成功と苦闘のサイン：タスクの複雑さにわたる人間のパフォーマンスの早期予測と生理学的指標

要約: インタラクティブなシステムでは、ユーザーのパフォーマンスは極めて重要であり、タスクの実行に対するユーザーの関与の程度を捉えます。今後のパフォーマンスを予測することは、タスク要求に苦戦しているユーザーをタイムリーに特定することを可能にします。眼球および心拍の信号は、パフォーマンスに関連する視覚的行動と生理的活性化を特徴づけるために広く用いられていますが、早期予測の可能性や、パフォーマンス差の背後にある生理機構を明らかにする可能性は十分には探究されていません。私たちは、自然に展開する複雑さを持つゲーム環境で、同一被験者内実験を行い、初期の眼球・心拍信号を用いて後のパフォーマンスを予測し、生理学的および自己申告によるグループ差を検討しました。結果は、眼球–心拍融合モデルがバランスの取れた正解率0.86を達成し、眼球のみのモデルも同等の予測力を示しています。高パフォーマーは、狙いを定めた視線と視覚サンプリングの調整を示し、要求が高まるにつれて心臓の活動をより安定させ、より前向きな感情体験を維持しました。これらの知見は、初期生理からセッションを跨いだ予測の実現性を示し、パフォーマンス変動に関する解釈可能な洞察を提供するとともに、将来の事前介入を促進します。