驶研究：定义未来出行体验。侧重于通过分析驾驶行为、认知状态及人车交互，协同优化车辆设计、驾驶安全与整体体验。研究覆盖汽车（最核心场景）、摩托车、自行车及其他个人与商用车辆，并广泛其他领域其他领域：涵盖农业研究等不属于上述特定技航空与航海建筑与导航驾驶研究航空与航海建筑与导航驾驶研究航空与航海：保障高风险作业安全。聚焦空运与海运的安全性、效率与运行表现。通过对视觉注意力、认知负荷及态势感知的深度洞察，赋能模拟训练、界面设计及操作程序优化，重医疗保健：全方位提升医疗质量。致力于改进医疗系统的设计与运行，保障患者安全、提升护理质量和专业人员表现。人机协作：构建直观的协同系统。专注于优化人类与机器人间的交互模式，以提升协作安全性、作业性能与系统可用性。基于交互模式的深度分析，设计出更高效、更符合直医疗保健：全方位提升医疗质量。致力于改进医疗系统的设计与运行，保障患者安全、提升护理质量和专业人员表现。人机协作：构建直观的协同系统。专注于优化人类与机器人间的交互模式，以提升协作安全性、作业性能与系统可用性。基于交互模式的深度分析，设计出更高效、更符合直运动科学：解码卓越表现的视觉特征。旨在机制，提升高强度体力任务中的竞技表现。通过量化视觉搜索行为、预判能力及注视-动作协调性，识别出能提升效率、减少失误、增强态势感知施工与工程：减少人为错误并提升效能。探讨如何优化工业及建筑环境中的工具、设备与环境设计，以保障安全、提产增I驾驶研究建筑与导航航空与航海人机协作Tobii|2025年度研究报告|2025年关键数据Tobii|2025年度研究报屏幕式眼动追踪领跑2025科研，穿戴式设备稳步增长随着研究范畴的不断拓展，科研人员灵活运用屏幕式系统（受控实验室研究）、穿戴式眼动仪（现实世界研究）以及VR方案（沉浸式实验环境）开展多维探索。2025眼动追踪稳居主流地位，相关出版物达1,042篇；穿戴式与VR研究则分别贡献了450篇与对比2024年数据，屏幕式研究表现出最强劲的增势，其出版份额占比提升了6%。穿戴式眼动追踪虽然在文章数量的绝对值上有所增加，但由于屏幕式研究的扩张速度更快，其相对份额小幅回落了4%。VR研究在数量与份额上均略有下降。目前，屏幕式眼动仪已应用至绝大多数研究领域，而穿戴式眼动仪则高度集中于人因研究，支持应用型及真实场景的实越来越多的眼动追踪研究选用Tobii的软件执行实验设计、数据记录与分析。2025年，采用Tobii官方软件的出版物占比由2024年的35%增至38%，进一步巩固了其应用最广的软件地位。与此同时，兼容Tobii的第三方商业软件略有增加，而TobiiSDK、API及开源工具的占部分研究未指明所用软件，这可能是由于采用了本报告搜索范围外的工具或该比例较去年有所下降，表明学术报告的规范性有所改善。Tob究中均保持领先，且在穿戴式眼动仪研究中的优势尤为显著；而SDK和开源方案则主要集研究被试群体包括由于配合度有限、动作较多或受临床及发其他临床疾病患者孤独症患者注意缺陷多动障碍患者非人灵长类动物5Tobii|2025年度研究报告|2025年关键数据Tobii|2025年度研究报不仅是注视位置2025年，共有209篇出版物将瞳孔大小作为认知绪负荷的衡量指标。相较于2024年（136,2025年该比例增至13%，标志着瞳孔测量法正与眼动追在103篇出版物中，科学家通过测量眼占比6%）相比，虽然出版绝对值有所上升，但受总出版量增长的影响，其2025年的市场份额保持在6%，基本持认知状态或行为表现的量化指标。相较于2024年的29注视驱动的人工智能正展现强劲增势2025年的分析显示，共有225篇出版物（占研究总数的2025年的分析显示，共有225篇出版物（占研究总数的14%）将眼动追踪与人工智能（AI）方法融合，较2024年的195篇实现了15%的同比增长。这一数据体现了AI在这些研究工作中，两大核心应用方向占据主导地位。主流研究倾向于将AI模型应用于眼动数据，通过将其作为输入特征来预测或分类被试的状态与行为，涵盖注意力分布、视觉策略、认知负荷、疲劳程度、情绪反应以及安全相关的表现。此类方法已广泛应用于驾驶与操作环境、临床筛查及医疗决策支持等场景。另一组规模较小但备受关注的研究方向则侧重于测试与评估，利用眼动追踪技术评估AI赋能的系统与界面，深入探讨在人机交互场景（含AI辅助及生成式AI工具）中，AI对可用按研究领域划分，AI赋能的眼动研究高度集中于人因研究（约占出版物的54%心理学与神经科学以27%紧随其后。其余贡献则来自医学研究、教育领域，以及培训评估、消费者研究和用户体验（UX）等领域。硬件层面则延续了2025年的整体分布模式：大多数AI相关研究基于屏幕式设备，穿戴式设备占据了重而虚拟现实（VR）仍然是集中的细分领域。综合而言，2025年的研究结果表明，注视驱动的预测建模规模正在持续扩大；同时，作为评估新兴AI系统对人类影响的客心理学与神经科学教育研究培训与评估消费者研究心理学与神经科学教育研究培训与评估消费者研究Tobii|2025年度研究报告|2025年关键数据Tobii|2025年度研究报在188篇出版物中，研究人员推断了认知需求与资源分配，最常将其表述为“认知负荷”。这占2025年出版总数的12%，突显出学界持续利用眼动指标量化任务需求，以及应对这些需求所需洞察心理状态的窗口在57篇出版物中，科学家评估了注意力投入与流失，涵盖持续注反映出研究人员对任务执行中注在87篇出版物中，研究人员对唤这占2025年出版总数的5%，表明眼动追踪正越来越多地用于捕捉与激活水平及警觉性降低相关Tobii培训与评估教育研究心理学与神经科学培训与评估教育研究心理学与神经科学消费者研究认知负荷研究的热度逐年显著提升。