人間工学研究におけるアイトラッキング手法の比較。比較分析を通じて、人間工学研究に最適なアイトラッキング手法を探ります。人間工学研究で使用されるさまざまなアイトラッキング手法の長所と限界について解説します。研究成果を効果的に高めるために、最適なアイトラッキング手法を的確に選択できるよう支援します。
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人間の限界を理解する：ヒューマンファクターズ研究の役割
私たちも人間ですから。
この言葉には、私たちが本能的に理解している多くの考えが凝縮されています。すなわち、人間は純粋に合理的な存在ではないということ。私たちの注意力や処理能力には限界があるということ。そして、私たちは間違いを犯したり、気が散ったりしやすいということです。
ヒューマンファクターズ研究の分野は、この前提に立脚し、システム内における人間の能力と限界を理解するとともに、状況に応じて人間のパフォーマンス、健康、あるいは安全を最適化する方法を探求することを目的としています。
人間工学の研究は、業務プロセスを効率化するためにコンピュータインターフェースをどのように最適化すべきかというような単純な問いから、工場内で働く人間とロボットのペアの相互作用を評価することや、戦闘中の戦闘機パイロットの意思決定プロセスを解明することといった複雑な問いまで、幅広く扱うことができる。
ヒューマンファクターの研究者は、こうした疑問に答えるために、さまざまなツールを活用しています。標準的なアンケートが一般的に用いられており、その一例として、チーム内の力学における個人の主観的な精神的負荷を評価できるアンケートがあります。また、NASAのMATB-IIのように、パフォーマンスや負荷を評価するための標準的な課題群を提供する、標準的な研究パラダイムも存在します。しかし、iMotionsではよく承知している通り、自己報告には限界があります。
人間の行動研究における生理学的測定法やバイオセンサーの活用は、人間工学の分野において決して新しいことではない。文献には、アイトラッキング、表情分析、EEG、EMG、EDA、ECGといったツールを活用し、従来の研究手法を補完する多くの研究が存在する[3-6]。
特にアイトラッキングは、周囲の重要な視覚情報を処理する能力を評価するには、自身の視覚的注意の理解が不可欠であるため、広く利用されています。しかし、市場には多種多様なアイトラッカーが存在します。では、どのツールを選べばよいのでしょうか？
この疑問に答えるため、我々は社内で実現可能性調査を実施し、スクリーン型アイトラッキング、アイトラッキング用メガネ、およびリモートWebカメラ型アイトラッキングという3つのアイトラッキング手法を比較検討しました。これらの異なるアイトラッキング環境の長所と短所を評価するために、シンプルで汎用性の高い課題である「積み木遊び」を用いました。
方法
本研究では12名の参加者を募集し、3つの条件（各アイトラッキング設定ごとに1つ）に分けました（したがって、各グループ4名）。画面ベースの課題では、参加者に無料で入手可能なブロック積みゲームをプレイしてもらいながら、60HzのSmart Eye AI-Xを用いて眼球の動きを記録しました。 ウェブカメラを用いたアイトラッキング条件の被験者も同様のゲームをプレイしたが、その際はウェブカメラを通じて、iMotions社のウェブカメラ用アイトラッキングアルゴリズムを用いて眼球運動を記録した。アイトラッキング用メガネ条件の被験者には、画面上のブロック積みゲームの実生活版として、物理的な積み木が提供された。また、タスク遂行中の被験者の表情を記録するために、ウェブカメラも使用した。
本実証調査では3つの質問を掲げ、そのすべてを本記事の末尾にある概要表にまとめています。第一に、3つの設定における使いやすさとデータの正確性を比較するとどうだったか。第二に、異なる設定から得られたデータはどの程度比較可能か。第三に、3つの設定における表情はどの程度比較可能か。
正確性、拡張性、および生態学的妥当性
画面ベースおよびウェブカメラベースのアイトラッキングには、精度と拡張性の間には明らかなトレードオフが見られた。前者は正確なデータを提供する一方で、リソースを大量に消費する実験室環境を必要とする。一方、後者は拡張性が容易である反面、精度は大幅に低下する。また、アイトラッキング用メガネは視野角が広いため、体感的な精度も良好であった。
生態学的妥当性の観点から言えば、ウェブカメラを用いたアイトラッキングでは、参加者は自宅の快適な環境で画面を用いた研究に参加することができます。一方、メガネ型アイトラッキングでは、参加者がブロックと直接操作できるため、異なる、おそらくはより高い生態学的妥当性が得られると言えます。どちらの画面を用いた研究も分析は容易ですが、参加者に普段通りの方法で運動課題を行う完全な自由を与えると、分析にかかる時間は大幅に増加します。
指標の互換性
