88
REVISTA PERSPECTIVAS
VOLUMEN 7, N˚1 / ENERO - JUNIO 2025 / e - ISSN: 2661
MODELO PARA LA EVALUACIÓN OBJETIVA DE
INTERFACES MEDIANTE EL ANÁLISIS DE LOS
PATRONES DE ATENCIÓN VISUAL OBTENIDOS CON
EYE-TRACKING.
1 Departamento Ciencias de la Computación, Universidad Autónoma de Aguascalientes, Aguascalientes, México.
RESUMEN ABSTRACT
Ángel Villegas Ortíz 1
Eduardo Rodríguez López 1
al235190@edu.uaa.mx
emlopez@correo.uaa.mx
Francisco Álvarez Rodríguez 1fjalvar@correo.uaa.mx
Con las herramientas actuales de diseño y
evaluación de interfaces, es muy difícil estimar
objetivamente la información sobre usabilidad.
Tecnologías como el eye-tracking amplían los
enfoques para obtener imparcialmente datos sobre
la atención visual. Sin embargo, la obtención de
información biométrica mediante eye-tracking no
indica pe se la calidad y cantidad de información
obtenida al evaluar una interfaz. Por ello, en este
trabajo establecemos un modelo para relacionar
las abstracciones de los procesos de atención
visual que se despliegan al utilizar una interfaz
y las interpretaciones de los valores cuantitativos
que proporcionan los datos biométricos obtenidos
por un eye-tracking.
Palabras Clave: Diseño de interfaces, Evaluación
de interfaces, Patrones de diseño de interfaces,
Patrones de atención visual, Eye-tracking.
With current interface design and evaluation
tools, it is tough to objectively estimate usability
information. Technologies such as eye-tracking
extend the approaches to obtain data on visual
attention impartially. However, obtaining
biometric information through eye-tracking does
not necessarily indicate the quality and quantity
of information obtained when evaluating an
interface. Therefore, in this work, we establish
a model to relate the abstractions of the visual
attention processes that are deployed when
using an interface and the interpretations of the
quantitative values provided by the biometric data
obtained by eye-tracking.
Keywords: UI Design, UI Testing, Interface
Pattern Design, Visual attention patterns, Eye-
tracking.
Model for objective evaluation of interfaces by analyzing visual
attention patterns obtained with eye-tracking
REVISTA PERSPECTIVAS
VOLUMEN 7, N˚1 / ENERO - JUNIO 2025 / e - ISSN: 2661
DOI: https://doi.org/10.47187/perspectivas.7.1.236
Fecha de Recepción: 15/02/2025. Fecha de Aceptación: 17/03/2025 Fecha de Publicación: 28/05/2025
89
REVISTA PERSPECTIVAS
VOLUMEN 7, N˚1 / ENERO - JUNIO 2025 / e - ISSN: 2661
I. Introducción
II. Problemática
La mayoría de los procesos de software cuentan
con muchas herramientas para enfocar sus
diseños, procesos, evaluaciones, despliegues y
demás etapas mediante modelos metodológicos
que permiten obtener buenos resultados, sin
embargo, si los procesos de diseño de software
y sus evaluaciones fueran perfectos no existirían
experiencias pobres o productos que fracasaran en
el mercado. Para poder mejorar la certidumbre de
algunas de las etapas que conforman el desarrollo
de un producto es de vital importancia obtener datos
por parte del usuario para conocer de antemano la
experiencia de algunas propuestas de diseño, entre
más objetiva sea la información obtenida mejores
probabilidades tendrá el producto de sobrevivir y
destacar en el mercado una vez desplegado [1].
Con el fin de proporcionar una nueva fuente de
información para que tanto diseñadores, como
evaluadores y demás miembros del equipo que
estén relacionados con la usabilidad de una interfaz
y los mecanismos de interacción subsecuentes, la
implementación de técnicas de eye-tracking surge
como una aproximación para la obtención de datos
biométricos de forma no invasiva y fácilmente
implementable en la mayoría de los dispositivos y
plataformas [2]. En particular, y como se abordará
a lo largo del trabajo, se ha detectado que las
etapas de diseño y evaluación de las interfaces
son un punto neurálgico que determinan el agrado
de usuario y otros aspectos como la eficacia,
eficiencia, claridad de la información, etc., de una
interfaz [3].
En la parte inicial de este trabajo se desarrolla
sobre un conjunto de conceptos que hacen de
piedra angular de muchas de las propuestas
principales que se plantean. Dentro de este mismo
marco teórico se abordan las principales variables
de eye-tracking que permiten diseñar un conjunto
de ecuaciones que, de manera cuantitativa,
permite estimar la usabilidad de una interfaz al
ser expuesta a un usuario.
