Телевизор 

Ай-трекинга. Айтрекинг более молодых и более пожилых испытуемых


В наше время бурного развития IT и появления множества интереснейших гаджетов, многие слышали о такой штуке, как eye-tracker (это такой прибор, который определяет куда люди смотрят) и даже видели разного рода «тепловые карты» и аналитику, построенные «на основе данных eye-tracker’а». Но при этом очень немногие задумываются над тем, что же именно этот прибор измеряет…

Очень наглядно это было видно во время дискуссии, развернувшейся вокруг моей с кучей иллюстраций о разнице в восприятии сайтов. Все очень бурно обсуждали достоинства и недостатки разных видов дизайна; как можно интерпретировать приведенные мной карты; достаточно ли использовать 5 респондентов или надо 10; нужны ли вообще подобные тесты… Но никто не поинтересовался, какие именно данные отображены на приведенных мной «картах внимания»!

Итак, давайте для начала определимся с тем, какие данные eye-tracker выдает, а потом поговорим об их полезности в реальной жизни.

Начнем, собственно, с самого прибора. В отличие от представляющихся многим электродов и шлемов, современный eye-tracker выглядит почти как обычный монитор, в который вмонтированы несколько камер и инфракрасные лампочки.

Во время работы камеры непрерывно снимают ваше лицо, выделяют на кадрах глаза и методом триангуляции определяют положение каждого глаза в пространстве относительно eye-trackera. Кроме того, по взаимному расположению центра зрачка и бликов от ИК подсветки определяется направление взгляда (для каждого глаза). Ну а так как глаза у разных людей несколько различаются, то для того, чтобы это направление определялось точно, перед началом тестирования проводится калибровка: eye-tracker показывает вам движущийся шарик, вы за ним следите взглядом, а приборчик рассчитывает всяческие коэффициенты, которые надо использовать при работе именно с вами. И, наконец, зная положение глаза относительно экрана и направление взгляда, рассчитывается та точка экрана, на которую в данный момент вы смотрите.

Таким образом, несколько десятков раз в секунду eye-tracker записывает данные об испытуемом – расположение каждого глаза, координаты взгляда каждого глаза, качество измерений, результирующую координату взгляда (в идеале они должны совпадать и чем ближе точки взгляда каждого глаза – тем более достоверным является измерение), временнУю метку и некоторые другие параметры. Одновременно с этим записывается и ход теста – что именно показано на экране и какие действия проводил испытуемый: нажимал на клавиши, двигал мышку и т.п. Оба этих потока данных синхронизируются по времени.

Одновременно с записью всего этого дела, происходит вычисление взглядов. Еще в 19-м веке стало известно, что взгляд человека движется не непрерывно, а рывками, перемещаясь от одной точки к другой. Быстрые движения взгляда называется саккадами (succade), а точки, на которых взгляд останавливается – точками фиксации или просто фиксациями (fixation). В русском языке чаще всего под «взглядом» (в контексте eye-tracking"а) понимаются именно фиксации.

Во время записи eye-tracker следит за координатами вашего взгляда (напомню, что это происходит несколько десятков раз в секунду) и, если они остаются неизменными, суммирует время. При превышении некоторого порогового значения – обычно 100 миллисекунд – прибор отмечает фиксацию. Координаты взгляда, правда, тоже не совсем неизменны: они могут «дрожать», например, из-за ошибок округления (мы же в пикселы пересчитываем), из-за движений испытуемого или из-за моргания. Поэтому берется еще некий пороговый радиус (обычно 30 или 50 пикселов) и, если координаты остаются внутри заданного круга, то фиксация продолжается, а если выходят – начинается отсчет новой фиксации.

В процессе тестирования оператор имеет возможность наблюдать за его ходом – на втором мониторе в реальном времени отображаются материалы, демонстрируемые испытуемому и наложенное на них изображение взгляда испытуемого.

Собственно говоря, именно последовательность фиксаций и является результатом работы eye-tracker’а. Дальше начинаются отображения, анализы и интерпретации этой последовательности. Но об этом мы подробно поговорим в следующем посте.

Айтрекинг (трекинг глаз, отслеживание глаз) - процесс определения координат взора («точки пересечения оптической оси глазного яблока и плоскости наблюдаемого объекта или экрана на котором предъявляется некоторый визуальный стимул»). Айтрекер устройство, используемое для определения ориентации оптической оси глазного яблока в пространстве (то есть для айтрекинга). Айтрекеры используются в исследованиях зрительной системы , психологии, когнитивной лингвистике и юзабилити исследованиях. Для айтрекинга используются несколько методов. Самый популярный - покадровый анализ видеосъемки глаза, также используются контактные методы, такие как электроокулаграфия.

История

В девятнадцатом веке все исследования в области айтрекинга и гейзтрекинга проводились исключительно методом наблюдения.

В 50-х годах двадцатого века в Москве русский ученый Альфред Ярбус проделал важные исследования в области айтрекинга и его монография 1967 года крайне высоко была оценена мировым научным сообществом. Он показал, что формальная задача, поставленная испытуемому, имеет огромное влияние на результат эксперимента по айтрекингу.

Он также писал о взаимосвязи между мотивацией испытуемого и фиксациях его взгляда: «Проведенные исследования… показывают, что характер движения глаз либо совсем независим, либо крайне мало зависим от содержимого зрительного стимула». Серия экспериментов показала, что результат эксперимента зависим не только от визуального стимула, но и от задачи, поставленной испытуемому, а также от информации, которую испытуемый рассчитывает получить из визуального стимула .

This study by Yarbus (1967) is often referred to as evidence on how the task given to a person influences his or her eye movement.

Записи экспериментов по оценке движения глаз показали, что только небольшая часть элементов изображения привлекает внимание испытуемого и его глаза совершают фиксации на этих элементах. Процесс движения глаз отражает процесс мышления человека. Взгляд с некоторым отставанием следует за точкой, куда направлено внимание испытуемого. Таким образом, достаточно просто, определить какие элементы изображения привлекают внимание испытуемого, в каком порядке и как часто .

Часто внимание испытуемого привлекали элементы, которые не могут дать важной информации, но по его личному мнению могут это сделать. Часто глаз испытуемого фиксируется на элементах, которые просто напросто необычны в данной обстановке .

Двигаясь от одной точки фиксации к другой, глаз испытуемого часто возвращается к тем элементам изображения, которые он уже видел, то есть дополнительное время используется на вторичный осмотр наиболее важных элементов вместо осмотра менее важных элементов .

В 70-е годы 20 века исследования по айтрекингу резко ускорились, особенно в области теории чтения. Хороший обзор этих исследований был проведён Райнером.

Все ещё невозможно установить механизм протекания когнитивных процессов напрямую из результатов экспериментов по айтрекингу . Например, фиксация взгляда на лице или картинке может показывать попытку изучения, может показывать то, что лицо или картинка нравится или не нравится испытуемому. Это является причиной того, что технология айтрекинга часто используется вместе с такими методами как интроспективный вербальный протокол.

