Андреас Вайгенд - BIG DATA. Вся технология в одной книге
- Название:BIG DATA. Вся технология в одной книге
- Автор:
- Жанр:
- Издательство:Литагент 5 редакция
- Год:2018
- ISBN:978-5-04-094117-9
- Рейтинг:
- Избранное:Добавить в избранное
-
Отзывы:
-
Ваша оценка:
Андреас Вайгенд - BIG DATA. Вся технология в одной книге краткое содержание
BIG DATA. Вся технология в одной книге - читать онлайн бесплатно ознакомительный отрывок
Интервал:
Закладка:
Треккеры Tobii можно использовать «в полях» – например, чтобы понять, что привлекает внимание людей на полках магазинов или как происходит довербальное обучение ребенка. Одна из систем Tobii монтируется над дисплеем компьютера и не требует ношения очков [314]. В своем развитии технологии пришлось преодолеть ряд трудностей. Дневной свет и электрическое освещение могут искажать сигналы инфракрасных источников. Изменения в освещенности, а также сенсорные или эмоциональные нарушения могут влиять на расширенность зрачка, затрудняя тем самым и слежение за взглядом, и оценку уровня внимания.
Чтобы треккер мог точно определять микросаккады и фиксации человеческого взгляда, он должен быть откалиброван. Для этого в экспериментальных или рабочих условиях приходится просить пользователей пройти процедуру калибровки. Но хитрые ученые придумали способы калибровки без осознанного участия пользователей, например путем проекции на экран картинки, предназначенной для привлечения внимания.
В Tobii изучают способы увязки информации о направлении взгляда с другими физиологическими показателями когнитивного процесса. К таким показателям относятся пульс, частота дыхания, кожно-электрический рефлекс (уровень электропроводимости кожи) и ЭЭГ (электроэнцефалограмма, измеряющая активность мозга). Все они изменяются вследствие реакции на внешний раздражитель и с высокой долей вероятности указывают на возрастание интереса и вовлеченности. Анализ данных треккеров направления взгляда в сочетании с другими потоками сенсорной физиологической информации может дать представление об уровне эмоциональной реакции человека на внешний раздражитель.
Обработка данных треккеров направления взгляда сулит возможности совершенствования процесса индивидуального обучения и повышения личной результативности. Результаты ряда опытов дают возможность предположить, что новичков можно обучать определенным шаблонным навыкам фокусировки взгляда, разработанным на образцах поведения экспертов в трудных ситуациях. В одном из экспериментов отслеживались движения глаз студентов, решающих набор задач в процессе обучения программированию с помощью компьютерной обучающей системы. Новички обычно рассматривали какую-то небольшую часть каждой задачи, вновь и вновь возвращаясь к материалу в поисках решения, тогда как более опытные студенты просматривали значительно большее количество информации, прежде чем приступить к созданию кода. Ученые утверждали, что процесс обучения ускорится, если новичкам покажут приемы саккад экспертов. Кроме того, эти приемы можно использовать, чтобы выделять важные элементы, ускользающие от внимания начинающих [315].
Похожие методы использовались при обучении молодых специалистов оценивать рентгеновские снимки [316]. Новички учились по шаблонам взгляда и опытных специалистов, и таких же новичков, поскольку последние не всегда делают одинаковые ошибки. Обработка данных о направлении взгляда имеет богатый потенциал. Объединение закономерностей фокуса взгляда с данными компьютерного анализа рентгеновских снимков позволило самообучающейся системе указать на многие человеческие ошибки [317]. В ближайшем будущем треккеры направления взгляда смогут помогать врачам в принятии оптимальных решений.

Результаты наблюдений за направлением взглядов начинающих и продвинутых студентов, решающих задачу по программированию систем управления базами данных. Воспроизводится по «Eye Tracking and Studying Examples: How Novices and Advanced Learners Study SQL Examples» by Amir Shareghi Najar, Antonija Mitrovic, and Kourosh Neshatian, Journal of Computing and Information Technology 23, no. 2 (2015).
Элементарное отслеживание направления взгляда можно осуществлять с помощью встроенных камер телефонов и компьютеров. Некоторые смартфоны оснащены специальным программным обеспечением, определяющим, на какое именно место экрана направлен взгляд пользователя, с возможностью автоматической прокрутки до конца этого фрагмента текста на дисплее. В течение ближайших нескольких лет, по мере совершенствования систем управления устройствами с помощью взгляда, мы станем свидетелями серьезных изменений во взаимодействии с машинами, сравнимых с последовавшими за изобретением мыши, тачскрина и голосового интерфейса. В апреле 2015 года Apple получила патент на использование камер и инфракрасных датчиков для измерения движений глаза [318]. Эти данные можно использовать для противодействия эффекту Трокслера, при котором мозг «не обращает внимания» на длительное время находящийся в поле зрения неподвижный объект, например курсор.
Понятно, что подобная информация является для Apple и других компаний, занимающихся системами управления при помощи взгляда, настоящим кладезем данных об областях внимания пользователя, распространяющихся далеко за рамки изображенного на дисплее. Так, например, поскольку целый ряд неврологических заболеваний и синдромов, в том числе болезнь Альцгеймера, аутизм, дислексия, шизофрения и множественный склероз, воздействуют на механизм движения глаз, ученые изучают возможность использования треккинга в оценке направления взгляда в диагностике и в ходе наблюдения пациентов [319].
Треккеры взгляда могут также помогать в восстановлении сосредоточенности. При выполнении однообразной работы в течение длительного времени взгляд человека может смещаться с главного объекта внимания. Обычно это является прямым следствием физического или умственного утомления [320]. Ученые исследуют особенности движения глаз, предшествующие моменту «отключения», с целью разработки треккеров взгляда, способных эффективно направлять внимание пользователей задолго до того, как они осознают риск упустить важную информацию [321]. Насколько распространено явление «отключки»? Психолог из Гарвардского университета Дэниел Джилберт создал приложение для смартфона для оценки концентрации внимания на реальных событиях и выяснил, что от 20 до 40 процентов времени пользователи абстрагировались от происходящего [322].
Повторю, подобные приложения могут трансформировать процессы в обучении, в работе и в других областях, позволив организациям изучать и анализировать смещения фокуса внимания в мельчайших подробностях. Треккеры взгляда могли бы использоваться в качестве сигналов для замены работника при ослаблении степени его внимательности или же для оценки вознаграждения за выполнение задач, требующих полной сосредоточенности. Это вовсе не кошмарный сценарий про Большого Брата, отслеживающего каждое движение зрачка. Треккеры взгляда способны повысить результативность в областях, где усталость исполнителя может обойтись крайне дорого, например в автоперевозках на дальние расстояния или в управлении промышленными объектами повышенной опасности [323]. Кроме того, Джилберт выяснил, что от невнимательности страдают не только работа и воспроизводящая память. Большинство людей сообщали, что огорчаются, осознав, что отвлеклись, даже когда отвлекаются на нечто приятное [324]. Возможность понимания предпосылок, ведущих к отвлечению внимания, или возможность получить оповещение в случае смещения фокуса внимания стали бы мощными средствами повышения удовлетворенности работой и жизнью в целом. Польза, которую люди могут получать от замеров движения взгляда и уровня внимательности, состоит не в возможности контроля за их действиями, а в получении информации, способной совершенствовать процесс принятия решений.
Читать дальшеИнтервал:
Закладка: