Laboratorium Badań Kognitywnych AHE w Łodzi zajmuje się tym, jak ludzki umysł przetwarza informacje, zaczynając od pierwszego, ułamkosekundowego spojrzenia po świadomą ocenę i decyzję. Łączymy w tym kognitywistykę, psychologię poznawczą i eye-tracking z pytaniami, które dziś najsilniej poruszają naukę i codzienne życie, czyli jak działamy w świecie pełnym sztucznej inteligencji, dezinformacji i coraz bardziej złożonych bodźców wzrokowych.
Poniżej prezentujemy projekty badawcze zaplanowane na rok akademicki 2026/2027, przede wszystkim badania wykorzystujące technikę eye-trackingu, uzupełnione o badania ankietowe. To zaplanowany zakres prac Laboratorium na najbliższy rok, nie zaś pełnia jego możliwości badawczych, pozostajemy bowiem otwarci na nowe projekty, współpracę naukową i kolejne pytania, które warto zadać metodami kognitywistyki.
Wspólnym mianownikiem poniższych projektów jest przekonanie, że to, na co patrzymy, jak długo i w jakiej kolejności, mówi o naszym umyśle więcej niż sama deklarowana odpowiedź. Eye-tracking pozwala zajrzeć w ten proces, zanim jeszcze powstanie świadoma ocena.
Badanie 1 – Oko na oszustwo
Jak rozpoznajemy fałszywe wiadomości e-mail
Codziennie oceniamy wiarygodność wiadomości w kilka sekund, często nieświadomie decydując, zanim jeszcze w pełni przeczytamy treść. To badanie sprawdza, co w tym czasie robi nasz wzrok, gdy mamy do czynienia z próbą oszustwa internetowego.
Cel badania: Projekt sprawdza, czy sposób patrzenia na wiadomość e-mail różni się w zależności od tego, czy wiadomość jest autentyczna, czy stanowi próbę phishingu, oraz jak ten sposób patrzenia wiąże się z trafnością oceny, pewnością odpowiedzi i strategią weryfikacji informacji.
Co badamy: Uczestnicy i uczestniczki oglądają serię symulowanych wiadomości e-mail (żadne prawdziwe dane logowania nie są zbierane) i oceniają, czy każda z nich jest prawdziwa, czy jest próbą wyłudzenia. Po każdej wiadomości odpowiadają na kilka krótkich pytań.
Dlaczego eye-tracking? Deklaracje typu „zwróciłem uwagę na adres nadawcy” nie mówią nam, czy uczestnik rzeczywiście tam spojrzał, ani kiedy i jak długo. Eye-tracking rejestruje to bezpośrednio, w czasie rzeczywistym, pozwalając odróżnić rzeczywistą strategię weryfikacji od tego, co ludzie sądzą, że robią.
Co chcemy dzięki temu poznać? Badanie łączy kognitywistykę z cyberbezpieczeństwem, a chcemy zrozumieć mechanizmy poznawcze stojące za podatnością na phishing i skutecznym jego wykrywaniem, co ma bezpośrednie znaczenie dla projektowania skuteczniejszej edukacji i interfejsów bezpieczeństwa cyfrowego.
Badanie 2 – Reklama spod ręki człowieka czy algorytmu?
Percepcja i zaufanie wobec reklam tworzonych przez sztuczną inteligencję
Generatywna AI weszła do produkcji reklam szybciej, niż zdążyliśmy zrozumieć, jak wpływa to na sposób ich odbioru. Wiemy już, że sama informacja „to reklama wygenerowana przez AI” obniża zaufani, ale nie wiemy, co dzieje się wcześniej, zanim ktokolwiek tę informację ujawni.
Cel badania: Projekt sprawdza, czy materiały reklamowe stworzone przez sztuczną inteligencję są przetwarzane wzrokowo inaczej niż reklamy stworzone przez człowieka i które konkretnie elementy wizualne i tekstowe mogą za to odpowiadać.