Para poder analizar a detalle una interfaz
es necesario establecer los elementos que la
conforman, así como sus propiedades. En este
trabajo se establece una nomenclatura para la
En la actualidad muchos de los paradigmas del
desarrollo de un producto de software están
enfocados en evaluar de manera correctiva si los
prototipos o versiones de un producto cumplen con
los objetivos de uso deseables establecidos mucho
antes en la etapa del análisis y diseño del producto
[4]. Incluso en metodologías ágiles cada una de
sus etapas como análisis, diseño, prototipado, etc.
enfocan sus evaluaciones de manera correctiva [5].
Ahora bien, conceptos como el diseño centrado
en el usuario (o DCU por sus siglas en inglés) se
sugiere que para que el usuario final del producto le
sea agradable usarlo, el proceso debe inmiscuirlo
de lleno en las etapas de diseño y evaluación de
interfaces, de ahí la relevancia de estas etapas en
las propuestas de este trabajo. Como se menciona
en [3] , cuando se implementa el DCU una de las
variables que mejora ampliamente la calidad de
uso del producto desarrollado es la opinión precisa
y objetiva obtenida del usuario.
De acuerdo con [6] los enfoques DCU son
los encargados de modelar la experiencia de
usuario, por lo que hace de vital importancia
las aportaciones que este puede ofrecer como
retroalimentación a los desarrolladores del
producto. Este tipo de enfoques resulta mucho
más beneficioso ya que se tiene poca información,
pero esta es mucho más precisa y lo más objetiva
posible. Es en este punto que entran las técnicas de
obtención de señales biométricas en el análisis de
la experiencia del usuario como una nueva fuente
identificación de los elementos en pantalla,
formalización de las métricas que rigen la
atención visual y otros subprocesos que reflejan
las áreas en dónde es más determinante obtener
información durante una evaluación mediante
eye-tracking y, además, descubrir cómo es posible
usar esta información para motivar decisiones de
diseño en iteraciones posteriores de las propuestas
de interfaces. Por último, se abordan varios casos
de estudio que implementaron las propuestas de
este trabajo y permitieron encontrar los puntos
débiles y fuertes de una propuesta de diseño de
interfaz de manera efectiva.
90
REVISTA PERSPECTIVAS
VOLUMEN 7, N˚1 / ENERO - JUNIO 2025 / e - ISSN: 2661
de información que permita a los desarrolladores
mejorar la certidumbre de sus diseños [2].
III. Marco teórico
Con el fin de brindar propuestas metodológicas
más completas y específicas se establecen un
conjunto de conceptos relacionados con este
trabajo. En esta sección se abordan conceptos
como lo son los fundamentos del diseño de
interfaces, así como las evaluaciones actuales
que se realizan sobre ellas, para posteriormente,
repasar conceptos de la tecnología de eye-
tracking y sus principales métricas.
A. Diseño de Interfaces
El diseño de interfaces corresponde a toda
actividad relacionada con la selección de los
elementos de una o más propuestas de diseño que
conforman un sistema. Una de las principales
dificultades a la hora de proponer un diseño es que
incluso en interfaces similares, las interacciones
y agrado del usuario pueden diferir ampliamente
[7]. Existe una gran cantidad de enfoques que
abordan esta problemática de diferentes maneras,
dentro de las más convencionales se define que
un buen diseño puede ser propuesto tomando
en cuenta, primeramente, la capacidad de los
elementos para generar un entorno familiar y
reconocible para el usuario, posteriormente,
que los elementos sean uniformes y parecidos
entre sí y que los colores ayuden a representar
ideas abstractas de interacción. Con lo anterior
se busca brindar al usuario de herramientas para
evitar que este se frustre al intentar resolver una
tarea, o se mantenga en la aplicación durante más
tiempo.
Pero incluso aunque una interfaz tome en cuenta
los conceptos anteriores, y añada otros, es
muy complicado garantizar que las propuestas
de diseño, al ser desplegadas, funcionen
correctamente como lo planteó el diseñador.
Uno de los enfoques que busca disminuir las
probabilidades de que un usuario no perciba la
interacción de manera agradable o efectiva es el
concepto de diseño centrado en el usuario. Este
enfoque da un giro de 180 grados en el proceso
de elaboración de interfaces ya que, en lugar de
probar diseños generados exclusivamente con el
criterio del diseñador, se inmiscuye al usuario
en el propio diseño con el fin de considerar
sus intereses, problemas de uso, errores no
considerados, a la vez que se pule la experiencia
de usuario [8]. La información obtenida por
diversos usuarios reales o hipotéticos permite
modelar perfiles de usuarios objetivo. Estos
perfiles ayudan al diseñador a determinar qué
elementos y que propiedades de estos ofrecen
mejores interacciones para cada tipo de persona
que los use [9].
