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by 수쟝 Apr 10. 2019

아이트래킹 배우기

 인턴을 시작하자마자 3월 마지막 주에 봄방학이 있어서 (미국은 3월 셋째 주나 넷째 주에 일주일 정도 봄방학이 있다) 잠시 쉬다 왔다. 저번에 유니티로 공 굴리는 게임을 간단하게 만들어보고, 연구소에서 만든 게임을 플레이해봤다. 하지만 내 주 전공은 게임 제작이나 디자인이 아니라서 내 슈퍼바이저와 같이 내가 여기서 어떤 것을 배워갈 수 있을지에 대해 같이 고민했다. 그래서 내린 결론은 연구소 장비 중에 Tobii Eye Track / E4 Wrist Bracelet - Psychophysiology를 이용해서 내가 공부하고 싶었던 유저 테스팅 쪽으로 진행하기로 하였다. 


 하지만 연구소도 진행하던 프로젝트가 있기 때문에 누군가에게 수업을 듣는 것처럼 배우는 것은 불가능하고, 내가 스스로 공부할 것을 찾아서 나만의 프로젝트를 만들어야 한다. 개인적으로 포트폴리오에 넣기 애매했던 시애틀 인턴의 쓰라린 경험이 있었기 때문에 이번에는 고생하더라도 내가 원하는 것을 배우는데 가장 우선순위를 두었다. 그리고 공부한 것 + 인턴생활을 브런치에 정리하는 것도 꼭 해보고 싶었던 것 중에 하나인데, 나 역시 브런치에서 많은 도움을 받았고, 글을 쓰려면 글감이 있어야 하는데 그것을 마련하긴 위해서는 공부를 해야 하기 때문이다. 결론은 자급자족.. 노는 자는.. 쓸 것이 없다...



아이트래킹이란?

 아이트래킹이란 시선의 위치나 움직임을 추적하는 기술이다. (네이버 지식백과) 

아이트래킹 종류에는 크게 원격 방식, 글라스 방식으로 나눌 수 있다. 

다양한 종류의 아이트래킹 제품. 출처 : Tobiipro


 아이트래킹은 사용자 경험과 HCI 분야에서 많이 활용이 되고 있는 분야다. 단순히 사용성을 평가하는데만 쓰이는 것이 아니고 사용자의 행동 패턴과 그것을 예측할 수 있도록 도와준다. 링크가 없는데 계속 클릭한다는 유저도 있고, 데이터를 보면 사람들은 웹사이트를 접속하였을 때 무의식적으로 좌측 상단을 보게 되어 그것이 웹 표준이 된 경우도 있다. 

사용자들이 보는 시선 히트맵 (Hitmap) 데이터

출처: Manhartsberger, M., & Zellhofer, N. (2005). Eye tracking in usability research: 

What users really see. In Usability Symposium (Vol. 198, No. 2, pp. 141-152).


 이처럼 최적화된 인터페이스를 만들 기 위한 방법 중 하나로 아이트래킹이 사용되는 것이다. 비슷한 서비스로는 뷰저블 ,  유저 해빗 , 구글 애널리틱스 등 이 있다. 


 또한 아이트래킹은 유저 인터페이스 분야뿐만 아니라 운동, 마케팅, 전시, 심리학 및 뇌과학, 임상시험이나 VR 등에서까지 이용될 수 있다. 아이트래커로 평가하는 방식에는 1) 질적 평가  2) 양적 평가로 나눌 수 있는데 사용자 평가할 때의 정성적 평가(Qualitative Analysis)와 정량적 평가(Quantitative Analysis)와 같은 맥락을 가지고 있다.  


1) 질적 평가 (Qualitative Analysis)

 질적 평가는 사용자가 콘텐츠를 응시하는 방식을 확인한다. 정성적 평가에서는 숫자가 아닌 말로 표현을 한다. 숫자로 표현하지 못하는 모든 부분을 나타내는 방식이며 대부분은 사용자가 화면의 콘텐츠를 어떻게, 왜, 무엇을 등을 표현하고자 할 때 쓴다. 아이트래킹을 할 때 대부분의 소프트웨어는 영상녹화와 음성을 같이 녹음할 수 있는데, 사용자가 진행하면서 어떻게 생각했는지 말로 표현할 수 있고 그것은 중요한 데이터로 사용될 수 있다. 


2) 양적 평가 (Quantitative Analysis)

 정량적 평가에서는 반대로 숫자로 나타낼 수 있는 것들을 측정한다. 마찬가지로 아이트래킹의 데이터는 사용자의 경험 데이터를 수치로 표시할 수 있는 것을 말한다. 주로 숫자로 나타낼 수 있는 시간이나 횟수 등을 표시할 수 있을 때 쓴다.  사용자가 어디를 먼저 보았는지 (순서), 무엇을 집중적으로 보았는지 (주의),  콘텐츠를 얼마나 오래 보았는지 (시간) 등을 수치화할 수 있다. 



프로젝트 목표

1) 디바이스 대여해서 앱 / 웹 한 개 이상씩 분석해보기

 요즘 제일 관심 있는 회사는 다노(DANO)라서 웹서비스는 다노의 다노 샵, 앱은 다노의 다노미를 (아마도) 할 예정이다. 앱 분석에 토스(TOSS)도 하고 싶었지만 우선은 공통된 회사로 첫 프로젝트를 진행해 보고 결정해도 좋을 거 같다. (사실 토스는 너무 어려울 거 같다..)


