Die Analyse von Daten aus mobilen Eye-Trackern ist komplex, angefangen bei der Zuordnung des Blickes zu dynamischen Szenen bis hin zur Synchronisierung mehrerer Datenströme. Blickshift Analytics vereint alle Tools, die zur Bewältigung dieser Herausforderungen erforderlich sind, in einer einzigen leistungsstarken Softwareumgebung. Unsere Software vereinfacht den gesamten Prozess der Analyse von Daten aus mobilen Eye-Trackern, von der Synchronisierung und Visualisierung bis hin zur ereignisbasierten Analyse und Qualitätskontrolle. Sie vereint Präzision, Flexibilität und benutzerfreundliches Design in einem Tool und ermöglicht es Eye-Tracking-Forschern, sich auf Erkenntnisse statt auf die Datenaufbereitung zu konzentrieren.
Exakte Zuordnung des Blicks zur Szene
Problem: Mobile Eye-Tracker zeichnen den Blick relativ zum Kopf oder zur Augenkamera auf, nicht direkt in Weltkoordinaten. Die Zuordnung des Blicks zu realen Objekten oder Bereichen von Interesse ist schwierig.
Lösung: Blickshift Analytics integriert die Visualisierung von Szenenvideos mit synchronisierten Blick-Overlays. Die Software ermöglicht eine Frame-für-Frame-Überprüfung, automatische Korrekturen und einen flexiblen Datenexport. Forscher können Szenenvideos und Blickdaten interaktiv kombinieren, wodurch sich leicht visualisieren lässt, wohin die Teilnehmer tatsächlich geschaut haben, selbst in dynamischen Umgebungen.
Dynamic Areas of Interest (AOIs) powered mit KI
Problem: In realen Aufgaben bewegen sich Objekte und verändern ihre Form, was die AOI-Analyse erschwert.
Lösung: Blickshift Analytics ermöglicht die Definition dynamischer AOIs, die direkt im Szenenvideo verschoben, in der Größe verändert und angepasst werden können. Über eine benutzerfreundliche Oberfläche haben Sie jederzeit die volle Kontrolle über alle erstellten dynamischen AOIs in Ihren aufgezeichneten Videos. Sie müssen lediglich die Keyframes Ihres Experiments mit AOI annotieren. Der Rest des Annotierung wird von unserer Software übernommen, indem die AOI-Trajektorien zwischen diesen Keyframes automatisch mit Hilfe einer lokalen KI interpoliert werden. Mit dieser Funktion reduzieren wir den Zeitaufwand für die Analyse von Eye-Tracking-Daten erheblich.
Daten nachkalibrieren und die Genauigkeit erhöhen
Problem: Durch Bewegungen des Headsets oder Änderungen der Lichtverhältnisse können Kalibrierungsfehler und Abweichungen auftreten, die die Datenqualität im Laufe der Zeit beeinträchtigen.
Lösung: Blickshift Analytics umfasst Datenqualitätsprüfungen und Visualisierungstools, die Abweichungen oder Verschiebungen in den Blickdaten hervorheben. Benutzer können problematische Segmente schnell identifizieren und durch Filterung oder Neukalibrierung korrigieren, wodurch eine durchgehend genaue Blickzuordnung während des gesamten Experiments gewährleistet ist.
Präzise Synchronisierung von Datenströmen
Problem: Daten von Augen, anderen Sensoren und Szenen stammen oft aus unterschiedlichen Quellen mit unterschiedlichen Zeitstempeln. Eine Fehlausrichtung kann die Analyseergebnisse verfälschen.
Lösung: Die flexible Zeitachsenansicht von Blickshift Analytics zeigt mehrere Datenströme (z. B. Blickrichtung, Szenenvideo, physiologische Daten oder Bewegungserfassung) mit einer Genauigkeit im Millisekundenbereich synchronisiert an. Eye-Tracking-Forscher können mit unserer Software Ereignisse einfach aufeinander abstimmen und zeitliche Beziehungen zwischen Signalen visualisieren, wodurch valide und reproduzierbare Ergebnisse gewährleistet werden.
Events und kontextbasierte Analyse
Problem: Bei naturalistischen Aufzeichnungen ist das Identifizieren relevanter Ereignisse oder Reize zeitaufwendig und fehleranfällig.
Lösung: Blickshift Analytics unterstützt ereignisbasierte Synchronisation und Segmentierung. Eye-Tracking-Forscher können Ereignisse markieren und organisieren, sie automatisch mit Blickdaten abgleichen und schnell nach bestimmten Aufgabenphasen oder Reizen filtern. So lässt sich leicht analysieren, wie sich das Blickverhalten in Abhängigkeit vom Kontext verändert.
Überprüfung der Datenqualität
Problem: Head-Mounted-Systeme liefern oft verrauschte oder unvollständige Blickdaten.
Lösung: Blickshift Analytics umfasst fortschrittliche Filter-, Interpolations- und Glättungsoptionen zur Verbesserung der Datenqualität. Unsere Plattform hebt fehlende oder unzuverlässige Stichproben hervor und bietet Tools zur Bereinigung und Vorverarbeitung der Daten vor der weiteren Analyse, um robuste, reproduzierbare Ergebnisse zu gewährleisten.
Kopf- und Blickbewegungen unterscheiden
Problem: Bei Head-Mounted-Setups sind Kopf- und Augenbewegungen miteinander direkt verbunden, was die Interpretation des Blickverhaltens erschwert.
Lösung: Blickshift Analytics ermöglicht die Visualisierung von Blickverläufen in Kombination mit Kopfbewegungsdaten. Durch die Verknüpfung beider Datenströme hilft die Software dabei, zwischen kopf- und augengesteuerten Blickverschiebungen zu unterscheiden, was ein genaueres Verständnis der visuellen Aufmerksamkeitsdynamik ermöglicht.