שימוש בטכנולוגיה של מעקב עין כדי לשפר את הערכת שימושיות

מבוא: כוחו של גז בבדיקת השימוש

בתחום חווית המשתמש (UX) מחקר, הבנה שבו משתמשים באמת נראים – והיכן הם לא – יכולים לשנות באופן דרמטי את העיצוב.טכנולוגיית מעקב עין מספקת את החלון לתשומת לב חזותית, ומאפשרת לחוקרים לנוע מעבר לנתונים המוערכים בעצמם ולתוך התבוננות אובייקטיבית, בזמן אמתית של התנהגות המשתמש.

מעקב עין התפתח מטכניקה מבוססת מעבדה ועד שיטה נגישה יותר שמעסיק צוותים עיצוב בתעשיות מגוונות.כאשר בשילוב עם מדדים מסורתיים של יכולת- השלמת זמן, שיעורי שגיאה ושביעות רצון סובייקטיבית - עלייה בנתונים מעשירה את התמונה של ניסיון המשתמש.זה מגלה הפער בין מה שמשתמשים אומרים שהם עושים לבין מה שהם עושים בפועל, משתמש עשוי לטעון שדף קל לנווט, אבל ממפה של זמן עיצוב סביר יכול להיות מתואם עבור עיצוב.

מה זה Eye-Tracking Technology?

הטכנולוגיה מעקב עיניים כוללת גם חומרה ותוכנה המשמשים למדידת עמדות עיניים ותנועות.עיקרון הליבה כרוך בלכידת ההשתקפות של מקור אור (בדרך כלל אינפרא אדום) על הקרנית והתלמיד.על ידי חישוב הווקטור בין ההשתקפות הקרנית לבין מרכז התלמידים, המערכת יכולה לקבוע את נקודת המבט על מסך או בחלל פיזי.

סוגים של Eye-Trackers

• (FLT:0)Remote (מבוסס על מסך) עוקבים: ⁇ FLT 1:1 הנפוץ ביותר במעבדות שימושיות.הם משולבים במוניטור או ממוקמים מתחתיו. משתמשים יושבים במרחק טיפוסי (כ 50-70 ס"מ) והמערכת עוקבת אחר מבט ללא כל ציוד נוגע למשתמש.
• (FLT:0) Head-oriented trackers:FLT ( 1:1 אלה הם משקפיים או ראשי משקל עם מצלמות משולבות.הם אידיאליים עבור בדיקות סלולריות, סביבות קמעונאיות, או תרחישי מציאות רבודה / וירטואלית.משתמשים יכולים לנוע בחופשיות, ואת הרשומות עוקב אחר הרשומות מבט יחסית למצלמה.
• (FLT:0) מסלולים מאוישים:FLT:1 נמצא יותר ויותר במחשבים ניידים, לוחות רכב, וקונסולות משחקים.לדוגמה, כמה מחשבי מחשבי משחקים מתקדמים באים עם מעקב עין בנוי עבור הסתגלות קידוד אדפטי.מערכות אלה הן פחות מדויקות מאשר כלי מחקר ייעודיים אבל הם גדלים בכל מקום.

Core metrics

• (FLT:0)Fixations:FLT:1 תקופתיות כאשר העין היא יחסית, בדרך כלל נמשך 100-600 מ"מ במהלך תיקונים, מידע חזותי נרכש לעתים קרובות יותר מציין עיבוד עמוק או בלבול.
• (FLT:0)Saccades:FLT:1 Rapid, תנועות בליסטיות בין תיקונים. אורך סקראקד וכיוון חושף כיצד משתמשים לסרוק דף.
• (ב) ⁇ :0) ,Gaze Path (scanpath): ההרחבה הסדר הסדרתי של תיקונים ומקריות.זה מראה את המסע החזותי של המשתמש.
• (ב) ⁇ :0)אזורים של עניין (AOIs): התגלות 1:1 (אזורים המוגדרים על ידי החוקר (למשל, בר ניווט, תדמית מוצר) כמו זמן לתיקון ראשון, זמן מגורים, ושיקום מחושבים עבור AOI.
• (FLT:0)Heatmaps ו-See Plots: ויזואליזציה של ויזואליזציה המאגדת את נתוני המבט של משתמשים מרובים. Heatmaps משתמשים בעוצמת צבע כדי להראות היכן התרחשות מרבית ההתקנות (אדום=ריכוז גבוה) מזימות גזים מראים סריקות בודדות כמעגלות המחוברות על ידי קווים.

