Программное обеспечение под названием WebGazer.js превращает встроенные компьютерные веб-камеры в айтрекеры, которые могут определить, где на веб-странице смотрит пользователь. Программное обеспечение может быть добавлено на любой веб-сайт с помощью всего нескольких строк кода и запускается в браузере пользователя.
Для доступа к веб-камере требуется разрешение пользователя, видео не передается. На веб-сайт в реальном времени передается только местоположение взгляда пользователя.«Мы рассматриваем это как демократизацию айтрекинга», — сказала Александра Папуцаки, аспирантка Университета Брауна, руководившая разработкой программного обеспечения. «Любой может добавить WebGazer на свой сайт и получить гораздо более богатый набор аналитики по сравнению с простым отслеживанием кликов или перемещений курсора».Папуцаки и ее коллеги представят документ с описанием программного обеспечения в июле на Международной совместной конференции по искусственному интеллекту.
Программный код свободно доступен всем желающим на http://webgazer.cs.brown.edu/.Использование айтрекинга для веб-аналитики не ново, но для таких исследований почти всегда требуются автономные устройства для отслеживания движения глаз, которые часто стоят десятки тысяч долларов.
Исследования обычно проводятся в лабораторных условиях, когда пользователей заставляют держать голову на определенном расстоянии от монитора или носить гарнитуру.«Мы используем веб-камеры, которые уже встроены в компьютеры пользователей, что исключает фактор стоимости», — сказал Папуцаки. «И это более естественно в том смысле, что мы наблюдаем за людьми в реальной среде, а не в лабораторных условиях».
Когда код встроен на веб-сайт, он предлагает пользователям разрешить доступ к своим веб-камерам. После получения разрешения программное обеспечение использует библиотеку распознавания лиц, чтобы определить местонахождение лица и глаз пользователя. Система преобразует изображение в черно-белое, что позволяет отличить склеру (белки глаз) от радужной оболочки.
Обнаружив радужную оболочку, система использует статистическую модель, которая калибруется щелчками пользователя и перемещениями курсора. Модель предполагает, что пользователь смотрит на место, где он щелкнул, поэтому каждый щелчок сообщает модели, как выглядит глаз, когда он смотрит на конкретное место. Требуется около трех щелчков мышью, чтобы получить разумную калибровку, после чего модель может точно определить местоположение взгляда пользователя в реальном времени.Папуцаки и ее коллеги провели серию экспериментов для оценки системы.
Они показали, что он может определять местоположение взгляда в пределах от 100 до 200 пикселей экрана. «Это не так точно, как у специализированных коммерческих айтрекеров, но все же дает очень хорошую оценку того, куда смотрит пользователь», — сказал Папуцаки.Она и ее коллеги видят в этом инструмент, который может помочь владельцам веб-сайтов определять приоритетность популярного или привлекательного контента, оптимизировать удобство использования страницы, а также размещать и оценивать рекламное пространство.Веб-сайт газеты, например, «может узнать, какие статьи вы читаете на странице, как долго вы их читаете и в каком порядке», — сказал Джефф Хуанг, доцент кафедры информатики в Brown и один из разработчиков программного обеспечения.
Другое приложение, по словам исследователей, может оценивать, как студенты используют контент в массовых открытых онлайн-курсах (МООК).По мере того, как команда продолжает совершенствовать программное обеспечение, они видят в будущем более широкие потенциальные приложения — возможно, в играх с управлением глазами или помощи людям с физическими недостатками в навигации в Интернете.
«Наша цель заключалась в том, чтобы предоставить инструмент как научному сообществу, так и разработчикам и владельцам веб-сайтов, и посмотреть, как они решат его принять», — сказал Папуцаки.