B. Evaluación de Interfaces
Existen diferentes paradigmas para evaluar una
propuesta de diseño de interfaz, anteriormente las
evaluaciones estaban limitadas por la validación
del funcionamiento técnico de los elementos que
la conforman y los requerimientos establecidos
durante el análisis. A este tipo de pruebas se les
denomina pruebas de caja blanca y de caja negra.
Si bien este tipo de pruebas sigue estando vigente
en la mayoría de las evaluaciones actuales estas
conforman solo una de las tantas etapas en la
evaluación de software [10].
La evolución natural que sufrió la evaluación
de interfaces se enfoca en integrar el concepto
de usabilidad dentro de los parámetros de
la evaluación del sistema. Las pruebas de
usabilidad como las encuestas a usuarios o listas
de verificación de requerimientos de uso han sido
durante muchos años herramientas capaces para
estimar errores muy notorios en una experiencia
de uso [11], [12]. Este tipo de evaluación puede
generar un tipo de evaluación cuantitativa
que se asigna al cumplimiento de las rúbricas
propuestas, sin embargo, la fuente de los datos es
meramente cualitativa.
Por lo anterior, se identifica en este trabajo que
existe una necesidad en el estado del arte de los
procesos de evaluación de interfaces de adaptar e
implementar nuevos enfoques y tecnologías para
estimar de forma más amplia la manera en que
se puede tanto obtener información por parte de
un usuario, así como estudiar los efectos de los
91
REVISTA PERSPECTIVAS
VOLUMEN 7, N˚1 / ENERO - JUNIO 2025 / e - ISSN: 2661
IV. Modelo para el análisis
objetivo de interfaces
elementos que conforman el diseño en la atención
visual en la experiencia del usuario.
C. Eye-tracking
El eye-tracking es una técnica que se centra en
el registro de los patrones de atención visual al
exponer al usuario a diferentes estímulos [13].
El registro de la atención visual consta de dos
principales variables de las cuáles derivan un
conjunto de métricas cuantitativas que describen
los procesos visuales por parte del sujeto, las
variables se denominan: fijaciones y movimientos
sacádicos. Ambos conceptos coexisten en un
proceso llamado “barrido” en el cuál una persona
hace búsquedas constantes y muy rápidas con
la mirada en distintos puntos de un estímulo (o
interfaz en este caso), las fijaciones son puntos
en los que la mirada se detuvo en búsqueda de
información, mientras que los movimientos
sacádicos son el recorrido entre cada punto de
interés que se detectó en el barrido [13], [14]. En
la Fig. 1 puede verse una representación gráfica
de estos conceptos.
La propuesta para la evaluación de interfaces
comprende tres principales secciones que
permiten identificar los elementos que conforman
el diseño y que, después del análisis con eye-
tracking, ofrecen resultados cuantitativos del uso
de estas mediante un conjunto de ecuaciones.
Esta propuesta establece que la calidad de
interacción humano-computadora de una
interfaz gráfica está dada por su capacidad para
ser entendida, usada y recorrida. Ampliando
los conceptos de eye-tracking mencionados en
el apartado C de la sección III las herramientas
de esta técnica ofrecen lecturas muy precisas de
los procesos de atención visual, sin embargo,
para poder relacionar estos procesos visuales
con el uso tangible de una interfaz es necesario
proponer interpretaciones específicas para cada
métrica que se haya identificado como válida
para evaluar una interfaz.
Nomenclatura de interfaces
Identificar los elementos de una interfaz puede
parecer una nimiedad para el análisis de la
usabilidad, sin embargo, enlistarlos promueve la
formalización de las propiedades y funciones de
estos en el proceso de interacción. Además, para
el diseñador sirve como una rúbrica que puede
consultar antes y después de la evaluación con
el fin de detectar los elementos más relevantes.
A continuación, se expresa la nomenclatura
propuesta para la identificación de cada elemento
en un diseño de interfaz:
Hoy en día existen herramientas como el eye-
tracker Tobii Pro Nano, desarrollado por Tobii
Technology [15], el cual está enfocado al análisis
de eye-tracking en monitores, pantallas y existen
algunos aditamentos que permiten el análisis de
dispositivos móviles, todo lo anterior es posible
manejarlo mediane el software de Tobii Pro
Lab, desarrollado por la misma empresa antes
mencionada.