Типы айтрекеров

Айтрекеры определяют ориентацию оптической оси глазного яблока и динамику изменения этой ориентации во времени. Это делается несколькими способами, но их можно разделить на три больших группы.

Первый тип использует механический контакт с глазом. Это могут быть контактные линзы со встроенными зеркалами, это может быть миниатюрное устройство, создающее магнитное поле. Измерения, проведённые с помощью специальных контактных линз показали записи, чрезвычайно чувствительные к движению глаз. Данные методы часто используются исследователями, изучающими динамику и скрытую физиологию движения глаз.

Следующая обширная категория использует бесконтактные оптические методы регистрации движения глаз. Как правило используется инфракрасная подсветка, которая отражается глазным яблоком и регистрируется видео камерой или другим специально разработанным оптическим сенсором. В процессе обработки видеозаписи получается информация о ориентации глазного яблока в пространстве и её временная динамика. Айтрекеры, основанные на видео записи, часто используют отражение инфракрасной подсветки от роговицы глаз (первое изображение Пуркине) для расчета направления на центр глазного яблока и дальнейшего сравнения с координатами центра зрачка. Более сложный тип айтрекера использует как отражение от роговицы, так и отражение от хрусталика глаза . Наиболее сложные айтрекеры данного типа анализируют также расположение сосудов на роговице глаза и его сетчатке. Данная категория айтрекеров наиболее часто используется в задачах гейзтрекинга (нахождение точки пересечения оптической оси глазного яблока и плоскости экрана, на котором предъявляется некоторый визуальный стимул), которые требуют, чтобы процедура эксперимента была неинвазивна, а оборудование было относительно недорогим.

Третья категория использует электрические потенциалы, измеряемые электродами, расположенными вокруг глаз. Каждый глаз является источником стабильного электрического поля, которое может быть обнаружено в условиях полной темноты или когда испытуемый закрывает глаза. Глаз может быть приравнен к диполю, положительный полюс которого находится на роговице, а отрицательный на сетчатке. Электрический сигнал может быть получен путем использования двух пар электродов, устанавливаемых на кожу вокруг одного из глаз, данных метод называется электроокулограммой (ЭОГ). Если глаза двигаются из центральной позиции к периферийной, то сетчатка приближается к одному электроду, а роговица к другому. Данный процесс меняет ориентацию диполя, как следствие меняется электрическое поле и, следовательно, меняется измеряемый ЭОГ сигнал. Таким образом, анализ этих электрических сигналов может быть использован для айтрекинга. Благодаря тому, что используется две пары электродов, возможно разделение горизонтальных и вертикальных компонент движения глаз. Третьим ЭОГ компонентом является радиальный ЭОГ канал , который является разницей между средним значением 4-х ЭОГ электродов и дополнительного электрода, закрепленного на голове. Этот радиальный канал чувствителен к потенциалам, вызываемым саккадическими спайками глазодвигательных мышц, что позволяет проводить детекцию даже крайне незначительных саккад .

Благодарю дрифту потенциалов сигналов ЭОГ и длительности саккад, становится возможным использовать ЭОГ для измерения медленных движений глаз и определения позиции взгляда. Кроме того, ЭОГ является весьма устойчивой техникой определения саккадического движения глаз на фоне движений головы и моргания глаз. В противоположность методам, основанным на видеозаписи, ЭОГ позволяет проводить регистрацию движений глаз даже когда глаза закрыты и, таким образом, ЭОГ может быть использована в исследованиях процесса сна. Это весьма малоресурсоемкий подход, который в противоположность методам, основанным на видеозаписи, не требует мощный компьютер, работает при различных световых условиях и легко может быть выполнен в виде мобильного устройства . Таким образом, этот метод хорош для мобильного айтрекинга в повседневных ситуациях, а также в исследованиях стадии быстрых движений глаз во время сна.

Методы и их реализация

На сегодняшний день самыми широко применяемыми являются айтрекеры на основе видеозаписи глаз. Камера снимает один или оба глаза и регистрирует их движения пока испытуемый рассматривает визуальный стимул. Большинство современных айтрекеров используют контраст между зрачком и радужной оболочкой, который возникает при инфракрасной подсветке. Кроме того, анализируется положение блика инфракрасной подсветки, благодаря чему, становится возможным определить ориентацию оптической оси глазного яблока.

Используется два основных типа подобных систем: системы, основанные на методе яркого зрачка и системы, основанные на методе тёмного зрачка. Их разница заключается в расположении источника подсветки относительно камеры. В случае, если подсветка расположена параллельно оптической оси камеры, глаз работает как вторичный отражатель света, который поступает от подсветки и отражается от сетчатки, создавая эффект яркого зрачка, аналогичный эффекту красных глаз в фотографии. В случае, если источник подсветки сдвинут относительно оптической оси камеры, зрачок становится чёрным, поскольку вторичное отражение от сетчатки не поступает в камеру. Эффект яркого зрачка позволяет вести айтрекинг в не зависимости от цвета радужной оболочки испытуемого. Это также способствует преодолению влияния тёмной глазной туши и ресниц, частично закрывающих зрачок. Это также позволяет проводить айтрекинг при световых условиях от полной темноты до высокой освещенности, однако техники яркого глаза не эффективны для айтрекинга в условиях улицы, вследствие наличия дополнительных источников инфракрасного излучения.

Устройства для айтрекинга в своей аппаратной реализации очень сильно отличаются. Некоторые из них монтируются на голову испытуемого, другие требуют неподвижного закрепления головы испытуемого, остальные функционируют удаленно и автоматически компенсируют движения головы. Большинство систем функционируют при скорости съёмки не менее 30 кадров в секунду. Несмотря на то, что наиболее часто используемой скоростью съёмки является 50/60 кадров в секунду, большинство айтрекеров основанных на видео съемке глаз работают на скоростях 12, 300, 500 или даже 1000/1250 кадров в секунду. Это необходимо для обеспечения регистрации 100 % движений глаз.

Движения глаза традиционно разделяются на фиксации и саккады, то есть глаз фиксируется в некоторых позициях и затем быстро передвигается на следующую позицию. Результирующие серии фиксаций и саккад называются путем взгляда (scanpath). Основное количество информации зрительный анализатор человеческого мозга получает во время фиксации. Центр зрительного поля, который образован телесным углом в 2 стерадиана даёт большую часть визуальной информации. Сигнал с оставшейся части зрительного поля менее информативен. Как следствие положения точек фиксаций, которые нам даёт scanpath объективно показывают точки привлекающие внимание на зрительном стимуле. Средняя продолжительность фиксаций находится в диапазоне от 200 мс во время чтения текста до 350 мс во время изучения статического изображения. Процесс движения взгляда от одной точки фиксации к другой (саккада) занимает до 200 мс.

