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Próximamente: Máster Universitario en Diseño de Experiencia de Usuario (online). UNIR. Inicio: 15 de Marzo de 2016

28 de Octubre de 2007

Eye-Tracking en Interacción Persona-Ordenador

Hassan Montero, Yusef
Herrero Solana, Víctor

Resumen: Aproximación al concepto, funcionamiento y ventajas del eye-tracking como herramienta de evaluación objetiva de usabilidad. Se analizan también las problemáticas que surgen en la interpretación de los resultados, así como la evolución de su uso en la práctica profesional y la investigación científica en Interacción Persona-Ordenador.

Introducción

El concepto de eye-tracking hace referencia a un conjunto de tecnologías que permiten monitorizar y registrar la forma en la que una persona mira una determinada escena o imagen, en concreto en qué áreas fija su atención, durante cuánto tiempo y qué orden sigue en su exploración visual.

Las técnicas de eye-tracking tienen un gran potencial de aplicación en una amplia variedad de disciplinas y áreas de estudio, desde el marketing y la publicidad hasta la investigación médica o la psicolingüística, pasando por los estudios de usabilidad. En esta última clase de estudios, el objetivo es determinar la forma en la que el usuario explora visualmente la interfaz a través de la que interactúa con el sistema.

Aunque la tecnología de eye-tracking puede parecer reciente, como advierten Jacob y Karn (2003), el estudio del movimiento ocular tiene más de un siglo de historia, y su primera aplicación en el diseño ergonómico data de los años 50 (Fitts, Jones, Milton; 1950). La creciente atención que las técnicas de eye-tracking están recibiendo por parte de los profesionales y empresas del sector de la Experiencia de Usuario, probablemente está motivada por la proliferación de soluciones comerciales a precios relativamente asequibles (20.000-30.000€) y su considerable mejora técnica. Además, aunque con menor precisión, empiezan a surgir las primeras propuestas de bajo costo (Li, Babcock, Parkhurst; 2006).

En el contexto de la Interacción Persona-Ordenador (IPO), podemos diferenciar dos posibles vertientes de aplicación del eye-tracking:

Aunque la precisión del eye-tracking como dispositivo de entrada dista de la de otros, como el ratón o el teclado, puede tener numerosas aplicaciones prácticas, tales como su uso en entornos de realidad virtual o por usuarios con discapacidad motriz. Pero además, incluso en determinadas operaciones como la selección de objetos de la interfaz, la mirada puede resultar más rápida que la acción mediante el ratón, como demuestran Sibert y Jacob (2000).

En el uso del eye-tracking como herramienta de evaluación, la información extraída ya no requiere de un análisis y respuesta en tiempo real por el sistema, sino que es registrada mediante ficheros de log, para su posterior análisis e interpretación. El presente trabajo se centrará en esta segunda vertiente de aplicación, indagando en los problemas y ventajas que tiene esta tecnología en el contexto de los estudios de usabilidad.

Funcionamiento

Existe una gran variedad tecnológica de sistemas de eye-tracking, cada uno con sus propias ventajas e inconvenientes. Una de las técnicas más precisas implica el contacto físico con el ojo a través de un mecanismo basado en lentes de contacto, pero inevitablemente estos sistemas resultan muy incómodos para los participantes de la prueba (Jacob; 1995). La mayoría de sistemas actuales son mucho menos molestos, ya que se basan en el uso de cámaras (eye-trackers) que proyectan rayos infrarrojos hacia los ojos del participante, sin necesidad de contacto físico.

Entre los sistemas basados en eye-trackers existen dos grupos: aquellos que se colocan en la cabeza del participante (figura 1) y los que registran el movimiento ocular desde la distancia, normalmente ubicados y camuflados en el monitor (figura 2). Mientras que los primeros son adecuados para actividades en las que el participante debe tener total libertad para moverse — y poder mover la cabeza—, los segundos resultan mucho menos intrusivos (Goldberg, Wichansky; 2003), y por tanto generan menos ruido en procesos de evaluación.

