兴趣取向值测验的认知指标分析方法

摘要

本发明涉及一种兴趣取向值测验的认知指标分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：以受试者在测试前提供的兴趣爱好数据作为关键词匹配出至少一个相关兴趣取向类型的数据库并将该数据库作为第一数据库为受试者提供至少一个第一刺激信息；确定受试者针对所述至少一个第一刺激信息所提供的第一反馈信息的兴趣指数；根据所述兴趣指数选择至少一个用于提供至少一个第二刺激信息的兴趣取向类型数据库作为第二数据库，使得受试者根据所述至少一个第二刺激信息提供第二反馈信息；分析所述第二反馈信息并确定出受试者的兴趣取向。

说明书

技术领域

本发明涉及测试技术领域，尤其涉及一种兴趣取向值测验的认知指标分 析方法。

背景技术

兴趣测验有许多用途，最典型的就是用于员工的生涯规划，因为一个人 总是把自己感兴趣的事情做得很好。另外兴趣测试也可以用于学生的个性化 培养，挖掘学生的潜能，在今后的升学和择业方面也提供很大的帮助。在机 器智能化要求越来越高的今天，通过兴趣测试使机器能够准确地识别用户的 喜好和需求，为用户提供个性化的服务，从而赋予机器更为人性化的特性。 人与机器最大的区别也在于人有心理活动、情感、兴趣等，机器对于信息在 情感喜好上无差别对待，而人则会在接收、处理表达信息时不自觉地表现兴 趣喜好出来，因此通过兴趣测试可以在不与受测对象面对面接触交流的情况 下识别出受测对象是人还是机器，在智能识别、安全防护等领域有着广泛的 应用前景。

现有技术中往往通过问卷调查的方式对受测对象的性格进行分析，从而 得出受测对象可能喜欢或者适合的领域。但是问卷调查的失真度往往较高， 因为人的想法往往与行为并不一致，很多潜意识的行为并不能通过问卷调查 反映出来，而且测试结果范围宽泛，不能清晰有效地得出受测对象是否对某 一事物感兴趣。

国外在学生升学与就业指导方面已有几十年的发展历史，当学生面临升 学和就业的时候，许多学校都会提供多种心理测验帮助学生了解自己的兴 趣、爱好、能力和人格特征等，为他们选择大学志愿和未来职业提供参考意 见。例如美国大学考试中心(ACT)，更是将升学指导摆在重要位置，并与高 考报名紧密的结合起来，考生报名时要同步进行心理测试，学生除了得到高 考成绩以外，还会得到一个专业选择测评建议。

由于国内国情的特殊性，学生的成长环境和社会就业环境均与国外存在 区别，因此国外的升学指导并不适合中国学生，目前国内升学指导主要还是 依赖于咨询老师或亲朋等，受环境局限性和人为主观因素的影响较大，另外 一方面高中生由于年龄较小对自我认知不完善，导致升学填报的专业并不适 合自己，不利于学生潜能的充分发掘和未来就业。

发明内容

针对现有技术之不足，本发明提供一种兴趣取向值测验的认知指标分析 方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

以受试者在测试前提供的兴趣爱好数据作为关键词匹配出至少一个相 关兴趣取向类型的数据库并将该数据库作为第一数据库为受试者提供至少 一个第一刺激信息；

确定受试者针对所述至少一个第一刺激信息所提供的第一反馈信息的 兴趣指数；

根据所述兴趣指数选择至少一个用于提供至少一个第二刺激信息的兴 趣取向类型数据库作为第二数据库，使得受试者根据所述至少一个第二刺激 信息提供第二反馈信息；

分析所述第二反馈信息并确定出受试者的兴趣取向。

根据一个优选实施方式，所述至少一个第一刺激信息包括对该刺激的至 少一个描述，并且每个描述被给予不同的权重，根据受试者选择的描述对应 的权重来计算所述兴趣指数。

根据一个优选实施方式，所述至少一个第一刺激信息为以视觉、听觉和 /或触觉方式呈现的测试题目，针对所述测试题目所提供的所述至少一个描 述采用五点量表法。

根据一个优选实施方式，所述至少一个描述具体为：非常不符合、比较 不符合、一般符合、比较符合、非常符合，分别满足所述描述：非常不符合、 比较不符合、一般符合、比较符合、非常符合的测试题目数量满足正态分布 曲线。

