EyeProofで視線を可視化する - ならば
The Eye Tribe Trackerは今の時点では開発者向けパッケージしかなく、視線のデータを使って何かをするアプリケーションは自分で作る必要があった。しかし、つい最近、The Eye Tribe Trackerと連携して視線のデータを解析・可視化するウェブアプリEyeProofがスタートした。今はまだクローズドβだけれど、一般公開されれば、デバイスさえ買えばプログラムを一行も書かずにヒートマップやスキャンパスを作ることができる。 参加者に応募していたら当選して招待メールが届いたので、使ってみた*1。 操作はとても簡単。 まず、対象とする画像*2をEyeProofにアップロードして、呈示と切り替えのタイミングを設定する。 次に、PCにThe Eye Tribe Trackerを繋いで、専用のクライアントソフトを起動して、呈示される画像を眺める。 最後に、いくつか用意されている解析方法
まばたきで画面キャプチャを撮る - ならば
Webカメラに顔を映して、まばたきしたときに自動でアクティブウィンドウの画面キャプチャを撮って保存する。 左下のウィンドウに映っている目の周りの四角が青くなったときが目を瞑ったとき。 Camera Mouse Suiteというソフトと、自作のキャプチャプログラムを組み合わせている。 Camera Mouse Suite Camera Mouseは、Webカメラに映した頭の動きでマウスを操作するソフト。頭を上下左右に振ることでマウスポインタを動かして、一定時間同じ場所にマウスポインタを置けばクリックできる。このソフトの機能追加バージョンがCamera Mouse Suiteで、マウスポインタの停留時間の代わりに、まばたきでクリックする機能がある。 Blink Timeに、目を瞑っている最少時間を設定する。この時間が、生理的な（一瞬の）まばたきと、クリックのための意図的な（ある程度長い）まばた
日本のカルトグラム - ならば
カルトグラム（統計地図、[英]cartogram）とは統計データに基づいて面積や距離を伸縮した地図のこと。例えばGDPに基づいた世界地図のカルトグラムでは米中日や欧州の面積が肥大し、アフリカの面積は縮小する。世界地図については、FedExが素晴らしいサイトを公開している。 カルトグラムを生成するソフトウェアのひとつにScapeToadがある。これを使って都道府県別の統計データを基に日本地図のカルトグラムを作ってみた。 （比較として通常の地図） 人口 県内総生産 年間降雪量 お好み焼き屋の数 年間うどん・そば消費量 うどんだけというデータがなかった。 使用データ 行政区分のある日本地図データ（シェープファイル）： Free Spatial Data | DIVA-GIS 都道府県別の各統計データ： とどラン
音のストロボ効果 - ならば
ストロボ効果とは、周期的な動きをある間隔でサンプリングした場合に起こる視覚現象のこと。例えば、走っている車を映した映像でホイールが逆回転しているように見えることがあるのはこの現象。 同じようなことは聴覚でも考えられる。 ただ、普通は扱う音に対してサンプリング周波数が充分に大きいので、視覚ほどはっきりと分かる形で現れることはあまり多くないのだと思う。デジタル録音で一般的なサンプリング周波数のひとつは44.1kHzだけど、この半分の周波数の音はヒトの可聴域の上限を超えたあたりである。 というわけで、あえてサンプリング周波数をかなり低くして、はっきり分かるように音のストロボ効果を起こしてみた。実世界で鳴っている音の録音ではなくて、SuperColliderで生成する音でサンプリング周波数を変えて実験。 やっていること。なお、スクリーンキャプチャ時の録音のサンプリング周波数は48kHz。 サンプリ
Webカメラを使った視線プロット - ならば
ウェブサイトのユーザビリティテストの方法にはユーザの視線を可視化するものがある。gaze plotと呼ばれる方法はユーザの視線の軌跡を記録し、注視した部分に円を描画する。円内の番号は注視した順番を表し、円の大きさは注視時間の長さを表す。この結果から、ウェブサイトのどの部分がどの順番でどのくらい注目されるのかを知ることができる。 面白そうだったからウェブカメラとオープンソースの視線追跡ソフトで簡易なgaze plot環境を作って遊んだ。対象をウェブサイトに限らずに、いろいろ試した結果一覧。 はてなトップページ（はてな） Google Chromeテーマ選択画面（https://tools.google.com/chrome/intl/ja/themes/google.html） 英文（Eye movement in music readingの冒頭を真面目に読む） 楽譜（ラフマニノフ「ピアノ
ソートアルゴリズムの可聴化 - ならば
Sorting Algorithm Animationsなどのサイトでは、ソートアルゴリズムの可視化の例を見ることができる。今回は可視化に倣ってソートアルゴリズムを可聴化した。聴覚化すると、情報を分かりやすく提示するという方向から外れるけど。 ソートする対象は50から90までの整数をランダムに並べた列。可聴化の方法は、整数をMIDIノート番号とみなして、ソートアルゴリズムが各時点でポイントしている位置にある、MIDIノート番号の音高の音を鳴らすようにした。ChucKのプログラムはいつもより長くなったから最後に載せる。 録音したもの。元の整数列は全部同じで、サイズ（整数の数）は30。 バブルソート 選択ソート 挿入ソート シェルソート クイックソート マージソート ヒープソート 拡張としては、 より詳細に情報を提示する方向（例：整数同士の位置の交換時に音色を変える） サウンドアートな方向（例
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