Пути взгляда полезны при анализе когнитивных процессов, а также выявлении точек интереса. Другие биологические факторы, например пол, также могут оказать влияние на путь взгляда. Таким образом айтрекинг может быть использован в юзабилити исследованиях, а также в управлении внешними устройствами с помощью контроля движений глаз.

Айтрекинг и гейзтрекинг

Айтрекеры определяют ориентацию глазного яблока относительно некоторой системы координат. Если айтрекер монтируется на голову испытуемого, например, как в системе, основанной на ЭОГ, то необходимо заложить компенсацию движения головы испытуемого относительно этой системы координат. Вследствие этого, задача по определению точки взгляда испытуемого усложняется. В случае, если айтрекер неподвижно закреплен, то расчет точки взора приводит к меньшим вычислительным затратам. Во многих системах голова испытуемого фиксируется с помощью офтальмологической рамки, вследствие этого становится возможным избежать дополнительных вычислений, связанных с движением головы испытуемого. В других системах выполняется компенсация движения головы с помощью магнитных сенсоров или дополнительного анализа видеоизображения.

Для устройств, монтируемых непосредственно на голове испытуемого, позиция головы и её ориентация в пространстве складываются с вектором направления взгляда человека. Для систем с неподвижным айтрекером направление головы вычитается из направления взгляда для того, чтобы определить позицию глаз на лице.

Информация о механизме и динамике движения глазного яблока пользуется большим спросом в научных исследованиях, однако, в большинстве случаев конечной задачей айтрекинга является определение точки взгляда, то есть гейзтрекинг.

Применение айтрекинга на практике

Конечный потребитель может быть заинтересован, например, какие именно фрагменты изображения привлекли внимание испытуемого. Важным моментом является то, что айтрекер, в принципе, не может провести точное определение точки, которая привлекла внимание испытуемого. Тем не менее, айтрекинг весьма эффективен для определения примерной последовательности точек, привлекающих интерес. Для того, чтобы определить точку взгляда испытуемого, необходимо провести процедуру калибровки. В ходе подобных процедур, испытуемому предлагается последовательно направлять свой взгляд на серию калибровочных маркеров. Параллельно с этим айтрекер записывает координаты зрачка, которые соответствуют каждой из позиций калибровочных маркеров. Даже те техники, которые исследуют расположение сосудов на сетчатке глаза не позволяют создать устройство, которое калибруется один единственный раз на всех возможных испытуемых, поскольку, расположение сосудов на сетчатке является уникальным для каждого испытуемого. Точная и надежная калибровка необходима для получения правильных и воспроизводимых экспериментальных данных. Это может стать значительным препятствием при проведении экспериментов по айтрекингу с испытуемыми с нестабильным взглядом.

Каждый метод айтрекинга имеет свои преимущества и недостатки и выбор оборудования для айтрекинга зависит от его стоимости и сферы применения. Существует оффлайн и онлайн методы. Существует зависимость между ценой и точностью системы. Большинство высокочувствительных систем стоят десятки тысяч долларов и требуют высокой квалификации персонала для настройки оборудования к экспериментам у конечного потребителя. Высокие темпы развития компьютерных технологий и технология обработки видео привели к возникновению относительно недорогих систем, которые пригодны в большинстве областей применения айтрекинга и простые в управлении. Интерпретация результатов все ещё требует некоторого уровня подготовки, кроме того, плохо откалиброванная система может привести к значительным погрешностям в процессе эксперимента.

Использование айтрекинга при вождении автомобиля в сложных ситуациях

Движение глаз двух групп водителей были отсняты айтрекером, монтируемым на голове испытуемого. Исследования проводились в шведском федеральном технологическом институте. Водители-новички и водители с многолетним опытом принимали участие в данном эксперименте. Эксперимент заключался в проезде по очень узкой дороге. Серии снимков водителя новичка и опытного водителя приведены на рисунке .Последовательность снимков охватывает временной интервал в 0,5 секунды.

Серия снимков показывает как распределялись фиксации у новичка и у опытного водителя. Сравнение первых снимков показывает, что опытный водитель отслеживает в первую очередь искривление проезжей части, в то время, как водитель-новичок фиксируется на припаркованном автомобиле. На средних снимках видно, что опытный водитель концентрируется на области, где теоретически может появится встречная машина, а водитель-новичок по прежнему смотрит на припаркованные машины. На нижних снимках видно, что водитель-новичок оценивает дистанцию между стеной слева и припаркованным автомобилем, в то время как опытный водитель может использовать боковое зрение и по прежнему концентрирует свой взгляд на опасном повороте дороги: если в этой области появится встречная машина, у него будет путь отхода, то есть прижаться к обочине и остановиться между припаркованными машинами .

Айтрекинг более молодых и более пожилых испытуемых

Более пожилые испытуемые в большей степени опираются на центральное зрение. Их скорость передвижения при ходьбе меньше, чем у более молодых испытуемых. Более молодые испытуемые в процессе ходьбы используют как центральное, так и периферийное зрение. Их периферийное зрение позволяет лучше контролировать обстановку вокруг и как следствие ходить быстрее .

Выбор айтрекера

Одно из трудностей при оценки систем айтрекинга является то, что глаз испытуемого крайне редко находится в неподвижном состоянии, бывает крайне трудно оценить небольшие, но крайне быстрые и иногда хаотические движения, связанные с воздействием источника шума внутри самого механизма систем айтрекинга. Одним из полезных приемов борьбы с этим эффектом является параллельная запись двух глаз испытуемого и проверка позиции одного глаза по другому глазу. Глаза здорового человека очень хорошо связаны между собой и разница в направлении оптических осей в вертикальном направлении обычно не превышает ± 2 угловых минут. Правильно функционирующая и чувствительная система айтрекинга должна показать эту степень согласованности глаз испытуемого. Любое возникновение более высокой угловой разницы может рассматриваться как ошибка измерения.

Области использования

Широкое разнообразие дисциплин, которые используют системы айтрекинга включает в себя: когнитивные науки, психологию (особенно психолингвистику и изучение процессов чтения), взаимодействие человек-машина, маркетинговые исследования, медицинские исследования (неврологическая диагностика). Специфические приложения включают в себя изучения движения глаз при чтении на разных языках, чтение музыкальных нот, изучение взаимодействие между людьми, восприятие рекламы, спортивные соревнования . Использование включает в себя:

Коммерческие приложения

В последние годы резко увеличилась сложность систем айтрекинга и простота в их использовании, что привело к резкому увеличению интереса к ним со стороны коммерческого сектора. Применения систем включают в себя веб юзабилити, рекламу, оптимизацию внешнего дизайна продукции и автоматизацию разработки. В общем коммерческое использование систем айтрекинга в большинстве сводится к тому, что группе потребителей предъявляется один и тот же визуальный стимул, в то время как айтрекер регистрирует движение глаз. Примерами конечных стимулов могут быть веб сайты, телевизионные программы, трансляции спортивных состязаний, фильмы, рекламные ролики, страницы журналов, страницы газет, упаковки некоторых продуктов и прилавки магазинов, также банкоматы и пользовательские интерфейсы программного обеспечения. Результирующие данные могут быть статистически анализированы и графически отражены для того, чтобы показать справедливость сделанных выводов. Путем исследования фиксаций, саккад, изменения размера зрачка, морганий и ряда других параметров исследователи в значительной степени могут определить эффективность созданного информационного ресурса или продукта. Пока некоторые компании пытаются решить подобные задачи внутренними ресурсами, другие привлекают фирмы, предлагающие услуги айтрекинга.

