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旅行好きなソフトエンジニアの備忘録

プログラミングや技術関連のメモを始めました

Eye Tracking The User Experienceのまとめ - Chapter7

アイトラッキング

データの解釈は目的と見るものに依存する

  • 「被験者がある対象物を長時間見ていた場合、それは何を意味するの?」と聞かれることがあるが、「何を何故見ていたのかによる」としか答えることができない
  • 例えば「固視が発生した回数が多かった」という観察結果が出たとして、被験者がWebページから"Contact Us"を探しているような状況であれば、"Contact Us"を見つけにくかったと考えられ、観察結果はマイナスの意味として捉えることができる。しかし、被験者がオンラインフォトアルバムを見ているような状況であれば、興味を惹く写真が多かったと考えられ、観察結果をプラスの意味として捉えることができる

UXリサーチにおける(単純化した)測定の種類

1. Attractionの測定

エリアの見やすさ、理解しやすさの測定

エリアのサイズ、位置、場所、被験者の過去の経験等が影響を与える

パラメータ例

  • あるAOIを見た被験者の割合
  • あるAOIを見るまでの固視回数
  • あるAOIを見るまでにかかった時間
エリアの興味の測定
  • あるAOIでの固視回数
  • あるAOIに滞留したトータルの時間(必ずしも滞留時間が長い=興味があるではない事に注意!単に理解に時間がかかっただけかも)
  • あるAOIを見ていた割合(被験者毎のテスト時間が異なる場合に有効)
感情の高まりの測定
  • 瞳孔径(必ずしも瞳孔径が大きい=感情が高まっているではないことに注意!部屋の明るさや精神的な作業負荷にも影響される)

2. パフォーマンス測定

作業負荷の測定
  • 瞳孔径
認識過程の測定
  • 平均固視時間
ターゲットの見つけやすさの測定
  • ターゲットを固視した被験者の割合
  • ターゲットを初めて見るまでに発生した固視回数
  • ターゲットを初めて見るまでに要した時間
ターゲットの認識しやすさの測定
  • ターゲットを選択するまでにターゲットを見た回数
  • ターゲットを初めて選択するまでに要した時間

Eye Tracking the User Experience: A Practical Guide to Research

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