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Describe the movement of gaze positions obtained from visual search experiments in network engineering terms

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posted on 2023-12-27, 06:06 authored by Yoshinobu Maeda


Assuming that the movement of the gaze position during visual search is restricted to move on a certain network, we design the network.

We place 65,536 (256 times 256) nodes on the search-array board and connect each neighbor node with an edge.

This reproduces the motion of the fixational movement of the gaze position.

Then, a shortcut is designed by reconnecting some of the edges with distant nodes with probability q. This reproduces the motion of the saccade at the gaze position.

By varying the ratio q of shortcuts to the total number of edges (the ratio of saccades to fixational movements), we can design various types of networks, from those in which only fixational movements appear to those in which only saccades appear.

The file "C(q).csv" represents the cluster coefficients, which are local attributes that connect neighboring nodes to each other, and "L(q).csv" is the global attribute that connects distant nodes to each other. "L(q).csv" represents the distance between nodes.

The file "h(q).csv" calculates the difference between C(q) and L(q).

"C(q)_and_L(q).jpg" shows a graph of median cluster coefficients and median distances between nodes with q on the horizontal axis. 

This is created from "C(q).csv" and L(q).csv".

"h(q).jpg" is a graph of the difference between C(q) and L(q) with q on the horizontal axis.

This is created from "h(q).csv".

In "h(q).jpg", the network that maximizes the value of h(q) is the small-world network.

The ratio q_{exp} of the saccade to the fixational movement for the 16 participants in the experiment who performed visual search is estimated.

The value of q_{exp} (marked with an X in the first line of the file "h(q).csv") is close to the value of q when the value of h(q) is maximum (marked with a square in the first line of the file "h(q).csv"). 

From the statistical test, it was determined that the network designed with the ratio estimated from the experiment is a small-world network.

The five q values marked with circles and an X in the first line of the file "h(q).csv" are not significantly different from the q value marked with a square.


Japan Science and Technology Agency


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Title (in Japanese)


Description (in Japanese)

視覚探索時の注視点の動きが,あるネットワーク上に制限されて動くと仮定し,そのネットワークを設計する. 文字盤上に256×256=65,536個のノードを置き,近傍ノードをそれぞれエッジで接続する. これは注視点の固視微動の動きを再現する. 続いて,確率qでエッジのいくつかを遠くのノードとつなぎ替えてショートカットを設計する. これは注視点のサッケードの動きを再現する. 全エッジ数に対するショートカットの比率q(固視微動とサッケードの比)を変化させると,固視微動のみが現れるネットワークからサッケードのみが現れるネットワークまで,様々な種類のネットワークを設計できる. ”C(q).csv”というファイルは近傍ノードが互いに接続される局所的な属性であるクラスター係数を表し,”L(q).csv”というファイルは遠く離れたノードを互いに接続する大域的な属性であるノード間距離を表す. ”h(q).csv”というファイルでは,C(q)とL(q)の差を求めている. ”C(q)_and_L(q).jpg”は横軸をqとしたときのメディアンクラスター係数とメディアンノード間距離のグラフを表し,”C(q).csv”と”L(q).csv”の2つのデータから作られる. ”h(q).jpg”は横軸をqとしたときのC(q)とL(q)の差のグラフを表し,”h(q).csv”から作られる. ”h(q).jpg”において,h(q)の値を最大にするネットワークはスモールワールドネットワークである. 16名の実験参加者が視覚探索を行ったときの固視微動とサッケードの比q_{exp}を見積る. q_{exp}(”h(q).csv”というファイルの1行目の×印)はh(q)の値が最大となるときのqの値(”h(q).csv”というファイルの1行目の□印)に近いものであり,統計的検定から,実験から見積もられた比で設計されるネットワークがスモールワールドネットワークであると判定された. ”h(q).csv”というファイルの1行目の〇印と×印の計5点のqの値は,□印のqの値と有意差がなかったことを表す.

Authors (in Japanese)

前田 義信


© 2023 Yoshinobu Maeda

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