היתרונות של העין-המתק בהערכה של

בעוד שבדיקות שימושיות מסורתיות לוכדות את מה שמשתמשים עושים ואומרים, מעקב אחר עיניים מוסיף את הממד המכריע של ה-FLT:0 (שם הם נראים כמו 1 ו-FLT:2 עבור כמה זמן חיקוי 3).

זיהוי תשומת לב חזותית והזנחה

אחת היתרונות הישירים ביותר היא היכולת לראות אילו אלמנטים ממשק ללכוד את תשומת הלב, אשר מתעלמים ממנה.לדוגמה, מפת חום עשויה לחשוף כי משתמשים כמעט אף פעם לא רואים הודעת שגיאה קריטית כי הוא ממוקם במיקום היקפי. מעצבים יכולים להעביר תוכן קריטי לאזורים בעלי כוונות גבוהות - באופן חד-שמאלי עבור תרבויות קריאה משמאל-ימין.זה הוא ראיה חשובה במיוחד בצורות, דפי מסחר אלקטרוני.

רגעים של בלבול או Frustration

כאשר משתמשים נתקלים בגורם מבלבל, התנהגות המבט שלהם משתנה.הם עשויים לתקן במשך זמן רב באופן חריג, טקסט קורא מחדש, או לסרוק הלוך ושוב בין שני תחומים (לעתים נקרא דפוס "ההפיכה קוגניטיבית") על ידי הטמעת דפוס זה עם נתונים דו-צדדיים או כשלי משימה, החוקרים מקבלים הבנה עמוקה של נקודות כאב.

אימות החלטות עיצוב עם ראיות אסטרטגיות

דיונים עיצוביים ניתן להתיישב עם נתונים.במקום להתווכח אם כפתור צריך להיות כחול או ירוק, מעקב העין יכול להראות איזה צבע מושך את התיקון הראשון המהיר ביותר. A / B בדיקות על מדדים מעקב העין (למשל, זמן לתקן ראשון על CTA) מספק ראיות אובייקטיביות עבור אפשרויות עיצוב.

הערכת נגישות

(הופנה מהדף חזק הערכה של עיצובים עבור אנשים עם מוגבלויות.למשתמשים עם ליקויים מוטוריים אשר מסתמכים על מכשירי קלט של העין, הטכנולוגיה עצמה הופכת לממשק.שימושיות בדיקות עם מעקב עיניים מסייעות להבטיח כי מערכות אלה הן מדויקות, סלחנות, ועייפות-מינימיזציה.יתר על ידי הבנה כיצד משתמשים מצופים תוכן, מעצבים יכולים ליצור פריסות תמיכה שמשתמשים מצופים, אשר מספקים באמצעות תבניות אבטחה הגיוניות של אבטחה, כגון: +0CLT.

גילוי העדפות תת מודע

משתמשים לעתים קרובות לא יכולים לבטא מדוע הם מעדיפים עיצוב אחד על פני אחר.עין מעקב מראה תשומת לב בלתי נמנעת.לדוגמה, באתר עיצוב מחדש, משתמשים עשויים לומר שהם אוהבים את שתי הגרסאות באותה מידה, אבל מעקב עיניים יכול להראות כי גרסה A לוכדת יותר תיקונים על תדמית המוצר וגרסה B על הטקסט.אובייקט זה נותן כיוון עבור העיצוב הסופי של פרסום יעילות, מעקב עיניים מראה כי לעתים קרובות נראה מול הלוגו, אפילו מאוחר יותר, אם לא היה השפעה קודמת של המותג.

יישומים מעשיים בתעשיות

מעקב עין עבר הרבה מעבר למעבדת הרגישות האקדמית.כאן הם מגזרים מרכזיים שבהם הוא משמש באופן פעיל.

עיצוב ו- App Design

צוותים UX משתמשים במעקב עיניים כדי לבדוק את הפריסה של אתר האינטרנט, מבני ניווט, והיררכיה בעמוד.לדוגמה, ה- UX:0Nielsen Norman GroupFLT:1 פרסם מחקר מקיף מראה כי משתמשים לעתים קרובות קוראים תוכן אינטרנט בדפוס בצורת F - קנינג אופקית במעלית, ולאחר מכן לסרוק באופן אנכי בצד השמאלי.

