Cómo Realizar un Estudio de Seguimiento de Ojos con Webcam

Realizar un estudio de seguimiento de ojos con webcam significa medir a dónde mira alguien utilizando una webcam estándar de computadora en lugar de hardware dedicado. Se puede conceptualizar como un proceso de seis etapas: decidir qué medir, relacionar sus estímulos con esa medida, elegir un enfoque de calibración, preparar el entorno y al participante, recopilar datos de la mirada durante la tarea y analizar la salida en relación con lo que el método puede realmente soportar. El pipeline de seguimiento ocular con webcam de Labvanced, el más rigurosamente evaluado hasta la fecha, alcanza entre 1.2 y 1.4 grados visuales de precisión en comparación con un rastreador EyeLink 1000 de grado de investigación (Kaduk et al., 2024), lo suficientemente cerca para respaldar la mayoría de las preguntas de investigación sobre atención y preferencias visuales sin hardware, aunque no todas las preguntas de investigación.

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

El Flujo de Trabajo del Seguimiento Ocular con Webcam

I. Decidir Qué Medir y Si el Seguimiento Ocular con Webcam se Ajusta a Su Pregunta

Qué Mide el Seguimiento Ocular con Webcam

Un estudio construido en torno al seguimiento ocular con webcam típicamente registra uno o más de lo siguiente:

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

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

Si el Método se Ajusta a Su Pregunta de Investigación

Si el método se ajusta a una determinada pregunta de investigación se reduce a la precisión que puede entregar. El seguimiento ocular con webcam es bien adecuado para análisis de AOI y de tiempo de permanencia, conteos 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 expone las cifras de precisión publicadas detrás de ese ajuste, y las decisiones de diseño que determinan si un estudio dado las alcanza, en su totalidad.

No es bien adecuado para tareas de precisión sub-grado, dinámica de sacádas, o precisión de fijación a nivel de letra en texto denso: la brecha de precisión contra un rastreador de hardware de grado de investigación es real y vale la pena diseñar en torno a ella en lugar de suponer que no existe.

II. Relacionar Sus Estímulos con los Datos de Mirada que Necesita

El seguimiento de la mirada funciona independientemente de lo que realmente es un estímulo: una imagen, un bloque de texto, un fotograma de video, o una interfaz en vivo se pueden rastrear 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 están situadas 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 estrechamente espaciados corren el riesgo de tener una fijación cerca del límite mal asignada al incorrecto.

Implementación de Labvanced: Presentando Estímulos en una Tarea de Seguimiento Ocular cubre cómo cualquier tipo de objeto en el editor de tareas se convierte en rastreable sin configuración especial, y cómo pensar en el diseño de estímulos antes de tocar un solo ajuste 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 al pedir al participante que mire una serie de puntos en pantalla. Procedimientos más largos con más puntos producen un mapeo más preciso, pero la calibración es también la única parte del estudio donde el participante tiene que participar activamente con el sistema en lugar de simplemente atender a la tarea, por lo que la longitud es un verdadero compromiso contra la fatiga y la deserción, no un ajuste para maximizar por defecto. La longitud correcta depende de cuán apretadas están sus AOIs: un diseño con muchas AOIs pequeñas y cercanas necesita la precisión que una calibración más larga proporciona; un diseño con unas pocas regiones grandes y bien separadas puede usar una más corta.

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

Implementación de Labvanced: Cómo Elegir Ajustes de Calibración de Seguimiento Ocular es una guía de decisiones sobre longitud de calibración, cantidad de puntos, umbrales de calidad y la versión del Physiology Toolbox que su 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 puntos de referencia faciales y oculares a partir de la entrada de la webcam, por lo que varios factores ambientales afectan materialmente la calidad de los datos antes de que se ejecute una sola prueba. La retroiluminación siluetea la cara de un participante y reduce el contraste que el modelo necesita; una webcam posicionada lejos de la pantalla añade error más allá de lo que la calibración corrige; y los anteojos que causan reflejos o tienen un recubrimiento teñido o de filtrado de luz azul distorsionan la luz que llega a la cámara. Ninguna de estas son requisitos inusuales, son la misma categoría de consideración de configuración que un laboratorio gestiona para un rastreador ocular de hardware, aplicada a un entorno donde el investigador no puede verificar físicamente al participante.

Implementación de Labvanced: La Experiencia de Calibración del Participante recorre el flujo de calibración que ven los participantes, incluyendo la iluminación práctica, gafas y factores de colocación de la webcam mencionados anteriormente y qué sucede cuando un participante se desplaza fuera de posición.

V. Recopilar datos de mirada durante la tarea

Grabación de datos de mirada

Una vez completada la calibración, se registran las coordenadas de la mirada y se mapean 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 puede estar restringida a áreas específicas de interés, capturando la mirada solo mientras un participante mira dentro de una región definida en lugar de a través de todo el marco. La mirada 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 la posición de la mirada por sí sola.

Implementación de Labvanced: Salida de datos de seguimiento ocular en Labvanced muestra lo que realmente contiene una exportación de mirada, incluidos el valor de confianza por muestra que indica un parpadeo o un rostro no detectado. Usar formas como Áreas de Interés (AOI) cubre la definición de las regiones contra las que se registra la mirada, utilizando formas de polígonos o SVG como máscaras. Labvanced también puede grabar canales complementarios junto con el 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 remota de la frecuencia cardíaca (rPPG): frecuencia cardíaca estimada a partir de la transmisión de la cámara web

Recalibración durante la sesión

Para sesiones más largas o multilíneas, activar la recalibración en puntos definidos en lugar de depender de una sola calibración para mantener durante toda la sesión protege contra el desplazamiento de posición y luz, un riesgo metodológico vivo para cualquier configuración remota y no supervisada.

Implementación de Labvanced: Configuración del seguimiento ocular en una tarea cubre la configuración de la cadencia de recalibración por tarea.

VI. Analizar la salida

Los datos de mirada de la cámara web se exportan como una serie temporal en lugar de un valor por prueba, 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 rapidez con la que un navegador puede procesar los cuadros de la cámara web, comúnmente alcanzando entre 30 y 60 Hz dependiendo del hardware del participante. A partir de la secuencia de mirada en bruto, las medidas que apoyan 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 estancia, que se calculan más adelante en R, Python o software de análisis dedicado.

Implementación de Labvanced: Grabación y exportación de datos de mirada cubre la creación de los eventos que registran los datos de mirada y cómo se ve la exportación resultante una vez que se ha ejecutado su estudio.

Tabla de Resumen

Preguntas Frecuentes

Lectura Adicional

Tecnología de Seguimiento Ocular con Cámara Web

La visión general completa de las características: salidas de datos, opciones de calibración y benchmarks de validación.

Guía de Seguimiento Ocular con Cámara Web

Referencia de implementación: construir, ejecutar y exportar datos de un estudio de seguimiento ocular con cámara web en Labvanced.