Il potere emergente dell’intelligenza artificiale per la misurazione dell’attenzione

Poiché l’attenzione è diventata una moneta preziosa, le aziende e le organizzazioni cercano e si rivolgono sempre più a tecnologie innovative per comprendere e ottimizzare le strategie e le performance.

Nel nostro Glossario dell’Attenzione, abbiamo parlato degli strumenti e dei software che consentono ai professionisti di misurare l’attenzione del pubblico. Ora vorremmo approfondire il tema per renderlo più comprensibile.

Esistono metodi tradizionali come l’EEG, la risonanza magnetica e la MEG che richiedono competenze specifiche in neuroscienze, bioingegneria e medicina per far funzionare gli strumenti e per comprendere i risultati. Naturalmente, i risultati sono molto accurati.Ma esistono anche nuovi modi per misurare l’attenzione che non richiedono competenze specifiche o tecniche. Questi nuovi strumenti forniscono un modo più dinamico di ottenere insight e comprendere meglio i bisogni e i desideri dei clienti.

• SaaS per le microespressioni facciali: Le microespressioni sono espressioni che si verificano in una frazione di secondo. Le vere emozioni delle persone sono rivelate da questa fuga involontaria di emozioni. In tempo reale, questi stati emotivi espressi vengono rilevati da algoritmi informatici che registrano le espressioni facciali tramite webcam. Da quando ha acquisito popolarità in diverse applicazioni, dalla ricerca di marketing all’assistenza sanitaria, l’analisi delle espressioni facciali è diventata un’area di ricerca popolare nella Computer Vision. Oggi possiamo analizzare le espressioni facciali in modo più efficiente e accurato grazie a software che utilizzano modelli di apprendimento automatico per leggere le microespressioni in modo rapido e automatico. EmPower, ad esempio, è in grado di misurare le risposte attenzionali ed emotive delle persone in modo rapido e semplice.
• Rilevamento dello sguardo: Questa tecnica consente di individuare la posizione sullo schermo che l’utente sta guardando. Per eseguire il rilevamento dello sguardo, si utilizza il riconoscimento delle immagini con l’apprendimento profondo. Le persone utilizzano il rilevamento dello sguardo per determinare la loro attenzione. Sono molti i settori in cui il tracciamento dello sguardo sta diventando una capacità sempre più importante, tra cui la sicurezza, la psicologia, la computer vision, la diagnosi medica e il marketing.
• La Gaze Estimation Prediction prevede l’utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico per indovinare dove è probabile che una persona guardi, grazie alla grande quantità di dati utilizzati per addestrare l’algoritmo.  Questo tipo di software utilizza mappe di salienza per ottenere il risultato finale, quindi si basa sulla differenza di contrasto degli elementi all’interno dell’immagine, senza considerare i movimenti delle microsaccadi, che sono fondamentali per determinare un risultato corretto.
• Eye Tracking: l’idea è di utilizzare un dispositivo in grado di misurare con precisione lo sguardo degli occhi, che fornisce solo informazioni sull’attenzione nascosta.
• Tracciamento del mouse: il mouse può essere seguito con precisione durante l’apertura di un browser Internet utilizzando un linguaggio lato client come JavaScript. La posizione precisa del mouse sullo schermo può essere catturata utilizzando codice fatto in casa o alcune librerie esistenti. Potrebbe essere meno affidabile di altre tecniche, ma è più economica.

Speriamo che sia stato utile, se volete approfondire potete consultare EmPower.