8 Funktionen des Eye-Tracking

Eye-tracking als schweizer Taschenmesser
Bildnachweis: freestockphotos.biz

Einführung

Ähnlich wie ein Schweizer Taschenmesser, das auch nicht nur eine Funktion hat – eben die eines Messers – so hat dient auch Eye-Tracking einer ganzen Reihe von Funktionen. Die bis heute am stärksten verbreitete Funktion des Eye-Tracking besteht darin, die visuelle Wahrnehmung und das daran gekoppelte Erkennen und Verstehen anhand der Blickbewegungen von Personen zu beobachten, zu überwachen und zu messen. Das ist aber nur eine der Funktionen, für die Eye-Tracking heute eingesetzt wird. Ohne einen Anspruch auf Vollständigkeit erheben zu wollen, lassen sich mindestens acht verschiedene Funktionen von Eye-Tracking identifizieren.

Diese Funktionen werden für sehr unterschiedliche Anwendungen in einer großen Zahl von Wirtschaftsbranchen und Märkten eingesetzt. Nachfolgend geben wir zur Erläuterung einige Beispiele für diese Funktionen.

Die visuelle Wahrnehmung, das Erkennen und Verstehen anhand der Blickbewegungen beobachten, überwachen und messen

Typische Anwendungen schließen die Wahrnehmung und das Leseverhalten von Internetseiten, Werbeanzeigen, Regalinhalten im Einzelhandel und von Verpackungen ein. Hierzu gehören auch die Blickbewegungen bei der Bedienung von Software oder auch die räumliche Orientierung in Städten und z. B. in Bahnhöfen und Flughäfen. Aber auch die Aufmerksamkeit von Fahrern und Piloten lässt sich an den Augenbewegungen erkennen und für die Unfallverhütung nutzen.


„https://www.youtube.com/watch?v=bSEWrbcrFc0&t=5s“

Augenkontrolle bei der Mensch-Maschine Interaktion

Swedish Civil Aviation nutzt Eye-tracking
Swedish Civil Aviation Administration
Bildnachweis: Tobii

Bei den Mensch-Maschine Interaktionen sind die beobachteten Personen nicht nur passive Empfänger von Informationen, deren Aufnahme durch Eye-Tracking beobachtet wird, sondern die Personen interagieren aktiv mit einer Maschine oder einem Computer. Solche Mensch-Maschine Interaktionen durchziehen die gesamte Digitalisierung unserer Wirtschaft. Das trifft für die hochgradig komplexen, medizintechnischen Geräte in der Intensivmedizin ebenso zu, wie für die E-commerce Schnittstellen zu den Kunden oder die Überwachung von Großanlagen z. B. in den Kontrollräumen der Energieunternehmen oder der Videoüberwachung der Sicherheitsdienste in den Flughäfen. Ein Mangel an Aufmerksamkeit z. B. durch Übermüdung kann hier fatale Folgen haben.

Augensteuerung für Geräte

Bei der Augensteuerung von Geräten verändert sich die Funktion von Eye-Tracking noch einmal sehr fundamental. Hierbei wird Eye-Tracking nicht mehr zum passiven Beobachten, sondern zur aktiven Steuerung eingesetzt. So wurden z. B. schon vor vielen Jahren Eye-Tracking Gerätesteuerungen für Hilfsmittel entwickelt, die Menschen mit sehr starken körperlichen Einschränkungen ermöglichen, wieder normal am Leben teilzunehmen. Und vor etwa 20 Jahren kamen die ersten Videokameras auf den Markt, die es ermöglichten, durch Augenbewegungen einen Teil der Bedienung zu übernehmen. In der Intensivmedizin ist die Ansteckungsgefahr durch die Übertragung von Keimen ein großes Problem. Die Entwicklung von berührungsfreien medizintechnischen Geräten, die durch Augensteuerung bedient werden, kann daher einen wichtigen Beitrag zur Reduzierung des Ansteckungsrisikos leisten. Im Bereich der Virtuellen Realität ist im vergangenen Jahr in Japan ein Gerät entwickelt worden, das Eye-Tracking in eine VR-Brille integriert und dadurch die Spieler in die Lage versetzt, mit ihren Augen bestimmte Aktionen auszulösen.

