視線捕捉理解的瞬間：MapTask 與 MUNDEX 跨語料庫對話共識之視線特徵分析研究

本研究透過分析兩大語料庫，證實視線行為能反映協作任務中的共識建立過程。研究發現當參與者達成理解時，視線會更集中於任務目標，並展現出較低的隨機性與轉換頻率。

Problem

在資訊不對稱的協作任務中，參與者如何確認彼此已達成共識（Grounding）是溝通的核心。過去研究多集中於言語互動，本研究旨在探討視線行為是否能作為共識建立的實證線索，並檢驗這些特徵在不同任務型態下是否具有普適性。

研究者整合了 HCRC MapTask 與 MUNDEX 兩個語料庫的行為標註，將視線統一分類為「夥伴、任務、他處」三種目標。分析團隊針對任務相關的對話單元（如指稱對象、理解判斷）計算視線特徵，包含比例、視線熵（Entropy）及轉換頻率，並利用分組交叉驗證來評估特徵的預測力。

數據顯示，當達成共識或正確理解時，參與者的視線會更多地投注於任務內容而非夥伴，且視線熵與轉換頻率均顯著降低。這種關聯在任務主導者（如資訊提供者）身上最為明顯。在 MapTask 的指稱鏈中，當原本未對齊的指稱轉變為對齊時，說話者的視線熵也會隨之下降。

本研究證實視線是反映溝通共識的重要輔助線索。雖然視線效應受個人差異影響且強度有限，但它為理解人類協作模式提供了新維度，對於未來開發具備視線感知能力、能即時偵測使用者理解狀態的人機互動系統具有重要參考價值。