我是否需要引入另一种生理指标测量？
眼动追踪是一个能提供广泛信息的研究工具。这是一项能够保障眼球移动测量的高准确度和精确度，同时提供独特的眼动认知过程和注意力状态洞察的技术。换言之, 我们观察的事物及我们如何观察事物, 可以揭示我们如何处理视觉世界的大量信息。众所周知，对眼动行为的研究可以为我们直接带来与我们接触的界面，图像，任务，及吸引我们作出交互行为相关的重要洞察。然而，有些其他方面的经验和感知通常难以在眼动行为中获取。而生理指标测量则可以补充这部分的信息。在眼动追踪研究中增加一个额外的数据流可以提供更多维度的信息, 从而得到更全面且更细致的研究发现。它也可以增强结论的说服力。
对于视觉影响力和基本注意过程相关的研究问题,眼动追踪技术是理解我们对事物的反应和感知的必要条件。它也是一个为众多人机交互领域内的设计师和研究者用于区分设计效果的强大工具。虽然眼动追踪在探究观察的位置和目标上非常有用，但要想了解隐藏在视觉表象背后的视觉行为的原因，则需要其他能够更直接地获得情绪或心理活动方面的测量方法或多维测量技术来支持。具体来说，就是对人类神经系统反馈数据的测量。此类技术包括皮肤电反应, GSR, (也称为皮肤电活动) 和脑电图 (EEG)。
所以看到这里你可能会想 "我应该在什么时候考虑在眼动追踪研究中加入生物识别技术？“ 简单来说, 如果你发现自己正面临这些问题时, 那么是时候考虑增加生理测量指标了:
- 我的被试者在测试过程中的情绪活动是怎样的？他们快乐，悲伤或愤怒吗？他们在任务过程中是否会产生沮丧的感觉？
- 他们的这种情绪有多强烈？
- 他们的思考行为或试图理解他们所见事物的难易程度如何？（认知负荷）
如果你认为生理指标测量可以增加眼动追踪研究的价值，那么下一步就是要确定最适合你当前研究应用的生理指标测量技术。事实上，在很多适用于眼动追踪的研究领域中引入生理指标测量都将为研究带来更大的价值。例如：
- 用户体验领域 – 将查找功能丰富的网页模式与信息查找中的挫败感关联起来
- 市场及消费者研究领域 – 想象一下生理指标测量在观看一则生动的广告片时衡量被试者愉悦程度的帮助
- 婴幼儿研究领域 – 工作记忆发展过程中婴儿α波反应
- 神经科学领域 – 自闭症患者的表情识别
- 教育领域– 在线标准化测试中的焦虑和认知负荷