Co badamy: Uczestnicy oglądają serię obrazów reklamowych z różnych kategorii produktowych i oceniają swoje wrażenia (m.in. atrakcyjność, zaufanie do marki). Na dalszym etapie sesji pojawia się także zadanie oceny, czy dana reklama mogła powstać z udziałem AI.
Dlaczego eye-tracking? Ocena reklamy w ankiecie mierzy postawę wobec kategorii „AI”, lecz w ogóle nie mówi nic o tym, jak faktycznie przetwarzany jest konkretny obraz. Eye-tracking rejestruje alokację uwagi, zanim jeszcze powstanie jakakolwiek świadoma odpowiedź.
Co chcemy dzięki temu poznać? Wyniki mają znaczenie zarówno dla neuromarketingu i projektowania reklam, jak i dla szerszej dyskusji o tym, jak ludzie spontanicznie odbierają treści generowane przez AI, zanim zostaną o tym poinformowani.
Badanie 3 – Łatwe czytanie, prawdziwa nauka?
Eye-tracking materiałów dydaktycznych: człowiek kontra sztuczna inteligencja
Materiały edukacyjne generowane przez modele językowe trafiają do praktyki nauczania szybciej, niż powstają dowody na to, jak wpływają na rzeczywiste uczenie się. To badanie sprawdza, czy „łatwiejsze w odbiorze” automatycznie znaczy „lepiej zapamiętane”.
Cel badania: Projekt bada, czy materiały dydaktyczne przygotowane przez sztuczną inteligencję są czytane i przetwarzane inaczej niż materiały przygotowane przez eksperta oraz, co ważniejsze, czy różnica ta przekłada się na rzeczywistą, trwałą efektywność uczenia się, czy jedynie na subiektywne poczucie zrozumienia.
Co badamy: Uczestnicy i uczestniczki (studenci) czytają serię krótkich materiałów dydaktycznych z różnych dziedzin, a następnie oceniają swoje zrozumienie i rozwiązują test wiedzy, najpierw bezpośrednio po lekturze, a potem ponownie po tygodniu.
Dlaczego eye-tracking? Czas czytania, liczba powrotów wzrokiem do wcześniejszych fragmentów i rozkład uwagi między częściami tekstu mówią o głębokości przetwarzania więcej niż sama deklaracja „zrozumiałem”. To pozwala oddzielić płynność czytania od faktycznego przyswojenia wiedzy.
Co chcemy dzięki temu poznać? Wyniki mają znaczenie praktyczne dla projektowania materiałów e-learningowych i polityk edukacyjnych w erze generatywnej AI, zwłaszcza jeśli okaże się, że łatwość odbioru i rzeczywista nauka to nie to samo.
Badanie 4 – Czy poznamy, że to nie człowiek napisał?
Eye-tracking czytania tekstów popularnonaukowych i publicystycznych, ludzkich i generowanych przez AI
Ludzie rozpoznają autorstwo tekstu AI z trafnością bliską przypadkowi. Ale czy to znaczy, że nasz umysł naprawdę nie widzi różnicy czy tylko nie potrafi jej nazwać?
Cel badania: Projekt sprawdza, czy proces czytania tekstu wygenerowanego przez AI różni się od czytania tekstu napisanego przez człowieka na poziomie uwagi, strategii czytania i obciążenia poznawczego, niezależnie od tego, czy czytelnik świadomie rozpoznaje autora.
Co badamy: Uczestnicy czytają w naturalnym tempie serię krótkich tekstów z różnych gatunków (m.in. popularnonaukowe, publicystyczne), a po każdym odpowiadają na pytania dotyczące m.in. wrażenia naturalności tekstu i w dalszej części badania jego prawdopodobnego autorstwa.
Dlaczego eye-tracking? Świadoma ocena autorstwa i nieświadomy sposób przetwarzania tekstu to dwie różne rzeczy. Ruchy oczu, tempo czytania, powroty wzrokiem, wzorce fiksacji mogą ujawnić różnice w przetwarzaniu, zanim jeszcze czytelnik spróbuje je nazwać słowami.
