Evaluación de la respuesta del usuario mediante señales visuales para dirigir la atención en entornos inmersivos

La experiencia de los vídeos de 360 grados sumerge al espectador como nunca antes, pero a menudo lo deja desorientado, sin saber dónde mirar para seguir la historia principal. Un nuevo estudio explora cómo señales visuales, inspiradas en los videojuegos de disparos en primera persona, pueden guiar discretamente la atención del usuario. Los resultados no solo revelan qué tipo de guía es más eficaz, sino también si estas señales mejoran realmente la comprensión de la narrativa, abriendo nuevas vías para el futuro del contenido inmersivo.

El reto de la narrativa inmersiva

La visualización de vídeos de 360 grados ofrece experiencias inmersivas únicas, pero presenta un desafío importante: cómo dirigir la atención del espectador hacia la acción principal sin interrumpir la inmersión o el hilo narrativo. Los cineastas tradicionalmente usan técnicas para guiar la atención, pero en entornos de realidad virtual (RV) cinematográfica, estas reglas cambian. Los usuarios tienden a explorar el entorno, perdiendo el foco y, a menudo, la comprensión de la historia. Resolver este problema es crucial, dado el creciente interés en los vídeos de 360 grados en sectores como la educación, el periodismo y el entretenimiento.

La propuesta: señales visuales inspiradas en videojuegos

Para abordar este desafío, se desarrolló un prototipo de software que evaluó tres tipos de señales visuales diseñadas para guiar la atención del espectador: Flecha, Radar y Auto Enfoque. Estas señales se inspiraron en las utilizadas en los videojuegos de disparos en primera persona (FPS) para orientar al jugador. El objetivo era determinar si estas señales no solo dirigían la mirada del usuario a la escena principal, sino también si mejoraban su comprensión de la narrativa. Se buscó un diseño poco intrusivo para mantener la inmersión.

• Flecha: Indicadores generales que aparecen en la periferia del campo de visión del espectador, señalando hacia dónde girar para encontrar la escena principal. Se diseñaron en azul claro y se ubicaron en la parte inferior para simular la dirección del suelo, con una animación sutil para llamar la atención.
• Radar: Similar a un sonar, muestra la posición de la escena principal en relación con el espectador, indicando el cuadrante donde ocurrirá la próxima acción. Se diseñó en forma de pinza azul claro con la escena resaltada en rojo brillante, ubicado en la parte inferior con un ángulo de inclinación para simular profundidad.
• Auto Enfoque: Combina una Flecha y un Radar-Brújula, pero su característica principal es que la cámara se reajusta automáticamente hacia la escena principal. Las señales visuales solo informan al usuario sobre este movimiento de reajuste.

El experimento: inmersión y evaluación

El estudio empleó una metodología mixta (cualitativa-cuantitativa) con un diseño experimental. Un total de 52 participantes (29 hombres y 23 mujeres, edad promedio de 28.87 años) fueron divididos en cuatro grupos: uno de control (sin señales visuales) y tres experimentales (uno para cada tipo de señal). Los participantes vieron un vídeo de 360 grados de 4 minutos con una narrativa ("El Lobo Feroz"), en el que seis narradores aparecían secuencialmente en diferentes ángulos. La interacción de los usuarios fue registrada mediante el movimiento de sus cabezas para analizar el foco de atención, y se administraron cuestionarios para evaluar la comprensión de la narrativa y la usabilidad del sistema (escala SUS y Likert de 5 puntos).

Descubrimientos clave

Los resultados revelaron hallazgos significativos:

• Foco de atención: Todas las señales visuales (Flecha, Radar y Auto Enfoque) guiaron correctamente la atención del usuario hacia la escena principal, mostrando mejoras significativas en comparación con el grupo de control.
• Comprensión narrativa: Las señales Radar y Auto Enfoque lograron una mejora significativa en la comprensión de la narrativa por parte del espectador, a diferencia de la Flecha, que no mostró una mejora sustancial. Esto sugiere que guiar la mirada no siempre garantiza la comprensión.
• Experiencia del usuario y usabilidad:
  • El Radar fue la señal mejor valorada en términos de diseño, posición y usabilidad, siendo clasificado como un sistema "Aceptable" por todos los usuarios. Además, fue percibido como el menos distractivo.
  • La Flecha también obtuvo una muy buena recepción en cuanto a diseño y posición, y su usabilidad fue "Aceptable" para la mayoría (84.6%). Sin embargo, no mejoró la comprensión narrativa.
  • El Auto Enfoque, a pesar de mejorar la comprensión narrativa, fue la señal menos aceptada en términos de usabilidad, con calificaciones que variaron desde "Aceptable" hasta "Marginal" y "No Aceptable" para algunos usuarios. Muchos usuarios se sintieron menos cómodos con la rotación forzada del entorno.

En resumen, el Radar se destacó como la señal más efectiva y mejor aceptada en los tres criterios evaluados (foco de atención, comprensión narrativa y experiencia de usuario).

Implicaciones y Futuro

Este estudio subraya que la correcta selección y diseño de señales visuales es fundamental no solo para dirigir la mirada, sino también para mejorar la comprensión narrativa y la experiencia general del usuario en vídeos de 360 grados. El hecho de que la Flecha, aunque popular, no mejorara la comprensión de la narrativa sugiere que una guía visual mal diseñada puede distraer al usuario. Se propone un trabajo futuro que incluya el seguimiento ocular (eye-tracking) para obtener datos más precisos sobre el punto exacto de la mirada del usuario. También se plantea estudiar la comprensión auditiva y explorar el uso de estas tecnologías en campos como la educación, el marketing digital, el turismo y la rehabilitación.

• Título original: Evaluation of user response by using visual cues designed to direct the viewer's attention to the main scene in an immersive environment
• Revista: Multimedia Tools and Applications
• Año: 2023
• DOI: 10.1007/s11042-022-13271-7
• Autores: Galo Ortega-Alvarez, Carlos Matheus-Chacin, Angel Garcia-Crespo, Adrian Ruiz-Arroyo