此类研究揭示大脑如何管认知负荷研究的热度逐年显著提升。此类研究揭示大脑如何管并解释不同心理努力程度下的个体表现差异。这一理论基础支持实现多项实际目标：管理工作负载、优化界面设计、改良培训方案，以及识别引发错误和安全风险鉴于认知负荷的无形特质，直接测量难度较大。眼动追踪作为一种实用且无创的评估手段，可量化实验室及真实场景中的心理努力程度。测量认知负荷的关键指标包括：眨眼频率与时长、瞳孔扩张、注视时长与频率、眼跳模式与微眼跳，以及扫描路径复杂度。Tobii旗下的系列眼动仪支持在受控和自然环境下采集此类数据。TobiiProGlasses3通过捕知负荷演变。TobiiProSpectrum具备高时间分辨率，可检测与心理努更详细的深度解读，请见第24页关于使用眼动追踪2025年多模态眼动追踪研究持续扩展60%50%40%30%20%10%0%48%otherMotioncaptureEEGHeartRateGSRfNIRSEMGotherMotioncaptureExpressionTobii多模态解决方案支持眼动追踪与多种互补生理及行为传感器的集成研究，涵盖受控实验室研究与真实环境部署。2025年共有305篇出版物采用多模态眼动追踪技术，占出版物总数的与往年一致，多数多模态研究依赖于相对精简的配置。尽管大部分研究仅结合单一额外传感器，但自2024年起，使用两个及以上传感器的比例有所上升，这意味着更为丰富的多传感器设置正变得越来越普遍，而这种改变在人因研究领域尤为显著。脑电图（EEG）仍是最常与眼动追踪技术配对使用的模态，其次是心率和皮肤电（GSR）。采用心率数据的眼动追踪研究在2025年增长显著，而皮肤电（GSR）保持稳定。近红外（fNIRS）和肌电图（EMG）等模态的绝对数量有所增加，正跨越小众领域，更频繁地出现在多模态文献中。最常见的多传感器组合依然是将眼动追踪与心率和皮肤电（GSR）配合施测，反映出研究者对关联注视行为与生理状态的持续关在各研究领域中，人因工程学、心理学与神经科学中的多模态技术应用保持领先地位，在基于皮肤电（EEG）和心率的实验设置中表现突出。这一模式凸显了多模态眼动追踪在基础研究与应用Tobii近期关于眼动追踪评估认知负荷的研究呈现出3种本综述涵盖的6项研究揭示了眼动追踪在认知负荷测量中的两种路径：作为独立评估手段，或将眼生理指标能反映对心理努力的瞬时、非自发反应，因此仍是评估认知负荷的核心要素。在控制光环境的前提下，瞳孔测量法为观察工作负载相关变化提供了一种微细且可靠的手段。Orti等人（2025）的研究论证了这一路径：当个体处理复杂的空间表征，尤其是从自我中心向他我中心参考系切换时，高强度的认知转换需求会导致任务诱发型瞳孔扩张显著增加。该研究揭示了在严控视觉环境中，瞳孔动态表征处理负荷细微差动态任务环境中的研究结果进一步验证了这一模式。Li等人（2025）指出，在全身运动状态下执行精细动作瞄准任务时，被试的瞳孔尺寸增大且变异性增强，体现了感知与运动处理需求的提升。该研究利用屏幕式眼动仪记录眼动指标，证实了瞳孔测量在实验室及复杂运动场景中的普适性。综上，这些研究论证了利用瞳孔指标跨场景分析认知负荷的可行性，并强调了在解读此类细微变化时实验控制的关键眨眼被视为衡量认知努力的可靠指标。这一研究趋势越来越显著。听觉研究表明，在困难的听觉任务中，眨眼频率会显著降低，尤其是由于信噪比降低导致言语清晰度下降时更是如此。Coupal等人（2025）利用TobiiProGlasses2开展的实验证明了这一点。这种眨眼抑制只出现在刺激呈现阶段，且不受光照条件影响，表明眨眼行为可作为听力努力的标志物，且这一指标对光照条件不敏感。由于在瞳孔数据含有噪声或数据质量较差的情况下仍能观察到眨眼抑制现象，该指标为工作负荷的评估提供了关键的补充渠道。Glasses2（50Hz）穿戴式眼动仪的研究指出，注视点离散度随任务需求增长而增加；在任务难度提升及全身运动状态下，注视模式变得更分散且聚焦度降低。眼跳行为呈现相似模式：任务难度增加导致眼跳过冲频率上升，反映出个体在挑战性或不稳定情境中存在更多的补偿性眼动。Yu等人（2025a）针对空中交通管制的研究也提供了佐证，水平与垂直方向的眼动速度随工作负载系统性增加，表明高认知需求触发了更活跃的扫描行为（TobiiX2-30眼动仪）。综上所述，这些指标揭示了用户随认知负荷强度增加而调整视觉策略的第三种方法论侧重于整合眼动追踪与其他生物信号，从而优化工作负荷评估。在一项空中交通管制员研究中，Yu等人（2025a）利用半监督集成模型整合了注视数据（由TobiiX2-30采集）、行为数据与生理数据。即使在标注数据有限的情况下，该方法仍能实现对操作员需求的持续、态势感知评估。进一步的研究通过双注意力架构算法，同步对比眼动和脑电信息，精准抓取能够有效表征认知负荷的信号。此类集成在轻度、中度及重度认知负荷分类准确率上一致优于单模态基准，这些结果在利用Tobii屏幕式眼动仪采集的数据作为多模态系统的补充，近期研究论证了单模态眼动追踪即可表征实时认知负荷，并提供即时支持。此类基于注视的自适应系统无需依赖多重生理输入，而是通过瞬时眼动数据识别用户（2025）开发的自适应翻译辅助工具论证了这一路径：系统通过监测读者的实时注视行为，在其阅读受阻或在生词处停留时自动触发翻译辅助，证明了眼动追踪在无需额外传感器的情况下实现即时干预的能力。眼动追踪在工作负荷评估中的角色演变综合上述方法论，这一领域的发展趋势十分明确：眼动追踪正从独立指标演变为多模态、情境感知认知负荷模型的核心组成部分，同时其作为独立、非侵入式工作负荷评估方法在现实应用中依然具备显著潜力。