Fonctionnalités de carte thermique dans iMotions Online
Aperçu
iMotions Online offre de puissantes fonctionnalités de cartes thermiques, permettant aux chercheurs de visualiser les données agrégées relatives au regard des participants. Ces cartes thermiques constituent un moyen intuitif d’identifier les zones suscitant une attention visuelle élevée ou faible sur divers stimuli, tels que des images, des vidéos et des sites web.
Cartes thermiques dynamiques et statiques
Dans iMotions Online, les cartes thermiques peuvent être affichées de manière dynamique, illustrant l’évolution de l’attention visuelle au fil du temps, ou de manière statique, offrant une vue d’ensemble des schémas de regard tout au long de l’exposition au stimulus. Cette double fonctionnalité permet aux chercheurs de comprendre à la fois les aspects temporels et spatiaux de l’engagement visuel.
Visualisation personnalisable
Les chercheurs peuvent personnaliser les cartes thermiques à l’aide de différentes palettes de couleurs et les exporter pour procéder à des analyses détaillées et générer des rapports. La possibilité de créer des visualisations sous forme de cartes thermiques permet de mieux comprendre comment les participants interagissent avec les stimuli, ce qui en fait un outil précieux pour des domaines tels que la conception UX/UI, le marketing et la recherche cognitive.
Domaines d’intérêt (AOI)
Les cartes thermiques peuvent être affinées à l’aide de zones d’intérêt (AOI), qui permettent aux chercheurs de se concentrer sur des régions spécifiques d’un stimulus. Cette fonctionnalité fournit des indicateurs détaillés sur l’attention visuelle portée à des zones prédéfinies, ce qui permet une analyse précise du comportement des participants.
Intégration avec d’autres données
Les fonctionnalités de carte thermique d’iMotions Online s’intègrent parfaitement à d’autres données biométriques, telles que l’analyse des expressions faciales et les mesures d’oculométrie. Cette approche globale permet aux chercheurs de tirer des enseignements pertinents à partir de multiples flux de données, enrichissant ainsi l’analyse globale.