この包括的なガイドで、スマートフォンでのアイトラッキング調査を実施するための重要な手順をご紹介します。ユーザーの注目度や関与度を効果的に測定するために必要なツールや手法について学びましょう。
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スマートフォンや最新のモバイル端末を使ったことがあり、指先ひとつで数百万ものアプリを楽しんだことのある人なら、誰もが、使い勝手の悪いユーザーインターフェース（UI）によってアプリが台無しになった経験があるに違いない。
プロダクトデザイナーやユーザーエクスペリエンス（UX）デザイナーは、ユーザーフレンドリーと認められるものをリリースするまでに、製品や機能、デザインを何度も改良しながら、テストやインタビュー、分析を数回にわたり繰り返さなければならないことがよくあります。
そのため、デザイナーや開発者は、刻々と変化する今日の技術環境において、デザインプロセスを円滑に進めるために、さまざまな疑問を抱えています。私たちによく寄せられる質問は、スマートフォンやアプリのテストにおいて最も関心の高い課題に対し、iMotionsがどのような支援ができるかという点に集中しています。具体的には次のような質問です：
- 人々はさまざまなコンテンツとどのように関わっているのでしょうか。特に、無意識にスクロールするだけでおすすめ情報を受け取り、人々とつながり、世界の出来事について情報を得るようになった現代においては、なおさらです。
- アプリは、私たちが社会に参加し、社会的・政治的な出来事や変化に関与する姿勢にどのような影響を与えているのでしょうか？
- 小さなスマートフォンの画面とパソコンの画面では、ウェブサイトはどのように表示されるのでしょうか？
- 人々は文章を最後まで読むのでしょうか、それとも、読者の関心を維持するために最適な文章と画像の割合というものがあるのでしょうか？
バイオセンサーは、注意力や感情的な反応、ウェブサイトのデザイン、そしてあらゆる種類のUXテストといった概念を研究する上で、非常に有効な手段です。
これらの疑問を検証するため、Smart EyeとiMotionsは、Smart Eyeの視線追跡装置を使ってスマートフォンやアプリのテストを行えるモバイルスタンドを開発しました。これにより、画面型視線追跡装置の利点を、スマートフォンでもそのまま活用できるようになります。
モバイルスタンドを作った理由
話を進める前に、一見すると金属の上にプラスチックを載せただけのものに見えるこの装置の開発が、実はどれほど大きな取り組みなのかを少し理解しておく価値があります。一般的なスクリーン型アイトラッカーは、アイトラッカーがスクリーンの下側にあり、被験者がそのスクリーンから一定の距離に位置していることを前提としています。
この情報をもとに、トラッカーは参加者が画面のさまざまな部分を見たときの目の向きを算出することができます。これはアイトラッカーが行う複雑な計算を過度に単純化したものですが、コンピュータではなくスマートフォンの上にこの同じハードウェアを設置するには、裏側でいくつかの画期的な技術開発が必要であることを理解するには十分でしょう。
まず、スマートフォンを操作している場面を想像してみてください。そして、そのスマートフォンの下にアイトラッカーがあるのを想像してみてください。さあ、これで完了です！スマホスタンドなんて必要ないですよね？想像上では理にかなっているかもしれませんが、スマートフォンとデスクトップ画面でのアイトラッキングには、決定的な違いが一つあります。それは、スマートフォンを使う際には「手」を使うということです。
参加者はおそらく手でスマートフォンをスワイプしたり操作したりすることになるでしょう。実際に試してみると、アイトラッカーをスマートフォンの下に設置すると、手がアイトラッカーを遮ってしまい、データが失われることがわかります。モバイル端末の使い方という本質的な特性上、正確なアイトラッキングデータを取得するには、特別な設置方法が必要となります。
第二に、スマートフォンのサイズはコンピューターの画面とは大きく異なります。画面が小さいだけでなく、スマートフォンを手に持つ角度も、例えばノートパソコンとは異なります。アイトラッカーの設定では、視線位置を算出する際にこの角度が考慮されるため、モニターからスマートフォンへ、あるいはその逆へとトラッカーを移動させる際、画面に対するトラッカーの位置、角度、高さを調整できることが、最も正確な視線位置の算出には不可欠です。
したがって、モバイルスタンドを使用することで、制御された実験と実環境での妥当性との間で理想的なバランスが実現されます。つまり、モバイルコンテンツを本来の使用環境下でテストできる一方で、データの品質を損なうことはありません。また、スクリーンとスマートフォンの両方で同じSmart Eyeトラッカーを使用できる点も、作業を大幅に容易にしてくれます。
モバイルスタンドを使ったUXリサーチ ― スマートフォンでのテスト方法