בדיקות Mobile App Testing

מעקב עין נייד (באמצעות משקפיים לבישים או מצלמות קדמית מול קדמית בטלפונים) מגלה כיצד משתמשים מתקשרים עם מסכים קטנים. חוקרים יכולים לראות אם משתמשים משתמשים באופן בלתי נמנע משתמשים משתמשים משתמשים משתמשים משתמשים משתמשים משתמשים בלחיצת כפתור הלא נכון כי הוא קטן מדי או קרוב מדי לרכיב אחר.Gsture מבוסס ניווט ניתן לייעל על ידי התבוננות היכן שמשתמשים נראים בעת ביצוע התאמות.

מסחר אלקטרוני וקמעונאי

קמעונאים מקוונים משתמשים במעקב עיניים כדי להעריך את הפריסה של דף המוצר, תצוגות מחירים, והוספת מיקום ל-cart. Heatmaps של משתמשים רבים יכולים לזהות את "משולש הזהב" של הדף.ב קמעונאית פיזית, משקפיים מעקב עין ניתן לחוקרים ללמוד חשיפה מדף, תצוגות נקודה של מכירות, וכיצד הקונים לנווט aisles.

פרסום ושיווק

מעקב עיניים מספק את המדד המדויק ביותר של יעילות הפרסום: האם הצופה באמת רואה את המודעה?איפה הם הביטו ראשון?כמה זמן הם מבלים על הלוגו המותג מול תמונת המוצר? מחקרים הראו כי מודעות עם פני אדם ללכוד מבט במהירות, וכי מיקום בצד הנכון לעתים קרובות מקבל להתעלם.הלשכה לפרסום אינטראקטיבי (IAB) מפרסם הנחיות המבוססות על מעקב אחר מעקב אחר עיניים לסטנדרטים של ראייתיות.

רפואה ושיקום

בנוסף לזמינות, מעקב עיניים משמש למטרות אבחון (למשל, הערכת ליקוי קוגניטיבי) ולבניית מכשירים תקשורת מסייעים.כאשר הערכת ממשקים רפואיים - כגון רשומות בריאות אלקטרוניות) או רשומות של משאבה פסולת - מעקב עיניים יכול להדגיש היכן מטפלים במהלך משימות קריטיות, צמצום הסיכון של הכשרה רפואית גם להשתמש סביבות מעקב עיניים כדי ללמד מצב המודעות.

משחקים ו Entertainment

מפתחי המשחק משתמשים במעקב עיניים כדי ליצור חוויות יותר ממושכות (למשל, דמויות שמגיבות למבט של השחקן) ולבדוק ממשקי משתמש.עבור משחקים תחרותיים, מעקב עיניים יכול לנתח את תשומת הלב החזותית של שחקן - האם הם מתמקדים במפת מיני בזמנים הנכונים? האם הם חסרים רמזים לאויב?

יישום מחקר בנושא עין-Tracking: Key Steps

הפעלת הערכה מוצלחת של מעקב עין דורש תכנון זהיר. להלן הם השלבים החיוניים.

שאלות מחקר

התחל עם מטרות ברורות: "האם משתמשים שמים לב לדגל הקידום מעל הניווט?" או "איזה חלק מדימוי המוצר מקבל את ההתקנון ביותר? האם זה תג מחיר או הלוגו של המותג?", מדריך שאלות מוגדר היטב, אשר מדדים כדי ללכוד וכמה משתתפים נדרשים.

בחרו את ההקשות הנכונה

בחר מסלול המתאים להקשר. for Desktop Web Testing, a 60 הרץ מרוחק מעקב (למשל, Tobii Pro Spark) הוא מספיק.עבור מחקרים מהירים (למשל, קריאה מיקרו-טקסט), 120 הרץ או 300 הרץ Tracker מספק דיוק טוב יותר. עבור סביבות ניידות או פיזיות, בצע משקפיים עם משקפיים לבישים תואם את התוכנה (למשל, קוד פתוח, או Proma).

