視線の動作：ロンドンの塔のテストによって明らかにされた明確な認知プロセスへの窓

複雑なタスク中の視線行動の分析は、特定の眼球運動パターンが認知と行動のさまざまな側面にどのように関連するかを調べるための有望な非侵襲的方法を提供します。特に、高レベルの視覚空間問題解決中の視線行動の側面とその後の目標指向アクションとの関連は、とらえどころのないままです。したがって、現在の研究では、健康な成人の従来のエントロピーベースの視線分析を使用して、ロンドンのタワーオブロンドンタスクのフライブルクバージョンを実行している間、視線挙動を包括的に調査しました（n = 27）。結果は、両方の視線分析が、計画、ソリューションの詳細、および実行に関連する重要な時間的および空間情報を提供することを実証しました。具体的には、最適なパフォーマンス中のタスク関連の領域（つまり、作業空間）と視線の複雑さ（すなわち、視線遷移エントロピー）の増加に対する視線バイアスは、タスクの難易度が増加するにつれて認知要求の変化を反映しています。最適なパフォーマンスと非最適パフォーマンスの比較により、計画の初期段階で発生した最適な視線パターンが明らかになりました。これは、タスク環境からの貧弱な情報抽出を反映し、視覚空間作業記憶における情報の維持を妨げました。動きの実行中の視線の動作は、目標スペースから情報を抽出して処理する必要性が高まっていることを示しました。その結果、誤った動きを逆転させ、問題解決を再配列するために、動きの実行時間が増加しました。まとめると、本研究で適用された従来のエントロピーベースの視線分析は、視覚空間計画と問題解決に依存するタスクの神経認知パフォーマンスをサポートする眼球運動パターンを特定するための有望なアプローチを提供します。

The analysis of gaze behaviour during complex tasks provides a promising non-invasive method to examine how specific eye movement patterns relate to various aspects of cognition and action. Notably, the association between aspects of gaze behaviour and subsequent goal-directed action during high-level visuospatial problem solving remains elusive. Therefore, the current study comprehensively examined gaze behaviour using traditional and entropy-based gaze analyses in healthy adults (N = 27) while they performed the Freiburg version of the Tower of London task. Results demonstrated that both gaze analyses provided crucial temporal and spatial information related to planning, solution elaboration and execution. Specifically, gaze biases toward task-relevant areas (i.e., the work space) and an increase in gaze complexity (i.e., gaze transition entropy) during optimal performance reflected changes in cognitive demands as task difficulty increased. A comparison between optimal and non-optimal performance revealed sub-optimal gaze patterns that occurred in the early stages of planning, which were taken to reflect poor information extraction from the task environment and impaired maintenance of information in visuospatial working memory. Gaze behaviour during movement execution indicated an increased need to extract and process information from the goal space. Consequently, movement execution time increased in order to reverse erroneous movements and re-sequence the problem solution. Taken together, the traditional and entropy-based gaze analyses applied in the present study provide a promising approach to identify eye movement patterns that support neurocognitive performance on tasks relying on visuospatial planning and problem solving.