眼球运动与认知关联
研究表明，眼球注视点停留时长和扫视路径可反映大脑的注意分配机制。例如，在决策过程中，凝视特定区域的时间与潜在选择倾向呈现显著相关性。
- 快速扫视（Saccades）
- 注视停留（Fixations）
- 平滑追踪（Smooth Pursuit）
实验研究与技术方法
通过眼动仪捕捉的时空数据，结合机器学习算法，研究者已实现：
- 预测试验者的购买决策倾向
- 识别自闭症谱系的异常注视模式
- 检测驾驶疲劳时的注意力衰减
潜在应用场景
该技术的跨领域应用包括：
- 心理疾病早期筛查
- 广告效果神经测量
- 脑机接口控制系统
争议与伦理挑战
尽管前景广阔，但脑意图解码技术涉及：
- 个人隐私权边界
- 数据安全风险
- 算法偏见可能性
眼球运动轨迹分析为探索潜意识认知开辟了新路径，但其作为意图推断工具的有效性仍需更多跨学科验证。在技术发展的建立配套伦理框架将成为关键课题。
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