Le metriche dell’eye tracking

Maggio 14, 2019
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Esiste una estrema varietà di metriche utilizzate nell’applicazione pratica dell’eye tracking. Di seguito, esaminiamo quelle più comunemente usate.

Gaze points (punti di osservazione)

Sicuramente le metriche più importanti per l’eye tracking. I gaze points costituiscono l’unità di misura di base: un punto di osservazione equivale a un campione grezzo registrato dal tracker.

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heatmap

Una heatmap è la visualizzazione sovrapposta delle fissazioni che si sono succedute nel tempo su uno stimolo specifico. In genere vengono visualizzate come una sovrapposizione di sfumature di colori diversi sull’immagine o sullo stimolo presentato. I colori rosso, giallo e verde rappresentano in ordine decrescente la quantità di fissazioni dirette verso le varie parti dell’immagine.

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Fixations (fissazioni)

Se un gaze point viene mantenuto per un certo tempo, diventa una fissazione, un periodo in cui gli occhi del soggetto test sono bloccati su di un oggetto specifico.

Areas of interest (area di interesse – AOI)

Nell’ambito di uno stimolo visivo, è possibile selezionare una o più regioni differenti (le AOI) dove concentrare l’analisi, oppure differenziare in ciascuna le metriche da registrare. Sebbene non si tratti propriamente di una metrica, definisce l’area in base alla quale vengono calcolate altre metriche.

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Fixation sequences (sequenze di fissazione)

Specificando l’ordine e la direzione del verificarsi delle fissazioni, è possibile vedere che cosa ha catturato per prima l’attenzione di un soggetto test, ed il modo in cui è stato visualizzato lo stimolo.

Time to first fixation (tempo della prima fissazione tTFF)

Indica la quantità di tempo che impiega un soggetto test (o tutti gli intervistati, in media) a guardare un AOI specifico dall’esordio dello stimolo.
Simile alle sequenze di fissazioni, il tempo tra l’inizio dello stimolo e la visualizzazione di una regione definita fornisce informazioni su quando un particolare AOI viene visto per la prima volta. Questa informazione può essere interessante per valutare ciò che viene atteso (e cosa non lo è) in una scena.

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    Published On: Maggio 14, 2019Categories: Data analysis, Marketing & Usability325 wordsViews: 122