The Tobii T60XL launched earlier this year and was the first eye tracker with a full HD (1920 x 1200) widescreen integrated into a single unit. The benefits of the high definition screen, and increased size of the monitor over the standard T series trackers – from 17″ to 24″, are obvious for print design, virtual shelf testing and web testing at a number of resolutions using a single set-up, while still remaining portable and unobtrusive.

One of our customers, and a long standing Tobii and eye tracking user, Simple Usability (www.simpleusability.com) embarked on a project for global banking group HSBC. Their brief was to look at the effectiveness of the campaign the bank utilises to entice and recruit graduates to the bank, a campaign that consists of web based and printed materials. Guy and his team chose to use the T60XL for the testing and you can read and download the case study below.

Simple Usability Case Study – HSBC

By using the increased screen size and resolution of the T60XL the results clearly showed that the interaction with the web based media varied greatly and that although the standard for web testing is largely regarding as being 1024 x 768 designers need to consider and be aware that users will view in every resolution from that up to and including HD formats such as 1920 x 1200 – by being able to run comparative testing on various resolutions with the same unit these variances were easily spotted and fed back to the client. For more information on the T60XL feel free to check out our website www.acuity-ets.com or email me at  jon@acuity-ets.com.

And to finish  – I am afraid that this time, bigger definitely is better!

We have a really exciting opportunity for a recent graduate to work in a broadcasting and media business. We are looking for a good communicator with ambition to be a successful user experience practitioner. You will have some information architecture and user experience skills, and be keen to learn under the direction of an established team. You will be mentored and guided through some flagship projects and this will be great exposure to information architecture and usability testing using eye tracking and video software.

Starting asap on a monthly rolling contract, this role is paying c£140-200 per day depending on experience and is based in West London.

Gill Arnold

0207 420 3538

gill@wearefutureheads.co.uk

After the post from our friends at Feng-GUI I felt it seemed fair to post another example of their product’s results next to an example eye tracking image of the same. This image was created from a test we use for demonstration purposes and the timeline for the output was put to represent the first 5 seconds of a total 6 second exposure to the image.

Here is the original image :

And now the Feng-GUI image :

And now the eye tracked version, again for the 1st 5 seconds :

Again there are noticable differences and the lack of engagement with the eyes in the Feng-GUI result is a big omission. I hope to have a look over the coming weeks at other methods and technologies for ‘alternatives’ to eye tracking and will post the results as and when I do.

PLEASE NOTE : Since posting this (early this morning before catching a plane) Rafael from Feng-GUI has been in touch and mentioned about some additional functionality their system has. In  the interests of being both fair, and also finding out the capabilities of this type of system I am hoping he will allow me to send over some images of varying types for assessment. Watch this space!

Recently there has been a lot of Twittering and web noise about different ways of doing usability studies using mouse tracking (remotely or locally) and also virtual ‘tracking’ such as Feng-GUI. There are claims that these lower priced alternatives offer the same level of results, accuracy and customer insight as eye tracking. There are obvious reasons why trying to simulate human behaviour will never be as accurate as actual testing but for the first part of this post I have copied some text across from Tommy, who heads up the training department at Tobii as he had already compiled a nice post regarding the Feng-GUI product, so over to Tommy…..

(Taken from Tommy’s blog : http://eyetracking.me/)

On the Feng-GUI web site (http://www.feng-gui.com) you can upload images and have the website create an artificial heat map showing how people would look at your image. Feng-GUI says it can “effectively analyze Attention and Attraction in visuals” and that their “artificial intelligence service simulates human vision during the first 5 seconds of exposure to visuals”.  Supposedly their heat maps should be as accurate as eye tracking heat maps: “Feng-GUI attention map reaches over 75% of ROI similarities to Eye and Mouse Tracking.”

Well I just had to try it and compare their heat map to a real eye tracking heat map. I uploaded an image that I had already included in an earlier eye tracking project, this image was seen by 50 people. You can see the comparison below.

This is the Feng-GUI artificial heat map:

And now this is the actual heatmap generated by a sample of 50 people, created with a Tobii eye tracker and Tobii Studio software:

As you can see above, the heat maps are very very different, definetly not 75% alike. Well, what do we learn from this? It is very hard to try to model human behavior, if you want to find out how people really look at something you need to use real people, artificial intelligence will not give you the correct answer…

Thanks to Tommy for that – and I am sure you will agree that the differences are quite obvious. Read more of Tommy’s insights at  http://eyetracking.me/

The other system to touch on is mouse movement recording, this is seen in various guises from different companies and hs ben around for several years, with additional functionality and metrics being added. For the large number of people that support mouse tracking they will tell you that you look where your mouse cursor is, and why would the mouse pointer be there if you weren’t looking at that point. Recently a company made the claim that mouse tracking is eye tracking for everyone (although without actually using an eye tracker this is surely just ‘tracking’ for everyone!) and that mouse and eye movement are directly related and can be more accurate indeed than using an eye tracker. We see one inherent problem with tha of course, how can not physically tracking the eyes be more accurate than not tracking them at all and basing findings or assumptions on mouse movement… hmmmmm…..

