好奇的眼是什麼樣的眼？Baranes et al 2015

Adrien Baranes, Pierre-Yves Oudeyer, Jacqueline Gottlieb, Eye movements reveal epistemic curiosity in human observers, In Vision Research, Volume 117, 2015, Pages 81-90, ISSN 0042-6989, Redirecting.

(Eye movements reveal epistemic curiosity in human observers)

問題

這篇文章的主要問題是，當人們對問題的答案很有好奇心時，他們的眼神（eye movement）會有什麼特點？這個問題有趣之處至少有二：

1. 驗證直覺猜想。我經常會問身邊朋友，怎麼看出一個人對你說的事兒很好奇？大部分回答都是：看眼睛。比如更聚精會神（視線聚焦），眼睛睜得更大（瞳孔放大），還有一瞬間的「眼前一亮」（恩，這個生理上怎麼解釋？）……本篇文章部分證實/證偽了這些猜測。
2. 探索如何量化好奇程度的客觀方法。幾乎所有當前關於好奇心的研究，量化好奇心都是依靠被試的主觀報告（「你感覺多好奇？1-5打分」），而我們當然更希望能找到客觀的生理指標：血壓？皮膚電？眼神？本篇文章特別處理了這個問題，方法是試圖從眼動數據中用機器學習的演算法來預測（或說解碼，decode）主觀報告的好奇程度。

實驗方法

材料：仍然是知識測驗題（trivia questions），比如「巴黎在哪個大洲上」。有兩種測試模式：如上圖1，只給一道題；或圖2，同時給兩個問題，被試需要選擇其中之一作答。

被試報告：對所有問題，在答案呈現之前被試都需報告1.好奇程度；2.多大自信自己知道正確答案。呈現答案後還報告3.對這個答案有多驚訝（surprise）。之所以除了好奇還要報告信心和驚訝，一個原因是驗證前人關於好奇如何依賴於confidence等相關變數，另一原因是排除這些變數對眼動分析的影響。

眼動：眼動數據的記錄在上圖4，5那兩個階段，4是等待答案，5是答案呈現。注意4中給出了答案將在哪裡呈現的位置，我們直觀的猜想當然是，如果你很期待接下來的答案，你應該緊緊盯著那個位置。

事實是否如此呢？

結果

• 不同好奇程度下的眼動對比

在所有知識測驗題中，作者選取了主觀報告中好奇的最高（5）和最低（1）作為分析對象，上圖是綜合了所有被試的結果。先從左往右看時間變化：上圖左半邊即問題呈現後、答案開始前，視線關注點從遍布全屏幕逐漸聚焦到屏幕左上方，即期待答案即將出現處；答案呈現後相反，從聚焦到擴散。從第一、第二行可以看到，無論是high curiosity還是low curiosity，都有這樣「擴散-聚焦-擴散」的特徵。

但是高好奇心和低好奇心的區別何在？看起來，好奇心很高時，聚焦區域更集中，擴散也更緩慢些。這一點可以從第三行high-low看得更明顯。

類似地，比較信心程度，如果不確定自己知道答案（low-confidence），聚焦更集中、擴散更緩慢，不過這在統計上僅在後半段擴散部分顯著；比較對答案的驚訝，越驚訝（high surprise），擴散越緩慢。

• 機器學習預測好奇程度

給定一個trial的眼動數據，能否成功看出這個trial屬於高好奇或低好奇問題？這個問題除了可以用生理指標反推內部狀態，另一個好處是相比上述分析可以囊括更多種多樣的眼動數據特徵。

具體來說，作者手動選擇了183個維度的眼動特徵數據，部分示例見下圖legend：除了眼睛在每一時刻注視的位置（eye pos, 也就是前一部分分析的主要內容），還有瞳孔大小（pupil）。

然後把這些特徵輸入給分類器進行訓練，對訓練好的分類器進行info gain ratio（IGR）分析：

IGR告訴我們哪些特徵最有信息量。得到的結果如下：

根據上一段的分析，並不意外地，眼神注視位置對預測好奇心很有用（上圖B、C欄中天藍色和綠色的部分）；具體來說是，不是平均的注視位置（central tendency），而是未知的變化率（variability），對好奇程度有很好的預測作用。大意仍然是，眼神越聚焦、眼神的主人越好奇。

很多人會猜測瞳孔的放大會與好奇心也成正比，但這裡的數據不太支持這個猜想（上圖B、C欄中玫紅和肉粉色的部分）：只有在答案出現之後，瞳孔放大與之前的好奇程度略微有關係。似乎原理不明。

總的來說，通過眼動分析，對好奇程度的分類準確率分別有約70%的precision和70%的recall。注意這裡的分類只有高或低兩種類別。

啟示與未來方向

好奇的求知狀態有何生理後果是好奇心研究的重要問題，本文是第一篇研究眼動的文章。為什麼是眼動？除了作者之一Gottlieb本人在眼動方面有很多經驗之外，作者在討論中提到一點：眼動的神經機制我們已經有很多了解，而下一步則是把眼動和好奇中間的神經機制聯繫起來。

作者還提到把這個應用於比如教育場景：通過觀察學生眼動來推測學生的好奇心狀態，從而推送給學生更符合口味的學習材料……我覺得這完全是宰牛刀殺雞了（讓學生主動選擇學習材料即可）。

我的批評

第一，對使用知識測驗（trivia questions）作為引發好奇的材料，我還是非常懷疑。我一點也不會對「鈾元素裡面有多少質子」這種事實性問題感到好奇，因此我推測，被試實際上的好奇程度也不會太高——假設人的好奇心可以從0-100，這裡的恐怕只能拿到0-20區間的數據。應該選擇更有趣的事實性問題（世界上人口密度最大的城市是哪裡？王菲的女兒在哪上學？），或者乾脆選擇「why」類問題，可能能得到信噪比更好的數據。

第二，作者討論了好奇和驚訝的關係：

we suggest that curiosity can be viewed as a pro-active process that anticipates, or motivates agents to obtain new information, whereas surprise indicates a reactive process after having processed the information

作者認為是【好奇->(期待信息、主動學習)->(獲得答案)->驚訝】。但實際上好奇如何產生？日常情況下常常是【驚訝->好奇->...】。不過這不是本文研究的問題罷了，但問題依然在。