Co chcemy dzięki temu poznać? Badanie łączy psycholingwistykę czytania z pytaniami o relację człowiek–AI: czy tekst generowany przez modele językowe ma rozpoznawalny, choć niewerbalizowany, „poznawczy odcisk palca”.
Badanie 5 – Jak czyta się fałsz?
Eye-tracking percepcji dezinformacji i informacji prawdziwych
Odbiorca treści internetowych rzadko weryfikuje informacje zewnętrznie, decyzję o wiarygodności podejmuje w kilka sekund, na podstawie tego, na co spojrzy i czego nie przeczyta. To badanie sprawdza, jak faktycznie wygląda ten proces.
Cel badania: Projekt bada, czy przetwarzanie wzrokowe treści fałszywych różni się od przetwarzania treści prawdziwych i które elementy przekazu (np. źródło, liczby, konkretne twierdzenia) są rzeczywiście oglądane w momencie oceny wiarygodności.
Co badamy: Uczestnicy czytają serię krótkich informacji, jakie mogłyby pojawić się w Internecie, i oceniają ich wiarygodność. Treści fałszywe to autorskie parafrazy realnych narracji, które organizacje zajmujące się fact-checkingiem opisały i zaklasyfikowały jako nieprawdziwe, nie tworzymy fikcyjnej dezinformacji na potrzeby badania.
Dlaczego eye-tracking? Trafność oceny to tylko wynik końcowy. Eye-tracking pokazuje drogę do niego, czy uczestnik w ogóle spojrzał na element rozstrzygający, ile czasu mu poświęcił i czy wracał do niego wzrokiem przed podjęciem decyzji.
Co chcemy dzięki temu poznać? Wyniki mają bezpośrednie zastosowanie w edukacji medialnej i projektowaniu ostrzeżeń na platformach internetowych, skuteczne przeciwdziałanie dezinformacji wymaga wiedzy o tym, na czym uwaga odbiorcy się zatrzymuje, a co pomija.
Badanie 6 – Qualia, Barwa i Subiektywne Doświadczenie
Subiektywność doświadczenia barw a intuicje o naturze świadomości
Czy czerwień wygląda tak samo dla każdego z nas? To jedno z najstarszych pytań filozofii umysłu, a jednocześnie coś, co można badać metodami empirycznymi.
Cel badania: Projekt eksploruje behawioralne i okoruchowe korelaty subiektywnego doświadczenia barwy, pytając, czy identyczna pod względem struktury scena, różniąca się jedynie tonacją kolorystyczną, prowadzi do odmiennych wzorców eksploracji wzrokowej i odmiennej reakcji emocjonalnej.
Co badamy: Uczestnicy oglądają serię obrazów różniących się wyłącznie tonacją barwną (przy identycznej kompozycji i strukturze), podczas gdy rejestrowane są ich ruchy oczu. Po obejrzeniu każdego obrazu wypełniają krótką ankietę dotyczącą wrażeń.
Dlaczego eye-tracking? Subiektywnego doświadczenia barwy, tego, „jak to jest” widzieć czerwień, nie da się zmierzyć bezpośrednio. Eye-tracking dostarcza obiektywnego, behawioralnego śladu tego doświadczenia: pokazuje, czy i jak barwa wpływa na uwagę, nawet zanim powstanie werbalna ocena.
Co chcemy dzięki temu poznać? Badanie sytuuje się na styku filozofii umysłu i empirycznej kognitywistyki, wnosi wkład do dyskusji o relacji między subiektywnym doświadczeniem a tym, co da się zmierzyć i opisać w kategoriach zachowania.
Badanie 7 – Czy etykieta „AI” usypia naszą czujność?
