【UXRen原创】其实眼动现在很少用在实际工作中了，但还是值得一说

作者：康康 （坐标甘肃。个人微信号：ur_talk）

 

 

眼动到现在结合VR什么的，应该能写一个系列了，以后说不定还有第二春呢，吼吼~好，那就从最基础的拿出来（其实是拿之前写的文章出来炒剩饭辣T_T）……那就这么简单粗暴的开始了！

 

1.    眼动仪工作原理（好枯燥我表听！其实还好啦）

我们之所以能看见外界的事物，就是光透过角膜瞳孔什么的，最后到达视网膜上（好复杂，脑洞不够大……好吧，有个不恰当的实验，小伙伴们可以用张硬纸板中间掏个洞，对着灯就很有感觉啦）。那么既然是透过角膜瞳孔进来，那肯定进来的量就有限咯。因此平时我们看一行文字时，其实真正看清的就是位于视觉中心的那几个啦，其他的都是自行脑补的（不过也不要小瞧脑补的力量哦）。就像下面的图一样。

那么眼动仪就是记录眼动的啦（原谅我如此苍白的引入……）。它记录的眼动就是跟着眼睛跑咯，眼睛看到哪里，它就记录到哪里（注视fixation），眼睛在哪里停下来，它就在哪里停下来（扫视saccade）。

 

那么这种紧紧相随是怎么做到的呢？刚刚有说到，当光源射向眼球时，只有一部分光能够进到角膜瞳孔里来，其他的都统统滴被挡住了。这是就有机智的小伙伴说，我懂了懂了，眼动仪就是用反射的原理来紧紧相随滴。好机智的小伙伴，下回请你有所保留好伐。咳咳，我默默的再补充一下，眼动仪发射的是红外线。

 

所以，在使用眼动仪做研究前，最先要做的就是配合眼动仪来进行对准，让眼动仪捕捉到你的瞳孔和角膜对光的反射点，来定位眼睛的位置。

 

那又有机智的小伙伴要说话了，那酱紫如果打个喷嚏岂不是刚刚对准的又对不准了么？唉……心塞，你说到眼动研究的痛点了。如果实验过程中，用户有过大的动作，很容易影响到眼动数据的记录的。最好的办法就是你能在另外一台机器上看用户的实时眼动数据记录，看到掉线了就赶紧喊他对对齐哦……嗯，这是后话，后面会再聊一下这个问题。

 

2.    眼动仪的操作使用

介个话题……其实不是那么好讨论的。最好就是能跟着一个眼动研究去实操一下。就好像开始的时候有同事问SPSS怎么搞一样。市面上有好多种眼动仪，Tobii，SMI什么的。现在设备进步很快的，Tobii这款基本上不会给用户带来不适感。对，就是图上的这个亮亮的小条条，把它放在电脑前面就好了。

什么？还觉得不好看，不服帖，不能满足处女座？好吧，来带你看看我读硕士时学院里的机器。。。

 

没找到当时的图，类似就是这个意思吧。难受程度差不多。看着好造孽哦……才给人家百十来块钱。想想那些被试真是好人，必定是带着献身科学的心情才来参加我们的实验的。所以说，做什么眼动、ERP、EEG、fMRI什么的实验时，对被试/用户好点，人家也不是缺那点被试费的。
呃……扯远了。好，继续说。我就就着Tobii大概说说。大致的步骤就是：新建任务——检查仪器连接——建立任务——调节对准——开始任务——数据分析。
打完以上的流程以后，突然觉得没啥好讲的了……分开来说说tips吧。

 

• 新建任务：文件名，保存文件路径什么的，就都用英文吧。用中文有时会有莫名的问题。

 

• 检查仪器连接：这个是一定要确保链接OK的。在连接的时候还需要设置一下眼动仪和人的一个最佳距离。

 

• 建立任务：和脑电建立任务的流程差不多，S-R（stimulate-reaction）式的，都是傻瓜程序。一般就是introduction引入，配上需要完成的任务，任务可以是图片、链接等。主要是由调研本身决定的。

 

• 调节对准：这个环节有点像小游戏，第一个小游戏是屏幕上有两个点点，你用眼睛跟着看就好了。第二个就是跟着屏幕上的点看，它到哪里你看到哪里。如果开启了主试屏来看眼动实时数据就能看到眼动轨迹跟着小点点一路跑的好开心。这个校准数据只要是绿色一般都是可接纳的，只是有时候比较飘忽，就不太好。