多模态路径并非取代眼动追踪，而是拓宽了现有工具集；对于追求无干扰及商业可行性评估的场景，基于注视的challengingauditorycondMinas,C.,etal.(2025).Adaptivereal-timetranslatiOrti,M.,etal.(2025).CognitiveloadinswitchingbetweenegocentricandalYu,X.,etal.(2025a).Cognitiveworkloadquantificationforairtrafficcontrollers:Anensemblesemi-supervisedlearningapproach.Yu,X.,etal.(2025b).Humanoperators’cognitiveworkloadrecognitionwithadualattention-enabledmultimodalfusionframework.Tobii|2025年度研究报告|眼动追踪测量认知负荷Tobii|2025年度研究报告|眼动追踪测量认知负荷2025年，眼动追踪研究在一系列具有启下持续发展。我们确定了7个核心类别，并为每个类别遴选出一文章，本章节将深入探讨这些类别并对这些研究Tobii富有启发性的复杂眼动追踪实验设置该类别研究强调旨在扩展眼动追踪系统功能的实验配置。该配置支持多用户、实时及其他复杂实验条件，并论证了创新方案拓宽行为、感知及络化眼动追踪实验的工具箱隆德大学的DiederickC.Niehorster与Marcus在简化利用Tobii屏幕式眼动仪构建网络化眼动追踪实验的过程，从而降低多被试及共享注视实验的技术门槛。该工具箱基于实验室流层（LSL）框架，支持研究人员以极低的编程工作量实现跨系统注视点数据的实时流式传输与同步。实验数据显示其平均延迟仅为3.05毫秒，证明网络化注视点共享的性能几乎媲美本地追踪水平。通过兼容MATLAB与Python，并实现与E同注意和协作研究奠定了灵活且可扩展的基础。该工具箱降低了多用户及实时眼动追踪研究的门槛，为行为Tobii|2025年度研究报告|2025年启发性、创新性和前沿性的研究具有远见的临床应用此类文章聚焦临床及医疗场景中眼动追踪的创新应用。所展示的研究论证了利用视觉行为数据强化诊断能力、揭示专家决策逻辑并优化患者预后的路径。此类研究推动了深度学习量化病理学家视觉模式实现全切片图像诊断本年度“具有远见的临床应用”类别聚焦一项通过眼动追踪整合人类专业知识与人工智能的研究。该研究旨在减轻医务人员压力并提升诊断表现。视觉注意模式正深度融入诊断建模，本研究即为这一前沿趋势的典型例证。东北大学与中国医科大学合作开发了病理学专家经验获取网络（PEAN）。PEAN是一套深度学习系通过解码专家视觉模式，该模型学习识别具有诊断价值的区域，在5类皮肤病变的分类中实现了96.3%的准该方法将标注时间缩短至传统方法的5%以下，论证了利用注视点数据将诊断经验有效迁移至AI模型的路径。本研究为计算病理学设定了新标准：利用高精度屏幕式眼动追踪系统不仅加速了数据标注，还增强了诊卓越眼动追踪研究综述此类文章聚焦深度综述，整合了特定眼动追踪领域的技术此类文章旨在阐明新兴趋势，发掘转化潜力，并作为重要参考资料支撑该领域及其应用的持续发展。眼动追踪技术及其在中风诊断与评估中的应用综述在本年度眼动追踪研究综述中，JunZhang及其同事的研究将眼动科学的基础进展与临床及技术创新连接起来。该研究系统分析了238篇论文，首次全面概述了眼动追踪技术在中风诊断与评估中的应用。作者解析了从核心原理与算法到数据采集、特征提取以及临床症状评估的全流程，并进一步阐明了注视时长、眼跳幅度作者等人同时探讨了利用基于摄像头的眼动追踪及新兴机器学习注视分析技术，将中风诊断转化为客观、无创且具备居家筛查潜力的手段。面向未来的章节重点介绍了研究前沿，包括虚拟现实（VR）集成、穿戴式传感器以及多模态数据融合。综述据此将眼动追踪定义为下一代神经评估框架的核心组件，该框架融合了精密4.0许可，/licenses/Tobii|2025年度研究报告|2025年启发性、创新性和前沿性的研究Tobii|2025年度研究报告|2025年启发性、创新性和前沿性的研究基础眼动追踪研究的突破性进展此类研究增进了对眼动行为与神经、认知或生理过程关联的基础理，深化了对脑-眼交互模式的洞察，优化理论模型，并引入拓宽眼动及瞳孔动力瞳孔自我调节对皮层兴奋性和唤醒的调控基础眼动追踪研究探讨眼球信号与核心神经机制的交互规律。Weijs等人在研究中论证，被试能够利用来自TobiiProNano的实时生物反馈自主调节瞳孔大小，同时利用经颅觉Oddball任务测量其大脑活动。该研究证明了自主控制瞳孔直径会影响多项神经功能指瞳孔扩张时，TMS产生的运动诱发电位（MEP）增加，表明皮层兴奋性提升。EEG数相比，扩张期间的频谱斜率（一项关联觉醒度及兴奋-抑制平衡的指标）变得更平缓。在Oddball任务中，较小的瞳孔产生更强的P300反应，表明紧张性觉醒的降低增强了时相性该研究将眼动追踪定义为兼具测量与调节功能的工具，并论证了瞳孔动力学影响大脑功能关键维度的机制。瞳孔生物反馈范式——联合TMS与EEG探究瞳孔自主调Tobii发展研究前沿该类别聚焦前沿眼动研究，旨在阐明婴儿期及儿童期知觉、认知或社会能力的发展过程。此类研究通过精准的注视测量手段揭示早期能力，描绘发展轨迹，并阐明学习与婴儿对提问信息寻求功能的认知：疑问句关联及与陈述句的区分CyannBernard及其同事的研究揭示了幼儿理解语言社交目的的逻辑。