Fig. 1. Representación visual de fijaciones y movimientos sacádicos
Sea una interfaz de estudio con una
cantidad finita de elementos que con-
forman el diseño y tomando el símbolo
“ ” como significa, la interfaz y sus
elementos se denotan:
I Interfaz
n Elemento de interfaz
N Conjunto de elementos n de una
interfaz
I(n) Elemento n de la interfaz I
(1)
92
REVISTA PERSPECTIVAS
VOLUMEN 7, N˚1 / ENERO - JUNIO 2025 / e - ISSN: 2661
B. Métricas de eye-tracking para la evaluación de
interfaces
Las tecnologías actuales de eye-tracking permiten
obtener un gran número de métricas relacionadas
con la atención visual, existen métricas que
contemplan los tiempos para realizar una primera
fijación o el tiempo que tarda en salir de un área en
particular. Si bien cada métrica brinda diferente
información existe poca fundamentación e
implementaciones en las que se proponga un
conjunto específico de métricas para estimar
experiencias de uso en interfaces digitales [16].
La selección de las métricas de este trabajo está
fuertemente basada en los conceptos de fijaciones
y movimientos sacádicos, por lo que la primera
propuesta del conjunto de métricas consta de tres
clasificaciones: métricas de fijaciones, métricas de
movimientos sacádicos y métricas de interacción.
Las métricas de fijaciones están relacionadas con
la obtención de la información que contiene un
elemento, en otras palabras, los cambios en la
cantidad y duración de la fijación se relacionan
con la capacidad de un elemento para ofrecer
información [17], [18]. Complementario a lo
anterior, las métricas de movimientos sacádicos
responden a la búsqueda de los elementos más
relevantes y de manera más particular a procesos
de lectura [19], [20].
En la Tabla I se congregan las variables obtenidas
con la herramienta de Tobii Pro Lab que mejor
se adaptan a las propuestas de investigación
mencionando su nombre, variable y unidad de
medida.
C. Interpretaciones de las métricas de eye-
tracking
Lograr un primer análisis de la atención visual
de una persona cunado interactúa con una
interfaz es complicado ya que como se ha
mencionado anteriormente, los procesos visuales
están íntimamente relacionados con procesos
cognitivos que incluso siguen estudiándose hoy
en día [21]. Sin embargo, al someter al análisis de
uso de interfaces a las técnicas de eye-tracking
es posible recabar más y mejor información que
permitan descubrir nuevos patrones o precisar
los ya descubiertos con técnicas o metodologías
relacionadas el concepto de patrones de diseño de
interfaces, entre otros enfoques para el diseño de
los elementos en pantalla [22].
Ahora bien, encontrar los patrones de uso mediante
eye-tracking también requiere de una abstracción
considerable, ya que se desea que las métricas
obtenidas por la técnica antes mencionada logren
representar cómo las propiedades de los elementos
que componen el diseño influyen en la percepción
y experiencia por parte del usuario [9].
En la Tabla II se congregan las variables de
eye-tracking, las interpretaciones relacionadas
(que corresponden específicamente a uno de
los elementos que componen la atención visual
humana) y las reglas de interpretación. Las reglas
de interpretación son casos opcionales que indican
de mejor manera los significados de los valores
cuantitativos de las métricas de eye-tracking para
que un evaluador tenga una hoja de ruta para la
interpretación de los resultados obtenidos.
D. Índices de Evaluación de Interfaces mediante
Eye-tracking (INUSINET)
Para un evaluador de software resulta muy valioso
poder aumentar las fuentes de información que
le permitan tener decisiones informadas, pero,
sobre todo, acertadas. Obtener información de la
interacción mediante comentarios del evaluador o
encuestas al usuario son un método valioso, sin
embargo, todo queda a criterio de la estimación
subjetiva del evaluador de lo que comprende para
él la calidad de la usabilidad.
Tabla I
VARIABLES, MÉTRICAS DE EYE-TRACKING Y
UNIDADES DE MEDIDA
Variable Métrica Unidad de medida
Cf(n) Cantidad de fijaciones en n. Conteo número entero.
Df(n) Duración de fijaciones en n. Milisegundos (ms.)
Int(n) Interacciones (Clicks) en
elemento n. Conteo número entero.
Cs(n) Cantidad de mov. Sacádicos en n. Conteo número entero.
Vs(n) Velocidad promedio de mov.
Sacádicos en n. (px/ms).
93
REVISTA PERSPECTIVAS
VOLUMEN 7, N˚1 / ENERO - JUNIO 2025 / e - ISSN: 2661
Tabla II
VARIABLES, INTERPRETACIONES DE ATENCIÓN
VISUAL Y REGLAS DE INTERPRETACIÓN.
El modelo de evaluación de interfaces INUSINET
o Índice del Uso de Interfaces mediante Eye-
Tracking (elaboración propia, 2024) utiliza
las propuestas de los apartados A, B y C de la
sección IV para fundamentar y establecer una
parametrización de la calidad de los elementos
que conforman el diseño. Una vez identificados
cada uno de ellos es posible generar expectativas
de uso para cada uno. Se debe tener en cuenta
que más allá de solo un conjunto de elementos
con propiedades definidas, son un equipo que
tiene que permitirle al usuario resolver una tarea
específica mientras interactúe con la interfaz que
los despliega.
Lo anterior hace evidente que el desempeño
del “equipo” de conjuntos está estrechamente
relacionado con las propiedades de cada elemento
individual y qué tan capaces son de cumplir su
tarea y también apoyar a sus demás compañeros
durante la interacción del usuario.
Ya definida la relevancia de las propiedades de
los elementos en la evaluación de interfaces, se
proponen tres principales abstracciones de los
procesos de atención visual al usar interfaces
que permite registrar, analizar y calificar si cada
uno de los elementos está cumpliendo su tarea
individual o existen puntos débiles en el proceso
de interacción en un conjunto de estos.
Las ecuaciones de los índices están ampliamente
Variable Interpretación
relacionada Regla de Interpretación
Cf(n)
E→Eficacia de
obtención de
información (2)
Df(n)
R→Relevancia en la
obtención de
información
(3)
Int(n) F→Facilidad de uso (4)
Cs(n)
P→Eficiencia en la
obtención de
información (5)
Vs(n) H→Esfuerzo de lectu-
ra requerido (6)
(7)
(8)
(9)
inspiradas en procesos de atención visual que
se realizan cada vez que una persona realiza
un “barrido” sobre un estímulo. El índice de
complejidad de entendimiento (o ICE por sus
siglas), Ec. 7, hace referencia a la capacidad
de cada elemento para ser identificado y la
capacidad para que el usuario intuya su uso.
El índice de complejidad de uso (ICU por sus
siglas), contenido en la Ec. 8, está relacionado
con el esfuerzo necesario para realizar una
interacción, este subproceso más que un
mecanismo físico hay una coordinación
consciente y jerárquica de la secuencia estimada
de uso, en otras palabras, el acto de interactuar
con un elemento en pantalla requiere un rastreo
ocular seguido de interacciones físicas muy
específicas. Por último, el índice de complejidad
de recorrido (ICR por sus siglas), Ec. 9, hace
referencia principalmente al apartado de
búsqueda en el proceso de atención visual,
también está estrechamente relacionado con los
procesos de lectura, por lo que se establece que
este índice permite conocer la capacidad de los
elementos para ser encontrados en pantalla, y a
la vez, la claridad de las fuentes y colores que
lo conforman.
V. Resultados
Si bien la implementación de las técnicas de
eye-tracking es una propuesta novedosa ya se ha
podido experimentar en varios casos de estudio
con las propuestas de este trabajo. Cabe destacar
que la propuesta particular de INUSINET
existe dentro de otro modelo metodológico más
amplio denominado Evaluación del Uso de
Interfaces mediante Eye-Tracking (EVUSINET)
(elaboración propia, 2023). Este marco de trabajo
se centra en permitir el análisis de eye-tracking
en productos de software con características
y objetivos muy diferentes entre sí, pero que
comparten la implementación del eye-tracking
94
REVISTA PERSPECTIVAS
VOLUMEN 7, N˚1 / ENERO - JUNIO 2025 / e - ISSN: 2661
como principal motivador de los diseños y cambios
en las interfaces que conforman el sistema. Antes
de iniciar el análisis de las interfaces se comparte
un breve resumen de los casos de estudio
involucrados y, posteriormente, se expresan las
cuatro interfaces en las que la implementación de
las técnicas de INUSINET permitieron encontrar
deficiencias en las propuestas de diseño o
corroborar que la interacción era la esperada por
parte de los diseñadores.
A. Casos de estudio.
Los casos de estudio que se abordan en este
trabajo fueron dos proyectos que tuvieron
procesos de desarrollo muy diferentes entre
sí, pero que comparten la implementación de
las técnicas de eye-tracking como principal
herramienta para mejorar las características de
uso de sus interfaces.
El caso de estudio 1 “Easy-Bank Vision” se
planteó como una plataforma web de tipo banca
en línea que permitiera mediante el diseño de sus
interfaces ofrecer experiencias claras y eficientes
para diversos tipos de perfiles, en particular
para personas jóvenes con ninguna experiencia
en bancas en línea o personas mayores que no
tuvieran experiencia con el manejo de equipo
de cómputo en general. Este proyecto tuvo un
periodo de producción de 1 año y se realizaron un
total de 26 pruebas, de las cuales se descartaron
4 por calibraciones pobres.