2) 데이터를 어떻게 뽑아내는지

 Tobii 같은 경우는 자체 분석 소프트웨어를 웹사이트에서 다운로드할 수 있다. 30일 무료 체험이 가능하며 Tobii Pro Lab / Tobii Pro Studio를 활용할 것이다. (자세한 소프트웨어 내용은 아래쪽에!)


3) 뽑아낸 데이터를 읽는 법 / 활용하는 법

 소프트웨어를 이용해서 데이터를 뽑으면 몇 가지 방식으로 사람이 보기 편하게 시각화(Visualization)할 수 있다. Gaze Plot / Heat Map / AOI(Area of Interests)가 대표적인데 역시 자세한 건 나중에.


4) 다노 샵 웹사이트 사용성 평가하기

 다노 샵은 한국어로 이루어진 웹사이트라 우선은 나 혼자 측정한 데이터를 가지고 결론을 도출해야 할 것이다. 디바이스를 밖으로 가지고 나갈 수 있거나 하루정도 대여할 수 있으면 좋을 텐데 알아봐야 할 거 같다.

우선 지금 최선의 방법은 목적을 다르게 해서 여러 case로 테스팅해보는 수밖에 없다. 이것저것 많은 방법을 시도해보자.


5) 가능하다면 웹사이트 디자인 리뉴얼

 가능하다면 새로 디자인 한 화면을 가지고 연구실 사람들에게 부탁하여 내 화면 역시 테스팅하는 시간을 가지면 좋겠다. 많은 데이터가 쌓일수록 좋지만 생각해보니까 연구실 사람들에게 부탁하려면 영문 페이지를 만들어야 하는 것인가?!



준비과정

 우선 사용한 아이트래킹 디바이스는 Tobii Pro Glasses 2이다. 공식 웹페이지에 디바이스에 대한 설명이 자세히 나와있다.

출처 : Tobbii


-아이트래킹 기기 사용법

-절차 ( 기기 대여, 메일 누구한테 보내야 하는지 )

-촬영한 영상 활용법 ( 소프트웨어 활용 ) 

에 대해서 간단히 설명을 들었다. 영어로 설명해주시는데 생각보다 디바이스 자체 사용법은 어렵지 않았다.

실제 사용했던 디바이스

 글라스뿐만 아니라 전원을 공급해주는 배터리도 필수다. 왼쪽 사진에 보이는 배터리 같은 것에 소프트웨어가 설치되어있는 컴퓨터를 연결하면 준비 완료다. 녹화된 영상은 배터리의 SD카드에 저장이 되고 그 영상으로 데이터를 보려면 소프트웨어가 설치된 컴퓨터가 필요하다. 데스크톱에 SD카드 슬롯은 없지만 다행히 맥북 허브에 슬롯 남는 게 있었다.


소프트웨어를 실행하는 서피스

 배터리에 연결하는 컴퓨터는 옆 연구소(IE Lab) 서피스를 빌려서 썼다. 배터리를 서피스에 연결하면 가운데 사진처럼 전용 와이파이를 잡게 된다. Tobii Pro Glasses Controller 소프트웨어를 사용해서 녹화를 할 수 있다. gbl-korea라는 폴더를 만들어 새로운 participant를 만들었다. 


디바이스로 보는 화면이 서피스에 나타난다


 캘리브레이션 과정을 거치고 동영상 녹화가 시작된다. 화면에 보이는 붉은 원이 내 눈동자가 보고 있는 곳이다. 녹화된 파일을 열면 (mp.4) 시선이 표시된 곳은 보이지 않고 정말 '영상'만 나온다. (음성도 나온다..) 

분석에 쓰이는 소프트웨어를 다운로드하여서 열면 그 안에서는 보인다고 한다.


 소프트웨어는 Tobii Pro Lab을 사용한다. Tobii Studio도 있지만 아직 실행해본 적은 없다.

Tobii Pro Lab은 시선의 데이터나 관찰 및 해석, 정량적 분석과 시각화하는 것에 중점을 둔 소프트웨어다. Screen-based / Wearable-based / Scene camera / VR360 / External Presenter로 study를 나누어서 프로젝트를 만들 수 있다. (공식 홈페이지 교육 영상에는 예전 버진이라 VR360과 External Presenter가 없다)

첫 실행


 디바이스로 데이터 수집률이 보통 90% 이상 돼야 괜찮은 데이터인데 내가 찍은 아마존 웹 페이스 테스트 영상은 데이터 수집률이 89%밖에 되지 않는다. 디바이스를 체험해 본다는 것에 목적을 두었기 때문에 크게 상관하진 않지만, 다노 샵 프로젝트를 진행할 시에는 보다 더 높고 정확한 데이터 수집률이 나와야 진행할 수 있을 것이다. 아직은 본격적으로 분석을 시작하지 않고 소프트웨어를 배워가고 있는 과정이기 때문에 데이터를 도출 결과는 다음 글에서 다룰 것이다. 




 인턴이 5월 마지막 주까지 기 때문에 시간은 어느 정도 있지만 현재 ADAA랑 다른 공모전들 접수기간이 겹쳐버려서 브런치 연재까지 진행한다면 매우 바쁜 달이 될꺼같다. 그래도 새로운 걸 알아가는 것은 언제나 재밌다.




참고 링크

https://www.tobiipro.com

https://story.pxd.co.kr/1055

https://brunch.co.kr/@kiwon4321/17

Background image

https://www.tobii.com/


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