Bei der Eyetracking-Evaluation von Bewegtbildern ergeben sich einige Besonderheiten.

Aufgrund der noch relativ geringen Penetration von Bewegtbild-Inhalten in Online-Darstellungen (bspw. in Jobbörsen, Unternehmens-Webseiten oder in Online-Shops) besteht die Schwierigkeit in der Identifizierung hinreichend geeigneter zielgruppenbezogener Bewegtbild-Inhalte.

Videospezifische Probleme bei der kombinierten Datenaufzeichnung von Bewegtbildern und Eyetracking-Informationen stellen unter anderem relativ kleine Bewegtbilder dar. Entspricht die Größe des Bewegtbildes ungefähr den fovealen Bereich des Auges (1-2° um die Sehachse), also dem Bereich auf dem Monitor, der vom Auge scharf gesehen wird (bei einem normalen Sehabstand von 50 cm zu Bildschirmgerät beträgt dieser Bereich 3 Quadradzentimeter), hat diese Deckung zur Folge, dass für die Informationsaufnahme von Bewegtbildern keine Sakkaden erforderlich sind. Folglich verlängern sich die Fixationen auf diesen Bereich. Diese längeren Fixationen behindern jedoch die Auswertung.

Problematisch gestaltet sich die Auswertung von dynamischen Inhalten, wie diese bei Bewegtbildern immanent sind. Gängige Auswertungstools, z.B. Tobii Studio, sind nur in der Lage, statische Stimuli automatisch zu analysieren. Somit sind Gaze-Plots und Heatmaps nicht aussagekräftig, da sich diese auf einen statischen Content beziehen.

Gelöst werden kann diese Problematik nur durch eine manuelle Auswertung. So kann mit Hilfe einer Replay-Analyse ermittelt werden, welche Inhalte des Bewegtbildes ein Proband betrachtet hat. Diese Methode gestaltet sich jedoch als überaus aufwändig, da die Probanden die Bewegtbildinhalte in der Regel zu unterschiedlichen Aufzeichnungszeitpunkten gestartet und ihre Aufmerksamkeit mit anderen Informationsquellen geteilt haben. Daraus folgt, dass für jeden Probanden die Blickdaten auf das Bewegtbild Frame-für-Frame ermittelt werden müssen. Sind diese Daten ermittelt, können für jedes Frame die Blickdaten entsprechend der anvisierten Zielgruppen kumuliert werden.

Autor: Sebastian Goldstein