L’attenzione visiva è un concetto ampio che comprende molteplici aspetti di come gli individui interagiscono con gli stimoli visivi. Si riferisce al processo cognitivo attraverso il quale le persone si concentrano selettivamente su specifici elementi all’interno del campo visivo, filtrando al contempo le informazioni irrilevanti . 

Nell’ambito della ricerca sull’attenzione visiva, diverse metriche rappresentano indicatori preziosi, offrendo una comprensione approfondita delle diverse sfaccettature di questo fenomeno complesso. Tra queste metriche, tre risultano particolarmente significative: Time to First Fixation (TTFF), Eye Ball Metric e Time Spent.

Time to First Fixation (TTFF)

Questa metrica misura, in secondi, quanto tempo impiega un partecipante a fissare per la prima volta una determinata Area di Interesse (AOI – Area of Interest). Il TTFF è spesso utilizzato per valutare la salienza e il significato percettivo di vari elementi all’interno di una scena visiva (Mancini et al., 2022a; AB Tobii - Versione 3.4, 2016).

Eye Ball

Questa metrica fornisce informazioni sulla percentuale di partecipanti che hanno diretto la loro attenzione su una specifica Area di Interesse (AOI). Sapere quanti utenti hanno effettivamente guardato un’area consente ai ricercatori di valutare l’efficacia degli elementi visivi, dei contenuti o delle caratteristiche nel catturare l’interesse (Mancini et al., 2022b; AB Tobii - Versione 3.4, 2016).

Time spent (or Dwell time)

Questa metrica misura la durata, in secondi, durante la quale un individuo resta focalizzato su una determinata AOI. In alcuni casi, un aumento del tempo trascorso su una specifica area dello stimolo può suggerire un interesse elevato, poiché il partecipante sceglie di ignorare altri stimoli periferici (Mancini et al., 2023; AB Tobii - Versione 3.4, 2016).

Queste metriche, ricavate dai dati di eye tracking, offrono informazioni preziose in svariati ambiti come la pubblicità, le tecnologie digitali, la customer experience e la ricerca in realtà virtuale. La loro valutazione nel campo del neuromarketing permette di rivelare risposte inconsce agli stimoli pubblicitari, consentendo la creazione di campagne più mirate e coinvolgenti (Cherubino et al., 2019). Gli inserzionisti utilizzano l’eye tracking per ottimizzare elementi di design e strategie di posizionamento, aumentando l’impatto del brand. Nel contesto digitale, i designer UI/UX perfezionano layout e interfacce basandosi sui pattern di sguardo e sulle preferenze di interazione, massimizzando l’usabilità. L’eye tracking è utile anche nella ricerca sulla customer experience, aiutando a identificare aree di miglioramento in ambienti fisici e retail, favorendo la fidelizzazione. Inoltre, nella realtà virtuale, l’analisi dell’attenzione visiva degli utenti permette di perfezionare le esperienze immersive e la creazione di contenuti (Mancini et al., 2021).

In sintesi, le metriche di eye tracking guidano l’innovazione e l’ottimizzazione, superando i confini disciplinari per offrire insight e progressi ad alto impatto.

RIFERIMENTI BIBLIOGRAFICI

• Mancini, Marco, et al. "Esports and visual attention: evaluating in-game advertising through eye-tracking during the game viewing experience." Brain Sciences 12.10 (2022a): 1345.
• Tobii, A. B. "Tobii Studio user’s manual." Version 3.4 5 (2016): 1-170.
• Mancini, Marco, et al. "Neuroscientific methods for exploring user perceptions while dealing with Mobile Advertising: A novel and integrated approach." Frontiers in Neuroergonomics 3 (2022b): 835648.
• Mancini, Marco, et al. "What Is behind In-Stream Advertising on YouTube? A Remote Neuromarketing Study employing Eye-Tracking and Facial Coding techniques." Brain Sciences 13.10 (2023): 1481.
• Cherubino, Patrizia, et al. "Consumer behaviour through the eyes of neurophysiological measures: State-of-the-art and future trends." Computational intelligence and neuroscience 2019 (2019).
• Mancini, Marco, et al. "Forefront users’ experience evaluation by employing together virtual reality and electroencephalography: a case study on cognitive effects of scents." Brain Sciences 11.2 (2021): 256.