Foto de eyetracker montado en la cabeza de la participante
Figura 1. Eye-tracker montado en la cabeza del participante. Fuente: Prendinger, Ma e Ishizukab (2007)

Eye-tracker ubicado en el monitor
Figura 2. Eye-tracker remoto.
Fuente: http://www.cis.upenn.edu/~ircs/LangDevProcLab/research.htm

Los sistemas basados en eye-trackers requieren de un proceso previo de calibración, aunque esto no resulta un problema excesivamente grave al tratarse de un proceso bastante sencillo y rápido. Sin embargo, sí existe un problema con el porcentaje de participantes cuyos ojos no pueden ser calibrados — normalmente entre el 10% y el 20%— y que por tanto no pueden participar en el estudio (Jacob, Karn; 2003) (Poole, Ball; 2004), encareciendo este tipo de pruebas. El uso de gafas o lentes de contacto, por ejemplo, son potencialmente causa de problemas para la correcta calibración (Goldberg, Wichansky; 2003).

La función de los eye-trackers no es otra que determinar, sobre la rotación ocular, hacia dónde dirige la persona su visión central (fóvea), y por tanto qué zona de la escena visual estará siendo percibida más nítidamente en cada momento (Jacob; 1995). El resto de la escena visual es procesada paralelamente mediante la visión periférica, la cual no nos permite identificar claramente los objetos o elementos presentes —no podemos leer a través de la visión periférica—, no obstante sí detectar cambios, como movimientos, que guíen o atraigan nuestra atención. De hecho, el propio movimiento del puntero del ratón es causa frecuente de interferencia en la atención visual del usuario durante pruebas de eye-tracking (Goldberg, Wichansky; 2003).

Cuando exploramos visualmente una escena, los ojos no se mueven suavemente, sino mediante saltos o movimientos rápidos (30-120ms) llamados 'sacadas' (Jacob; 1995). Durante estos movimientos la visión queda prácticamente suprimida, es decir, dejamos de ver aunque no seamos conscientes de ello. Este fenómeno es fácilmente comprobable:

"Una experiencia que permite comprobar el fenómeno de supresión sacádica consiste en ponerse delante de un espejo y tratar de observar el movimiento de nuestros propios ojos: casi con toda seguridad lo único que podremos percibir será una imagen estática de nuestros ojos y nunca el movimiento, porque cada vez que éste se realiza se interrumpe la recogida de información."
Fuente: http://www.uned.es/eyemovements-lab/links/tipos_movimientos.htm

Entre una sacada y la siguiente, se produce una fijación (200-600ms), periodo de relativa quietud del ojo que posibilita ver nítidamente la zona enfocada. Realmente el ojo no permanece estático durante las fijaciones, sino que lleva a cabo movimientos muy cortos, denominados microsacadas.

Como se puede deducir, las fijaciones representan la información más valiosa a extraer e interpretar mediante eye-tracking. Sin embargo, es precisamente en su medición e identificación donde nos encontramos con un problema en la investigación mediante eye-tracking: no existe una técnica o medida estándar para la identificación de fijaciones, por lo que estudios que usasen medidas diferentes podrían dar lugar a resultados diferentes (Jacob, Karn; 2003) (Poole, Ball; 2004).

Representación de los datos

Para posibilitar la interpretación de la inmensa cantidad de datos que se recogen durante una sesión de eye-tracking, existen paquetes de software que generan una serie de animaciones y representaciones con el objetivo de resumir gráficamente el comportamiento visual de un usuario o un conjunto de usuarios.

Cuando se procede a analizar el comportamiento visual de los usuarios de forma individualizada, se suelen emplear representaciones animadas de un punto sobre la interfaz, que indican dónde ha fijado en cada momento el participante su atención, así como un pequeño rastro en forma de línea que indica los movimientos sacádicos previos, tal y como podemos observar en los ejemplos que incluye el artículo de Usolab (2007b).

