Conseils d'experts en matière d'eye tracking

Comment éviter les pièges de la recherche sur l'eye tracking et d'autres conseils utiles pour faciliter votre travail.

Avec près d'une décennie d'expérience de l'eye tracking à son actif, le Dr Tim Holmes est l'un des grands leaders d'opinion du secteur. Dans cet article, il nous fait part des connaissances et usages qu'il a tirés de son expérience.

Conseil n° 1 : repassez vos données et procédez à une "vérification sensorielle" AVANT de commencer l'analyse ! Les résolutions d'écran et d'image sont importantes.

Le premier conseil est le résultat direct d'un exemple spécifique que j'ai vu où la relecture du regard, en utilisant le logiciel du fabricant, n'avait pas de sens lorsqu'elle était visualisée par-dessus les stimuli parce que les images avaient été affichées à une résolution de pixels différente de celle des images de visualisation. Cela signifie que les fixations n'étaient pas visualisées sur les objets liés à la tâche dans le stimulus. Même si les chercheurs aimeraient que les participants regardent toujours "au bon endroit", ce n'est pas réaliste et, dans ce cas, comme certains des participants n'avaient pas un développement typique, il était crédible que certaines fixations soient "un peu décalées" et le problème a donc été négligé. En fait, la diapositive d'instruction de l'expérience donnait le ton, car les mouvements oculaires de lecture sont assez prévisibles et, bien sûr, les participants montraient un modèle de fixations qui correspondait à la lecture, mais qui s'étendait au-delà du texte dans toutes les directions. J'ai constaté des problèmes similaires avec les rapports d'aspect des écrans, lorsqu'il y avait un décalage entre les deux, ce qui entraînait un décalage léger mais systématique des points de regard, typiquement dans une dimension. Ce qu'il faut retenir ici, c'est que les fixations ont tendance à se regrouper autour des régions d'une image qui sont très informatives, très saillantes ou fortement liées à la tâche effectuée. Si vous avez des données qui se regroupent ailleurs, il est utile de vérifier que votre système cartographie correctement les données relatives au regard. Une autre bonne solution consiste à toujours inclure une sorte de stimulus d'étalonnage dans votre expérience afin de vérifier que le regard est correctement cartographié.

Conseil n° 2 : Universitaire ou commercial, peu importe, il n'y a AUCUN substitut au pilotage de votre étude.

D'accord, ceci pourrait être un article de blog à part entière ! Comme je travaille avec de nombreuses personnes qui pratiquent l'eye tracking dans le monde réel plutôt que dans un laboratoire universitaire (oui, je sais, certaines universités font aussi de la recherche dans le monde réel !), je rencontre fréquemment des études où quelque chose d'inattendu s'est produit - que ce soit la météo, la présence d'autres personnes dans l'environnement, les réflexions internes dans les Corrective Lenses, ou le manque de temps pour collecter les données du participant dans le calendrier des tests. Dans la plupart des cas, un petit test préalable aurait permis de résoudre la majorité des problèmes que j'ai rencontrés dans le cadre d'études d'eye tracking.

Lorsque je parle de pilotage, je ne veux pas seulement dire "faire exécuter la tâche à un participant" ou lire le script - je veux dire parcourir l'itinéraire à différents moments de la journée pour une étude sur les acheteurs, calibrer plusieurs participants avec l'Eye Tracker ou l'Oculomètre que vous avez choisi dans l'environnement réel dans lequel vous effectuerez les tests, effectuer vos analyses pour vous assurer que vous pouvez réellement obtenir les données dont vous avez besoin à partir de l'étude que vous avez conçue. Bien entendu, assurez-vous également que vous avez sélectionné un Eye Tracker ou Oculomètres approprié à la question que vous étudiez. Ce qui semble logique en laboratoire ou dans une salle de réunion peut soudain sembler plein de problèmes une fois que vous l'aurez essayé.

En tant que chercheur universitaire, c'est quelque chose que je fais toujours, en tant que chercheur commercial, je sais que c'est quelque chose pour lequel il y a souvent peu de temps ou de budget, mais croyez-moi, vous pouvez vous épargner beaucoup de maux de cœur en prenant quelques collègues et en leur demandant de participer avant d'engager des milliers et des jours de travail pour recruter, tester et analyser les données des participants à une étude que vous n'avez pas encore pilotée. Je vous garantis que ce seul conseil se traduira par de meilleurs résultats pour tous ceux qui l'essaieront.

Conseil n° 3 : les cartes thermiques sont idéales pour raconter une histoire, mais elles peuvent aussi en cacher une. Approfondissez la question.