With the advent of mice with scroll wheels we were no longer tied to going to the side of a window to move up and down a large page. In fact some people leave the mouse where it is and use page down / up buttons, or even the arrow keys. Indeed when shopping through a gallery style web site who actually moves the cursor over each item? Few, if any people to be honest…. look at this example below from SimpleUsability (www.simpleusability.com) on the Amazon website…

or this example from the John Lewis website….

As you can see from both of the videos, there are times when the mouse movements and eye gaze data do overlap – such as when menu’s are brought down, or a button is clicked – but this is what we would expect. Look at the times when the shopper is browsing the page, their eye movements scanning the items on the page, the menu navigation bar and so on. The user is manipulating the page using the scroll wheel in most cases and this sort of activity would be missed by mouse tracking – yes we would know the scroll bar moved, but why? Where was the user looking to initiate this? In which order did they look at the products on the page? Did they notice the price first or the picture of the item?

Look at the differences between the mouse and eye movements, the way the user scans the items and reads the page with their eyes. Now look at the mouse movements, or in many cases – lack of it. Would you be prepared to make a business decision based on mouse recording data alone? No? Me neither…

The differences between these three different ways of measuring user behaviour are obvious, only eye tracking gives you real human behaviour, with conscious and subconscious behaviour recording through their eye movement and the recording of mouse movements. All your mouse clicks and key presses are there, along with a user camera showing their visual responses (emotive response to the image / page) and an audio recording of any comments they make.
As always comments are welcomed : jon@acuity-ets.com.

Following on from my earlier post about the different metrics applied to heatmaps I thought it was time to vent some frustration I have about a piece of work I saw posted on the internet. The example was a number of heatmaps showing performance of a number of print adverts. The images themselves showed hot spots in all the right places on the image – and the study said that the adverts were a great success and this was proved by the heatmap. We are always a little sceptical about the findings one can draw from a single heatmap so I did a little digging…. and when checking what the heatmap represented I found out it showed the number of fixations (as “this was the best measure for checking print / web performance” apparently) and therefore the images ‘worked’ as there was a lot of fixations in certain areas. As from our previous posts you may know that we scowl on the use of a single metric or output to try to draw conclusions (if not please read our blog post here : http://acuityets.wordpress.com/2009/10/03/heatmaps-the-truth-is-out-there/ ) so I thought a blog post would be appropriate  to show how utilising a single metric can prove to be misleading.

Firstly let’s look at a heatmap :

This heatmap shows the popular website for Woolworths, recently re-launched. This was part of a task to find a fancy dress costume for a child and this is the toys page, about halfway through the task for most users. While it wasn’t part of the task this heatmap shows a lot of interaction with the bicycle and special offer window, and a lot of interaction with the whole search bar along the left hand side. The mouse clicks show that there were several points on the left navigation bar (6 in fact) where people clicked through to try to find the costume – a point that maybe highlights that the labels / categories weren’t clear, as the task was quite clearly defined. What you may possibly say about this is that the special offer area drew attention (and therefore ‘worked’) and that people read and looked at each section of the left navigation. There was also a considerable amount of fixations on the top navigation bar in certain areas. This test was operated with the standard “Tobii Fixation Filter” which defines a fixation as gaze points within a 35 pixel area, with no minimum dwell time – what this basically means is that is the persons gaze remains within a 35 pixel area, for any period of time it is classed as a fixation. While this filter is a good ‘one size fits all’ filter you will end up with a lot of potentially very short fixations. Depending on which research you are basing your fixation metrics on (or by what measure you deem a fixation) fixations that show engagement or cognitive thought are deemed as ranging from 80ms - 200ms+. Therefore to rely on an output that could be showing a lot of very short fixations ( many potentially <80ms) is possibly ‘jumping the gun’ a little. What do I mean by this? Well very simply if there is a lot of very small fixations of 10, 20 or 30ms or so it is likely that the participant is scanning around the page but not actually taking in what they are seeing. After testing we would validate if they have actually seen, absorbed and remembered the images / page / advert by asking questions to test their recall and we will probably find out they didn’t – they were scanning looking for a keyword or link and didn’t see it, and were merely ‘passing through’ the area almost. Let’s have a look at a second heatmap from the same participants, on the same page, covering the same amount of time  only the type of heatmap metric has been altered :

You will notice immediately the difference in the outputs – and instantly if you were drawing conclusions or writing a report based on this output your findings would be very different. So what does this heatmap show? This is showing the amount of time actually spent by each person (relative to their exposure to the page - basically a % of the total amount of time on the webpage / stimuli). What we see instantly is the ‘hot spots’ are in very different places – and the 50% off area, the top navigation area and also the left navigation bar received much less attention than you would have initially thought if you had simply looked at the first heatmap. What ths actually proves is that in the initial image people were quickly scanning around th page, creating a number of fixations (and therefore hot spots) but weren’t actually absorbing the message. We now know that people didn’t actually spend time dwelling on the 50% off offers, and that people only dwelled on the options on the left menu that they clicked through on – proving our initial hasty conclusions were not correct. In this case the large number of small fixations on the left navigation bar were probably caused by the fact the menu is not in alphabetical order, and people were quickly scanning to firstly check how the menu is laid out and then secondly trying to find the link the wanted (or expected to see). All of this should obviously be backed up by our findings in our post recording questioning, gaze replays, and statistical data. Once again, no one report or output gives us all the answers! The overall picture of interaction is very different but this is a much more realistic measure than our original fixation based heatmap.