Наиболее многообещающее поле использования коммерческого айтрекинга это веб юзабилити. Несмотря на то, что традиционные юзабилити техники дают достаточно адекватные данные путем анализа кликов мышкой и прокручивания, айтрекинг даёт возможность анализировать связь между поведением пользователя и кликами мышкой. Это даёт значительное улучшение оценки того, какие фрагменты веб сайта являются наиболее привлекательными для пользователя, какие фрагменты веб сайта вызывают трудности у конечного пользователя и какие пользователем не замечаются. Айтрекинг также может быть использован для оценки эффективности поиска, правильности концепции бренда, онлайн исследования, юзабилити перехода между страницами, эффективности общего дизайна и многих других аспектов веб дизайна. В процессе исследования может быть проведено сравнение двух сайтов-конкурентов.

Айтрекинг традиционно используется для оценки эффективности рекламы на различных медиа ресурсах. Телевизионные видеоролики, рекламные буклеты, реклама на интернет сайтах, показ эмблемы спонсоров в телепрограммах, все это открывает обширное поле деятельности для коммерческого айтрекинга. Анализируются заметность упаковки с продуктом или некоторого логотипа на витрине магазина, газеты, веб сайта и телепрограммы. Это позволяет исследователям с высокой детализацией оценивать то, как потребители замечают или не замечают логотип конечного продукта, упаковку, POS. Таким образом, специалист по рекламе может оценить эффективность рекламной компании благодаря реальному визуальному восприятию.

Айтрекинг позволяет разработчикам упаковки продукта оценить её эффективность. Таким образом могут быть оценены заметность, привлекательность и соответствие современным трендам исследуемой упаковки с целью оптимального выбора. Айтрекинг часто используется, пока коммерческий продукт ещё находится на стадии прототипа. Прототипы часто тестируются парами для выявления наиболее эффективного своего дизайна, а также сравнение с решениями конкурентов.

Одно из наиболее многообещающих применений атрекинга это оптимизация дизайна уличных терминалов. В настоящее время исследователи дошли до того, что предлагают интегрировать айтрекеры в серийно производимые уличные терминалы. Основной задачей этого является уменьшения времени взаимодействия между человеком и устройством The National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) утверждает, что интеграция айтрекеров в автомобиле может сократить количество ДТП на 100 тысяч в год. В соответствие с их исследованиями до 80 % ДТП происходят в результате неправильных действий водителя в течение 3-х секунд перед аварией. Экипировка автомобилей айтрекерами позволит значительно увеличить класс безопасности этих автомобилей. Лексус обещает оснастить модель LS460 встроенным айтрекером, подающим предупреждающий сигнал в случае, если водитель отвлекается от дороги .

С 2005 года система атрекинга используется в коммуникационном оборудовании для полностью парализованных людей. Они позволяют набирать текстовые сообщения, отправлять электронную почту, работать в интернете, используя исключительно их глаза . Система айтрекинга позволяет достичь положительных результатов даже в случае церебрального паралича, при котором пациент совершает непроизвольные движения. Механизмы айтрекинга могут также использоваться для оптимизации системы автофокуса цифровой фотокамеры (резкость наводится туда, куда смотрит пользователь).

  • AR и VR

    • Терминология: кальки с английского айтрекер / гейз-трекер звучат не очень, но перевод «устройство для отслеживания движений глаз» и «устройство для отслеживания взгляда» очень громоздок. Не уверен, что есть какая-то более удобная устоявшаяся терминология в русском языке – дайте знать если ошибаюсь

    В последние годы Kinect (конечности, тело в целом), Siri (голос), и LeapMotion (пальцы) показали, что бесконтактное управление и ввод данных/текста может оказаться весьма удобным и интуитивным для определённых задач. Но до недавнего времени о возможности использования взгляда для таких же задач знали немногие. И основных причин было две: а) все устройства были достаточно дорогими (тысячи и десятки тысяч евро/долларов), б) а точность определения направления взгляда откровенно хромала. И если точность в топ–продуктах уже довольно-таки высока (около половины градуса – всё ещё требует доработки, хотя и никогда не выйдет на один уровень с точность позиционирования курсора мыши из-за биологической особенности глаза), то цена в нестарый автомобиль делало эти устройства весьма нишевыми: рынок был поделён на маркетинговский (юзабилити-исследования, здесь на Хабре были статьи на эту тему), академический (разносторонние исследования в университетах), медицинский (исследования пациентов), и «accessibility» (использование ай-трекеров людьми с ограниченными способностями как средство управления).

    И вот несколько лет назад группа Ph.D. студентов из Копенгагенского Технического Университета задалась целью расширить нишу «accessibility» на любого пользователя вычислительных устройств. Их первый ай-трекер был бесплатной программой (ITU GazeTracker), которая вычисляла направление взгляда с видео-потока обычной веб-камеры; правда, надо было самому ставить инфракрасный LED, или покупать камеры с таковым (выбор был очень скромен). Программа работала, хотя точность была приемлемой не для всех и только с случае высокой неподвижности (использовалась некоторыми парализованными в Дании), впрочем, это касалось всех т.к. обычные камеры с самодельной подсветкой были их главным узким местом.


    Создатели ITU GazeTracker (кроме самого левого) и основатели The EyeTribe

    Однако на этом Javier San Agustin Martin Tall и Henrik Skovsgaard останавливаться не стали, и в соавторстве с Sune Alstrup Johansen создали стартап The EyeTribe который получил более $3М инвестиций (в том числе и от Интел). Цель стартапа – создать доступный по цене продукт по качеству приближённый к тем что продаются по $20.000, а именно – за $99 . Открыв предзаказ в сентябре и разослав первую партию устройств в декабре-январе, разработчики заявили что следующая партия будет готова к концу марта, а вообще от желающих отбоя нет.


