Göz Takibi Temellerine Kapsamlı Bir Bakış

Göz Takibi Nedir?

Göz izleme, gözlerin konumunu ve hareketini ölçen ve kaydeden bir sensör teknolojisidir. Göz izleme cihazı, kişinin nereye veya neye baktığını, yani bakış noktasını (point of gaze) değerlendiren bir cihazdır.

Göz Takibinin Değeri

Göz takibinin değeri, kişinin baktığı şey ile herhangi bir anda dikkatini verdiği şey arasında yakın bir ilişki olduğunu öne süren göz-zihin bağlantısı hipotezine dayanmaktadır. Göz hareketlerini takip etmek, insanların dikkatlerini nereye odakladıklarını ölçmenin yaygın bir yoludur. Göz hareketleri sadece nereye baktığımızı ortaya çıkarmakla kalmaz, aynı zamanda neden oraya baktığımız hakkında da ipuçları verir. Bu nedenle, göz takibi genellikle bilişin bir penceresi olarak kabul edilir. Dikkatimiz hedeflerimizle yakından bağlantılıdır: bir sorunu çözmek, bir seçim yapmak veya bir görevi tamamlamak için görmemiz gerekenlere bakarız. Okurken,  bir şeyi ararken, bir anıyı hatırlarken veya bir karar verirken gözlerimiz düşüncelerimizi takip eder. Göz-zihin bağlantısı nedeniyle, göz hareketlerini analiz etmek insanların ne düşündüğünü, nasıl akıl yürüttüğünü ve hatta ne zaman kararsız veya kafası karışık olduğunu ortaya çıkarabilir.  Bu şekilde, göz izleme sadece insan davranışına değil, onu yönlendiren temel bilişsel süreçlere de ölçülebilir içgörüler sağlar. Daha fazla bilgi edinmek isterseniz göz takibinin bilişsel süreçler hakkında neler ortaya çıkarabileceğine dair kapsamlı makalemizi okuyabilirisiniz.

Ne tür göz izleme cihazları bulunabilir?

Ekran bazlı göz takip cihazları

Adından da anlaşılacağı gibi, ekran bazlı göz takip cihazı masaüstü veya dizüstü bilgisayar ekranına monte edilir. Ekran bazlı göz takip cihazları, bilgisayar monitöründe gözün konumunu ve bakış noktasını hesaplar. Ekran bazlı göz takip cihazları, bilimsel araştırmalarda, gelişmiş oyun deneyimi veya tüketici araştırmalarında yaygın olarak kullanılmaktadır.

Giyilebilir göz takip cihazları

Giyilebilir göz takip cihazı, ya da kısaca göz takip gözlüğü, normal gözlük gibi takılır. Giyilebilir göz izleyici, kullanıcının gördüğü alanı kaydeden bir ön kamera içerir ve böylece gerçek dünya ortamlarına ilişkin birinci elden bilgiler elde edilmesini sağlar. İzleyicinin bakışları, kamera görüntüsünün üzerine kırmızı bir nokta olarak yansıtılır ve kayıt sırasında canlı olarak izlenebilir. Giyilebilir göz izleyici genellikle bilimsel araştırmalar, kullanıcı ve tüketici araştırmaları ile eğitim ve değerlendirme amaçlı kullanılır.

Göz takibi, ayrıca XR başlıklarında ve akıllı gözlüklere entegre edilebilir veya yazılım tabanlı göz takibi kullanan Tobii Nexus gibi web kamerası tabanlı çözümler aracılığıyla uygulanabilir.

Araştırmanız için doğru göz takip cihazını nasıl seçersiniz?

Araştırma için doğru göz izleme cihazını seçmek, uyaranların türü ve katılımcıların demografik özelliklerinden test ortamına ve gerekli özel ölçütlere kadar birçok faktörü dikkatlice değerlendirmeyi gerektirir. Bu kriterler, bir çalışmanın hedefleri ve pratik kısıtlamalarıyla uyumlu bir sistemi belirlemenin temelini oluşturur.

1. Uyaran türü

Sunulacak uyaranların niteliğini belirlemek çok önemlidir. Ekran bazlı cihazlar, dijital içerikle etkileşime giren sabit katılımcılar için tasarlanmıştır, giyilebilir göz izleyiciler ise dinamik, gerçek dünya senaryoları için daha uygundur. Bu tür cihazlar, hareket sırasında doğal davranışların gözlemlenmesine olanak tanır ve çalışmaların ortam ve denek hareketliliğinde esnekliğe ihtiyaç duyduğu durumlar için idealdir.