So to conclude – heatmaps are very powerful visual indicators of interaction and performance of a stimuli to some extent but only if used correctly. The type of fixation filter applied, and the actual fixations themselves are key to the output and this will radically alter the data presented. Just showing a fixation heatmap does not give any solid findings, it also doesn’t show accurately if and how much information a participant has absorbed – this needs to be examined post testing with probing questions, based on the key objectives and task at hand. Any thoughts or comments? As always contact me at jon@acuity-ets.com.

The EyeWriter is an open source eye tracking initiative. This is the mature version of the KanEye project we covered in April. Collaboratively developed by Free Art and Technology (FAT), OpenFrameworks, and the Graffiti Research Lab, they seek to aid a friend of theirs who suffers from the degenerative muscle disease ALS.

They’ve come a long way since we last looked in on the progress. The hardware used is pretty much the same: a set of sunglasses sans lenses with the CCD from a Sony PlayStation 3 Eye mounted in front of one eye. IR LEDs surround the CCD and point at the eye to increase the contrast between pupil and the rest of the eye. The major improvement comes with the software. Eye tracking appears to be extremely precise and they’ve written a custom drawing program to take advantage of their interface. Check in on their developer page for source code and a video walk-through of the software.

After the break you can see video of [Tempt1] using the system to create some tags. We’re thankful for the success this project has seen as this guy can do a lot better with his eye than we can with our hands.

[Thanks Jessee]

It was bound to happen at some point ! And I guess Microsoft was a pretty likely candidate. They are currently touring American colleges showing off a minority report-esque next-gen interface. With a clear glass display, motion sensing technology and eye tracking as part of the users tools this is trully an amazing set up !

click link for videos

[from TechEBlog]

Eye tracking studies can be a very valuable tool that can help identify significant problems with your website or landing page. Unfortunately, eye tracking requires expensive and specialized hardware and software to be used, and live test subjects to observe and measure.

In-page Web analytics can also provide detailed heatmaps of people’s clicking and scrolling behavior. But these also require the landing page to be properly tagged and measure the behavior of real site visitors. This data takes time to collect and can only be gathered from “live” pages.

Recent advances in the study of computational attention and human visual processing now offer a new and exciting alternative. AttentionWizard computer algorithms can be used to simulate where people will look during the first few seconds of interacting with your site and create a detailed attention heatmap of your landing page.

This approach has several advantages:

• Instant results – upload an image of the landing page and get your answer
• High degree of accuracy – 75%+ correlation with eye tracking and mouse tracking
• Works with page mock-ups – can be used with in-progress mock-ups before the page goes live

SiteTuners has recently announced the launch of a FREE private beta program (limited to the first 5000 sign-ups) for its new AttentionWizard.com visual attention simulation tool. Free daily heatmaps will be available for all participants for the length of the beta program. A paid version with per-image based pricing is expected by Q1 2010 for individuals, companies, and interactive agencies.

La agencia de medios Zenithmedia presentó en Madrid los resultados de su último estudio NET RADAR.

El estudio identifica la eficacia de la publicidad en Internet – el 27% de los anuncios son recordados por los internautas – y pone de manifiesto las claves para potenciar el recuerdo publicitario en este medio. Un medio que, en principio, está muy orientado a la respuesta. Sin embargo, como determina NET RADAR el recuerdo no es excluyente del click; conociendo los factores que potencian la notoriedad podemos elaborar planes de comunicación más eficaces que trabajen el branding sin dejar de lado la respuesta.

Para la realización de este estudio se ha puesto en marcha una novedosa metodología. Se ha seleccionado una muestra de 200 internautas – entre 14 y 45 años de edad – quienes de manera individual han estado navegando durante 25 minutos por Internet. Su navegación, completamente libre, ha sido grabada por un programa especial que permite identificar y calibrar la mirada del usuario. Así se ha podido averiguar si fija su mirada en la publicidad o no y por cuánto tiempo. Simultáneamente se han anotado cada uno de los anuncios que han aparecido por las páginas web por las que han navegado. Las sesiones se han complementado con entrevistas en profundidad a estos internautas en las que se les ha preguntado primero por el recuerdo espontáneo y después por el sugerido, de cada uno de los anuncios que han tenido posibilidad de contactar.

