Blog Age

16.03.2009, 20:18 Uhr

Nette Präsentation auf dem Webmontag: Das im Januar gegründete Uni-Startup Eyequandt will Eyetracking-Studien per Vorhersage quasi überflüssig machen. Interessanter Ansatz, allerdings mit einer kleinen Einschränkung.

Eyequandt

Die Annahme ist folgendermaßen simpel: Wenn Menschen Internetseiten ansehen, verhalten sie sich im Prinzip immer gleich. Sie betrachten beispielsweise die Seiten immer links oben beginnend, achten auf Kontraste und ausdrucksstarke Bilder. Aus mehr als 300 Probanden wurde nun an der Uni Osnabrück ein Algorithmus entwickelt, der Eyetracking-Studien quasi durch Vorhersage per Interpolation möglich machen soll.

Die Präsentation auf dem Webmontag gerade eben war denn auch wirklich faszinierend: Einfach Website-URL eingeben oder Screenshot raufladen, 20 Sekunden warten, fertig ist die Analyse. Sogar Aufmerksamkeitsbereiche lasssen sich mit zwei Klicks analysieren. Echt super einfach.

Auf meine Nachfrage musste Fabian allerdings einräumen, dass das System bislang keine Textsemantik erkennt. Heißt: Text, der von Nutzer intuitiv als wichtig erkannt wird (Überschriften, wichtige Worte), lassen sich so nicht analysieren. Beim gezeigten Beispiel berlin.de hat die Interpolation meiner Beobachtung nach die Bilder eindeutig überbewertet, die pinkfarbenen Üerschriften aber nahezu ignoriert.

Trotzdem, wirklich innovativer Ansatz... Respekt.

Kommentare (3)

Bei Eye-Tracking den Nutzer nicht vergessen
(Prof. Dr. Volker Walter, 17.03.2009, 11:08 Uhr #)
Leider stehen bei Eye-Tracking Studien immer wieder nur der Screen und die Blickdaten im Fokus. Dabei wird das Wichtigste vernachlässigt: der User.
Unsere Wahrnehmung ist vor allem durch unser Vorwissen geprägt und dies wirkt fast ausschließlich unbewußt. Millionen Reize prasseln permanent auf uns ein, nur ein Bruchteil kann bewußt verarbeitet werden. Man kann daher nicht selbst entscheiden was man spontan wahrnehmen will. Das übernimmt der Wahrnehmungsfilter aufgrund unserer individuellen Lebenserfahrung und die persönliche Situation. Bei Eye-Tracking Studien ergeben sich somit erhebliche Unterschiede je nach Zielgruppe, Geschlecht, Altersgruppe etc.. Bedeutsam ist außerdem, ob man aufgabenorientiert sucht oder unspezifisch. Wie soll das ein Algorithmus berücksichtigen? Die Qualität von Eye-Tracking Studien entscheidet sich vor allem auch an der Probandenauswahl und nicht am Eye-Tracking Tool.

@Prof. Walter
(Peter Schink, 17.03.2009, 12:55 Uhr #)
Gute Frage, die leite ich gerne mal an die Macher von Eyequandt weiter...

@Peter und Prof. Dr. Walter
(Fabian Stelzer, 18.03.2009, 17:29 Uhr #)
Hallo Peter, Hallo Herr Prof. Dr. Walter

besten Dank für den Post und den Kommentar.

Vorab: EyeQuant soll Eye-Tracking Studien keineswegs "überflüssig" machen!
Die Vorhersagen sind insbesondere für die ersten Sekunden eines Webseitenbesuchs repräsentativ: fallen wichtige Elemente dem Nutzer sofort auf? Werden entscheidende Vorteile eines Angebots vielleicht übersehen? Und: wo sollte man optimieren? Auf all diese Fragen liefert EyeQuant sekundenschnelle und valide Antworten.
Bei tiefergehenden Usability-Fragen, die sich auf komplexere Tasks und längere Zeitspannen beziehen, bleiben Eye-Tracking Studien jedoch ohne Zweifel das Mittel der Wahl.

Soviel zur Taskgenauigkeit - wir sind mit EyeQuant jedoch auch in der Lage, zielgruppengenaue Vorhersagemodelle anzubieten.
Da die Modelle auf dem Aufmerksamkeitsverhalten echter Probanden beruhen, spiegeln sie auch deren Hintergrund wider. In unseren bisherigen Studien am Labor für Neurobiopsychologie fielen die demographisch begründbaren Unterschiede jedoch - aus wissenschaftlicher Sicht - nicht stark genug aus, um Modelldifferenzierungen auf dieser Ebene nötig zu machen (z. B. zwischen Studenten u. Akademikern im Alter von 20 - 35 und Berufstätigen zwischen 35 - 55).
Wir gehen jedoch davon aus, zeitnah Modelldifferenzierungen in Bezug auf das Internetnutzungsverhalten vornehmen zu können: Nutzer, die z. B. mehr als 40 Stunden die Woche "online" sind werden unserer Erwartung nach eine stärkere "Banner Blindness" aufweisen als weniger web-affine Menschen. All dies ließe sich in einem dedizierten Modell gut berücksichtigen und einarbeiten.

Völlig richtig ist auch, dass ein Großteil menschlicher Aufmerksamkeitsprozesse unwillkürlich verläuft: manche Dinge "fallen" uns einfach ins Auge (selbst wenn wir das nicht wollen), andere müssen wir bewußt und evtl. langwierig suchen.
Die genau Modellierung der hierbei aktiven (neuronalen) Wahrnehmungsfilter ist integraler Bestandteil der EyeQuant Technologie - wir konnten in unserer Forschung über 50 Filterkanäle identifizieren, die nun im Modell implementiert sind. Gekoppelt mit den "Aufmerksamkeitssignaturen" unserer menschlichen Probanden ermöglicht dies die Genauigkeit der EyeQuant Analysen.