正確度(Accuracy)と精密度(Precision)

Data quality Gaze data Eye tracking technique

正確度と精密度はアイトラッカーの性能や取得したデータの品質を判断する上で重要な考え方です。

視線データを取得する際のデータの有効度の指標として使用され、正確度と精密度の高いシステムほど有効なデータを提供します。
正確度は実際の指標の位置と算出された視点の位置の誤差の平均値を表し、精密度は連続するサンプルのRMS(二乗平均平方根)によるデータのばらつき、つまりデータの再現性を表します。

要求される正確度と精密度のレベルは研究内容によって異なります。例えば、リーディング研究や小さな視覚刺激を使用する研究では正確度と精密度はより重要になります。

正確度の誤差は被験者と実験条件によって大きく異なります。正確度は被験者の特性、実験環境の明るさ、視覚刺激の特性、キャリブレーション結果、データ取得手順、検出可能範囲内での目の位置などに依存します。

Accuracy & Precision

左   正確度:悪い 精密度:良い   
中央  正確度:良い 精密度:良い  
右   正確度:悪い 精密度:悪い

Accuracy error

正確度の誤差による影響

この図は正確度の誤差による分析上の解釈に与える影響について説明したものです。左図は正確度の良いデータです。全部で7つの停留(赤い丸)が出来ていて、そのうちの6つが興味領域(AOI)に入っています。停留は画面中央に1つ、AOI Aに時間の長い停留と短い停留が1つずつ、AOI Bに1つ、AOI Cに2つ、AOI D に1つ出来ています。

右図は同じ停留パターンを垂直方向の正確度誤差を3°以上と仮定した場合のデータです。停留はAOI Dのみに入ります。

正確度の良いデータでは被験者が目と口に注目していたことがわかりますが、正確度が悪いデータでは「目を見ていない」というデータになってしまい、解釈に影響を与えることになります。

Precision error

精密度の誤差による影響

この図は精密度の大きな誤差による分析上の解釈に与える影響について説明したものです。左図は正確度の良いデータです。全部で7つの停留(赤い丸)が出来ていて、そのうちの6つが興味領域(AOI)に入っています。停留は画面中央に1つ、AOI Aに時間の長い停留と短い停留が1つずつ、AOI Bに1つ、AOI Cに2つ、AOI D に1つ出来ています。

右図は同じ停留パターンで精密度誤差を1°以上と仮定した場合のデータです。停留の数は7から14へと2倍になっていて、ほとんどの停留が時間の短い停留(小さい赤い丸)になってしまっています。また、精密度の良いデータでAOI Cに入っていた停留が、精密度の悪いデータではAOI CとAOI Dに分かれて入ってしまっています。

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