Resumen

En este artículo, proponemos un modelo para predecir las ubicaciones de la información pictórica más visitada en una página web y la secuencia de atención de la información. Proponemos dividir el contenido de una página web en unidades u objetos conceptualmente coherentes, basados en una encuesta de más de 100 páginas web. El modelo propuesto tiene en cuenta tres características de un objeto de imagen: contraste cromático, tamaño y posición, y calcula un valor numérico, el factor de atención. Podemos predecir a partir de los valores del factor de atención los objetos de imagen más propensos a captar la atención y la secuencia en la que se captará la atención. Hemos llevado a cabo estudios empíricos tanto para desarrollar como para determinar la eficacia del modelo propuesto. Los resultados del estudio revelaron una precisión de predicción de alrededor del 80% para un conjunto de páginas web diseñadas artificialmente y alrededor del 60% para un conjunto de páginas web reales muestreadas de Internet. Se encontró que el rendimiento era mejor (en términos de precisión

• Materias:Realidad aumentada Reconocimiento dinámico Estimulación vibrotáctil Narrativas interactivas
• Subjects:Augmented reality Dynamic recognition Vibrotactile stimulation Interactive narratives
• Palabras claves:Modelo; Predecir; Página web; Atención; Objeto de imagen; Precisión
• Keywords:Model; Predict; Web page; Attention; Image object; Accuracy