Что измеряет eye-tracker. Часть вторая

    eye-tracker.ru
    В предыдущем посте мы остановились на том, что результатом работы eye-tracker’а является запись последовательности фиксаций вашего взгляда на демонстрируемых изображениях. Теперь надо как-то эту последовательность преобразовать в такой вид, чтобы его можно было удобно анализировать.

    Каждая фиксация обладает несколькими характеристиками: время (когда смотрели), координаты (куда смотрели) и продолжительность (в течение какого времени смотрели). Ну и, разумеется, для анализа немаловажно будет знать, кто именно смотрел и что ему в это время показывали.

    Теперь подумаем о том, как нам эту информацию отобразить, чтобы аналитик мог сделать какие-то выводы на основе данных о просмотре материалов.


    Самое простое и информативное – это запись сеанса. Мы просто делаем видеоролик, в котором показываем все, что происходило во время тестирования. То есть, накладываем на картинку, которая демонстрировалась респонденту, запись фиксаций его взгляда и все. При таком подходе исследователь во всех деталях видит весь процесс тестирования. Недостатков у этого метода всего два – время, которое требуется на просмотр материалов равно времени тестирования и необходимость просматривать ход тестирования каждого респондента по-отдельности.


    Для того, чтобы сократить время просмотра, можно построить карту взглядов (gaze plot). Берется изображение, которое было показано респонденту, на нем наносятся кружки, отмечающие фиксацию. Размер кружка символизирует ее продолжительность, а в сам кружок пишем ее порядковый номер, чтобы можно было отследить последовательность фиксаций. Этот метод тоже весьма информативен, но, к сожалению, применим только для небольших интервалов времени. Так как количество фиксаций растет очень быстро (несколько штук в секунду), то картинка очень быстро становится совершенно нечитаемой даже для одного респондента, а уж если их несколько, то что-то понять можно только на интервале в пару секунд…

    Для того, чтобы избавиться от недостатков двух предыдущих методов (длительного времени просмотра и замусоривания ) можно построить «тепловую карту». При этом те места, на которые больше смотрели, окрашиваются в более «горячие» цвета, а где меньше – в «холодные» (или как вариант, на изображение накладывается темная маска, которая становится более прозрачной в тех местах, куда больше смотрели). Основной недостаток «тепловой карты» заключается в том, что теряется информация о последовательности фиксаций – по такой карте нельзя сказать куда смотрели раньше, а куда позже.


    Тем не менее, несмотря на потерю такой важной информации, как последовательность взглядов, именно тепловые карты получили наибольшее распространение, благодаря своей наглядности и красочности. Ну а для того, чтобы сгладить потерю информации об очередности просмотра, можно разбить все время на какие-то сегменты и строить отдельные карты для каждого такого сегмента.

    Однако теперь мы подошли к одному из тонких моментов. Думаю, что читая рассказ о тепловой карте, вы как должное приняли фразу об областях, «на которые больше смотрели». Но давайте подумаем: а что значит «больше смотрели»?

    Есть как минимум два параметра: количество фиксаций в данной области и их длительность. И карты, построенные по этим параметрам, будут несколько (а порой и весьма значительно!) различаться.

    Есть и еще один параметр, который используется при построении тепловых карт для нескольких респондентов – относительное время просмотра. Такая карта показывает, какой процент времени просмотра изображения каждый респондент потратил на ту или иную область.

    Давайте представим себе, что мы тестировали двух респондентов, демонстрируя им картинку с двумя областями. Первый смотрел на эту картинку 10 секунд, и у него в первой области было записано 10 фиксаций по 200 мс, а на вторую он ни разу не посмотрел. Ну а второй респондент смотрел на картинку 20 секунд, и сделал 8 фиксаций по 500 мс во второй области, ни разу не взглянув на первую. В этом случае, если мы построим тепловую карту по количеству фиксаций, то первая область будет «горячей» (10 фиксаций против 8); если карту построить по абсолютному времени просмотра, то победит вторая область (4 секунды против двух); а если строить карту по относительному времени, то области будут одного цвета – оба респондента потратили по 20% своего времени.

    Пример тепловой карты для одних и тех же результатов
    По количеству фиксаций По абсолютному времени По относительному времени





    Поэтому, когда в какой-то статье или еще где-то вам показывают красивые тепловые карты и говорят, что на их основании сделаны такие-то и такие-то выводы – стоит задуматься о том, какие именно данные на этой карте показаны и за какой промежуток времени. Просто для справки – в своем посте о разнице в восприятии сайтов я использовал карты по количеству взглядов, построенные за все время просмотра страницы. Но и для остальных типов карт картина получается похожая…

    Существуют и другие, намного более экзотические способы представления информации, но в силу своей экзотичности встречаются они намного реже.

    Ну а в следующем посте мы попробуем разобраться, о чем же нам могут поведать все эти карты и как их практически приложить к своему сайту, флаеру или программе…
    Поделиться публикацией

    Похожие публикации

    Комментарии 10

      0
      Эх, как бы сделать самодельный eye-tracker :-)
        0
        Думаю, можно уложиться в пятьсот долларов на оборудование и в пару тысяч долларов на разработку программы трекинга (вряд ли кто-то продаст тебе то, на чём они зарабатывают деньги).
        Такие дела, было бы желание.
          0
          я бы увеличил бюджет раз в 10 в отношении оборудования и на 2-3 порядка по софту… В противном случае уже было бы множество предложений, а их пока единицы, хотя технология уже много лет используется (по крайней мере, я уже 5 лет с ней весьма плотно работаю).
        0
        Честно говоря я не увидел простой вещи — что происходит если пользователь прокрутил страницу и вообще есть ли у него такая возможность.
          0
          Естественно есть. Более того, вы работаете в обычном браузере, можете открывать новые окна и так далее. То есть работать точно так же, как привыкли.

          С прокруткой — ничего страшного не происходит, просто картинки выходят сильно вытянутые (вся страница на одной картинке). Прокрутка (и все остальные действия пользователя) видны на записи сеанса, на статичных изображениях все выглядит как будто вся страница была в одном экране, т.е. прокрутка не отмечается.
          0
          Технический вопрос. Для распознавания глаз и зрачков — вы часом не OpenCV используете?
          К слову, неприкрытый пиар:
            0
              0
              Да что ж такое… не те кнопки всё жму… :)
              В общем, интересует техническая сторона распознавания. А ссылочка — на блог направления разработок компании, где довелось долгое время работать, у них много интересного получается в ходе экспериментов с распознаванием.
                +1
                Честно скажу — ни малейшего понятия не имею, что там используется :) Мы коммерческие машинки используем, у них распознавание уже в железках прошито.
                Я работал с прикладными алгоритмами и с интерпретацией.
                  0
                  Ясно, спасибо.

          Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

          Самое читаемое