    Тут надо отметить что доминирующие в производстве ай-трекеров компании, типа Tobii Technologies и SensoMotoric Instruments к тому времени уже почувствовали куда дует ветер: например, Tobii Technologies года два назад выпустила Tobii REX «исключительно для девелоперов» (т.е. с ним запрещено проводить исследования или использовать в бизнесе) за $1000. Но, видимо, продукт остался не очень востребованным и был закрыт а остатки продаются за треть цены . Сейчас та же компания, спохватившись, пытается придержать резкий взлёт The EyeTribe усиленно разрабатывая Tobii EyeX за $95/€70 (с обещанием выслать до конца этого месяца), а заодно пробуя себя в новом качестве патентного тролля . Скорее всего, лицензия останется той же что и у Tobii REX – зачем менять, если с богатых западных университетов можно получать такие хорошие деньги…

    Итак, месяц назад было получено вот это:


    Очень маленькое – всего 20 x 2 x 2 см, меньше чем подобные устройства других производителей. В коробке есть ещё маленький трипод и весьма жёсткий и толстый USB 3.0 кабель. Кстати, нужен именно USB 3.0, на второй версии работать не будет. Больше ничего, но с официального сайта купившим можно скачать инсталляционный софт с сервером и SDK. И тоже больше ничего, т.е. никаких готовых программ по управлению компьютером нет (есть некоторые демки на Гитхабе , но это лишь как туториал для разработчиков), лишь в GUI версии сервера есть возможность привязать курсор к детектируемой точке взгляда. Разработчики пишут, что создание таких программ оставляют другим, а сами занимаются исключительно хардом и софтом для определения точки взгляда. Я один из них (из других), и доля пиара чуть ниже.

    Тестирование данного устройства (работает на Win7+, обещана поддержка Andoid, Mac и Linux) оказало исключительно позитивное впечатление – я ожидал меньшего от того что стоит как одна сотая Tobii X2-60. После калибровки на 9 точках (это не так удобно как у Tobii с 5-ю точками, но меньше пока невозможно) точность была около 1 градуса (40–50 пикселей – немного хуже чем у топ–брендов), но с небольшой корректировкой движением головы весьма нетрудно было попасть в кнопки окна «закрыть/свернуть» в Win7/8. Долго я не тестировал, но за те 3–4 минуты точность не ухудшалась, глаза и зрачок почти всё время оставались детектируемы. В другом месте с другим освещением глаза иногда «терялись» на короткое время, но время восстановления было коротким (навскидку, 100–200 мс). В общем, это весьма достойный результат за свои деньги, и на мой взгляд по точности и надёжности лишь немногим хуже продуктов Tobii и очень близок к тем продуктам SMI с которыми мне довелось работать. Формального тестирования на точность пока не проводилось, возможно, это тема для следующей статьи.


    Сейчас об SDK. Оно, как и сервер данных, пока весьма сырое (не вся заявленная функциональность работает), но активно разрабатывается (в начале февраля версия 9.20, в конце – 9.27). Процесс взаимодействия происходит через сокет и выглядит так:
    0. Запускается ТЕТ сервер (сокращение от The EyeTribe).
    1. клиент подключается к 127.0.0.1:6555/tcp
    2. клиент шлёт запросы в формате JSON, клиент отвечает с таком же формате. Содержание пакетов расписано .
    3. кроме того, клиент что 3 секунды шлёт «heartbeat» пакет – мол, я тут, живой (зачем это для TCP соединения – для меня загадка).
    4. калибровочные точки клиент рисует сам, лишь уведомляя сервер когда надо начинать и заканчивать обрабатывать данные для составления калибровочный матрицы.
    5. в режиме push клиент получает точки взгляда без запросов, 30 точек в секунду (есть ещё режим 60 Hz, но я не проверял пока).
    5а. каждая точка содержит:
    – координаты точки взгляда: усреднённые и для каждого глаза отдельно.
    – координаты точки взгляда после сглаживания каким-то low-pass фильтром: усреднённые и для каждого глаза отдельно.
    – размер зрачка: для каждого глаза отдельно (пока не знаю, какие единицы измерения используются).
    – координаты зрачков в поле зрения камеры.
    – флаг фиксации
    – код состояния сервера.

    На Гитхабе уже ест некоторое количество кода для разработчиков на С++ и С# чтобы не надо было, как мне, писать всё с нуля. Впрочем, есть вероятность, что формат пакетов и типы данных в будущем будут немного изменяться, делая тем самым старые программы под это устройство несовместимыми с новыми версиями сервера. Например, мне пришлось выяснить, что в официальном описании пакетов по ссылке выше было две неточности в типах данных, а некоторые пакеты могут содержать значения которые там не описаны,

    Оказывается, велосипедисты, которые носят шлем, неосознанно пересчитывают риск и ведут себя более рискованно и агрессивно на дороге, чем если бы они были без шлема. Эффект наблюдался во множестве исследований, и хотя можно спорить, насколько он большой, и какие другие факторы оказывают на это влияние, он есть. Иными словами: вы надеваете шлем, у вас возникает чувство безопасности, и вы считаете, что можете делать на дороге то, что без шлема вы делать бы не стали. Интереснее то, что водители машин, при обгоне велосипедиста, дают ему меньше пространства, если он в шлеме! Таким образом, использование шлема увеличивает шансы аварии.

    Но безусловно доказано, что если в ситуации аварии велосипедист в шлеме, то риск травмы мозга существенно снижается. Побочно выясняется, что это же можно сказать и про пешеходов и водителей.

    Глобально, число аварий с участием велосипедистов несравнимо меньше аварий с участием автомобилей и пешеходов. Поэтому если бы водители и пешеходы носили шлемы, то число травм мозга и смертей, связанных с такими травмами, было бы существенно снижено.

    Возникает небольшой, но почти квантовый парадокс : пока ты в нормальной дорожной ситуации, то ношение шлема увеличивает риск аварии, но если ты в ситуации аварии, то наличие шлема снижает риск травмы. Как быть? Логичный ответ — ездить без шлема, и только когда начала совершаться авария, быстро его надеть:) Это, однако, не каждый может делать. Возможно, оптимальный ответ – в тотальном ношении шлемов. И вот почему:

    Представим себе ситуацию, когда вам совершенно честно, без манипуляций, аргументируют, используя статистические данные, что стоит носить шлем, практически всегда, если вы в городе, вне помещения, едете вы на самокате, велосипеде, в машине в качестве воителя или пассажира, или просто идете по тротуару. И вы убеждаетесь, что без шлема риск получения травмы мозга выше, чем вреда от болезней, связанных с курением. Иными словами, вам говорят: «если ты не будешь носить шлем, то можешь начать курить, это гораздо менее опасно». Вы же все равно не станете носить шлем, так ведь? Потому что это будет выглядеть странно, потому что это не принято в обществе.

    Но это исправимо, и есть множество социально влиятельных людей, которые как раз любят такие сценарии, они ищут такие коллизии, считая что они могут сделать это принятым, социально обычным.

    И тогда мы можем посмотреть на шлем новыми глазами. Во-первых, когда в городах появятся невероятно безопасные самоуправляемые машины, которые сведут риск аварий к нулю, — неизвестно, а наезд или паление может случиться хоть завтра, поэтому шлем можно начать использовать немедленно. Во-вторых, давайте посмотрим на смарт очки типа Google Glass , которые собираются выходить на розничный рынок в ближайшие годы. Как несравнимо больше можно встроить в шлем, нежели в очки! Как глупо выглядят эти хайтек очки на асфальте, залитые кровью из открытой травмы головы, в сравнении с едва помятым шлемом. Более того, шлем можно сделать более ударопрочным в случае коллизии за счёт многих технологий, и пусть он также следит за обстановкой, устраняет слепые пятна обзора и надвигающиеся опасности всякого рода, анализирует и предупреждает их.

    Не забываем, что в шлеме есть и защитное стекло, которое работает как дисплей. Огромная практика наработана на шлемах пилотов истребителей, да даже в мотоциклетных и спортивных.

    Туда же можно встроить и ЭЭГ, и ай-трекер, и гирокскопы, и другие датчики и устройства для дополненной реальности и сенсорного замещения (рекомендую почитать статью в этом блоге). Внешняя поверхность шлема – шикарное место для аэрографии и модных трендов.

    То есть потенциально шлем можно сделать настолько крутым, полезным и привлекательным, что люди будут носить его и дома. Ведь ещё он будет нежно почесывать голову!

    Ровно шесть лет назад я начал заниматься нейромаркетингом – то есть исследовать маркетинговые и рекламные материалы с помощью ЭЭГ, ай-трекера, автоматического распознавания эмоций и имплицитных тестов.

    И вот сейчас, когда перспективы и приоритеты поменялись, бросаю этим заниматься. На него у меня нет ни желания, ни времени, а у него – нет будущего. Поясню, почему.

    За это время провел много исследований, и, без ложной скромности, порой делал крутые и достойные исследования. Некоторое из них вообще уникальные, например, когда по отклонениям взгляда предсказывается последующий выбор, химичил с параметрами видео, которые могут в определенных условиях предсказывать успех видео, и прочее. Когда была возможность, проводя маркетинговые исследования, я параллельно изучал известные картины, картинки и другие интересные штукенции. Вообще доволен: многому научился, много узнал. О некоторых результатах я писал в этом блоге. Еще куча материалов не разобрана.

    Область нейромаркетинга, как впрочем, и всё вокруг нас, щедро заселена веселыми ребятами. Люди пытаются определять что-то с помощью полиграфов, тестов Люшера, ZMET и прочих заклинаний. Если есть заказчик, который просит предоставить ему «архетипы охлажденного мяса», то находятся и соответствующие исполнители. Недавно мне порекомендовали посмотреть видео, где один маркетолог объяснял, что такое нейромаркетинг, и как он применил его в крупном проекте. Посоветовали посмотреть, чтоб я, типа, понял, как надо рассказывать про нейромаркетинг. Начал я смотреть и обалдел: для этого чувака я делал исследование, и именно про это исследование он и говорил! Результаты оказались совсем не те, о которых он вещал. Он подогнал данные, причем данные сами по себе ничего не определяющие (ширина зрачка), чтобы получить то, что ему требовалось. Иными словами, всё, что этот чел говорил, буквально всё, – была выдумка и неправда. «Тебе какая разница?», говорили мне. Ну ладно, теперь-то чего уж.

    Важнее другое:

    Во время исследований настолько часто, насколько возможно, я сталкивался с вопросом «Почему ». Впрочем, чаще всего этот вопрос задавал себе сам. Вот мы видим, что люди больше внимания уделили первому варианту, чем второму. Разница существенная, настолько, что можно спокойно принимать решение. Но почему так произошло? Некоторые считают, что этот вопрос — слабое место нейромаркетинга. На самом деле, это слабое место чего угодно.

    Если вам задали такой вопрос, а вы не решаетесь на него отвечать, вас могут начать подозревать в некомпетентности. Но, как правило, мы всегда «знаем», как на него ответить. Вы погружаетесь в пучину гипотез, которые вы можете, но никогда не проверите, в объяснения, которые вы никогда не сможете и не собираетесь проверять, и это всё не имеет никакого значения.

    Теперь я понимаю, что вопрос «почему» все более уходит в историю . Никто не никогда не узнает и не будет даже стараться узнать, почему первый вариант оказался более привлекательным, чем второй. Почему одна обложка журнала привела к невиданным продажам, почему один клип шоумена оказался таким безумно популярным, почему смена упаковки товара привела его к «гибели» – ответа нет, и всем плевать.

    Почему если дует восточный ветер, то помидоры начинают продаваться на 20% больше (или меньше, не в этом суть). Мы просто видим паттерн, или его нам подсказывают алгоритмы, а вот «почему» – с большой вероятностью, мы никогда не узнаем. Почему определенные цветовые паттерны крыш означают повышенную преступность, и по аэрофотосъемке можно понять опасные районы города, наркоманию, ожирение, подростковую беременность, число абортов, заболевания и прочее? По паттернам цветов крыш, твоюмать. Почему – не знаем, и заниматься некому, и не интересно никому, и времени нет. Ответы порождают нам алгоритмы и нейронные сети, а как они приходят к ответам – мы понимаем лишь отчасти, и если они говорят «продавай сейчас помидоры», то они никогда не ответят на вопрос «почему».

    Любопытно, что даже если мы вдруг гипотетически получим ответ на вопрос «почему», раскроем действительно реальные причины, ничего не изменится. В одном случае мы одобрительно скажем: «Ну надо же», а в другом: «И что теперь делать с этим?» Это как если бы вы узнали реальные причины дружбы двенадцатого герцога Альбы с Жан Жаком Руссо – как это поможет вам жить сегодня, и, особенно, завтра?

    Казалось бы, еще лет тридцать назад мы шли к тому, что узнавали о мире все больше, и «почему» был одним из главных вопросов познания. Сегодня мы узнаем о мире на порядок больше, но узнаем больше «что» и «как», а вопрос «почему» задаем все реже, потому что некому, некогда и вроде как незачем на него отвечать.

    Сегодня есть (или будет в ближайшее время) уже достаточно эффективных решений, построенных на алгоритмах, которые могут предсказывать популярность продаж товара или сервиса без предварительных оценок человеком. Всякий и любой опыт, накопленный в нейромаркетинге, все больше становится практически неприменимым и теоретически бесполезным. Возможно, мне и не удалось передать свое понимание и ощущение, почему нейромаркетингу капут, но универсальный ответ на это вынесен в название статьи. в конце концов.

    Да какой нейромаркетинг – эпоха, когда бизнесу надо было продавать нам что-то, соблазнять, и угадывать наши желания, похоже приходит к концу быстрее , чем нам кажется. Но это уже другая история.

    На выходных исследовали рекламные ролики, и использовали несколько методов, в том числе ай-трекинг. Помимо роликов, которые надо было исследовать, я взял два известных ролика в качестве образцов. Выбрал я их потому, что они заработали огромное число просмотров и «расшаривания» в YouTube. Кроме того, они просто классные и всегда вызывают неподдельные и чистые эмоции. Черт, да я посмотрел их за пару дней раз наверное 70, и каждый раз, каждый раз! они на меня действовали – заставляли улыбаться или умиляться, роняя слезинку.

