Algorithmen, die Eye-Tracking simulieren, erscheinen zunächst attraktiv, da die Daten schnell erzeugt werden können. Der Aufwand, einen Stimulus auf Basis von Bildverarbeitung zu analysieren, ist deutlich geringer als die Durchführung einer Nutzerstudie mit echten Probanden.
Während einige Bereiche mit hoher Aufmerksamkeit tatsächlich korrekt erkannt werden, werden die Grenzen der Simulation in unserem Vergleich mit dem realen Eyetracking schnell deutlich, wie unsere Vergleichsstudie zeigte.
Einerseits wird die menschliche Wahrnehmung durch visuelle Stimuli beeinflusst: (Bottom-up-Prozesse). Die Aufmerksamkeit wird durch Farben, Kontraste oder Bewegungen geweckt. Diese Prozesse können durch die direkte Analyse des Stimulus simuliert werden.
Andererseits wird die menschliche Wahrnehmung auch durch bereits vorhandenes Wissen und Interesse gesteuert, um neue Informationen zu interpretieren (Top-down-Prozesse). Diese mentalen Prozesse und Erfahrungen beeinflussen die Art und Weise, wie unsere Aufmerksamkeit gelenkt wird. Die Blickdaten zu einer bestimmten Aufgabenstellung lassen sich nicht durch eine Simulation nachbilden. So wird beispielsweise die Startseite einer Website völlig unterschiedlich betrachtet, je nachdem, nach welcher Information oder Produkt gesucht wird. Auch andere Effekte wie die Gewohnheit, Werbung auf einer Seite zu ignorieren, als erlernte Art der Interaktion mit Webseiten, können nicht simuliert werden.
Wir haben drei Anbieter von simuliertem Eye-Tracking untersucht und schnell Schwächen im Ansatz gefunden. So wurde beispielsweise ein Top-Menü von den Algorithmen nicht als aufmerksamkeitserregend erkannt, da das Design und die Farbgebung eher unauffällig waren. In einer realen Studiensituation wurde das Menü jedoch sofort von den Probanden wahrgenommen und genutzt. Andere Bereiche erhielten überproportional viel Aufmerksamkeit von den Nutzern, da dort ein gesuchtes Produkt angezeigt wurde.
Fazit: Die Realisierung von Ki-Eyetracking-Studien ist deutlich einfacher als die von Eyetracking-Studien mit echten Probanden. Dennoch zeigte unser kleiner Vergleich die Grenzen der Algorithmen. Manche Bereiche mit hoher Aufmerksamkeit werden korrekt erkannt. Andere aber völlig falsch eingeschätzt, da kognitive Prozesse wie die Konzentration auf ein Menü zur Produktsuche oder das Ignorieren des Logos eines Onlineshops nicht abgebildet werden können.