AdEyeVR - Analyse von dynamischem Eye Tracking in Outdoor- und Punktwolken-basierten Virtual Reality (VR)-Landschaften

Motivation und Ziel

Unser Ziel war es, menschliche Blickmuster und Landschaftsbewertungen in einer Umgebung in der freien Landschaft (In-situ-Studie) mit denen in Umgebungen der virtuellen Realität (VR) zu vergleichen (Virtual/Photosphere-Studie), um die Zusammenhänge von Aufmerksamkeit, Gedächtnis und kognitiver Wahrnehmung besser zu verstehen. Zu diesem Zweck konzipierten wir eine empirische Studie in drei Teilen, bei der Eye-Tracking, Fragebögen und Sketch-Mapping zur Datenerhebung eingesetzt wurden. Der erste Teil war eine In-situ-Untersuchung einer ländlichen Landschaft in der Schweiz, um die Qualität der Bereitstellung kultureller Ökosystemleistungen (Ästhetik, Restaurierung) zu untersuchen. Der zweite Teil war ein Laborexperiment, bei dem virtuelle Rekonstruktionen dieser Landschaft als virtuelle 3D-Punktwolken-basierte Simulation verwendet wurden, und der dritte Teil verwendete eine 360-Grad-Photosphere, die jeweils mit einem Head Mounted Display wahrgenommen wurden.

Vorgehen

Die Teilnehmer nahmen entweder an der in-situ-Studie oder an der virtuellen Studie teil. In der In-situ-Studie wurden sie mit einem Eye-Tracker ausgestattet und erkundeten in einer ländlichen Landschaft die Umgebung von einem bestimmten Ort aus. Die Teilnehmer an der virtuellen Studie nahmen eine 3D-Simulation derselben Landschaft über ein Head-Mounted-Display, das mit einem Eye-Tracker ausgestattet war, im Labor wahr. Alle Teilnehmer wurden aufgefordert, sich während der Erkundung der Umgebung in ihrem Tempo um sich selbst zu drehen. Es wurden Daten über die fokussierten Landschaftsbereiche, die Pupillengrösse und die Augenbewegungen aufgezeichnet. Darüber hinaus wurden die Teilnehmer gebeten, einen Fragebogen auszufüllen.

Bedeutung des Projekts

Insgesamt verbessert diese Forschung die Eye-Tracking-Analyse in dynamischen 3D-Räumen und stellt empirische Zusammenhänge zwischen Beobachtungsmustern und kognitiven Mechanismen her. Sie bietet ausserdem eine Methode zur objektiven Messung des Einflusses von Umweltreizen auf Beobachtungsmuster und trägt so zu einem ganzheitlichen Verständnis des menschlichen Verhaltens im Raum bei. Die Ergebnisse können zur Authentizität und Zuverlässigkeit virtueller Landschaften für die Verhaltensforschung beitragen und die Analyse der menschlichen Wahrnehmung und Reaktionen auf Landschaften voranbringen.