[en] Virtual reality and its related technologies are being used for many kinds of content, like virtual environments or 360-degree videos. Omnidirectional, interactive, multimedia is consumed with a variety of devices, such as computers, mobile devices, or specialized virtual reality gear. Studies on user behavior with computer interfaces are an important part of the research in human-computer interaction, used in, e.g., studies on usability, user experience or the improvement of streaming techniques. User behavior in these environments has drawn the attention of the field but little attention has been paid to compare the behavior between different devices to reproduce virtual environments or 360-degree videos. We introduce an interactive system that we used to create and reproduce virtual reality environments and experiences based on 360-degree videos, which is able to automatically collect the users' behavior, so we can analyze it. We studied the behavior collected in the reproduction of a virtual reality environment with this system and we found significant differences in the behavior between users of an interface based on the Oculus Rift and another based on a mobile VR headset similar to the Google Cardboard: different time between interactions, likely due to the need to perform a gesture in the first interface; differences in spatial exploration, as users of the first interface chose a particular area of the environment to stay; and differences in the orientation of their heads, as Oculus users tended to look towards physical objects in the experiment setup and mobile users seemed to be influenced by the initial values of orientation of their browsers. A second study was performed with data collected with this system, which was used to play a hypervideo production made of 360-degree videos, where we compared the users' behavior with four interfaces (two based on immersive devices and the other two based on non-immersive devices) and with two categories of videos: we found significant differences in the spatiotemporal exploration, the dispersion of the orientation of the users, in the movement of these orientations and in the clustering of their trajectories, especially between different video types but also between devices, as we found that in some cases, behavior with immersive devices was similar due to similar constraints in the interface, which are not present in non-immersive devices, such as a computer mouse or the touchscreen of a smartphone. Finally, we report a model based on a recurrent neural network that is able to classify these reproductions with 360-degree videos into their corresponding video type and interface with an accuracy of more than 90% with only four seconds worth of orientation data; another deep learning model was implemented to predict orientations up to two seconds in the future from the last seconds of orientation, whose results were improved by up to 19% by a comparable model that leverages the video type and the device used to play it.

[es] La realidad virtual y las tecnologías que están relacionadas con ella se usan para muchos tipos de contenidos, como entornos virtuales o vídeos en 360 grados. Contenidos multimedia omnidireccionales e interactivos son consumidos con diversos dispositivos, como ordenadores, dispositivos móviles o aparatos especializados de realidad virtual. Los estudios del comportamiento de los usuarios con interfaces de ordenador son una parte importante de la investigación en la interacción persona-ordenador usados en, por ejemplo, estudios de usabilidad, de experiencia de usuario o de la mejora de técnicas de transmisión de vídeo. El comportamiento de los usuarios en estos entornos ha atraído la atención de los investigadores, pero se ha dedicado poca atención en comparar el comportamiento de los usuarios entre diferentes dispositivos para reproducir entornos virtuales o vídeos en 360 grados. Nosotros introducimos un sistema interactivo que hemos usado para crear y reproducir entornos de realidad virtual y experiencias basadas en vídeos de 360 grados, que es capaz de recoger automáticamente el comportamiento de los usuarios, de manera que lo podamos analizar. Hemos estudiado el comportamiento recogido en la reproducción de un entorno de realidad virtual con este sistema y hemos encontrado diferencias significativas en la ejecución entre usuarios de una interficie basada en Oculus Rift y otra basada en un visor de RV móvil parecido a la Google Cardboard: diferente tiempo entre interacciones, probablemente causado por la necesidad de hacer un gesto con la primera interfaz; diferencias en la exploración espacial, porque los usuarios de la primera interfaz permanecieron en un área del entorno; y diferencias en la orientación de sus cabezas, ya que los usuarios de Oculus tendieron a mirar hacia objetos físicos en la instalación del experimento y los usuarios de los visores móviles parecieron influidos por los valores iniciales de orientación de sus navegadores. Un segundo estudio fue ejecutado con los datos recogidos con este sistema, que fue usado para reproducir un hipervídeo compuesto de vídeos en 360 grados, en el que hemos comparado el comportamiento de los usuarios entre cuatro interfaces (dos basadas en dispositivos inmersivos y dos basadas en dispositivos no inmersivos) y dos categorías de vídeos: hemos encontrado diferencias significativas en la exploración espaciotemporal del vídeo, en la dispersión de la orientación de los usuarios, en el movimiento de estas orientaciones y en la agrupación de sus trayectorias, especialmente entre diferentes tipos de vídeo pero también entre dispositivos, ya que hemos encontrado que, en algunos casos, el comportamiento con dispositivos inmersivos es similar a causa de límites parecidos en la interfaz, que no están presentes en dispositivos no inmersivos, como con un ratón de ordenador o la pantalla táctil de un móvil. Finalmente, hemos reportado un modelo basado en una red neuronal recurrente, que es capaz de clasificar estas reproducciones de vídeos en 360 grados en sus correspondientes tipos de vídeo y la interfaz que se ha usado con una precisión de más del 90% con sólo cuatro segundos de trayectoria de orientación; otro modelo de aprendizaje profundo ha sido implementad para predecir orientaciones hasta dos segundos en el futuro a partir de los últimos segundos de orientación, con unos resultados que han sido mejorados hasta un 19% por un modelo comparable que aprovecha el tipo de vídeo y el dispositivo que se ha usado para reproducirlo.