Das neue automatisierte AOI-Modul von iMotions revolutioniert die Analyse von Eye-Tracking-Daten, da es manuelles Retargeting bei dynamischen Inhalten überflüssig macht. Forscher sparen durch die automatische Objektverfolgung Zeit und steigern so die Produktivität in Branchen wie Gaming, VR und der Wissenschaft. Dieses Tool optimiert Arbeitsabläufe, senkt Kosten und verbessert die Genauigkeit und Effizienz von Eye-Tracking-Studien.

Ein Meilenstein in der Analyse von Eye-Tracking-Daten

Eye-Tracking-Studien, insbesondere solche mit dynamischen Inhalten, wurden lange Zeit durch arbeitsintensive und zeitaufwändige Datenanalyseprozesse behindert. Jedes Objekt oder jede Person von Interesse in einer dynamischen Szene musste Frame für Frame akribisch neu markiert werden, was die Bearbeitungszeit für die Analyse mühsam in die Länge zog. Glücklicherweise sind diese Zeiten nun vorbei. iMotions stellt eine revolutionäre Lösung vor, die neue Maßstäbe setzen wird: unser neues Modul „Automated Area-of-Interest“ (AOI)!

Automatisierte AOI-Systeme von iMotions – einzigartig in ihrer Art

Wir sind stolz darauf, das erste Unternehmen zu sein, das ein universell einsetzbares, dynamisches und vollautomatisches AOI-Tool anbietet. Diese Spitzentechnologie richtet sich an alle, die mit dynamischen Inhalten arbeiten und Daten daraus verarbeiten – sei es in Spielen, VR-Umgebungen, Smart Eye Pro-Systemen oder Eye-Tracking-Brillen in realen Umgebungen. Mit diesem neuen Modul ermöglichen wir Forschern, sich auf die eigentliche Forschung zu konzentrieren, anstatt unzählige Stunden damit zu verbringen, jedes Objekt oder jede Person manuell von Bild zu Bild neu zu markieren. Forscher und Analysten können sich nun auf das konzentrieren, was wirklich zählt: die Erkenntnisse, die sie aus ihren Studien gewinnen.

So funktionieren automatisierte AOI-Systeme

Automatisierte AOIs sind im Grunde genommen recht einfach: Anstatt Objekte mühsam und endlos neu auszurichten, erkennt unser fortschrittlicher Algorithmus Objekte automatisch von Bild zu Bild und übernimmt für Sie die Neuausrichtung Ihrer vorab festgelegten AOIs in jeder dynamischen Szene – wodurch manuelle Eingriffe überflüssig werden.

…das automatisierte AOI-Modul von iMotions… hat die Videoanalyse für meine Forschung vereinfacht. Mit nur wenigen Klicks lässt sich ein AOI für ein Element im Video definieren, das über einen festgelegten Zeitraum hinweg verfolgt wird. Besonders gut hat mir gefallen, dass man weitere AOIs definieren kann, während andere bereits verarbeitet werden. Die Benutzeroberfläche ist einfach zu bedienen und sehr intuitiv, auch wenn man sie zuvor noch nicht genutzt hat. Insgesamt bin ich der Meinung, dass das Modul „Automatisierte AOI“ den Prozess der Eye-Tracking-Analyse verbessert, Zeit spart und die Effektivität steigert.

Aitor Toichoa Eyam, Doktorand an der Universität Tampere.

Das Alte war gut, das Neue ist (noch viel) besser.

Als wir unser Dynamic-AOI-Tool in iMotions 9.0 einführten, war dies ein bedeutender Fortschritt in Sachen Arbeitseffizienz, doch mit dem Automated-AOI-Modul wollten wir für alle unsere Nutzer einen echten Qualitätssprung erzielen. Für uns war es entscheidend, dass das neue Modul eine noch deutlichere Verbesserung des Arbeitsablaufs und der Arbeitszeiten in den tatsächlichen Forschungsprozessen der iMotions-Anwender bewirkt – und nicht nur in unseren internen Tests und Validierungen. Deshalb haben wir uns mit mehreren iMotions-Kunden zusammengesetzt und getestet, wie sich das automatisierte AOI im Vergleich zu einer Reihe ihrer sorgfältig und manuell bearbeiteten Studien schlägt.

Um eine umfassende Validierung über verschiedene Forschungsbereiche hinweg zu gewährleisten, haben wir Kunden aus den Bereichen Spieleentwicklung, Marktforschungsagenturen (Regaltests), Flugsicherung sowie aus dem akademischen Bereich einbezogen. Aus dem akademischen Bereich haben wir eine vielfältige Gruppe von Anwendern zusammengestellt, die in Bereichen wie soziale Interaktion, Mensch-Roboter-Interaktion, Neuromarketing, Kunstwahrnehmung sowie menschliche Faktoren in VR und Simulationen forschen.

Wie Sie den Erfahrungsberichten in diesem Artikel entnehmen können, fiel das Feedback durchweg positiv aus. Unsere ausgewählten Tester konnten mit dem automatisierten AOI-Modul genau den Nutzen erzielen, den wir angestrebt hatten, wobei die verkürzte Datenverarbeitungszeit durchweg die wichtigste Verbesserung darstellte.

