调查和理解自闭症最有效的方法之一是眼动追踪。研究参与者会观看照片或视频，计算机软件会记录他们的视线停留的位置。自闭症患者更倾向于关注图像中的非社交方面，如物体或背景图案，而神经发育典型的个体则更容易将注意力集中在人脸上。
Ralph Adolphs是Bren心理学、神经科学和生物学教授，也是加州理工学院陈天桥雒芊芊神经科学研究院的附属教员，他已经研究自闭症几十年，这项研究是他理解人类社会行为神经科学的更大项目的一部分。在他的情绪与社会认知实验室，研究人员通过研究神经发育典型个体以及那些有脑损伤、脑畸形或神经精神疾病（如强迫症或自闭症谱系障碍）的人，更深入地理解大脑在处理情绪和与他人互动时的机制。
自闭症是情绪和社会认知研究的一个特别丰富的领域，因为它的特征之一是社会行为的差异。Adolphs通过将自闭症成人带入实验室，在他们接触各种视觉刺激时追踪他们的眼动，以探索自闭症的特征。
这项研究已经得出了许多有趣的发现，但由于实验室眼动追踪技术的昂贵成本，研究本身存在一定的局限性。因此，Adolphs和其他研究人员探讨了智能手机是否能够通过显示图像和视频，并利用相机技术记录、显示或共享用户面部或环境的元素，以捕捉与现有眼动追踪技术相同的信息，但成本大大降低。
最近，《自闭症研究》期刊上发表了一篇名为《基于智能手机的家庭自闭症研究中的视线估计》的论文。该论文的作者包括带领这项研究的博士后金娜妍和研究生吴倩影，以及加州理工学院的共同作者Jasmin Turner、Lynn K. Paul和Adolphs；印第安纳大学的Daniel P. Kennedy；以及在加利福尼亚州山景城为谷歌研究工作的Junfeng He、Kai Kohlhoff、Na Dai和Vidhya Navalpakkam，他们负责分析数据。