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信息頁篩選需要借助的眼動研究方法
信息頁篩選需要借助的眼動研究方法
點擊數:158 更新時間:2017/11/1 18:54:24 | 【字體:

  篩選已經成為各類網站的必備功能,也是用戶使用最多的功能之一,它的重要性不言而喻。
  1.研究背景
  篩選已經成為各類網站的必備功能,也是用戶使用最多的功能之一。它的重要性不言而喻。
  在某次改版設計中,通過競品研究發現, APP的篩選列表的選項設計,有些是實心有底色的,有些是空心無底色的;在篩選項的寬度上,有些APP是自適應寬度的,又有一些是固定寬度的。這些可能和各個網站的類型及需要展示的篩選內容不同有關。
  對于用戶而言,怎樣的篩選樣式看起來最舒服,同時查找的效率最高?
  2.研究方法
  為了解決這個問題,用戶研究的同學通過眼動測試+訪談的方法對四種設計樣式進行了評估。一方面通過眼動數據了解用戶查詢效率最高的設計樣式,另一方面了解用戶對幾種方案在體驗上的主觀反饋。
  被試:
  由于項目周期的限制,此次研究僅選取了11位用戶作為被試。測試采用被試內設計,即每個用戶完成所有視覺材料上的查找任務。
  實驗材料:
  根據有無底色的兩種樣式(即空心vs實心),與自適應寬度和固定寬度兩種樣式的組合,共有空心自適應、空心固定寬度、實心自適應、實心固定寬度四種樣式。
  每種樣式下準備了篩選內容不同的4個頁面,總計16個視覺材料。每個頁面上讓用戶完成2個不同的查找任務(同一個頁面上的兩個篩選任務不會連續呈現)。因此,每個被試用戶需要完成32個正式測試。
  為了避免目標刺激在頁面中呈現位置的影響,將需要查找的目標篩選項設置在頁面中部區域(見圖示)。同時,為了避免用戶學習到目標刺激的呈現規則,在正式實驗中隨機插入干擾測試,干擾測試的目標刺激呈現在頁面的上部或下部位置。
  材料呈現:
  此次研究將Tobii X2-60放置在筆記本電腦上執行測試。原因有以下幾個:
  由于每個小的測試循環會先呈現任務指導語,告知用戶需要查找的內容,然后呈現測試頁面。這個切換在手機呈現上會受到較多干擾。在PC端呈現時,可以在Tobii studio中設置好材料的呈現順序,當用戶點擊目標刺激后自動切換至下一個指導語和視覺材料。
  APP端展示時,無法精確記錄用戶完成任務時的點擊數據。在PC端執行時,可以在Tobii studio中通過興趣區的設置,很快的統計出完成點擊的時間。
  Tobii X2-60在移動端產品的眼動數據分析需要花費太多的人力,而PC端的結果輸出則容易很多。
  Tobii X2-60在移動測試平臺(就是那個鐵架子)上進行移動端眼動測試時,數據采集的質量往往很差,而放置在PC上采集效果會好很多。
  由于人們在使用手機時,眼睛到手機屏幕的距離大約為30cm,而使用筆記本電腦時,眼睛與屏幕的距離大約為40cm(臺式機的視覺距離可能會更大)。為了更好的模擬出APP的視覺效果,PC上視覺材料呈現的實際尺寸要大于APP的尺寸。根據相似三角形原理,可以計算出PC上需要展示的頁面大小(見下圖示意):
  實驗設計
  正式測試中實驗材料的呈現順序如下圖。先呈現指導語,告知用戶需要在后續頁面中查找的篩選項,然后呈現測試頁面。指導語的另一個作用是,給用戶一個視覺錨點,使用戶進入篩選測試頁面時,注視點的位置相對固定。
  由于tobii studio中無法將指導語和實驗材料綁定為一個組塊,并實現每個組塊的隨機。因此本次測試中,在不同用戶間實現手動隨機,即每個用戶測試前,手動對材料順序進行調整。(PS,要求高的同學可以購買tobii Studio的E-Prime擴展包,以實現更為理想的實驗設計。)
  正式測試結束后,提供滿意度評分表,并進行用戶訪談,了解用戶對四種設計樣式的評價。
  研究指標
  眼動指標:使用了首次注視時間、注視次數、注視時長三個指標。首次注視時間用來衡量用戶搜索目標刺激的效率(即能否快速找到目標篩選項);注視次數、注視時長兩個指標用來衡量用戶對目標刺激的識別效率(即能否快速看懂并識別出篩選項是需要查找的內容)。
  行為指標:使用了首次點擊時間作為指標,用來判斷用戶做出點擊操作行為的效率。
  主觀指標:主觀滿意度的10點量表得分、及主觀評價反饋。
  3.研究結果
  整體而言,有底色的實心自適應樣式的查找效率和用戶的主觀滿意的得分最高,而空心自適應的樣式用戶識別信息的效率最高。(四種設計樣式的眼動數據在統計學上均未達到差異顯著的水平,這可能與樣本數量和測試次數不足有關。)
  4.最后的tips
  由于Tobii在移動端上眼動測試的數據分析太耗時耗力,如果需要測試的APP頁面在H5端有對應的頁面,也可采用上述的方法在PC上完成測試。
  如果不知道在PC上如何調整頁面大小,可以根據上文介紹的換算方法,算出電腦屏幕上需要顯示的外顯尺寸,最后用尺子在電腦屏幕上量一下大小,再進行調整。
  用戶樣本數量和測試次數不能太少,否則數據結果很容易在統計上差異不顯著。 

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