最先端のアイトラッキング研究における視線マッピング

視線追跡は、人々が視覚的な刺激をどのように認識し、それに対してどのように反応するかを理解するための強力な手法です。この手法を活用することで、ウェブサイトのデザインを最適化し、マーケティングキャンペーンの効果を高め、ユーザー体験を向上させることができます。では、視線追跡はどのように機能し、その活用にはどのようなメリットがあるのでしょうか？

この記事では、視線マッピングの基本、その測定方法、そして人間の行動に関する貴重な知見を得るためにどのように活用できるかについて解説します。また、視線マッピングの実用例や、それが目標達成にどのように役立つかについてもご紹介します。研究者、マーケター、デザイナーを問わず、視線マッピングを活用することで、注目を集め、行動を促す、より魅力的で効果的なビジュアルコンテンツを作成することができます。

高度なアイトラッキング研究を行う際、視線マッピングを活用することは極めて重要です。その理由は、私たちが注目するものが、すなわち私たち自身であるという単純な事実にあります。何かを観察し、それに注意を向けるということは、それを選んだだけでなく、他のものを選ばなかったということでもあります。つまり、私たちは何よりもそれを優先したのです。

人間の行動、特に高度なアイトラッキング研究を学ぶ上で、これは極めて重要です。注意のメカニズムを理解することで、人の欲求や願望、願望（そして逆に、嫌悪感や不快感、無関心）を理解することができるようになります。

視線追跡と注意

アイトラッキングを用いてこの注意の向け方を調査することで、より深い理解を得ることができます。これは比較的単純な作業ですが、実生活環境（アイトラッキング用メガネを使用する場合）やウェブサイト（上下にスクロールする必要がある場合）でのアイトラッキング実験では、視覚的なパラメータが絶えず変化しており、これが問題となります。

複数の被験者を対象に研究を行っている場合（研究を行うなら、本来そうあるべきですが）、視覚世界に対する捉え方は被験者ごとに異なります。では、どうすればそれらを比較することができるのでしょうか？

視線マッピングがこの問題を解決します

この問題は、視線マッピングによって解決されます。最先端のアイトラッキングソフトウェアが提供する分析手法として、視線マッピングは、動的な視覚世界を静止画像として表現する手段を提供します。それでは、これが具体的に何を意味するのかを見ていきましょう。

例えば、買い物中の環境で、特定の棚に対する複数の回答者の注意を調査したいとしましょう（もちろん、環境や設定はどのようなものでも構いません）。指示に従い、各回答者はアイトラッキング用メガネを装着して、その環境を自由に見て回ることができます。

すべての回答者のデータをiMotionsにインポートすることで、視線データを録画データ内の特定の画像やフレームにマッピングすることができます。その結果は、以下に示すようなものになります。

右側に回答者の視点が表示されており、その視線が左側の画像に重ねて表示されています。

さらに、参照画像が分析され、参加者が現実世界で目にする光景と関連付けるために使用されます。この処理により、3Dの視覚シーンが2Dの遠近法に変換されます。

これにより、参加者一人ひとりの視点から同じ参照画像を確認することが可能となり、本来なら参加者ごとに異なるプロセスを統一することができます。

これは、以下に示すようなウェブサイトなどの画面上の動的な刺激でも可能です。

これにより、複数の回答者を横断して、回答者が世界をどのように捉えているか――つまり、どのような特徴に最も注目し、どのような特徴を無視しているか――を把握することができます。

ユーザーが最初に注目するのは、何を発見しているか、そしてどのように刺激（例えばウェブサイトなど）を処理しているかであり、そこから、ユーザーの視線誘導に最適なレイアウトがどのようなものかについての手がかりを得ることができます。これは、ユーザー体験（UX）の向上に役立ちます。

なぜこれがそれほど重要なのでしょうか？

もちろん、私たちは主に視覚に依存する生き物でもあります――日常生活において、視覚は他の感覚よりもはるかに頻繁に使われているからです――ですから、視覚的な体験を追跡することで、注意について多くのことがわかるというのは、言うまでもないことでしょう。

まさにこれがアイトラッキングの役割です。アイトラッキングは視線を追跡するだけでなく、研究者が（言葉遊びのつもりですが）それ以上の多くのことを「見る」ことを可能にします。つまり、私たちが何に注目しているか、何が好きで何が嫌いなのか、といったことです。

アイトラッカーを用いた実験環境下での視覚的注意の研究は、従来（そして現在もなお多くの場合）、被験者が静止したコンピュータ画面に向き合って行われてきた。これにより、実験を厳密に制御することが可能となり、視覚的注意を画面上で起きている事象と直接関連付けることができる。

実験としてはこれだけで十分であり、その点については心配する必要はない。しかし、他の実験では、動的に動く刺激を用いることもできる。

以下の例は、アイトラッキングメガネからの視界と、その視線が表紙の2D画像にどのようにマッピングされるかを示しています。

さまざまな刺激

動的な刺激とは、2次元を超えて変化する視覚的シーンを指します。つまり、基本的には画面に限定されないあらゆるものです。

これは、自然な（あるいは不自然な）環境の中を歩き回って交流することから、パソコンでウェブサイトを閲覧することまで、あらゆることを指す可能性があります。

上記の例にはすべて共通点があります。それは、動的に変化する視覚情報を使用しているという点です。一般的な視線追跡実験では、画面上の2次元パラメータを用いて、被験者がどこを見ているかを特定します。動画の場合であっても、刺激が占める空間は変わりません。

視線マッピングにはデジタル画像を使用することも可能です。画像が回答者の視点を十分に正確に捉えている限り、視線をその画像にマッピングすることができます。これについては、以下の例で示しています。

他にどんな選択肢があるのでしょうか？

視線マッピングを使用しない場合の代替手段は、参加者ごとに、フレームごとに注目領域を個別に定義することです。これは明らかに手間と時間がかかる作業であり、時間とリソースを浪費することになります。

iMotionsで視線マッピングを使用するもう一つの利点は、計算がクラウド上で自動的に、かつより迅速に行われるため、さらに時間を節約できることです。

結論

視線マッピングを用いてアイトラッキングデータを分析することで、たとえ回答者ごとに物事への向き合い方が異なっていても、彼らが外界に注ぐ注意を比較することが可能になる。

これにより、私たちが何に注目しているのかを理解する助けとなり、自分たちが一体どのような人間なのかを正確に理解することに一歩近づくことができます。

「視線マッピング」は高度なアイトラッキング指標の一つです。これをきっかけに、皆様の業務や研究で活用していただければ幸いです。アイトラッキングが人間の注意や行動の理解にどのように役立つか、また統合型バイオセンサーによってその理解をいかに深められるかについて、さらに詳しく知りたい方は、以下の32ページにわたる無料のアイトラッキングガイドをご覧ください。