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The Software

Ein Intro​

Mit adsata können unsere Nutzer individuelle Eyetracking-Studien erstellen und Teilnehmer zu ihren Studien einladen, indem sie einfach einen Link teilen. Eine Studie muss eine visuelle Stimulation, oder "Stim", haben, die ein Bild oder eine Webseite sein kann. Sobald ein Teilnehmer an der Eyetracking-Studie teilnimmt, wird fast augenblicklich eine "Session" auf dem Benutzer-Dashboard erstellt. Die Nutzer können dann Listen von Sessions für ihre Studien sammeln und wieder abspielen. Diese Sessions werden dann zu einer Basis für die Teilnehmer-Sessions, die der Nutzer für die Erstellung weiterer Datenvisualisierungen und Metriken verwenden möchte, die ihm helfen, das aggregierte Sehverhalten der Teilnehmer zu verstehen.

Adsatas Eyetracking-Technologie​

Ein herkömmlicher Eyetracker ist typischerweise eine dedizierte Kamerahardware, die so konzipiert und optimiert ist, dass sie Augenbewegungen bei allen Lichtverhältnissen erfassen kann. Er kann auch Variationen der Kopfposition und eine Reihe von physiologischen Variationen der Augenregion kompensieren. Die Verwendung von Adsata bedeutet jedoch einfach, dass man Eye-Tracking-Informationen von einer normalen Kamera erhält. Eine normale Kamera ist eine Kamera, die nur Licht im sichtbaren Spektrum erfassen würde. Aus diesem Grund wird nur eine Webcam benötigt, die mit dem sichtbaren Lichtspektrum arbeitet.

Adsata nutzt eine eingebaute oder externe Kamera, die an einem Monitor oder Laptop angebracht ist, um Daten darüber zu sammeln, wohin eine Person in einem Browserfenster schaut. Diese Methode verwendet keine speziellen Kameras oder Infrarotstrahlen, sondern nutzt das von der Webcam erzeugte Bild.

Ein Machine Learning Algorithmus wird dann in Echtzeit eingesetzt, um die genaue Position des Kopfes und der Augen zu berechnen und die Blickrichtung wird mit dem Bild auf dem Bildschirm korreliert. Dieser Prozess findet im Browser statt, ohne dass irgendwelche Kamerafeeds an einen Server gesendet werden müssen. Dies führt zu einer extrem sicheren Architektur. Obwohl die Tiefe und Präzision der Daten, die mit dieser Methode gewonnen werden, ein wenig begrenzt ist, ermöglicht die Methode groß angelegte Studien und eine schnelle Umsetzung, was perfekt für quantitative Forschung ist. Diese Methode ist für den Einsatz in frühen Designprozessen geeignet.

Wir verlassen uns auf die folgenden zwei Open Source Software, um Blicke auf ein Browserfenster in Echtzeit zu schätzen: