Mejoramiento de una Metodología para la Identificación de Website Keyobjects mediante la Aplicación de Tecnologías Eye Tracking y Algoritmos de Web Mining

Abstract

El objetivo general de esta memoria es mejorar la metodología para identi car Website Keyobjects diseñada por Velásquez y Dujovne mediante el uso de herramientas Eye Tracking y algoritmos de Web Mining.

Dado un sitio web, esta metodología toma como entrada el registro de peticiones (web log) del sitio, las páginas que lo componen y el interés de los usuarios en los objetos web de cada página, el cual es cuanti ficado a partir de una encuesta que permite medir la atención prestada por los usuarios sobre los objetos. Luego los datos son transformados y pre-procesados para finalmente aplicar algoritmos de Web Mining que permiten extraer los Website Keyobjects.

Considerando lo anterior, en este trabajo de memoria se sugiere una forma distinta de cuanti ficar el interés de los usuarios sobre los objetos web, utilizando una tecnología de rastreo ocular (Eye Tracking), con el objetivo de prescindir de la encuesta, ocupar una herramienta de mayor precisión y así mejorar la clasi cación de los Website Keyobjects.

Para comenzar, se investigaron las distintas técnicas y herramientas de rastreo ocular. Se optó por ocupar un Eye Tracker que ocupa la técnica más avanzada en su campo, la que ilumina los ojos con luces infrarojas y captura sus movimientos según el brillo de la pupila y el reflejo de la córnea, todo esto basado en vídeo.

Luego se diseñó un experimento que permitiera establecer si se produce una mejora en la clasi cación de los objetos al ocupar distintos valores del interés de los usuarios: medido según una encuesta o un Eye Tracker.

Se concluyó que la tecnología Eye Tracking es sumamente útil y precisa a la hora de conocer que es lo que mira un usuario y, por lo tanto, que es lo que más captura su atención. Además que el integrar esta tecnología a la metodología permite no realizar una encuesta, con lo que se evitan situaciones donde es altamente posible ingresar errores de forma involuntaria. Finalmente se estableció se produce una leve mejora, entre un 5 % y 6 %, en la metodología al ocupar la información generada por el Eye Tracker.