к контексту задачи или стимульному материалу и могут вычисляться для любого набора выявленных окуломоторных событий. Однако универсальность подобных показателей может рассматриваться и как недостаток в силу невозможности учесть при их расчете специфику стимульного материала и невозможности отразить с их помощью динамические свойства изучаемого процесса зрительного поиска.
Для отражения динамических характеристик глазодвигательной активности целесообразно использовать в качестве дополнительных информативных признаков элементы матриц вероятностей переходов либо матриц представления преемника (Successor Representation matrix, SR-matrix – Dayan, 1993), рассчитываемых по последовательностям фиксаций взора в областях интереса стимульного материала. Указанные матрицы позволяют выявлять выраженные интегральные закономерности переходов взора из одной области интереса к другой как первого порядка (матрица вероятностей переходов), так и с учетом предыстории (матрица представления преемника).
Основы рассматриваемого подхода к анализу данных видео-окулографии с использованием матриц представления преемника, названного «Successor Representation Scanpath Analysis (SRSA)», заложены Алексом Петровым и Тейлором Хэйесом, сотрудниками лаборатории когнитивного моделирования и вычислительной когнитивной нейронауки Университета штата Огайо, США. Пример применения подхода проиллюстрирован в статье, посвященной анализу последовательностей фиксаций при выполнении теста интеллекта Равена (Hayeset al., 2011). Полученные результаты демонстрируют несомненную эффективность подхода. Например, построенная (по выборке значений главных компонент элементов матриц представления преемника) регрессионная модель объясняла 56 % дисперсии итогового балла по тесту Равена. Детали алгоритма расчета матрицы представления преемника приведены ниже.
Обязательным условием для расчета матриц является наличие пространственных областей интереса, выделяемых на стимульном материале автоматически или при участии экспериментатора-психолога.
Автоматическое выделение в простейшем случае подразумевает разделение плоскости стимула на нумерованные прямоугольные ячейки заданного размера, которые и рассматриваются как области интереса (см. пример на рисунке 1). Такой способ выделения областей интереса универсален и наиболее адекватен при отсутствии по различным причинам исходных предположений о вероятных «аттракторах внимания» в стимульном материале.
Рис. 1. Участок текстового стимула, автоматически размеченный вертикальными областями интереса, используемыми для обработки последовательностей позиций фиксаций и последующего анализа динамики горизонтальных движений взора испытуемых
Ручное выделение областей интереса подразумевает указание на стимуле именованных плоских фигур требуемых размеров (прямоугольников, многогранников, эллипсов и пр.). Итоговое расположение