El caso de estudio 2 “RELIF” se enfoca en una
plataforma realizada mediante Unity en la que
se busca ofrecer una herramienta de seguimiento
de terapias de rehabilitación facial para
personas con parálisis facial central y periférica
particularmente. Este trabajo tuvo un proceso
de desarrollo con tiempos muy limitados (12
semanas aproximadamente). Una vez definidos
los requerimientos y objetivos del proyecto, y
tomando en cuenta como principal método de
evaluación de interfaces las técnicas de eye-
tracking, se realizaron un total de 20 pruebas
de 4 versiones del producto de manera iterativa,
es decir, cada versión del software se sometía a
5 pruebas con usuarios y, posteriormente, con
base en estos resultados se proponían mejoras de
diseño hasta encontrar una versión que cumpliera
las expectativas de los diseñadores y evaluadores.
B. Patrones de lectura.
En la investigación de [23] se aborda ampliamente
el efecto de los patrones de lectura tanto en el
interés de la persona hacia un elemento y la
secuencia en la que recorre los contenidos. En
la Fig. 2 el diseño de interfaz de esa versión
contaba con texto repartido en toda la pantalla
en un formato columnas. Las pruebas que se
realizaron con eye-tracking lograron demostrar
que los movimientos sacádicos entre los distintos
elementos de la interfaz fueron muy amplios y
desordenados. Lo que indica que para mantener
una lectura adecuada hay que mantener los textos
correctamente agrupados en regiones específicas.
Fig. 2. Interfaz “Saldos y Movimientos” del caso de estudio 1 “Easy-
Bank Vision”.
C. Distribución
La distribución de los elementos le brinda al
usuario un punto de partida para comprender
cómo se debe usar la interfaz o cuál es la secuencia
óptima para completar la tarea [17]. En la Fig. 3
se observa un caso en el que la distribución de
los elementos juega a favor del usuario ya que
como se observa, las fijaciones se congregan
en espacios específicos de la interfaz que el
diseñador desea que sean visitados. A su vez,
la secuencia del recorrido de los movimientos
sacádicos es principalmente horizontal, salvo
registros muy específicos no hay fijaciones en
lugares irrelevantes de la interfaz.
95
REVISTA PERSPECTIVAS
VOLUMEN 7, N˚1 / ENERO - JUNIO 2025 / e - ISSN: 2661
E. Familiaridad y Dimensión
Conforme las teorías e implementaciones de
eye-tracking son estudiadas más relaciones se
encuentran entre los procesos cognitivos y de
atención visual, tanto que incluso pueden ser
considerados como parte de un mismo proceso
[17]. En la Fig. 4 se observa como un rostro
humano siempre llama poderosamente la atención
del usuario, posteriormente dirige la atención
hacia otros elementos basándose principalmente
en la dimensión de ellos, como lo es la cámara que
conforma la mayor cantidad de área en pantalla.
Fig. 3. Interfaz “Home” del caso de estudio 1 “Easy-Bank Vision”.
Fig. 4. Interfaz “Ejercicios” del caso de estudio 2 “RELIF”.
Fig. 5. Interfaz “Login” del caso de estudio 1 “EasyBank Vision”.
VI. Conclusiones
Como se ha mencionado en este trabajo, las
técnicas de eye-tracking son una herramienta
muy buena para obtener información adicional
de un usuario cuando hace uso de un producto de
software, sin embargo, aunque este modelo está
enfocado en mejorar la certidumbre del diseñador
y la objetividad de las evaluaciones sigue siendo
requerida una interpretación por parte de los
evaluadores. Sin embargo, como se abordó en la
sección de resultados, una vez que las propuestas
de diseño son puestas a prueba y se utilizan los
conceptos de atención visual con los resultados
obtenidos de manera práctica es posible modelar
las experiencias de buena manera.
Las propuestas de este trabajo siguen en constante
mejora y actualización gracias a que es posible
adaptar las técnicas y conceptos aquí descritos en
una gran cantidad de productos de software, por
lo que se insta a demás diseñadores, evaluadores
e investigadores a probar con más y más diversos
casos de estudio que mejoren la precisión del
modelo propuesto, así como su aplicabilidad.
F. Color de los elementos
Como se menciona en [24] los colores despliegan
poderosos estímulos en el cerebro humano. De
manera natural el ojo humano está entrenado para
distinguir u obviar otros. En este caso de estudio
de la Fig. 5, en la parte inferior derecha se observa
un caso de lo segundo, donde la paleta de colores
escogida para esta interfaz perjudicó fuertemente
la experiencia de varias personas que probaron
la aplicación impidiéndoles reconocer algunos
elementos y recorrerlos de manera óptima.