根据一个优选实施方式，所述分析方法采用定序指标。

根据一个优选实施方式，选择所述第一数据库中其对应的兴趣指数大于 或等于预设阀值的兴趣取向类型数据库作为第二数据库为受试者继续提供 至少一个第二刺激信息。

根据一个优选实施方式，当所述第一数据库中所有兴趣取向类型数据库 对应的兴趣指数均小于预设阀值时，从有别于所述第一数据库的剩余的兴趣 取向类型数据库中选择至少一个数据库作为第二数据库为受试者提供至少 一个第二刺激信息。

根据一个优选实施方式，所述至少一个第二刺激信息为以视觉、听觉和 /或触觉方式呈现的测试题目，所述第二反馈信息为受试者根据所述至少一 个第二刺激信息所提供的试题答案、声波讯息、反应时间，眼动状态和/或 身体动作。

根据一个优选实施方式，通过对所述试题答案、所述声波讯息、所述反 应时间，所述眼动状态和/或所述身体动作的分析处理来调整测试题目的测 试顺序，其中，所述分析处理包括试题答案准确度分析、声波讯息中的语义 和语调分析、反应时间的长短分析、眼动状态的眼动轨迹、注视点、注视点 停留时间、扫描时间的分析和/或身体动作的面部表情、肢体语言的分析。

根据一个优选实施方式，所述兴趣取向类型数据库包括文艺创造型数据 库、艺术操作型数据库、消费服务型数据库、健康服务型数据库、服务操作 型数据库和教育服务型数据库。

本发明的有益技术效果：

本发明根据受试者预先输入的个人信息资料，尤其是兴趣爱好信息，以 其作为关键词在包含有多个不同兴趣取向类型的数据库中匹配出与受试者 兴趣爱好相关的数据库进行第一次测试并计算出相应的兴趣指数，通过为受 试者提供至少一个第一刺激信息来对受试者自己认为的兴趣爱好进行验证 并排除掉受试者自以为的与自身潜能不相符的兴趣爱好，然后再进过第二次 测试，在兴趣取类型相关的数据库中为受试者提供至少一个第二刺激信息， 分析受试者根据第二刺激信息所产生的反馈信息，最终确定出受试者的兴趣 取向。本发明经过两次测试，准确性更好，能够真实、客观地反应出受试者 的兴趣，可以广泛应用于人才选拔、岗位安置、学习能力诊断、广告效果、 驾驶员安全训练等领域。

附图说明

图1是本发明的兴趣取向值测验装置的结构示意图；

图2是本发明的兴趣取向值测验的认知指标分析方法的一个实施例的流 程图；和

图3是本发明的兴趣取向值测验的认知指标分析方法的另一个实施例的 流程图。

具体实施方式

下面结合附图进行详细说明。

参见图1，本发明还包括一种兴趣取向值测验的装置，该装置包括刺激 信息提供装置，传输记录装置、分析处理装置、兴趣取向类型数据库和显示 装置。刺激信息提供装置与传输记录装置连接，传输记录装置用于记录和传 输受试者根据刺激信息所提供的反馈信息。传输记录装置将记录下的反馈信 息传输至与其连接的分析处理装置。分析处理装置包括多个兴趣取向类型数 据库，或者分析处理装置与储存有多个兴趣取向类型数据库的存储装置连 接。显示装置与分析处理装置连接，显示装置用于显示分析处理装置的分析 结果，即，受试者的兴趣取向和兴趣取向值。

刺激信息提供装置包括视觉呈现刺激信息装置、听觉呈现刺激信息装置 和触觉呈现刺激信息装置，从视觉、听觉和/或触觉方面为受试者提供刺激 信息。其中，视觉呈现刺激信息装置为计算机的显示屏，或者平板电脑或智 能手机的触摸显示屏/非触摸显示屏。听觉呈现刺激信息装置可以是耳机、 音响、喇叭等具有播放音频功能的装置，本发明优选耳机作为听觉呈现刺激 信息装置。触觉呈现刺激信息装置为盲文信息提供装置，主要用于代替视觉 呈现刺激信息装置和/或听觉呈现刺激信息装置为受试者提供刺激信息，主 要针对具有视力和/或听力功能障碍的人士。本发明从视觉、听觉和触觉三 方面为受试者提供刺激信息，应用范围更广，适用于所有人群。