针对14、18及30月龄婴儿开展的两项眼动实验中，婴儿观看相关视频：演讲者在发出涉及新标签的疑问或陈述时，仅能看到其中一个物体。研究利用Tobii屏幕式眼动仪测量婴儿对可见及隐藏物体的注视轨迹，结果表明，婴儿将疑问句视为获取信息的信号，而非对环境的描述。婴儿能专门将该功能与疑问句关联，并区分疑问句和陈述句。注视模式显示，听到提问时，婴儿更多关注演讲者视线外的隐藏物体；听到陈述时，通过对注视行为的精确测量，本研究阐明了婴儿在具备语言能力前解析语言结构并参与社交沟通的路径。Tobii|2025年度研究报告|2025年启发性、创新性和前沿性的研究此类研究整合了眼动追踪与多种认知及生理传感器模态，以捕捉现实场景中人类行为的细节。此类研究将注视数据与互补信号融合，构建综合数据集或模型，从而推动具利用多模态感知数据增强机器人技能获取：面向厨房任务的新型数据集研究团队发布了多模态数据集KaiwuKitchen，记录了个体在自然厨房环境中执行精细操作任务的过程。实验涉及20名成年人在30个场景中与17种日常物品的交互。同时，7种传感模态同步记录了其行为数据，包括RGB-D视频、动作捕捉、肌电图（EMG）、音频、Tobii穿戴式眼动仪，以及来自智能手套的精细手部运动学与力传感器数据。这些数据提供了关于切菜、开启容器及清洁等常规任务中注意力分配、力度控制、肌包含680个标注片段和超过56,000个标签，所有模态均实现了时间对齐，详细记录了注视模式、抓握类型、动作阶段及物体交互。文中的视觉示例展示了手部运动轨迹、兴趣区（AOI）及抓握力分布揭示自然厨房动作结构与变异性的路径。通过将多样化信号整合至统一框架，该数据集为训练与评估旨在现实场景中学习类此类研究聚焦在眼动追踪技术在实验室外的真实操作场景中的创新应用。此类研究论证了注视数据结合先进模型支撑复杂任务表现（如驾驶飞机或在高压下解决问题）需要帮助吗？利用眼动追踪与大语言模型识别并响应飞行员的排障需求该研究通过整合穿戴式眼动追踪技术与GPT-4模型，提出了一种检测并支持飞行员排障活动的新方法。L与Li引入了“视觉注意力矩阵（VisualAttentionMatrices）”,这是一种表征驾驶舱仪表注视时长与转换关系的精简方式，旨在将高频注视数据转化为适用于GPT-4推理过程的结构化格式。该方法应对了一项关键操作挑战：即使是保持高度参与的飞行员，在同时处理监控与故障排除任务时仍可能面临认知过载。研究者在空客A320高保真模拟机中验证了该方法，利用TobiiProGlasses3采集眼动数内7个兴趣区（AOI）的注视行为。在涉及持证飞行员的案例研究中，系统成功区分了正常监控行为与针对氧气系统故障、TCAS错误及起落架问题等事件的主动排障行为。实验结果表明，“视觉注意力矩阵+GPT-4”方案表现最优，能够精准识别相关信息需求，并为飞行员生成简洁且具备态势感知的支持信息。本研究论证了眼动追踪结合尖端语言模型在提升情境意识及优化真实航空场景中人机协作方面的潜Tobii|2025年度研究报告|2025年启发性、创新性和前沿性的研究Tobii|2025年度研究报告|2025年启发性、创新性和前沿性的研究情感计算（AC）能够检测并响应人类的情绪，是人机交互领域极具潜力的前沿方向。尽管AI系统日益精密，关键研究空白依然存在。当技术实时适配情绪状态时，用户的潜意识反应尚不明确。这些生理反应（如注意、认知负荷或情绪唤醒的变化）在用户感知之前便已定义了交互质量。鉴于情感计算的创新性与潜力，揭示此类信号对于设计下一代具纳瓦拉公立大学与马德里自治大学的研究团队探索了用户对两类情感计算驱动交互原型机的反应。首个原型机包含一个能根据用户表情实时调整自身面部表情的角色；第二个原型机则提供情感响应式叙事体验，在该原型机中，儿童互动故事仅在系统检测到快乐情绪时才会推进。该研究旨在超越自我报告的局限，通过测量实时生理反应，捕捉潜意识层面的感知与处理过程。为此，研究人员整合了三类生物识别技术：脑电），有数据均通过BitbrainSennsLab和SennsMetrics软件实现同步记录与处理。这使团队能够在被试与自适应原型机及对照组互动时，实时考察其认知负prototypes:aconsumerneurosciencestudy.Behaviour&Information同步的生理及注视测量结果表明，相比非自适应版本，情感自适应界面能产生更强的参与度、更高的眼动追踪数据揭示了不同情绪下的视觉注意力模式差异，尤其在面对严肃或悲伤等模糊、负性表情时更为显著。在故事讲述任务中，儿童表现出持久稳定的参与度，证明了情感响应系统在维持注意力方综上所述，整合多元生物信号能深度解析情感计算对用户体验的塑造作用，并证实情感自适应界面可为何深入了解人类反应对下一代技术至关重要？“通过整合Tobii眼动追踪与BitbrainEEG等多模态设置，我们为观察用户无意识反应开启了全新的可能性。眼动追踪揭示了视觉注意力的分配规律并提供通过同步这些信号，研究者能实时掌握用户对自适应系统的底层反馈，从而推动以人为本的技术设Bitbrain是一家神经技术公司，致力于为人类行为研Bitbrain是一家神经技术公司，致力于为人类行为研究提供高质量的脑电图（EEG）与生物识别方案。其穿戴式脑电仪、生理传感器及软件平台支持在实验室与自然环境中进行多模态同步数据采集，助力前沿的Tobii|2025年度研究报告|2025年启发性、创新性和前沿性的研究Tobii|2025年度研究报告|2025年启发性、创新性和前沿性的研究心理学与神经科学是眼动相关研究的基础领域。作为许多学科的基石，心理学与神经科学是眼动相关研究的基础领域。