Мы хотим быть уверены, что наши телефоны больше не будут мешать нам в неподходящий момент. Для этого, в первую очередь, мы должны лучше понять, где находится наше внимание при использовании смартфонов.
Ученые в области вычислительной техники в ETH впервые разработали систему, которая регистрирует зрительный контакт с дисплеем в повседневных ситуациях. Социологи и медицинские эксперты также могли бы извлечь из этого пользу.
Определение уровня внимания людей
Сколько раз в день вы включаете свой смартфон? Как долго включен экран и как долго используются различные приложения? Каждый современный смартфон автоматически собирает эти данные и делает их доступными пользователю под такими заголовками, как «цифровое благополучие». Но не все время использования экрана и приложений одинаково. Иногда мы полностью концентрируемся на чем-то в течение длительного времени, в то время как в других случаях мы смотрим на экран лишь ненадолго или многократно отвлекаемся на происходящее вокруг нас. А иногда мы вообще не смотрим на наш смартфон, потому что случайно активировали его.
«Уровень внимания, которое мы уделяем нашим смартфонам, может значительно отличаться, — объясняет Михай Баче, — но это никогда не рассматривалось в реальных повседневных ситуациях». Вместе со студентом магистратуры и профессором Штутгартского университета, Баче, который является аспирантом Института Интеллектуальных Интерактивных Систем ETH в Цюрихе, разработал систему измерения визуального внимания, уделяемого смартфону в обычный день пользователя в течение нескольких недель. Все, что для этого требуется, — это передняя камера и данные датчика телефона. Раньше исследователям приходилось использовать громоздкие измерительные приборы с глазными трекерами или просить участников заполнять опросы, которые в лучшем случае могли лишь приблизиться к нормальной жизни.
Понимание внимания пользователей является одной из важнейших задач на пути к будущим мобильным пользовательским интерфейсам, говорит Баче. Они должны быть внимательными и автоматически учитывать наши текущие потребности и ситуацию, в которой мы находимся. Тогда, например, больше не будет необходимости в ручной настройке «не нарушать», чтобы не быть оторванными от сконцентрированной деятельности неважным уведомлением.
Такая технология, кажется, становится все более необходимой: Исследования Баче показывают, что визуальное внимание, которое мы уделяем смартфонам, в настоящее время крайне фрагментировано.
В среднем, зрительный контакт с экраном длится всего семь секунд, прежде чем взгляд уходит — и это происходит четыре раза каждый раз, когда телефон разблокирован, в течение примерно двух секунд каждый раз.
Степень отвлечения внимания пользователя зависит не только от его индивидуальности, но и от окружающей среды и типа используемого в настоящее время приложения. Например, медицинские приложения или приложения, используемые для тренировок или образования, уделяют внимание людям лучше, чем развлекательные приложения.
Для Баче, однако, главная ценность его работы заключается не только в конкретных результатах исследований, которые могут быть получены с помощью системы: «Прежде всего, мы хотим, чтобы наша система служила основой для других ученых». Поэтому мы опубликуем все наши алгоритмы в дополнение ко всем видеоданным».
Разработчики приложений — не единственные, кто может извлечь выгоду в будущем: социологи или психологи также могут использовать систему для проведения исследований о влиянии различных факторов на внимание без больших технических затрат. В медицинской сфере также может быть использована технология: например, изменения в поведении внимания могут быть проверены при наблюдении за пациентами, и могут указывать на проблемные разработки.
При разработке системы использовалось приложение, которое, помимо записи видео с помощью камеры, расположенной на передней панели, каждый раз при разблокировке телефона и параллельного сбора различных сенсоров и метаданных, также содержало функции защиты и верификации данных.
Участники исследования имели возможность использовать компонент обзора для самостоятельного решения вопроса о том, какие видеоматериалы следует выпускать для оценки, а видеопоследовательности могли оцениваться другими участниками с помощью игры с аннотациями. Результаты автоматического определения зрительного контакта были рассмотрены на этапе разработки с помощью этого третьего компонента.
В первом эксперименте с 32 участниками и в течение более чем двух недель исследователи записывали видеопоследовательности общей продолжительностью 472 часа, а затем оценивали их с помощью инновационной адаптивной системы обнаружения контакта со зрением. Размер отдельных видеозаписей мог достигать нескольких сотен мегабайт, что означало, что на смартфонах требовалось много места для хранения и соответственно длительное время загрузки. Это было одной из самых больших проблем.
Поскольку пользователи быстро отключали или, по крайней мере, сводили к минимуму использование приложений, которые вмешивались в их повседневную жизнь, необходимо было найти механизмы, позволяющие избежать чрезмерной нагрузки на память смартфона или блокировки его пропускной способности.
Защита данных также должна была быть обеспечена в любое время, когда на сервер оценки можно было загружать только те материалы, которые были явно выпущены пользователями с помощью компонента обзора. «Приложение было проверено Комиссией по этике ETH Цюриха, и мы также сознательно не проводим никакого распознавания лиц. Мы проверяем только наличие зрительного контакта с экраном», — объясняет Баче.
Смартфоны не обязательно должны будут оценивать конфиденциальные личные данные, чтобы лучше понимать людей и их потребности в будущем». Вместо этого, система компьютерных ученых могла бы помочь в этом путем автоматического определения уровня внимания людей. опубликовано econet.ru по материалам techxplore.com
P.S. И помните, всего лишь изменяя свое потребление — мы вместе изменяем мир! © econet