用户行为分析的成本一向都是居高不下的，我一直苦于无法很好的分析用户的眼球轨迹。
很多人也有同样的问题，硬件设备的高昂费用不说，就是这么高昂费用的设备拿到手，抽样测试也是个非常复杂的事情，而且由于样本的不足，经常可能导致数据统计结果和真实的相差很远。

微软在这个方面的一项研究也许值得我们期待，用鼠标的移动轨迹进行泛化抽样。在样本足够的时候，这个方法可以起到不错的效果。通过大规模观察光标的数据和点击的数据，研究人员认为，这些信息可以帮助改善搜索体验。光标数据可用于捕获罕见的搜索查询，例如，因为频繁的点击次数很难查询的相关的数据。

此外，它可以帮助确定什么是“放弃的时候”，搜索本身满足用户的查询和点击。（这不同于用户放弃没有搜索到什么的网页）。该项研究的测试用JavaScript代码对结果页在HTML源里嵌入客户端的结果。

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Eyetracking Methodology (非常有名的F-Sharp理论出处.)