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Studien zu kontrollierten Schnittstellen
Untersuchen Sie KI-Schnittstellen, Empfehlungen, Erklärungen, Dashboards und Tools zur Entscheidungsunterstützung unter kontrollierten Bedingungen mithilfe von bildschirmbasiertem Eye Tracking.
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Eye Tracking liefert objektive Daten zur Aufmerksamkeitsverteilung für die menschenzentrierte KI-Forschung und hilft Teams dabei, zu untersuchen, wie Menschen visuell mit KI-Empfehlungen, Erklärungen, Benutzeroberflächen und Entscheidungshilfesystemen interagieren.
Simulationen bieten eine kontrollierte Möglichkeit, zu untersuchen, wie Menschen auf KI, Automatisierung und Entscheidungshilfesysteme reagieren.
Eye Tracking ergänzt diese Untersuchung um eine weitere Ebene und zeigt, worauf Menschen ihren Blick richten, bevor sie handeln, welche Informationen ihre Aufmerksamkeit auf sich ziehen, was erneut betrachtet wird und was möglicherweise unbemerkt bleibt.
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Nutzen Sie Blickdaten, um herauszufinden, wie Menschen mit KI interagieren. So erhalten Sie Anhaltspunkte, um die Nutzererfahrung zu optimieren und die Interaktionen übersichtlicher, nützlicher und verständlicher zu gestalten.
Empfehlungen relevanter gestalten
Finden Sie heraus, was Menschen berücksichtigen, bevor sie KI-Vorschläge annehmen oder ablehnen, um zu ermitteln, welche begleitenden Inhalte ihnen bei der Entscheidungsfindung helfen.
KI verständlicher machen
Prüfen Sie, ob Erläuterungen, Konfidenzindikatoren, Quellen und ergänzende Angaben die Aufmerksamkeit auf sich ziehen, um eine klarere Vermittlung von KI-Ergebnissen zu ermöglichen.
Fundiertere Entscheidungen ermöglichen
Stellen Sie einen Zusammenhang zwischen Blickverhalten, Entscheidungen, Reaktionszeiten und Aufgabenergebnissen her, um aufzudecken, wie KI-generierte Informationen zur Entscheidungsfindung beitragen.
Schaffen Sie eine Grundlage des Vertrauens
Kombinieren Sie Blickverfolgungsdaten mit Fragebögen und Verhaltensmessungen, um zu untersuchen, wie Menschen von KI generierte Informationen überwachen, überprüfen und darauf reagieren.
Entwicklung intuitiverer KI-Schnittstellen
Ermitteln Sie, wo Nutzer bei der Verwendung von Assistenten, Copiloten und adaptiven Schnittstellen nach Inhalten suchen, zögern oder diese übersehen, um Reibungspunkte aufzudecken.
Wählen Sie Designs mit Zuversicht aus
Vergleichen Sie, wie Nutzer sich visuell durch verschiedene Benutzeroberflächen und Erklärungen bewegen, um herauszufinden, welche Konzepte Informationen am effektivsten vermitteln.
Wählen Sie ein Versuchsdesign aus, das davon abhängt, wo die Interaktion stattfindet und was Sie messen möchten.
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Untersuchen Sie KI-Schnittstellen, Empfehlungen, Erklärungen, Dashboards und Tools zur Entscheidungsunterstützung unter kontrollierten Bedingungen mithilfe von bildschirmbasiertem Eye Tracking.
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Verwenden Sie Eye Tracking Brillen, um zu untersuchen, wie Menschen mit KI-gestützter Technologie, Automatisierung und physischen Systemen interagieren, während sie sich auf natürliche Weise durch eine Umgebung bewegen.
Wandeln Sie visuelle Aufmerksamkeit in messbare Daten um, um zu verstehen, wie Menschen mit KI-generierten Informationen, Erklärungen und Benutzeroberflächen interagieren.
Fixierungen und Verweildauer
Erfassen Sie, welche Informationen Aufmerksamkeit erregen und wie lange die Nutzer sich damit beschäftigen.
Visuelle Abfolge
Sehen Sie sich die Reihenfolge an, in der Empfehlungen, Erläuterungen, Quellen, Warnhinweise und sonstige Informationen angezeigt werden.
Wiederbesuche
Ermitteln Sie, auf welche Informationen Menschen immer wieder zurückgreifen, wenn sie eine KI-Ausgabe bewerten oder eine Entscheidung treffen.
Interessensgebiete
Vergleichen Sie die Aufmerksamkeit bei bestimmten Oberflächenelementen wie Empfehlungen, Konfidenzindikatoren, Erklärungen und Steuerelementen.
Wandeln Sie aufgezeichnete Blickdaten in Visualisierungen und Kennzahlen um, die Ihnen helfen, die Aufmerksamkeit zu analysieren, Verhaltensweisen zu vergleichen und Zusammenhänge zwischen dem, was Menschen betrachten, und ihren Reaktionen herzustellen.
