Un informe de eye tracking se lee con quince términos: cuatro describen cómo se mueve el ojo, cinco miden la atención, tres la representan y tres indican si el dato es confiable. Esta guía define cada uno en una oración, explica para qué sirve en un estudio y señala el error de interpretación más frecuente. Está pensada para quien recibe el informe: marketing, UX e investigación.
Cómo se mueve el ojo
La visión nítida ocupa una zona muy pequeña del campo visual. Para leer una etiqueta o recorrer un anuncio, el ojo salta de un punto a otro y se detiene en cada uno. Todo el eye tracking parte de esa alternancia.
Fijación
Una fijación es el intervalo en que la mirada se mantiene casi quieta sobre un punto, y es el momento en que el cerebro procesa la información visual. En un estudio, el número y la duración de las fijaciones indican cuánto esfuerzo de lectura recibió cada zona. Error habitual: equiparar una fijación larga con interés. Una fijación larga también aparece cuando el elemento resulta confuso o difícil de leer.
Sacada
Una sacada es el salto rápido entre dos fijaciones, durante el cual el cerebro suprime la percepción visual. Sirve para reconstruir el orden en que la persona recorrió el estímulo. Error habitual: buscar información en la sacada misma. Durante el salto no se procesa nada; el dato útil está en los puntos de partida y de llegada.
Regresión
Una regresión es una sacada hacia atrás, sobre contenido ya visto. En lectura y en interfaces señala relectura o búsqueda de algo que no se encontró a la primera. Error habitual: tratar toda regresión como problema. En un texto largo o en una comparación de precios, volver atrás es parte normal de la tarea.
Parpadeo
El parpadeo es el cierre breve de los párpados, durante el cual el equipo pierde la señal de la pupila. Se registra para limpiar el dato y, en algunos diseños, como indicador indirecto de carga mental. Error habitual: no descontarlo del análisis. Un parpadeo sin filtrar se cuenta como pérdida de atención y distorsiona las métricas de la zona donde ocurrió.
Métricas de atención
Las métricas se calculan sobre áreas definidas por el equipo de investigación. Sin áreas de interés, el informe solo tiene imágenes.
Área de interés
Un área de interés es una región del estímulo que el investigador delimita para medir la atención que recibe: el logo, el precio, el rostro, el botón de compra. Permite convertir miradas en números comparables entre versiones y entre participantes. Error habitual: dibujar áreas superpuestas o demasiado pequeñas, con lo cual la imprecisión del equipo decide a qué zona cae cada fijación.
Tiempo hasta la primera fijación
El tiempo hasta la primera fijación es el intervalo entre la aparición del estímulo y la primera fijación dentro de un área de interés. Mide la capacidad de ese elemento para captar la mirada. Error habitual: compararlo entre participantes que no vieron el elemento. Quien nunca miró el área no tiene valor y debe reportarse aparte como porcentaje de alcance.
Tiempo de permanencia
El tiempo de permanencia es la suma de todas las fijaciones y sacadas dentro de un área de interés durante la exposición. Indica cuánta atención total concentró ese elemento. Error habitual: leerlo sin el contexto del tamaño. Un área grande acumula permanencia por superficie; la comparación justa normaliza por tamaño o usa versiones del mismo diseño.
Número de fijaciones
El número de fijaciones cuenta cuántas veces la mirada se detuvo dentro de un área. Junto con la duración media, distingue una lectura rápida de una exploración detallada. Error habitual: usarlo como medida de preferencia. Muchas fijaciones pueden significar interés o dificultad; la encuesta posterior y la tarea resuelven la ambigüedad.
Secuencia de la mirada
La secuencia es el orden en que la persona visitó las áreas de interés. Responde a la pregunta de qué se vio primero, segundo y tercero, central en diseño de empaques y de páginas de inicio. Error habitual: promediar secuencias de personas con estrategias distintas. Conviene agrupar patrones y reportar el más frecuente.
Cómo se representa
Las visualizaciones resumen a muchos participantes en una sola imagen. Son el inicio del análisis y, con frecuencia, el único contenido que circula luego.