“Es la primera vez que se realiza un estudio de estas características, combinando eye tracking, navegación libre y entrevistas en profundidad para obtener indicadores de recuerdo fuera de un entorno de laboratorio” declara Mapi Merchant, Jefe de Investigación de la agencia y responsable del estudio; “los resultados nos ayudan a cuantificar cada uno de los factores que potencian el recuerdo y por tanto, nos dan claves para optimizar el uso publicitario de Internet”.

Tal y como se desprende del estudio los formatos múltiples, interactivos o desplegables junto con los formatos integrados en el contenido potencian fuertemente el recuerdo.

Más información: Puromarketing.com

A recent article from CX partners outlines the concept of the ‘page fold’, which is an interesting (but currently irrelevant) discussion of the importance of the viewable screen area prior to scrolling.

One paragraph in this article caught my attention and if I’m honest, made me a little bit angry:

“Adding evidence from user testing
When we user test here at cxpartners we use an eye tracker. The eye tracker lets us see what the user sees. We then take the combined eye tracking data from each study and produce a series of heatmaps. The heatmaps show us what as a whole the user group is looking at.”

There are, in my humble opinion, 2 key issues with the above statement. Firstly, “when we user test here…we use an eye tracker”. This implies, erroneously, that eye tracking should always be used as part of user testing. Surely one of the most critical aspects of any investigation is that the research techniques employed are selected specifically to address a given research question? There should be no blanket use of eye-tracking just as GSK readings, cognitive walkthroughs and semi-structured interviews should be employed only when they provide specific answers to specific questions.

Secondly, CX partners seem to have fallen into another popular eye tracking fallacy in believing that ‘where the user looks, the user sees’. Eye tracking shows inferred fixations from eye movement, not what the user ’sees’ – this is a higher level cognitive process that absolutely cannot be inferred from eye position alone. For example, each of of us perform saccades to locations both before and after the primarily fixated word when reading. However, ask a participant their reading ‘technique’ and you will find, quite naturally, that “one word after the other” seems to be a popular response. My point here is that although a hotspot may suggest engagement with a certain feature, such as an advert, it does not necessarily mean that users consciously process this visual data. It is quite possible that they have become conditioned to recognise common elements of (e.g. flashing banners in advertisements) and therefore disregard this visual input at a lower cognitive level, without a need to process the content.

The only reliable conclusions to make from eye tracking is where the user did not look. Even this, however, is questionable as significant information can be drawn from peripheral vision. Nonetheless, knowing that a certain element of the screen afforded no fixations can often be useful information and when applied appropriately, can aid the user-centred design process.

I’m hoping that the wording chosen by CX partners in their article was simplified for their blog and not representative of their investigative techniques. However, having heard this type of description before, I’m now not so sure…

This morning I was sent an interesting video demonstrating a conceptual approach to a Multi-Touch GUI (Graphic User Interface). The concept has been well thought through and the video speaks for itself, so I won’t go into detail here, but they also touch upon (no pun intended), the notion of a 3D OS (Operating System). Personally I don’t see 3D OS GUI’s as the future (I don’t think 10/GUI do either), as no matter what you do, you’ll only have a 2D screen as your display interface (horizontal & vertical only, no real world depth).

I couldn’t help but be reminded of a website that demonstrates the exact opposite to multi-touch, don’t click it, whereby you navigate around without a single click! OK, it’s not a full OS concept, but it’s worth a look, it’s a little weird at first, but you’ll get used to it after a few seconds.

Of course you could really go out on a limb and consider simply looking at the computer screen to navigate! Sound a little too Minority Report & far fetched? think again! With the majority of laptops and more & more screens containing built in webcams, it’s unlikely to be long, before navigating around a screen like a fighter pilot is common place, plus the advantages for the physically handicapped are obvious.

Created by 10/GUI. There’s also plenty of interesting feedback & suggestions on the vimeo page that’s worth reading.

Eye tracking (po polsku zwany również okulografią) jest zbiorem technik badawczych pozwalających na uzyskanie informacji odnośnie ruchu oka – położenia w danym przedziale czasowym oraz (ewentualnym) punkcie fiksacji wzroku. Dane pozyskane w ten sposób mogą zostać wykorzystane np. podczas prowadzenia badań z zakresu:

• użyteczności interfejsów,
• czytania tekstu,
• skuteczności przekazu reklamowego.

Poniżej postaram się przedstawić podział aparatury do przeprowadzania tego rodzaju badań w odniesieniu do:

• położenia urządzenia względem głowy,
• rodzaju uzyskiwanych danych,
• metody wyznaczania punktu fiksacji (lub samego ruchu oka).

Podczas tworzenia wpisu korzystałem głównie z tekstów anglojęzycznych. Niestety, nie udało mi się odszukać wszystkich polskich odpowiedników odnoszących się do terminów w języku angielskim. Proszę zatem o wyrozumiałość i ewentualną korektę w przypadku najbardziej rażących błędów

“Mobilność” urządzenia

Eye trackery można podzielić z grubsza na dwa rodzaje:

• mobilne (zwane często nagłownymi),
• niemobilne.

