Aquisição e processamento de sinais de rastreamento ocular em jogadas de xadrez

Abstract

Por proporcionar um ambiente compacto e controlado para questionamentos fundamentais sobre o raciocínio humano, o xadrez tem atraído, há mais de um século, o desenvolvimento de diversos trabalhos acadêmicos em áreas distintas do conhecimento, tais como cognição, memória, psicologia perceptual e inteligência artificial. De igual importância, o rastreamento ocular tem auxiliado na busca de respostas para a compreensão dos processos cognitivos e da atenção humana nas mais diversas áreas, inclusive com o emprego do jogo de xadrez. Este trabalho tem por objetivo investigar os principais processos de aquisição e processamento de sinais de rastreamento do movimento ocular e implementar uma ferramenta computacional, o CHESSLAB, para aquisição e processamento destes sinais em jogadas de xadrez, além da apresentação gráfica dos sinais captados. Muito embora existam diversas ferramentas para essa finalidade, a implementação do CHESSLAB possibilitará um conhecimento mais aprofundado dessas técnicas no contexto do xadrez. Os resultados do experimento mostraram importantes diferenças nos padrões do movimento ocular entre jogadores experientes e novatos, indicando possibilidades relevantes para a melhor compreensão dos processos cognitivos humanos.

By providing a compact and controlled environment for fundamental questions about human reasoning, chess has attracted the development of many academic papers in different areas of knowledge, such as cognition, memory, perceptual psychology and artificial intelligence. Equally important, the eye-tracking has helped in the search for answers to understand cognitive processes and human attention in several areas, including the use of the game of chess. This study aims to investigate the main processes of acquisition and processing of signals from the eye movement and to implement a computational tool, CHESSLAB, for the acquisition and processing of those signals in chess moves, in addition to a graphical presentation of the captured signal. Although there are several tools for this purpose, the implementation of CHESSLAB will enable a better understanding of those techniques in the chess context. The results of the experiment showed significant differences in patterns of eye movement between experienced and novice players, indicating relevant possibilities for better understanding of human cognitive processes.