Con los vehículos autónomos (SDVs), los peatones ya no pueden confiar en un conductor humano. Investigaciones anteriores sugieren que los peatones pueden beneficiarse de una Interfaz Humano-Máquina Externa (eHMI) que muestre información a los participantes del tráfico circundante. Este documento presenta una metodología natural para comparar conceptos de eHMI desde el punto de vista de un peatón. Para medir los efectos de la eHMI en el flujo de tráfico, estudios anteriores basados en video instruyeron a los participantes a indicar su decisión de cruce con dispositivos de recolección de datos que interferían, como presionar un botón o deslizar. Desarrollamos un concepto cuantificable que permite a los participantes salir naturalmente de la acera para cruzar la calle. Sensores ocultos de resistencia sensible a la fuerza registraron su tiempo de inicio de cruce (COT) en respuesta a videos de la vida real de vehículos que se acercaban en un entorno de simulación de paso de peatones inmersivo. Validamos nuestro método con un estudio inicial de N = 34 peatones al mostrar (1) que es capaz de detectar efectos significativos de la eHMI en el COT, así como medidas subjetivas de seguridad percibida y experiencia del usuario. El enfoque se valida aún más al (2) replicar los hallazgos de un estudio en pista de prueba y (3) los informes de los participantes de que se sintió natural dar un paso adelante para indicar su decisión de cruce de calle. Discutimos los beneficios y limitaciones de nuestro método en relación con enfoques relacionados.