También es posible emplear representaciones estáticas del camino o ruta sacádica de la exploración visual (figura 3), aunque éstas resultan más difícilmente interpretables que las animadas.

ruta sacádica
Figura 3. Representación de ruta sacádica.
Fuente: http://www.simpleusability.com/services/usability/eye-tracking/gaze-plot

Una representación estática alternativa, principalmente adecuada para el análisis aglomerado de los patrones de exploración visual de grupos de usuarios, son los 'heatmaps' o mapas de calor (Figura 4). En estas representaciones, las zonas 'calientes' o de mayor intensidad señalan dónde han fijado los usuarios su atención con mayor frecuencia.

mapa de calor
Figura 4. HeatMap. Fuente: Poynter (2004)

Todas estas representaciones gráficas resultan muy ilustrativas, y no solo para los responsables de su análisis y evaluación. De hecho, estas representaciones tienen una gran capacidad comunicativa de cara al cliente final, ya que permiten demostrar a través de un solo 'pantallazo' que el usuario no explora la interfaz de forma tan ordenada y previsible como muchas personas podrían creer (Spool; 2006).

En Usolab (2007a) se cuestionan si, con este objetivo comunicativo, estas representaciones no podrían ser mejoradas, haciéndolas más comprensibles y eficaces. En dicho trabajo se propone el uso de mapas de 'zonas ciegas' (Figura 5), versión simplificada de los mapas de calor en los que la pérdida de información analógica sobre qué zonas han sido visualmente más atendidas que otras facilita la comprensión instantánea de la información más relevante: qué zonas han sido las únicas que los usuarios han visto.

mapa de zonas ciegas
Figura 5. Mapa de 'zonas ciegas'. Fuente: (Usolab; 2007a).

Interpretación de los datos

En una prueba con eye-tracking, el primer paso que debe acometer el evaluador es definir las 'áreas de interés' de cada interfaz. Estas áreas de interés, lo son para el evaluador o el equipo de diseño (Jacob, Karn; 2003), y lo que se pretende averiguar con la prueba es si resultan visibles y significativas para los usuarios (Poole, Ball; 2004).

Como ejemplo, en la figura 6 se pueden observar las áreas de interés definidas para la evaluación de una interfaz web por Pan et al. (2004). Puesto que las áreas de interés deben identificar elementos o series de elementos perceptibles como un grupo o unidad, es recomendable basarse en las leyes de percepción de la Gestalt (ley de proximidad, de similitud, de cierre…) para su definición, tal y como Johansen y Hansen (2006) llevan a cabo en su estudio.

Pantallazo de la selección de áreas de interés
Figura 6. Selección de Áreas de Interés. Fuente: (Pan et al.; 2004).

Al analizar las fijaciones en relación con las áreas de interés obtenemos una información más sintética y fácil de interpretar, como las 'miradas fijas' (serie consecutiva de fijaciones sobre una misma área de interés) o el camino o secuencialidad con la que las áreas definidas son exploradas visualmente.

Si bien los datos registrados con eye-tracking nos informan sobre dónde fija la atención visual el usuario y qué otras zonas o 'áreas de interés' pasan desapercibidas, esta información resulta un tanto escasa para la evaluación de interfaces, ya que a priori no nos indican por qué sucede esto. Responder a esta cuestión requiere establecer, de alguna forma, un vínculo entre fijaciones y actividad cognitiva.

Con este objetivo los estudios de eye-tracking parten de la hipótesis 'ojo-mente': si el usuario mira algo es porque está pensando en ello. Aunque esta relación no es inquebrantable — no siempre atendemos a lo que estamos mirando— ni tampoco inmediata, resulta una relación suficientemente consistente como para extraer conclusiones objetivas sobre los procesos cognitivos que originan o desencadenan las fijaciones.

Interpretar con este propósito la gran cantidad de datos obtenidos en una prueba no resulta una tarea trivial, ya que requiere del evaluador un amplio conocimiento de las teorías cognitivas y de las métricas necesarias para llevar a cabo este análisis (Jacob, Karn; 2003).

