Predicción de Atención
Databrain IAIntroducción
Esta página explica cómo Databrain IA predice la distribución de la atención visual en imágenes y videos.
La predicción de atención permite estimar qué elementos captan la mirada, cuánto peso visual concentran y cómo se distribuye la atención dentro de un estímulo, sin necesidad de realizar un estudio tradicional de eye tracking con participantes.
¿Qué mide la Predicción de Atención?
La predicción de atención estima cómo se reparte la atención visual cuando una persona observa una imagen o un fotograma de video durante una exposición breve.
Databrain IA identifica:
- Qué zonas atraen más atención visual
- Qué elementos pasan desapercibidos
- Cómo se distribuye la atención entre los distintos componentes del estímulo
El resultado se expresa mediante mapas de calor y métricas cuantitativas que permiten evaluar el comportamiento visual esperado.
Original
Predicción IA
Cómo funciona la predicción de atención
Databrain IA utiliza modelos avanzados de machine learning entrenados sobre bases de datos de eye tracking de Neurons, construidas a partir de respuestas reales de consumidores en múltiples contextos y categorías.
En términos simples, el sistema ha sido entrenado con una cantidad suficiente de ejemplos de dónde miran las personas en distintos escenarios, lo que le permite predecir la distribución de la atención visual en nuevas imágenes o videos.
Esto hace posible obtener resultados comparables a un estudio de eye tracking tradicional, pero en una fracción del tiempo.
Equivalencia con estudios de eye tracking
Al cargar una imagen o video en Databrain IA, el sistema genera resultados estadísticamente equivalentes a los que se obtendrían al realizar un estudio de eye tracking con aproximadamente 100 a 150 participantes, utilizando equipamiento robusto.
La predicción se obtiene en segundos, sin necesidad de reclutamiento, trabajo de campo ni procesamiento posterior de datos.
Precisión del modelo
El modelo de predicción de atención se entrenó utilizando una de las bases de datos de eye tracking más extensas y consistentes del mercado, desarrollada por Neurons.
Durante las evaluaciones, el modelo alcanzó una precisión superior al 95% al predecir mapas de atención visual, en comparación con datos reales de eye tracking.
Fundamentos metodológicos
El desarrollo de la predicción de atención se apoya en tres pilares fundamentales:
1. Eye tracking de alta calidad
Los datos utilizados para entrenar el modelo provienen de estudios realizados con tecnología de eye tracking de precisión, capaces de registrar el movimiento ocular hasta 60 veces por segundo.
Cada punto de mirada incluye información sobre coordenadas, velocidad y dirección del movimiento ocular, permitiendo identificar fijaciones reales, es decir, momentos en los que una persona efectivamente ve un elemento.
2. Base de datos extensa y diversa
La base de datos de Neurons incluye información de más de 20.000 participantes de distintas regiones del mundo, expuestos a estímulos relacionados con consumo y comunicación.
Los estímulos abarcan múltiples industrias y formatos, entre ellos:
- Publicidad gráfica
- Comerciales de video
- Redes sociales
- Sitios web y e-commerce
- Packaging
- Retail
- Aplicaciones digitales
Esta diversidad permite reducir sesgos y asegurar que la predicción sea robusta y generalizable.
3. Modelos avanzados de machine learning
A partir de los datos de eye tracking, se generaron mapas de atención que fueron utilizados para entrenar y comparar cientos de modelos de machine learning.
Cada modelo fue evaluado mediante conjuntos de entrenamiento y validación independientes, seleccionando finalmente aquel que ofrecía la mejor capacidad predictiva.
Mapas de calor de atención
El resultado principal de la predicción de atención se visualiza mediante mapas de calor, que muestran:
- Zonas con mayor concentración de atención
- Áreas con baja o nula visibilidad
- Competencia visual entre elementos
Estos mapas permiten evaluar rápidamente si un estímulo dirige la atención hacia los elementos estratégicos o si la atención se dispersa.
Uso estratégico de la predicción de atención
La predicción de atención es especialmente útil para:
- Evaluar piezas creativas antes de su lanzamiento
- Optimizar jerarquía visual y composición
- Comparar alternativas creativas
- Analizar empaques, layouts, anuncios y videos
- Identificar elementos que compiten por la atención
En Databrain, esta métrica se integra con otras métricas cognitivas y emocionales para ofrecer una lectura completa del desempeño visual de un estímulo.
Conclusión
Con suficientes ejemplos de comportamiento visual humano, Databrain IA puede predecir la distribución de la atención con alta fidelidad.
La predicción de atención permite acceder, en segundos, a información que tradicionalmente requería estudios complejos y costosos, habilitando decisiones creativas más informadas desde las primeras etapas del desarrollo.