Eine deutliche Produktivitätssteigerung für alle

Für Unternehmen sind die Auswirkungen enorm. Mit dem Modul „Automated AOI“ können Unternehmen ihre Produktivität drastisch steigern, indem sie Zeit und Ressourcen von mühsamen manuellen Prozessen auf die eigentliche Projektentwicklung und -durchführung verlagern. Da sie nicht mehr durch die Einschränkungen herkömmlicher AOI-Methoden behindert werden, können Unternehmen nun strategischeren und lukrativeren Aufgaben Vorrang einräumen.

Die automatisierte AOI-Lösung sorgt für eine enorme Effizienzsteigerung bei einem Prozess, der mitunter sehr zeitaufwendig und arbeitsintensiv sein kann, insbesondere bei dynamischeren Stimuli wie Eye-Tracking-Brillenaufzeichnungen und UX-Forschung. Im Laufe der Jahre gab es AOIs, die für uns aus analytischer Sicht interessant waren, die wir aber einfach nicht erstellt haben, weil dies zu aufwendig gewesen wäre. Wir sehen einen direkten Nutzen des Tools darin, dass es Zeit und Kosten spart, aber es gibt definitiv auch einen indirekten Nutzen, da wir unserer Analyse eine neue Dimension verleihen können.

Seán Higgins, Geschäftsführer, Future Proof Insights

Die Vorteile gehen über den kommerziellen Sektor hinaus. Auch akademische Einrichtungen können erheblich von dieser Technologie profitieren. Bei der herkömmlichen Eye-Tracking-Analyse sind aufgrund des hohen Arbeitsaufwands bei der manuellen Anpassung von AOIs oft einschränkende Hypothesen erforderlich. Mit dem Modul „Automated AOI“ werden diese Einschränkungen effektiv aufgehoben, was ein breiteres Spektrum an Forschungsfragen und eine Zunahme potenzieller Veröffentlichungen ermöglicht. Forscher können ihre Zeit nun für sinnvolle wissenschaftliche Untersuchungen nutzen, anstatt sich mit mühsamen manuellen Anpassungen zu beschäftigen, was ein innovativeres und produktiveres Forschungsumfeld fördert.

Kosten senken und Qualität verbessern

Ein wesentlicher Vorteil des automatisierten AOI-Moduls liegt darin, dass es die mit der Nachbearbeitung von Eye-Tracking-Studien verbundenen Gemeinkosten deutlich senken kann. Viele Einrichtungen und Unternehmen stellen fest, dass ein großer Teil ihres Forschungsbudgets für Forschungsassistenten aufgewendet wird, die die AOIs manuell anpassen.

Das automatisierte AOI-Modul senkt diese Kosten erheblich, indem es den Bedarf an intensiver manueller Arbeit reduziert, sodass Forschungsteams ihre personellen Ressourcen besser einsetzen und unnötige Kosten einsparen können. Darüber hinaus profitieren Kunden von einem geringeren Verwaltungsaufwand bei der Zusammenarbeit, was zu einer Optimierung der Prozesse und einer Steigerung der Effizienz führt. Über die Kosteneinsparungen hinaus verbessert die Automatisierung die Qualität und Präzision der Forschung, indem sie menschliche Fehler bei der Definition von AOIs minimiert, was zu zuverlässigeren Ergebnissen führt.

Forschung > Körperliche Arbeit

Der wahre Wert des automatisierten AOI-Moduls von iMotions liegt darin, dass es Forschern und Analysten ermöglicht, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren – nämlich das Forschungsprojekt selbst. Anstatt sich mit der mühsamen manuellen Dateneingabe aufzuhalten, können Fachleute ihre Zeit nun kreativeren und analytischeren Aspekten ihrer Arbeit widmen. Der intelligente Algorithmus des Moduls ermittelt die logischste Kontur des zu untersuchenden Objekts und stellt so sicher, dass der Fokus auf der Gewinnung von Erkenntnissen und dem Ziehen von Schlussfolgerungen aus den Daten liegt, anstatt sich in den Details der Datenaufbereitung zu verlieren.

Meine Forschung befasst sich mit der Erarbeitung eines fundierten Verständnisses der menschlichen Faktoren im Verkehr im Kontext multimodaler Verkehrsabläufe und der Verkehrssicherheit. Bei der Bewertung des Verhaltens von Fußgängern, Radfahrern und Autofahrern, die sich im Straßenverkehr bewegen, ist die visuelle Aufmerksamkeit ein unschätzbarer Leistungsindikator. Wir erfassen diesen Indikator durch Laborstudien mit menschlicher Beteiligung sowie durch instrumentierte Feldstudien. Wir haben festgestellt, dass die automatisierte AOI-Technik (Areas of Interest) von iMotions den Zeitaufwand für die manuelle Datenauswertung um über 50 % reduziert. Diese Zeitersparnis ist für unsere Forschungsarbeit von unschätzbarem Wert.

Dr. David S. Hurwitz, F.ITE, Professor / Leiter des Fachbereichs Verkehrstechnik / Leiter des Labors für Fahr- und Fahrradsimulation / Kiewit-Zentrum für Infrastruktur- und Verkehrsforschung

Wenn Sie mehr über das automatisierte AOI-Modul erfahren möchten, besuchen Sie die neue, eigens dafür eingerichtete Modulseite. Dort können Sie auch Kontakt zu unserem Lösungsteam aufnehmen, das Ihnen gerne alle Fragen beantwortet.