EyeTracking chapt 1+2

Eyetracking Web Usability
1. Eyetracking and the Eye
- Blickrichtung wird verfolgt
- Equipment/Hardware im Computer
- Software verfolgt Bildschirmanzeige
- 1980er: Kopf physikalisch fixiert
- 1990er: Equipment am Kopf fixiert
1.1 How modern Eyetracking works
2000er:
- separate Cam für Kopf
- Cams für Eye-CloseUps
- Blickpunkt aus Durchschnitt
beider Augen berechnet
Eyetracking in non-computer
Environment:
- Papierdokumente, Mall
- Blickpunkt automatisch nicht erfasst
- meistens manuelle Einsicht in
Videomaterial
1.2 Foveal Vision vs. Peripheral Vision
menschlisches Auge vs. Cam:
- fokusierende Linse
- verschiedene Schärfenbereiche
- Iris + Adaption an Lichtverhältnis
- Aufnahmesensor (Netzhaut)
- Sensor des Auges bietet keine flächendeckend hohe Auflösung
- im Augenwinkel oft Bewegung
wahrgenommen, wo keine ist
- Fotos gleichmäßig scharf
- Verfälschung von Farben und
Details
1.2 Foveal Vision vs. Peripheral Vision
Foveal Vision
- kleiner zentraler Bereich
- hochaufgelöst
- 2 Grad des ges. Sichtfeldes
- entspr. 1-2 Wörtern Zeitungstext
Peripheral Vision
- weiter Hauptanteil des Sichtfeldes
- miese Auflösung
1.2.1 Fixation + Saccades
Fixation
- Auge ruht auf etwas
- nähere Betrachtung des Objects
- 1/10 - 1/2 sec.
Saccades
- Bewegung zwischen Fixations
- 1/100 - 1/10 sec.
- manuelle Auswertung in
Slow Motion
Erzeugen von flächendeckend scharfem
Bild im Kopf:
- Auge über Point of Interesst bewegt
- nicht fließend, sondern Stop&Go
1.3 The Mind-Eye Hypothesis
„Menschen denken an das, was sie betrachten.“
FIXATION = ATTENTIONt
1.4 Are Looks Good or Bad?
Fixation geben keine Auskunft über emotionale Verarbeitung des Betrachteten.
zB. Text lange betrachtet = interessant?
= unleserlich?
1.5 Visualizing Eyetracking Results
Methoden der Resultate-Visualisierung:
- Slow-Motion-Aufnahmen
- sehr genau und detailliert
- sehr zeitaufwändig
- keine Print-Form möglich
- Heat Maps
- Resultate von vielen Usern
können in einer Grafik zusammen
visualisiert werden
- Gaze Plots
- Resultate einzelner User und die
Reihenfolge der Betrachtungen
können visualisiert werden
1.5 Visualizing Eyetracking Results
1.6 Task Determine Looks
Ergebnis beeinflusst durch:
- gestellte Aufgabe
- User-Background
1.7 Other Uses of Eyetracking
- Software-Testing
- Effektivität von Web-Ads
- Verwendung im Alltag
1.7 Other Uses of Eyetracking
1.7 Other Uses of Eyetracking
1.7.1 Eyetracking as Input Devices
Eyetracking Gerät = Eingabegerät
2. Our Eyetracking Research
Ziele:
1. Theorie über nützliches Web Design testen
2. Usability-Optimierungen
3. Warum Eyetracking?
4. Eyetracking-Methoden sammeln
2.1 Data Collected
Teilnehmer: 300
Aufgaben:
85 (ergab 1,5 Millionen Fixations)
Datenvolumen: 300 GB
Typus der Teilnehmer:
Alter:
18-2920 %
30-49
64 %
50-64 16 %
Web-Erfahrung:
Wenig 39 %
Mittel 29 %
Groß 32 %
Geschlecht:
Weiblich58 %
Männlich42 %
Arbeitsverhältnis:
Vollzeit81 %
Teilzeit15 %
Arbeitslos
1%
Hausfrau/-mann
3%
Rentner
0%
Einkommen:
< 20.000 $
20.000 $ - 50.000 $
> 50.000 $
3 %
32 %
65 %
Ausbildung:
High-School besucht High-School Abschluss
College besucht
College Abschluss
oder höher
2%
4%
25 %
69 %
Ethnizität:
Weiß58 %
Schwarz21 %
Hispanic11 %
Andere10 %
Wohnort:
Stadt83 %
Vorort / Land17 %
2.1.1 Qualitative and Quantitative Sessions
Angewandte Usability Methoden:
- quantitative:
Grober Ablauf einer Aufgabe wird analysiert.
Wie lange dauert die Erfüllung der Aufgabe?
(Bsp: Online 12 Blumen kaufen)
- qualitative:
Bestimmte Einzelschritte werden geprüft
(Bsp: Lieferdatum der Blumen einstellen)
Zwei Arten der Analyse:
Überprüfen der Ergebnisse, die viele User erzielten
(Heat Maps)~ 39 Pers.