Należy zaznaczyć, że nie każdy nagłowny system do eye trackingu jest również mobilnym. Zbierając informacje na potrzeby tego wpisu, trafiłem na ciekawą “hybrydę” obu typów urządzeń nazwaną nagłownym systemem stacjonarnym, którą zaprezentowano na obrazku poniżej.

Nagłowny eye tracking stacjonarny.

Istnieje kilka odmian urządzeń, zarówno mobilnych jak i niemobilnych.

Np. eye trackery mobilne mogą zostać przytwierdzone do specjalnego kasku, czapki z daszkiem lub nałożone w postaci okularów lub gogli.

Eye trackery niemobilne są najczęściej zintegrowane z monitorem na którym prezentuje się bodźce. Kolejną odmianą urządzeń niemobilnych są te, zamontowane na stojaku umieszczanym na wprost osoby badanej (niektóre z nich, dzięki silniczkom, są w stanie “śledzić” ruch głowy w celu minimalizacji utraty sygnału). Większość produkowanych obecnie eye trackerów, dzięki coraz powszechniejszemu użyciu odbiorników podczerwieni, cechuje się dość sporą tolerancją na ruchy głową.

Istnieją również specjalne eye trackery przeznaczone do celów chirurgicznych (o czym w dalszej części wpisu),  są one urządzeniami o charakterze  niemobilnym.

Rodzaj uzyskiwanych danych

(2 wymiary, bezwzględny punkt odniesienia)

Niektórzy badacze zajmujący się eye trackingiem są zainteresowani wyłącznie informacją o ruchu oka, ale nie w odniesieniu do punktu padania fiksacji w przestrzeni (punkt fiksacji jest miejscem w polu widzenia osoby badanej, na który patrzy się ona w danym momencie). Dla tego rodzaju badań najważniejsza jest informacja o położeniu oka w odniesieniu do punktu startowego. Takie dane mają charakter wartości bezwzględnych (ang. “absolute values“). Technika znana jest również pod nazwą eye trackingiu oczodołowego (ang. “orbital eye tracking“).

Przykładem ww. urządzenia jest polski wynalazek JAZZ-novo, powstały przy współpracy Instytutu Biocybernetyki i Inżynierii Biomedycznej PAN oraz firmy Ober Consulting Poland.

System pomiarowy JAZZ-novo.

Informacje zebrane tą metodą są często wykorzystywane w badaniach narządu przedsionkowego (ang. “vestibular research“), neurologicznych badaniach nad wzrokiem (ang. “neurological visual research“) oraz w diagnozowaniu dysleksji. Praktyczne zastosowanie znajdują również w lotnictwie wojskowym, dostarczając informacji o interakcji pilota z kokpitem samolotu.

(2 wymiary, względny punkt odniesienia)

Jednakże większość badaczy korzystających z urządzeń tego rodzaju jest zainteresowana danymi o względnym położeniu (ang. “relative position“) oka, czyli w odniesieniu do punktu padania fiksacji na monitorze bądź przestrzeni (chodzi tutaj głównie o badaczy zajmujących się użytecznością interfejsów czy percepcją przekazu reklamowego). Wyniki testów są zazwyczaj prezentowane w postaci map ciepłych miejsc (ang. “heat maps”).

"Stare" Allegro - heatmapa.

Jest to możliwe dzięki zastosowaniu zaawansowanych algorytmów, które są w stanie monitorować położenie  oka, łącząc następnie punkt fiksacji osoby badanej z daną sceną wzrokową. Wszystkie środowiska dedykowane owemu zadaniu (ang. “gaze tracking systems“) muszą zostać wcześniej skalibrowane.

W naszym kraju najpopularniejszym eye trackerem dostarczającym takich danych jest Tobii.

Eye tracker firmy Tobii z serii T (T60/T120).

Urządzenia tego rodzaju są dostępne również w wersji mobilnej. Przykładem takowego jest niemiecki system Dikablis. Jako ciekawostkę podam, że dzięki rozmieszczeniu specjalnych markerów w obszarze badanej sceny wzrokowej, urządzenie pozwala na wyznaczenie ruchomych obszarów zainteresowania (ang. “mobile areas of interest“).

(3 wymiary, względny punkt odniesienia)

Trzeci rodzajem eye trackingu jest tak zwana “okulografia 3D”. Oprócz danych o stopniu horyzontalnego i wertykalnego odchylenia oka dostarcza informacji o stopniu rotacji/skrętu gałki ocznej wokół własnej osi. Niektóre urządzenia pozwalają nawet na monitorowanie ruchów oraz położenia głowy, co można później zestawić z danymi o rotacji oka.

Stopień rotacji oka w odniesieniu do pozycji głowy.

Rozwiązania tego rodzaju dostarcza niemiecka firma SensoMotoric Instruments GmbH. Jest nim nagłowne urządzenie 3D VOG Video-Oculography®.

System 3D VOG Video-Oculography®.

Uzyskane dane (ang. “torsional data“) są najczęściej wykorzystywane do badań nad widzeniem obuocznym (ang. “binocular vision research“) oraz wspomnianych już wcześniej badaniach narządu przedsionkowego.