传输记录装置包括反应时间装置、操作控制装置、声音传输装置和动作 记录装置。反应时间装置用于记录受试者根据刺激信息做出反应的反应时 间，尤其是受试者根据测试题目做出的选择反应时间。操作控制装置用于受 试者输入信息或在测试过程中对测试项目、测试题目的选择控制。操作控制 装置可以是键盘和/或鼠标。根据一个优选实施方式，本发明的兴趣取向值 测验装置包括反应器，用于受试者输入信息并且对受试者的反应时间和准确 度进行记录。本发明的反应器可替代键盘和鼠标，可以避免因键盘或鼠标生 产厂家或型号的差异而导致记录的反应时间失真。

声音传输装置用于传输受试者提供的申请反馈信息至分析处理装置。声 音传输装置可以是麦克风。

动作记录装置包括眼动记录和身体动作记录，其中身体动作包括面部表 情动作和肢体动作。眼动记录包括眼动轨迹、注视点、注视点停留时间、扫 描时间、注视点位置以及瞳孔直径。本发明用于记录眼动状态的装置优选为 红外线自动跟踪摄像头。优选地，以总注视时间、平均注视时间、注视点个 数和瞳孔直径作为衡量职业兴趣认知能力值的眼动指标。

总注视时间：注视时间变量是眼动分析中最常用的指标，它反映着对所 注视内容的认知加工情况。总注视时间是指观看者对某个区域的所有注视的 时间总和，它反映了加工某个区域的时间。如果在几种区域之间发现了总注 视时间上的差异，那么可以认为这预示着对这几种区域加工上存在着差异。 平均注视时间：即所有注视点持续时间的平均值，其计算方法是：平均注视 时间＝持续时间总和/注视点的个数。注视点个数：注视点个数的操作定义是 在系统默认的最短时间内(一般为100ms)，眼睛的移动没有超过系统规定 的最大范围(一般为1度视角)，则可记为一次注视(从最先进入这个范围 开始，直到离开这个范围为止)。总注视点个数即是落在某个区域中的所有 注视点个数。瞳孔直径：瞳孔直径的大小反映了观看者对某一区域进行加工 时的紧张程度。

优选地，受试者对感兴趣的职业总注视时间长、平均时间长、注视点个 数多和瞳孔直径大。

分析处理装置用于分析来自传输记录装置所提供的受试者的反馈信息， 包括试题答案准确度分析、声波讯息中的语义和语调分析、反应时间的长短 分析、眼动状态的眼动轨迹、注视点、注视点停留时间、扫描时间的分析和 /或身体动作的面部表情、肢体语言的分析。在测试过程中，分析处理装置 根据对试题答案、声波讯息、反应时间，眼动状态和/或身体动作的分析处 理来调整测试题目的测试顺序。通过分析受试者的反馈信息，当受试者不认 真作答时，分析处理装置发出指令并通过视觉呈现刺激信息装置、听觉呈现 刺激信息装置和/或触觉呈现刺激信息装置给出警示。或者，通过设置测谎 题，即通一道测试题目以正向和负向方式提出问题，从而提高测试的准确度。 优选地，分析处理装置依据传输记录装置提供的数据分别计算各项指标下的 平均指标值，从而获得一组平均认知指标值。根据当前受试的认知指标值与 该组的平均指标值建立标准分数模型(Z分数模型)。分别计算受试者每一指 标项目的Z分数。同理，根据反应准确度数据库中的数据，计算反应准确度 平均值。根据当前受试者的反应准确度与该平均值建立Z分数模型，计算受 试者的反应准确度Z分数。最后，将上述各项认知指标值Z分数和反应准确 度Z分数相加，获得一个综合Z分数。将该综合Z分数转化为表征该受试者 的兴趣取向认知能力水平状态下的T分数。该T分数即为兴趣取向量化值。 T分数和Z分数的换算方法为本领域公知常识，在此不作详述。

