選択行動に対する確信度を調べるため，マウストラッキングが広く用いられている．マウス移動距離やホバー行動など様々な特徴量が確信度を示す指標として提案されてきたが，何がどの程度有効であるかは明確ではない．本研究は，機械学習モデルの構築を行い, 選択の確信度に対してどのマウストラッキング特徴量が有効かを検討した．好みの画像を2択で選択する課題を実施し，その時のマウストラッキングと確信度のデータを収集した．そのデータを用いて，マウストラッキング特徴量から確信度を推定するモデルを構築し，各特徴量の重要度を算出した．その結果，マウスカーソルが選択肢間をホバーによって往復した回数が重要あることが示された．