作为许多学科的基石，心理学和神经科学领域的研究者致力于揭示人类意识与行为的内在规律。由于眼记忆、感知、决策及问题解决等认知过程高度相关，心理学家与神经科学家在多个学科中应用眼动追踪技术，从而剖析视觉注意力的底层机制。他们的愿景在于精准量化这些机制对认知与行为的影响，从而深化人类对自身心智运作逻辑的理解。眼动行为对人类海马体神经兴奋、信息编码及网络连接的调控作用传统被动注视模式的局限，探索眼动在真实的活跃感知中驱动神经活动的方式。本研究痫手术患者，利用实时响应的眼动追踪技术、眼跳触发刺激及同步颅内记录技术，验证信号在海马体及海马-杏仁核回路处理自然视觉信息时的关键作用。既往研究表明，眼跳皮层及皮层下区域神经兴奋性波动的“相位进一步证实，这种与眼跳相关的重置机制能系统性地调节神经元集群对视觉输入的反应跨眼跳-注视周期的信息相位编码，并调控海马体与杏仁核间的网络连接。这些发现体现界对揭示大脑底层运作逻辑的追求：眼跳-注视周期已不仅是物理层面的眼球运动，更构生理监测驱动的AI数字干预能够有效减少创伤后侵入性记忆JlJl创伤在全球范围内具有极高的普遍性。虽然循证数字疗法已展现出显著的应用价值，但由于大多依赖人工指导提供定制化反馈，其规模化普及始终面临可扩展性的瓶颈。针对这一瓶颈，研究者们致力于探索生成式人工智能与神经技术的融合，力求构建出一套高效、可扩展的替代方案。本研究首次评估了ANTIDOTE系统。该系统整合了AI引导与瞳孔测量技术，实现了“意象竞争任务干预”（ICTI）的自动化实施与动态监测。ICTI是一种旨在减少创伤后侵入性记忆的有效手段，此前一直由人工指导实施。在针对100名健康被试的随机对照实验中，干预组在观看创伤性视频一周后，其报告的侵入性记忆显著更少。更具深远意义的是，研究发现瞳孔直径的变化能够表征被试的干预投入度，且与症状减轻程度相关。这一发现不仅为心理干预提供了理想的候选生物标志物，更为开发具备可扩展潜力的AI智能诊疗体系指明了方向。基于眼动及生理指标的英语二语文本难度自动分类JlJl阅读是成年人习得第二语言的关键途径，但外语阅读困难往往会诱发学习焦虑。从读者视角精准识别文本难度有助于实现个性化语言教学；然而，目前针对二语（L2）学习者主观难度的多模态研究尚处于起步阶段。本研究（N=30）整合了语言熟练度、客观文本难度及多维生理数据来量化二语阅读过程中的主观难度感知。研究对比了融合眼动、皮肤电及心脏传感器数据的多模态机器学习分类器与单一模态模型的表现，并评估了旨在补偿生理反应延迟的数据平移处理对模型性能的影响。模型针对低、中、高3个主观难度级别进行了检测。实验结果表明，该模型在面对新被试（AccLoPo=0.434）及新文本（AccLoDo=0.521）时均展现出良好的泛化能力。相比单一模态，全模态数据融合显著提升了预测准确率。值得注意的是，数据平移处理并未能进一步优化模型的表现。这些发现为优化主观难度检测模型及其在自适应学习系统中的应用提供了实证支撑。此外，该工作通过为认知状态检测提供创新路径，为认知科学与技术领Tobii|2025年度研究报告|年度高影响力论文Tobii|2025年度研究报告|年度高影响力论文两岁幼儿的视觉探索行为能够预测一年后的元记忆监测能力JlOJl记忆状态的内省引导着个体决策，但我们对这一能力的发展规律知之甚少。幼儿在面临困难记忆决策时表现出的行为（如信息寻求），表明他们早期就具备监测不确定情境的能力。但此类行为与后期演化出的元记忆监控（即对记忆准确性的内省能力）之间的关联尚待明确。对176名25至34月龄幼儿的纵向研究显示，在初始阶段（时间点1），被试需对图像进行编码并在干扰阵列中识别熟悉目标；一年后（时间点2），157名被试完成了类似的记忆任务并报告了决策信心。实验数据表明，实验数据表明，时间点1表现出的频繁注视转移（预示评估过程）、较短的反应潜伏期及更强的记忆力，显著预测了时间点2的元记忆监控水平，即能更清晰地通过信心差异区分决策的准确性。此外，时间点2的注视转移与较低的整体信心相关。综面对面互动注视行为的跨文化对比：日本与荷兰的实证研究Hessels,R.S.,Iwabuchi,T.,Niehorster,D.C.,F既往研究多认为，与西方文化相比，东亚文化存在“注视回避”模式，但近期面对面交谈的眼动证据并未证实这一点。一般认为，东亚与西方文化在非语言沟通方式以及认知策略（分析型vs.整体型）等方面存在差异。利用穿戴式眼动追踪技术与自动化处理流程，本研究深入探讨了日本与荷兰个体在非结构化对话及协作互动中，从信息采集与传递视角出发的注视行为差异。实验对比了两组被试在面部注视、注视-手势耦合及注视-动作耦合方面的表现。结果显示：在各类互动场景中，日本被试对脸部的注视时长均显著低于荷兰被试；此外，日本被试表现出的指向性手势较少，且手部置于桌面下的时长较长。尽管两组在即时视觉运动协调（如手动操作注视耦合）上表现一致，但在长期的注视-动作模式中展现出显著差异，这反映了整体型与分析型文化认知策略及错误导向风格的深层区别。综上所述，虽然基础的视觉运动协调具有跨文化一致性，但复杂的协作注视模式深受文化背景塑造。这一发现强调了在真实互动而非孤立场景中评估注视行为的必要性，并为开发具备对个体和文化差异敏感性的虚拟化身与社交机器人提Tobii评估用于恐惧检测的多模态生理信号：瞳孔测量、心率与EEG的相对效用Ebato,Y.,Saki,T.,Wakita,I.引言：恐惧作为人类生存演化中的基本本能，其过度表达往往诱发焦监测恐惧状态对及时干预和改善心理健康至关重要。虽然功能性磁共振成像（fMRI）有力地揭示了恐惧相关的神经通路，但其成本与应用环境限制了在日常生活中的普及。