INSAR 2021 : Un système de réalité virtuelle suit le regard dans le monde réel

Scène sociale : Un nouveau système de suivi du regard en réalité virtuelle pourrait permettre aux chercheurs de saisir les nuances de l'attention sociale.

spectrumnews.org Traduction de "Virtual-reality system tracks eye gaze in real-world settings" par Peter Hess / 5 mai 2021

Image adaptée de l'œuvre Pyramid Oracle Panorama de Nathan Tweti Image adaptée de l'œuvre Pyramid Oracle Panorama de Nathan Tweti
Un nouveau programme d'eye-tracking pour les casques RV utilise des images d'environnements réels pour capturer des aspects nuancés de l'attention sociale chez les personnes autistes, selon une recherche non publiée.

Les chercheurs ont présenté les résultats de manière virtuelle mardi lors de la  réunion annuelle  2021 de l'International Society for Autism Research. (...).

Les personnes autistes regardent généralement moins les visages des autres que les non-autistes, une tendance qui se manifeste dès la petite enfance, comme l'ont montré de précédentes études d'oculométrie. Ces études utilisent généralement des dispositifs d'oculométrie installés dans un laboratoire pour déterminer ce qu'une personne regarde dans des images ou des vidéos sur un écran d'ordinateur. Les participants doivent garder la tête fixe et le système ne fournit que des données binaires, à savoir si le participant regarde un visage ou un objet.

La nouvelle technique permet aux chercheurs d'évaluer la façon dont une personne traite simultanément plusieurs types d'informations sociales dans des images ou des vidéos, explique la présentatrice de l'étude, A.J. Haskins, étudiante diplômée dans le laboratoire de Caroline Robertson au Dartmouth College à Hanover, dans le New Hampshire.

Le système permet également aux spectateurs de bouger librement la tête, d'explorer activement une scène et de prêter davantage attention aux stimuli significatifs que ne le font les spectateurs dont la tête est fixée à un endroit précis, selon une étude de 2020 de Haskins et de ses collègues.

Regardez autour de vous 

Haskins et ses collègues ont demandé à des participants MTurk en ligne de regarder des photos comprenant des objets et des personnes, comme une scène de personnes debout sur un trottoir. Les chercheurs ont divisé chaque image en petites sections et ont demandé à cinq participants d'évaluer l'importance sociale relative de chaque section dans la scène.

Par exemple, une image montre trois visages. Les participants ont estimé que le visage d'une personne utilisant un téléphone avait plus d'importance sociale que celui d'une personne tenant un appareil photo, et que ce visage avait plus d'importance sociale qu'une peinture murale montrant un visage.

"Tous ces visages ne devraient pas porter la même quantité d'informations sociales, bien qu'ils appartiennent tous à la même catégorie de stimulus", explique Haskins.

Bien que préliminaires, les tests effectués auprès de 19 participants autistes et de 21 participants non autistes ont montré que les deux groupes prêtaient de préférence attention aux éléments des images ayant la plus grande importance sociale.

Le fait d'imposer des gradients d'importance sociale à des régions spécifiques des images devrait permettre aux études d'oculométrie de mieux capter l'attention naturelle, explique Haskins. Les objectifs ultimes, dit-elle, sont d'améliorer la capacité des chercheurs à regrouper les personnes autistes en fonction de sous-types et de générer des idées sur la façon dont les environnements du monde réel pourraient être adaptés pour répondre aux besoins des personnes.

Lire d'autres comptes rendus de la  réunion annuelle 2021 de l'International Society for Autism Research.

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