2. Participant demographics

Katılımcı grubunun bileşimi, göz takip cihazı seçiminde önemli ölçüde etkili olabilir. Özel gruplar (bebekler, yaşlı yetişkinler, tıbbi rahatsızlığı olan bireyler veya insan dışı primatlar gibi) daha fazla baş hareketine izin veren ve daha geniş izleme alanına (track-box) sahip cihazlara ihtiyaç duyabilir. Çene dayanağı veya baş sabitleyici gibi katı düzenekler gerektirmeyen göz takip cihazları, genellikle bu gruplar için daha uygundur ve katılımcıların daha doğal tepkiler vermesini sağlar.

3. Test ortamı 

Hedeflenen test ortamı da başka bir önemli faktör. Öncelikle kontrollü laboratuvar ortamında çalışan araştırmacılar, hem ekran bazlı, hem de gerçek dünya uyaranlarını destekleyebilen sabit sistemlerden yararlanabilirler. Buna karşılık, okullar, klinikler v.b  yerlerde yürütülen saha çalışmaları, taşıma ve kurulum kolaylığı için hafif, taşınabilir cihazlar gerektirebilir.

4. İlgili metrikler

Araştırma sorularını ele almak için gerekli olan belirli metrikler de seçim sürecine yön vermelidir. Yaygın olarak analiz edilen göz hareketi verileri arasında sabit bakışlar, sakadlar, akıcı takip ve göz bebeği genişlemesi bulunur. Bu ölçümler genellikle göz takip cihazının örnekleme hızına, yani saniye başına veri noktalarının toplanma sıklığına bağlıdır. Veri geçerliliğini ve çözünürlüğünü sağlamak için uygun örnekleme özelliklerine sahip bir sistem seçmek çok önemlidir.

Tobii Göz Takip Cihazları

Tobii göz takip cihazları, 30 Hz’den 1200 Hz’e kadar değişen örnekleme frekansları sunar ve bu da veri doğruluğunu öncelikli gören araştırmacılar için örnekleme hızını önemli bir kriter haline getirir. Laboratuvar ve saha ortamları arasında taşınabilirlik ve esneklik gerektiren orta düzey araştırmalar için Tobii Pro Fusion, 30 Hz ila 250 Hz arasında ayarlanabilir örnekleme frekanslarına sahip ekran bazlı bir çözüm sunar.

Bütçesi daha kısıtlı projeler için Tobii Pro Spark, 60 Hz’de çalışan giriş seviyesi bir seçenek sunar. Yüksek hassasiyetli laboratuvar ortamında yapılan araştırmalar için Tobii Pro Spectrum, 60 Hz ile 1200 Hz arasında değişen frekanslarda hem ekran bazlı hem de gerçek dünya uyarıcılarını destekler. Bu sistem, yüksek zamansal çözünürlük ve kapsamlı veri yakalama gerektiren araştırmalar için çok uygundur.

Çalışmalar, katılımcıların dinamik, gerçek dünya ortamlarındaki görsel davranışlarını izlemeyi gerektirdiğinde, Tobii Pro Glasses 3, hem sahne videosunu hem de ilgili göz hareketlerini yakalayan giyilebilir bir çözüm sunar.

Sanal gerçeklikle ilgili araştırmalar için Tobii Ocumen, gelişmiş göz izleme ve analiz yetenekleri sunar. Bu çözüm, Tobii’nin göz izleme teknolojisini entegre eden çeşitli ticari VR başlıklarıyla uyumludur. Tüm bu platformlarda Tobii sistemleri, çok çeşitli katılımcılar ve araştırma ortamlarında sağlam, doğru ve tekrarlanabilir veriler sunmak üzere tasarlanmıştır.

Göz Takip Yazılımı

Göz izleme araştırmalarında kullanılan yazılımlar genellikle üç ana işlevi yerine getirir: uyaranları sunmak, göz takip cihazıyla iletişim kurmak ve veri analizi ve görselleştirmeyi desteklemek. Göz izleme çalışmaları genellikle üreticinin sağladığı yazılımlara dayanabilir. Bu yazılımlar, görüntü veya metin sunmak ve yaygın analizler yapmak için bazı standart araçlar içerebilir. Ancak, bazı daha karmaşık veya alışılmadık deneysel paradigmalar, programlamaya dayalı araçlara güvenmeyi gerektirebilir. Yazılımın kullanılabilirliği ve yetenekleri, bazen donanımın kendisinden daha fazla, çalışma sonuçlarını önemli ölçüde etkileyebilir ve bu da yazılım seçimini göz izleme araştırmalarında kritik bir faktör haline getirir.