Eye-tracking weryfikacji dowodów w treściach jawnie oznaczonych jako przygotowane przez AI
Wiemy już, że informacja „to napisała AI” obniża postrzeganą wiarygodność treści. Nie wiemy natomiast czegoś ważniejszego: czy ta etykieta zmienia sposób, w jaki faktycznie czytamy i sprawdzamy dowody, czy tylko wagę, jaką przypisujemy końcowej ocenie.
Cel badania: Projekt sprawdza mechanizm stojący za nieufnością wobec treści oznaczonych jako wygenerowane przez AI: czy informacja o autorstwie zmienia sposób analizowania przedstawionych argumentów, czy działa dopiero na etapie formułowania końcowego osądu.
Co badamy: Uczestnicy czytają krótkie materiały informacyjne, które zawierają wniosek oraz uzasadniające go dane, i oceniają, czy przedstawiony wniosek jest zasadny. Materiały różnią się m.in. informacją o tym, kto je przygotował.
Dlaczego eye-tracking? Ankieta pokaże jedynie końcowy wynik, czy uczestnik uznał wniosek za zasadny. Tylko bezpośredni pomiar procesu czytania pozwala rozstrzygnąć, czy różnica w ocenie bierze się z faktycznie innej analizy dowodów, czy z gotowego przekonania, zastosowanego bez głębszej weryfikacji.
Co chcemy dzięki temu poznać? Wyniki mają znaczenie dla zrozumienia mechanizmów nieufności wobec AI oraz dla praktycznych pytań o to, jak projektować przejrzyste i uczciwe oznaczanie treści tworzonych z udziałem sztucznej inteligencji.
Badanie 8 – Co widzi oko, gdy pamięć się przeciąża?
Granice pamięci bezpośredniej w świetle ruchów gałek ocznych
„Magiczna liczba siedem plus minus dwa” to jedno z najczęściej przywoływanych, a jednocześnie najczęściej źle rozumianych ustaleń psychologii. To badanie nie sprawdza, czy liczba ta jest dokładnie trafna, pyta o coś głębszego: co dzieje się z naszą uwagą wzrokową, gdy pamięć zaczyna się przeciążać.
Cel badania: Projekt sprawdza, czy ograniczenie pamięci bezpośredniej ujawnia się nie tylko w liczbie zapamiętanych elementów, lecz również w systematycznej zmianie strategii patrzenia oraz czy ta zmiana mówi nam coś więcej niż sam poziom obciążenia pamięci.
Co badamy: Uczestnicy zapamiętują zestawy elementów wyświetlanych na ekranie, a następnie, po krótkiej przerwie, patrząc już na pusty ekran, odtwarzają je z pamięci na głos. Przez cały czas rejestrowane są ich ruchy oczu.
Dlaczego eye-tracking? Eye-tracking pozwala uchwycić coś, czego nie widać w samym wyniku odtwarzania: czy wzrok spontanicznie wraca do miejsc, w których wcześniej znajdowały się zapamiętywane elementy, nawet gdy ekran jest już całkowicie pusty oraz czy kolejność patrzenia podczas zapamiętywania przewiduje, co zostanie odtworzone.
Co chcemy dzięki temu poznać? Badanie wnosi wkład do podstawowych pytań o strukturę i ograniczenia pamięci roboczej, z możliwymi zastosowaniami wszędzie tam, gdzie projektuje się interfejsy i materiały angażujące pamięć wzrokową użytkownika.
Równolegle do badań okulograficznych w Laboratorium Badań Kognitywnych prowadzone są również badania ankietowe, krótkie, anonimowe kwestionariusze internetowe, dostępne dla szerszego i bardziej zróżnicowanego grona uczestników niż badania laboratoryjne. Stanowią naturalne uzupełnienie badań eye-trackingowych, pozwalając spojrzeć na pytania badawcze Laboratorium z szerszej, ogólnopolskiej perspektywy.