Poole y Ball (2004) realizan una extensa revisión de las diferentes métricas propuestas en la literatura científica, describiendo cómo se miden y su significado. A continuación se exponen algunos ejemplos:

Aunque este tipo de medidas facilitan la interpretación objetiva de la exploración visual del participante, siguen resultando poco informativas sobre el por qué de determinados patrones o comportamientos visuales. Una posible forma de adquirir esta información es hacer uso del método 'think-aloud' o 'pensamiento en voz alta'. Este método consiste en solicitar a cada participante que describa verbalmente durante la prueba qué está pensando, qué dudas tiene, por qué lleva a cabo una acción o explora visualmente un área de interés u otro.

No obstante, este método tiene algunos inconvenientes, empezando por el hecho de que contar lo que uno hace y por qué lo hace inevitablemente altera la forma en la que se llevaría a cabo la tarea en circunstancias normales. Una alternativa al método 'think-aloud' concurrente es el método 'think-aloud' retrospectivo, en el que el participante primero realiza la tarea, y después verbaliza el proceso interactivo. Recientes estudios como el de Guan et al. (2006) sugieren que se trata de un método fiable, y que por tanto puede ser de utilidad para facilitarnos la interpretación de resultados de eye-tracking.

Las técnicas de eye-tracking aportan información imposible de extraer haciendo uso únicamente de métodos de observación y 'think-aloud' (Goldberg, Wichansky; 2003) (Cooke, Cuddihy; 2005). Por otro lado, la verbalización por parte del usuario nos ofrece información imposible de inferir únicamente a partir de su exploración visual. Por tanto, podemos concluir que ambas técnicas resultan complementarias, aportando cada una información exclusiva y facilitando la interpretación de los datos extraídos por la otra.

Estudios de eye-tracking

Sin necesidad de disponer de un sistema de eye-tracking para realizar pruebas de usabilidad, los diseñadores pueden beneficiarse de esta técnica a través de los resultados obtenidos en los numerosos estudios publicados hasta la fecha, y de las recomendaciones de diseño que se derivan.

Entre estos estudios, por ejemplo, los hay concernientes al diseño de los iconos, la presentación de menús, la representación de gráficas y tablas, la legibilidad en los textos o los layouts en páginas web (Goldberg, Wichansky; 2003) (Renshaw et al.; 2004) (McCarthy, Sasse, Riegelsberger; 2003) (Marchionini, Mu; 2003). Otros estudios, como el de Pan et al. (2004), se han centrado en estudiar la relación de dependencia entre diferentes variables y el comportamiento visual, concluyendo que "el comportamiento visual en las páginas web está condicionado por el género de los sujetos, el orden en que las páginas son visualizadas, y la relación entre los tipos de sitios y el orden en que las páginas son vistas".

Uno de los objetos de estudio que mayor atención han recibido en los estudios mediante eye-tracking han sido las interfaces de búsqueda y recuperación de información. Entre estos trabajos, el de Granka, Joachims y Gay (2004) detecta que frente a un listado de resultados de búsqueda, aunque el porcentaje de usuarios que hacen clic en el primer resultado es mucho mayor que los que seleccionan el segundo, el tiempo dedicado a analizar ambos resúmenes es casi idéntico. En esta misma línea, Guan y Cutrell (2007) descubren que los usuarios hacen clic en los dos primeros resultados con mucha más frecuencia que en los siguientes, aún cuando el 'target' de su búsqueda no se encuentre entre esos dos primeros resultados. El estudio de Pan et al. (2007) obtiene resultados análogos, revelando cierta confianza 'ciega' del usuario sobre la precisión en el ranking generado por los buscadores. Rele y Duchowski (2005) detectan que los resúmenes de los resultados de búsqueda reciben mayor porcentaje de fijaciones que los títulos, mientras que las URLs son las que menos fijaciones reciben. En el mismo trabajo también comparan la eficiencia de búsqueda entre resultados mostrados como una lista ordenada tradicional y los mostrados como una lista tabulada, pero sin encontrar diferencias significativas entre ambas categorías.

No es posible hablar de estudios de eye-tracking sobre buscadores sin mencionar el informe de Enquiro Research (Hotchkiss; 2007), en el que se intenta vislumbrar el futuro próximo de los buscadores, estudiando cómo la personalización de resultados o la inclusión de elementos multimedia en dichos resultados impactan en el comportamiento visual de los usuarios.

