Blickmuster in der Autismusforschung
Das Studieren von Blickmustern kann das Verständnis sozialer Interaktionen bei Menschen mit ASS verbessern.
Xiangxu Yu, Mindi Ruan, Chuanbo Hu, Wenqi Li, Lynn K. Paul, Xin Li, Shuo Wang
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Inhaltsverzeichnis
- Die Bedeutung des Blicks
- Traditionelle Methoden zur Beurteilung von ASS
- Verwendung von Videoanalysen
- Merkmale des sozialen Blicks
- Analyse der Blickmuster
- Erkenntnisse zum Blickengagement
- Verständnis der Blickvariabilität
- Blickdichte und Verteilung
- Frequenz der Blickabwendung
- Klassifikationsmodell
- Implikationen für die Diagnose
- Die Rolle der Technologie
- Zukünftige Richtungen
- Fazit
- Originalquelle
Autismus-Spektrum-Störung (ASS) beeinflusst, wie Menschen kommunizieren und mit anderen interagieren. Ein wichtiger Forschungsbereich ist, wie Personen mit ASS Menschen und Dinge in sozialen Situationen betrachten. Diese Studie konzentriert sich auf die Blickmuster von Menschen mit ASS im Vergleich zu denen ohne die Störung, indem sie Videoanalysen in natürlichen Umgebungen nutzt.
Die Bedeutung des Blicks
Der Blick, oder wo jemand hinschaut, spielt eine zentrale Rolle in sozialen Interaktionen. Menschen schauen sich oft während Gesprächen an, um Interesse und Engagement zu zeigen. Allerdings haben Personen mit ASS möglicherweise andere Blickmuster, wie zum Beispiel, dass sie nicht so oft in die Gesichter anderer schauen, wie man erwarten könnte. Das Verständnis dieser Muster kann helfen, ASS zu bewerten und zu diagnostizieren.
Traditionelle Methoden zur Beurteilung von ASS
Traditionell nutzen Fachleute Werkzeuge wie den Autism Diagnostic Observation Schedule (ADOS), um soziale Verhaltensweisen, einschliesslich des Blicks, zu bewerten. Diese Methode ist zwar effektiv, kann aber zeitaufwendig sein und erfordert geschulte Fachleute zur Bewertung der Verhaltensweisen. Daher gibt es einen Bedarf an effizienteren Möglichkeiten, den Blick in Echtzeit während sozialer Interaktionen zu analysieren.
Verwendung von Videoanalysen
In dieser Studie analysierten die Forscher Videos von ADOS-Interviews, in denen Interaktionen zwischen Personen mit ASS und geschulten Prüfern aufgezeichnet wurden. Das Ziel war, von traditionellen Methoden wegzukommen und Computer Vision-Technologie zu nutzen, um Blickmuster objektiv zu bewerten. Durch die Untersuchung von Videos aus einer Drittpersonen-Perspektive konnten die Forscher beobachten, wie die Teilnehmer in einer natürlicheren Umgebung interagierten.
Merkmale des sozialen Blicks
Die Studie konzentrierte sich auf vier wichtige Aspekte des Blicks:
- Blickengagement: Wie viel Zeit eine Person während der Interaktion den Prüfer anschaut.
- Blickvariabilität: Die Stabilität oder Schwankung des Blicks einer Person.
- Blickdichte: Worauf der Blick einer Person während der Interaktion fokussiert ist.
- Frequenz der Blickabwendung: Wie oft eine Person vom Gesicht des Prüfers wegschaut.
Diese Metriken geben Einblicke in die soziale Aufmerksamkeit von Personen mit ASS.
Analyse der Blickmuster
Die Forscher unterteilten die Videoaufnahmen in Segmente basierend auf sprechenden und nicht sprechenden Phasen. Dies erlaubte eine detaillierte Analyse, wie Personen mit ASS im Vergleich zu neurotypischen Personen Blickkontakt hatten. Die Verwendung von Videoaufnahmen ermöglichte eine genauere Untersuchung des Blickverhaltens ohne den Einfluss physischer Geräte wie Augenverfolgungsgeräte.
Erkenntnisse zum Blickengagement
Die Studie ergab, dass Personen mit ASS, insbesondere solche mit atypischem Blickkontakt, weniger Zeit damit verbrachten, den Prüfer anzuschauen, als neurotypische Personen. Das deutet darauf hin, dass das Blickengagement ein wichtiger Marker zur Beurteilung sozialer Interaktionsschwierigkeiten ist. Im Gegensatz dazu zeigten Personen mit ASS, die keine Schwierigkeiten mit Blickkontakt hatten, ein ähnliches Blickengagement wie neurotypische Kontrollen.
Verständnis der Blickvariabilität
Die Blickvariabilität zeigte, wie stabil oder unberechenbar der Blick einer Person während der Interaktion war. Teilnehmer mit atypischem Blickkontakt wiesen eine grössere Bandbreite an Blickvariabilität auf als diejenigen ohne Blickkontaktprobleme. Diese Erkenntnis stimmt mit der Idee überein, dass reduzierter Blickstabilität ein Merkmal sozialer Interaktionsschwierigkeiten bei ASS ist.
