eyeScrollR:一种软件方法,用于从可滚动的网页上重复绘制眼球跟踪数据的可复制映射

科学领域:

• 人与计算机的交互
• 认知心理学 认知心理学
• 可用性研究研究可用性研究

背景情况:

• 互联网是现代生活不可或缺的组成部分,推动了对眼睛追踪技术的越来越多的使用,以研究在线行为.
• 从动态的,可滚动的网页上映射眼睛跟踪数据对研究人员来说是一个重大的方法挑战.
• 现有的方法缺乏分析网络内容关注度所需的精度和标准化.

研究的目的:

• 介绍 eyeScrollR,一个 R 包,旨在准确地映射可滚动网页的眼睛跟踪数据.
• 为研究在线注意力和行为的研究人员提供可复制和可靠的解决方案.
• 为了促进在网页滚动上下文中对眼睛跟踪数据的标准化分析.

主要方法:

• 使用确定性算法开发 eyeScrollR R 包.
• 使用鼠标滚动数据,将眼睛跟踪视线坐标重新映射为全页坐标.
• 整合功能来处理诸如粘贴菜单和滚动期间持久广告等元素.
• 通过对各种硬件,软件和网页配置的测试进行验证.

主要成果:

• 与手动编码相比,eyeScrollR包在绘制眼睛跟踪数据方面表现出高准确度.
• 该包有效地处理常见的网页复杂性,确保可靠的数据映射.
• 验证证实了包在各种测试环境中的可靠性.

结论:

• eyeScrollR提供了一种可复制和可靠的方法,用于从可滚动的网页上映射眼睛跟踪数据.
• 该软件包是一个有价值的开源工具,用于眼睛追踪研究人员,特别是那些致力于开放科学的研究人员.
• eyeScrollR 增强了在复杂的在线环境中对用户注意力和行为的分析.