Análisis visual de datos provenientes de registradores oculares

Abstract

Actualmente el crecimiento exponencial de datos como consecuencia de los numerosos estímulos con los que interactúan las personas ha llevado a cambiar la manera en que los profesionales manipulan los mismos. Para asistir al proceso de análisis y exploración, la visualización de datos permite condensar y mostrar grandes cantidades de información, facilitando la identificación de patrones relevantes. Dentro de los numerosos dominios de aplicación en donde se puede hacer uso de la visualización se destaca el campo vinculado al registro de movimientos oculares (eye tracking). Este nuevo campo ha cobrado principal relevancia en el último tiempo como consecuencia del avance de los instrumentos y equipos especializados que permiten obtener datos de mejor calidad en diversas condiciones que antes resultaban imposibles. Estos datos tienen la particularidad de tener una componente espacio-temporal asociada que permite determinar, en un momento dado, la región espacial que se encuentra observando una persona. El objetivo de esta tesis es explorar el diseño y aplicación de técnicas de análisis visual de datos específicas para modelar el comportamiento de la dinámica ocular al realizar diversas tareas. Estas tareas fueron especialmente seleccionadas teniendo en cuenta el esfuerzo cognitivo requerido para completarlas, ya que es posible derivar a partir de la mismas comportamientos relevantes para los expertos. Para alcanzar este objetivo, se introducen diversas técnicas y herramientas de análisis visual que permiten visualizar los datos obtenidos en distintos experimentos de eye tracking. Dichos experimentos están enfocados en dos tipos de tareas reconocidas por su relevancia en los procesos cognitivos de orden superior: la lectura y la exploración visual de videos. La lectura involucra diversos mecanismos de atención vinculados al procesamiento visual y semántico de las palabras, que permite caracterizar el comportamiento de un grupo de personas. Por otro lado, la exploración de videos implica analizar una escena dinámica que resulta más semejante a como las personas procesan el mundo de manera cotidiana.

Currently, the exponential growth of data as a consequence of several stimuli with which people interact has led to a change in the way professionals handle such data. To assist in the analysis and exploration process, data visualization allows to condense and display large amounts of information, for facilitating the identification of relevant patterns. Among the numerous application domains where visualization can be used, the field of eye tracking is one of the most relevant. This new field has gained significant relevance in recent times due to the advancement of specialized instruments and equipment that enable the acquisition of high-quality data under various conditions that were previously impossible. These data have a spatial-temporal component that allows the determination of the spatial region being observed by a person at any given moment. The objective of this thesis is to explore the design and application of specific visual data analysis techniques to model ocular dynamic behavior while performing various tasks. These tasks were specifically selected considering the cognitive effort required to complete them, as relevant behaviors for experts can be derived from them. To achieve this objective, various visual analysis techniques and tools are introduced to visualize the data obtained from different eye-tracking experiments. These experi- ments focus on two types of tasks recognized for their relevance in higher-order cognitive processes: reading and visual exploration of videos. Reading involves various attention mechanisms related to the visual and semantic processing of words, which helps charac- terize the behavior of a group of people. On the other hand, video exploration involves analyzing dynamic scenes that mimic real-world visual processing in everyday tasks.