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受控界面研究
在受控条件下,借助基于屏幕的眼动追踪技术,研究人工智能界面、推荐内容、解释说明、数据看板以及决策支持工具。
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眼动追踪为以人为中心的人工智能研究增添了客观的注意力数据,帮助团队研究人们如何以视觉方式与人工智能的推荐、解释、界面及决策支持系统进行互动。
仿真模拟提供了一种可控的方式,用于研究人们如何对人工智能、自动化以及决策支持系统做出反应。
眼动追踪则增添了另一层维度,揭示人们在行动之前究竟看了什么、哪些信息吸引了注意力、哪些内容被反复回看,以及哪些信息可能被忽视。
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利用注视数据来揭示人们如何与人工智能互动,为你提供实证依据,从而优化体验,让交互更清晰、更实用、也更易于理解。
让推荐更贴合需求
了解人们在接受或拒绝人工智能建议之前会考量哪些因素,从而识别出哪些辅助内容能真正帮助他们做出选择。
让人工智能更易理解
观察解释说明、置信度指标、信息来源及支撑细节是否吸引了注意力,以此指导更清晰的人工智能输出表达方式。
支持更明智的决策
将注视行为与选择结果、响应时间及任务成效相关联,揭示人工智能生成的信息如何影响决策过程。
构建信任依据
将注视数据与问卷调研及行为测量相结合,探究人们如何监控、核实并回应人工智能生成的信息。
打造更直观的人工智能界面
识别用户在使用助手、副驾驶及自适应界面时会在何处搜寻、犹豫或忽略内容,从而找出体验中的摩擦点。
有把握地做出设计选择
对比人们在浏览不同界面与解释说明时的视觉路径,识别出哪些设计方案能最有效地传递信息。
根据交互发生的地点以及你想要测量的内容,选择合适的研究方案。
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在受控条件下,借助基于屏幕的眼动追踪技术,研究人工智能界面、推荐内容、解释说明、数据看板以及决策支持工具。
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使用穿戴式眼动仪,探究人们在环境中自然移动时,如何与人工智能驱动的技术、自动化设备及实体系统进行交互。
将视觉注意力转化为可量化的数据,从而理解人们如何与人工智能生成的信息、解释说明及界面进行互动。
注视与停留时长
测量哪些信息获得了关注,以及人们在查看这些信息上花费了多长时间。
视觉顺序
观察推荐内容、解释说明、信息来源、警示提示及其他信息被浏览的先后顺序。
回看行为
识别人们在评估人工智能输出结果或做出决策时,会反复回看哪些信息。
兴趣区
对比不同界面元素所获得的注意力差异,例如推荐内容、置信度指标、解释说明以及操作控件。
将记录下来的注视行为转化为可视化图表与量化指标,帮助你分析注意力分布、对比行为差异,并将人们所看的内容与其反应方式关联起来。
借助注视轨迹图、热力图及其他可视化形式,探究注意力被引向何处,以及浏览行为是如何逐步展开的。
划定界面或刺激材料中的特定区域,以便测量并对比不同元素所获得的注意力。
将注视数据与决策结果、响应时间、任务表现及其他研究指标相结合,从而构建出更完整的交互图景。
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根据您的研究环境、研究设计以及想要探究的人工智能交互类型,选择基于屏幕的眼动追踪设备或可穿戴式眼动追踪设备。
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专为真实世界环境研究而设计,第三代穿戴式眼动追踪解决方案支持广泛的人类行为研究。
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这款高性能眼动仪能够以高至1200Hz的采样率采集眼动数据。专为从基于注视到微眼跳行为而设计。
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屏幕式眼动仪,以高至250Hz的采样率采集眼动数据。这款强力的研究设备支持从基于注视到眼跳的各类实验室内或实验室外的研究环境。
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Tobii Pro Lab 是我们的眼动追踪软件,支持屏幕式和穿戴式眼动仪。它可以在整个科研工作流程中为研究人员提供支持。 Tobii Pro Lab 能够实现从简单到复杂的各种实验设计。
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一款性能均衡的屏幕式眼动仪,极具性价比,可为任何入门级眼动研究提供关于人类注意与意图的洞察。
欢迎与我们的团队沟通,聊聊你的研究设计与研究需求。
找到合适的眼动追踪解决方案,用于研究人们如何体验、评估人工智能,以及如何与之交互。
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This guide shows how eye tracking helps teams understand what users notice, how they process information, and where uncertainty appears in AI experiences.
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At Shanghai University SILC Business School, Associate Professor Li-Sheng He explores how people make decisions by studying how attention shapes the way they process visual information.
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In this learn article, we will present how eye tracking technology has been used to study cognitive processes and the insights that these studies have generated.
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Capturing human data using eye tracking in the era of AI matters because we need to dig deep into how someone sees reality, how their conscious and unconscious minds create it.
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This comprehensive guide explores how eye tracking provides a real-time, non-intrusive way to measure cognitive load and unlock insights into learning, decision-making, and performance.
了解如何借助眼动追踪技术,研究人们在与人交互过程中的注意力、决策、信任以及视觉行为。
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