(3 wymiary + 3 rodzaje przesunięcia oka, bezwzględny punkt odniesienia)

Ostatnią wyróżnioną odmianą eye trackingu, jest tak zwany eye tracking “sześciowymiarowy” (ang. “6 d eye tracking“). Urządzenia te stosuje się wyłącznie do celów medycznych (np. w dziedzinie chirurgii refrakcyjnej). Dostawcą omawianego systemu jest wspomniana wcześniej firma SMI.

Możliwy zakres przemieszczenia oka.

Informacje o trzech dodatkowych rodzajach przesunięcia gałki ocznej pozwalają zwiększyć precyzję przeprowadzanych zabiegów z użyciem lasera (w których to nie sama pozycja źrenicy czy też rąbka rogówki jest najważniejsza, lecz dokładne położenie zewnętrznej powierzchni oka).

Metody pomiaru

Pierwsze próby rejestracji ruchu oka mogą wydawać się bardzo prymitywne z dzisiejszej perspektywy, jednakże ich twórcom nie można odmówić sporej dozy kreatywności. Należy pamiętać o ograniczeniach technologicznych z którymi musieli się oni mierzyć. Oto kilka przykładów “pionierskich” metod pomiarowych:

• metoda obserwacji ruchu oka z wykorzystaniem specjalnego systemu luster (znana również pod nazwą optokinetografii),
• metoda z wykorzystaniem specjalnego rysika mechanicznie przytwierdzanego do gałki ocznej (nierzadko z zastosowaniem opiatów w roli środków znieczulających podczas operacji przytwierdzania rysika),
• metoda analizowania materiału wideo oraz wyznaczania punktu fiksacji, klatka po klatce.

Przykład pomiaru optokinetograficznego.

Badania tego rodzaju były bardzo ograniczone pod względem jakościowym.

Poniżej postaram się zaprezentować najpopularniejsze, stosowane w dzisiejszych czasach metody zbierania informacji o ruchu oka.

(1)

Elektrookulografia (ang. “electrooculography“) mierzy różnice w potencjałach bioelektrycznych mięśni położonych w okolicy ocznej. Na podstawie amplitudy sygnału oblicza się odległość pomiędzy szybkimi zmianami położenia oka (zwanymi również sakadami). Jest to możliwe dzięki temu, iż potencjał z przodu gałki ocznej różnią się od potencjału jej tylnej części.

Zmiany zachodzące w ładunku pól elektrycznych wywołane ruchem oka pozwalają monitorować jego położenie.

System do badań elektrookulograficznych.

Systemy bazujące na tej metodzie są bardzo podatne na szum wywołany aktywnością innych mięśni twarzy. Elektrookulografię wykorzystuje się najczęściej w medycynie.

(2)

System cewkowy (ang. “coil system“) śledzi ruchy oka poprzez monitorowanie położenia namagnetyzowanych pierścieni umieszczonych w, lub na powierzchni oka. Mogą one zostać zamocowane na dwa sposoby:

• nieinwazyjnie (np. wtopione w szkło kontaktowe),
• inwazyjnie (umieszczone chirurgicznie wewnątrz gałki ocznej).

Ostatnia metoda, ze względu na ryzyko związane z operacją, jest stosowana najczęściej podczas badań z udziałem zwierząt. W celu zwiększenia precyzji oraz możliwości pomiaru, do jednej gałki ocznej można wprowadzić więcej niż jedną cewkę. Każda dodatkowa cewka emituje inną częstotliwość, co pozwala na ich późniejsze rozróżnienie podczas odbioru sygnału. Umieszczenie dwóch cewek w oku pozwala uzyskać informacje o skręcie oka wokół własnej osi.

"Nieinwazyjna" metoda umieszczenia cewki w oku.

Wynalezienie systemu cewkowego umożliwiło po raz pierwszy śledzenie ruchów oka w wyszczególnionym wcześniej “trzecim wymiarze”, dostarczając informacji o skręcie oka wokół własnej osi.

(3)

Obrazowanie Purkinjego (ang. “Purkinje imaging“) jest metodą będącą w stanie zarejestrować refleksy różnych struktur gałki ocznej. Sygnały te są zwykle emitowane przez promiennik podczerwieni (analiza z zastosowaniem kamery wideo jest obecnie coraz rzadsza) a następnie analizowane ze względu na odkształcenia w odbiciu refleksu. Dzięki specjalnemu algorytmowi, możliwe jest odniesienie pozycji oka względem punktu fiksacji na monitorze.

Cztery rodzaje obrazów Purkinjego.

Eye trackery tego rodzaju wyznaczają pozycję oka rejestrując odbicie od powierzchni rogówki (tzw. pierwszego obrazu Purkinjego – P1 – zwanego również glintem) względem środka źrenicy. W celu zwiększenia dokładności pomiaru możliwe jest zwiększenie liczby rejestrowanych przez urządzenie punktów (glintów) do czterech.

