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Eye-Tracking-VR hilft stotternden Menschen, den Blickkontakt beim Gespräch zu verbessern
Wie dies bewertet wurde
Quasi-experimentelle Studie (n=12) ohne Randomisierung. Frühe Evidenz; Replikation in größeren, kontrollierten Designs erforderlich.
Die Bewertungen verwenden ein vereinfachtes vierstufiges Schema (Hoch, Mittel, Niedrig, Sehr niedrig), angelehnt an die GRADE working group. Mehr darüber erfahren, wie Studien bewertet werden.
Diese Masterarbeit integrierte Eye-Tracking in ein VR-Expositionssystem, um das Blickverhalten stotternder Menschen objektiv zu messen. Über drei Sitzungen zeigten die Teilnehmenden signifikante Reduktionen verlängerter Augenschließungen und einen deutlichen Anstieg der Zeit, die sie auf das Gesicht des Avatars schauten.
Wichtigste Ergebnisse
- Die Zeit, die auf den Kopf des Avatars gerichtet war, stieg deutlich an (48 % auf 68 %) über drei Sitzungen
- Die Blinzelanzahl sank um 31 % und die Blinzeldauer um 41 % von Sitzung 1 zu Sitzung 3
- Die auf die Rückwand gerichtete Fixationszeit sank signifikant (17 % auf 5 %), was auf reduzierte Blickvermeidung hindeutet
- Die selbstberichtete Belastung nahm über alle Messzeitpunkte ab
- Die Präsentation eigener Blickdaten an die Teilnehmenden erwies sich als machbarer Rückmeldungsmechanismus
Hintergrund
Blickvermeidung - vom Gesicht des Zuhörers wegschauen während Momenten der Unflüssigkeit - ist eine häufige Erfahrung bei stotternden Menschen. Sie kann beeinflussen, wie sich Gespräche für Sprecher und Zuhörer anfühlen, und ist häufig etwas, das Menschen ändern möchten. Die Messung des Blickverhaltens hat sich jedoch traditionell auf externe Videoanalyse oder subjektive Therapeutenbewertungen gestützt, die beide zeitaufwendig und ungenau sind. Da Eye-Tracking-Sensoren in VR-Headsets verfügbar wurden, sah Walkom eine Gelegenheit, Blickdaten automatisch zu erfassen und sie als Rückmeldungsinstrument zu nutzen.
Was die Forschenden getan haben
Zwölf stotternde Erwachsene und eine gematchte Gruppe flüssig sprechender Personen absolvierten jeweils drei VR-Sitzungen über mehrere Wochen verteilt. In jeder Sitzung sprachen die Teilnehmenden mit einem virtuellen Avatar in einem Gesprächsszenario, während der Eye-Tracker des Headsets genau aufzeichnete, wohin sie schauten. Nach jeder Sitzung wurde den Teilnehmenden eine visuelle Zusammenfassung ihrer eigenen Blickmuster gezeigt - wohin sie geschaut hatten, wie lange und wie sich ihr Blick während des Gesprächs verschoben hatte. Die selbstberichtete Belastung wurde ebenfalls an mehreren Zeitpunkten gemessen.
Was sie herausfanden
Die Blickdaten zeigten deutliche Veränderungen über die drei Sitzungen. Stotternde Menschen verbrachten in der letzten Sitzung signifikant mehr Zeit damit, auf das Gesicht des Avatars zu schauen - von 48 % auf 68 % der gesamten Sprechzeit. Die Blickvermeidung, gemessen an der auf die Rückwand gerichteten Fixationszeit, sank markant von 17 % auf nur 5 %. Die Blinzelhäufigkeit sank um 31 % und die Blinzeldauer um 41 %, was auf eine Reduktion verlängerter Augenschließungen hindeutet, die häufig Stottermomente begleiten. Die selbstberichtete Belastung nahm ebenfalls über die Sitzungen ab. Flüssig sprechende Kontrollpersonen zeigten relativ stabile Blickmuster durchgehend, was bestätigt, dass die in der Stottergruppe beobachteten Veränderungen bedeutsam waren und keine einfachen Gewöhnungseffekte.
Warum dies wichtig ist
Diese Forschung zeigte, dass in VR-Headsets eingebettetes Eye-Tracking subjektive Blickbeobachtung durch präzise, quantifizierbare Daten ersetzen kann. Vielleicht noch wichtiger ist, dass das Teilen dieser Daten mit den Teilnehmenden einen Rückmeldungskreislauf schuf - Menschen konnten ihre eigenen Vermeidungsmuster objektiv sehen und ihren Fortschritt über die Zeit verfolgen. Dieser Ansatz respektiert die individuelle Autonomie, indem er Menschen konkrete Informationen über ihr eigenes Verhalten gibt und sie ermächtigt, ihre eigenen Ziele zu setzen und zu überwachen.
Einschränkungen
Die Stichprobengröße war mit 12 Teilnehmenden pro Gruppe bescheiden, und die Studie lief nur über drei Sitzungen, sodass unklar ist, ob die Blickverbesserungen langfristig bestehen bleiben würden. Das Gesprächsszenario umfasste einen einzelnen Avatar, was die Komplexität von Mehrpersonen-Interaktionen möglicherweise nicht erfasst. Die Studie untersuchte nicht, ob Änderungen im Blickverhalten in reale Gespräche außerhalb der VR-Umgebung übertragen wurden.
Implikationen für die Praxis
Eye-Tracking in VR-Headsets kann Therapeuten objektive, quantifizierbare Blickmetriken liefern - als Ersatz für subjektive Beobachtung - und einen wirksamen Rückmeldungskreislauf zur Unterstützung der Verhaltensänderung in der Kommunikation schaffen.
Diese Studie zitieren
Wenn Sie diese Studie in Ihrer Arbeit zitieren, sind dies die kanonischen Zitierformate:
@article{walkom2017,
author = {Walkom, G.},
title = {Eye Tracking in Virtual Reality: A New Objective Method of Exposure Therapy to Improve the Eye Gaze Behaviors of People Who Stutter},
journal = {MSc Thesis, Nottingham Trent University},
year = {2017},
url = {https://withvr.app/de/evidence/studies/walkom-2017}
}TY - JOUR
AU - Walkom, G.
TI - Eye Tracking in Virtual Reality: A New Objective Method of Exposure Therapy to Improve the Eye Gaze Behaviors of People Who Stutter
JO - MSc Thesis, Nottingham Trent University
PY - 2017
UR - https://withvr.app/de/evidence/studies/walkom-2017
ER - Kennen Sie Forschung, die in diese Evidenzbasis gehört? Wenn eine relevante peer-reviewte Studie hier nicht aufgeführt ist, senden Sie die Quellenangabe an hello@withvr.app. Die Evidenzbasis wird aktuell gehalten, während die Literatur wächst.
Finanzierung & Unabhängigkeit
withVR-Gründer Gareth Walkom ist der alleinige Autor dieser Masterarbeit, abgeschlossen an der School of Architecture, Design and the Built Environment der Nottingham Trent University. Finanzierungs- und Ethikangaben sind in der Arbeit enthalten. Die Aufnahme in diesen Hub ist redaktionell unabhängig; withVR BV hat die Zusammenfassung oder die Sicherheitsbewertung nicht beeinflusst.