兴趣取向类型数据库包括文艺创造型数据库、艺术操作型数据库、消费 服务型数据库、健康服务型数据库、服务操作型数据库和教育服务型数据库。 上述数据库中包含了按照职业类型划分的兴趣取向，包括36个维度：

事务管理型、人员管理型、体育表演型、技能操作型、健康服务型、加 工操作型、安全服务型、事务服务型、思想研究型、现象研究型、艺术创造 型、意识表达型、理论研究型、戏剧创作型、技术制造型、技术操作型、操 作服务型、教育服务型、社交活动型、消费服务型、物品设计型、社会研究 型、经营管理型、美术创作型、考古活动型、自然活动型、自然研究型、艺 术操作型、艺术表演型、行政管理型、表演服务型、机械操作型。

其中，以事务管理型为例，其包含但不限于的职位有：秘书、办公室人 员、记事员、会计、行政助理、图书馆管理员、出纳员、打字员、投资分析 员。艺术创造型包含但不限于的职位有：演员、导演、艺术设计师、雕刻家、 建筑师、摄影家、广告制作人。经济管理型包含但不限于的职位有：项目经 理、营销管理人员、政府官员、企业领导。社交活动型包含但不限于的职位 有：咨询人员、公关人员、销售人员。

本发明的兴趣取向值测验的认知指标分析方法包括以下步骤：

步骤1：受试者通过操作控制装置输入个人信息，个人信息包括受试者 的兴趣爱好信息。

步骤2：从兴趣爱好信息中提取关键词。

步骤3：以受试者输入的兴趣爱好数据作为关键词匹配出至少一个相关 兴趣取向类型的第一数据库。

步骤4：第一数据库为受试者提供至少一个第一刺激信息。

步骤5：计算受试者针对所述至少一个第一刺激信息所提供的第一反馈 信息的兴趣指数。

步骤6：根据计算出的兴趣指数与预设阀值的大小关系来确定第二数据 库。

步骤7：第二数据库为受试者提供至少一个第二刺激信息。

步骤8：分析处理根据至少一个第二刺激信息获得的第二反馈信息。

步骤9：获得分析结果，即，受试者兴趣取向及兴趣取向指数。

其中，步骤5中兴趣指数的是按照如下方法进行计算的：

至少一个第一刺激信息包括对该刺激的至少一个描述，并且每个描述被 给予不同的权重，根据受试者选择的描述对应的权重来计算兴趣指数。

根据一个优先实施方式，至少一个描述采用五点量表。

根据一个优选实施方式，至少一个描述具体为：非常不符合、比较不符 合、一般符合、比较符合、非常符合。采用定序指标的方式为五个描述给予 不同的分值权重。非常不符合＝1分，比较不符合＝2分，一般符合＝3分，比 较符合＝4分，非常符合＝5分。测试时，受试者选择不同的描述，根据对应 的分值权重来计算兴趣指数。兴趣指数是由同一兴趣取向类型数据库提供的 一组刺激信息累加计算得出的，计算得出的兴趣取向指数为受试者对该兴趣 取向类型的感兴趣程度。

其中，步骤6中第二数据库的确定是按照如下方式确定得出的：

选择第一数据库中其对应的兴趣指数大于或等于预设阀值的兴趣取向 类型数据库作为第二数据库为受试者继续提供至少一个第二刺激信息。即， 当计算出的兴趣指数大于或等于预设阀值时，该兴趣指数对应的兴趣取向类 型书库可作为第二数据库继续为受试者提供刺激信息。对于兴趣指数小于预 设阀值的数据库而言，则不能作为第二数据库继续为受试者提供刺激信息。 本发明通过对受试者对某一兴趣取向类型数据库的兴趣指数的计算来判断 该兴趣取向是否与最初受试者所认为的那样，从而提高测试的准确性，使测 试更加客观。