研究者にとって、測定対象とするプロセスの指標が、異なる環境下でも比較可能かどうかというのは、よくある懸念事項です。今回のケースでは、これは「画面上のプロセスであれ、実際のブロックを使ったプロセスであれ、参加者が組み立てているボードに費やす滞在時間は同じか」という問いを立てることを意味していました。
3つの研究すべてにおいて、ボードの基部周辺に注視領域を設定しました。分析の結果、メガネを用いたアイトラッキングと画面ベースのアイトラッキングの両方で、ボードの基部への総注視時間が同程度（時間の約47％）であることが示されました。つまり、この小規模な研究において、画面ベースの研究と、より実生活に近い環境で行われたメガネを用いた研究の双方で、被験者は時間の約47％をボードの基部を見ることに費やしていたことになります。
ウェブカメラを用いた視線追跡では、ドウェル時間が大幅に短かった（約22%）。以下のヒートマップは、ウェブカメラによる視線追跡（webET）に固有のデータのばらつきを反映しており、ビルディングボード上での実際の注視点の多くがノイズが多すぎて、定義された関心領域の範囲外にあった可能性があることを示唆している。
画面ベース（上）とウェブカメラベース（下）のアイトラッキングによるヒートマップおよび注目領域。精度と拡張性のトレードオフを示している。
さまざまな状況における表情
参加者は、実験者が直接対話していた「対面条件」において、最も活発な顔の表情を示した。また、実験者が同席している際には笑顔を見せる傾向が強く、オンライン、実験室、あるいは自宅での課題遂行時には、集中していることを示すと思われる眉をひそめる傾向が見られた。このことは、研究課題に適した生体センサーを選択し、アイトラッキング調査を補完することの重要性を浮き彫りにしている。
さまざまな設定の比較：
| SBETの条件 | メガネの状態 | WebETの状態 | |
| 正確性 | 高精度 | 精度は低いが、視野は広い | 精度が最も低い |
| 分析の粒度 | より小さなAOI（ブロック上など）も可能です | すべてのAOIを動的に追跡するための解析時間が長くなった | 精度誤差を考慮するため、より広いAOIでの使用を推奨します |
| 生態学的妥当性 | 管理された環境 | 高い生態学的妥当性 | スクリーニング検査に限定された場合、生態学的妥当性が高まる |
| 拡張性 | データの収集に時間がかかる | 収集と分析に時間がかかる。 | 拡張が容易 |
| FEA | 簡単に統合できます | 動きの影響を受ける | 簡単に統合できます |
| 他のセンサーとの連携 | GSR、EMG、ECG、およびEEGとの連携が可能 | GSR、ECG、EMGとの統合が容易 | オンラインプラットフォームでは利用できません |
| 費用対効果 | 専用のハードウェアと、研究に特化したリソースが必要となります | 専用のハードウェアと、研究に特化したリソースが必要となります | ウェブカメラを活用。最小限の人員で運用可能。 |
要約すると、それぞれの設定には長所と短所があります。生態学的妥当性が高いものもあれば、研究の規模拡大を可能にするもの、精度が高いものなどがあり、使いやすさもそれぞれ異なります。iMotionsでは、お客様の研究デザインや研究の範囲に応じて、ワークフローを最適化するための柔軟なソリューションを多数ご用意しています。お客様に最適なソリューションを見つけるため、ぜひお問い合わせください。
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The Complete Pocket Guide
- 35 pages of comprehensive eye tracking material
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- Learn how to take your research to the next level
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参考文献
Sellers ら、Proc Hum Factors Ergo Soc、(2014)
Santiago-Espada ら、『人間パフォーマンスおよび作業負荷研究のための多属性タスク・バッテリーII（MATB-II）ソフトウェア：ユーザーガイド』（2011年）。
Mele & Federici, 『Cogn Process』（2012年）
ハズレット、CHI ‘06（2006年）
Hardy ら. Proc Hum Factors Ergo Soc, (2013)
ハンキンス・アンド・ウィルソン、『航空宇宙環境医学』（1998年）
iMotions、「Webcam ET Accuracy Whitepaper v2」（2022年）
Bishay ら、arXiv.org (2022)