(4)

Istnieją również urządzenia o większej precyzji pomiaru zwane podwójnymi trackerami Purkinjego (ang. “dual-Purkinje eye trackers“) wykorzystujące odbicia od powierzchni rogówki (czyli pierwszego obrazu Purkinjego, P1) w odniesieniu do tylnej powierzchni soczewki (zwanego czwartym obrazem Purkinjego, P4). Takie systemy cechują się znaczną dokładnością, jednakże ich największą wadą jest to, że czwarty obraz Purkinjego jest bardzo słaby, w wyniku czego badana osoba nie może poruszać głową podczas przeprowadzania eksperymentu/badania. Efekt ten osiąga się zazwyczaj dzięki zastosowaniu podpórki pod brodę lub specjalnego gryzaka (ang. “bite-bar“).

(5)

Systemy rejestrujące refleks “jasnych źrenic” (ang. “bright pupil systems“) wysyłają w kierunku oka wiązkę światła podczerwonego, która powoduje podświetlenie się rogówki (otrzymany efekt jest podobny do “efektu czerwonych oczu”).

Oświetlenie podczerwone - efekt "jasnych źrenic".

W celu zlokalizowania emitowanej przez nadajnik wiązki stosuje się sprzężenie zwrotne – wiązkę odbitą od odblasku  (ang. retroreflector – obiekt transmitujący światło lub inne promieniowanie w kierunku z którego przybyło, niezależnie od kąta padania wiązki na jego płaszczyznę) umieszczonego po stronie odbiornika. Rolę “odblasku” pełni tutaj źrenica ludzkiego oka.

Zasada działania odblasku.

Śledząc ruch jasnych punkcików (po wcześniejszej kalibracji), system może przełożyć informacje dotyczące ruchu oka na koordynaty punktu padania fiksacji na monitorze.

(6)

Systemy rejestrujące refleks “ciemnych źrenic” (ang. “dark pupil systems“) są odwróceniem metody wcześniejszej. W kierunku twarzy zostaje wysłana wiązka światła podczerwonego która, po odbiciu, wędruje z powrotem do odbiornika. Na twarzy badanego tworzy się poświata, za wyjątkiem obszaru źrenic, które absorbują najwięcej światła podczerwonego, jawiąc się jako punkt o największym kontraście.

Oświetlenie podczerwone - efekt "ciemnych źrenic".

(7)

Systemy monitorujące rogówkę (ang. “limbus tracking“) śledzą pozycję oraz kształt zakończenia rogówki względem wybranej części twarzy. Bardzo często zdarza się, że część rogówki zostaje przesłonięta przez powiekę (jak zostało to zaprezentowane na poniższym obrazku), co może powodować zniekształcenie danych o wertykalnym położeniu oka.

System monitorujący rogówkę oka.

Na zdjęciu zaprezentowanym powyżej, za jeden z punktów odniesienia został obrany kącik oka (oznaczony zieloną kropką).

(8)

Systemy monitorujące źrenicę oka (ang. “pupil tracking“) działają na bardzo podobnej zasadzie. Pomniejszeniu ulega średnica monitorowanego obszaru (granica źrenicy z sąsiadującą tęczówką), co ma swoje zalety:

• obszar mogący zostać zakryty przez powiekę zmniejsza się, co poprawia jakość danych o wertykalnym położeniu oka,
• granica samej źrenicy jest często ostrzejsza w porównaniu do systemów monitorujących rogówkę, co poprawia jakość danych na wejściu.

Dla przypomnienia różnicy pomiędzy źrenicą a rogówką, zamieszczam schemat obrazujący budowę ludzkiego oka

Schemat budowy oka.

(9)*

Ostatnią metodą, którą chciałbym przedstawić jest system monitorujący pozycję rogówki przy wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych (ang. “eye image using an artificial neural network“). Obraz wideo twarzy użytkownika ze szczególnym uwzględnieniem okolicy ocznej zostaje przesłany, a następnie przetworzony przez sztuczną sieć neuronową (w skrócie SSN). W wyniku tego procesu powstaje zbiór koordynatów niezbędnych sieci do dokonania odpowiednich obliczeń.

Przykład wyekstrahowanego przez SSN obrazu oka.

Zastosowanie SNN jest bardziej czasochłonne w porównaniu metodami wymienionymi wcześniej, bowiem programowi nie wystarczy jedynie zwykła kalibracja na początku każdej sesji. Przed przystąpieniem do badania, program trzeba odpowiednio “wytrenować”, dostarczając mu odpowiednią ilość obrazów oczu i twarzy zebranych podczas ekspozycji bodźca kalibrującego. Dokładność tego typu systemów pozostawia również wiele do życzenia.