当第一数据库中所有兴趣取向类型数据库对应的兴趣指数均小于预设 阀值时，从有别于第一数据库的剩余的兴趣取向类型数据库中选择至少一个 数据库作为第二数据库为受试者提供至少一个第二刺激信息。即，从没有选 入第一数据库的其他数据库中选择数据库作为第二数据库为受试者提供刺 激信息。因为，按照排除法的方式，当最初提供的第一数据库中的所有兴趣 取向类型数据库对应的兴趣指数均小于预设阀值时，说明受试者本身并不清 楚自己兴趣所在，其理论上认为的兴趣取向跟受试者实际潜在的兴趣取向不 一致。在这种情况下，剩余的兴趣取向类型符合受试者实际情况的几率更大。

根据一个优选实施方式，当第一数据库中的所有兴趣取向类型数据库均 不符合兴趣指数大于或等于预设阀值的要求时，第二数据库的确定是按照如 下方式进行的：

根据受试者针对第一刺激信息提供的第一反馈信息进行分析，根据分析 结果在剩余数据库中选择相关的数据库作为第二数据库。其中，第一反馈信 息包括：试题答案、声波讯息、反应时间，眼动状态和/或身体动作。通过 分析试题答案准确度、声波讯息中的语义和语调、反应时间的长短、眼动状 态的眼动轨迹、注视点、注视点停留时间、扫描时间和/或身体动作的面部 表情、肢体语言，来选择确定第二数据库。

步骤8中，分析第二反馈信息，第二反馈信息为受试者根据至少一个第 二刺激信息所提供的试题答案、声波讯息、反应时间，眼动状态和/或身体 动作。

其中，试题答案分析主要分析答案的准确度。

其中，声波讯息分析包括以下步骤：

步骤81：受试者通过麦克风输入声波讯息，并通过语音识别模块对接 收到的音频信号进行分析；

步骤82：语音识别模块分析音频信号的声音频率、音量、音色、清晰 度和/或强度，并将该音频信号转化为语音特征参数；

步骤83：根据刺激信息对受试者心理状态的影响，将声波讯息划分为 正常、积极和消极三种状态，每种状态通过不同的语音特征参数进行定义；

步骤84：根据语音参数语速、平均短时能量、平均短时过零率和基音 周期的语音特征参数均值，变化范围和方差分析，以确定受试者的心理状态。

其中，眼动状态分析包括以下分析指标：某个兴趣区第一次被注视到的 时间，是否是第一个注视到的兴趣区，首次注视时间，凝视时间，凝视点个 数，再读时间，回视次数，回视时间，注视时间，注视点个数。

某个兴趣区第一次被注视到的时间是指从刺激信息(尤其是至视觉刺激 信息)开始呈现到受试者注视到这个兴趣区所用的时间，用以考察受试者对 兴趣区的注视顺序。是否是第一个注视到的兴趣区是指该兴趣区是指否是受 试者第一个注视到的兴趣区，用以考察受试者首先注视的兴趣区是哪个。某 个兴趣区第一次被注视到的时间和是否是第一个注视到的兴趣区用于考察 对兴趣区进行加工的顺序。

首次注视时间是指落在某兴趣区第一个注视点的持续时间。凝视时间是 指从第一次进入某个兴趣区到第一次离开这个兴趣区的所有注视点的持续 时间之和，用以考察对某兴趣区第一次进行加工的时间。凝视点个数是指从 第一次进入某个兴趣区到第一次离开这个兴趣区的所有注视点的个数之和， 用以考察对兴趣区进行加工的程度。首次注视时间、凝视时间和凝视点个数 用于考察受试者进行首次加工时的眼动过程。

再读时间是指除了凝视时间之外，某兴趣区的注视时间，用以考察对兴 趣区再次进行加工的时间。回视次数是除了凝视次数之外对某个兴趣区注视 的次数。回视时间是指除了凝视时间之外对某个兴趣区的注视时间。再读时 间、回视次数和回视时间用于考察受试者进行再次加工时的眼动过程。

