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UE实践笔记：眼动数据分析—诠释与过度诠释
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发表时间：2019/7/11 16:22:00
楼 主
UE实践笔记：眼动数据分析—诠释与过度诠释
版权声明：转载时请以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本声明http://piglili.tankehu.com/logs/40059873.html
不久前曾撰文讨论眼动仪的女子弓虽之谜。前文主要讨论眼动研究的类型与研究设计，经过月余的熟悉、实践和培训，今以入门级菜鸟的经验，试论眼动数据的分析。内容如下：
1、眼动研究类型：几点补充2、样本之谜：到底需要几个用户？3、数据分析：诠释与过度诠释4、眼动数据：利与弊
1.眼动研究类型：几点补充
前文将眼动研究分为描述性与实验性两种，其实也可理解为定性与定量的区别。如何命名两者的区分并不重要，关键在于理解，前者是为了识别问题（表象）从而改进，而后者在于确立问题是否具有普遍性及其成因（本质）。
在T家的宣传资料中有这样一个比喻：眼动可以是蛋糕奶油裱花上的糖果碎屑（sprinkleontheicing），可以是蛋糕的奶油裱花（icingonthecake），也可以是蛋糕本身（图1）。即，它可以作为最表面的辅助性描述（直观地展现人的行为），也可以作为最核心的因果揭示（探讨具有普遍性的行为模式、导致行为的因素）。
理解基本的区别，是正确设计研究和分析研究数据的重要前提。
2.样本之谜：到底需要几个用户？
决定样本大小的最根本因素在于研究类型。
要想将结果普遍化（generalization），或对不同用户组（如，男、女等）做比较，必须使用定量研究。对于定量研究的样本，目前没有确切的结论。T家指出，一般在25人左右，就会到达饱和值（再增加数据，对结果也不会有显著影响）。但也有研究认为必须找50人。我更倾向T家的看法：结合研究的详细情况，考虑以下几个因素：
刺激物（stimulus）以及实验的复杂度待比较的用户组数后期数据分析的方法基于数据分析结果所做出的决策需承担的风险。时间、金钱成本前三个因素基于学术严谨性（对信度、效度的考虑），后两个因素则从企业的考虑角度出发，尤为值得注意。如果参考眼动研究结果做出的决策，有可能影响极大，则样本越大越保险。但如果风险较小，保证基本的底线也许已足够。
对于定性研究，它的结果固然不能用于推导行为是否有共性，但只要能揭示问题，可以认为，几个人甚至一个人的眼动数据也是有用的。
最近一次项目将眼动仪作为可用性测试的补充，在热度图中发现了图2这个问题。这仅仅是4个用户的数据，却足以告诉我们设计上的问题：用户注视了两个地方，但这两者只满足TA同一个需求。第一句话是浪费眼神。
图2
这也许是个微不足道的问题，不就浪费个眼神嘛。但举该例是为了说明，小样本同样能帮助发现问题，从而快速指导设计的改善：将两句话合二为一，“去淘宝首页体验购物乐趣”。
总而言之，对定量研究来说，目的往往在于普遍化。对定性研究来说，发现问题是关键，而眼动的确能帮助我们更有效地发现问题，从而进行下一步的分析。
3.数据分析：诠释与过度诠释
眼动研究一大难点在于，如何处理貌似丰富却陷阱重重的数据。丰富是指，有多种多样直观的结果可视化方式；陷阱在于，每种可视化方式在不同的设定下都可能引起误导。对研究者来讲，在分析时或应重点把握两点：勿过度诠释，勿只依赖眼动数据！
勿过度诠释含义有二：
诠释、分析应基于研究类型。不要用定量的语言描述定性的数据，不要用小样本做整体性推导、对比用户组；懂得舍弃。这又有两层含义。1）若你的眼动报告读者是PM/PD/设计师，无需把对他们没用的结果呈现。尽管它们看起来很有趣，但其他人关心的往往仅是结果对他们的指导意义；2）对于校对不准或捕获质量低的数据，要绝对舍弃。虽然这意味着时间、金钱的浪费。勿只依赖眼动数据是指，应充分结合访谈之类的主观用户反馈、设计经验准则等进行分析。眼动数据分析一大危险在于，那些美丽的热度图、柱状图很容易勾起臆测。如果没有同时收集用户的诠释，一不小心就变成研究员的YY了。同样地，一旦钻进了数据的迷瘴，会忘记其实还有其他分析的利器。
4.眼动数据：利与弊
眼动结果作为一种直观的用户体验呈现，有无数案例说明其利。图2的例子就充分表明了眼动特有的价值所在：普通可用性测试很难识别这个问题。
但弊端也是普遍的，眼动研究的设计、执行、数据分析，每一步的操作不当，都可能产出垃圾。这就要求研究员始终保持应有的职业操守和客观严谨的态度。我曾非常苦恼于一点：严谨性和企业要求的快速产出结果往往是相悖的，和真实度也常常有矛盾。那我是否应“教育”他们，例如如何读眼动结果、结果怎么来的？于是我问了T家从瑞典来的培训经理这个问题。他的建议是，不用操这份心，因为严谨性往往不是他们所关注的，他们只关注结果的指导意义。所以对于研究员来说，要让你的工作有价值，只需要把最有用，或你认为应改进的结果呈现出来，节省彼此时间。企业与学术界不一样，在企业的用户研究中，眼动数据只是一种用于支持你的观点，并带来改变的更有说服力的证据。
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