* SNN nie jest do końca oddzielną metodą, ponieważ bazuje na tych samych zasadach co (7), a jedyna różnica leży po stronie algorytmu obliczającego pozycję oka, niemniej wydała mi się na tyle ciekawa, iż postanowiłem poświęcić jej osobny, ostatni podpunkt

Podczas pisania tej notki,  przydatne były informacje zaczerpnięte z poniższych źródeł:

• http://www-staff.lboro.ac.uk/~cdget/HRL/new_page_8.htm
• http://www.american-hearing.org/testing/vestibular_testing.html
• http://www.diku.dk/hjemmesider/ansatte/panic/eyegaze/node9.html
• http://www.eyethink.org/publications_assets/EyeTrackingEBBE.pdf
• http://en.wikipedia.org/wiki/Eye_tracking + odnośniki wewnętrzne
• http://sound.eti.pg.gda.pl/student/med/eye_tracker.pdf
• www.ptbrio.pl/kongres4/prez/08.pps
• http://www.ober-consulting.com/product/jazz/
• http://www.okulistyka.com.pl/kontaktologia/08_nr_2_art14.htm
• http://home.agh.edu.pl/~przybylo/pobieranie.php?plik=PhD.pdf
• http://optics.polsl.pl/teaching/diplomas/2007-szponik-michal/2007-mszponik.pdf

Chciałbym również podziękować Marcinowi i Kamilowi, którzy pomogli mi nieco “wygładzić” tekst oraz zwrócili uwagę na kilka niedociągnięć

Attention Tool 3.0 introduces Reading Metrics and Study Sharing

Last week iMotions announced the release of its highly innovative new generation eye tracking software platform Attention Tool®.

Attention Tool® 3.0 takes eye tracking within market research to a higher level by adding Reading Metrics to the package of traditional Eye Tracking Metrics and Emotion Metrics. Among other exciting functions the new release of Attention Tool® also features Study Sharing, which enables the users to run large scale studies on multiple locations simultaneously.

Reading Metrics

One of the key questions asked in eye tracking research is whether the consumers really read or are able to read the messages in the communication. Using the Reading Metrics in the Attention Tool® software, it is now possible to conduct an automated reading analysis within minutes in an intuitive straight-forward way.

“Unlike traditional eye tracking metrics this new generation of eye tracking metrics for consumer insights provides the marketer with new tools for analyzing how and why you look. Our new highly innovative reading metrics give the marketer direct applicable insight on consumer comprehension and readability of the communication – empowering the marketer to make better decisions when it comes to selecting the optimal product design or campaign for a new product”

Jakob de Lemos, CTO, Eye Tracking Specialist, iMotions.

Study Sharing

To collect data at high volume with a short turnaround is essential to keep the cost down. With the Study Sharing, you can browse your eye tracking network, follow a study progress and continuously add, merge and analyze the data collected at any of your eye tracking locations.

“With the Study Sharing functionality and our 12 US mall-recruitment Attention Tool® data collection sites, we are now able to provide eye tracking data and metrics to our clients from across the US with a turnaround time of not weeks but hours”

Paul Cunningham, President, CRG Global Inc.

“Our vision with the Study Sharing functionality is to get eye tracking scalable, so our clients can make fast and efficient decisions in the early stage innovation phase, where it has been difficult to generate objective and reliable insights with current methodologies. Now the global data production layer is in place and we can focus on even more value adding features for our clients. The initial feedback has been overwhelming”

Peter Hartzbech, CEO, iMotions.

The new solution is available from iMotions for the FMCG and Market Research Industries. Attention Tool® clients currently include many world-leading opinion leaders within the FMCG and Market Research Industries. Find more info at www.imotionsglobal.com or www.attentiontool.com.

Uma leitura rápida e curiosa sobre Eye Tracking e um vídeo que complementa o artigo.

Utilizado para fundamentar sua opinião, James Breeze faz um teste com o seu filho e analisa os pontos em que ele foca no álbum do facebook.

For some of you newer users to Studio, or those that want a quick refresher, Tobii have created some walkthrough videos for some of the common features – here are two to get you started!

With hardly having a second to breathe Tobii have tweaked Studio again! Go to HELP > CHECK FOR UPDATES to download the latest version.

Integrating eye tracking, gesture and motion technology, Nokia shows us a window into a proposed future wrought with potential problems. Nice idea though, but what if your eye’s don’t work like everyone else’s? Not everyone has 20/20 vision and does that factor into Nokia’s plans? If this is the future of communication does this mean we lose the ability to speak naturally and have real conversations when we can just wear glasses that project what we want to say? There is something cool, yet something oddly uncomfortable about this picture…

We have uploaded a number of documents for everyone to view, and download, on both Scribd and Slideshare – as time goes on we will add additional material to these for you to access. Please give feedback as always, and if there is anything you ant us to try to add – then feel free to suggest something!

We are on scribd at http://www.scribd.com/Acuity%20ETS and Slideshare at http://www.slideshare.net/AcuityETS

Hope you find these two vaults useful!

As the first in a number of papers over the coming months, we present a report covering a study showing the effectiveness of using retrospective methods to identify issues in usability studies. The study was operated in Sweden and focused on the music streaming site, Spotify. It’s an interesting read with some good points raised that we hope will spark discussions!

19878892-Tobii-Methodology-Guide-RTAGuidelinesTestV13x-090908

As always your feedback and comments are welcomed!