Otras áreas ampliamente estudiadas mediante eye-tracking han sido la prensa digital (Poynter; 2004) (Alt64, AIMC; 2005), o el impacto de la publicidad on-line (Nielsen; 2007).

Difusión del eye-tracking

Resulta paradójico que actualmente se continúe etiquetando al eye-tracking como una 'promesa'. Como se reseñó en la introducción de este artículo, esta tecnología no es nueva, ni siquiera en el contexto de la experiencia del usuario, ya que en el estudio pionero de Fitts, Jones y Milton (1950) precisamente se utilizaba con fines ergonómicos. Jacob y Karn (2003) comentan al respecto:

"¿Por qué la aplicación de la técnica de eye-tracking en la ingeniería de la usabilidad ha sido clasificada como 'prometedora' durante los últimos 50 años? Que una tecnología sea etiquetada durante tanto tiempo como prometedora puede ser algo tanto positivo como negativo. Lo positivo es que debe tratarse realmente de una tecnología prometedora, ya que de lo contrario hubiera sido descartada a estas alturas. Lo negativo es que algo la ha mantenido estancada en esta etapa de simple 'promesa'. Hay varias posibles razones para esta situación, entre ellas los problemas técnicos en los estudios de usabilidad, el trabajo intensivo de la extracción de datos, y las dificultades en la interpretación de los resultados."

Aunque los actuales sistemas de eye-tracking han progresado considerablemente desde aquellos usados en los primeros estudios de usabilidad, Jacob y Karn (2003) afirman que aún se encuentran lejos de resultar óptimos para la investigación en usabilidad. Spool (2006), de hecho, se muestra bastante escéptico respecto al beneficio real de esta tecnología para detectar posibles mejoras de usabilidad. Al aún excesivo coste de estos dispositivos, los problemas asociados a que no todos los participantes resultan aptos para estos estudios, y el tiempo requerido para la calibración, el autor señala la dificultad para analizar e interpretar los resultados como una de las más importantes barreras. No obstante, a continuación, el mismo autor señala varios patrones de comportamiento interesantes que descubrieron realizando pruebas de eye-tracking, como que los usuarios no necesitan dirigir su mirada hacia la barra lateral para hacer scroll, sino que probablemente harán uso de la visión periférica en estas tareas.

Penzo (2005), mucho más optimista, muestra su sorpresa ante el silencio mantenido los últimos años por los 'gurús' de la usabilidad con respecto al eye-tracking, a pesar de que, según el mismo autor, se trata de un medio efectivo y sencillo para evaluar páginas web e interfaces de usuario.

Si bien es verdad que desde la vertiente de la práctica profesional el uso de eye-tracking — aunque recibe cada vez mayor atención — parece aún atrapado en un prolongado letargo, cabe cuestionarnos si esta situación tiene su paralelismo en el área de la investigación académica en IPO.

Para resolver esta cuestión se procedió a contabilizar el número de referencias a técnicas de eye-tracking en el título de los artículos registrados en las principales bases de datos de producción científica. La sentencia de búsqueda utilizada fue la siguiente: "eye track*" or "eye-track*" or "eyetrack*".

La primera de las bases de datos analizadas fue Web of Science® (WOS), uno de los mayores repositorios multidisciplinares de referencias científicas. Entre los resultados se encontraron trabajos desde finales de los años '60s, sin embargo la producción se incrementa sensiblemente en la presente década, cómo puede apreciarse en la línea roja de la figura 7. No obstante, no debemos asumir que todos los trabajos sobre eye-tracking que aparecen en esta base de datos están relacionados con la temática IPO. De hecho, si hacemos un ranking por las categorías temáticas (subject categories), veremos que las temáticas que dominan son las relacionadas con los campos de la Psiquiatría, Psicología y Neurociencias en general. En la tabla 1 vemos las categorías temáticas con más de seis documentos, ordenadas por volumen de producción. Las categorías "computer science…" aparecen con volúmenes pequeños, ya que son las ciencias del comportamiento las que dominan indiscutiblemente.