Tobii Pro Lab göz takip yazılımı, sağlam analitik araçları, kullanıcı dostu arayüzü ve Tobii göz takip cihazlarıyla sorunsuz entegrasyonu ile bu alanda öne çıkmaktadır. Temel güçlü yönleri arasında yüksek kaliteli veri görselleştirme ve geniş bir önceden hesaplanmış metrik seti, karmaşık deney tasarımları için destek ve videolar ve web içeriği gibi dinamik uyaranlar üzerinde otomatik bakış haritalama bulunmaktadır. Yazılım ayrıca multimodal araştırma çözümlerini destekleyerek davranışsal ve fizyolojik araştırmalar için ideal hale geliyor. Araştırmacılar, Tobii Pro Lab’ı esnekliği, güvenilirliği ve minimum kurulum karmaşıklığıyla hem niteliksel hem de niceliksel göz izleme çalışmaları yapabilme özelliği nedeniyle takdir ediyor. Daha güçlü deneysel tasarım çözümleri için Tobii Pro Lab, E-Prime ile birleştirilebilir.

Daha fazla bilgi edinmek ister misiniz?

Araştırmanız için en doğru göz takip cihazını seçmek için konusunda bu kapsamlı kılavuzu okuyabilirsiniz veya bu testi çözebilirsiniz.

Göz takibinin temel teknik özellikleri

Örnekleme Frekansı (Sampling Frequency)

Örnekleme frekansı (örnekleme hızı olarak da bilinir), bir göz takip cihazının saniyede kaç kez gözlerin konumunu kaydettiğini ifade eder. Bir örnek, alındığı zaman, bakışın yöneldiği nokta ve göz bebeği boyutu gibi çeşitli bilgileri içerebilir. Örnekleme frekansı ne kadar yüksek olursa, gözün hareket ederken izlediği yolu tahmin etme yeteneğiniz de o kadar artar. Bu nedenle, hangi örnekleme frekansının sizin için doğru olduğuna karar vermeden önce ihtiyaçlarınızı anlamanız önemlidir. Tobii göz takip cihazları 30 Hz’den 1200 Hz’e kadar örnekleme frekansı sunar. Daha yüksek örnekleme hızları, veri noktaları arasındaki aralıkların (sampling interval) daha az olduğu anlamına gelir.

Aşağıdaki resimde soldaki figür, düşük örnekleme frekansı ile tahmin edilen göz hareketini göstermektedir. Bu, daha az veri noktası ve daha kaba bir yol ile sonuçlanmaktadır. Sağdaki figür, yüksek örnekleme frekansı kullanarak daha fazla veri noktası yakalamakta ve aynı göz hareketinin daha pürüzsüz, daha ayrıntılı bir yolunu üretmektedir.

Doğruluk ve hassasiyet

Doğruluk, bildirilen bakış pozisyonunun gerçek bakış pozisyonuyla ne kadar yakından eşleştiğini tanımlar ve genellikle görme açısı dereceleriyle ölçülür. Hassasiyet, bakış ölçümlerinin tutarlılığını veya sabitliğini ifade eder ve sinyaldeki gürültü miktarını gösterir. En iyi durum, yüksek doğruluk ve yüksek hassasiyettir. Doğruluk ve hassasiyeti iyi seviyede olan bir sistem, bir kişinin bakış konumunu doğru bir şekilde tanımlayabildiğinden daha geçerli veriler sağlar. Ancak, doğruluk ve hassasiyetin herhangi bir kombinasyonu mümkündür. Gerekli doğruluk ve hassasiyet seviyesi, göz izleme çalışmasının niteliğine bağlıdır. Örneğin, okuma çalışmalarında veya küçük uyaranların kullanıldığı çalışmalarda bakış verilerini analiz ederken küçük belirsizlikler kritik öneme sahip olabilir. Gerçek dünyadaki performansın oda aydınlatması, katılımcıların gözlükleri veya test alanının düzeni gibi birçok faktöre bağlı olduğunu göz önünde bulundurmak lazım. Dikkatli bir değerlendirme ve en iyi uygulamaların kullanılması, mümkün olan en kaliteli göz izleme verilerini elde etmenize yardımcı olabilir.

