Eyetracking sem equipamento ou entrevistas??? Saiba como funciona os modelos de visão computacional.

Eyetracking sem equipamento ou entrevistas??? Saiba como funciona os modelos de visão computacional.

Os sistemas 1 e 2 foram nomes cunhados pelos psicólogos Keith Stanovich e Richard West, mas popularizados pelo psicólogo Daniel Kahneman, vencedor do prêmio Nobel, em seu livro Rápido e devagar, duas formas de pensar. O primeiro refere-se a processos automáticos, emocionais e involuntários enquanto o segundo é racional e lógico. Não são partes do cérebro, mas sim uma proposta de como ele funcional. A pesquisa de mercado tradicional explora o sistema 2, e a neurociência busca entender o sistema 1. Neste, o processo visual é ponto central e onde os estudos de eyetracking assumem uma relevância muito grande.

Mas, quando se fala em eyetracking, logo pensamos em equipamentos muito caros e softwares complexos de análise. Há um campo da psicologia cognitiva que estuda de forma computacional o processo de visão. O olho é um órgão que, funcionalmente, opera de maneira muito similar entre as pessoas. As cores, por exemplo, são ondas eletromagnéticas que sensibilizam determinadas enzimas situadas  na retina (cones) que quebram em função das diferentes frequências de ondas. Portanto, a visão é um processo bioquímico, possível de ser emulado pelo computador.

Em outras palavras, a visão computacional consiste em um estudo de eyetracking sem a necessidade de realizar entrevistas com equipamentos especiais. Valendo-se de algoritmos de avaliação de imagem, o computador simula o mecanismo de visão humano, oferecendo como resultados indicadores de desempenho visual como heatmaps, fixações e sequência de visualização.

Além do processo de percepção de cores, outros elementos são igualmente possíveis de serem simulados: a orientação dos elementos da imagem, a concentração dos elementos presentes na superfície visual, a intensidade (ou luminosidade) dos diferentes elementos da cena visual, a relação de tamanho entre os diferentes elementos na imagem, sobreposições entre os elementos, a presença de texto (e a quantidade existente),  texturas presentes na imagem  e a presença de faces (que possuem uma grande capacidade de atração visual). Aspectos como simetria e a relação entre o tamanho dos elementos presentes em uma embalagem também é algo importante.

A embalagem acima é um resultado de uma simulação de eyetracking utilizando um algoritmo de visão computacional. Observa-se que elementos com alto contraste visual (no caso a palavra DOR) possui um nível grande de saliência visual e é um dos primeiros elementos da embalagem a ser visualizado. O heatmap é fruto da composição das diferentes tonalidade e arranjos de cores, portanto, é o efeito visual percebido.  Quanto maior o nível de complexidade visual, maior a quantidade de áreas cegas que uma embalagem terá. O cérebro assimila de forma mais fácil informações simples, sem a demanda de esforço. E, sobretudo, prioriza informações. Assim, é importante identificar se nas áreas visíveis estão todas as informações relevantes para o consumidor e estratégicas para a marca. Isto pode ser também avaliado pelo Scanpath (última imagem), onde é possível avaliar se as informações relevantes estão sendo vistas primeiro.

Diversos modelos de avaliação de saliência visual estão disponíveis nas publicações científicas. Normalmente eles funcional com filtros de diferentes naturezas, capazes de fazerem a leitura das informações das imagens. Mas, há diferenças entre os estudos feitos com visão computacional e os tradicionais estudos utilizando pessoas? Em parte não e em parte sim. Em alguns pontos, estes modelos são muito bons para capturar processos automáticos, contudo, quando há elementos emocionais, aí é que mora o perigo. Por exemplo, se utilizarmos o rosto de uma modelo qualquer ou de uma atriz querida e famosa, a plataforma não consegue ponderar emocionalmente a diferença entre ambas. Elementos de afetividade de marca, por exemplo, ficam de fora. Os estímulos são analisados em função das suas propriedades ópticas e não da mensagem do conteúdo.

Mas se não são avaliadas características relevantes da mensagem da embalagem ou comunicação, por que são interessantes estudos de eyetracking fundamentados na visão computacional e inteligência artificial? Porque são as propriedades ópticas que vão estimular o sistema 1 !!! É certo que os elementos emocionais, também pertencentes a este sistema, somente podem ser avaliados com entrevistas. Mas imagine que uma empresa possui cinco diferentes rotas criativas para uma propaganda impressa. Testar todas em entrevistas é algo complicado, especialmente se forem também considerados os concorrentes. Mas se utilizarmos a visão computacional para entender as propriedades psico-físicas das embalagens e, em um segundo momento, realizar o estudo das duas melhores, é um bom caminho!

Sobre o Autor

Airton administrator

Doutor em Psicologia pela USP, Mestre em Psicologia pela USP, MBA em Marketing pela USP, Administrador de Empresas pela Universidade Mackenzie. Mais de 15 nos de experiência em pesquisa de mercado, com trabalhos realizados para os segmentos farmacêutico, cosmético, químico, varejo, alimentos, entre outros.

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