马大商学院教授研发出了一个可以分析用户眼动数据的算法

（图片来源于Adobe Stock）

马大商学院的研究员和同事借助最新AI技术分析眼动数据，以预测特定行为。

眼睛是心灵之窗？也许是这样，但对于一个最新研发的人工智能系统来说，眼睛也是闪烁的霓虹灯，可以被系统读取信息来预测你的下一步行动。

马里兰大学的一名研究人员和两名同事做了一个实验，他们让研究参与者浏览一个包含不同产品及其功能的对比网站，然后利用眼动追踪技术和一种新的深度学习人工智能算法来预测参与者的选择。

该算法被称为RETINA（原始眼动追踪和图像编码器架构），可以在人们做出某项决定之前准确地提前锁定其选择。

史密斯商学院特聘教授、消费者科学PepsiCo讲席教授Michel Wedel表示：“这是人工智能技术非常擅长的事情，即利用数据进行预测。”他与特拉维夫大学的Moshe Unger和纽约大学的Alexander Tuzhilin合作开发了RETINA，并于去年12月将这一成果发表在《数据挖掘和知识发现》上。

研究人员在使用眼动数据时通常会将其聚合成信息块，但这些信息块可能会丢失一些信息和某些类型的眼动数据。Wedel和他的同事们借助这一先进的机器学习方法，可以调用眼动追踪的全部原始数据，而不再局限于老方法记录的部分数据。

Wedel说，该算法还有个神奇之处，那就是能够单独整合每只眼睛的原始眼动数据。

他说：“这可涉及海量数据——数十万个数据点，数百万个参数——但我们仍然可以分别分析双眼的数据。”

不论哪一领域的公司均可将此算法应用于多样的场景中。例如，像沃尔玛这样的零售商可以利用这一算法来增强消费者在元宇宙（一个共享的虚拟在线世界）中的虚拟购物体验。帮助人们探索元宇宙的许多VR设备都将内置眼动追踪功能，以提供更优的虚拟环境体验。在这种算法的辅助下，沃尔玛可以根据消费者最初的眼动数据，在虚拟商店中为顾客展示其最有可能购买的产品组合。

Wedel表示：“甚至在人们做出选择之前，我们就可以根据他们的眼球运动提前预测其购买行为。有了这些信息的辅助，营销人员要么不断推销当前产品，要么就赶紧换一种商品。”

眼动追踪在其他领域的应用越来越普遍，RETINA也逐渐拓展到医学、心理学、精神病学、可用性和设计、艺术、阅读、金融、会计等各个领域。可以说，在任何一个基于视觉评估做出决策的领域都有眼动追踪技术的身影。

包括Meta和谷歌在内的科技巨头最近纷纷收购眼动追踪公司，并在考虑一系列可能的应用场景。智能手机、平板电脑或台式电脑的前置摄像头都可用于追踪人们的眼球运动。Wedel说，消费者使用的设备在眼动追踪方面还不如研究人员目前使用的高端追踪硬件准确，而且仍然存在隐私安全这一重大问题——公司在记录眼动数据前需要征得用户的许可。

研究人员正努力推动该算法商业化应用，并将其研究范围扩展到优化决策。

Wedel说：“我们认为眼动追踪将实现极大规模应用。眼动数据的处理通常非常费力。但有了这种算法，我们可以跳过很多繁琐步骤，所以未来可能会出现我们从未设想过的应用场景。”