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Trainingsdaten für das
Eyetracking-Tool von Eye Square

Fallstudie – Videoaufzeichnungen zum KI Training eines Eyetracking-Tools

Fallstudie – Videoaufzeichnungen von Gesichtern und Augenbewegungen als KI-Trainingsdaten für ein Eyetracking-Tool

Eye Square hat mit Hilfe tausender Clickworker die bisher mit Abstand größte Datensammlung für das neue SEAL Tool (Smartphone Eye tracking Algorithm Tool) durchgeführt.
Die von den Clickworkern aufgezeichneten Gesichter und Augenbewegungen dienten als KI-Trainingsdaten, um das Eyetracking-Tool noch präziser zu machen.

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Fallstudie – Erstellung und Analyse von Sprachaufnahmen als Trainingsdaten für eine Software zur Spracherkennung

Die Herausforderung

Eyetracking-Systeme sind nur so gut wie die Trainingsdaten, auf denen sie basieren. Die Herausforderung besteht darin, das System auf die unterschiedlichsten Augenbewegungen und -reaktionen der Nutzer zu optimieren und zu trainieren. Ohne Berücksichtigung menschlicher Verhaltensweisen und individueller Bewegungsmuster kann kein optimales Eyetracking-System entwickelt werden.

Die Augenbewegungen der Nutzer / der späteren Marktforschungspanelisten müssen präzise und schnell erfasst werden, um eine genaue Reaktion des Systems zu erzielen. Eine unzureichende Erkennung führt zu ungenauen oder sogar falschen Testergebnissen. Dies würde die Effizienz und Benutzererfahrung erheblich beeinträchtigen und die Zuverlässigkeit der Marktforschungsergebnisse mindern.

Um das Eyetracking-Tool auf eine Vielzahl individueller Augenbewegungsmuster zu optimieren, bedarf es der Aufzeichnung von Gesichtsvideos zahlreicher sehr unterschiedlicher Personen.

Die Lösung

Unsere Clickworker aus verschiedenen Ländern und Regionen verwenden eine von Eye Square bereitgestellte Mobile-App, über die ihre Gesicher und Augenbewegungen aufzuzeichnet werden. Die App zeigt verschiedene Punkte auf dem Bildschirm, die sich in Größe, Farbe, Bewegungs-Richtung und -Geschwindigkeit unterscheiden. Die Teilnehmer verfolgen diese Punkte mit ihren Augen, während die App ihre Bewegungen aufzeichnet. Diese Aufzeichnungen dienen als Trainingsdaten für das Eyetracking-Tool.

Mit diesen Daten trainiert der Hersteller das Eyetracking-Tool und optimiert es auf die individuell unterschiedlichen Bewegungsmuster der Nutzer. Dies trägt dazu bei, dass die Marktforschungskunden von Eye Square verlässliche und präzise Daten erhalten, ohne Frustrationen durch fehlerhafte Erkennungen.

clickworker unterstützt auch Sie gerne bei der Erstellung oder Validierung von KI-Trainingsdaten.

 

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Fallstudie – Erstellung und Analyse von Sprachaufnahmen als Trainingsdaten für eine Software zur Spracherkennung

Projektdaten

  • Ziel:
    Das Ziel dieses Projekts war es, Gesichtsvideos in Frontalansicht auf Android-Smartphones zu sammeln, um das Eyetracking-Tool der Firma Eye Square zu trainieren. Dieses Projekt zielte auf eine große ethnische Vielfalt ohne spezifische Quoten innerhalb der Zielländer ab.

  • Clickworker-Qualifikationen:
    Teilnehmer aus den Zielregionen
  • Teilnehmeranzahl:
    Mehrere Tausend aus vielen Regionen, wie Deutschland, USA, Brasilien, Südafrika, Indien, China und dem weiteren indo-pazifischen Raum.
  • Aufgabe:
    • 1. Schritt: Annahme der Consent-Form
    • 2. Schritt: Eingabe ihrer Clickworker-ID mit Weiterleitung zur Test-App
    • 3. Schritt: Ablage/Stabilisierung des Smartphones
    • 4. Schritt: Durchführung der Aufgaben:
      Die auf dem App-Screen erscheinenden und sich bewegenden Punkte mit den Augen verfolgen.
Fallstudie – Erstellung und Analyse von Sprachaufnahmen als Trainingsdaten für eine Software zur Spracherkennung

 

Ethische KI durch besonders faire Bezahlung

Ethical AI – Fairly Paid Training Data

Eye Square und clickworker haben gemeinsam den Anspruch, die von den Clickworkern erstellten Trainingsdaten fair zu vergüten.

Eye Square hat für jeden Clickworker einen Bonus von 100% angefragt, den wir zusätzlich an die Clickworker ausbezahlt haben. Dadurch hat sich das Honorar der Clickworker für die Aufgaben verdoppelt. Diese besonders faire Bezahlung sorgt für höhere Zufriedenheit und Motivation bei den Clickworkern, was zu besserer Datenqualität und einem schnelleren Durchsatz der Projektaufgaben führt. Dies ist ein weiterer Schritt hin zu einer ethischen KI-Entwicklung und fairen Arbeitsbedingungen.

Wir sagen Danke Eye Square und herzlichen Glückwunsch zum großartigen Eyetracking-Tool, das mit äußerst fair bezahlten KI-Trainingsdaten entwickelt wurde!

Ethical AI - Fairly Paid Training Data
Fallstudie – Erstellung und Analyse von Sprachaufnahmen als Trainingsdaten für eine Software zur Spracherkennung

Vorteile

  • Schneller Projektdurchlauf:
    Effiziente und zügige Umsetzung durch strukturierte Prozesse.
  • Zugang zu diverser Teilnehmergruppe:
    Zugriff auf eine große und vielfältige Gruppe von Teilnehmern weltweit.
  • Qualitätssicherung durch Testdurchläufe:
    Einwandfreier Ablauf durch initiale Testphasen und kontinuierliche Qualitätskontrollen.
  • Skalierbarer Durchsatz:
    Flexibilität bei der Projektgröße und -umfang, um unterschiedlichen Anforderungen gerecht zu werden.
  • Flexible Workforce:
    Anpassungsfähige und vielfältige Arbeitskräfte für verschiedene Projektanforderungen.
  • Persönliche Projektbetreuung:
    Individuelle Betreuung und Unterstützung während des gesamten Projektverlaufs durch unser erfahrenes Projektmanagement-Team.