    Есть интересное видео, рассказывающее про то, как строится история про щенка:

    Но, кроме таких и подобных описаний, есть ли что-то, что можно измерить? Ай-трекинг выдает приличное количество переменных: количество фиксаций, количество фиксаций в секунду, длительность фиксаций, отношение фиксаций к саккадам, скорость фиксаций, длина фиксаций, угловая скорость фиксаций, и прочее. Должна же найтись какая-то переменная, которая показала бы отличия гениального ролика от «обычного»?

    Данные я обрабатывал, используя IBM Watson Analytics, что позволило легко находить связи и ассоциации, причем в замысловатых взаимодействий разных переменных. И хотя анализ еще далек от завершения, одну вещь уже удалось отловить. Ничего простого не обнаружилось: было бы, конечно, здорово найти, что средняя длительность фиксаций или длина саккад у хорошего ролика отличается от обычного, и это бы могло стать таким простым и суровым критерием оценки.

    Найденная связь – скорость перемещения взгляда (path velocity ) – длительность всех отрезков между последовательными фиксациями, разделенная на общее время в секундах, измеряемая в пикселях в секунду (px/s). Следует заметить, что значение скорости, конечно, связано с размером монитора, расстоянием между ним и глазами, частотой ай-трекера и проч. То есть это не универсальная какая-то скорость, по которой можно судить любые другие ролики.

    Итак, именно в данном случае, если эта скорость ниже 469,85 пикселей в секунду, то с большой вероятностью – это Puppy Love от Budweiser. А если выше этой скорости – The Force. 29% точности может показаться незначительными, но вероятность случайного угадывания равна 10% (для каждого из 10 роликов), так что вероятность предсказания выше случайного в 3 раза.

    Есть несколько возможных и применимых в данной ситуации объяснений: 1) скорость может быть обусловлена возбуждением или 2) с предсказуемостью ситуации (Holmqvist et al ., 2011).

    Физиологическое возбуждение — чем оно ниже, тем ниже скорость, и наоборот.

    Предсказуемость ситуации: предвосхитительные саккады не так быстры, как реактивные – и в ситуации, когда сюжет предсказуем раз за разом, скорость может быть низкой, а когда сюжет меняется неожиданным образом, зрителю нужно реагировать быстро для восстановления понимания и восприятия ситуации.

    На основе этих возможных объяснений можно сделать такие предварительные выводы – строить историю по классическим канонам, не стесняясь того, что могут назвать клише, и использовать проверенные «слезоточивые» методы. Такая история становится понятной, предсказуемой, но как видим, отнюдь не теряет своей прелести. Либо строить историю с неожиданными поворотами – ведь смотрите, как был ошеломлен мальчик (а вместе с ним и мы), когда после всех его попыток он смог покорить Силу и завести машину!

    Holmqvist, K., Nyström, N., Andersson, R., Dewhurst, R., Jarodzka, H., & Van de Weijer, J. (Eds.) (2011). Eye tracking: a comprehensive guide to methods and measures , Oxford, UK: Oxford University Press.

    Сейчас на coursera идет курс по нейромаркетингу, который меня естественным образом заинтересовал. Томас Рамсой (Thomas Zoëga Ramsøy), ведущий курса, прошелся по вычислительной нейробиологии (computational neuroscience). В частности, по программе, которая определяет салиентность (saliency – заметность) элементов визуального стимула. Салиентность объекта – это целый ряд его характеристик, которые делают его выделяющимся на фоне других. То может быть плотность, контраст, размер и прочее. Можно сделать объект салиентным и гарантировать, что на него обратят внимание. И вот такие программы эмулируют внимание человека, и создают saliency maps -тепловые карты внимания, аналогичные тем, что получаются методом ай-трекинга. Программа NeuroVision, про которую он говорил, сделана компанией, к которой он имеет прямое отношение. К слову сказать, таких программ сейчас уже довольно много, и я изучал несколько таких еще пару лет назад.

    Например, ниже две карты одной рекламы – одна, сделанная программой (слева), и другая, сотворенную вниманием 15 людей (справа). Я сделал это еще в 2012 году:

    Считается, что точность их соответствия – около 80-85%. Анализ одной картинки может стоить, в зависимости от программы – от нескольких долларов до вполне приличных сотен. С одной стороны, теоретической, это круто и неплохо, а с другой стороны, практической, давайте посмотрим, как далеко ушел прогресс.

    Вот одна из картинок, которая была проанализирована:

    Вот как программа сначала оценивает характеристики картинки:
    А вот как программа обрабатывает картинку:

    Мне сразу показалось это неправильным, потому что, проанализировав сотни картинок, «пропущенных через глаза» реальных людей, у меня тоже, видимо, образовалось интуитивное представление о салиентности. Оно, в большинстве случаев, ошибочное, но не настолько же! На днях представился случай поставить эту картинку в исследование, и вот как увидели эту же картинку 10 человек, 5 мужчин и 5 женщин:

    Разница существенная. С практической точки зрения, сегодня полагаться на такую программу я бы не стал. Если на кону стоит важная задача – дизайн упаковки, которую напечатают миллионным тиражом, или реклама, которую развесят на несколько месяцев тысячами плакатов, или дизайн помещения, то верить результатам программы было бы неразумно. А зачем тогда вообще? Если анализу нельзя особо доверять, то и задачу, которую он решает, не стоит анализировать.

    Интересно, что математические модели, которые анализируют изображения можно учить, учить и учить, скармливая им реальные результаты и давая обратную связь попыток, и делать это пока точность не достигнет результатов, схожих с результатами людей. Вопрос, на мой взгляд, исключительно организационный – потребуется множество ресурсов, чтобы это осуществить. Но главное – это можно сделать, и не видно каких-то неосуществимых задач.

    Давайте пофантазируем, что это сделано – после нескольких лет работы большой команды, которая делала по сотне исследований с ай-трекером каждый день и кормила ненасытную модель, мы получили алгоритм, который с 99% точностью имитирует зрительное внимание человека.

    Теперь компьютер может создавать дизайны всего – квартиры, рекламы, гаджета, одежды – так, чтобы добиться поставленной цели. И это лишь ничтожный пустяк. Компьютер теперь понимает эволюционные программы, вшитые в нас, которые и управляют нашим вниманием. Через понимание зрительного внимания он может предполагать о нас невероятно много: насколько мы голодны, и чего именно нам не хватает, когда у нас был секс, и на какой стадии менструального цикла мы находимся, есть ли у нс дети и сколько им лет, каковы шансы принятия практически любого нашего решения в любой ситуации. Посредством кроссмодальности машина будет знать, нравится ли нам запах чего-то, или музыка, которую мы слышим, ткань пальто, которое мы трогаем, и массу чего еще. «Понимание» зрительного внимания – один из ключей к пониманию работы нашего мозга. Без преувеличения можно сказать, что компьютер будет знать о нас на порядки больше, чем мы сами. Фактически, еще до того, как мы захотели совершить какой-то поведенческий акт, машина уже, с большой вероятностью, понимает, что это будет, то есть раньше, чем это станет сознательной мыслью в нашем мозге. Выбор поведения, будь то покупка товара или выбор партнера для совместной жизни будет в виде альтернатив с подсчитанным вероятностным исходом, представленных машиной. Но для каких целей и кем именно будут считаться эти вероятности?

