Análisis visual de datos provenientes de registradores oculares

Abstract

En los últimos años el uso de registradores oculares se ha extendido en distintos campos de aplicación como la psicología, la medicina, el marketing y los videojuegos, entre los más relevantes. La capacidad de poder obtener datos tan relevantes como el tamaño de la pupila y la posición de los ojos de forma no invasiva, permite extender nuestra comprensión del comportamiento de las personas en determinadas circunstancias. Con estos resultados se pueden diseñar nuevas experiencias que exploten los comportamientos específicos asociados a determinada tarea. Un ejemplo concreto de esto es la optimización de renderizado de videojuegos, que busca aprovechar el campo de atención visual del jugador para mejorar la calidad de esa región puntual de la imagen, en tanto que el resto se procesa con una calidad más baja. Paralelamente, el aumento exponencial de estímulos y de datos producidos actualmente ha derivado en la necesidad de emplear técnicas de análisis visual para mejorar la exploración y comprensión de los patrones de comportamiento. Para el caso de eye tracking, la rama de análisis visual asociada a este campo ha tomado relevancia dentro de la comunidad científica por su utilidad para realizar análisis comparativos de grupos. La facilidad de poder condensar grandes cantidades de información en una representación visual útil y efectiva, brindando interacciones adecuadas, mejora de manera sustancial la forma de tomar decisiones, comunicar resultados y detectar tendencias y/o patrones ocultos en los datos. El Laboratorio de Desarrollo en Neurociencias Cognitivas (LDNC) se ha enfocado en los últimos años en la caracterización de la lectura como tarea cognitiva de orden superior, dado que involucra un gran número de mecanismos como la memoria, la decodificación de símbolos y el razonamiento, entre otros, para procesar y comprender un texto. Mediante el uso de dispositivos de registro ocular (eye trackers) es posible medir de manera no invasiva y precisa cómo una persona procesa el texto a medida que lee. Usando estas mediciones es posible crear modelos y marcadores cognitivos que permitan modelar el comportamiento de un grupo de personas, y detectar aquellas que poseen un cierto deterioro cognitivo actual o potencial.