 

• 数据分析：前面都是做之前需要的一些准备工作。数据分析是做完以后，对所得数据的处理分析，可以导出来分析，也可以直接在系统里分析眼动分析的指标主要有注视时间、注视顺序和回视顺序等，能得到如轨迹图、热区图等一些可视化结果。这些在后面详述。

 

3. 眼动数据的指标

眼动数据常用的有这几个：轨迹图（GazePlot），热区图（Heat Map），兴趣区（Areas OfInterest），首次注视时间（time to first fixation），注视时长（fixation duration），访问次数（visit count）等等。下面针对重要的几个分述一下：

• 轨迹图：记录用户眼动的轨迹。比如在首页设置了某个功能模块，想看看用户在完成相关任务时能否顺利的找到这个入口。这种就可以结合可用性测试来做，看看用户为了完成这个任务都在页面上先后浏览了哪些模块，在找到这个入口时受到了哪些干扰，这个入口设置的是否合理符合用户认知习惯等。有个超级经典的案例，同一副油画，当设置不同任务时用户的眼动轨迹是不同的。如下图，左上第一张是原图，其他都是不同任务下的眼动轨迹图。

 

• 热区图：热图主要用来反映用户浏览和注视的情况。红色代表浏览和注视最集中的区域，可帮助研究者了解界面或产品上的哪些地方是最受关注或容易被忽视的。在这个来自网络的例子中我们能够看出，第一幅图里当模特望着产品时，用户比较多的注意到模特的眼睛、产品及广告词，而第二幅图当模特直视前方时，用户更多的注意到了广告词和模特，很少注意到产品。

更多有意思的例子可见（娱乐目的）：“眼神追踪:15幅图揭示人们都关注什么?”

 

• 兴趣区：这个是可以自定义的。你对哪个模块感兴趣就将哪个模块设定为兴趣区。眼动仪就会默默的帮你把兴趣区的相关数据分析好，供你使用。还有更加好心肠的眼动仪会直接把数据结果显示在兴趣区边上。如下面这张来自网络的图片，各个颜色的兴趣区边上的框内就是相关的指标数据：

 

除了这几个以外，还有集簇分析（cluster）等。像首次注视时间（time to first fixation），注视时长（fixationduration），访问次数（visit count）等等这些指标也是顾名思义。具体用哪些不用哪些主要还是和研究本身的需求有关。

 

对于眼动数据的分析，和其他的定量数据分析一样，要用到统计分析的方法。这里不展开讨论。

 

4. 眼动技术的应用

记得广告界有句很经典的话，大概意思就是广告的最大痛处就是不知道投入的广告哪些是有用的，哪些是无效的。此刻，眼动就能跳出来帮忙。

 

眼动作为一种对用户行为观测的方法，能够很直接的观测用户看了哪里，怎么看的，看的效果如何这样的问题。因此，当我们想了解用户浏览网页的关注点（图标、文字、视觉元素等）、浏览网页各模块时的顺序是否流畅，或者是想了解用户完成某项任务时受到了哪些阻碍，或者是想看看页面上的广告或其他重要内容用户是否注意到，又或者是想了解对比两个版本的设计哪个更符合用户的浏览习惯等等等时，都可以采用眼动。

 

但值得注意的是，眼动仅仅是一种观察的方法，它能够告诉我们用户的行为习惯，但无法解释这些行为习惯背后的原因。这也使得在有些情况下得到的眼动结果仅仅是苍白的几张轨迹图和热区图，而无法解决实际问题。因此在使用眼动技术时，个人觉得最最重要的不是多么熟悉和了解这个技术（当然这个也很关键），而是了解这个用研需求，即为什么要做这个需求，为什么要用眼动来做，眼动结果对这个需求有多大帮助，如何设计这个眼动实验（实验设计是非常重要的，只有把实验设计好才有可能得到好的结果），得到的眼动数据该如何与需求结合落地等一系列问题。这些问题都是应该在开始做眼动之前想好想清楚的。

 

其实用研所有的方法都是这样，什么方法不重要，什么流派也不重要，能真正解决问题最重要。方法什么的都是个载体。说到底用研本身也是个载体，最终产品好用用户买账才是根本。这一点最近感触太深了，需要再启一篇。

 

以上，想到再写。愿一切的方法都能帮助我们更接近用户真相。

 

 

 

 

顶图图片来源：花瓣网

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