[1] A. Suárez Batista, A. Febles Estrada,
and Y. Trujillo Casañola, “Software as a
service: Necessity and challenge on service
systems of Cuban Software Industry,”
Revista Cubana de Ciencias Informáticas,
vol. 10, 2016, Accessed: Jan. 18, 2025.
[Online]. Available: http://rcci.uci.cuPág.31-
45Editorial"EdicionesFuturo"
[2] A. Poole and L. J. Ball, “Eye tracking in
VII. Referencias
96
REVISTA PERSPECTIVAS
VOLUMEN 7, N˚1 / ENERO - JUNIO 2025 / e - ISSN: 2661
human-computer interaction and usability
research: Current status and future
prospects,” in Encyclopedia of Human
Computer Interaction, Idea Group, 2006, pp.
211–219. [Online]. Available: https://www.
researchgate.net/publication/230786738
[3] N. Chochoiek, “Explaining the Success
of User-Centered Design - An Empirical
Study across German B2C Firms,” Junior
Management Science, vol. 2, no. 1, pp. 81–
116, 2017, doi: 10.5282/jums/v2i1pp81-116.
[4] B. Suratno and J. Shafira, “Development
of User Interface/User Experience using
Design Thinking Approach for GMS
Service Company,” Journal of Information
Systems and Informatics, vol. 4, no. 2, 2022,
[Online]. Available: http://journal-isi.org/
index.php/isi
[5] Z. Latif, K. Sharif, F. Li, M. M. Karim,
and Y. Wang, “A Comprehensive Survey of
Interface Protocols for Software Defined
Networks,” Feb. 2019, [Online]. Available:
http://arxiv.org/abs/1902.07913
[6] S. Fleury and N. Chaniaud, “Multi-user
centered design: acceptance, user experience,
user research and user testing,” Theor Issues
Ergon Sci, vol. 25, no. 2, pp. 209–224, 2024,
doi: 10.1080/1463922X.2023.2166623.
[7] X. Li, H. Zheng, J. Chen, Y. Zong, and L.
Yu, “User Interaction Interface Design and
Innovation Based on Artificial Intelligence
Technology,” Journal of Theory and
Practice of Engineering Science, vol. 4,
no. 03, pp. 1–8, Mar. 2024, doi: 10.53469/
jtpes.2024.04(03).01.
[8] T. S. Da Silva, A. Martin, F. Maurer, and
M. Silveira, “User-centered design and
agile methods: A systematic review,” in
Proceedings - 2011 Agile Conference,
Agile 2011, 2011, pp. 77–86. doi: 10.1109/
AGILE.2011.24.
[9] J. Johnson, Designing with the Mind in
Mind Simple Guide to Understanding User
Interface Design Rules. 2010.
[10] Y. P. Vera et al., “Design Thinking en la
Planificación de Pruebas de Software Design
Thinking in Software Testing Planning,”
2020.
[11] E. Lukito Edi, D. Syarif Sihabudin Sahid,
P. Insap Santosa, R. Ferdiana, and L. N.
Edi, “Evaluation and measurement of
Learning Management System based on
user experience,” 2018, doi: 10.1109/
INAES.2016.7821910.
[12] B. E. Florián, O. Solarte, and J. M. Reyes,
“Propuesta para incorporar evaluación y
pruebas de usabilidad dentro de un proceso
de desarrollo de software,” Revista EIA, vol.
13, pp. 123–141, Jul. 2010.
[13] B. T. Carter and S. G. Luke, “Best practices
in eye tracking research,” International
Journal of Psychophysiology, vol. 155,
pp. 49–62, Sep. 2020, doi: 10.1016/j.
ijpsycho.2020.05.010.
[14] A. Duchowski, Eye Tracking Methodology,
3rd ed. Clemson, SC. USA: Springer Nature,
2017. doi: 10.1007/978-3-319-57883-5.
[15] “Tobii Technologys Oficial Web site.”
Accessed: Oct. 10, 2024. [Online]. Available:
https://www.tobii.com/
[16] Z. Sharafi, T. Shaffer, B. Sharif, and Y.
G. Gueheneuc, “Eye-tracking metrics in
software engineering,” in Proceedings - Asia-
Pacific Software Engineering Conference,
APSEC, IEEE Computer Society, May 2016,
pp. 96–103. doi: 10.1109/APSEC.2015.53.
[17] J. M. Colmenero, A. Catena, and L. J.
Fuentes, “Atención visual: Una revisión
sobre las redes atencionales del cerebro,”
vol. 17, no. 1, pp. 45–67, 2001.