Nutzen Sie Blickverfolgungsdiagramme, Heatmaps und andere Visualisierungen, um zu untersuchen, wohin sich die Aufmerksamkeit richtet und wie sich das Betrachtungsverhalten entwickelt.
Legen Sie bestimmte Bereiche einer Benutzeroberfläche oder eines Reizes fest, um die Aufmerksamkeit auf die einzelnen Elemente zu messen und zu vergleichen.
Kombinieren Sie Blickdaten mit Entscheidungen, Reaktionszeiten, der Aufgabenleistung und anderen Messgrößen der Studie, um ein umfassenderes Bild der Interaktion zu erhalten.
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Wählen Sie je nach Ihrer Forschungsumgebung, Ihrem Studiendesign und der KI-Interaktion, die Sie untersuchen möchten, zwischen bildschirmbasiertem und tragbarem Eye Tracking.
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Unsere hochmodernen Eye Tracking Brillen wurden für den Einsatz in der Praxis entwickelt und ermöglichen es Ihnen, Verhaltensforschung in einer Vielzahl von Umgebungen durchzuführen.
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Ein vielseitiger tragbarer Eye Tracker, der sich für UX-, Sport-, Verbraucher- und Industrieumgebungen eignet. Entwickelt, um zuverlässige Erkenntnisse in dynamischen, bewegungsintensiven Umgebungen zu liefern.
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Dieses leistungsstarke Forschungssystem erfasst Blickdaten mit einer Frequenz von bis zu 1200 Hz. Ein bildschirmbasierter Eye Tracker für umfangreiche Forschungsarbeiten, von Fixationsstudien bis hin zu Mikrosakkaden.
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Bildschirmbasierter Eye-Tracker, der Blickdaten mit einer Frequenz von bis zu 250 Hz erfasst. Dieses leistungsstarke Forschungssystem unterstützt Untersuchungen von Fixationen bis hin zu Sakkaden außerhalb des Labors.
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Unsere Analysesoftware unterstützt Sie bei der wissenschaftlichen und akademischen Blickbewegungsforschung. Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre Studie und analysieren Sie die Daten im Detail.
Sprechen Sie mit unserem Team über Ihr Studiendesign und Ihre Forschungsanforderungen.
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Untersuchen Sie die visuelle Aufmerksamkeit, die Arbeitsbelastung und das Situationsbewusstsein von Personen, während diese Schnittstellen bedienen, Automatisierungsprozesse überwachen und mit komplexen Systemen interagieren.
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Untersuchen Sie das Blickverhalten, die Koordination und die Sicherheit, wenn Menschen und Roboter zusammenarbeiten, Aufgaben teilen und sich in denselben Umgebungen bewegen.
Finden Sie die richtige Eye Tracking-Lösung, um zu untersuchen, wie Menschen KI erleben, bewerten und mit ihr interagieren.
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Dieser Leitfaden zeigt, wie Eye Tracking Teams dabei hilft, zu verstehen, was Nutzer wahrnehmen, wie sie Informationen verarbeiten und wo Unsicherheiten in KI-Erlebnissen auftreten.
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An der Shanghai University SILC Business School erforscht der außerordentliche Professor Li-Sheng He, wie Menschen Entscheidungen treffen, indem er untersucht, wie die Aufmerksamkeit die Verarbeitung visueller Informationen beeinflusst.
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In diesem Lernartikel stellen wir vor, wie die Eye Tracking-Technologie zur Untersuchung kognitiver Prozesse eingesetzt wurde und welche Erkenntnisse diese Studien erbracht haben.
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Die Erfassung menschlicher Daten mittels Eye Tracking ist im Zeitalter der KI von großer Bedeutung, weil wir genau wissen müssen, wie jemand die Realität sieht, wie ihr bewusster und unbewusster Verstand sie erzeugt.
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Dieser umfassende Leitfaden zeigt, wie Eye Tracking eine nicht-intrusive Echtzeit-Messung der kognitiven Belastung ermöglicht und Einblicke in das Lernen, die Entscheidungsfindung und die Performance ermöglicht.
Hier finden Sie Antworten zur Nutzung von Eye Tracking zur Untersuchung von Aufmerksamkeit, Entscheidungsfindung, Vertrauen und visuellem Verhalten bei der Interaktion von Menschen mit KI.
Kostenlose Schulungen, Open-Source-Tools und direkter Support – damit Sie so schnell wie möglich vom Auspacken zu veröffentlichungsreifen Ergebnissen gelangen.
Tobii Academy
Kostenlose Online-Lernplattform mit strukturierten Kursen, die alle Phasen der Eye Tracking-Forschung abdecken – von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Analysetechniken.
→ Grundlagen und Methodik des Eye Tracking
→ Bewährte Verfahren für die Versuchsplanung
→ Schulung zur Tobii Pro Lab-Software
→ Datenanalyse und -auswertung
→ Zertifizierungspfade
Open-Source-Forschungstools
Über 50 von der Community zusammengestellte Tools, Skripte für Experimente und Bibliotheken für Integrationen für den gesamten Eye Tracking-Workflow. PsychoPy, MATLAB, Python, LSL und mehr.
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