Veri kaybı

Veri kaybı, yani kayıp bakış koordinatlarının yüzdesi, veri kalitesini etkileyen önemli bir faktördür. Göz izleme veri kaybı, göz kırpma, izleme hataları veya maskara veya sarkık göz kapakları gibi engeller nedeniyle oluşan geçersiz veya eksik verileri ifade eder. Kayıp, farklı veri akışlarını etkileyebilir (örneğin, geçerli göz bebeği boyutu ancak geçersiz bakış konumu). Göz kırpma ile ilgili veri kaybı, göz bebeği büyüklüğü kullanılarak analiz edilebilirken, diğer nedenler için göz kapağı takibi gibi gelişmiş teknikler gerekebilir. Göz izleme veri kaybını yönetmek için araştırmacılar, göz kırpma, izleme hataları veya engeller gibi farklı nedenleri ayırt etmeli ve uygun yöntemleri uygulamalıdır. Veri kaybı çoğunlukla göz kırpma nedeniyle meydana geliyorsa, göz bebeği boyutu sinyalleri göz kırpma sıklığını ve süresini tahmin etmeye yardımcı olabilir. Daha kesin bir ayrım için göz kapağı izleme gibi teknikler kullanılabilir. Özellikle Tobii göz takip cihazları göz kapaklarını izleyebilir ve veri kaybının özellikle göz kırpma nedeniyle meydana geldiği durumları raporlayabilir.

Kalibrasyon

İnsan popülasyonlarında, gözlerin şekli ve geometrisi doğal olarak farklılık gösterir. Örneğin, foveanın tam konumu kişiden kişiye değişir. Tobii göz takip cihazları, bakış tahmin algoritmalarını (yani 3D göz modeli) optimize etmek ve bu farklılığı hesaba katmak için bir denek kalibrasyon prosedürü kullanır, böylece tamamen özelleştirilmiş ve doğru bir bakış noktası hesaplaması elde edilir. Ek olarak, bazı göz takip cihazları kalibrasyon prosedürünü kullanarak en iyi verileri sağlayan algılama modunu (koyu veya parlak göz bebeği) seçer ve ardından bu modu sabitler veya kayıt sırasında ağırlıklı olarak kullanır.

Kalibrasyon, tamamen özelleştirilmiş ve doğru bir bakış noktası hesaplamasının temeli olarak katılımcının gözlerinin özelliklerinin tahmin edildiği işlemdir. Katılımcıya bir veya daha fazla hedef sunulur ve göz takip cihazı, katılımcının gözleri ve o hedefe bakışları hakkında veri toplar. Toplanan veriler, bakış noktasını hesaplamak için dahili, anatomik bir 3 boyutlu göz modeli ile birlikte kullanılır. Bu göz modeli, gözün farklı bölümlerinin (örneğin kornea, fovea konumu vb.) şekilleri, ışık kırılması ve yansıma özellikleri hakkında bilgiler içerir.

Aşağıdaki resimde bir kalibrasyon süreci örneği gösterilmektedir; Göz takip cihazı, kalibrasyon noktalarını izlerken gözlerin fotoğraflarını çeker. Algoritma, gözlerdeki göz bebeği ve parıltı gibi ilgili özellikleri bulur.

Göz izleme ile ilgili temel metrikler ve terimler –
göz izleme verilerinizi anlamak

Sakkad (Saccade)

Sakkadlar, foveayı bir noktadan diğerine hızla hareket ettirmek için kullanılan göz hareketidir. Bu hareket, göz en yüksek hıza ulaşana kadar başlangıçta hızlı bir ivmeyle başlar. En yüksek hıza ulaştıktan sonra, göz hedef konuma ulaşana kadar yavaşlamaya başlar. Sakkadlar sırasında görme büyük ölçüde bastırılır, bu da sakkadik yeniden yönlendirme sırasında sürekli ve istikrarlı algılamayı mümkün kılar. Göz izleme verilerinden genellikle aşağıdaki sakkad ölçümleri elde edilebilir: sakkad sayısı, en yüksek hız, genlik, yön, gecikme, ilk sakkad, giriş ve çıkış sakkadı, kısmi sakkad.

