ユーザーの脳に直接働きかける - ユーザーリサーチの新しい方法（眼球運動脳波調査）

アイトラッカーは、ユーザーの視線の軌跡を記録するユーザー調査ツールとして人気が高まっています。ニューロマーケティングの台頭により、EEG 研究はユーザーの本当の考えを理解するためにますます利用されるようになっています。眼球運動研究と脳波研究を組み合わせることは、将来のユーザー研究のトレンドです。これら 2 つをオンラインで同期することで、主観的なレポートと並行して、より正確で詳細かつ包括的なユーザー情報を取得できます。

ユーザー調査のプロセスにおいて、エンジニアは 1 つのことに困惑します。それは、ユーザーの発言は常に曖昧で不確実であり、さまざまな要因に簡単に影響されるということです。ユーザーは製品を気に入っている理由を 100 個挙げるかもしれませんが、気に入らない理由が 1 つあるだけで、製品から離れてしまう可能性があります。ユーザーの本音をどう理解するかは難しい問題になります。アイトラッカーの普及と EEG 研究の商業化により、ユーザーリサーチエンジニアの理想は徐々に現実のものとなり、ユーザーが何を見て何を考えているのかを、より客観的かつ真に理解できるようになりました。

眼球運動研究とは何ですか?

眼球運動研究とは、特定のタスクを実行する際のユーザーの眼球運動の軌跡をアイトラッカーを使用して記録し、ユーザーの認知行動や心理活動を分析するプロセスです。眼球運動データを通じて、ユーザーの視線パターンを分析し、製品デザインを評価および最適化することができます。視線移動研究がユーザーリサーチ全体の中でどのような位置づけにあるかは、下図の通りです。視線移動研究は、ユーザーの実際の操作に基づいていることがわかります。Webサイトや製品のレイアウトを定性的に分析し、デザインが合理的かどうかの結論を導き出すことができます。

通常、インターフェースの注目状況を表すためにヒートマップを使用します (下図参照)。領域が赤いほど、注視時間は長くなります。領域が緑色になるほど、注視時間は短くなります。もちろん、白い領域はユーザーにはまったく見えません。

眼球運動データをどのように分析するのでしょうか?

眼球運動の研究では、眼球運動の指標一式を提供できます。アイトラッカーはユーザーの視線の軌跡を完全に記録できるため、基本的にユーザーの「どのように見るか」と「何を見るか」という問題を解決できます。典型的でよく使用される指標は次のとおりです。

1. 総注視時間: これは検索パフォーマンスに関連する指標と考えられています。

2. 平均注視時間: 情報抽出の難しさを表します。

3. 注視点シーケンス（注視点軌跡）：関心領域間の注視点の遷移により、ユーザー インターフェイス レイアウトの合理性を測定できます。合理的なインターフェース レイアウトは、視線の軌跡の観点から見て、整然としていて、スムーズで、論理的である必要があります。

4. 関心領域/注視点への最初の到達時間: 表示領域内で特定のターゲットを探しているときに、最初にターゲット領域に到達するまでの時間。これは、ユーザーインターフェイスレイアウトの合理性を測る重要な指標でもあります。

5. 各関心領域の注視時間：被験者の目が特定の表示要素（設計者の関心領域）を注視している時間。

しかし、眼球運動データ自体は行動を反映するものであるため、認知プロセスや思考プロセスを直接反映することはできません。行動はさまざまな脳活動の総合的な結果であるため、データ自体の参照意味は単一ではなく、説明が困難です。眼球運動の研究では、眼球運動データを正しく解釈するための適切な実験設計が必要であり、認知プロセスや思考プロセスを反映するためにインタビューや回顧的テストと組み合わせる必要があります。 EEG研究は眼球運動研究のこの欠点を補い、自然に眼球運動研究と組み合わせることができます。この組み合わせにより、眼球運動データを正しく解釈できるだけでなく、ユーザーの心理プロセスを客観的かつ正確に反映することもできます。

EEG研究とは何ですか?

脳波（EEG）は、脳内の多数の神経組織のシナプス後電位の同期した合計です。大量の心理情報が含まれており、さまざまな波形に反映されます。一般的な波形を下の図に示します。

異なる波形は異なる心理情報を表します。たとえば、アルファ波は、大脳皮質が覚醒していて、静かで、目が閉じているときに現れる主な電気活動です。人が目を開けたり、問題について考えたり、その他の刺激を受けたりすると、アルファ波はすぐに消えます。ベータ波は大脳皮質の興奮の現れであり、この波は人が静かにして目を閉じているときにのみ前頭葉に現れます。目を開けて物を見たり、問題について考えたり、突然音を聞いたりすると、皮質の他の領域でベータ波が引き起こされます。シータ波は、眠気、失望、欲求不満などの感情的な刺激があるときに現れます。これらの異なる波形は被験者の心理状態を反映しています。

EEG 研究から得られたデータをどのように分析するのでしょうか?