注视时间是指落在某个兴趣区的所有注视点的持续时间之和。注视点个 数是指落在某个兴趣区的注视点的个数。注视时间和注视点个数用于考察受 试者在整个加工时的眼动过程。

眼动状态分析包括以下步骤：

步骤85：根据刺激信息提供装置，尤其是视觉呈现刺激信息装置提供 的刺激信息，使用眼动仪或红外线自动跟踪摄像头和与之连接的计算机记录 受试者的某个兴趣区第一次被注视到的时间、是否是第一个注视到的兴趣 区、首次注视时间、凝视时间、凝视点个数、再读时间、回视次数、回视时 间、注视时间和注视点个数；

步骤86：分析记录结果，导出数据；

其中，身体动作分析主要指面部表情分析，其包括以下步骤：

步骤87：为受试者提供视觉、听觉和/或触觉刺激信息；

步骤88：图像采集装置采集面部表情；

步骤89：测试完成后，回放记录在图像采集装置中的面部表情活动；

步骤90：分析根据刺激信息所产生的面部表情活动，并计算输出数据。

步骤90进一步包括：

步骤901：面部表情活动以录像或图像的形式发送至自动编码分类装 置；

步骤902：自动编码分类装置将面部表情转录，并通过：表情类型、持 续时间、强烈程度和时间定点进行确定；

步骤903：根据转录后的面部表情逐一创建表情编码转录本；

步骤904：将表情编码转录本与标准模型进行比对，然后计算并输出数 据。

在步骤5和步骤6的过程中，根据一个优选实施方式，判断第一数据库 中的兴趣取向类型数据库是否可以作为第二数据库，除了比较兴趣指数和预 设阀值之间的大小关系外，还包括在针对同一兴趣取向类型数据库提供的一 组刺激信息进行描述选择时，分别满足五个描述：非常不符合、比较不符合、 一般符合、比较符合、非常符合的测试题目数量满足正态分布曲线。根据一 个优选实施方式，“非常不符合”占总量的约5％，“比较不符合”、“一般符 合”、“比较符合”占总量的约90％，“非常符合”占总量的约5％。根据一个 更优选实施方式，“非常不符合”、“比较不符合”、“一般符合”、“比较符合”、 “非常符合”的测试题目数量分别占总数量的约5％，约20％，约50％，约 20％，约5％。

本发明的预设阀值F根据同一个兴趣取向类型数据库提供的一组刺激信 息的数量来确定。并根据五个描述对应的测试题目数量满足正态分布的要求 计算得出。计算公式如下：

F＝1*L*5％+2*L*20％+3*L*50％+4*L*20％+5*L*5％

＝3*L

其中，L为同一个兴趣取向类型数据库提供的一组刺激信息的测试题目 数量。

例如，作为第一数据库之一的文艺创造型数据库为受试者提供一组数量 为20的刺激信息，即，20道测试题目。每个测试题目包括5个描述：非常 不符合、比较不符合、一般符合、比较符合、非常符合，并且对应的分值权 重分别为：1、2、3、4、5分。文艺创造型数据库的预算阀值F为：

F＝1*(20*5％)+2*(20*20％)+3*(20*50％)+4*(20*20％)+5* (20*5％)＝60

当兴趣指数大于等于60时，该兴趣取向类型数据库可作为第二数据库 继续为受试者提供刺激信息，反之，则不可。

为了使本发明更加清楚明白，下面提供具体的实施例进行说明。

实施例1

受试者A，性别男，年龄13岁，初一年级，兴趣爱好：写作、电脑游 戏、音乐和游泳。

结合图2提供的方法流程图对受试者A进行兴趣取向测试。

S1：输入个人信息，尤其是兴趣爱好信息。

S2：提取关键词：写作、游戏、音乐、运动。

S3：匹配出至少一个相关兴趣取向类型的第一数据库：文艺创造型数据 库(图2中的数据库1)，艺术操作型数据库(图2中的数据库2)，健康服 务型数据库(图2中的数据库3)。

S4：文艺创造型数据库，艺术操作型数据库，健康服务型数据库分别提 供一组第一刺激信息，每组包括20个刺激信息，即20道测试题目。

S5：计算根据三组第一刺激信息所生成的反馈信息，其中，该反馈信息 为受试者A针对60道测试题目所做出的选择。

计算结果：文艺创造型数据库，艺术操作型数据库，健康服务型数据库 分别对应的兴趣指数1＝85分，兴趣指数2＝70分，兴趣指数3＝45分。本 实施例的预设阀值为60分。由此可知，兴趣指数1≥预设阀值，兴趣指数2 ≥预设阀值，兴趣指数3＜预设阀值。