[18] C. Gutiérrez de Piñeres Botero, “Visión
humana y movimientos oculares,” 2019.
[Online]. Available: https://commons.
wikimedia.org/wiki/File:Blau-
[19] F. Martínez Gutiérrez, “Eyetracking y
usabilidad: Claves de investigación en
los procesos de lectura en línea,” Revista
de Comunicación de la SEECI, vol. 0,
no. 16, p. 98, Jul. 2008, doi: 10.15198/
seeci.2008.16.98-114.
[20] A. Ramírez Coronel, “Relación entre los
movimientos sacádicos , lateraldiad y
proceso lector.,” Espirales, 2018.
[21] V. Skaramagkas et al., “Review of eye
tracking metrics involved in emotional and
cognitive processes,” 2021.
[22] V. Díaz Herráez and P. Varona, “Estudio
de la precisión de los dispositivos de eye-
97
REVISTA PERSPECTIVAS
VOLUMEN 7, N˚1 / ENERO - JUNIO 2025 / e - ISSN: 2661
tracking para la evaluación de patrones de
lectura,” Universidad Autonoma de Madrid,
Madrid, España, 2017. Accessed: Jun. 21,
2022. [Online]. Available: http://hdl.handle.
net/10486/679804
[23] G. Parodi and C. Julio, “¿Dónde se posan
los ojos al leer textos multisemióticos
disciplinares? Procesamiento de palabras
y gráficos en un estudio experimental
con eye tracker,” Revista Signos, vol. 49,
pp. 149–183, 2016, doi: 10.4067/S0718-
09342016000400008.
[24] L. Tarazona Evangelista, Y. Aguilar Baca, and
V. Rivera Flores, “Uso de la teoría del color
para mejorar la atención visual en estudiantes
del segundo grado de secundaria de la
I.E. San Martín de de Socabaya, Arequipa
2017,” UNIVERSIDAD NACIONAL SAN
AGUSTÍN DE AREQUIPA, Arequipa,
Perú., 2018.
VII. Notas Bibliográficas
Angel Eduardo Villegas
Ortíz es estudiante
del Doctorado en
Ciencias Aplicadas Y
Tecnologías por parte de
la Universidad Autónoma
de Aguascalientes (UAA).
Cuenta con el grado en
Ingeniería en Sistemas
Computacionales y
Maestría en Ciencias Computacionales, ambas
por parte de la institución antes mencionada.
Ha impartido cursos de nivel licenciatura y
actualmente dirige varios proyectos relacionados
con las teorías de implementación de eye-tracking
en la ingeniería de software.
Eduardo Emmanuel
Rodríguez López es
Candidato a Doctor
en Ciencias Aplicadas
y Tecnología por la
Universidad Autónoma
de Aguascalientes
(UAA). Tiene el grado
de maestría en Ciencias
de la Computación y de
Ingeniería Biomédica, ambos también por la
UAA. Se ha desempeñado como profesor en los
departamentos de Sistemas Electrónicos y de
Ciencias de la Computación (UAA) y en la Facultad
de Ingeniería en la Universidad Panamericana.
Actualmente se dedica a la investigación en
Ingeniería de Software y Ciencia de Datos y sus
principales intereses están enfocados en Análisis
de Datos y Machine Learning.
Dr. Francisco Javier
Álvarez Rodríguez,
Profesor de Ingeniería
de Software adscrito al
Departamento de Ciencias
de la Computación,
Universidad Autónoma de Aguascalientes
(U.A.A.). Doctor en Ingeniería por la UNAM
(México). Doctor en Metodología de la Enseñanza
por el IMEP (México). Ha sido Decano del Centro
de Ciencias Básicas en la U.A.A., así como jefe de
Departamento de Sistemas Electrónicos. Miembro
de núcleos académicos de diversos posgrados en
México y Latino américa: Doctorado en Ciencias
de la Computación, Doctorado Interinstitucional
en Ciencias, Maestría en Ciencias con opción
a Matemática y Computación, por mencionar
algunos. Autor de libros y artículos sobre la línea
Objetos de Aprendizaje, Procesos de Desarrollo de
Software, Tecnologías Inclusivas y Minería de datos
aplicados a la educación. Tiene diversos registros
de propiedad intelectual de modelos y software.
Miembro del Sistema Nacional de Investigadores,
y es parte de diversas redes investigación nacional
e internacional sobre Ingeniería de Software y
Tecnologías Inclusivas, así como editor en jefe
e invitado de diversas revistas de investigación.
Actualmente es presidente del Consejo Nacional
de Acreditación de programas de Informática y
Computación, A.C.
