Atariゲームにおける人間の意思決定への中心視・周辺視・時間的（過去状態）視覚情報の寄与の推定

要旨: 本研究では、動的な視覚環境において、異なる視覚情報源が人間の意思決定にどのように寄与するかを調べます。同期された眼球運動計測を備えた大規模なAtariゲームデータセットであるAtari-HEADを用いて、周辺視覚情報の寄与、視線マップの形での明示的な視線情報、そして人間の行動に由来する過去状態情報の寄与を逆推定する手段として、制御されたアブレーション（除去）フレームワークを導入します。私たちは、これらの情報源を選択的に含めたり除外したりする6つの設定のもとで、行動予測ネットワークを訓練します。20のゲームにわたって周辺情報は突出して最も強い寄与を示し、除去した場合の予測精度の中央値の低下は35.27〜43.90%の範囲に及びます。視線情報による低下は2.11〜2.76%とより小さく、過去状態情報の低下は1.52〜15.51%と幅広い範囲に分布します。上限側の値は、周辺情報の漏れが低減されることによって、より情報量が多い可能性が高いです。集計された精度に加えて、異なるモデル設定によって割り当てられた真の行動確率にもとづいて状態をクラスタリングします。この分析により、注意（フォーカス）に支配される状態、周辺に支配される状態、そしてより文脈に依存した意思決定状況といった粗い行動レジームが特定されます。これらの結果は、Atariにおける人間の意思決定が、視線の現在のフォーカス以外の情報に強く依存していることを示唆しています。また提案するフレームワークは、行動からこのような情報源の寄与を推定するための手段を提供します。