脑电图（EEG）虽具易用性，却难以直接捕获深层脑活动。瞳孔动力学与心率等生理指标可作为深层神经过程的间接表征，但过往研究多聚焦于单一模态。基于此，本研究旨在突破单一手段的局限，整合瞳孔、心率与EEG（高时间分辨率的皮层反应指标），评估多模态融合在恐惧检测中的实操效方法：研究同步采集了40名健康男性被试在暴露于恐惧诱发及中性视觉刺激时的EEG、瞳孔及结果：实验数据表明，恐惧诱发刺激引起了显著的生理响应，具体表现为枕叶Theta波功率增加、瞳孔扩张及心率下降。尽管虽多模态融合对分类准确率的提升相对有限，但在各指标讨论：本研究论证了多模态生理监测在恐惧识别中的可行性，并强调了在实际应用中进一步完人因工程是一门探索人与系统（如产品、工具、环境或技术）交互规律的多学科领域。其目标在于优化设计与操作，旨在提升人类福祉、表现及安全性，并增强系统整体效能。眼动追踪能深入解析注意力、问题解决及认知负荷等认知能力，这对于基于眼动追踪的实时自适应翻译辅助研究本研究介绍了一种眼动追踪翻译软件（ETS），该系统通过整合眼动数据与实时翻译技术，旨在优化非母语使用者阅读复杂技术文本的流畅度。系统通过监测注视时长识别认知负荷并选择性提供翻译支持，在保障语言学习效果的同时维持了阅读连贯性与参与感。其核心架构由桌面式眼动仪与自定义Python应用程序构成。依适配个体阅读需求，通过按需提供词级翻译减轻认知压力。针对53名被试的实证研究评估了该软件对阅读速度、注视时长及用户体验的影响，结果表明该系统能提升理解力与阅读效率。基于注视行为的动态适配显著改善了阅读体验并降低了认知负荷，被试者对系统易用性给予积极评价，并提出了关于弹窗位置及句级翻译等个性化定制偏好。后续研究将引入人工智能驱动的适配机制，使系统能依据用户熟练度与阅读习惯实现自主调节。本研究进一步论证了眼动追踪在教育及专业领域的应用潜力，为平衡语言接触与实时支持提供了灵活且个性化的辅助阅读方Tobii具备风险预测与症状缓解功能的可穿戴前庭电刺激研究TransportationSystems随着自动驾驶及新能源汽车的普及，晕动症（MS）的发生率显著上升，亟需一种快速且低副作用的缓解方案。本研究开发并验证了一款新型穿戴式前庭电刺激（GVS）设备，该设备集成了晕动症风险预测与症状缓解双重功能。研究提出了一种修正后的晕动症指数（MSI），旨在针对不同场景发生风险的个性化评估。主客观实验数据论证了该设备的有效性：被试的平均耐受时间提升了40%，MSI耐受度增强超过42%，瞳孔直径未见缩小且注视分散程度降低。生理指标与主观评分一致表明，该设备在提升个体晕动症耐受水平方面优势显著。其在长眼动追踪揭示物理治疗师评估平衡时的决策逻辑物理治疗师在平衡康复中发挥着核心作用，通过评估报告辅助临床决策。眼动追踪能客观记录这些观察过程。已有研究采用眼动追踪比较不同经验水平物理治疗师的视觉行为差异，但尚未关其视觉行为如何随患者表现变化而动态调整。本研究利用穿戴式眼动仪记录了11名治疗师在评估老年被试站立平衡时的视觉轨迹，旨在探究注意力分配是否随患者表现变化而改变。通过量化头、躯干、上肢和下肢等兴趣区（AOI）的注视行为发现：治疗师对下肢的注视次数最多、注视时间最长，对上肢的注视次数最少、注视时间最短。然而，随着患者平衡状态治疗师会显著增加对头部的注视频次，并缩短对躯干和下肢的平均注视时间。研究结果下肢平衡策略是治疗师评估平衡表现时关注的重要视觉特征；当练习难度增加时，物理治疗师会采用更快的全身视觉扫描策略，以持续更新对患者表现的理解。研究结果为构建以经验为导寻路设计的空间认知可视化：咨询服务环境下的移动眼动研究凹凹高效寻路对降低陌生环境下的认知负荷与情感压力至关重要。本项准实验研究以一栋集咨询中心与学术部门于一体的大学建筑为对象，深入探讨其中的寻路障碍。研究通过穿戴式出声思维法及认知地图绘制，采集了24名初次到访者的多模态数据，并对其预设导航任务中的视觉注意模式进行了深度分析。结果发现，被试频繁注视缺乏信息价值的建筑特征，却往往忽略了现有的寻路线索；这种高频的无效注视反映出视觉搜索策略的失效。通过对口语报告的主题分析，研究识别出空间混淆、审美单调及标识不足等八大核心障碍。被试普遍反映该环境具有误导性，并将其类比为医院等“机构化场所”。据此，结合研究发现、利益相关者需求和优先级，提出了针对性的寻路设计方案，并利用高感知逼真度的体验式数字孪生模型对设计成本进行了评估。本研究建立了一套整合注视模式与口语报告的通用方法论框架，验证了利用实证利用心率变异性与眼动特征监测热暴露环境下建筑工的心理负荷：一项针对管道工的监测建筑工人的心理负荷是识别安全风险的有效手段，旨在预防认知过载引发的作业安全本研究整合心率变异性（HRV）与眼动特征，旨在定量评估热暴露对工人心理负荷的影响。实验选取30名缺乏经验的管道工，分别在常温（26°C，50%RH）与高温（33°C，50%RH）环境下执行安装任务，并将采集的心率变异性（HRV）和眼动数据输入监督学习模型。通过对比支持向量机（SVM）、K最近邻（KNN）、线性判别分析（LDA）及随机森林（RF）等算法的分类性能，构建两种热环境下心理负荷状态的分类模型。结果表明：利用KNN算法处理8项HRV特征可这一成果为建筑行业在炎热作业条件下动态监测工人心理状态提供了新的技术支撑与研究思路。基于心肺耦合的飞行疲劳检测：常氧与轻度低氧环境下的对比研究JlJl随着长航时飞行任务的增加，飞行员疲劳已成为威胁航空安全与效率的关键因素。心电图（ECG）虽为疲劳监测提供了便携式手段，但除心率变异性（HRV）外，领域内生物标志物。本研究旨在探究心肺耦合（CRC）在疲劳演进中的动态变化，并评估其在常氧及轻度低氧（模拟3000米海拔）环境下的检测效能。