Ankieta 1 – Subiektywność doświadczenia barw a intuicje o naturze świadomości
Ankieta towarzysząca badaniu okulograficznemu „Qualia, Barwa i Subiektywne Doświadczenie”
Czy doświadczenie koloru mówi nam coś o naturze umysłu? Ta ankieta pyta wprost o to, jak ludzie myślą o relacji między umysłem a ciałem, wychodząc od klasycznych eksperymentów myślowych filozofii świadomości.
Uczestnicy i uczestniczki oceniają intensywność własnych doświadczeń zmysłowych, a następnie mierzą się z Pokojem Mary i problemem odwróconego spektrum, dwoma najsłynniejszymi argumentami myślowymi w dyskusji o qualiach. Interesują nas przede wszystkim osoby gotowe opisać własnymi słowami, jak subiektywnie doświadczają barw, nie jest wymagana żadna wiedza filozoficzna.
Kto może wziąć udział: Ankieta nie precyzuje formalnych kryteriów wieku ani miejsca zamieszkania.
Czas wypełnienia: ok. 25–30 minut.
Ankieta 2 – Sztuczna inteligencja a decyzje moralne
Religijność, zaufanie i autorytet moralny AI
Do kogo zwracamy się po radę, gdy nie wiemy, jak postąpić właściwie i jakie miejsce w tym gronie zajmują dziś chatboty AI? Ankieta sprawdza, czy religijność wiąże się z gotowością do traktowania sztucznej inteligencji jako źródła wskazówek moralnych.
Badanie zestawia AI z jedenastoma innymi źródłami autorytetu moralnego, od Boga i duchownych, przez rodzinę i przyjaciół, po psychologów i własne sumienie i pyta, na ile każde z nich jest wiarygodne, dostępne i bezstronne. Uczestnicy oceniają też, jak zachowaliby się w kilku codziennych dylematach. Zależy nam na zróżnicowanej próbie, zarówno osobach wierzących, jak i niewierzących.
Kto może wziąć udział: Osoby pełnoletnie mieszkające w Polsce.
Czas wypełnienia: ok. 20 minut.
Ankieta 3 – Jak postrzegamy sztuczną inteligencję?
Zdolności i stany umysłu przypisywane systemom AI
Czy AI „rozumie”, czego dotyczy rozmowa? Czy może coś poczuć, a jeśli tak, czy ponosi za coś odpowiedzialność? Ankieta bada, jakie stany umysłu ludzie skłonni są przypisywać dzisiejszym systemom sztucznej inteligencji.
Uczestnicy oceniają serię stwierdzeń o rozumieniu, wiedzy, celowości, emocjach, cierpieniu, świadomości i odpowiedzialności moralnej AI, a także porównują AI z innymi obiektami, m.in. kalkulatorem, psem i drugim człowiekiem, pod względem tych samych zdolności. Nie jest wymagane żadne doświadczenie z AI ani wiedza techniczna.
Kto może wziąć udział: Osoby pełnoletnie.
Czas wypełnienia: ok. 20 minut.
Wypełnij formularz - Wersja A — język algorytmiczny
Wypełnij formularz - Wersja M — język mentalistyczny
Ankieta 4 – Jak myślimy o rozmowie z maszyną?
Ocena rozmówcy w scenariuszach obsługi klienta
Ta sama odpowiedź może brzmieć inaczej w zależności od tego, kto, jak sądzimy, ją napisał. Ankieta sprawdza, jak ludzie oceniają wypowiedzi w rozmowach z obsługą klienta pod kątem tego, ile rozumienia, empatii i „wewnętrznego życia” im przypisują./
Uczestnicy czytają kilka krótkich fragmentów rozmów i oceniają ich autorów, a w dalszej części odpowiadają na pytania o postawy wobec AI oraz krótkie pytania filozoficzne, m.in. o pojęcie „qualia”. Nie jest wymagana wiedza filozoficzna ani techniczna.
Kto może wziąć udział: Osoby pełnoletnie. Pełny cel badania jest ujawniany dopiero po jego zakończeniu.
Czas wypełnienia: 15–20 minut.