Диагностика когнитивных процессов и маркетинг. Разработана Python-библиотека для анализа данных движений глаз

Команда исследователей из Национального исследовательского университета "Высшая школа экономики" создала библиотеку на языке программирования Python под названием EyeFeatures. Эта разработка предназначена для того, чтобы облегчить ученым и разработчикам задачу анализа данных о движении глаз и построения моделей прогнозирования.

В современных научных исследованиях часто применяют методы машинного обучения и искусственного интеллекта для изучения больших массивов информации о движениях глаз. Тем не менее, существуют препятствия, которые мешают повышению эффективности этих подходов. Одним из таких барьеров является ограниченная адаптивность программных решений, которые предлагают лишь ограниченный функционал для настройки параметров и затрудняют их применение в специфических исследованиях. Также сложностью остается совместимость этих инструментов с другими специализированными программами.

Python-библиотека EyeFeatures, разработанная в Лаборатории социальной и когнитивной информатики ВШЭ в Санкт-Петербурге, преодолевает эти трудности, предоставляя набор инструментов для работы с данными о движении глаз. Она содержит компоненты для обработки и анализа данных, полученных от устройств, отслеживающих взгляд — айтрекеров.

Анализ данных о движении глаз представляет собой сложную последовательность действий. Учитывая, что глаза не двигаются равномерно, а совершают скачкообразные движения, фокусируясь на определенных точках, первоначальный этап обработки заключается в выявлении зон фиксации взгляда. На следующем шаге происходит расчет ключевых показателей, таких как средняя продолжительность фиксации и среднее расстояние между точками, что позволяет строить базовые модели прогнозирования или диагностики.

Каждый этап обработки данных может быть выполнен с использованием модулей библиотеки EyeFeatures. Модульная структура обеспечивает легкость интеграции процесса анализа данных о движении глаз в различные исследовательские и коммерческие проекты, от начальной обработки сырых данных до создания готовых моделей прогнозирования или объяснения явлений. Применение библиотеки в маркетинге дает возможность оценивать реакцию потребителей на рекламные материалы, выявляя элементы, которые привлекают их внимание.

Библиотека может быть полезна исследователям, так как позволяет не просто повторять то, что и так было доступно в другом софте, а применять новые алгоритмы и создавать более мощные модели для исследований в таких направлениях, как маркетинг, диагностика когнитивных процессов, разработка пользовательских интерфейсов и нейроинтерфейсов (когда само управление и взаимодействие с программой происходит посредством движения глаз), комбинировать компоненты таким образом, чтобы получать новые результаты и совершенствовать методологию.

• Антон Сурков, руководитель проекта, младший научный сотрудник Лаборатории социальной и когнитивной информатики НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге

Разработка упрощает процесс анализа данных и ускоряет создание предсказательных моделей, что особенно полезно в медицинской диагностике, маркетинге и при изучении когнитивных процессов. Библиотека уже нашла применение в исследованиях стратегического проекта «ИИ-технологии для человека» и была представлена на международной конференции ECEM 2024 в Ирландии.

Проект реализован в рамках стратегического проекта «ИИ-технологии для человека» («Приоритет-2030»).

Изображение на обложке: freepik