通过对8名健康男性被试（年龄：20.6±1.8岁）分别在两种环境下开展6小时的模拟飞行实验发现：疲劳状态下的CRC功率显著高于清醒状态，且高频成分与疲劳的相关性最为显著。进一步分析显示，随疲劳程度加深，呼吸序列对RR间期的格兰杰因果耦合（Grangercausalcoupling）显著下降。模型验证表明，整合CRC与HRV特征的疲劳检测模型优于单一HRV模型，在常氧环境下，其随机森林分类器的训练准确率提升了8.4%，测试准确率提升了4.4%。综上所述，本研究将心肺耦合机制引入航空疲劳研究，揭示了其随疲劳状态演变的规律，为复杂环境下飞行员的疲劳动态监测提供了新的技术路面向人机交互的新型人在回路多模态意图融合方法理解人类意图在服务机器人人机交互中发挥着关键作用。尽管多模态感知方法在特定场景下已展现出良好成效，但现有融合策略难以灵活适应用户本文提出一种人在回路的多模态意图融合（HIL-MIF）算法，通过引入动态权重因子来评估各模态的重要性，并基于用户反馈动态调整权重分配，从而实现更高的意图理解准确率，提升交互的个性化水平与可靠性。此外，研究还构建了一套支持视线、语音、手势三模态灵活配置的服务机器人系统。通过目标物体抓取任务开展验证实验，并收集了用户主观评价。实验结果显示，HIL-MIF方法在准确率与可靠性方面均优其他常用融合方法。本研究为未来“三共”智能机器人在服务行业的规模化部署奠定了基础。致从业者—在服务机器人领域，准确理解用户意图是影响交互成败的关键。然而，单模态感知易受环境干扰，适用范围十分有限；现有多模态方法则面临多源异构数据难以统一表征、准确率较低等难题。此外，用户对交互模式存在个人偏好，而现有多模态方法对此缺乏深入研究，难以提供高度可靠且个性化的交互体验。针对上述问题，本研究提出一种人在回路多模态意图融合（HIL-MIF）算法，融合来自注视、手势与语音的多模态信息，引入权重因子以适配个体偏好，采用组合规则对多模态数据进行融合，并从中确定最终意图。此外，本文采用人在回路策略，依据用户对融合结果的反馈动态更新权重因子。本研究的核心目标在于解决多模态意图理解方法准确率低、个性化不足的问题，同时兼顾对会议、低光照环境等交互场景的适应能力。通过采用多模态意图融合方法控制机械臂完成目标物体抓取任务，本研究实现了94%的意图理解准确率。该方法可便捷地应用到其他人机交互系统，未来还将推广至更复杂的人机交互任务，以应对更精细的意Tobii高水平击剑运动员注视行为与竞技表现：攻防阶段的认知视角在高速竞技运动中，高效获取并精准利用视觉信息是提升竞技水平的核心。本研究旨在探究击剑运动中视觉加工与表现的内在关联，重点分析动态实战场景下各项注视指标的特征。通过穿戴式眼动追踪技术，研究监测了国家级佩剑运动员在10分钟对抗中的注视行为。我们假设，“静眼（QuietEye,QE）”时长、注视频次及扫描位置数量等视觉行为会显著影响运动员的攻防效果。结果表明，得分动作前的静眼时长显著长于失分动作；同时，防守时的注视次数和扫描位置数均显著高于进攻阶段。这些发现揭示了实战语境下击剑运动的认知加工过程，论证了多教育研究领域的学术研究旨在深入剖析教学过程、实践模式及其产出结果。研究者广泛探索教学方法、课程设计、学生学习规律及评估体系等核心环节。近年来，眼动追踪技术在教育研究中的应用日益广泛，主要用于分析学生在课堂中的参与度与认知负荷，观测教师在教学过程中的视觉行为，以及师生间共同注这些实证研究能够驱动教学材料的设计优化，并为学习环境的评估与改进提供科学生成式AI与多模态数据在教育反馈中的应用：基于具身数学学习的研究Cosentino,G.,Anton,J.,Sharma,K.准确生成形成性反馈是提升儿童数字化学习成效的关键。本研究旨在探究生成式人工智能（GenAI）在数学教育中提供反馈的效用。实验中，儿童通过大尺度具身数轴（Body-scalenumberline）进行交互，学习正负整数运算。研究采用组间设计，对比分析了人类导师与GenAI提供反馈的差异，并利用眼动数据及交互日志评估学生的视觉加工策略与认知负荷。结果表明，尽管两组被试在任务表现上无显著差异，但GenAI反馈组的认知负荷更低，且学生在两种条件下展现出截然不同的视觉信息加工策略。这一发现证实了GenAI通过结构化、自适应反馈辅助传统教学的可行性。研究强调了人工与AI融合的“混合智能”模式在提升教学协同效应方面的重要性，为设计高效的人机协同学教学视频中的双模态线索阻碍了学习：来自眼动研究的证据Jl教师在教学视频中常通过视觉和言语提示来引导注意力，但视觉线索与言语线索的结合对学习的影响仍不明确。研究分析了基于韵律特征（如音高、停顿、重音）的言语线索，是否会干扰由颜色和粗体强调的视觉线索，从而导致学习效果的下降。采用有言语线索）被试间实验设计，利用眼动追踪技术分析了128名大学生的信息加工过程。实验结果显示，双模态线索降低了学习效果。眼动数据揭示，当两种线索同时出现时，被试在文本处理上的注视时长更短、频率更低，外部负荷增加，而用于加工核心知识的相关负荷则随之下降。这一发现证实了不同模态提示之间存在干扰效应，强调了在多媒体学习中采用单模态提示Tobii|2025年度研究报告|年度高影响力论文Tobii|2025年度研究报告|年度高影响力论文消费者研究的目标在于构建关于消费者行为的科学知识，并对相关行为逻辑与预测。眼动追踪技术能够深度解析影响购买意向及用户体验的关键行为特征品早期设计提供核心洞察。此外，该技术在量化营销活动效果、优化包装设计信任还是怀疑？