Seguimiento ocular a través de webcam revisado por pares para la investigación

Desbloquear nuevos e innovadores métodos de seguimiento ocular es esencial para mantenerse a la vanguardia de cualquier industria o campo. El seguimiento ocular a través de webcam es una herramienta importante que los investigadores pueden aprovechar para ello. Al utilizar esta tecnología de vanguardia, los investigadores pueden implementar investigaciones innovadoras y obtener una mayor comprensión de los procesos detrás de la atención, la toma de decisiones y el comportamiento. Sin embargo, es importante utilizar un seguimiento ocular basado en webcam que haya sido probado y revisado por pares.

Con la capacidad de rastrear movimientos oculares, patrones de mirada y fijaciones en un entorno naturalista, el seguimiento ocular a través de webcam de Labvanced ofrece un enfoque viable para cuantificar la atención de los participantes. Además, la tecnología de seguimiento ocular basada en webcam de Labvanced se puede implementar fácilmente de forma remota, lo que la convierte en una solución rentable para investigadores de todo el mundo interesados en utilizar este método en sus próximos proyectos, al tiempo que protege la privacidad del participante y es compatible con el GDPR.

Artículo de investigación publicado por el equipo de Labvanced comparando la precisión de la tecnología de seguimiento ocular a través de webcam con un estándar de la industria, EyeLink 1000.

Validez y precisión del seguimiento ocular en línea de Labvanced

• En comparación con el sistema basado en hardware EyeLink, el seguimiento ocular a través de webcam de Labvanced tiene una precisión general de 1.4° y una precisión de 1.1° y un error de aproximadamente 0.5° mayor que el sistema EyeLink.
• Cuando se presentan objetivos visuales en el centro de la pantalla, tanto la precisión como la exactitud mejoran a 1.3° y 0.9°, respectivamente. Este es un hallazgo importante, dado que numerosos experimentos psicológicos tienden a mostrar estímulos en el centro de la pantalla.
• Los hallazgos también mostraron que la precisión se mantuvo constante a lo largo del tiempo. Para tareas de visualización libre y seguimiento suave, la correlación fue de alrededor del 80% entre los datos de mirada de Labvanced y EyeLink.
• Para un resumen completo de todas las métricas incluidas en el artículo revisado por pares y información detallada sobre cada sistema de seguimiento ocular con diferentes tareas, consulte la Tabla 5 en el artículo.

La figura a continuación muestra los datos de mirada en bruto de un participante, mostrando la alineación de los datos de mirada durante la tarea de Seguimiento Suave, por separado para los ejes X e Y.

Fig 1. gráficos del artículo de investigación (corresponde a la Fig.7 en la publicación), una demostración visual de cómo se ve esta correlación, en una Tarea de Seguimiento Suave, mostrando la superposición entre los puntos de datos entre Labvanced (puntos azules) y EyeLink (puntos rojos). Para tareas de visualización libre y seguimiento suave, la correlación fue de alrededor del 80% entre los datos de mirada de Labvanced y EyeLink.

A continuación se presentan mapas de calor con dos gráficos de dispersión de los participantes para dos ensayos diferentes. La izquierda-roja representa EyeLink y derecha-azul el rastreador ocular basado en webcam de Labvanced. La imagen de estímulo correspondiente se utiliza como fondo para el mapa de calor en cada tarea.

Fig 2. Mapas de calor del artículo de investigación (Fig.8 en la publicación).

Los valores de 0 a 1 en la barra de colores representan los valores de densidad normalizados de la estimación de densidad del kernel. A partir de los gráficos dados, podemos concluir que los datos de mirada se asignan aproximadamente a los mismos objetos de la imagen; sin embargo, hay una mayor varianza en la distribución de los datos de mirada a través de webcam.

Efecto de la utilidad de la inteligencia artificial y la incertidumbre en las interacciones cognitivas con farmacéuticos: Ensayo controlado aleatorizado

En este estudio, los investigadores utilizaron el seguimiento ocular a través de webcam de Labvanced para determinar cómo los farmacéuticos procesan visualmente la información relacionada con la IA en una tarea de verificación de medicamentos. Se presentó un prototipo de IA en el contexto de la verificación de medicamentos donde la IA proporcionaría diferentes análisis de la probabilidad de que los dos medicamentos (la píldora y las píldoras en la botella) fueran coincidentes. Se pidió a los participantes que determinaran si las imágenes de llenado de medicamentos coincidían con imágenes de referencia, tanto con como sin ayuda de la IA. La IA proporcionó ayuda de "caja negra" (indicadores de estado de coincidencia) o ayuda "consciente de la incertidumbre" (indicadores de estado de coincidencia más un histograma de confianza).

Resultados:

• Cuando estaban presentes regiones generadas por IA, los farmacéuticos cambiaron del 19 al 26% de sus fijaciones hacia ellas, indicando que consideraban el asesoramiento de IA en sus decisiones.
• La ayuda de IA no disminuyó las fijaciones en las imágenes de llenado, que siguieron siendo el área principal de enfoque.
• Los consejos de IA poco útiles se asociaron con que los farmacéuticos pasaran más tiempo mirando imágenes de referencia y de llenado, lo que sugiere un mayor esfuerzo cognitivo.
• Mostrar la incertidumbre de IA resultó en tiempos de procesamiento cognitivo más largos, como se ve en los tiempos de permanencia aumentados en las imágenes originales.

Ventajas del seguimiento ocular basado en webcam

Incorporar el rastreador ocular a través de webcam de Labvanced en tu próximo proyecto de investigación conlleva los siguientes beneficios:

• No invasivo: Utiliza dispositivos existentes, proporcionando una experiencia más natural y discreta.
• Económico: Generalmente más asequible y accesible que configuraciones tradicionales.
• Fácil de usar/configurar: Activado con unos pocos clics en Labvanced, no se requiere codificación.
• Calibración personalizable: Ofrece amplias opciones para adaptar la calibración a necesidades de investigación específicas.
• Cumple con el GDPR: Procesa datos de imágenes localmente, transmitiendo solo datos relacionados con la mirada, como coordenadas numéricas de la mirada.
• Flexible y escalable: Desplegable fácilmente de forma remota para estudios con participantes geográficamente diversos.
• Precisión: Una tecnología revisada por pares, validada con pruebas.