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id: P-REINFORCE-AI-EYE-TRACKING
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 0.95
tags: [UX, EyeTracking, Research, UserBehavior]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Eye-Tracking-in-UX-Research|Eye-Tracking-in-UX-Research]] (UX 연구에서의 아이트래킹)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "유저의 입은 거짓말을 해도, 눈은 진실을 말한다." 사용자의 시선이 머무는 위치와 순서를 정밀하게 측정하여, 무엇이 시선을 끌고 무엇이 무시되는지 과학적으로 증명하는 조사 기법이다.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **Key Metrics**:
    - **Fixations (고정)**: 시선이 특정 지점에 멈추어 정보를 처리하는 짧은 순간. (충분한 고정은 흥미나 혼란을 의미)
    - **Saccades (도약)**: 고정점 사이의 빠른 움직임. (정보 처리가 일어나지 않음)
    - **Heatmaps**: 많이 본 영역은 붉게, 적게 본 영역은 푸르게 시각화.
    - **Gaze Plot**: 시선의 순서와 경로를 선으로 연결하여 보여줌.
- **Findings**:
    - **F-Pattern**: 서구권 유저들이 텍스트 중심 웹 페이지를 읽을 때의 일반적인 시선 경로.
    - **Banner Blindness**: 광고처럼 보이는 영역은 뇌가 무의식적으로 아예 필터링함.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
- 시선이 고정되었다고 해서 유저가 그 내용을 '이해'했다는 뜻은 아니다. 이해가 안 가서 '헤매는 중'일 수도 있다. 따라서 아이트래킹 데이터는 반드시 유저의 인터뷰(Thinking Aloud)나 행동 데이터와 교차 검증해야 한다. 최근에는 물리 장비 없이 웹캠과 AI(Computer Vision)만으로 고정밀 아이트래킹을 수행하는 SaaS 솔루션들이 대중화되고 있다.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Related: [[Gestalt-Principles-of-Design|Gestalt-Principles-of-Design]] , UX-Research-Methods
- Technology: [[Computer_Vision|Computer_Vision]]