AIGC广告对消费者响应的传播机制生成式人工智能（AIGC）正深刻重塑广告生态，但学界尚缺乏关于其塑造消费者响应机制的系统探讨。本研究整合注意力分配理论与精细加工可能性模型（ELM），通过眼动实验与问卷调查，旨在揭示关联型与发散型AI广告在双重认知加工中的影响机制。研究发现，关联型AI广告主要通过引导被试对产品区域的注意力分配，有效提升了感知有用性（PU）并增强购买意愿；而发散型AI广告则凭借非产品相关的创意元素激发感知娱乐性（PE），从而优化广告态度。此外，产品卷入度（PI）在这一过程中具有调节作用：高卷入度强化了感知有用性在中心路径中的主导地位，而低卷入度则放大了感知娱乐性在边缘路径中的效应。本研究构建的双路径认知模型，弥合了AI广告中隐性注意机制与显性感知结果之间的理论差距，为广告主平衡技术实用绿色雇主标签重要吗？一项关于环境责任宣传对招聘影响的研究Jl越来越多的企业开始利用第三方认证的“绿色雇主标签”来强化雇主品牌。本研究基于信号理论与自我一致性理论，对142名青年被试开展眼动实验与问卷调查。实验在虚拟领英招聘页面上展示不同广告版本，分析了被试对11个兴趣区的视觉注意分配。研究发现，绿色雇主标签的引入使被试对领英搜索区域的注意力分配显著增加，而对雇主Logo及横幅的关注度则有所下降。作用机理分析表明，绿色标签通过提升“个人-组织契合度”显著增强了雇主吸引力。对于环境关注度较高的个体，这种契合感的提升尤为显著，并进一步转化为更高的广告可信度与雇Tobii|2025年度研究报告|年度高影响力论文Tobii|2025年度研究报告|年度高影响力论文医学研究聚焦医学领域的评估与诊断研究，旨在识别神经科学及精神病学等领域疾病的生物标志物。由于眼动功能缺陷与多种潜在的大脑病变或临床研究者正利用眼动追踪技术探索认知障碍的生物学表征，为疾病诊断、康复和基于眼动与语音融合网络的轻度认知障碍及阿尔茨海默病早期多模态识别研究基于眼动追踪的卒中辅助早期诊断研究由于初始症状与正常衰老过程高度重叠，阿尔茨海默病（AD）及其前兆轻的早期检测面临严峻挑战。在目前尚无根治手段的背景下，现有药物仅能延缓疾病进展，因此早期识别高风险个体至关重要。本研究整合眼动追踪与语音分析技术，旨在为区分健康对照组与MCI患者提供一种非侵入式的辅助诊断途径。研究采集了78名被试（37名健康对照、20名MCI患者及21名AD患者）在King-Devick测试和阅读任务中的多模态数据，构建了深度学习驱动的融合神经网络模型。该模型整合了瞳孔直径动态特征、注视时长、扫视行为及言语延迟等指标，对MCI和AD的诊断准确率分别达到79.2%和82%。结果表明，瞳孔大小及眼动-言语时间动态是识别认知受损的关键生物标志物。对比分析证实，多模态数据（注视+语音）融合的Tobii后循环卒中（PCS）因症状（如眩晕、恶心及头痛）缺乏特异性且病灶定位困难，临床上常被误判为良性外周性眩晕，为早期诊断带来了挑战。本研究构建了一种由机器学习算法驱动的眼动追踪设备，旨在提升PCS的早期诊断效能。研究采集了扫视（点测试）、H测试及视动性震颤（OKN）三项标准神经眼科检查中的眼动数据，采用离散Radon累积分布变换（DRCDT）与最近子空间（NS）分类算法，通过识别特异性眼动模式，区分PCS患者与健康对照组。实验结果显示，整合三项测试的集成模型取得了最优的灵敏度(96%)与准确率（88%）。这一发现凸显了基于眼动追踪技术的诊断工具在辅助非神经专科医护人员进行高效诊断方面的巨大潜力。该方案不仅降低了对设备校准及资深专家的依赖，也为急救系统（EMS）与急诊科（ED）分诊等临床场景提供了可无缝集成的解决方案，有助于患者获得更及时的救治并改善预培训与评估研究聚焦于优化各行业（如工业、航空或体育）的学习效能、技迁移机制。其核心目标在于缩短培训周期，并确保专业经验能从专家高手。眼动追踪技术能够捕捉并解析那些难以言传且难以纳入标准化流程用户体验（UX）是个体在与产品、服务或系统交互过程中的全方位感受，其范畴涵盖了从界面设计到易用性、无障碍性及整体满意度的各个维度。眼动追踪技术通过记录用户的注视位置、特定元素的停留时长以及视觉扫描序列，揭示了用户如何感知并处理设计信息。这些量化数据使设计团队能够识别布局瓶颈，提升产品的易用专家医生与医学新手在模拟接诊中的注视行为差异成因：一项混合方法研究人类认知过程深刻表现在注视行为之中。在自然交互中，视线不仅承担着信息获取的功能，还发挥着社交信号的传递作用。虽然既往研究已关注到专家视线在信息采集中的价值，但其底层的认知加工机制尚不明确。本研究采用探索性序列混合方法设计，利用分层贝叶斯模型对比了专家医生与医学生在模拟接诊过程中，对患者眼部、面部、躯干、病历及问卷等5个区域的注视模式差异，并通过半结构化访谈揭示了行为背后的心理动机。实验结果显示，专家在交互中注视患者眼部的频次显著低于医学生。定性分析揭示了两者动机的本质区别：专家医生虽认可眼部在诊断中的价值，但为避免引起患者不适而有意识地减少了对视；与之相对，新手则倾向于通过增加对视频率来提升患者满意度，而非出于诊断信息的获取需求。这种认知与行为的关联揭示了专家与新手在临床互动中截然不同的动机，强调了在医学教育中融入注视策略培训的Tobii图标隐喻设计对提升老年用户数字支付体验的影响：一项眼动追踪研究面对数字化支付系统的可用性障碍，隐喻图标设计成为辅助老年用户学习与操作的本研究综合运用行为实验与眼动追踪技术，探究了图形与文字隐喻对老年用户辨识支付界面中“动作图标”与“知识图标”的影响机理。实验结果表明：针对动作图标，通过形似隐喻并辅以隐喻化标签，能显著提升图标的辨识度，在降低认知负荷与不确定感的同时，增强老年用户使用数字支付系