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Análisis Semanal

Cómo es la máquina que lee los ojos y determina el tipo de personalidad

En los últimos años, la tecnología de seguimiento ocular se ha convertido en un campo de gran interés académico y corporativo.

Con las importantes adquisiciones de Apple (SMI) y Oculus (The Eye Tribe), está claro que las principales compañías internacionales consideran la tecnología de seguimiento ocular como una faceta vital de la Industria 4.0, especialmente en su integración con tecnologías de realidad virtual y aumentada (VR / AR), que implican una interacción persistente con el ojo humano.

Además de permitirnos percibir lo que nos rodea, los movimientos oculares también son una ventana a nuestra mente y una rica fuente de información sobre quiénes somos, cómo nos sentimos y qué hacemos. Por ejemplo, en las interacciones sociales cotidianas, a menudo entendemos, predecimos y explicamos el comportamiento y los estados emocionales de los demás por la forma en que se mueven sus ojos.


La Universidad de Australia del Sur (UniSA), en asociación con la Universidad de Stuttgart, la Universidad de Flinders y el Instituto de Informática Max Planck, están avanzando es nuevos estudios sobre el seguimiento ocular en la vida diaria.


En el estudio, los investigadores rastrearon los movimientos de los ojos de 42 participantes mientras pasaban el día en un campus universitario, y formaron una matriz de estos hallazgos contra los cuestionarios de los usuarios.

Los resultados afirman que el aprendizaje automático puede, de hecho, deducir rasgos de personalidad importantes con conjuntos de datos adecuados, y el algoritmo identifica de manera confiable cuatro de los "Cinco Grandes" rasgos de personalidad humana: amabilidad, conciencia, extroversión y neuroticismo.

El Profesor Superior de Psicología, Tobías Loetscher, explicó que esta investigación establece un vínculo significativo entre nuestros movimientos oculares y nuestras características innatas y aprendidas: "La gente siempre está buscando servicios mejorados y personalizados. Sin embargo, los robots y las computadoras de hoy no tienen conciencia social, por lo que no pueden adaptarse a señales no verbales. Esta investigación brinda oportunidades para desarrollar robots y computadoras para que puedan volverse más naturales y mejores en la interpretación de las señales sociales humanas".

Debido a que estos resultados, se recopilaron en entornos del mundo real en lugar de configuraciones de laboratorio, estos resultados ofrecen una comprensión más profunda sobre la observación y el seguimiento de respuestas naturales en lugar de información obtenida de configuraciones de laboratorio controladas.

"Y gracias a nuestro enfoque de aprendizaje automático, no solo validamos el papel de la personalidad para explicar el movimiento ocular en la vida cotidiana, sino que también revelamos nuevas características del movimiento ocular como factores predictivos de los rasgos de la personalidad", agregó Loetscher.


Esta noticia tiene más implicaciones. A medida que algoritmos como éste se generalicen, junto con la adopción generalizada inminente de VR y AR, las empresas podrán aprovechar estas ideas para la personalización de vanguardia y las interfaces de usuario programáticas, el contenido y más.

Como señala Lucas Rizzotto, el seguimiento ocular abrirá nuevos ámbitos de análisis de datos para creadores y plataformas, en tres dimensiones, especialmente cuando esos datos incluyen la dilatación de los alumnos: "El seguimiento ocular permitirá a los creadores de VR / MR tener acceso a un nivel de análisis de uso sin precedentes; no solo sabrán exactamente lo que los usuarios vieron o ignoraron a lo largo de una experiencia, sino que también podrán medir con precisión el compromiso a través del alumno".

Los hallazgos demuestran una influencia considerable de la personalidad en el control diario del movimiento ocular, complementando así estudios anteriores en entornos de laboratorio.

"Mejorar el reconocimiento y la interpretación automáticos de las señales sociales humanas es un esfuerzo importante que permite el diseño innovador de sistemas humano-computacionales capaces de detectar el comportamiento natural espontáneo del usuario para facilitar una interacción y personalización eficientes", concluyeron los investigadores en el estudio publicado.