Gráfica de la evolución del uso de eye-tracking en la literatura científica
Figura 7: Evolución del uso de eye-tracking en la literatura científica.

Categoría temática # %
PSYCHIATRY 130 30,23%
PSYCHOLOGY, EXPERIMENTAL 73 16,98%
NEUROSCIENCES 69 16,05%
PSYCHOLOGY 42 9,77%
OPHTHALMOLOGY 35 8,14%
PHYSIOLOGY 27 6,28%
PSYCHOLOGY, BIOLOGICAL 24 5,58%
CLINICAL NEUROLOGY 19 4,42%
OPTICS 19 4,42%
ENGINEERING, BIOMEDICAL 16 3,72%
ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 16 3,72%
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 15 3,49%
BEHAVIORAL SCIENCES 13 3,02%
PSYCHOLOGY, MATHEMATICAL 13 3,02%
PSYCHOLOGY, MULTIDISCIPLINARY 13 3,02%
LINGUISTICS 12 2,79%
OTORHINOLARYNGOLOGY 12 2,79%
PSYCHOLOGY, CLINICAL 11 2,56%
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 10 2,33%
SURGERY 10 2,33%
MULTIDISCIPLINARY SCIENCES 9 2,09%
PHARMACOLOGY & PHARMACY 9 2,09%
COMPUTER SCIENCE, CYBERNETICS 8 1,86%
COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 7 1,63%
GENETICS & HEREDITY 7 1,63%

Tabla 1. Distribución por categorías temáticas de los artículos con referencias al eye-tracking en la base de datos WOS.

Para complementar estos datos, se revisaron otras bases de datos especializadas en Documentación: LISA (Library and Information Science Abstracts) y LISTA (Library, Information and Technology Science Abstracts), publicadas por Bowker-Saur y EBSCO-Host respectivamente. Sin embargo, la búsqueda arrojó sólo 14 registros en ambos casos, un volumen de producción muy marginal.

La búsqueda en portales especializados en Informática fue más fructífera. También en la figura 7 se pueden apreciar los resultados de ACM Digital Library (color verde) y de IEEE Xplore (color azul). Vemos que ambas tienen un comportamiento más o menos parecido. En las décadas anteriores van por debajo del WOS, pero en la actual suben sustancialmente. En estos casos, la gran mayoría de trabajos están en relación con la IPO.

La pregunta a hacerse es por qué la producción en IEEE y ACM es alta pero luego en el WOS solo dominan las ciencias del comportamiento. La respuesta se encuentra tal vez en la tipología documental. En el WOS dominan las revistas científicas, mientras que en el caso de IEEE y ACM se trata casi exclusivamente de comunicaciones en congresos.

Esto nos lleva a pensar que mientras que la Psiquiatría y la Psicología tienen un comportamiento más maduro como disciplinas científicas, los estudios IPO se encuentran aún en un estadio de desarrollo anterior. Aquí la información se intercambia fácil y rápidamente en congresos y jornadas, pero luego le cuesta un cierto esfuerzo llegar a las revistas científicas más formales, al menos para las que se hallan en el selecto Journal Citation Reports (JCR), que son las que incluye el WOS.

Conclusiones

Como se ha descrito a lo largo del presente trabajo, las técnicas de eye-tracking ofrecen información exclusiva y de gran valor para comprender el comportamiento de los usuarios y así poder evaluar el diseño de interfaces. No obstante, no deja de ser una herramienta que requiere del evaluador suficientes conocimientos sobre psicología cognitiva como para poder extraer el verdadero significado de los resultados obtenidos.

Aunque esta tecnología recibe cada vez mayor atención desde el ámbito de la práctica profesional de la usabilidad, aún no parece haberse normalizado su uso, e incluso desde algunos sectores se pone en duda su utilidad real. La razón de esta situación parece encontrarse principalmente en el esfuerzo necesario para extraer e interpretar correctamente los datos obtenidos.

En la investigación científica en IPO, por el contrario, se pueda apreciar un significativo aumento de estudios en los últimos años que hacen uso de esta herramienta, motivado seguramente por la mejora técnica que recientemente han experimentado las soluciones comerciales de eye-tracking.