משתתפים ו-Celbration

גיוס משתמשים - באופן זמני 20-30 משתתפים למפת חום כמותית, או 6-10 עבור אבחון איכותי.קליברציה היא קריטית: כל משתתף חייב להתאים את עמדתם ולבצע מעקב אחר מינון קליברציה עם משקפיים או עדשות מגע ניתן בדרך כלל לעקוב, אבל אלה עם bifocals או איפור כבד עלול לגרום לאובדן נתונים.

עיצוב המשימות

משימות צריכות להראות מקרים אמיתיים של שימוש.דוגמאות: "מצאו את עלות המשלוח" או "Add the Blue Sweater to your cart" להימנע מסימנים מובילים. Include הן משימות פשוטות ומורכבות כדי לשנות את העומס הקוגניטיבי.פרוטוקול חשיבה-אלבד יכול להיות משולב עם מעקב עיניים, אבל שימו לב כי דיבור יכול לשנות תנועות עיניים; דואט חשיבה רטרוספקטיבי (הרשמה לאחר המשימה) עשוי להיות מדויק יותר.

אנליז את הנתונים

נתוני מבט יצוא ודמיינו את מפת החום, מזימות מבט, או AOI סטטיסטיקות.טכניקות ניתוח נפוצות כוללות:

• (ב) 1 (ב) 1:1 איזו רמה מקבלת תשומת לב?
• (ב) עד היום (ב"ג) ב[[1924]], [[1924]]]], [[1924]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]
• (ב) [ה]הסבר: [ה]: [ה]: [ה], האם משתמשים חוזרים לאזור, מעידים על בלבול?
• (ב) ⁇ :0) ⁇ : כיצד משתמשים עוברים בין AOIs? זה יכול לחשוף זרימה צפויה מול ניווט אמיתי.

בדיקות סטטיסטיות (מבחן, ANOVAs) יכולות להשוות בין עיצובים או תנאים.תמיד לפרש נתונים מבט בשילוב עם תוצאות התנהגותיות משוב משתמש.

אתגרים ומגבלות לשקול

אין שיטה מושלמת: מעקב עין מציג מכשולים אמיתיים שמתרגלים צריכים לנווט.

עלויות קשיחות ומורכבות

מסלולי עיניים של כיתה מחקר נע בין $5,000 ל $ 40000. בעוד עוקבים ברמת הצרכן (כמו טוביי העין Tracker 5) הם זולים יותר (200 $), הדיוק שלהם ואת קצב הדגימה לא יכול מספיק עבור השוואות מפורטות מפת חום.רישיונות תוכנה להוסיף גם עלות. ארגונים חדשים לשדה עשויים להתחיל עם שירותי מעקב מבוססי ענן (למשל, ממשתמש ZOp) או מבט מדויק יותר, אם כי הם משתמשים אלה.

קשיים קשים

קליברציה יכולה להיכשל למשתתפים עם תנאי עיניים מסוימים (למשל, מונווויזיות, אסטיגמציה, או nystagmus) משתמשים עם bifocals או משקפיים ממושכים עשויים לגרום להשתקפות כי מעקב משפיל. אוזניות או כובעים כי תכונות עיניים מעורפלות יכול גם להיות בעייתיות. כמעט 10-20% של ניסיונות עשויים להניב נתונים שאינם קבועים, הדורשים החלפת או הסרת נתונים.

שונות אישית

דפוסי התנועה העין שונים באופן משמעותי על בסיס הגיל, הרגלי קריאה תרבותיים וסגנונות קוגניטיביים.לדוגמה, מבוגרים נוטים להיות יותר תיקונים ומקרינים קטנים יותר. קוראי שמאל-לימין לסרוק באופן שונה מהקוראים הימניים-שמאליים. Aggregating נתונים מקבוצות הטרוגניות יכול להסוות דפוסים חשובים.

המונחים Complexity

נתונים של גז לעתים קרובות דורשים ניתוח קונטקסטואלי שנייה.תיקון ארוך יכול להיות עניין, בלבול, או הפסקה שרירים - רק נתונים התנהגותיים יכולים להבדיל.ללא יומני משימה מסונכרנים או וידאו, קל מאוד לא נכון. חוקרי Novice עשויים להסיק מסקנות כוזבות, כגון הנחה כי אזורי מפת חום כהים הם "טובים" כאשר הם יכולים להצביע על עיצוב רע כי משתמשים כדי לבלבל אלמנט מבלבל.

