Das Jahr 2020 ist vorbei, und obwohl es ein herausforderndes Jahr war, blicken wir optimistisch in die Zukunft und auf die Chancen, die sich für die Biosensorforschung bieten. Zwar ist die Software natürlich der wichtigste Bestandteil jedes Forschungsaufbaus mit iMotions, doch ohne die Biosensoren gäbe es keine Biosensorforschung. In diesem Blogbeitrag beleuchten wir daher die neuesten Trends in den Branchen unserer Hardware-Partner, werfen einen Blick auf neuartige Forschungsansätze in den verschiedenen Modalitäten und zeigen auf, wie iMotions die aktuellen Trends in der Forschung zum menschlichen Verhalten einschätzt.
iMotions hat sich zum Ziel gesetzt, eine Vorreiterrolle beim Wissensaustausch, bei der Förderung und der Ermöglichung der Biosensor-Forschung einzunehmen, um dieser zu neuen Höhenflügen zu verhelfen. Hier beleuchten wir Trends bei den wichtigsten Hardware-Modalitäten, die eingesetzt werden, um ein ganzheitliches Verständnis der menschlichen Emotionen zu erlangen. Die erste Modalität, mit der wir uns befassen werden, ist das Eye-Tracking.
Trends im Bereich Mobile Eye Tracking
Eye-Tracking-Hardware ist bereits seit einiger Zeit weit verbreitet, und ihre Präsenz auf dem Markt nimmt stetig zu. Immer mehr Forscher tauschen Datensätze und Methoden aus, arbeiten gemeinsam an der Verbesserung der Datenqualität und standardisieren Eye-Tracking-Verfahren.
Der weltweite Markt für Eye-Tracking-Technologie wird voraussichtlich von 368 Millionen US-Dollar im Jahr 2020 auf 1,75 Milliarden US-Dollar bis 2025 wachsen; für den Prognosezeitraum wird eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 26,3 % erwartet. (Grandviewresearch)
Der größte Wachstumsbereich im Bereich Eye-Tracking bis zum Jahr 2020 war die Untersuchung des Verbraucherverhaltens, vor allem im Bereich des mobilen Eye-Trackings, wobei diese Methode im Einzelhandel, insbesondere im FMCG-Sektor, zunehmend gefragt war. Dieses Wachstum bedeutet, dass die Durchführung von Studien mit Eye-Tracking-Brillen in Einzelhandelsumgebungen wie Geschäften immer mehr zum Mainstream wird und nicht mehr als Vorreiter gilt. (Marketsandmarkets.com).
Wir bei iMotions freuen uns, dass auch für Eye-Tracking-Software ein Wachstum prognostiziert wird, insbesondere im Bereich der Untersuchung des Verbraucherverhaltens und der Produktforschung und -entwicklung, um die Vorlieben der Verbraucher besser zu verstehen. (ResearchandMarkets).
Erfahren Sie mehr über Produkttests: Regaltests im Laden
Auch für den Einsatz von Eye-Tracking in der Automobil- und Transportbranche wird ein enormes Wachstum prognostiziert, vor allem im Bereich der Fahrerüberwachungssysteme. Eye-Tracking hat sich als wirksame Technologie zur Erkennung von Schläfrigkeit oder Ablenkung am Steuer bewährt, da sowohl Automobilforscher als auch Unternehmen Tests durchführen und Eye-Tracking-Methoden in reale oder simulierte Fahrumgebungen integrieren. Auch Schulungen in der Automobil- und Luftfahrtbranche tragen zu diesem Wachstum bei, da Eye-Tracking zunehmend in VR-/AR-Schulungsumgebungen wie Flug- oder Fahrsimulatoren eingesetzt wird (ResearchandMarkets).
Mehr erfahren: Was ist VR-Eye-Tracking? [Und wie funktioniert es?]
Trends im Bereich Remote-Eye-Tracking
Die bildschirmgestützte Eye-Tracking-Forschung findet in immer mehr Anwendungsbereichen im akademischen und kommerziellen Sektor in den folgenden Bereichen Anwendung:
- Bildung
- Fahr- und Leistungstraining
- Gesundheit
- E-Commerce
- Gaming
Untersuchungen mittels Eye-Tracking liefern unmittelbare Einblicke in das Nutzerverhalten, und die Messung der visuellen Aufmerksamkeit sowie der Aspekte, die Menschen auf Bildschirmen oder in der realen Welt wahrnehmen und mit denen sie sich beschäftigen, stellt eine unschätzbare Ressource dar. Dies ist oft ein großer Vorteil bei der Optimierung von Geräteinteraktionen, der Verhaltensanalyse, der medizinischen Unterstützung und dem Spieledesign – alles Bereiche, die unter dem Oberbegriff „menschenzentriertes Design“ zusammengefasst werden.