„https://www.youtube.com/watch?v=mNSaTQajT9c&t=2s“

Augenbewegungen für die medizinische Diagnose

Augenbewegungen können aber auch über den Gesundheitszustand einer Person Auskunft geben. Deshalb kann man Eye-Tracking zur medizinischen Diagnose von bestimmten Krankheiten nutzen. Schwindelgefühle, Gehirnerschütterungen und bestimmte psychische Erkrankungen lassen sich sehr schnell mit Hilfe von Eye-Tracking nachweisen. Aber auch eingeschränkte Fahrtüchtigkeit aufgrund von Übermüdung oder Alkohol- oder Drogeneinfluss kann mit Eye-Tracking beobachtet werden. Etwas Ähnliches gilt für die Diagnose der Sturzgefährdung bei alten Menschen. Kann man sie frühzeitig feststellen, lassen sich Präventivmaßnahmen schneller vornehmen.

„https://www.youtube.com/watch?v=b-J8d1zfRIM“


„https://vimeo.com/121520707“

Emotionen und die Entwicklung von Vertrauen anhand der Blickbewegungen und der Pupillenveränderungen beobachten, überwachen und messen

Bemerkenswerterweise geben die Augen der Menschen auch Auskunft über ihre tatsächlichen Emotionen und wie sie sich verändern, ohne dass sie diese Veränderungen bewusst kontrollieren könnten, wie das z. B. beim Gesichtsausdruck durch die Kontrolle der Gesichtsmuskeln möglich ist. Insbesondere die Pupillen erlauben den Rückschluss auf die Emotionen des Menschen. Diese Tatsache kann gerade dann genutzt werden, wenn Testpersonen nicht nur Texte, sondern auch Bilder betrachten, die typischerweise bestimmte Emotionen auslösen.  Solche objektiven Messungen der Emotionen sind z. B. für die Bewertung von Internetseiten durch ihre Besucher relevant.

Die Entschlüsselung dieser Augenveränderungen bietet damit einen neuen Weg, objektiv das zu messen, was bisher als nicht wahrheitsgetreu messbar angesehen wurde. Diese Messbarkeitsprobleme wiederum waren eine wichtige Ursache dafür, weshalb diesem Bereich der menschlichen Existenz in der wirtschaftswissenschaftlichen Forschung in der Vergangenheit nur extrem geringe Aufmerksamkeit geschenkt werden konnte. Und das, obwohl Emotionen sehr wichtig für die Lernproduktivität und damit die Produktivität von Investitionen in das Humankapital sind. Sie sind aber auch für den Aufbau von Vertrauen zwischen Vertragspartnern und für viele Kaufentscheidungen ausschlaggebend.

Wichtig in diesem Zusammenhang ist auch die Tatsache, dass die Emotionalität von Menschen sehr stark vom Alter, Geschlecht und nationaler Herkunft abhängen. In einer zunehmend heterogener werdenden Welt ist für die wirksame Zielgruppenansprache die Kenntnis der emotionalen Reaktionen häufig erfolgsentscheidend. Durch Eye-Tracking Studien lassen sich diese Unterschiedlichkeiten objektiv in Erfahrung bringen. Dementsprechend kann das Design Zielgruppenkornform auch bei der emotionalen Ansprache optimiert werden.

„https://www.youtube.com/watch?v=6nM-l9AKboc“

Individuelles Testen

Albert Einstein
„Insanity is doing the same thing, over and over again, but expecting different results.“
-Albert Einstein
Bildnachweis: pixabay.com

Eine weitere Dimension, für die Eye-Tracking eingesetzt werden kann und bereits eingesetzt wird, besteht im Bereich der Kreativitätstests. Ein möglichst hohes mathematisch-abstraktes Denkvermögen ist zweifellos bei einer Vielzahl von Wissenschaftsdisziplinen das zentrale Kriterium für den erfolgreichen Abschluss des Studiums. Deshalb überrascht es nicht, dass bis heute ausschließlich Hochschuleingangstests zum Einsatz kommen, die lineares nicht aber laterales Denken testen und damit Studenten sehr stark bevorzugen, deren Stärke das mathematisch-abstrakte nicht aber das kreativ-verbindende Denken ist. Wirklich innovative wissenschaftliche Arbeiten erfordern aber ein hohes Maß an Kreativität. Ohne Kreativität dreht sich die Wissenschaft im Kreis und beantwortet immer weiter die gleichen Fragen mit zunehmend anspruchsvolleren Techniken, ohne damit aber für die Allgemeinheit wertvolle Beiträge zu liefern.

Auch wenn es bisher nur eine Handvoll Studien sind, die mit Hilfe von Eye-Tracking versuchen, kreative Fähigkeiten objektiv zu testen und zu bewerten, so widmen sie sich einem zentralen und bisher ungelösten Problem der Hochschulausbildung und damit auch der Auswahl des wissenschaftlichen Nachwuchses. Zu nennen sind hier die Studien von Nisiforou [2015], Salvi und Bowden [2016], Schindler, Lilienthal, Chadalavada und Ögren [2016] und Schindler und Lilienthal [2017].

