Investigadores del Technion, la famosa universidad tecnológica del norte de Israel, desarrollaron una tecnología de eye tracking capaz de identificar diversos aspectos de la interacción de un lector con un texto basándose únicamente en los movimientos de sus ojos.
Se trata de un terreno de investigación que tiene muchísimo que ver con el futuro, ya que las tecnologías de seguimiento ocular son cada vez más comunes, asequibles y precisas, y algunas ya están disponibles en dispositivos comunes como iPads y teléfonos inteligentes.
Al informar sobre este avance, desde la universidad recordaron que las personas leen textos con diferentes objetivos. Ya sea una novela, una receta de cocina, un artículo periodístico o un artículo científico, cada tipo de texto puede abordarse con distintas intenciones, apuntaron.
Dos objetivos de lectura comunes son la comprensión general (lectura regular) y la búsqueda de información. Y, con ese marco, los investigadores desarrollaron modelos computacionales que combinan el seguimiento ocular con el procesamiento de texto.
«Examinamos por primera vez si es posible distinguir entre los dos tipos de objetivos de lectura comunes», escribieron los investigadores en el artículo que publicaron en arxiv.org con los resultados del estudio.
Con ese objetivo en vista, los modelos de eye tracking creados por los científicos del Technion pudieron detectar con precisión el propósito del lector con aproximadamente un 90 por ciento de precisión, y con casi un 80 por ciento en tan solo dos segundos desde el inicio de la lectura.
Nuevos caminos para el acceso a la información
Según el doctor Yevgeni Berzak, quien supervisó el estudio que llevaron a cabo los investigadores Omer Shubi y Cfir Hadar, estos experimentos forman parte de un «programa más amplio».
En efecto, los científicos están diseñando modelos de inteligencia artificial (IA) que infieren, en tiempo real y únicamente a partir de los movimientos oculares, aspectos clave del conocimiento lingüístico del lector y su interacción con el texto.
También detectan la diferencia entre una primera y una segunda lectura, la legibilidad de un texto determinado e incluso la información específica que busca el lector.
Berzak dijo que estos estudios «abren el camino a nuevos métodos para evaluar el conocimiento lingüístico, personalizar textos según la competencia lingüística y lectora del lector, mejorar la accesibilidad a la información textual para diversas poblaciones, y mucho más».
A través de un comunicado, el Technion dijo que los investigadores esperan que estos avances «aceleren la adopción de sus modelos, beneficiando tanto a los usuarios como a los proveedores de contenidos en campos como la educación, el gobierno y los medios de comunicación».
