Using clustering techniques for exploratory analysis of eye-tracking data.

Abstract

Problemas de visão em crianças são uma ameaça ao processo de aprendizado, desenvolvimento cognitivo, interação social e performance escolar. Nos últimos anos, novas tecnologias têm sido aplicadas à exames de vista, aguçando as técnicas tradicionais e possibilitando o diagnóstico precoce de possíveis debilitações na funcionalidade do sistema visual. O rastreamento ocular (Eye-Tracking) é uma técnica amplamente utilizada para diferentes propósitos, e quando se trata de testagem e treinamento de visão, é fortemente adequada. Este trabalho objetiva aplicar engenharia de atributos e técnicas de agrupamento (Cluster Analysis) em dados de rastreamento ocular coletados de crianças executando tarefas estruturadas. A engenharia de atributos caracteriza as gravações em termos de performance e qualidade dos dados, e a análise exploratória possibilita diferentes configurações para os métodos de agrupamento de dados e seus hiperparâmetros. Métricas de validação avaliam a qualidade dos agrupamentos resultantes, e a análise dos resultados por parte de especialistas em visão é essencial para se conseguir inferências confiáveis em relação à saúde do sistema oculomotor das crianças. A fim de agilizar a análise exploratória e facilitar os experimentos, também propomos um framework para agrupamento dos dados de rastreamento ocular.