Blickdichte und Verteilung
Die Forscher erstellten Blickdichtemaps, um zu visualisieren, wo die Teilnehmer während der Interaktionen hinschauten. Personen mit atypischem Blickkontakt wiesen eine breitere Blickverteilung auf, während diejenigen ohne Blickkontaktprobleme ihren Blick enger fokussierten. Dieser Unterschied zeigt, wie wichtig es ist, zu berücksichtigen, wo die Teilnehmer während sozialer Interaktionen hinschauen, wenn man das Blickverhalten bewertet.
Frequenz der Blickabwendung
Die Frequenz der Blickabwendung, oder wie oft ein Teilnehmer vom Prüfer wegschaut, war in dieser Studie weniger effektiv, um zwischen den Gruppen zu unterscheiden. Beide Gruppen zeigten ähnliche Raten der Blickabwendung, was darauf hindeutet, dass dieser Aspekt kein starker Indikator für das soziale Blickverhalten bei ASS sein könnte.
Klassifikationsmodell
Um zwischen Personen mit und ohne ASS basierend auf Blickmustern zu unterscheiden, wurde ein Klassifikationsmodell erstellt, das die aus der Videoanalyse abgeleiteten Blickmerkmale verwendete. Das Modell zeigte vielversprechende Ergebnisse, indem es Personen mit atypischem Blickkontakt von neurotypischen Personen korrekt unterscheiden konnte, obwohl es Schwierigkeiten hatte, zwischen denen mit und ohne Blickkontaktprobleme zu differenzieren.
Implikationen für die Diagnose
Die Erkenntnisse aus dieser Studie verdeutlichen das Potenzial der video-basierten Analyse als Werkzeug zur Beurteilung des sozialen Blicks bei Personen mit ASS. Durch die Verwendung objektiver Messungen anstelle subjektiver Bewertungen können Forscher ein klareres Verständnis der sozialen Interaktionen von Personen mit Autismus gewinnen.
Die Rolle der Technologie
Die Nutzung von Computer Vision und maschinellem Lernen zur Beurteilung von Blickverhalten eröffnet vielversprechende Perspektiven für zukünftige Forschung. Dieser Ansatz kann traditionelle Diagnosemethoden verbessern und wertvolle Einblicke in die Komplexität der sozialen Kommunikation bei ASS bieten.
Zukünftige Richtungen
Zukünftige Studien könnten die Blickmuster in verschiedenen sozialen Kontexten und Umgebungen weiter erforschen, indem sie multimodale Ansätze einbeziehen, die Gesichtsausdrücke und andere nonverbale Hinweise berücksichtigen. Dies könnte zu einem umfassenderen Verständnis führen, wie Personen mit ASS sozial interagieren.
Fazit
Die Studie zeigt, wie wichtig es ist, die Blickmuster bei Personen mit ASS zu untersuchen. Durch die Verwendung von Videoaufnahmen und fortschrittlichen Analysetechniken können Forscher bestimmte Blickverhaltensweisen identifizieren, die bei der Diagnose und dem Verständnis von Autismus helfen können. Das Potenzial von Technologie zur Verbesserung der ASS-Bewertungen stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Autismusforschung und im allgemeinen Verständnis sozialer Interaktionen dar. Die Arbeit ebnet den Weg für neue Methoden, die unser Verständnis davon verbessern, wie Menschen mit ASS mit ihrer sozialen Welt interagieren.
Titel: Video-based Analysis Reveals Atypical Social Gaze in People with Autism Spectrum Disorder
Zusammenfassung: In this study, we present a quantitative and comprehensive analysis of social gaze in people with autism spectrum disorder (ASD). Diverging from traditional first-person camera perspectives based on eye-tracking technologies, this study utilizes a third-person perspective database from the Autism Diagnostic Observation Schedule, 2nd Edition (ADOS-2) interview videos, encompassing ASD participants and neurotypical individuals as a reference group. Employing computational models, we extracted and processed gaze-related features from the videos of both participants and examiners. The experimental samples were divided into three groups based on the presence of social gaze abnormalities and ASD diagnosis. This study quantitatively analyzed four gaze features: gaze engagement, gaze variance, gaze density map, and gaze diversion frequency. Furthermore, we developed a classifier trained on these features to identify gaze abnormalities in ASD participants. Together, we demonstrated the effectiveness of analyzing social gaze in people with ASD in naturalistic settings, showcasing the potential of third-person video perspectives in enhancing ASD diagnosis through gaze analysis.
Autoren: Xiangxu Yu, Mindi Ruan, Chuanbo Hu, Wenqi Li, Lynn K. Paul, Xin Li, Shuo Wang
Letzte Aktualisierung: 2024-09-01 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2409.00664
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.00664
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
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