Cómo Realizar un Estudio de Seguimiento Ocular con Webcam

Realizar un estudio de seguimiento ocular con webcam significa medir dónde mira alguien utilizando una webcam de computadora estándar en lugar de hardware dedicado. Puede conceptualizarse como un proceso de seis etapas: decidir qué medir, relacionar tus estímulos con esa medición, elegir un enfoque de calibración, preparar el entorno y al participante, recolectar datos de mirada durante la tarea, y analizar la salida en relación con lo que el método realmente puede soportar. La pipeline de seguimiento ocular con webcam de Labvanced, que se ha sometido a los benchmarks más rigurosos hasta la fecha, alcanza una precisión visual de 1.2 a 1.4 grados en comparación con un rastreador EyeLink 1000 de grado de investigación (Kaduk et al., 2024), lo suficientemente cerca como para soportar la mayoría de las preguntas de investigación sobre atención y preferencia visual sin hardware, aunque no todas las preguntas de investigación.

Ninguna de estas etapas es única para ninguna plataforma, aunque los detalles de implementación varían. Cada sección a continuación cubre primero la decisión metodológica general, luego señala cómo la implementa Labvanced.

El Flujo de Trabajo de Seguimiento Ocular con Webcam

I. Decidir Qué Medir y Si el Seguimiento Ocular con Webcam Se Ajusta a Tu Pregunta

Qué Mide el Seguimiento Ocular con Webcam

Un estudio basado en el seguimiento ocular con webcam típicamente registra uno o más de los siguientes:

• Fijaciones: dónde y cuánto tiempo alguien mira
• Sacadas: movimientos rápidos entre puntos de fijación
• Análisis de área de interés (AOI): si y cuánto tiempo un participante miró una región definida
• Trayectoria de mirada: la secuencia de atención visual a través de un estímulo
• Tiempo hasta la primera fijación: qué tan rápido un estímulo atrae la atención

El tamaño de la pupila es técnicamente extraíble de algunas pipelines de webcam, pero considerablemente menos fiable que con hardware dedicado, por lo que rara vez se utiliza como una medida de resultado principal en un estudio con webcam.

Si el Método Se Ajusta a Tu Pregunta de Investigación

Si el método se ajusta a una pregunta de investigación dada depende de la precisión que puede ofrecer. El seguimiento ocular con webcam es muy adecuado para el análisis de AOI y tiempo de permanencia, recuento de fijaciones, paradigmas de visualización libre y preferencias visuales, y patrones generales de atención visual. Consideraciones de Diseño que Afectan la Precisión del Seguimiento Ocular con Webcam detalla las cifras de precisión publicadas que respaldan esa adecuación, y las decisiones de diseño que determinan si un estudio dado las alcanza, en su totalidad.

No es muy adecuado para tareas de precisión subgrados, dinámica de sacadas, o precisión de fijación a nivel de letra en texto denso: la brecha de precisión en comparación con un rastreador de hardware de grado de investigación es real y vale la pena diseñar en torno a ella en lugar de asumir que no existe.

II. Relacionar Tus Estímulos con los Datos de Mirada que Necesitas

El seguimiento de la mirada funciona independientemente de lo que realmente sea un estímulo: una imagen, un bloque de texto, un marco de video, o una interfaz en vivo pueden ser rastreados de la misma manera, ya que el método registra hacia dónde apuntan los ojos en relación con la pantalla, no lo que se renderiza debajo. La decisión de diseño que importa es dónde se sitúan las regiones de interés en relación entre sí y cuánto espacio las separa, ya que la precisión no es uniforme en toda la pantalla y dos AOIs cercanamente espaciadas corren el riesgo de tener una fijación cerca del límite asignada erróneamente a la equivocada.

La implementación de Labvanced: Presentación de Estímulos en una Tarea de Seguimiento Ocular cubre cómo cualquier tipo de objeto en el editor de tareas se vuelve rastreable sin configuración especial, y cómo pensar sobre el diseño del estímulo antes de tocar cualquier configuración de seguimiento ocular.

III. Elegir un Enfoque de Calibración

Cualquier sistema de seguimiento ocular con webcam estima la posición de la mirada a partir de un mapeo de calibración construido pidiendo al participante que mire una serie de puntos en pantalla. Los procedimientos más largos con más puntos producen un mapeo más preciso, pero la calibración también es la única parte del estudio donde el participante tiene que comprometerse activamente con el sistema en lugar de simplemente atender a la tarea, así que la longitud es un verdadero compromiso contra la fatiga y la deserción, no una configuración que maximizar por defecto. La longitud correcta depende de cuán apretados estén tus AOIs: un diseño con muchos AOIs pequeños y cercanos necesita la precisión que una calibración más larga proporciona; un diseño con unas pocas regiones grandes y bien separadas puede usar una nota más corta.

