Le misure del carico di lavoro mentale vengono tipicamente suddivise in misure soggettive, comportamentali e fisiologiche. Tra queste ultime, ha recentemente ottenuto un enorme successo l'analisi dei movimenti oculari. Le metriche oculari mostrano numerosi vantaggi, tra i quali quello di restituire delle informazioni sul comportamento dell'utente in maniera oggettiva, evitando possibili distorsioni legate a metriche soggettive (come questionari self-report e interviste). L'obiettivo principale del presente progetto è quello di confrontare la validità diagnostica nella stima del carico di lavoro mentale fornita da due differenti tecniche di analisi della distribuzione dei movimenti oculari. A questo scopo verrà registrato il comportamento oculare di un campione di soggetti impegnati in un compito di ricerca visiva a livelli crescenti di difficoltà basato sul confronto tra due immagini differenti solo per alcuni particolari (come nel gioco "trova le differenze"). I due pannelli verranno considerati come aree di interesse distinte. In tal modo sarà possibile calcolare, oltre l'indice di distribuzione spaziale delle fissazioni, anche l'indice di entropia, appunto basato sulle transizioni tra aree di interesse. I risultati di questo studio consentiranno di fare chiarezza sull'utilità di questi due approcci come metodi per la stima del carico di lavoro mentale basati sull'analisi dello scanpath.
Il rapporto tra carico di lavoro mentale e attività oculare è stato riportato in diversi studi e impiegando diverse metriche (diametro della pupilla, durata delle fissazioni, ampiezza delle saccadi, tasso di ammiccamento solo per menzionarne alcune). Tuttavia, raramente è stata presa in considerazione la sequenza complessiva di fissazioni e saccadi, il cosiddetto "scanpath". Tra i pochi studi che hanno esplicitamente analizzato lo scanpath, Tole e colleghi (1983) e Harris e colleghi (1986) hanno utilizzato l¿entropia della scansione visiva per discriminare tra diversi livelli di carico di lavoro mentale. I loro risultati suggeriscono che la scansione visiva tenderebbe al disordine quando il carico di lavoro è basso, mentre diventerebbe più stereotipata all'aumentare della richiesta imposta. Sfortunatamente, l'entropia è stata raramente usata come misura del carico di lavoro e le sue proprietà non sono state adeguatamente testate. D¿altra parte, l'entropia è limitata dalla necessità di fare affidamento su aree di interesse predefinite (AOI) per calcolare le transizioni tra di esse e in molti contesti le fissazioni avvengono al di fuori di queste aree.
Con l¿obiettivo di superare questi limiti, Di Nocera e collaboratori hanno proposto una nuova tecnica per l'analisi dello scanpath basata sull'analisi dei movimenti oculari su tutta l'area di visualizzazione e non solo sulla transizione tra le aree di interesse (Di Nocera, Camilli & Terenzi, 2006; Di Nocera, Camilli & Terenzi, 2007). La tecnica consiste nell'applicazione di un indice geostatistico ai punti di fissazione, il Nearest Neighbor Index (NNI). Diversi studi hanno dimostrato come il NNI sia sensibile non solo rispetto alle variazioni del carico di lavoro mentale ma anche rispetto alle specifica tipologia di richiesta imposta dal compito (come per esempio tra compiti con richiesta visuo-spaziale e temporale)(Dillard et al., 2014; Fidopiastis et al., 2009). L'indice può essere calcolato per epoche molto piccole (1 minuto), fornendo una misurazione continua (serie temporali) del comportamento dell'utente. La validità di questo algoritmo come misura del carico di lavoro mentale è stata confermata in uno studio metodologico (Camilli, Terenzi & Di Nocera, 2007) che ha mostrato una coerenza dell'indice con misure soggettive (punteggio al NASA-TLX) ed elettrofisiologiche (ampiezza della componente P300 dei potenziali correlati ad eventi), con il vantaggio di fornire informazioni continue che non possono essere ottenute altrimenti. Inoltre, Camilli, Terenzi & Di Nocera (2008) hanno dimostrato anche la sensibilità diagnostica dell'indice. Difatti, in funzione del tipo di richiesta imposta dal compito ci si può attendere effetti differenziali sul NNI: mentre un aumento della richiesta visuo-spaziale determina una concentrazione del pattern di fissazioni (quindi valori significativamente più bassi dell'indice), un aumento della richiesta temporale determina una maggiore dispersione (quindi valori significativamente più alti dell'indice). Il significato funzionale di questa differenza risiede nella necessità di massimizzare la rilevazione di stimoli nel caso della richiesta temporale, e in un maggiore coinvolgimento di risorse visuo-spaziali nei compiti in cui la componente di carico sia appunto definita da una maggiore complessità dal punto di vista visivo e spaziale. La conferma di una relazione tra carico di lavoro mentale e distribuzione spaziale dei movimenti oculari comporterebbe diversi benefici sia dal punto di vista euristico, sia dal punto di vista applicativo. In particolare, la stima del carico di lavoro mentale mediante l'analisi dello scanpath potrebbe consentire di monitorare in tempo reale lo stato funzionale di un operatore impegnato nell'interazione con un sistema complesso e agire da trigger per implementare in maniera adattiva cambiamenti nel funzionamento del sistema. Una misura fisiologica con queste caratteristiche potrebbe essere utilizzata per diagnosticare lo stato funzionale dell¿operatore in tempo reale, la tipologia di evento critico (come per esempio un improvviso aumento della pressione temporale), in molteplici contesti operativi e con diverse tipologie di compito.