פרטיות ודאגות מוסריות

תנועות עיניים יכולות לחשוף מידע אישי, כגון מהירות קריאה, עומס קוגניטיבי או תגובות רגשיות.נתוני מבט הקלטה מעלה בעיות פרטיות, במיוחד כאשר הנתונים משולבים עם ביומטריות אחרות. החוקרים חייבים לקבל הסכמה מושכלת, אנונימיזציה נתונים, ולעמוד בתקנות כמו GDPR או HIPAA. עבור מחקרים מרחוק באמצעות מצלמות אינטרנט, יש לדעת כי יש לזכור כי המבט שלהם נרשם.

מגמות עתידיות: AI, VR ודמוקרטיזציה

העשור הבא מבטיח התקדמות משמעותית בטכנולוגיה של מעקב עיניים אשר ישפר עוד יותר הערכות שימושיות.

ניתוח AI-Driven

אלגוריתמי למידת מכונות הם אוטומטי את הסיווג של תבניות מבט.במקום לתייג באופן ידני AOIs, AI יכול לזהות אזורים של עניין בנתונים של מבט גולמי.מודלים למידה עמוקה יכולים לחזות את כוונת המשתמש (למשל, על ללחוץ) או עומס קוגניטיבי ממיקרו-סכטרדות ו dilation התלמידים. ניתוח בזמן אמת-זמן ניתוח יאפשר ממשקים הסתגלות אשר משתנים על בסיס היכן המשתמש נראה - שימוש בסרטון כאשר המשתמש נראה, למשל, לדוגמה, לדוגמה.

שילוב עם מציאות וירטואלית ואחרונה

ראשי VR/AR כוללים כעת מעקב עין בנוי (למשל, HTC Vive Pro Eye, Varjo) זה מאפשר בדיקות שימושיות של ממשקי 3D, אבטיפוס וירטואליים, וסביבות מרחביות. חוקרים יכולים לנתח מבט בסרטון 360 מעלות, immersive Product configators, וסימולציות הכשרה.היכולת למדוד היכן משתמשים נראים בחלל תלת מימדי יהפכו לסטנדרט עבור כל עיצובים ארכיטקטוניים.

מערכות נאמנות גבוהות, High-Fidelity Systems

ככל שעקב אחר עיניים מבוסס מצלמת אינטרנט משתפר, המחסום להורדת כניסה.האינטרנט המודרני עם יכולת IR יכול להשיג דיוק 30-60 הרץ מספיק עבור מחקרים רבים של שימושיות. שירותים כמו GazeRecorder ו- RealEye.io כבר מציעים בדיקות מרחוק עם מעקב של מצלמות-רק.בעתיד הקרוב, כל מחשב נייד עשוי לכלול מסלול עיניים מוטבע, המאפשר מדידה רציפה ללא מפגשים מעבדה ייעודית.

שילוב ביומטרי רב-ממדי

שילוב של מעקב עין עם אלקטרונספילוגרפיה (EEG), תגובה עור גלילבנית (GSR), וקידוד פנים מספק תצוגה הוליסטית של חוויית המשתמש.לדוגמה, משתמש עשוי להראות עומס קוגניטיבי גבוה (פלפלציה) בשילוב עם ביטוי פנים מתוסכל תוך תיקון על תכונה שבורה.

מסקנה: ביצוע פעילות של גזי נתונים

הטכנולוגיה מעקב עין הוכיחה את הערך שלה כשיטת ליבה בערכת הכלים של המתרגלת.זה חושף את האלמנטים הבלתי נראים של התנהגות המשתמש – מה שלוכד את תשומת הלב, מה גורם למאבק, ומה פשוט פספס.כאשר הוא מוחלש בחשיבה, נתוני המבט מובילים לממשקים שהם יותר אינטואיטיביים, נגישים יותר ויעילים יותר.

ככל שעלויות החומרה נופלות ו-AI הופכות לניתוח מהיר יותר, המחסום לאמץ מעקב עין ימשיך להתכווץ.מתרגלים הלומדים למנף את הטכנולוגיה הזו היום יהיו ערוכים היטב לתכנון הדור הבא של מוצרים ממוקדים למשתמש.