Wohin wir blicken ist meist auch das, womit wir uns gedanklich beschäftigen
In dem Webinar „Inside the World of Eye Tracking for Augmented Reality“, das in Zusammenarbeit mit der AR Alliance stattfand, spricht unser Spezialist für Sensors, Data & Intelligence, Roman Schmied, über einen interessanten Zusammenhang: Der Begriff „Fokus“ hat im Deutschen wie im Englischen eine doppelte Bedeutung. Er kann sowohl das konzentrierte Nachdenken über etwas als auch das Richten des Blicks auf etwas bezeichnen.
Beim Menschen fällt beides meist zusammen: Wir schauen auf das, womit wir uns gerade gedanklich beschäftigen. Genau deshalb ist Gaze Tracking für AR-Wearables so interessant. Wie Roman Schmied im Webinar sagt: „Eye Tracking ist Attention Tracking.“ Eye Tracking erfasst zwar nicht alles, was in unserem Kopf vorgeht, liefert aber ein starkes Signal dafür, was in einem bestimmten Moment für uns relevant ist.
Doch was genau misst Eye Tracking eigentlich? Und was lässt sich mit diesen Informationen anfangen?
Was ein Eye Tracker tatsächlich misst
Im Kern erfasst Eye Tracking in Smart Glasses drei grundlegende Signale. Erstens die Blickrichtung (also wohin jemand schaut), die in Echtzeit aktualisiert wird. Zweitens die Pupillengröße, die sich nicht nur an veränderte Lichtverhältnisse anpasst, sondern auch bei Konzentration oder überraschenden Reizen verändert. Drittens die Blinzelrate, die meist bei hoher Aufmerksamkeit sinkt und zunimmt, wenn Müdigkeit einsetzt.
Für sich genommen sagen diese Signale noch wenig aus. Zusammen ergeben sie jedoch klare Muster. Roman Schmied beschreibt dies anhand des folgenden Beispiels: Man läuft durch einen dunklen Wald und hört plötzlich ein Geräusch im Gebüsch. Die Pupillen weiten sich, um mehr Licht aufzunehmen. Man blinzelt seltener. Der Blick richtet sich auf die Quelle des Geräuschs. Der Körper reagiert also bereits, noch bevor bewusst entschieden wird, was als Nächstes zu tun ist.
Genau diese Kombination von Signalen macht Eye Tracking für AR so relevant. Entscheidend ist nicht ein einzelner Messwert, sondern wie das System verschiedene Informationen – etwa Blickrichtung, Pupillengröße und Kopfposition – zusammenführt, um zu erkennen, worauf eine Person tatsächlich schaut und wie intensiv diese Interaktion ist.
Zwei praktische Szenarien
Ein erstes Beispiel ist nah an der praktischen Anwendung von AR. Eine Person mit AR-Brille betrachtet eine Pflanze, und das System beschreibt sie automatisch – etwa um welche Art es sich handelt, wie sie wächst und ob sie kurz vor der Blüte steht.
Dieses Setup kombiniert Eye Tracking mit Objekterkennung und Sprachausgabe: Die Person blickt auf etwas, und das System reagiert darauf. Roman beschreibt dies als eine reaktive Form der Interaktion – eine unmittelbare Verbindung zwischen Aufmerksamkeit und Systemreaktion. Eye Tracking erhöht hier die Präzision von AR, indem sichergestellt wird, dass das System tatsächlich auf das reagiert, was die Person betrachtet.
KI-gestützte Smart Glasses können zwar Fragen wie „Was sehe ich?“ beantworten, orientieren sich dabei jedoch meist an der Mitte des Kamerabildes. Diese entspricht nicht zwangsläufig dem tatsächlichen Fokus der Nutzerin oder des Nutzers. Eye Tracking schließt diese Lücke, indem Aufmerksamkeit direkt erfasst wird.
Das zweite Beispiel zeigt weniger eine konkrete AR-Anwendung als vielmehr, welche Erkenntnisse Eye Tracking liefern kann. In einem klinischen Trainingsszenario reagieren Ärztinnen und Ärzte auf einen simulierten Notfall mit einer medizinischen Übungspuppe. Die Analyse der Augenbewegungen macht Unterschiede zwischen erfahrenen Fachkräften und Anfängerinnen bzw. Anfängern sichtbar – etwa darin, worauf sie ihre Aufmerksamkeit richten und wie sich diese unter Druck verändert. Eye Tracking steuert hier nicht die AR-Ausgabe, sondern macht Muster von Wahrnehmung und Expertise sichtbar.
Zusammen zeigen diese Beispiele, was Eye Tracking ermöglichen kann: präzisere Interaktionen in AR und tiefere Einblicke in menschliche Aufmerksamkeit.
Vom Reagieren zum situationsgerechten Antworten
Es gibt einen Unterschied zwischen dem bloßen Reagieren auf Eye-Tracking-Daten und ihrem wirklich sinnvollen Einsatz. Reagieren ist der direkte Fall: Jemand schaut auf etwas, und das System löst unmittelbar eine Aktion aus. Genau das passiert im Pflanzenbeispiel, bei dem der Blick unmittelbar eine Beschreibung auslöst.
Antworten hingegen ist noch unterstützender. Statt auf ein einzelnes Signal zu reagieren, entwickelt das System ein Verständnis dafür, was die Person und in welchem Kontext sie sich befindet. Dafür betrachtet es Muster über einen längeren Zeitraum – nicht nur, wohin der Blick geht, sondern auch, wie sich Aufmerksamkeit verändert – und leitet daraus ab, welche Unterstützung in diesem Moment hilfreich sein könnte.
Der Unterschied zeigt sich in alltäglichen Situationen: Wer mit dem Mountainbike schnell über einen Waldweg fährt, möchte vermutlich keine Smartphone-Benachrichtigung eingeblendet bekommen. Deuten die Blickbewegungen dagegen darauf hin, dass sich jemand in einer unbekannten Umgebung orientiert, kann ein dezenter Hinweis wie „links halten“ hilfreich sein.
Das Ziel von Eye Tracking für AR besteht also nicht nur darin, Blickbewegungen zu verfolgen, sondern den Nutzer situationsgerecht und möglichst unaufdringlich zu unterstützen.
Wie Eye Tracking den Durchbruch von AR beschleunigen kann
Welche Rolle wird Eye Tracking dabei spielen, Augmented Reality alltagstauglich zu machen?
Wie Roman Schmied im Webinar der AR Alliance beschreibt: „Eye Tracking ist das fehlende Bindeglied zwischen Augmented Reality und dem Nutzer.“ Dadurch können Systeme Informationen nicht nur auf Basis der Umgebung platzieren, sondern auch danach, womit sich eine Person im jeweiligen Moment tatsächlich beschäftigt.
Genau darin liegt der Mehrwert von Eye Tracking für AR: nicht einfach in zusätzlichen Umgebungsdaten, sondern in der entscheidenden Verbindung zwischen dem Sichtbaren und dem, was für den Nutzer wirklich relevant ist.
Wer tiefer in das Thema einsteigen möchte, kann sich hier das vollständige Webinar der AR Alliance mit Roman Schmied ansehen.
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