Big Data. Вся технология в одной книге

Чтобы треккер мог точно определять микросаккады и фиксации человеческого взгляда, он должен быть откалиброван. Для этого в экспериментальных или рабочих условиях приходится просить пользователей пройти процедуру калибровки. Но хитрые ученые придумали способы калибровки без осознанного участия пользователей, например путем проекции на экран картинки, предназначенной для привлечения внимания.

В Tobii изучают способы увязки информации о направлении взгляда с другими физиологическими показателями когнитивного процесса. К таким показателям относятся пульс, частота дыхания, кожно-электрический рефлекс (уровень электропроводимости кожи) и ЭЭГ (электроэнцефалограмма, измеряющая активность мозга). Все они изменяются вследствие реакции на внешний раздражитель и с высокой долей вероятности указывают на возрастание интереса и вовлеченности. Анализ данных треккеров направления взгляда в сочетании с другими потоками сенсорной физиологической информации может дать представление об уровне эмоциональной реакции человека на внешний раздражитель.

Обработка данных треккеров направления взгляда сулит возможности совершенствования процесса индивидуального обучения и повышения личной результативности. Результаты ряда опытов дают возможность предположить, что новичков можно обучать определенным шаблонным навыкам фокусировки взгляда, разработанным на образцах поведения экспертов в трудных ситуациях. В одном из экспериментов отслеживались движения глаз студентов, решающих набор задач в процессе обучения программированию с помощью компьютерной обучающей системы. Новички обычно рассматривали какую-то небольшую часть каждой задачи, вновь и вновь возвращаясь к материалу в поисках решения, тогда как более опытные студенты просматривали значительно большее количество информации, прежде чем приступить к созданию кода. Ученые утверждали, что процесс обучения ускорится, если новичкам покажут приемы саккад экспертов. Кроме того, эти приемы можно использовать, чтобы выделять важные элементы, ускользающие от внимания начинающих[315].

Похожие методы использовались при обучении молодых специалистов оценивать рентгеновские снимки[316]. Новички учились по шаблонам взгляда и опытных специалистов, и таких же новичков, поскольку последние не всегда делают одинаковые ошибки. Обработка данных о направлении взгляда имеет богатый потенциал. Объединение закономерностей фокуса взгляда с данными компьютерного анализа рентгеновских снимков позволило самообучающейся системе указать на многие человеческие ошибки[317]. В ближайшем будущем треккеры направления взгляда смогут помогать врачам в принятии оптимальных решений.

Результаты наблюдений за направлением взглядов начинающих и продвинутых студентов, решающих задачу по программированию систем управления базами данных. Воспроизводится по «Eye Tracking and Studying Examples: How Novices and Advanced Learners Study SQL Examples» by Amir Shareghi Najar, Antonija Mitrovic, and Kourosh Neshatian, Journal of Computing and Information Technology 23, no. 2 (2015).

Элементарное отслеживание направления взгляда можно осуществлять с помощью встроенных камер телефонов и компьютеров. Некоторые смартфоны оснащены специальным программным обеспечением, определяющим, на какое именно место экрана направлен взгляд пользователя, с возможностью автоматической прокрутки до конца этого фрагмента текста на дисплее. В течение ближайших нескольких лет, по мере совершенствования систем управления устройствами с помощью взгляда, мы станем свидетелями серьезных изменений во взаимодействии с машинами, сравнимых с последовавшими за изобретением мыши, тачскрина и голосового интерфейса. В апреле 2015 года Apple получила патент на использование камер и инфракрасных датчиков для измерения движений глаза[318]. Эти данные можно использовать для противодействия эффекту Трокслера, при котором мозг «не обращает внимания» на длительное время находящийся в поле зрения неподвижный объект, например курсор.

Понятно, что подобная информация является для Apple и других компаний, занимающихся системами управления при помощи взгляда, настоящим кладезем данных об областях внимания пользователя, распространяющихся далеко за рамки изображенного на дисплее. Так, например, поскольку целый ряд неврологических заболеваний и синдромов, в том числе болезнь Альцгеймера, аутизм, дислексия, шизофрения и множественный склероз, воздействуют на механизм движения глаз, ученые изучают возможность использования треккинга в оценке направления взгляда в диагностике и в ходе наблюдения пациентов[319].