Quelle: Advances in Intelligent Systems and Computing (Buch) – Shehu, I., Wang, Y., Athuman, A., Fu, X. 2020, „Paradigm Shift in Remote Eye Gaze Tracking Research: Highlights on Past and Recent Progress“ Springer Verlag, Schweiz, S. 171. (Artikel)
Die obige Infografik verdeutlicht den sich abzeichnenden Trend, Eye-Tracking-Hardware mit anderen Messverfahren wie EEG, Gesichtsausdrucksanalyse und GSR im Rahmen der genannten Bereiche zu kombinieren, um Designs dank eines umfassenderen Verständnisses des menschlichen Verhaltens zu optimieren. Diese neuen Lösungen werden im Kontext bereits etablierter Anwendungs- und Forschungsbereiche dargestellt. So eignet sich beispielsweise die Verhaltensanalyse in automobilen Szenarien hervorragend für multimodale Forschung, wie etwa die Messung der Fahreraufmerksamkeit durch die Ergänzung etablierter Eye-Tracking-Verfahren um die Erkennung von Gesichtsausdrücken in intelligenten Fahrzeugen. Auch die Bereiche Telemedizin, E-Learning und E-Commerce haben im vergangenen Jahr an Dynamik gewonnen, was zu einem erhöhten Bedarf an integrierten Analysen der Mensch-Computer-Interaktion geführt hat.
Die Erweiterung bestehender Forschungsbereiche wie dem Internet der Dinge (IoT), der Fahrzeugsicherheit, autonomen Fahrzeugen, medizinischen Geräten sowie produkt- und webbasierter Benutzererfahrung durch neue und innovative Forschungsansätze und Methoden gibt uns einen Hinweis darauf, in welche Richtung sich die Eye-Tracking-Forschung in diesem Jahr und in naher Zukunft entwickeln wird.
Man sollte bedenken, dass die überwiegende Mehrheit der Eye-Tracking-Hardware und -Software ausschließlich für die Forschung und Erprobung von nutzerzentriertem Design entwickelt wird. Dies deutet darauf hin, dass die aktuellen globalen Investitionen in diesem Bereich dazu führen werden, dass die sich heute abzeichnenden Trends in den kommenden Jahren erheblich an Bedeutung gewinnen werden.
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Neueste Forschungsergebnisse zum Eye-Tracking
Wie bereits erwähnt, wurde Eye-Tracking bislang vor allem in der Werbung und bei der Erforschung von Verbraucherpräferenzen eingesetzt, gewinnt nun aber auch in den Bereichen Mensch-Computer-Interaktion, Usability, Gesundheitswesen sowie Automobil- und Transportwesen zunehmend an Bedeutung, was zu innovativer multimodaler Forschung in diesen Disziplinen führt.
Schau dir das an: Fortgeschrittene Methoden für UX und Usability
Eine kürzlich durchgeführte Studie zu einer E-Learning-Plattform hat gezeigt, dass ein heuristischer Ansatz bei UX-Tests in Verbindung mit Eye-Tracking den Forschern ein robusteres Instrumentarium zur Identifizierung und Bewertung von Usability-Problemen bietet, als wenn sie sich auf eine einzige Testmethode verlassen würden. Die Studie kam zu dem Ergebnis, dass die Kombination von heuristischen Bewertungen mit Eye-Tracking und Usability-Tests den Forschern dabei helfen kann, mehr Nutzerprobleme innerhalb von E-Learning-Portalen zu identifizieren, insbesondere wenn diese Probleme komplexer Natur sind. Die Forscher empfehlen, diese Art der Bewertungsmethodik erfolgreich einzusetzen, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern und damit eine maximale Akzeptanz von E-Learning-Plattformen und ähnlichen Webportalen zu erreichen.
Vielversprechende Forschungsergebnisse im Bereich Eye-Tracking liegen bei der Untersuchung des autonomen und abgelenkten Fahrens vor. Die University of Michigan nutzte Eye-Tracking, Herzfrequenz und GSR-Messungen in einer simulierten Fahrumgebung, um die Übernahmezeit und die Reaktion vorherzusagen, wenn es notwendig ist, die Kontrolle über ein Fahrzeug von einem autonomen in einen manuellen Fahrmodus zu übernehmen. Die Teilnehmer mussten in verschiedenen städtischen Fahrszenarien unerwartet die Kontrolle übernehmen, während sie zu anderen Zeiten eine visuelle Gedächtnisaufgabe ausführten. Beeindruckenderweise konnten die Forscher die Leistung der Fahrer beim Übernehmen der Kontrolle anhand ihrer physiologischen Daten mit einer Genauigkeit von über 70 % vorhersagen.
Eye-Tracking in Studien im Gesundheitswesen geht über die Untersuchung der Interaktion mit medizinischen Geräten hinaus und kann sogar zur Bewertung der visuellen Präferenzen bei Menschen mit Autismus-Spektrum-Störungen (ASD) eingesetzt werden. In einer aktuellen Studie mit dem iMotions-Kunden Janssen Research and Development wurden Teilnehmern mit ASD Videos gezeigt, die biologische und nicht-biologische Bewegungen darstellten, und ihre Blickbewegungen mit denen einer Kontrollgruppe mit typischer Entwicklung (TD) verglichen. Es zeigte sich, dass „die Teilnehmer mit ASD insgesamt weniger Zeit damit verbrachten, die präsentierten Reize zu betrachten als die TD-Teilnehmer (P < 0,03), eine geringere Präferenz für biologische Bewegungen zeigten“ und sich zudem später auf die Bewegung fixierten, was darauf hindeutet, dass Personen mit ASD andere Blickbewegungsmuster und Bewegungspräferenzen aufweisen als andere Bevölkerungsgruppen.
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