複雑な技術的処理、EEGlab などの EEG データ分析ツールの助けを借りて、フーリエ変換またはウェーブレット解析により、複雑な脳波形を開始点に整理し、次にさまざまな波形分布のハイブリッド (以下に示すように) を作成したり、すべての波形を平均して全体的な波形グラフを取得したりすることができます。特定の時間帯の波形を取り出すことで、その時間帯の脳の生理・心理活動を分析することができます。

私たちは、脳の全体的な活動状態に注目するだけでなく、タスクに関連する注意の度合い、記憶、感情的な反応など、タスクに関連する特定の心理的要素にもさらに注目します。

1. 感情指標：脳の左前頭葉と右前頭葉は、それぞれポジティブな感情とネガティブな感情に敏感です。この2つの側方化を分析することで、ユーザーのポジティブな感情とネガティブな感情の強さの変化を理解することができます。

2. 注意指数：脳の左右の頭頂葉は注意の配分を制御する脳領域であり、ユーザーの注意の配分を理解することができます。

3. 記憶指標：側頭葉は記憶を制御し、環境情報を符号化して呼び出すことができます。側頭葉を分析することで、ユーザーの製品に対する記憶を理解することができます。

アイトラッカーとEEGデバイスの接続

EEG データは通常複雑であり、完了するには専門家が必要です。特にアイトラッカーと EEG 機器間の同期の問題です。ハードウェアに関しては、SMI アイ トラッカーと NeuroScan システム用の成熟した接続ソリューションがすでに存在しますが、市販の Tobii アイ トラッカーと NeuroScan または BP システム間の接続には、サードパーティのハードウェア サポートが必要です。ソフトウェアの観点から見ると、アイトラッカーと EEG 機器間の接続を確実にするためには、心理学研究で一般的に使用される刺激提示ソフトウェア Eprime などの専門的な刺激提示ソフトウェア、または MatLab を使用して実験プログラムをコンパイルする必要があります。ハードウェアとソフトウェアの同期問題を解決した後、行動実験データ、眼球運動データ、EEGデータを同じ出発点で分析できます。ユーザーの行動、見方、考え方など、ユーザー エクスペリエンスに関する「ホログラフィック」情報を取得できます。

眼球運動と脳波の商用応用事例

眼球運動と脳波の同時研究は現在、広告効果評価、ウェブ閲覧、製品パッケージングなどに使用されています。オンライン分析を通じて、広告を閲覧する際の注意度、記憶、感情的反応など、ページ上の特定の情報を閲覧する際のユーザーの脳の主な心理活動を解釈できます。

下の図は、EEG 実験を使用してペプシの広告の記憶効果を研究した Vecchiato と Babiloni (2011) による典型的な事例です。この研究では、広告記憶能力が良好な被験者と不良な被験者の脳活動モデルが異なっていました。全体的な傾向としては、広告記憶能力が優れているほど、記憶に関連する脳領域（主に側頭葉）の GFP 領域が大きくなっていました。アイトラッカーの助けを借りて、ユーザーが広告の任意の領域を見たときの記憶関連の GFP 領域のサイズを知ることができます。このことから、広告が記憶にどれほど効果的であるかを推測できます。

図中の赤い線は記憶力の良い被験者の脳波のGFPを表し、青い線は記憶力の悪い被験者の脳波のGFPを表しています。この2つの違いは、広告の記憶効果を反映していると考えられます。画像提供：Vecchiato & Babiloni、2011年。

要約: 新しいツールと新しい方法を使用すると、常に新しい研究のアイデアと方向性が得られ、製品の最適化に役立つより多くの情報が得られます。眼球運動と脳波の組み合わせは新たな研究方向であり、眼球運動データの直観性と脳波データの深さ、正確性、包括性を組み合わせ、製品の使用時にユーザーにほぼ「ホログラフィック」な情報を提供することができます。これら 2 つを結び付けることにより、製品を閲覧する際のユーザーの脳活動を正確に特定し、ユーザーの最も深い態度、感情、認知レベルを把握できるようになります。

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原題: ユーザーの脳に直接働きかける - ユーザーリサーチの新しい方法 (眼球運動脳波リサーチ)

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