Фиксация, саккада, тепловая карта: как тестировать юзабилити с помощью айтрекинга

Тестирования удобства использования различных интерфейсов принимают различные формы и методы, помогая дизайнерам выявлять проблемы с UX любых интерактивных продуктов и исправлять их.

Преимущества классических методологий тестирования юзабилити – каркасное моделирование, прототипирование, глубинные интервью с пользователями и т. д. — не подлежат обсуждению. Но уже более 10 лет в индустрии обсуждают роль айтрекинга в UX-процессе.

Суть айтрекинга и основные понятия

Сенсорная технология отслеживание взгляда – eyetracking – помогает проанализировать связи между ожиданиями дизайна и поведением пользователей. Айтрекинг существует более 100 лет и широко используются в различных сферах: в ритейле при анализе покупательского поведения, в медицине при диагностике тяжелых заболеваний у детей и для обеспечения коммуникации со взрослыми людьми с ограниченными возможностями, в образовании при обучении вождению и скорочтению, в науке для анализа данных и т.д. Но мы поговорим о применении метода для современных пользователей, ориентированных на все типы устройств.

Отслеживание взгляда (окулография или айтрекинг) — это метод и инструмент для определения удобства использования, который выявляет точки внимания пользователей и шаблоны навигации на заданном интерфейсе. Он предоставляет дизайнерам подробную обратную связь о том, какие элементы интерфейса видны и привлекают внимание. Он также эффективно оценивает иерархию дизайна/контента.

Айтрекер состоит из трех элементов: датчиков, камеры и алгоритмов машинного обучения. Айтрекер проецирует свет на глаз, а датчики фиксируют направление его отражения от роговицы. Камера делает несколько изображений глаза пользователя с высоким разрешением. Положение глаза можно отображать несколько раз в секунду. После этого алгоритмы машинного обучения обрабатывают поток изображений, сгенерированный камерой, и точно определяют, где фокусируется глаз. Углубляясь в детали, специалисты по отслеживанию взгляда отрабатывают моменты «фиксации» и «саккад».

Фиксация: момент, когда зрачки участника задерживаются на элементе пользовательского интерфейса достаточно долго, чтобы его обработать.

Саккада: момент, когда глаз участника движется, блуждает по интерфейсу, ни на чем не зацикливаясь.

Тепловая карта — это представление о том, куда смотрел один участник в исследовании. Тепловая карта создается на основе фиксаций — мест, где участники ищут от 100 до 500 мс. Горячие области карты показывают области с большим количеством фиксаций участников. Тепловая карта строится по результатам исследований, а не формируется автоматически.

Что можно узнать с помощью айтрекинга

на какие ключевые элементы люди не обращали внимания
какие элементы пользовательского интерфейса отвлекают взгляд, а какие наоборот, — привлекают и провоцируют клики
какой контент привлекает, а какой не важен
как пользователи достигают целей

Недостатки методологии айтрекинга

Дороговизна. Профессиональное оборудование, софт и высокопроизводительная машина, могут стоить несколько тысяч долларов, при этом оно будет дополнять, а не заменять текущие инструменты исследования UX.
Сложность и трудоемкость. В отличие от многих технологий, таких как потоковая передача в реальном времени (real time streaming), отслеживание взгляда требует специальной подготовки, опыта и анализа большого объема данных специалистов-исследователей. В исследованиях как тепловые карты, нужно набрать не менее 39 участников для лучшего диапазона, согласно Usability Geek. Во время проведения исследований участники должны беспрерывно выполнять задания. Если задавать вопросы или говорить вслух, результаты отслеживания взгляда искажаются.
Нет учета данных периферического зрения. Айтрекинг не может подавить человеческое зрительное восприятие. Технология айтрекинга ориентирована на сфокусированное центральное зрение, а не на периферическое зрение, которое составляет 98% нашего поля зрения. Мы по-прежнему «видим» элементы экрана периферийным зрением, но просто не «смотрим» на них.

Роль айтрекинга в UX-процессах

В книге Эмили Гейсен (Emily Geisen) и Дженифер Романо Бергстром (Jennifer Romano Bergstrom) Usability Testing for Survey Research описано исследование по сравнению пользовательского опыта одного и того же интерфейса на нескольких устройствах с использованием технологии айтрекинг. В результате на разных гаджетах были обнаружены разные проблемы при тестировании одного и того же продукта. Сравнивали тепловые карты данных.

Авторы книги сформулировали ключевые выводы для повышения юзабилити продуктов:

Функциональные значки на разных устройствахЗначки и изображения должны быть интерактивными на всех устройствах, поскольку пользователи этого ожидают. Создание интерактивных элементов на главной странице поможет сделать ее более понятной интуитивно.
Ясные и точные сообщения об ошибках.
Если появляется сообщение об ошибке, оно должно четко объяснить суть. На данных айтрекинга хорошо видно, как пользователь пытается найти оставшееся обязательное поле по всему экрану и стопорится, тратя время и ходя кругами.
Единый макет на всех устройствах.Помня, что пользователи имеют доступ к нескольким устройствам, макет интерфейса должен быть одинаковым для разных мобильных устройств. Поток информации должен оставаться неизменным, поскольку хороший дизайн дает пользователям единообразную ментальную модель на всех платформах.

Выводы

Несмотря на то, что отслеживание движений глаз — трудоемкий и дорогостоящий процесс, это очень полезный метод для получения более глубокого понимания конкретного продукта.

Но помните, что отслеживание глаз не заменяет пользовательское тестирование, чтобы определить, почему пользователи ведут себя именно так. Не экономьте на качественном или количественном тестировании. Интеграция ваших исследований юзабилити с прототипированием может сэкономить время и снизить вероятность ошибок в дальнейшем при разработке программного обеспечения. Вы можете легко включить процесс тестирования в начало, середину и конец проекта, не рискуя сроками или расходами бюджета. Вы можете протестировать свои ранние концепции с помощью макетов с низким и средним уровнем точности, а затем проверить удобство использования ядра с помощью прототипов с высокой точностью.