Il bias delle saccadi orizzontali deriva dalla combinazione di anisotropie di salienza e bias egocentrici

Come i nostri occhi esplorano il mondo

Ogni volta che guardi una stanza, leggi un cartello o osservi un’auto che passa, i tuoi occhi compiono rapidi balzi chiamati saccadi. Questi movimenti minuscoli e veloci aiutano a ricomporre ciò che vediamo. Ma questi salti non sono distribuiti in modo uniforme in tutte le direzioni: le persone muovono gli occhi molto più a sinistra e a destra che su e giù. Questo studio pone una domanda apparentemente semplice ma dalle implicazioni ampie per la scienza della visione, la robotica e persino la realtà virtuale: perché i nostri movimenti oculari sono così fortemente orientati verso l’orizzontale?

Pattern nelle immagini e nel nostro sguardo

Per esplorare la questione, i ricercatori hanno analizzato registrazioni dei movimenti oculari di 48 persone che hanno osservato liberamente 141 immagini naturali, tra cui strade cittadine, paesaggi e primi piani di oggetti. Hanno confermato un pattern noto: quando le persone guardano immagini, le loro saccadi tendono a seguire le direzioni principali della bussola, in particolare l’orizzontale. Ma questo bias orizzontale non era lo stesso per ogni immagine. Alcune immagini, come un fitto insieme di foglie, producevano solo una debole preferenza sinistra–destra, mentre altre, come una scena ampia con un orizzonte chiaro e filari di alberi, generavano movimenti oculari fortemente orizzontali. Questa variazione suggeriva che qualcosa nelle immagini stesse influenzasse il modo in cui gli occhi si muovono.

Tre modi per misurare ciò che risalta

Il team ha quindi cercato caratteristiche specifiche delle immagini che potessero prevedere quanto gli osservatori avrebbero favorito i movimenti orizzontali. Hanno testato tre candidati. Primo, hanno misurato il pattern base di luce e ombra a diverse orientazioni, usando una tecnica correlata alla trasformata di Fourier, per vedere se l’immagine avesse più strisce orizzontali o verticali. Secondo, hanno utilizzato un modello computazionale all’avanguardia di salienza visiva, che stima dove le persone sono più propense a guardare in una scena. Da queste mappe di salienza hanno simulato migliaia di salti oculari per inferire se il modello “preferisse” i movimenti orizzontali. Terzo, hanno impiegato una rete neurale addestrata a indovinare l’orientamento di un’immagine rispetto alla gravità, che coglie indizi strutturali più globali come l’allineamento di edifici e orizzonti. Per ogni immagine, hanno condensato queste tre analisi in un unico numero che descriveva quanto ciascuna caratteristica fosse sbilanciata verso orientamenti orizzontali.

La struttura saliente guida il bias più forte

Quando i ricercatori hanno confrontato queste misure delle immagini con i dati effettivi dei movimenti oculari, un fattore è emerso con chiarezza: i bias di orientamento nelle mappe di salienza. Le immagini nelle quali il modello di salienza prevedeva che le regioni più catturanti l’attenzione fossero allineate in modo più orizzontale producevano anche saccadi umane più marcatamente orizzontali. Al contrario, il semplice pattern di strisce luce–scuro e l’indizio strutturale globale non prevedevano in modo significativo il bias dei movimenti oculari orizzontali. I modelli statistici hanno mostrato che l’orientamento legato alla salienza spiegava una porzione notevole delle differenze tra immagini, attraverso due set di immagini molto diversi. In altre parole, non è solo che il mondo contiene molte linee orizzontali e verticali; ciò che conta di più è come queste linee organizzano i punti specifici che attirano il nostro sguardo.

Combinare preferenze centrate sul corpo e sul mondo

Tuttavia, la sola salienza non riusciva a spiegare completamente come le persone muovono gli occhi. Esperimenti precedenti hanno mostrato che anche quando la scena viene ruotata o le persone siedono con la testa inclinata, i loro movimenti oculari sono tirati in parte dall’orientamento della scena e in parte dalla propria orientazione corporea e oculare. Per cogliere questo equilibrio, gli autori hanno costruito un modello computazionale che mescola due ingredienti: una mappa allocentrica (legata alla scena, usando le previsioni di salienza) e una mappa egocentrica (legata all’osservatore, con una preferenza intrinseca per saccadi orizzontali attorno al centro dello sguardo). Il modello ha poi simulato sequenze di saccadi combinando queste mappe. Per le immagini in posizione verticale, il modello misto ha prodotto pattern di movimento oculare che assomigliavano molto ai dati umani, meglio di un modello che si basasse solo sulla scena o solo sul bias interno.

Quando le scene si inclinano, salti grandi e piccoli divergono

La vera prova è arrivata quando i ricercatori hanno applicato il modello a versioni inclinate delle stesse scene. Negli osservatori umani, la distribuzione delle direzioni delle saccadi ruota in parte verso l’inclinazione dell’immagine, e le saccadi grandi seguono la scena inclinata più delle saccadi piccole, che restano più legate al senso personale di “orizzontale”. Il modello combinato ha riprodotto questo pattern nella direzione giusta: le saccadi simulate ruotavano verso la scena inclinata, e i salti simulati più grandi mostravano più rotazione rispetto a quelli più piccoli. Ma la quantità di rotazione era minore di quella osservata negli esseri umani. Questa discrepanza suggerisce che gli attuali modelli di salienza non catturano ancora tutti i modi in cui le scene inclinate attraggono i nostri occhi e che il modo in cui il cervello fonde informazioni centrate sul corpo e sul mondo è più flessibile di quanto il modello presuma.

Perché questo è importante per comprendere la visione

Per un non-specialista, il punto chiave è che la nostra preferenza a guardare a sinistra e a destra non è un vezzo o un difetto; riflette una collaborazione tra due forze. Una è incorporata nel sistema dei movimenti oculari stesso, favorendo salti orizzontali anche al buio. L’altra deriva dalla struttura del mondo in cui viviamo, dove orizzonti, piani del suolo, edifici e molti oggetti si allineano lungo assi orizzontali e verticali e determinano quali parti di una scena risaltano. Questo studio mostra che il cervello ha probabilmente evoluto un bias egocentrico orizzontale perché corrisponde alle statistiche delle scene naturali che tipicamente incontriamo quando siamo in posizione eretta. Capire questa interazione non solo chiarisce come vediamo, ma fornisce anche indicazioni per costruire sistemi di visione artificiale più simili a quelli umani e per progettare ambienti visivi che lavorino con, piuttosto che contro, le tendenze naturali dei nostri occhi.

Citazione: Reeves, S.M., Otero-Millan, J. Horizontal saccade bias results from combination of saliency anisotropies and egocentric biases. Sci Rep 16, 6027 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-35572-9

Parole chiave: movimenti oculari, attenzione visiva, scene naturali, modelli di salienza, saccadi