Fiksasyon (Fixation)

Fiksasyon, gözlerin görsel sahneyi taramayı esasen durdurduğu ve nispeten sabit kaldığı süreçtir. Fiksasyonlar, ayrıntılı görsel bilgi alımı için ilgi odağı olan sabit bir nesneyi foveada tutmayı sağlar. Fiksasyon süresi 50-600 milisaniye arasında değişebilir.

İzleme yörüngesi (Scan Path)

İzleme yörüngesi, bir katılımcının bir uyaran üzerinde göz hareketlerinin görsel bir temsilidir ve sabit bakışların (daireler) ve hızlı göz hareketlerinin (çizgiler) sırasını ve süresini gösterir. Sabit bakışların boyutu, görüntüleme süresini yansıtırken, sıraları zamansal sırayı göstermek için numaralandırılmıştır. Bu, araştırmacıların UX testi, reklamcılık ve psikoloji gibi bağlamlarda görsel dikkat kalıplarını analiz etmelerine yardımcı olur.

Bakış noktaları (Gaze Points)

Bakış noktaları, göz izleme verilerinin temel birimleridir. Her nokta, gözün belirli bir anda baktığı yerin x ve y koordinatlarını milisaniye cinsinden temsil eder. Bunlar filtrelenmemiş ve devamlıdır.

Isı haritaları (Heat Maps)

Isı haritaları, görsel uyaranların hangi kısımlarının en fazla dikkat çektiğini göstermek için bakış verilerini bir araya getiren görsel anlatımlardır. Verilerin dağılımı renklerle gösterilir. Genellikle kırmızı veya sarı gibi sıcak renkler yüksek görsel ilgiyi (daha fazla sabitleme veya daha uzun süreler) gösterirken, yeşil gibi soğuk renkler daha az ilgiyi temsil eder. Isı haritaları, görsel hiyerarşileri hızlı bir şekilde belirlemeye ve dikkat çeken unsurlar hakkında sonuçlar çıkarmaya yardımcı olur.

İlgi alanları (AOI: Areas of Interest)

AOI’ler, araştırmacılar veya analistler tarafından belirlenen, bir web sitesindeki düğme, ürün etiketi veya metin paragrafı gibi bir uyarıcı üzerinde önceden tanımlanmış alanlardır. Bu alanlarda fiksasyon sayısı, kalma süresi ve tekrar ziyaret sayısı gibi metrikler hesaplanır. AOI’ler, hipotez odaklı analizler için çok önemlidir ve belirli alanlar arasında hedefli karşılaştırmalar yapılmasına olanak tanır.

İlk odaklanma zamanı (Time To First Fixation: TTFF)

TTFF, bir katılımcının uyarıcı ortaya çıktıktan sonra AOI’ye odaklanmasına kadar geçen süredir. Bir öğenin görsel dikkati ne kadar hızlı çektiğini yansıtır. Daha düşük TTFF, daha güçlü görsel belirginlik, daha iyi yerleştirme veya görevle daha yüksek alaka düzeyi anlamına gelir.

Harcanan zaman (Dwell Time: Bakış Süresi)

Bakış süresi, tüm sabit bakışlar ve bunlar arasındaki kısa hareketler (sakkadlar) dahil olmak üzere, gözün bir AOI içinde geçirdiği toplam süredir. Bir alanın ne kadar ilgi çekici veya bilişsel olarak zorlayıcı olduğunu gösterir. Yüksek bakış süresi,  duruma bağlı olarak ilgi, kafa karışıklığı veya içeriğin karmaşıklığını gösterebilir.

Sabitleme dizileri (Fixation Sequences)

Sabitleme dizileri, bir kişinin gözlerinin bir uyaran üzerinde hareket ettiği sırayı temsil eder. Her sabitleme numaralandırılır ve aralarındaki yol (sakkadlar) izlenir. Bu dizi, gezinme paternlerini, kullanıcı stratejilerini veya okuma davranışlarını ortaya çıkarır. Örneğin, bir web sayfasında mantıklı bir dizi, başlıktan resme ve CTA butonuna doğru ilerleyebilir; sapmalar ise kafa karışıklığını işaret edebilir.