Con la disminución progresiva del costo de estas soluciones, y el aumento de la formación de los profesionales de la usabilidad sobre estas tecnologías, es previsible que en los próximos años también se produzca un uso cada vez más generalizado del eye-tracking en el ámbito profesional de la experiencia del usuario.

Bibliografía

Alt64, AIMC (2005). Estudio Eyetrack Medios España: Análisis del comportamiento visual de los internautas y la efectividad de la publicidad online. Disponible en:
http://www.alt64.com/eyetrackingmedia/index.php

Cooke, L.; Cuddihy, E. (2005). Using Eye Tracking to Address Limitations in Think-Aloud Protocol. En: 2005 IEEE International Professional Communication Conference Proceedings, pp. 653-658.

Fitts, P. M.; Jones, R.E.; Milton, J.L. (1950). Eye movements of aircraft pilots during instrument-landing approaches. En: Aeronautical Engineering Review, 9 (2), pp. 24-29.

Goldberg, J.H.; Wichansky, A.M. (2003). Eye tracking in usability evaluation: A Practitioner's Guide. En: Hyona, J., Radach, R., Duebel, H (Eds.). The mind's eye: cognitive and applied aspects of eye movement research (pp. 573-605). Boston, North-Holland / Elesevier.

Granka, L.A.; Joachims, T.; Gay, G. (2004). Eye-Tracking Analysis of User Behavior in WWW Search. SIGIR'04, July 25–29, 2004, Sheffield, South Yorkshire, UK. Disponible en:
http://www.cs.cornell.edu/People/tj/publications/granka_etal_04a.pdf

Guan, Z.; Cutrell, E. (2007). An Eye Tracking Study of the Effect of Target Rank on Web Search. En: CHI 2007, April 28–May 3, 2007, San Jose, California, USA. Disponible en:
http://research.microsoft.com/~cutrell/CHI2007-effeect%20of%20rank%20on%20search-Guan&Cutrell.pdf

Guan, Z. et al. (2006). The Validity of the Stimulated Retrospective Think-Aloud Method as Measured by Eye Tracking. En: CHI 2006, April 22–27, 2006, Montréal, Québec, Canada.

Hotchkiss, G. et al. (2007). Search Engine Results: 2001. Whitepaper. Disponible en:
http://www.enquiroresearch.com/personalization/

Jacob, R.J.K. (1995). Eye Tracking in Advanced Interface Design. En: Virtual Environments and Advanced Interface Design, ed. by W. Barfield and T.A. Furness, pp. 258-288, Oxford University Press, New York (1995). Disponible en:
http://www.cs.tufts.edu/~jacob/papers/barfield.pdf

Jacob, R.J.K.; Karn, K.S. (2003). Eye Tracking in Human-Computer Interaction and Usability Research: Ready to Deliver the Promises (Section Commentary). En: The Mind's Eye: Cognitive and Applied Aspects of Eye Movement Research, ed. by J. Hyona, R. Radach, and H. Deubel, pp. 573-605, Amsterdam, Elsevier Science (2003). Disponible en:
http://www.cs.tufts.edu/~jacob/papers/ecem.pdf

Johansen, S.A.; Hansen, J.P. (2006). Do We Need Eye Trackers to Tell Where People Look?. En: CHI 2006, April 22–27, 2006, Montréal, Québec, Canada.

Li, D.; Babcock, J.; Parkhurst, D.J. (2006). Advances in eye tracking technology: openEyes: a low-cost head-mounted eye-tracking solution. Proceedings of the 2006 symposium on Eye tracking research & applications ETRA '06. New York : ACM Press. pp. 95-100.

Marchionini, G.; Mu, X. (2003). User studies informing E-table interfaces. En: Information Processing & Management, 39(4): 561-579.

