【摘 要】
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目的 针对虚拟运动机制所带来的晕动症状，提出基于眼动的评估方法。方法 选用视线追踪回溯式有声思维的方式，在受试者体验常见虚拟运动时，实时采集眼动数据并在实验前、后完成两次量表评价，采集的11项参数指标用于数据分析。采用熵权法改进EFA进行综合评价，首先提取因子以简化变量数目，再在熵值赋权法下校正成分因子权重。结果 提取后再赋权的成分变量具有现实意义，得到的虚拟现实晕动症因子评估模型，其预测值与实际
【基金项目】
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国家自然基金项目（11502146）； 上海市教委科研创新项目（12Y2098）； 教育部产学合作协同育人项目（202101042008）；
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目的 针对虚拟运动机制所带来的晕动症状，提出基于眼动的评估方法。方法 选用视线追踪回溯式有声思维的方式，在受试者体验常见虚拟运动时，实时采集眼动数据并在实验前、后完成两次量表评价，采集的11项参数指标用于数据分析。采用熵权法改进EFA进行综合评价，首先提取因子以简化变量数目，再在熵值赋权法下校正成分因子权重。结果 提取后再赋权的成分变量具有现实意义，得到的虚拟现实晕动症因子评估模型，其预测值与实际值配对t检验结果大于0.05，具有有效性。结论 模型优势在于基于眼动追踪技术，以客观可采集的眼动数据描述主观晕动，提出眼动技术结合VR，采集数据作为反馈信息，实时改进虚拟现实运动机制的思路，以缓解受试者的晕动症状。
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