3M , Visual Attention Service (VAS) adında kullanıcıların resimlerde nerelere odaklanacaklarını tahmin etmeye çalışan bir servis hayata geçirdi. Daha önce Feng Gui, Clickmap ve Göz İzleme Cihazı yazısında VAS gibi benzer bir algoritma ile çalışan Feng-Gui’yi anlatmıştık.

VAS, Feng-Gui gibi kontrast oranlarını dikkate alarak tahmin etmesinin yanında kullanıcıların resim üzerinde yüzleri ve metinleri belirlemesine de olanak sağlayıp buna göre analiz yapabiliyor.

Göz izleme cihazı üreticisi Tobii, blogunda VAS ile bir resmi analiz edip sonuçları göz izleme cihazı sonuçları ile karşılaştırmış.

Test edilen resim

VAS Sonucu

İlk sonuçtan sonra aşağıdaki gibi yüz ve metin bölümü seçilerek resim VAS ile tekrar analiz edilmiş.

Bu yöntem sonunda tahmin şu şekilde olmuş:

Tobii, bizim de Kullanıcılar Yüzlere Bakarlar yazısında paylaştığımız çalışmada bu resmin göz izleme analizi daha önce yapmıştı.

Göz İzleme Sonucu

VAS, Feng-Gui’ye nazaran tahminde daha başarılı olsa da yukarıda gördüğümüz gibi göz izleme sonuçlarına yakın veya benzer sonuçlar  elde etmiyor.VAS ayrıca  kendi göz izleme çalışmalarımızdaki sonuçlarda da çok başarılı değildi. (Gizlilik anlaşmaları sebebiyle bu çalışmaları sizinle paylaşamıyoruz)

VAS özellikle metin alanında genel kullanıcı göz hareketlerinin tam tersine bir tahminde bulunmakta. F tipi okuma şekli yerine kullanıcıların paragrafta daha çok metnin ortasına odaklandıklarını tahmin ediyor. Kullanıcıların herhangi bir resimde bulunan yüzlere odaklanması da VAS’ın sonuçlarında çok açık değil.

İnsanların arayüzlerde nerelere baktıklarının/odaklandıklarının analizi konusunda kullanılan bir kaç yol var. Öncelikle bunu tahmin eden/etmeye çalışan iki sistemden bahsedelim:

1. Feng Gui

Feng Gui arayüz bölümlerinin renk, büyüklük ve kontrast gibi özelliklerine göre kişilerin nerelere odaklanacaklarını tahmin etmeye çalışan bir sistem. Arayüzü sisteme yüklediğinizde aşağıdaki gibi bir sonuç almaktasınız.

2. Clickmap
Clickmap daha çok bağlantılardan yola çıkarak bağlantılar için sıcaklık haritaları oluşturmakta. Sayfalarda bağlantıların dikkat çektiğini düşünen kişiler tarafından da bu sistem, kullanıcıların baktığı yerlerin analizi konusunda kullanılıyor.

Diğer yöntem ise yukarıdakiler gibi tahmin etmeye çalışmayıp gerçek sonuçları vermekte.

3. Göz İzleme Cihazı

Göz İzleme Cihazı kullanıcının göz bebeklerini algıladıktan sonra hareketlerini ve odaklanmalarını takip ederek kullanıcıların arayüzde baktıkları yerlerin gerçek sıcaklık haritalarını ortaya çıkarıyor. Aşağıdaki sıcaklık haritası banner körlüğü (bu konuda da yakında bu blogda bir yazı bulabileceksiniz) çalışmasından elde edilmiş. Kullanıcıların aşağıdaki arayüzde içeriğe odaklanıp bannerları görmediği anlamı çıkarabiliyoruz.

Göz İzleme Cihazı ile tasarımlarda navigasyon, reklam ve üyelik gibi bölümlerinin kullanıcılar tarafından ne kadar görüldüğünü belirleyebilir ve bunun üzerine analizler yapabiliriz.