Розроблено бібліотеку Python для аналізу даних руху очей.

Сучасні дослідження активно використовують машинне навчання та штучний інтелект для аналізу великих обсягів даних рухів очей. Проте, незважаючи на значний прогрес у цій галузі, існують проблеми, які обмежують ефективність таких методів. Одна з них — недостатня гнучкість наявних програмних рішень. Вони часто пропонують обмежений набір налаштувань параметрів, що ускладнює адаптацію до специфічних завдань дослідження. Крім того, слабким місцем залишається інтеграція цих інструментів з іншими спеціалізованими програмами.

Python-бібліотека EyeFeatures, розроблена в Лабораторії соціальної та когнітивної інформатики ВШЕ в Санкт-Петербурзі, вирішує ці проблеми та пропонує зручний набір інструментів для роботи з даними рухів очей. Вона включає модулі для обробки та аналізу даних, отриманих за допомогою ай-трекерів — пристроїв, які фіксують рухи очей під час виконання різних завдань.

Обробка даних про рухи очей — це складний процес, що складається з кількох етапів. Оскільки зіниці очей рухаються не плавно, а стрибкоподібно, послідовно фокусуючись на певних точках, перший етап обробки даних полягає у знаходженні областей фіксації. На другому етапі проводиться розрахунок таких показників, як середня тривалість фіксації погляду та середня відстань між точками, які дозволяють створювати перші прості предиктивні або діагностичні моделі.

Усі етапи обробки даних можна здійснювати за допомогою різних модулів бібліотеки EyeFeatures. Гнучкий, модульний підхід дозволяє легко інтегрувати обробку даних рухів очей у існуючі дослідницькі та комерційні проекти, починаючи з сирих даних і закінчуючи готовою предиктивною або пояснювальною моделлю. Наприклад, застосування бібліотеки в маркетингових дослідженнях дозволить оцінювати реакцію споживачів на рекламу. Аналіз руху очей покаже, які саме елементи привертають найбільшу увагу аудиторії.

Антон Сурков, керівник проекту, молодший науковий співробітник Лабораторії соціальної та когнітивної інформатики НІУ ВШЕ в Санкт-Петербурзі, зазначає: «Бібліотека може бути корисною дослідникам, оскільки дозволяє не просто повторювати те, що вже було доступно в іншому програмному забезпеченні, а застосовувати нові алгоритми та створювати більш потужні моделі для досліджень у таких напрямках, як маркетинг, діагностика когнітивних процесів, розробка користувацьких інтерфейсів та нейроінтерфейсів (коли управління та взаємодія з програмою відбувається за допомогою руху очей), комбінувати компоненти таким чином, щоб отримувати нові результати та вдосконалювати методологію».

Розробка спрощує процес аналізу даних та прискорює створення предиктивних моделей, що особливо корисно в медичній діагностиці, маркетингу та при вивченні когнітивних процесів. Бібліотека вже знайшла застосування в дослідженнях стратегічного проекту «ІТ-технології для людини» і була представлена на міжнародній конференції ECEM 2024 в Ірландії.

Проект реалізовано в рамках стратегічного проекту «ІТ-технології для людини» («Приоритет-2030»).