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國立政治大學 心理學研究所 蔡介立所指導 孟威廉的 詞視覺複雜度分佈對閱讀中文句子的眼跳標靶之影響 （2014），提出Ggplot2 font size關鍵因素是什麼，來自於眼跳標靶機制、落點位置、閱讀中文。
詞視覺複雜度分佈對閱讀中文句子的眼跳標靶之影響
為了解決Ggplot2 font size 的問題，作者孟威廉 這樣論述：
探討閱讀時視覺與語言因素之研究指出眼球移動位置的決定主要受到低階視覺特徵的影響。有些研究也認為此一涉及計算眼跳目標的決策發生在執行眼球移動之前。為了檢視中文詞彙內的視覺複雜度分佈是否影響眼跳目標決定機制 、我們提出了視覺複雜度分佈指標 (visual complexity distribution index, VCD index) 來代表中文雙字詞內的複雜度分佈情形。依據視覺複雜度分佈指標 、本研究挑選出三組不同視覺複雜度分佈的詞彙 (左偏移、右偏移以及無偏移) 、並將這些詞彙箝入於句子中。紀錄中文讀者閱讀這些句子的眼球運動軌跡 、以比較三組實驗情境下的初次觸接凝視時間 (first-pa
ss duration) 、落點位置 (landing position) 以及眼跳機率指標 (probability measures) 差異。使用線性混合模型 (Linear mixed model, LMM) 估計實驗組別效果 、以探討視覺複雜度分佈指標如何影響決定停留時間與眼跳位置的機制。結果發現右偏移組落點位置都落在其他兩組的右側 、而兩組偏移組的凝視時間都較不偏移組短。進一步分析顯示上述結果需在眼跳目標為中文詞彙才可觀察到。這指出由視覺複雜度分佈指標所反映出的中文雙字詞明視度型態 (luminance pattern) 、會在該詞彙被凝視之前影響眼跳位置的決定 、並依落點位置差異而
調節了該詞彙被凝視時的處理。