McCarthy, J. D.; Sasse, M.A.; Riegelsberger, J. (2003). Could I have the menu please? An eye tracking study of design conventions. En: Proceedings of HCI2003, 8-12 Sep 2003, Bath, UK. Disponible en:
http://www.cs.ucl.ac.uk/research/higherview/mccarthy_menu.pdf

Nielsen, J. (2007). Banner Blindness: Old and New Findings. Alertbox, 20 de Agosto de 2007. Disponible en:
http://www.useit.com/alertbox/banner-blindness.html

Pan, B. et al. (2004). The Determinants of Web Page Viewing Behavior: An Eye-Tracking Study. En: S.N. Spencer (Ed.), Proceedings of Eye-Tracking Research and Applications, New York. ACM: SIGGRAPH. Disponible en:
http://www.hci.cornell.edu/projects/pdfs%20of%20pubs/ETRA04.pdf

Pan, B. et al. (2007). In Google we trust: Users' decisions on rank, position, and relevance. En: Journal of Computer-Mediated Communication, 12(3),
article 3. Disponible en:
http://jcmc.indiana.edu/vol12/issue3/pan.html

Penzo, M. (2005). Introduction to Eyetracking: Seeing Through Your Users' Eyes. En: UX Matters, 6 de Diciembre de 2005. Disponible en:
http://www.uxmatters.com/MT/archives/000040.php

Prendinger, H.; Ma, C.; Ishizukab, M. (2007). Eye movements as indices for the utility of life-like interface agents: a pilot study. En: Interacting with Computers 19(2):281-292.

Poynter (2004). Eyetrack III: online news consumer behavior in age of multimedia. Disponible en:
http://www.poynterextra.org/eyetrack2004/index.htm

Poole, A.; Ball, L.J. (2004). Eye Tracking in Human-Computer Interaction and Usability Research: Current Status and Future Prospects. In Ghaoui, Claude (Ed.). Encyclopedia of Human Computer Interaction. Idea Group. Disponible en:
http://www.alexpoole.info/academic/Poole&Ball%20EyeTracking.pdf

Rele, R.S.; Duchowski, A.T. (2005). Using Eye Tracking To Evaluate Alternative Search Results Interfaces. En: Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society, September 26-30, 2005, Orlando, FL, HFES. Disponible en:
http://andrewd.ces.clemson.edu/research/vislab/docs/Final_HFES_Search.pdf

Renshaw, J.A. et al. (2004). Understanding visual influence in graph design through temporal and spatial eye movement characteristics. En: Interacting with computers, n. 16, 2004, pp.557–578.

Sibert, L.E.; Jacob, R.J.K. (2000). Evaluation of Eye Gaze Interaction. Proc. ACM CHI 2000 Human Factors in Computing Systems Conference, pp. 281-288, Addison-Wesley/ACM Press (2000). Disponible en:
http://www.cs.tufts.edu/~jacob/papers/chi00.sibert.pdf

Spool, J. (2006). Eyetracking: Worth The Expense?. En: UIE Brain Sparks Blog, 13 de Junio de 2006. Disponible en:
http://www.uie.com/brainsparks/2006/06/13/eyetracking-worth-the-expense/

Usolab (2007a). La aportación del eyetracking en el sector de usabilidad. Febrero de 2007. Disponible en:
http://www.usolab.com/articulos/eyetracking-usabilidad-comunicacion.php

Usolab (2007b). Tiempo de inicio de navegación: análisis con eyetracking. Marzo de 2007. Disponible en:
http://www.usolab.com/articulos/eyetracking-navegacion.php

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Yusef Hassan Montero

Consultor sobre Experiencia de Usuario y Visualización de Información. Diseñador de interacción en Scimago Lab, Doctor en Documentación (2010) por la Universidad de Granada y editor de la revista No Solo Usabilidad. Escribe habitualmente en su blog sobre diseño de información.

Más información: yusef.es

Víctor Herrero-Solana es Doctor en Documentación y profesor del Departamento de Biblioteconomía y Documentación de la Universidad de Granada.
Web personal: http://www.ugr.es/~victorhs o http://herrero.ugr.es

Citación recomendada:

Hassan Montero, Yusef; Herrero Solana, Víctor (2007). Eye-Tracking en Interacción Persona-Ordenador. En: No Solo Usabilidad, nš 6, 2007. <nosolousabilidad.com>. ISSN 1886-8592


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