Melhorando Interações Baseadas em Olhar com Sinais Cerebrais

Interações baseadas em olhar estão se tornando uma maneira popular de as pessoas se envolverem com ambientes virtuais. Essas interações, especialmente em lugares como realidade virtual (VR) e realidade aumentada (AR), permitem que os usuários controlem o que veem e fazem só de olhando para as coisas. Esse método ganhou força porque cada vez mais headsets que as pessoas usam estão incorporando tecnologia para rastrear onde estão olhando. Isso torna a interação mais rápida e fácil, já que os usuários não precisam apontar ou tocar nas coisas para fazer escolhas.

Mas, embora as interações baseadas em olhar pareçam intuitivas, elas têm alguns desafios. Um problema grande é o "efeito Midas", onde só olhar para algo pode fazer com que ele seja selecionado, mesmo que o usuário não tenha a intenção de escolher. Isso pode levar a seleções acidentais, causando frustração. Para resolver isso, os pesquisadores têm buscado maneiras de tornar as interações por olhar mais confiáveis.

#A Técnica de Permanência

Um método comum para melhorar a seleção por olhar é a "técnica de permanência". Com essa abordagem, os usuários precisam focar em um objeto por um tempo determinado para confirmar a seleção. Se eles mantiverem o olhar no objeto tempo suficiente, ele é confirmado como selecionado. Essa técnica tem como objetivo separar os momentos em que os usuários estão apenas olhando dos momentos em que estão ativamente escolhendo algo. Enquanto pode funcionar, também pode acidentalmente levar à seleção errada de itens, já que os usuários podem fixar o olhar em alvos por mais tempo do que pretendiam.

Para lidar com o problema do efeito Midas, alguns pesquisadores sugerem usar um gatilho externo para confirmar as seleções. Isso pode ser um simples piscar de olhos ou pressionar um botão. Embora esses métodos possam ajudar na precisão, eles também podem exigir um esforço extra dos usuários, o que pode levar à fadiga ao longo do tempo. Além disso, essas ações podem tornar a experiência menos natural e interromper a imersão nos ambientes virtuais.

#Interfaces Cérebro-Computador

Para facilitar as interações, interfaces cérebro-computador (BCIs) estão sendo exploradas como uma solução potencial. BCIs têm a capacidade de ler sinais cerebrais e traduzi-los em comandos para o sistema. Em teoria, isso poderia permitir que os usuários selecionassem itens em um espaço virtual apenas com o pensamento, sem precisar interagir fisicamente com os dispositivos ou até mesmo olhar diretamente para os alvos. No entanto, muitos métodos atuais de BCI podem ser lentos e exigentes, requerendo muito esforço mental. Isso torna difícil usá-los por longos períodos, especialmente para pessoas sem deficiência.

Uma abordagem mais nova dentro das BCIs é focar em sistemas passivos que monitoram a atividade cerebral sem exigir que os usuários pensem muito sobre suas ações. BCIs passivas visam ler sinais cerebrais naturais que ocorrem quando os usuários antecipam algo, em vez de esperar que eles criem esses sinais conscientemente.

Um tipo de sinal cerebral passivo que mostra promessas é a Negatividade Precedente ao Estímulo (SPN). Esse sinal aparece quando uma pessoa espera que algo aconteça, sugerindo que ela está pronta para responder. Ao detectar esses sinais, o sistema poderia confirmar seleções com base em se o usuário está esperando feedback, como um som ou mudança visual, ao olhar para um alvo.

#Como a SPN Funciona

Para ver como a SPN poderia funcionar em termos práticos, imagine um usuário navegando em um app de música em VR. Quando o usuário olha para o botão de play, o cérebro dele começa a gerar uma SPN porque ele espera algum tipo de feedback ao selecionar com sucesso-como ouvir música ou ver o botão mudar de cor. Se o sistema conseguir detectar essa atividade cerebral através de eletrodos que medem os sinais elétricos do cérebro, ele pode optar por tocar a música sem precisar que o usuário clique em nada fisicamente.

Esse método oferece uma interação tranquila, onde o estado mental natural do usuário conduz o comando em vez de exigir um esforço consciente. Assim, a SPN poderia ajudar a eliminar seleções não intencionais, respondendo apenas quando o usuário espera ativamente um feedback após focar em um alvo.

#Estudo com Usuários

Para investigar a eficácia da SPN, foi realizado um estudo com usuários em um ambiente de VR. O estudo tinha como objetivo determinar se a SPN poderia realmente ajudar a diferenciar quando os usuários estavam tentando intencionalmente selecionar um objeto versus quando estavam apenas observando. Os participantes foram equipados com headsets de VR e dispositivos EEG para monitorar sua atividade cerebral enquanto realizavam tarefas onde precisavam selecionar ou simplesmente olhar para os alvos.

Os participantes realizaram tarefas em diferentes condições: uma em que selecionaram intencionalmente os alvos, outra em que apenas observaram sem feedback, e uma terceira em que observaram mas ainda receberam feedback. O objetivo era ver se a SPN aparecia durante essas tarefas e como isso poderia diferir com base na Intenção do Usuário.

#Resultados

Os resultados indicaram que quando os participantes estavam ativamente selecionando alvos, eles exibiam uma SPN, mostrando que seus cérebros estavam antecipando algum tipo de resposta. Em contraste, quando os participantes estavam apenas observando os alvos, mesmo com feedback, havia pouca ou nenhuma SPN detectada. Isso sugere que a SPN está realmente ligada à intenção por trás das ações dos usuários-confirmando que a resposta do cérebro só surge quando os usuários esperam interagir ativamente com algo.

Além disso, o estudo investigou se a familiaridade com a disposição da interface-sabendo onde os alvos estavam localizados-poderia levar a respostas SPN mais rápidas. Participantes que se acostumaram às colocações dos alvos mostraram sinais de uma resposta SPN mais rápida em comparação com aqueles que ainda estavam aprendendo a disposição.

#Implicações para Futuros BCIs

Essas descobertas têm implicações significativas para o design de futuros BCIs. Se a SPN puder ser usada de forma confiável para determinar a intenção do usuário, isso abre caminhos para métodos de interação mais intuitivos e eficientes, especialmente em ambientes onde os usuários precisam interagir de forma rápida e tranquila.

Esses achados poderiam ajudar desenvolvedores a criar sistemas que aproveitam os sinais da SPN para tarefas do dia a dia, tornando as interações menos dependentes de gestos físicos ou controles precisos, que podem ser desafiadores em ambientes imersivos.

#Limitações e Direções Futuras

Embora o estudo mostre o potencial de usar a SPN em interações baseadas em olhar, ele também tem limitações. Por exemplo, pesquisas adicionais são necessárias para refinar o processo de detecção da SPN e integrá-lo em sistemas em tempo real que as pessoas possam usar na vida cotidiana. Também há necessidade de explorar mais como esses métodos podem ser combinados com outras tecnologias para melhorar ainda mais a experiência do usuário.

Além disso, estudos futuros devem considerar uma gama mais ampla de experiências e ambientes de usuários, incluindo aqueles que são menos controlados do que laboratórios. Também seria valioso explorar como melhorar o conforto e a acessibilidade desses sistemas para que um público mais amplo possa utilizá-los efetivamente.

No geral, a exploração de interações baseadas em olhar, sinais SPN e BCIs intuitivas oferece possibilidades empolgantes para o futuro de como interagimos com a tecnologia, tornando tudo mais natural e menos complicado para todo mundo.