Реєстраційний номер
0826U004390, Дисертація доктора філософії
На здобуття
Доктор філософії
Дата захисту
05-08-2026
Статус
Наказ про видачу диплома
Назва роботи
Методи та засоби оцінювання дизайну інтерфейсу мобільних додатків на основі використання технології відслідковування погляду
Здобувач
Решетняк Валентин Валентинович,
Керівник Фауре Еміль Віталійович
Опонент Терейковська Людмила Олексіївна
Опонент Бойко Наталія Іванівна
Рецензент Карапетян Анаіт Радіківна
Рецензент Федоров Євген Євгенович
Установа, організація, у вченій раді якої відбудеться/відбувся захист
Черкаський державний технологічний університет
Опис
Решетняк В.В. Методи та засоби оцінювання дизайну інтерфейсу мобільних додатків на основі використання технології відслідковування погляду. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису.
Дисертація на здобуття ступеня доктора філософії за спеціальністю 123 – Комп’ютерна інженерія. – Черкаський державний технологічний університет, Черкаси, 2026.
Дисертацію присвячено підвищенню ефективності оцінювання зручності мобільних інтерфейсів шляхом розробки методів і програмного засобу мобільного айтрекінгу на основі фронтальної камери смартфона. Існуючі методи юзабіліті-тестування переважно суб’єктивні й не завжди відображають реальну поведінку користувачів, а застосування айтрекінгу обмежене вартістю обладнання, потребою фіксації пристрою та відсутністю цілісної методики оцінювання.
У першому розділі проаналізовано сучасний стан технологій айтрекінгу: типи апаратних комплексів, мобільний і веб-камерний айтрекінг, параметри якості відслідковування, методи локалізації очей та алгоритми виявлення фіксацій (I-VT, I-DT, I-HMM). Встановлено, що жодне з наявних рішень не поєднує мобільну платформу на базі стандартної фронтальної камери з формалізованою методикою аналізу, адаптованою до різних типів екранів.
У другому розділі розроблено два методи оцінювання. Перший орієнтований на статичні екрани: систему метрик візуальної уваги, класифікацію типів екранів із пріоритетними зонами інтересу та шестиетапний процес, у якому тип екрану й склад зони інтересу визначаються до збору даних, а суб’єктивне оцінювання проводиться після кожного завдання. Другий метод орієнтований на динамічні екрани (прокручування, навігація, відео, анімація): введено часову зону інтересу (T-AOI), прив’язану до координат повного документа й тайм-кодів, і метрики охоплення та залученості; його емпіричну валідацію визначено як напрям подальших досліджень. Формалізовано правило зведення показників уваги до єдиного комплексного показника з експертними вагами.
У третьому розділі описано проєктування та реалізацію програмного засобу EyeSense – кросплатформеного додатка на Flutter/Dart з використанням Eyedid SDK. Реалізовано згладжування координат погляду, виявлення фіксацій методом I-DT, побудову теплових карт і маршрутів погляду, п’ятиточкове калібрування та хмарне збереження анонімізованих даних. Обробку реалізовано дворівневим конвеєром: EMA-буфер дискретизує сигнал із кроком 150 мс, а модифікований I-DT виділяє фіксації з мінімальною тривалістю 150 мс і порогом розсіювання 30 пікселів. У Firebase потрапляють лише анонімізовані дані (UUID, вік, стать), що відповідає вимогам платформи Prolific.
У четвертому розділі проведено експеримент за участю 55 осіб віком 20–60 років, рекрутованих через Prolific, на трьох екранах: картці товару, екрані медичних результатів і навігаційній карті. Показано, що просторова ієрархія елементів є домінантним чинником розподілу уваги: вертикальне розташування елемента виявилося надійнішим предиктором його фіксації, ніж функціональна пріоритетність. Статистично значущих вікових відмінностей в об’єктивних метриках не виявлено, проте старші учасники систематично нижче оцінювали зручність (розрив 0,24–0,58 бали за п’ятибальною шкалою). Цифрова компетентність впливала на стратегію сканування: досвідченіші користувачі спершу зчитували контекстну інформацію й лише потім зверталися до CTA-елемента. На екрані товару зона знижки не отримала фіксацій у 33% учасників; на медичному екрані показник вітаміну D – у 54,5%. Сформульовано практичні дизайн-рекомендації.
Наукова новизна. Вперше розроблено модель інформаційної взаємодії користувача з мобільним інтерфейсом в умовах айтрекінгу у вигляді чотирифазного циклу (сенсорна реєстрація, візуальне декодування, когнітивне інтерпретування, поведінкова реакція) з трьома інформаційними каналами, що встановлює відповідність між кожною фазою та вимірюваними показниками. Вперше розроблено метод оцінювання дизайну статичних мобільних інтерфейсів на основі фронтальної камери, набору метрик уваги та шестиетапної послідовності, який дає об’єктивну оцінку без спеціалізованого обладнання. Вперше розроблено метод оцінювання динамічних екранів на основі T-AOI, паралельної реєстрації стану інтерфейсу та розширеного набору метрик охоплення й залученості.
Практичне значення полягає у створенні доступного інструментарію для оцінювання мобільних інтерфейсів без спеціалізованого обладнання. Методи та засіб EyeSense можуть використовувати UX-дослідники, розробники мобільних додатків і викладачі дисциплін із проєктування інтерфейсів.
Ключові слова: айтрекінг, відслідковування погляду, мобільні інтерфейси, юзабіліті, оцінювання дизайну, візуальна увага, людино-машинна взаємодія, комп’ютерний зір, нейронна мережа, глибоке навчання, аналіз зображень, машинне навчання, обробка сигналів, кластеризація, математична модель.
Дата реєстрації
2026-08-07
Додано/оновлено в НРАТ
2026-08-07 / 2026-08-20
