眼球運動の研究:目が伝えないこと

画像 ユーザビリティ研究におけるaitracking技術の応用に捧げられた記事の第2部を読者の注意を喚起します。 前回の投稿で取り上げられたトピックの議論を続けながら、眼球運動の研究の可能性と境界を検討したいと思います。 インターフェース設計の現代の問題のプリズムを通して、人的要因を研究するための適切な方法を見つけるという問題の新しい見方を開発しようとしています。 科学は定量的研究に焦点を当てていますが、質的特性は人の生活世界で重要な役割を果たします。そこから客観性と結果の一般的意義を理想とする科学は距離を置く傾向があります。 精度と公平性を備えた追跡は、アプリケーションやサイトを操作するときにユーザーが何を考え、感じるかを理解するのに役立ちますか?





前の記事では、眼球運動(視線追跡)を眼球運動の客観的な測定として定義しました。 IT追跡を使用すると、ユーザーが何を見るかを判断できますが、その時点でユーザーが何を考えているかを判断することはできません。 ユーザーエクスペリエンスの詳細を完全に理解するには、ユーザーが何をどのように理解し、それが特定の関心を引き起こし、どの要因が満足をもたらしたかなどを知る必要があります。



一見で十分ですか?



IT追跡の結果によると、視覚デザインの特定の要素が目を引く(そして、おそらく関心を高める)と言えるだけです。 研究者は、このテクニックに期待することについて明確なアイデアを持っている必要があります。視線自体の研究はそれ自体で終わりではありません。 さらに、視線の動きを分析することにより、二次的な情報のみを取得できますが、アプリケーションまたはサイトでの作業の詳細に関するメインデータは決して取得できません。



Carte de chaleur d'un eye-tracking



Aitrackingはユーザーが見ているものを表示できますが、彼が考えているものは表示できません



他のユーザビリティテスト方法とは異なり、音声追跡中の被験者は思考を大声で表明せず、自分の考え、感じ、理解したことについて話しません。 被験者の行動には、「今何をしようとしているのですか?」や「このリンクをクリックするとどのような結果が期待できますか?」などの研究者からの質問がありません。 参加者の1人がタスクを中断すると、テスト全体が無駄になります。



言語化はユーザーの行動に影響を与える可能性があります。タスクにより多くの時間と労力を費やすことができます。 眼球記録の研究はそのような歪みを回避できますが、ユーザーの見た目と注意はインターフェース上でのみ固定する必要があります。



眼球運動解析には多くの方法がありますが、それらのすべては、原則として、視線の長期固定点の位置に関するデータを取得し、固定時間を測定することを目的としています。 ITトラッキングを使用すると、次のことができます。









事実またはユーザーエクスペリエンス?



ユーザーは、モニター画面を見ながら視線を修正した正確な場所を正確に説明しません。 特別なタスクを完了した後でも、ページ要素をどの順序で見たのかわかりません。 ただし、ユーザーが注目を集めている情報を知る必要は本当にありますか? 彼は何を一番よく覚えていましたか? 何が最大の関心を示しましたか? またはその逆:彼は何にも注意を払っていませんでしたか?



aitrackingの助けを借りて、たとえば、ユーザーが特定のボタンを他のボタンよりも1秒間だけ長く見ているという事実に、簡単な観察ではほとんど注意を向けることができないアクションを識別することができます。 眼球測定の研究では、ユーザーが何を見ていたかを正確に知ることができます(ユーザー自身がこれを覚えていない可能性があります)。 たとえば、IT追跡の結果に基づいて、ボタンをクリックしようとしているユーザーが疑わしいと想定できます。 従来のユーザビリティテスト方法を使用する場合、このようなニュアンスは気付かれません。



従来の方法は逆になります:ユーザーに詳細に質問することで、研究者は主観的ですが、同時に、ユーザーの動機、行動、アプリケーションまたはサイトでの作業の特定の側面についてのかなり信頼できる情報を受け取ります。 このようにして、ユーザーの満足度を高めるために何をする必要があるかを明確に把握できます。



Test utilisateur



使いやすさのテスト中に、被験者は自分が考え、感じていることすべてについて話します。



以下のビデオの例では、参加者は提案されたリストから1つの記事を選択できません。 彼女は疑っています。 彼女の視線は画面をさまよう。 視線は特定のポイントで停止しますが、決定を下すことはできません。







IT追跡の結果に基づいて、もちろん、すべてのインターフェイス要素のレイアウトをユーザーの知覚の詳細に適合させることができます。 ただし、ビデオに示されているケースでは、通常のユーザビリティテストの方が効果的であると考えられます:被験者が問題や困難について話した場合、インターフェースの正確に何が自分に合わなかったのか、そしてこの欠陥をどのように修正できるのかがすぐに明らかになるでしょう



目に魅力的ですか、それともユーザーに魅力的ですか?



ユーザーの視線がインターフェイスの1つまたは別の要素に残っている場合、これは常にこの要素が彼の注意を引き付けたことを意味するわけではありません。 Aitrackingは、アプリケーションとサイトのユーザー認識の詳細に関する間接的な情報のみを提供します。



眼球運動の研究の方法は、インターネットよりずっと前に登場しました。 それらは長い間、科学と産業で積極的に使用されてきました。 そのため、例えば、多くの自動車メーカーは、視線の動きの詳細(部外者に対する固定時間、つまり、車の運転、要素、まぶたを閉じる時間など)によってドライバーの疲労の程度を評価します。



別の重要な眼球運動指標は、瞳孔の拡大です。 瞳孔は、光と疲労の程度に応じて拡張します。 生徒が拡大または縮小するほど、視覚情報の同化と保存に多くの労力が費やされます。 これは、IT追跡と同時に実施される脳研究のデータでも確認されています。 脳の脳波記録により、追跡データを改良し、被験者の注意の分布と凝視に関する追加情報を取得できます。



瞳孔研究はまだ眼球造影で広く使用されていません-主に瞳孔の狭まりと拡大の原因を明確に決定するのが難しいためです。 正確なデータは、実験室の条件でのみ取得できます。



結論







おわりに



他の人間工学的研究方法とは異なり、aitrackingは検証可能で再現可能な結果を​​得ることができます。



Aitrackingは、従来のユーザビリティテスト手法に完全に取って代わることはできません。それどころか、それらを補完します。 IT追跡の助けを借りて、ユーザーの注意を引くもの、インターフェース要素を表示する順序、この情報またはその情報を発見する速度に関するデータを取得できます。



IT追跡の長所:






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