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Un software hace que las webcams rastreen los ojos de los usuarios

La técnica de seguimiento ocular se utiliza en neuromarketing para detectar los puntos de mayor interés de una imagen. Aunque hasta ahora su uso quedaba relegado a la investigación de alto nivel, un nuevo software desarrollado en la Universidad de Brown (EEUU) permitirá su aplicación en cualquier sitio web. Basta añadir unas líneas de código para poder ejecutar WebGazer.js, que convertirá la webcam del ordenador en un rastreador del comportamiento ocular de los usuarios. Por Patricia Pérez.

Un software hace que las webcams rastreen los ojos de los usuarios

Uno de los aspectos fundamentales en la creación y mantenimiento de una página web es el diseño, pues de ello dependerá la capacidad de suscitar interés y de llamar la atención del público objetivo. Sin embargo, no es fácil ponerse en los ojos del usuario que está al otro lado para saber si la publicidad es efectiva, cuánto tiempo se detiene en cada elemento o en qué orden los visualiza.

Eso es precisamente lo que trata de descubrir un software desarrollado por informáticos de la Universidad de Brown, en Estados Unidos, una herramienta que permitirá a los desarrolladores web determinar fácilmente qué partes de una página centran la atención del usuario.

Para conseguirlo, la clave está en el uso de webcams para hacer Eye Tracking o seguimiento ocular, un tipo de medición biométrica que se está utilizando en los últimos años para ayudar a comprender el inconsciente de los sujetos de estudio.

Así, mediante un rastreo del movimiento de los globos oculares, la dilatación de la pupila o el parpadeo, entre otros factores, se pueden conocer los recorridos visuales del usuario y crear mapas que señalen los puntos “calientes” de la imagen, es decir, aquellas zonas donde la vista se detiene durante más tiempo.

El software, bautizado como WebGazer.js, se puede cargar en cualquier sitio web con sólo unas líneas de código. Basta con que el usuario dé el consentimiento para que se ejecute desde el navegador que utilice. Igualmente se requiere permiso para acceder a la cámara, cuya grabación no será compartida; simplemente servirá para realizar el seguimiento y devolver la información a la página en tiempo real.

Como admite la propia directora de la investigación, Alexandra Papoutsaki, en un comunicado de la Universidad, con este método se “democratiza” la técnica de seguimiento ocular. «Cualquiera puede añadir WebGazer a su sitio y obtener mucha más información analítica que simplemente realizando el seguimiento de clics o de los movimientos del cursor», asegura la estudiante.

Democratización

Aunque la técnica no es novedosa, su aplicación en analítica web requería hasta ahora el uso de dispositivos de seguimiento ocular independientes con altos costes. Por tanto, los estudios se han limitado al entorno de laboratorio, lo que implica sujetos concienciados para tal fin, obligados a mantener la cabeza a una cierta distancia del monitor o a usar auriculares.

Al posibilitar el uso de dispositivos que ya están integrados en los equipos de los usuarios, se elimina por un lado el factor del coste, al tiempo que se traslada la observación del entorno experimental a uno real, consiguiendo así un análisis más verídico.

Su aplicación es sencilla. Una vez añadido el código a la web que se va a analizar, se solicita el permiso a los usuarios para acceder a sus webcams. A partir de ahí, el software emplea una biblioteca de detección de rostros para localizar la cara y los ojos del usuario. El sistema convierte la imagen a blanco y negro, lo que le permite distinguir la esclerótica (la parte blanca del ojo) del iris.

Cuando el sistema sitúa el iris, emplea un modelo estadístico que se calibra en función de los clics y movimientos del cursor. El modelo asume que el usuario está mirando donde pulsa, por lo que cada clic le dice lo que el ojo ve cuando visualiza un punto en particular. Tres clics bastan para una calibración razonable, después de la cual el sistema es capaz de inferir con precisión la ubicación de la mirada del usuario en tiempo real.

Aunque el objetivo del software es su aplicación en escenarios reales, previamente Papoutsaki y su equipo realizaron una serie de pruebas para evaluar el sistema. Así demostraron que se puede deducir lo que se está observando en un radio de 100 a 200 píxeles de la pantalla. El margen no es tan preciso como el que puede garantizar un equipo de seguimiento ocular especializado de los que existen en el mercado, pero “da una buena estimación de lo que el usuario está mirando”, apunta la investigadora.

Aplicaciones

La herramienta sería de gran utilidad para guiar a los desarrolladores web en relación al contenido más popular o llamativo y el centro de interés de la página, lo que permitiría optimizar la usabilidad de un sitio concreto, así como definir los precios de los espacios publicitarios en función de su ubicación.

Así, en el caso de la web de un periódico, se podría saber qué artículos son los más leídos, en qué orden y cuánto tiempo se dedica a cada uno. También se podría aplicar a la evaluación de los sitios que alojan Cursos Masivos Abiertos en Red, los cada vez más populares MOOCs, para saber cómo los estudiantes utilizan el contenido.

El potencial se va ampliando a medida que el equipo continúa perfeccionando el software, transpolándose a otros ámbitos como el del videojuego controlado por la vista, sin necesidad de otros dispositivos externos, o la ayuda a personas con impedimentos físicos para facilitar su navegación. “El objetivo es brindar la herramienta tanto a la comunidad científica como a los desarrolladores web, y a partir de ahí estudiar el uso que se le dé», señala Papoutsaki.

RedacciónT21

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