Reklamlarınız üzerinde göz takibi ve duygu analizi araştırmaları yürütün.
📑
Akademik Kullanım için Atıf
Bu araçla elde ettiğiniz verileri tez, makale, bildiri veya başka akademik bir çalışmada kullanırken
aşağıdaki şekilde atıf vermeniz beklenir (APA 7):
—
📭
Henüz araştırmanız yok
İlk araştırmanızı oluşturun ve katılımcı linkini paylaşın.
—
—
Bakış Isı Haritası
Renk skalası: mavi (az bakılan) → yeşil/sarı (orta) → kırmızı (en yoğun bakılan). Beyaz kesik çizgiler ilgi bölgelerini (AOI) gösterir.
İlgi Bölgeleri (AOI) — İsabet Oranı
Duygu Profili (Tüm Seans Ortalaması)
AOI Zamansal Metrikleri
Akademik göz takibi standart metrikleri. Tüm değerler katılımcı ortalamasıdır.
Zamana Göre Bakış Dağılımı
Her zaman penceresinde katılımcılar nereye baktı? "İlk saniyede" ve "sonraki saniyelerde" dikkat dağılımı nasıl değişti?
Bakış Sıralaması (Scanpath)
Tek bir katılımcının fixation sıralaması — hangi noktaya hangi sırayla baktığı.
Numaralar bakış sırasını, daire büyüklüğü o noktada geçirilen süreyi gösterir.
—
Demografi Dağılımı
📑
Bu Veriyi Akademik Çalışmada Kullanırken
İndirdiğiniz raporu veya verileri akademik bir çalışmada (tez, makale, bildiri vb.) kullanırken
aşağıdaki atıfı kaynakçanıza ekleyiniz (APA 7 formatında):
—
Yeni Araştırma Oluştur
1Bilgiler
2Reklam
3İlgi Bölgeleri
4Demografi
5Onay
Bu ad yalnızca panelinizde görünür, katılımcılara gösterilmez.
Katılımcıya reklam bu süre boyunca gösterilir. Görseller için önerilen: 5–10 sn. Videolar için: video uzunluğu kadar.
Maksimum 50 MB. Görsel için PNG/JPG/WEBP, video için MP4/WEBM.
Önizleme
—
Reklam üzerinde fareyi sürükleyerek İlgi Bölgesi (AOI) dikdörtgenleri çiziniz.
Her AOI için bir ad belirleyiniz (örn: Logo, Başlık, CTA Buton).
Bu bölgelerin isabet oranı raporda otomatik hesaplanır.
Henüz ilgi bölgesi çizilmedi. (İsteğe bağlı — AOI olmadan da araştırma oluşturabilirsiniz.)
⚠ KVKK Aydınlatma Yükümlülüğü
Seçtiğiniz sorular özel nitelikli kişisel veri içeriyor (KVKK m.6).
Bu verilerin işlenmesi için aşağıdaki şartları sağlamanız gerekir:
Katılımcının açık rızası alınmalıdır.
Veri işleme amacı, saklama süresi ve aktarım koşulları aydınlatma metninde net olarak belirtilmelidir.
Sağlık verisi sadece sağlık hizmetleri sunan kurumlar veya yetkili profesyoneller tarafından işlenebilir.
Bu veriler anonimleştirilerek saklanmalı, kimliği belirleyebilecek başka verilerle birleştirilmemelidir.
Sistemimiz seansları zaten anonim olarak kaydeder; ancak topladığınız verilerin kullanım sorumluluğu araştırmacıya aittir.
Bu alanı doldurursanız serbest metin sorusu olarak eklenir. Boş bırakırsanız eklenmez.
Araştırma Özeti
Not: Araştırma oluşturulduktan sonra reklam dosyası, AOI'lar ve demografi soruları değiştirilemez.
Yalnızca araştırmayı kapatabilir veya silebilirsiniz.
Adım 1 / 5
✓ Araştırma yayında
Araştırmanız aktif. Aşağıdaki bağlantıyı katılımcılarınızla paylaşın —
kameralarına izin verdiklerinde göz takibi seansı otomatik başlar.
Bu link her katılımcı için aynıdır. Anonim seans kaydı tutulur, kimlik bilgisi alınmaz.
📚 Yöntem ve Altyapı
Bu sistemin ürettiği verilerin akademik çalışmalarda kullanılması için
aşağıdaki kütüphane, model ve yöntemlerin metodoloji bölümünde açıklanması önerilir.
🎯 Göz Takibi (Gaze Tracking)
Kütüphane: WebGazer.js v3.3.0
Geliştirici: Brown University Human-Computer Interaction Lab
Toraman, Y. (2026). Data Analysis Robot — Eye-Tracking Research Module (v1.1) [Web application]. https://plssem.com
ALTYAPI ATIFLARI
Papoutsaki, A., Sangkloy, P., Laskey, J., Daskalova, N., Huang, J., & Hays, J. (2016). WebGazer: Scalable webcam eye tracking using user interactions. Proceedings of the 25th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2016), 3839–3845.
Schock, J. (2018). face-api.js: JavaScript API for face detection and face recognition [Computer software]. https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js
Ekman, P. (1992). An argument for basic emotions. Cognition and Emotion, 6(3-4), 169–200. https://doi.org/10.1080/02699939208411068
Salvucci, D. D., & Goldberg, J. H. (2000). Identifying fixations and saccades in eye-tracking protocols. Proceedings of the 2000 Symposium on Eye Tracking Research & Applications (ETRA '00), 71–78. https://doi.org/10.1145/355017.355028
Ramírez, S. (2018). FastAPI [Computer software]. https://github.com/tiangolo/fastapi
Not: WebGazer'ın doğruluk sınırı, küçük AOI'lar (alan oranı <%10) için sonuçların güvenilirliğini düşürür.
Akademik çalışmalarda yeterli istatistiksel güç için her araştırmada minimum 30 katılımcı önerilir.
Webcam tabanlı göz takibi, profesyonel infrared eye-tracker'lara kıyasla doğruluk ve örnekleme hızı bakımından sınırlıdır;
bulgular bu sınırlama ile birlikte raporlanmalıdır.