Überprüfen der Ergebnisse, die bei Einzeltests herauskamen (Gaze Plots) 1 Pers.
2.2 Test Sessions
Randdaten einer Session
Dauer: 1,5 – 2 Stunden
Ende:
User geben Bescheid, wenn sie eine Aufgabe erledigt haben bzw.
eine Unterbrechung wünschen
Ergebnis: Antworten, Vorgehensweisen und Anmerkungen bezüglich der Aufgaben
wurden verbal, über einen Fragebogen oder ein Essay gegeben
Ablauf einer Test Session:
- Welcome / Setup
- Consent Form
- Interest questionnaire
- Calibration of eyetracker
- Tasks
- Web experienced observed score
- Post-task questionnaire
- Retrospective
2.2.1 Web Sites and Test Tasks
Aufgaben mit freiem Ende (Open-ended tasks):
User konnten sich eine Website aussuchen
- dabei eine spezielle Aufgabe erfüllen
- dabei sich frei auf der Website bewegen
Abgeschlossene Aufgaben (Closed tasks)
Den Usern wurde eine bestimmte Website vorgegeben
und sie sollten vordefinierte Aufgaben erfüllen
2.2.1 Web Sites and Test Tasks
Quantitative Tasks (viele User)
Web search/research
Google: Which professional sport and position did George Brett play?
Yahoo: What is the top speed at which a mako shark swims?
Reading
New York Magazine: Find the restaurant you would most like to go to.
Danceworksonline.co.uk: Your friend is a big fan of Mikhail Baryshnikov. Learn enough so you can talk with your
friend about him.
Corporate
Agere: Find the company’s headquarters
BNSF: Read the latest news about BNSF Railway.
Shopping
JCPenney: Buy a present for a fictitious friend’s new baby girl.
Headset Zone: Buy a headset that will work well for your needs.
Qualitative Tasks (einzelne User)
- You and a friend want to go skiing in Colorado this winter. Plan the trip.
- What major event happened in Galveston, Texas, in 1900? And what were the effects?
- Your friend is worried about contracting the bird flu. Find some information to calm his nerves.
2.2.3 Measures (Maßnahmen)
- User beobachten
- Kriterien
1. persönliche Zufriedenheit
2. Zeit für die Arbeitsschritte
3. Erfolgsquote
4. Errors/Benutzerfehler
5. fehlerhafte Elemente
2.2.3 Measures (Maßnahmen) - Kriterien
1. persönliche Zufriendenheit
How easy or difficult was it to complete the task?
very easy
very difficult
1234567
How satisfying or unsatisfying was it to work on the task?
very satisfyingvery unsatisfying
1234567
How confident or not confident are you that you completed the task (or gave the right
answer)?
very confident
very unconfident
1234567
2.2.4. Warum manche Studien zum falschen Ergebnis kommen
Kriterien
1. representative User
2. realistische Aufgaben
3. große Auswahl an Websites
4. Gewichten von Beweisen
2.2.4. Warum manche Studien zum falschen Ergebnis kommen
1. representative User
- breitgefächerte Benutzergruppen (zB nicht nur Elite-Studenten)
2. realistische Aufgaben
- durchkonstruierte Beispiele führen zu erwartbaren Resultaten
- sinnlose Fragen (zB „Wie finden Sie diese Seite?“)
- anderes Verhalten bei authentischer Situation (zB Design nicht beachtet)
- Testfeld kann zu eng sein
- individuelle Seiten führen zu Fehleinschätzungen
2.2.4. Warum manche Studien zum falschen Ergebnis kommen
Verhalten Eyetracking vs. Benutzer
- Eyetracking nimmt nur Verhalten auf der momentan besuchten Seite
- Benutzerverhalten im ganzen Web steht dem gegenüber
- Kombination aus beiden Kriterien führt zu realistischen Daten
- Benutzer darf nicht wissen, welche Seite getestet wird
2.2.4. Warum manche Studien zum falschen Ergebnis kommen
3. Varation der Seiten und Aufgaben
- nur so Generalisierung möglich
- beim Testen nur einer Seite ist allgemeine Gültigkeit des Ergebnisses
nicht gewährleistet
4. Gewichten von Beweisen und Aussagen
- Unternehmen beweisen oft nicht den finanziellen Erfolg von Studien
- möglichst viele Studien sollten herangezogen werden
- Usability Richtlinien sollten sich aus vielen Studien ergeben
2.3. Kosten der Eyetrackingforschung
- Equipment
- Pilottests
- Anzahl der Tests
- Miete für Testumgebung
2.4. Equipment
- Tobii 1750 Eyetracker
- High Powered PC
- Internetverbindung
- Auflösung 1024 x 768, 16 Bit
- Fehler durch Änderung der Licht
verhältnisse oder Position des
Kopfes
- separater Monitor zur
Beobachtung
- Bildfrequenz 50Hz