眼动追踪阅读行为预测数据集_Eye_tracking_Reading_Behavior_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：眼动追踪, 阅读行为, 文本分析, 认知科学, 自然语言处理, 数据集, 预测模型, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自 Provo Corpus 的眼动追踪数据，记录了阅读过程中被试的眼动轨迹和相关行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但可推测为收集于特定实验或研究期间。
地理范围：数据收集于特定研究机构或实验室，未明确具体地理位置。
数据维度：数据集包含多个 CSV 文件，主要包括：
Provo_Corpus-Predictability_Norms.csv：记录了词汇的预测性和相关统计数据。
Provo_Corpus-Eyetracking_Data.csv：包含了详细的眼动追踪数据，如注视点坐标、注视时间、眼跳信息等，以及词汇的属性信息。
Provo_Corpus-Additional_Eyetracking_Data-Fixation_Report.csv：提供了更详细的注视点报告，包括注视持续时间、位置、相关兴趣区域等。
数据格式：数据以 CSV 格式提供，方便进行数据分析和处理。包含文本、数值等多种数据类型。
来源信息：数据来源于 Provo Corpus，该数据集旨在研究阅读行为和语言处理过程。
该数据集适合用于探索阅读行为、预测阅读过程中的眼动模式和分析语言因素对阅读的影响。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于认知科学、心理学、语言学等领域的学术研究，例如探索词汇预测性对阅读的影响、研究眼动模式与文本内容的关系等。
行业应用：可应用于用户体验研究、广告文案优化、教育科技等领域，例如通过分析眼动数据来改进网页设计、评估广告效果、优化阅读材料。
决策支持：支持教育机构、内容提供商等优化学习材料和阅读体验。
教育和培训：作为认知心理学、眼动追踪分析、自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解阅读行为和数据分析方法。
此数据集特别适合用于研究人类阅读行为的认知机制，构建阅读行为预测模型，以及分析语言特征对阅读过程的影响，从而提升对阅读行为的理解和应用。