La longitud de la calibración establece el techo, pero sin un umbral de calidad definido, un participante cuya calibración no convergió se incluye en el conjunto de datos indistinguible de uno cuya calibración sí lo hizo, en lugar de ser invitado a intentarlo de nuevo o excluido. Establecer un error máximo de calibración aceptable antes de que comience la recolección de datos convierte eso en un estándar explícito en lugar de una suposición.

La implementación de Labvanced: Cómo Elegir Configuraciones de Calibración de Seguimiento Ocular es una guía de decisiones sobre la longitud de la calibración, número de puntos, umbrales de calidad, y la versión del Physiology Toolbox que tu estudio necesita.

IV. Preparar el Entorno y al Participante

El seguimiento ocular con webcam depende de un modelo de seguimiento facial que detecta de manera confiable los hitos faciales y oculares de la entrada de la webcam, así que varios factores ambientales afectan materialmente la calidad de los datos antes de que se ejecute un solo ensayo. La retroiluminación siluetea la cara de un participante y reduce el contraste que el modelo necesita; una webcam posicionada lejos de la pantalla agrega error más allá de lo que la calibración corrige; y las gafas que causan reflejos o tienen un recubrimiento filtrante de luz azul o tinted distorsionan la luz que llega a la cámara. Ninguno de estos son requisitos inusuales, son la misma categoría de consideraciones de configuración que un laboratorio gestiona para un rastreador ocular de hardware, aplicadas a un entorno donde el investigador no puede verificar físicamente al participante.

La implementación de Labvanced: La Experiencia de Calibración del Participante describe el flujo de calibración que ven los participantes, incluyendo la iluminación práctica, las gafas y los factores de colocación de webcam mencionados anteriormente y qué sucede cuando un participante se desvía de su posición.

V. Recolectar Datos de Mirada Durante la Tarea

Grabación de Datos de Mirada

Una vez que la calibración se complete, se registran y mapean las coordenadas de la mirada contra las regiones de interés que se definieron en el momento del diseño. Dependiendo del diseño del estudio, la grabación puede ejecutarse continuamente a lo largo de toda la tarea, o restringirse a áreas específicas de interés, capturando la mirada solo mientras un participante mira dentro de una región definida en lugar de a través del marco completo. La mirada también rara vez es el único canal que vale la pena capturar: emparejarla con otras medidas conductuales o fisiológicas construye una imagen más completa de la respuesta de un participante que solo la posición de la mirada.

La implementación de Labvanced: Salida de Datos de Seguimiento Ocular en Labvanced muestra qué contiene realmente una exportación de mirada, incluyendo el valor de confianza por muestra que indica un parpadeo o una cara no detectada. Uso de Formas como Áreas de Interés (AOI) cubre la definición de las regiones contra las que se graba la mirada, utilizando formas de Polígonos o SVG como máscaras. Labvanced también puede registrar canales complementarios junto al seguimiento ocular en la misma tarea:

• Seguimiento del mouse: posición del cursor y trayectorias de movimiento
• Detección de emociones: expresión facial clasificada en etiquetas de emoción
• Detección de frecuencia cardíaca remota (rPPG): frecuencia cardíaca estimada a partir de la alimentación de la webcam

Recalibración Durante la Sesión

Para sesiones más largas o de múltiples bloques, activar la recalibración en puntos definidos en lugar de depender de una única calibración para mantenerse durante toda la sesión protege contra el deslizamiento de posición y iluminación, un riesgo metodológico en vivo para cualquier configuración remota y no supervisada.

La implementación de Labvanced: Configurando el Seguimiento Ocular en una Tarea cubre la configuración de la cadencia de recalibración por tarea.

VI. Analizar la Salida

Los datos de mirada de webcam se exportan como una serie temporal en lugar de un valor por ensayo, ya que la posición de la mirada se registra muchas veces por segundo en lugar de una sola vez. La tasa de muestreo está limitada por la velocidad a la que un navegador puede procesar los cuadros de la webcam, comúnmente alcanzando un máximo entre 30 y 60 Hz dependiendo del hardware del participante. A partir del flujo de mirada sin procesar, las medidas que respaldan la mayoría de los diseños de estudio son la duración de la fijación, el número de visitas a un AOI, el tiempo hasta la primera fijación, y el tiempo de permanencia, computados posteriormente en R, Python, o software de análisis dedicado.

La implementación de Labvanced: Grabando y Exportando Datos de Mirada cubre la construcción de los eventos que graban datos de mirada y cómo se ve la exportación resultante una vez que tu estudio ha finalizado.

Tabla Resumen

Preguntas Frecuentes

Lectura Adicional