では、UXリサーチにおいて、iMotionsとモバイルスタンドをどのように活用できるのでしょうか？私たちは、参加者に2つのタスクを行ってもらう調査を実施しました。1. 表情分析に関する当社のブログ記事の1つを読むこと、2. iMotionsのInstagramアカウントをスクロールすることです。これらのタスクを選んだのは、ソーシャルメディアのスクロール、ウェブサイトのナビゲーション、埋め込みコンテンツ内の広告閲覧など、クライアントが調査対象として好む主要な行動のいくつかを浮き彫りにするためです。
まず私たちが考えたのは、スクロール可能な大量のコンテンツの中からたった1枚の画像だけに関心がある場合、その画像を抽出して確認することはできるだろうか、ということでした。答えはもちろん「はい」です。下の画像（または横の画像）は、iMotions Desktopを使用した典型的な実験セットアップの画像に対するヒートマップです。これは、当社のInstagramアカウントに掲載されている数多くの画像のうちの1つです。
しかし、iMotionsの「Gaze Mapping」ツールを使用することで、対象となる画像を選択し、コンピュータビジョン技術を用いて、スクロール動作中の動的な視線の動きをその画像上にマッピングすることができました。これにより、複数の被験者から得られたアイトラッキングデータを集約し、このヒートマップを生成することが可能になりました。
次に、スクロールの行動パターンを調査し、その分析がいかに困難であるかを評価したいと考えました。ご存知の通り、エンドレススクロールは絶え間ない刺激を生み出すため、データの集計や分析が難しくなります。さらに事態を複雑にしているのは、人によってスクロールの速度が異なり、停止するポイントも様々で、タスクを達成するための経路もそれぞれ異なるという点です。
つまり、人が何に注目し、何を無視し、何が注意を引き、何がその注意を持続させるかについては、個人差があるということです。分析対象となる特定の要素を絞り込むには、関心領域（AOI）を活用するのが有効です。iMotionsでは、各参加者のスクロール動作に合わせて、分析中に画面上で動的にAOIを移動させることができます。
一例として、ガルバニック皮膚反応（GSR）の測定に組み込んでいる2つのセンサー、BiopacとShimmerを比較してみました。 AOI分析からわかるように、どちらのセンサーも参加者の関心を大きく引き、参加者の80%が両方のデバイスに注目していました。しかし、参加者はBiopacの画像を見るのに時間の34%を費やした一方で、この巨大なハードウェアの説明文を読むのに時間の42%近くを費やしていました。
しかし、Shimmerの場合、誰もテキストを読む必要性を感じず、時間の61%をデバイスを見ることに費やしていました。Shimmerの写真は間違いなくBiopacよりも写真映えが良かったのですが、参加者はShimmerの画像よりもBiopacの写真の下にあるコンテンツに目を向ける傾向が強かったのです。
よく寄せられる質問として、テキストと画像がどのように相互作用するかというものがあります。これについては、アルゴリズムによって測定されるさまざまな表情について詳しく解説したサブセクションが設けられている、表情分析に関する当社のブログ記事をご紹介いたします。
この資料では、テキストと画像の両方を使って、どのような表情が測定可能かを説明しています。例えば、参加者がテキストと画像のガイドのどちらにより注目しているかを確認するためにヒートマップを作成したい場合、スクロールが長い刺激素材全体にわたってデータを集計する方法を見つける必要があります。
このような調査デザインは、ウェブサイト、マニュアル、取扱説明書、その他のユーザビリティ調査において一般的です。ここでも、視線追跡（Gaze Mapping）を活用することで、FEAガイド全体のヒートマップを作成することができます。この場合、参加者がスクロールしていることを考慮し、実際にはドキュメント全体のスクリーンショットである参照画像に基づいてヒートマップを作成することができます。（記事は画像の後に続きます）。
もちろん、人々が何を見ていたかという情報だけでなく、感情や好みを理解する最良の方法は、マルチモーダルなアプローチをとることであり、私たちも実際にそうしました。 表情分析用のウェブカメラは、モバイルスタンドの後ろにある三脚に簡単に設置でき、参加者はスワイプしない方の手にShimmerデバイスを装着してGSRを測定することができます。ここでは、参加者が文章を読みながらその内容に合わせて表情を作ろうとしている様子と、文章に対する感情的な興奮の度合いを示すGSRのピーク（灰色で強調表示）をご覧いただけます。
参加者全体を見渡すと、マルチモーダル研究は、人々がどの程度そのコンテンツに関与していたか、何に注目していたか、そしてその関与の性質（感情的傾向や強度といった観点から）について、さらなる知見をもたらすことができる。
ご覧の通り、モバイルスタンドを使用することで、研究者は管理されたデスクトップ環境の外でデータを収集してもデータ品質を損なうことなく、実際のスマートフォン上でモバイルコンテンツをテストすることができます。さらに、iMotionsの強力なアイトラッキング分析機能（ゲイズマッピングやダイナミックAOIなど）と組み合わせることで、モバイルデバイス上で実施できる調査の種類に制限はなくなりました。