Dans la recherche universitaire, nous avons tendance à ne pas utiliser très souvent les cartes thermiques et à nous concentrer sur l'analyse quantitative des mesures réelles du regard, telles que la durée moyenne de fixation, le temps de la première fixation et la latence de la saccade. Sur le plan commercial, on s'appuie beaucoup sur la carte thermique pour visualiser tout ce qui concerne l'eye tracking, mais elle ne fonctionne que si l'hypothèse suivante est vraie : toutes les personnes de l'échantillon se sont comportées à peu près de la même manière au cours de la même période de temps. S'il existe des aberrations spatiales ou temporelles dans votre échantillon, la carte thermique produite par la plupart des logiciels disponibles dans le commerce sera presque certainement trompeuse, ce qui se traduira par des informations et des recommandations inexactes. Si vous devez vous appuyer sur des cartes thermiques, il est essentiel que vous examiniez également les tracés/répétitions des gaz individuels afin d'identifier ces valeurs aberrantes et de les supprimer de la visualisation que vous utilisez pour raconter votre histoire, sinon, je suis désolé de le dire, vous truquez vos résultats, et même si cela peut faire plaisir à vos parties prenantes/clients, cela ne générera pas les gains que vous leur promettez.

Conseil n° 4 : attention au biais central - pour obtenir des résultats significatifs, placez vos cibles loin du centre du champ visuel.

En parlant de cartes thermiques, combien de fois avez-vous remarqué un point chaud au centre de l'image ? Cela est dû à ce que nous appelons le biais de fixation centrale, qui est une tendance des observateurs à regarder le centre de la scène et qui est particulièrement répandu dans les premières fixations suivant l'apparition du stimulus. En tant que chercheur, le contrôle de la fixation avant la présentation d'un stimulus est quelque chose que je fais tout le temps, même dans les paradigmes de vision libre, parce que connaître l'origine des mouvements oculaires d'un participant aide à l'analyse de l'attention induite par le stimulus, mais d'un point de vue purement mécanique, cela signifie qu'il y aura toujours un groupe de points de regard autour de la cible de contrôle de la fixation, généralement une croix, même après sa suppression parce qu'il faut du temps pour que les prochains mouvements oculaires soient planifiés et exécutés.
Alors, est-ce que votre chercheur de marché moyen devrait s'inquiéter à ce sujet ? La réponse est un grand OUI ! Un moyen simple d'atténuer cet effet consiste à analyser les fixations qui se produisent 0,5 à 1 seconde APRÈS l'apparition de l'image. Cela permettra au moins d'atténuer la majeure partie du biais initial. Mais voici ce qu'il faut retenir : si vous voulez tester si une marque, un produit ou une revendication attire et capte l'attention, ne le placez pas au centre de la scène. J'ai déjà participé à une étude de repérabilité pour des candidats concurrents à la refonte d'un produit. Sur les premiers planogrammes que j'ai reçus, le nouveau design se trouvait toujours au milieu de l'étagère centrale, ce qui signifie qu'il serait très improbable qu'une différence entre les designs soit détectable à partir de l'étude. Si l'on vous présente un jour une carte thermique montrant une grosse tache rouge au centre de l'écran et que votre produit se trouve en dessous, je vous conseille de prendre tout ce qui est dit à propos de ces résultats avec une très grosse pincée de sel.

Conseil n° 5a : Attention aux zones d'intérêt (AOI) - les AOI touchantes reflètent-elles la précision de l'homme ou de votre tracker ?

Ce n'est un secret pour personne que je pense que les cartes thermiques sont potentiellement trompeuses si elles ne sont pas exécutées correctement, ce qui soulève une question évidente : que DEVRIEZ-VOUS faire lorsque vous analysez vos résultats ? De plus, si vous êtes un chercheur commercial et que vous ne voulez pas vous plonger dans les données brutes à chaque fois que vous menez une étude, existe-t-il des outils simples que vous pouvez utiliser pour ajouter de la valeur en plus des cartes thermiques que vous serez OBLIGÉS d'inclure dans vos présentations ? Ne craignez rien mon ami, j'ai effectivement des réponses à ces questions, mais leur portée est limitée à ceux qui s'intéressent à la manière dont la scène visuelle peut affecter l'attention et/ou la capacité à accomplir une tâche. Si vous vous intéressez à la mécanique des mouvements oculaires eux-mêmes, je ne pense pas qu'il y ait de substitut pour creuser dans les données brutes.