    Если это будет опираться на древние эволюционные программы, то грубо говоря, целями станут выживание и размножение, причем не обязательно индивидуального организма. Если программа говорит «сделай так», то у нас нет ни малейшего шанса проверить, во благо лично нам она это советует, либо во благо вида: ведь программа должна быть связана с другими людьми (в идеале, со всеми) и должна корректировать свои вычисления. Все наши неосознаваемые процессы программа отслеживает, а то, что приходит к нам в сознание, она видит заранее.

    Компьютер станет нашим богом, которому ведомы наши чаяния и предположения, а его мотивы и алгоритмы будут так же скрыты от нас, как неизвестны нам причины наших поступков сегодня. Религия, с этой точки зрения, выглядит как интуитивное предвосхищение полного и безусловного рабства и покорности перед кем-то, кто знает, что нам следует делать. Делать без объяснений и сопротивления, без надежды на понимание, соглашаясь на выбор, который сделан ради неведомых нам целей. Смартфон, который мы держим в руках уже сегодня — наш маленький, но быстро взрослеющий растущий божок, которого мы сами создали.

    Объем сознания – ничтожная лужа, в сравнении с морем неосознаваемых процессов, происходящих в нашем мозге. Если бы у нас не было сознания, мы бы не парились по всем этим вопросам, а мирно кушали бы, спаривались и спали. Зачем оно появилось и что нам с ним делать – вот вопрос, на который мы должны ответить, пока компьютеры могут моделировать наше поведение лишь на 80%, и наш молодой бог не подрос…

    Nagata, K. (2014). Looking for something special? Gaze-tracking tech knows the answer. The Japan Times , Oct. 8, 2014.

    АЙ-трекинга - процесс определения точки, на которую направляется взгляд или движения глаз относительно головы. Ай-трекер - это устройство для определения позиций глаз и их движения. Ай-трекинг используется во многих отраслях, таких как психология, когнитивная лингвистика и другие.

    Применение ай-трекинга в маркетинге

    Или замечает потребитель продукт или бренд?

    Как часто и как долго в поле зрения потребителя попадает продукт или бренд?

    Не слишком отвлекает имеется графика от главных объектов телевизионного ролика?

    Какова общая эмоциональная реакция на телевизионный ролик - считает потребитель ролик приятным или отталкивающим?

    Будет ли этот ролик эффективным с определенной целевой аудиторией - и если да, то с какой?

    Увидел потребитель логотип?

    Или сразу потребитель увидел главную систему навигации по сайту?

    Обратил внимание потребитель на главную информацию на странице?

    Или потребитель внимательно рассмотрел наполнение страницы, или просто пробежал по ней глазами?

    Как пользователи взаимодействуют с сайтом?

    Когда потребитель уже готов сделать покупку, именно упаковка продает ему продукт, отделяя его от конкурентов. Используя технологию ай-трекинга, можно протестировать реальную упаковку и выкладку товаров или симуляцию. Специальное программное обеспечение позволяет потребителю рассмотреть симулированной полку с товарами, выбрать упаковку с полки и покрутить ее, чтобы рассмотреть со всех сторон. Анализ включает исследование того, как просматривает полку, какие упаковки он замечает, когда и как долго он на них смотрит и как именно потребитель смотрит на ключевую упаковку. Таким образом, технология ай-трекинга в этом случае может быть полезной для улучшения оформление витрины, оптимизации размещения товаров на ней. Также можно изучить, насколько удачной является упаковка конкретного товара по сравнению с упаковками конкурентов. Для привлечения внимания важна не только сама упаковка товара, но и то, как она воспринимается в окружении своих аналогов на реальной полке магазина. Используя технологию ай-трекинга, можно определить, насколько эффективным был брендинг спортивной площадки при спонсировании спортивного события или сцены при спонсировании концерта. Технология ай-трекинга может существенно повысить эффективность юзабилити-тестирования. Таким образом, исследователь можливиться посмотреть на сайт глазами пользователя. Можно установить, где конкретно пользователь искал необходимую ему информацию, какие элементы сайта пользователь не заметил, а которые вызвали у него растерянность. Измерения траектории движения взгляда и точек фиксации взгляда вместе с измерением умственной активности быстро освещают те зоны юзабильности, которые могут привести к экономическим потерям для клиента.

    Технология ай-трекинга

    Одни из первых моделей ай-трекеров требовали фиксации головы респондента, как показано на рисунке ниже. Такая технология позволяла полностью избежать искажений показаний из-за движения головы.

    Другим типом технологии является ай-трекер, закрепленный на голове респондента. Устройство легкий и не создает неудобств, не стесняет движений. Принцип действия заключается в том, что две камеры направлены на глаза респондента, в то время как третья камера направлена ​​на исследуемый объект, воспроизводя то же, что видит респондент в конкретный момент. Технология такого типа открывает больше возможностей, ведь респондент не должен сидеть движения. Устройство показано на рисунке ниже.

    Следующим поколением ай-трекеров стали устройства вмонтированы в монитор. На изображении ниже показано ай-трекер, который визуально не отличается от 17-дюймового ЖК-монитора. Очевидным преимуществом такого устройства является то, что он полностью поддерживает принцип plug & play, то есть его можно подключить к любому компьютеру или ноутбуку, на котором установлено соответствующее программное обеспечение.

    Еще одним типом ай-трекеров является независимое устройство, которое может быть использовано для разноплановых исследований: как с использованием мониторов, проекционных экранов, так и с реальными объектами, такими как полка с выкладкой товаров, один товар, печатное издание и т.д.. Такой тип устройства показано на рисунке ниже.

    Некоторые производители устройств для ай-трекинга предлагают комплексные решения. Ниже приведена схема портативной ай-трекинг лаборатории для проведения юзабилити-тестирования. К преимуществам такой лаборатории относятся: быстрота применения - необходимо всего 15 минут, чтобы полностью настроить оборудование; устройства фиксируют не только движение глаз, но и звуки, которые произносит респондент, записывают все движения мышью и нажатия клавиш, регистрируют все внешние раздражители, которые могли бы отвлечь респондента. Исследователь наблюдает за всеми процессами в реальном времени с экрана своего ноутбука и имеет возможность провести глубокий анализ, изучая записи.

    Купить контактные линзы biofinity на сайте lensgo.ru.