Mapa de calor
Un mapa de calor colorea el estímulo según la cantidad o duración de fijaciones que recibió cada zona, agregando a todos los participantes. Sirve para detectar rápido las regiones más y menos vistas. Error habitual: tomarlo como prueba de comprensión o agrado. El mapa muestra dónde estuvo la mirada, y una zona roja puede ser el elemento más claro o el más confuso del diseño.
Mapa de opacidad
Un mapa de opacidad oscurece las zonas sin atención y deja visibles las que sí recibieron fijaciones. Es la versión más útil para presentar a equipos creativos, porque muestra el anuncio tal como fue visto. Error habitual: ajustar el umbral de visibilidad para que la imagen confirme una hipótesis. El umbral se fija antes de ver los resultados.
Recorrido visual
El recorrido visual dibuja, para un participante, los círculos de cada fijación (el tamaño indica la duración) unidos por líneas que representan las sacadas. Permite seguir un caso individual con detalle. Error habitual: generalizar a partir de un recorrido elegido por ser vistoso. El recorrido es una ilustración; la evidencia está en las métricas agregadas.
Calidad del dato
Dos términos deciden si todo lo anterior merece confianza. Los explica en profundidad el artículo sobre precisión en eye tracking: cómo se mide.
Exactitud y precisión
La exactitud es la distancia media entre el punto real que la persona mira y el punto que el equipo registra; la precisión es la dispersión de las mediciones sucesivas sobre un mismo punto. La exactitud define el tamaño mínimo de un área de interés; la precisión, la estabilidad de las fijaciones detectadas. Error habitual: usar las dos palabras como sinónimos. Un equipo puede ser preciso y a la vez inexacto, con todas las mediciones agrupadas lejos del punto correcto.
Calibración
La calibración es el procedimiento previo en que la persona mira puntos conocidos para que el sistema ajuste el modelo de su ojo. De ella depende la exactitud de toda la sesión. Error habitual: calibrar una vez y confiar. Los cambios de postura, la luz y el cansancio la degradan; los estudios serios validan la calibración durante la sesión y descartan los registros que no alcanzan el nivel exigido.
Frecuencia de muestreo
La frecuencia de muestreo es la cantidad de veces por segundo que el equipo registra la posición de la mirada. Determina qué eventos pueden detectarse: una frecuencia alta distingue sacadas cortas; una baja alcanza para fijaciones y mapas de calor. Error habitual: exigir la frecuencia de un laboratorio para un estudio que solo necesita atención por zonas. El eye tracking de pantalla en laboratorio y las gafas de eye tracking en entornos reales cubren necesidades distintas con frecuencias distintas.
Un estudio de 2026 en European Journal of Information Systems combinó eye tracking de pantalla con medidas fisiológicas para relacionar la atención a las imágenes de campañas de donación con la conducta de los donantes. Las métricas que usa son las de esta guía: áreas de interés, fijaciones y tiempo de permanencia. Fuente: Blicher, Gleasure, Constantiou y Clement, doi.org/10.1080/0960085X.2026.2631718.
Preguntas frecuentes
¿Qué métrica conviene mirar primero en un informe?
El porcentaje de participantes que llegó a fijar cada área de interés. Si pocos la vieron, las demás métricas de esa zona describen a una minoría y hay un problema de diseño antes que de contenido.
¿Un mapa de calor reemplaza a las métricas por área?
El mapa orienta y las métricas deciden. El mapa agrega participantes y pierde el orden y la variabilidad; las métricas por área permiten comparar versiones con un margen de error.
¿Estas definiciones valen para el eye tracking por cámara web?
Sí. Cambian la exactitud alcanzable y, por lo tanto, el tamaño mínimo de las áreas de interés. Las métricas y su interpretación son las mismas.
Un estudio de eye tracking diseñado con criterio
Remote permite medir atención con eye tracking por cámara web, con áreas de interés definidas antes de medir y control de calidad por participante. Si el objetivo pide laboratorio, el equipo científico de Databrain lo resuelve con eye tracking de pantalla o con gafas.
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