“Converus has developed a test that uses eye tracking technology to detect if a person is lying.”

„https://www.youtube.com/watch?v=V2B46xhppOY“

Beobachten, messen und dokumentieren des visuellen Erkennens von Strukturen und der visuellen Expertise von Personen

Der Nachweis, dass ein großer Teil des praktisch erlernten medizinischen Wissens in der sogenannten visuellen Expertise besteht, also der Fähigkeit zweidimensionale Strukturen auf Röntgenbildern, CT-Aufnahmen, Ultraschall-Videoaufnahmen sowie Hautveränderungen zu erkennen, gehört sicher zu den besonders bemerkenswerten Ergebnissen der Forschung, die durch Eye-Tracking erst möglich geworden ist.

„How to Interpret a Chest X-Ray (Lesson 10 – Self Assessment): Part 1“
https://www.youtube.com/watch?v=rOzyJwH7szE

Aber nicht nur bei Medizinern, auch in anderen Berufen ist es die visuelle Expertise, die den erfahrenen Experten vom Neuling unterscheidet. Hierzu gehören z. B. Fahrer, Piloten, Programmierer und Berufssportler. Gleichzeitig ermöglichen uns technologische Innovationen (z. B. im Bereich Data Science und Big Data) immer mehr, Einblicke in Strukturen und Zusammenhänge durch Visualisierungen zu bekommen, die uns vorher nicht möglich waren. Damit wird der Anwendungsbereich von Eye-Tracking für die Nutzerfreundlichkeit von Visualisierungen immer breiter.

Anleitung der Blickführung zur Erlangung der visuellen Expertise

Bildnachweis: publicdomainfiles.com

Wenn erst einmal die Blickpfade von Experten, die über die entsprechende visuelle Expertise verfügen, dokumentiert sind, dann lassen sich hieraus Anleitungen für all jene entwickeln, die ebenfalls über diese Expertise verfügen müssen oder wollen, sich aber noch im Anfängerstadium befinden. Damit wird der Transfer der visuellen Expertise von Experten auf Anfänger möglich. Gleichzeitig eröffnen sich ganz neue Möglichkeiten für das Training von praktischen Skills. So haben z. B. Roads, Mozer and Busey [2016] und Khosravan, et al. [2016] mit ihren Arbeiten Wege zur Weitergabe der visuellen Expertise aufgezeigt. Nicht weniger interessant ist es, Maschinen die visuelle Expertise des Menschen lernen zu lassen, also „Robotern das Sehen beizubringen“.

 

Literatur

Khosravan, Naji, Celik, Haydar, Turkbey, Baris, Cheng, Ruida, McCreedy, Evan, McAuliffe, Matthew, Bednarova, Sandra, Jones, Elizabeth, Chen, Xinjian, Choyke, Peter L., Wood, Bradford J. and Bagci, Ulas, [2016], “Gaze2Segment: A Pilot Study for Integrating Eye-Tracking Technology into Medical Image Segmentation”, Discussion Paper, Center for Research in Computer Vision (CRCV), University of Central Florida, (UCF), Orlando, FL., National Institutes of Health (NIH), Bethesda, MD and Soochow University, Suzhou City, China, August 2016.

Nisiforou, Efi A., [2015], “Examining the Association Between Users Creative Thinking and Field Dependence-Independence Cognitive Style through Eye Movement Components”, Multimedia and Graphic Arts, Cyprus University of Technology, C&C 2015, June 22 – 25, 2015, Glasgow, United Kingdom.

Roads, Brett, Mozer, Michael C. and Busey, Thomas A., [2016], “Using Highlighting to Train Attentional Expertise”, PLOSONE. January 8, 2016.

Salvi, Carola and Bowden, Edward M., [2016], “Looking for Creativity: Where Do We Look When We Look for New Ideas?”, Frontiers in Psychology, Volume 7, Article 161, 2016.

Schindler, Maike, Lilienthal, Achim J., Chadalavada, and Ögren, Magnus, [2016], „Creativity in the eye of the student. Refining investigations of mathematical creativity using eye-tracking goggles”, Proceedings of the 40th Conference of the International Group for the Psychology of Mathematics Education, At pp. 163-170, Volume: Volume 4, August 2016.

Schindler, Maike and Lilienthal, Achim J., [2017] “Eye-tracking as a Tool for Investigating Mathematical Creativity from a Process-View, in: Pitta-Pantazi, Demetra, (eds.), Conference Proceedings of the 10th International MCG Conference, Seite 45-50, Nicosia, Cyprus, 2017.

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