Современные исследования активно используют машинное обучение и искусственный интеллект для анализа больших объемов данных движений глаз. Однако, несмотря на значительный прогресс в этой области, имеются проблемы, ограничивающие эффективность таких методов. Одна из них — недостаточная гибкость существующих программных решений. Они часто предлагают ограниченный набор настроек параметров, что затрудняет адаптацию к специфическим задачам исследования. Кроме того, слабым местом остается интеграция этих инструментов с другими специализированными программами.
Python-библиотека EyeFeatures, разработанная в Лаборатории социальной и когнитивной информатики ВШЭ в Санкт-Петербурге, решает эти проблемы и предлагает удобный набор инструментов для работы с данными движений глаз. Она включает модули для обработки и анализа данных, полученных с помощью айтрекеров — устройств, фиксирующих движение глаз при выполнении различных задач.
Обработка данных о движении глаз — сложный процесс, который состоит из нескольких этапов. Поскольку зрачки глаз движутся не плавно, а скачкообразно, последовательно фокусируясь в определенных точках, первый этап обработки данных заключается в нахождении областей фиксации. На втором этапе производится расчет таких показателей, как средняя длительность фиксации взгляда и среднее расстояние между точками, которые позволяют создавать первые простые предсказательные или диагностические модели.
Все этапы обработки данных можно осуществлять с помощью различных модулей библиотеки EyeFeatures. Гибкий, модульный подход позволяет легко интегрировать обработку данных движений глаз в существующие исследовательские и коммерческие проекты, начиная с сырых данных и заканчивая готовой предиктивной или объяснительной моделью. Например, применение библиотеки в маркетинговых исследованиях позволит оценивать реакцию потребителей на рекламу. Анализ движения глаз покажет, какие именно элементы привлекают наибольшее внимание аудитории.
Антон Сурков, руководитель проекта, младший научный сотрудник Лаборатории социальной и когнитивной информатики НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге, рассказывает: «Библиотека может быть полезна исследователям, так как позволяет не просто повторять то, что и так было доступно в другом софте, а применять новые алгоритмы и создавать более мощные модели для исследований в таких направлениях, как маркетинг, диагностика когнитивных процессов, разработка пользовательских интерфейсов и нейроинтерфейсов (когда само управление и взаимодействие с программой происходит посредством движения глаз), комбинировать компоненты таким образом, чтобы получать новые результаты и совершенствовать методологию».
Разработка упрощает процесс анализа данных и ускоряет создание предсказательных моделей, что особенно полезно в медицинской диагностике, маркетинге и при изучении когнитивных процессов. Библиотека уже нашла применение в исследованиях стратегического проекта «ИИ-технологии для человека» и была представлена на международной конференции ECEM 2024 в Ирландии.
Проект реализован в рамках стратегического проекта «ИИ-технологии для человека» («Приоритет-2030»).
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» — один из крупнейших и самых востребованных вузов России. В университете учится 54 тысячи студентов и работает почти 4,5 тысячи учёных и преподавателей. НИУ ВШЭ ведёт фундаментальные и прикладные исследования в области социально-экономических, гуманитарных, юридических, инженерных, компьютерных, физико-математических наук, а также креативных индустрий. В университете действуют 47 центров превосходства, или международных лабораторий. Вышка объединяет ведущих мировых исследователей в области изучения мозга, нейротехнологий, биоинформатики и искусственного интеллекта. Университет входит в первую группу программы «Приоритет-2030» в направлении «Исследовательское лидерство». Кампусы НИУ ВШЭ расположены в четырех городах — Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде и Перми, а также в цифровом пространстве — «Вышка Онлайн».
Показать больше