從市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)到用戶(hù)體驗和人機交互設計，關(guān)注用戶(hù)的注意力指標都至關(guān)重要。
了解用戶(hù)的注意力有助于評估廣告的效果。例如，密切關(guān)注廣告的人更有可能對品牌產(chǎn)生好感并重復購買(mǎi)。在用戶(hù)體驗研究中，追蹤注意力有助于了解用戶(hù)關(guān)注什么以及他們如何參與內容。這類(lèi)數據可以幫助設計師更好地進(jìn)行界面設計。
本文向您介紹如何在FaceReader中使用自定義表達式來(lái)測量注意力。
使用 FaceReader 輕松實(shí)現注視追蹤
傳統的注意力測量方法是使用眼動(dòng)儀。這種方法有效但需要購買(mǎi)額外的設備與軟件，還需要進(jìn)行額外的校準步驟。這可能既昂貴又耗時(shí)。
相比之下，像諾達思的面部表情分析系統（FaceReader） 這樣的面部表情分析工具只需要一個(gè)網(wǎng)絡(luò )攝像頭，十分易用高效。
為了確保 FaceReader 能夠有效地測量注意力，來(lái)自VicarVision的研究團隊對創(chuàng )建的幾種自定義表情進(jìn)行了驗證。
構建注意力數據庫
為了創(chuàng )建一個(gè)強大的數據庫來(lái)驗證注意力檢測，研究者采用了兩種方法：
從過(guò)往研究中挑選被試；
招募更多的被試，并指導他們改變注意力，比如看別處或看手機。
通過(guò)這種方法獲得了一個(gè)由 101 名被試組成的數據庫，每人平均提供 1.5 分鐘的視頻片段。
隨后根據預先確定的協(xié)議對視頻進(jìn)行人工標記，分析評分者之間的一致性高達 99%。人工標記需要逐幀查看視頻，對行為進(jìn)行分類(lèi)。這需要做大量的工作，但這為后續實(shí)驗中對自定義表達方式進(jìn)行比較打下了可靠的基礎。
如何更好地檢測注意力？
注意力是一個(gè)復雜的過(guò)程。它既涉及個(gè)體的內部認知焦點(diǎn)，也涉及更明顯的注意力外部表現。
在本研究中，研究者主要通過(guò)頭部朝向和注視方向等外部可見(jiàn)的行為線(xiàn)索來(lái)評估注意力。這種類(lèi)型的測量結果可能與被試自我報告的注意力不同，后者通常涉及內部的主觀(guān)因素。這就是為什么同時(shí)測量隱性（視覺(jué)）和顯性（自我報告）注意力測量結果如此重要的原因。它有助于更全面地理解注意力發(fā)生的全過(guò)程。
研究創(chuàng )建了幾種自定義表情，以找到有效的注意力檢測組合。其中，主要關(guān)注注視方向和頭部朝向，并對于每種自定義表情均進(jìn)行了以下測量：
靈敏度：檢測注意力的準確性
特異性：檢測注意力缺失的準確性
當被試遇到了如光線(xiàn)不足或部分可見(jiàn)的情況，可能會(huì )影響結果。為了避免此類(lèi)異常值的影響，研究使用了中位數進(jìn)行分析。
探索注意力的最佳自定義表達
FaceReader 中的自定義表情由不同的輸入值組成，如面部動(dòng)作單元和頭部朝向。動(dòng)作單元（AU, Action Unit）模塊中的自定義表情功能允許研究者進(jìn)行多種簡(jiǎn)單或復雜的操作。
僅使用頭部朝向（偏轉和俯仰）測量的結果是靈敏度高，但特異性低。換句話(huà)說(shuō)，這些測量方法能準確檢測出注意力，但不能檢測出注意力缺失的情況。如果將注視方向也包括在內時(shí)，特異性顯著(zhù)提高，使注意力分類(lèi)更加可靠?？傊?，這是一種經(jīng)過(guò)充分驗證的自定義表達方式，平均準確率高達 0.87，靈敏度（0.88）和特異性（0.85）均達到最佳水平。
此外，有些具有挑戰性的情況會(huì )使注意力檢測變得復雜。例如，在被試轉頭但眼睛始終盯著(zhù)屏幕的情況下，需要使用更復雜的自定義表達式來(lái)保持準確性。增加額外的計算能夠更好地處理這些具有挑戰性的情況。這種方法雖然增加了復雜性，但卻使注意力檢測更加可靠。
FaceReader 的注意力檢測提供了一種可靠的方法來(lái)了解用戶(hù)的注意力集中在哪里。具體來(lái)說(shuō)，本研究表明，將注視方向和頭部朝向測量結合起來(lái)，可以獲得最高的注意力檢測準確率。
應用注意力指標改進(jìn)您的研究
有興趣在您自己的研究中使用注意力檢測指標嗎？
如果您已經(jīng)使用 FaceReader并擁有動(dòng)作單元模塊，就可以立即開(kāi)始使用附帶的注意力自定義表達式對注意力進(jìn)行分析。此外，諾達思還提供其他已有的自定義表達式，如果您感興趣，請隨時(shí)聯(lián)系我們！
而對于需要在線(xiàn)工具的研究來(lái)說(shuō)，在線(xiàn)面部表情分析系統（FaceReader Online）則是一個(gè)不錯的選擇。它專(zhuān)為廣告、市場(chǎng)研究和用戶(hù)體驗等領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人士設計。使用 FaceReader Online，您可以評估哪類(lèi)內容吸引用戶(hù)，從而更容易做出數據驅動(dòng)型決策。
總之，無(wú)論是用于市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、用戶(hù)體驗還是心理學(xué)研究，FaceReader 都能幫助您對用戶(hù)的參與情況有更深入的了解。
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