Нейронная сеть дня: карта внимания пользователей для дизайнеров
Почему крупные корпорации должны разработать алгоритм для веб-дизайнеров.
Давно хожу с мыслью, что компания вроде «Яндекса» просто обязана разработать алгоритм для веб-дизайнеров и облегчения их нелегкого труда. У компании есть гигабайты данных о пользователях: об их восприятии контента, о том, как человек буквально водит мышкой по экрану (Upd. тут я имел ввиду, что аналитика знает, что именно находится на экране, то есть алгоритмы которые существуют сейчас могут отличить кнопку от текста, и сделать определенные выводы, не обязательно следить куда пользователь мышкой повел, чтобы сделать вывод).
Представьте, что у вас есть аналитика миллиона сайтов, вы знаете, где какая категория сайта (магазин, СМИ, сервис и тому подобное), какие сценарии эти сайты покрывают, какие пути проделывают пользователи для достижения результата, с какими сложностями пользователь сталкивается. Всех этих данных должно хватить, чтобы алгоритм смог подсказать, как лучше расположить кнопки, сверстать текст и какие цвета подходят в это время года. В общем, найти «философский камень» среди UX/UI.
На Product Hunt я видел громкие заявления от проектов, которые пытаются разработать подобный сервис, но я в них не очень верю, так как в алгоритмах машинного обучения в нынешнем виде очень важны данные — датасет. Получить эти данные непросто: никто ими не делится, я об этом уже как-то писал у себя на канале в Telegram.
И вот в Массачусетском технологическом институте нашелся такой датасет, и пару месяцев назад исследователи опубликовали демоверсию, где вы можете загрузить изображение, а алгоритм попробует угадать, как будет распределяться внимание пользователей. На выходе вы получаете тепловую карту внимания, выглядит довольно интересно.
Ниже пара примеров от меня.
Исходный код доступен по ссылке.