Revisión sistemática del enfoque teórico y las variables oculomotoras registradas en estudios de seguimiento ocular en el área de ciencias de la computación e ingeniería en sistemas

Este estudio tiene como objetivo determinar cuáles son las variables oculomotoras más utilizadas en investigaciones de seguimiento ocular orientadas a las áreas de ciencias de la computación e ingeniería en sistemas. Para ello se revisaron 26 trabajos académicos publicados entre el 2012 y el 2018. S...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Villalobos, Luis, De la Ossa, Álvaro
Formato: Articulo
Lenguaje:Español
Publicado: 2020
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/107235
Aporte de:
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Variables oculomotoras
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Revisión sistemática del enfoque teórico y las variables oculomotoras registradas en estudios de seguimiento ocular en el área de ciencias de la computación e ingeniería en sistemas
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description Este estudio tiene como objetivo determinar cuáles son las variables oculomotoras más utilizadas en investigaciones de seguimiento ocular orientadas a las áreas de ciencias de la computación e ingeniería en sistemas. Para ello se revisaron 26 trabajos académicos publicados entre el 2012 y el 2018. Se llevó a cabo un análisis de conglomerados jerárquicos, del que se desprenden tres grandes grupos, uno exploratorio en los que se utiliza el seguimiento ocular para conocer a mayor profundidad un fenómeno, otro comparativo en que se desea averiguar cuál de dos o más procesos es más eficiente y sobre todo intuitivo, empleándose el seguimiento ocular como herramienta para determinar esa eficiencia. Un tercer grupo sería el de estudios en que se emplea el seguimiento ocular como interfaz usuario – computadora. Las variables más empleadas son tiempo de fijación (50 %), duración media de la fijación (46.3 %), linealidad (42.3 %), tasa de fijación (34.6 %), recuento de fijaciones (26.9 %), y duración media de las fijaciones relevantes (23.1 %). Estas variables se encuentran presentes en los tres grandes grupos en que se divide la muestra. Además, se hace una revisión de los contextos en los que las variables menos empleadas son de utilidad.
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