S6：根据计算出的兴趣指数确定第二数据库：文艺创造型数据库和艺术 操作型数据库。

S7：文艺创造型数据库和艺术操作型数据库分别为受试者提供至少一个 第二刺激信息。

S8：获得受试者A根据第二刺激信息所产生的第二反馈信息。

S9：分析处理第二反馈信息。

S10：输出分析结果：受试者A的兴趣取向为：写作。

实施例2

受试者B，性别女，年龄13岁，初一年级，兴趣爱好：电影、羽毛球、 动漫。

结合图3提供的方法流程图对受试者B进行兴趣取向测试。

S1：输入个人信息，尤其是兴趣爱好信息。

S2：提取关键词：电影、运动、漫画。

S3：匹配出至少一个相关兴趣取向类型的第一数据库：文艺创造型数据 库(图2中的数据库1)，艺术操作型数据库(图2中的数据库2)，健康服 务型数据库(图2中的数据库3)。

S4：文艺创造型数据库，艺术操作型数据库，健康服务型数据库分别提 供一组第一刺激信息，每组包括20个刺激信息，即20道测试题目。

S5：计算根据三组第一刺激信息所生成的反馈信息，其中，该反馈信息 为受试者A针对60道测试题目所做出的选择。

计算结果：文艺创造型数据库，艺术操作型数据库，健康服务型数据库 分别对应的兴趣指数1＝45分，兴趣指数2＝51分，兴趣指数3＝38分。本 实施例的预设阀值为60分。由此可知，兴趣指数1＜预设阀值，兴趣指数2 ＜预设阀值，兴趣指数3＜预设阀值。文艺创造型数据库，艺术操作型数据 库，健康服务型数据库均被排除。

S6：根据计算出的兴趣指数确定第二数据库：从剩余的数据库中选择教 育服务型数据库和服务操作型数据库作为第二数据库。

S7：教育服务型数据库和服务操作型数据库分别为受试者提供至少一个 第二刺激信息。

S8：获得受试者B根据第二刺激信息所产生的第二反馈信息。

S9：分析处理第二反馈信息。

S10：输出分析结果：受试者B的兴趣取向为：数学。

值得说明的是，图2和图3中的n为大于等于1的整数。数据库1至 数据库n，表示第一数据库包含多个数据库，不限于实施例1和2中提到的 三个数据库。兴趣指数1至兴趣指数n与数据库1至数据库n彼此对应。图 2和图3中的m为大于等于1的整数。

实施例3

受试者C，性别女，年龄13岁，初一年级。兴趣爱好：写作、音乐、 电影。

本发明还提供了另一种实施方式。具体包括以下步骤：

S1：输入个人信息。

S2：从数据库中提供四种兴趣类型的图片刺激信息让受试者选择，待受 试者选出最感兴趣的一张图片。同时使用眼动仪或红外线自动跟踪摄像头和 与之连接的计算机记录受试者的眼动指标。

S3：36种类型，需要进行九次步骤S2的比较。受试者选出九种最感兴 趣的类型。

S4：对选出的最感兴趣的九种类型再次让受试者比较，排出先后顺序。 同时使用眼动仪或红外线自动跟踪摄像头和与之连接的计算机记录受试者 的眼动指标。

S5：由分析处理装置依据排出的先后顺序和记录的眼动轨迹的数据，将 二者做合并处理计算出各类型的兴趣指数值(T分数)，兴趣指数值最高的即 为受试者最感兴趣的领域。

需要注意的是，上述具体实施例是示例性的，本领域技术人员可以在本 发明公开内容的启发下想出各种解决方案，而这些解决方案也都属于本发明 的公开范围并落入本发明的保护范围之内。本领域技术人员应该明白，本发 明说明书及其附图均为说明性而并非构成对权利要求的限制。本发明的保护 范围由权利要求及其等同物限定。