Ziyaretler (Visits) ve bakışlar (Glances)

Ziyaretler, AOI’ye ilk sabitlemenin başlangıcından AOI’ye son sabitlemenin sonuna kadar geçen süredir. Giriş ve çıkış sakkadları hariç tutulur. Bakışlar, AOI’ye giden sakkadın başlangıcından AOI’deki son sabitlemenin sonuna kadar geçen süredir. Çıkış sakkadı hariç tutulur. Bu metrikler, genel bakış davranışı ve AOI’lere (ilgi alanlarına) olan ilgi ile ilişkili ölçümleri hesaplamak istendiğinde kullanılır. Bu iki metrik de AOI ile ilişkili genel bakış aktivitesini ölçer.

Tekrarlanan ziyaretler (Revisits)

Tekrarlanan ziyaret, gözün bir AOI’den ayrıldıktan sonra tekrar o AOI’ye dönmesi ile gerçekleşir. Tekrarlanan ziyaret sayısı belirsizlik, yeniden değerlendirme veya sürekli ilgiyi gösterebilir. Ürün karşılaştırmalarında veya karar verme görevlerinde yüksek tekrar ziyaret sayısı, genellikle kullanıcıların kararsız olduğu veya güvenceye ihtiyaç duyduğu alanları gösterir.

İlk fiksasyon süresi (First fixation duration)

Bu ölçüm, AOI üzerindeki ilk fiksasyonun ne kadar sürdüğünü ölçer. Bu, anlık bilişsel çaba veya duygusal etkiyi gösterebilir. Uzun bir ilk fiksasyon, içeriğin yoğun veya oldukça ilgi çekici olduğunu gösterirken, çok kısa bir fiksasyon, derinlemesine işleme olmadan tarama yapıldığını ima edebilir.

Ortalama fiksasyon süresi (Average fixation duration)

Bu süre, bir uyaran veya AOI üzerindeki tüm fiksasyonların ortalama süresidir. Daha uzun ortalama süreler genellikle daha karmaşık veya daha fazla çaba gerektiren işlemleri gösterir. Buna karşılık, daha kısa süreler göz gezdirme veya aşinalık anlamına gelebilir. Bu metrik, farklı alanların veya tasarımların dikkat gerektirme düzeylerini karşılaştırmak için değerlidir.

Göz bebeği boyutu (Pupil Size)

Göz bebeği boyutu, zaman içinde kaydedilen göz bebeğinin çapıdır. Her bir göz bebeğinin çapı milimetre cinsinden ölçülür ve göz takip cihazı tarafından alınan her örnek için gösterilir. Örneğin, göz takip cihazının frekansı 250 Hz ise, her 4 milisaniyede bir yeni bir örnek alınır. Daha yüksek frekans, daha fazla sayıda örnek alındığı anlamına gelir ve bu da göz bebeğinin çapı ve konumu hakkında daha ayrıntılı bilgi sağlar. Göz bebeği büyüklüğündeki değişiklikleri ölçmek, beyin durumları ve bilişsel işleme hakkında doğrudan bilgi sağlar ve fizyolojik uyarılma, stres tepkisi, bilişsel yük, bilgi işleme veya dil edinimi hakkında bilgiler sunar. Göz bebeği ölçümü hakkında daha fazla bilgi için burayı okuyabilirsiniz.

Göz Kırpma (Blink)

Göz kırpma, üst ve alt göz kapaklarının hareketiyle her iki gözün geçici olarak kapanmasıdır. Göz kırpma, kapanma aşaması ve açılma aşaması olarak ikiye ayrılabilir. Göz kırpma, Göz açıklığı verisi sağlayan Tobii Pro göz takip cihazlarından Göz açıklığı sinyalinden algılanabilir (Tobii Pro Fusion ve Tobii Pro Spectrum). Tobii Pro Lab’ın göz kırpma algılama özelliği, Nyström ve meslektaşları (2024)  tarafından açıklanan, topluluk tarafından geliştirilen ve onaylanan bir algoritmayı takip eder. Göz kırpma sayısı, gecikme süresi, süre, genlik ve tepe hızı gibi ek metrikler de mevcuttur. Araştırma çalışmalarına göz kırpma metriklerini dahil etmek, katılım ve zihinsel yorgunluktan beyindeki dopaminerjik sistem aktivitesine kadar bilişsel ve fizyolojik durumları ölçmek için kolay ve non-invaziv bir yol sunar. Burada, göz kırpma hareketlerini incelemenin değeri hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Göz takibi çalışması adımları

1. Çalışma hedeflerini tanımlayın

Çalışmanın ele almayı amaçladığı hedefleri ve soruları açıkça tanımlayın. Çalışmanızda ele almak istediğiniz bilişsel süreçleri veya davranışları belirleyin.