Dans la recherche scientifique, nous avons généralement une hypothèse que nous voulons tester, qui est quelque chose comme "Les participants du groupe A trouveront l'objet 1 plus rapidement que l'objet 2" - oui, nous sommes fous comme ça ! Dans la recherche commerciale, les questions peuvent être formulées de manière plus générale et font souvent appel à des concepts dangereusement ambigus tels que l'"engagement" ou le "like", mais en principe, toute recherche qui vaut la peine d'être menée repose sur une question : Mon produit se démarque-t-il dans les rayons ? La présentation de ce site web réduit-elle le temps nécessaire à l'achat ? Le système de navigation par satellite détourne-t-il l'attention du conducteur de la route ? Le point commun de ces questions est qu'elles portent sur le moment ou l'emplacement des objets dans la scène visuelle. Pour des questions de ce type, quelques zones d'intérêt (AOI) peuvent porter votre recherche à un autre niveau, car vous pouvez générer des mesures telles que le temps de première fixation, le temps de séjour cumulé, les visites, etc. qui sont particulièrement utiles si vous effectuez des tests A/B.

Mais il faut faire attention à la définition des sites d'intérêt ! Par exemple, couvrir toute une page web ou un planogramme avec des AOI qui ne laissent aucun espace blanc visible n'est généralement pas une bonne idée. La précision de chaque Eye Tracker ou Oculomètre est limitée. Vous pouvez la trouver auprès des fabricants, mais elle se situe généralement autour de 0,5 à 1 degré d'angle visuel. Cela signifie qu'à une distance d'observation d'environ 60 cm, le point du regard est précis à 0,5-1 cm. Avec un Eye Tracker ou Oculomètre portable, la distance par rapport à la cible peut être plus grande, et ce chiffre augmente donc. Si vos centres d'intérêt ne laissent pas d'espace blanc entre eux, les fixations sur les bords de vos centres d'intérêt seront signalées, mais il est possible que le bruit provenant de la précision de l'eye tracker ou des oculomètres affecte vos résultats. En outre, notre propre placement du regard n'est pas toujours très précis. Par exemple, lorsque je lis un texte, je place généralement mon regard légèrement au-dessus des mots plutôt que directement sur eux. Cela signifie que les centres d'intérêt doivent couvrir une zone légèrement plus grande (0,5 degré dans toutes les directions) que l'objet auquel vous vous intéressez et que, dans l'idéal, il doit y avoir un espace entre votre centre d'intérêt et tout autre centre d'intérêt sur tous les côtés. De cette façon, vous pouvez déclarer en toute confiance que les points de regard dans la zone d'intérêt se rapportent réellement à cette zone d'intérêt et ne débordent pas d'une autre zone d'intérêt adjacente.

Conseil n° 5b : Attention aux zones d'intérêt (AOI) - le chevauchement des AOI entraîne-t-il un double comptage ou des fixations manquées ?

Il s'agit du corollaire évident du conseil 5a, car si vous ne pouvez pas savoir avec certitude quelle AOI une personne regardait lorsque les AOI se touchent, vous ne pouvez certainement pas savoir avec certitude lorsqu'elles se chevauchent ! Dans ce cas, votre logiciel d'eye tracking ou d'oculométrie n'aura aucun problème à rapporter les fixations dans deux zones d'intérêt simultanément, ce qui signifie que vous pourriez compter les fixations deux fois. De plus, si les centres d'intérêt se chevauchent parce qu'ils se trouvent dans les mêmes coordonnées (x,y) mais dans un plan de profondeur (z) différent, il est également possible que la superposition des centres d'intérêt amène votre logiciel d'eye tracking à attribuer le point de regard au mauvais centre d'intérêt si vous n'avez pas tenu compte des occlusions ou des corrections de parallaxe (que l'image sur la rétine soit focalisée sur l'objet proche ou lointain).

Tout ceci devient particulièrement important lorsque l'on travaille avec des Eye Tracker ou Oculomètres portables, où les OI ne s'appliquent pas seulement à des zones statiques de la scène, mais sont constamment en mouvement en raison des mouvements de la tête. C'est pourquoi des outils comme Tobii Pro Lab vous permettent de créer des zones d'intérêt dynamiques et, pour vous éviter de les positionner image par image, d'appliquer des algorithmes d'interpolation pour animer leurs positions entre les images clés et pour déterminer quand les zones d'intérêt sont visibles ou non afin de tenir compte des occlusions. N'oubliez pas que ces algorithmes transforment ou morphent généralement la forme d'une zone d'intérêt 2D entre les images clés, plutôt que de faire correspondre le contour réel de l'objet auquel la zone d'intérêt est associée. Vous devez donc utiliser un certain nombre d'images clés afin d'obtenir la meilleure précision possible pour l'accélération/décélération et le redimensionnement de l'objet au cours de l'étude.