На днях выкатили новость о разработке из Сколтеха, ребята создали новый eye-трекер для медицины, но в исследованиях нам тоже пригодится. Если смотреть на эту новость глазами продукт-дизайнера, то она звучит скорее как маленький, но очень важный апгрейд: айтрекинг переходит из истории «лабораторной игрушкой» ближе к реальной жизни. Сколтех и Центральный университет пишут, что их метод в сложных условиях даёт примерно двукратный прирост точности и может пригодиться для улучшения UX интерфейсов. По факту чем меньше шумят данные, тем честнее видно, куда человек реально смотрит, где теряется и где интерфейс плох.

Эта новость неплохо цепляет потому, что у трекинга самая большая боль — вопрос насколько грязным становится сигнал, когда условия перестают быть идеальными. В обзоре по калибровке прямо говорится, что многоточечный вариант до сих пор самый распространённый режим, а слишком тяжёлая калибровка ухудшает удобство продукта. + Подчёркивается, что движение головы и прочие факторы могут заметно бить по точности. Да и у самих EyeLink-публикаций видно, что даже размер зрачка и освещение могут менять данные 📉

В таком случае улучшение точности при сложных условиях — это не просто инженерная победа, это шанс проводить более правдивые UX-тесты и создавать продукты лучше прошлых. Интересно, как быстро это внедрят к нам?)

В своем канале пишу о открытиях, историях и своем пути в Сбере в 19 👉🏻 t.me/whaznew