2. Katılımcıları seçin

Çalışmanızın hedef kitlesini belirleyin. Katılımcılar hedef kitlenizi temsil etmeli ve araştırma hedeflerine uygun olmalıdır.

3. Göz izleme ekipmanını seçin

Araştırma gereksinimlerine göre, giyilebilir veya ekran bazlı bir göz takip cihazı gibi uygun göz takip teknolojisini seçin.

4. Bir uyarıcı veya görev hazırlayın

Uyarıcılar (ör. resimler, videolar, web siteleri) geliştirin veya çalışmanızla cevaplamak istediğiniz soru ile ilgili bir görev hazırlayın.

5. Deney protokolünü tasarlayın

Çalışma için görevlerin veya uyaranların sunum sırasını planlayın.Görev süresi, sunum sırası ve kontrol koşulları gibi faktörleri göz önünde bulundurun.

6. Bir pilot çalışma gerçekleştirin

Pilot çalışma, çeşitli araştırma bağlamlarında  ana çalışmayı gerçekleştirmeden önce araştırma yöntem ve  prosedürlerinin uygulanabilirliğinden emin olmak için  gerekli bir adımdır.

7. Ana çalışmayı yürütün

Göz takip cihazı ile katılımcıların göz hareketlerini kaydederken deneyi planlandığı gibi yürütün. Katılımcıları izleyerek talimatlara uyulmasını sağlayın ve dikkat dağınıklığını en aza indirin.

8. Veri toplama

Veri kalitesini en üst düzeye çıkarmak için her bir katılımcı için göz takip cihazınızı kalibre edin ve tüm katılımcılar görevleri tamamlarken veya uyaranları görüntülerken göz izleme verilerini toplayın. Veri kaydının doğru bir şekilde yapıldığından emin olun.

9. Veri analizi

Toplanan göz izleme verilerini analiz edin. Göz izleme verilerinin analizi için kullanıma hazır araçlar mevcuttur (örneğin, Tobii Pro Lab). Bu araçlar, veri toplama, göz hareketi sınıflandırma ve veri görselleştirme dahil olmak üzere tüm deney sürecini kolaylaştırır.

10. Sonuçları yorumlayın

Araştırma hedefleri bağlamında çalışmanın bulgularını yorumlayın. Göz izleme verilerini analiz ederek bilişsel süreçler veya davranışlar hakkında sonuçlar çıkarın.

Referanslar:

https://www.tobii.com/resource-center/reports-and-papers/fundamentals-of-eye-tracking

Just, M. A. & Carpenter, P. A. A theory of reading: From eye fixations to comprehension. Psychol. Rev. 87, 329–354 (1980)

Nyström, M., Andersson, R., Niehorster, D. C., Hessels, R. S. & Hooge, I. T. C. What is a blink? Classifying and characterizing blinks in eye openness signals. Behav. Res. Methods (2024) doi:10.3758/s13428-023-02333-9.

Holmqvist, K. & Andersson, R. Eye Tracking: A Comprehensive Guide to Methods, Paradigms, and Measures. (Oxford University Press, 2017).

Poole, A. & Ball, L. Eye tracking in human-computer interaction and usability research: Current status and future prospects. in Encyclopedia of Human Computer Interaction 211–219 (2006).

Duchowski, A. Eye Tracking Techniques. in Eye Tracking Methodology: Theory and Practice (ed. Duchowski, A.) 51–59 (Springer, London, 2007). doi:10.1007/978-1-84628-609-4_5.

Rayner, K. Eye movements in reading and information processing: 20 years of research. Psychol. Bull. 124, 372–422 (1998).

Nyström, M. et al. The fundamentals of eye tracking part 3: How to choose an eye tracker. Behav. Res. Methods 57, 67 (2025).

Hessels, R. S. et al. The fundamentals of eye tracking part 1: The link between theory and research question. Behav. Res. Methods 57, 16 (2024).

Hooge, I. T. C. et al. The fundamentals of eye tracking part 2: From research question to operationalization. Behav. Res. Methods 57, 73 (2025).

Niehorster, D. C. et al. The fundamentals of eye tracking part 4: Tools for conducting an eye tracking study. Behav. Res. Methods 57, 46 (2025).