Eyetoon-Uncovering Webtoon Reader Engagement through Eye-Tracking and Multimodal AI Explanations- = EyeToon: 시선 추적과 멀티모달 AI 설명을 통한 웹툰 독자 참여도 분석|RISS 상세보기

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Understanding reader engagement is critical for webtoon creators, yet existing methods rely heavily on indirect signals such as click-through rates, overall dwell time, and reader comments. These metrics provide only a partial and indirect view of readers’ actual attention and engagement during reading. In response to this challenge, we present EYETOON, a content-aware visualization system that helps webtoon creators analyze reader engagement through webcam-based eye-tracking data and LLM-assisted interpretation. By automatically detecting notable reading behaviors and linking them to specific visual features and inferred interpretations, EYETOON offers clear, interpretable and actionable insights into reader engagement disruptions. In a user study with domain experts, participants reported that the system effectively supports them in interpreting engagement patterns and offering insights not accessible through traditional feedback. EYETOON helps creators make data-informed revisions to narrative flow, layout, and character development.

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국문 초록 (Abstract)

웹툰 창작자에게 독자 몰입을 정확히 이해하는 것은 매우 중요하지만, 기존 방식은 클릭률, 전체 체류 시간, 독자 댓글과 같은 간접 지표에 크게 의존하고 있습니다. 그러나 이러한 지표들은 독자가 실제로 작품을 읽는 과정에서 어떤 부분에 주의를 기울였는지, 어떻게 몰입했는지에 대해 부분적이고 간접적인 정보만을 제공합니다.

이러한 한계를 해결하기 위해, 우리는 EYETOON을 제안합니다. EYETOON은 웹캠 기반 시선 추적 데이터와 LLM 기반 해석을 결합하여 웹툰 창작자가 독자 몰입을 정교하게 분석할 수 있도록 돕는 콘텐츠 인식형 시각화 시스템입니다. 시스템은 주목할 만한 읽기 행동을 자동으로 탐지하고, 이를 특정 시각적 요소 및 추론된 해석과 연계함으로써 독자 몰입을 방해하는 요인을 명확하고 해석 가능하며 실질적인 인사이트로 제공합니다.

도메인 전문가를 대상으로 한 사용자 연구에서, 참여자들은 EYETOON이 몰입 패턴을 해석하고 기존 피드백 방식으로는 파악하기 어려운 인사이트를 제공하는 데 효과적이라고 평가했습니다. EYETOON은 창작자가 내러티브 흐름, 레이아웃, 캐릭터 전개 등을 데이터 기반으로 개선할 수 있도록 지원합니다.

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웹툰 창작자에게 독자 몰입을 정확히 이해하는 것은 매우 중요하지만, 기존 방식은 클릭률, 전체 체류 시간, 독자 댓글과 같은 간접 지표에 크게 의존하고 있습니다. 그러나 이러한 지표들은...

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