Name: 拡張現実感のユーザビリティ評価:神経情報システム研究 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2022-11-30T14:40:00.000+00:00
Duration: 5 min 43 s
Description: 学ぶ拡張現実感のユーザビリティ評価手法。モバイルfNIRSとアイトラッキンググラスを用いた多モーダル測定で、主観評価と客観評価を統合し、管理情報システムにおける新興技術の実用的な評価パラダイムを確立する。

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この研究は、江蘇省教育局の哲学および社会科学研究プロジェクト(2018SJA1089)、江蘇省海外研究奨学金(JS-2018-262)、浙江省自然科学財団(LY19G020018)、および中国国家自然科学財団(NSFC)(72001096)の支援を受けました。

この研究は、ヘルシンキ宣言の原則に従って実施されました。すべての参加者は、実験の目的と安全性を知らされ、参加前にインフォームドコンセントフォームに署名しました。この研究は、江蘇省科学技術大学の治験審査委員会によって承認されました。
1. 実験手順
<ol><li>実験の準備<ol><li>参加者にインフォームドコンセントを説明し、同意書に署名してもらいます。</li>
		<li>参加者の色覚テストを実行して、正常な色識別があることを確認します。</li>
		<li>参加者に30のミネラルウォーターブランドを提示し、実験で使用したミネラルウォーターのブランドに慣れていないことを確認するために、なじみのあるブランドを選んでもらいます。</li>
		<li>実験の手順を参加者に紹介します。</li>
		<li>調査で使用したブランド以外のミネラルウォーターブランドを使用している参加者に対して事前実験を実施し、ARとWebサイトの操作に精通していることを確認します。</li>
		<li>グループAの各参加者に、最初にAR実験を実行し、次にWebサイトの実験を実行するように指示します。グループBの各参加者に、最初にWebサイトの実験を実行してから、AR実験を実行するように指示します。</li>
	</ol></li>
	<li>楽器の着用<ol><li>fNIRSプローブ<ol><li>皮膚調製ジェルで参加者の額の皮膚をきれいにします( 材料の表を参照)。</li>
			<li>汗をかく状況のために、プローブ( 材料表を参照)をラップで包みます。黒いヘッドバンド1を備えた国際2-10システムに従って、プローブをFP2およびFP45の位置に固定します。黒いバンダナを使用してプローブを覆い、周囲光からプローブを保護し、信号品質を向上させます。</li>
			<li>実験終了後、70%イソプロピルアルコールパッドを使用してプローブの送信機と受信機を清掃します。</li>
		</ol></li>
		<li>アイトラッカー:アイトラッキングメガネを使用して、実際の環境での目の動きをキャプチャします( 材料表を参照)。アイトラッキングメガネのヘッドユニットに処方レンズを磁気的に取り付け(必要な場合)、参加者が矯正された視力で自由に歩き回れるようにします。 注:アイトラッキングメガネは標準的なメガネと組み合わせて動作するようには設計されていないため、眼鏡をかけている参加者は、近視または遠視のいずれかを矯正するためにオプションの処方レンズを使用して研究に含めることができます。参加者は、ノイズをわずかに増加させる可能性がありますが、通常はデータにエラーを導入しないため、標準のコンタクトレンズを着用することもできます。参加者は、瞳孔や虹彩の外観を変えるカラーレンズやその他のレンズを使用することはできません。</li>
	</ol></li>
</ol>2. 施策
<ol><li>fNIRS<ol><li>録音ソフトウェアを開きます( 材料表を参照)。プローブをBluetoothアダプター を介して ラップトップに接続し、ラップトップを介して参加者の前頭前野における酸素化ヘモグロビン(O2Hb)の濃度の変化を10 Hzのサンプリング周波数で記録します。</li>
		<li>受信光強度と組織飽和指数(TSI)の品質をチェックして、データ品質を制御します。受信信号が1%から95%の間にあることを確認してください。</li>
		<li>参加者が椅子に快適な位置に座り、2分間安静状態を維持して、実際の実験の前にベースラインデータを収集します。</li>
		<li>ソフトウェアインターフェイスの [スタート ]ボタンをクリックして、fNIRSデータを記録します。</li>
	</ol></li>
	<li>アイトラッキング<ol><li>視線追跡メガネのハードウェアをセットアップします。アイトラッキングメガネのUSBプラグをラップトップのUSBポートに接続します。録音ソフトウェア( 材料表を参照)を開き、サンプリング周波数を120Hzに設定します。</li>
		<li>キャリブレーション: 1 点キャリブレーションを実行します。参加者に、0.6 mの視野ではっきりと識別できるオブジェクトに焦点を合わせるように依頼します。シーンビデオで参加者がフォーカスしているオブジェクトに十字カーソルを移動し、オブジェクトをクリックします。</li>
		<li>ソフトウェアインターフェイスの[録音]ボタンを押して、 録音 を開始します。</li>
	</ol></li>
	<li>アンケートとスケール:AR / Webサイトのタスクを完了した後、参加者にユーザビリティアンケートとNASA-TLXスケールを提示します。</li>
</ol>3.データ分析
<ol><li>fNIRSデータ処理<ol><li>fNIRS記録ソフトウェアから取得した光学濃度値を、修正ランベルトベール法則46に従って濃度(μmol)に変換します。</li>
		<li>ローパス0.5Hzで生データをフィルタリングして、心拍や呼吸などの体系的なノイズを除去します。</li>
		<li>時系列47全体より3標準偏差を超えたデータセグメントを削除して、モーションアーチファクトのデータを確認して修正します。</li>
		<li>AR 条件と Web サイト条件で平均および最大 fNIRS データをエクスポートし、ベースライン データから減算します。</li>
	</ol></li>
	<li>アイトラッキングデータ処理<ol><li>参加者の固定頻度(カウント/秒)、総固視時間(ミリ秒)、平均固視時間(ミリ秒)、サッカード頻度(カウント/秒)、平均サッカード時間(ミリ秒)、および平均スキャンパス長(px / s)をエクスポートします。</li>
	</ol></li>
	<li>統計解析<ol><li>有意水準0.05で両側検定を実行します。Shapiro-Wilk検定を使用してデータの正規性を確認し、差検定を実行します。誤発見率(FDR)法を使用して、p値の多重比較補正を実行します。 注: 差検定の実行中に、正規分布に従うデータは対応のあるサンプルの t検定を使用して分析され、正規分布に従わないデータはウィルコクソン符号順位検定を使用して分析されました。</li>
	</ol></li>
</ol>

著者は開示するものは何もありません。

プロトコル内の重要なステップ 実験中、結果の信頼性を確保するためにいくつかのステップが考慮されました。まず、実験で使用されたミネラルウォーターのブランドに精通している参加者は、ブランドに関する知識に基づいてタスクを実行したため、除外されました。次に、ARやWebサイトの運用に慣れるために採用された他のブランドのミネラルウォーターを使用して事前実験を完了しました。第三に、fNIRSプローブを装着する場合、プローブを覆うために黒いバンダナを使用してプローブを周囲光から保護し、信号品質を向上させました。第四に、コンタクトレンズを着用している参加者は、瞳孔または虹彩の外観を変えるカラーレンズまたは他のレンズを使用することを許可されなかった。第五に、実際の実験の前に、参加者は椅子に快適な姿勢で座り、2分間安静状態を維持してベースラインデータを収集し、fNIRSデータ47のベースライン補正に使用しました。
変更とトラブルシューティング 本研究で提案した実験パラダイムは...

通常、拡張現実、仮想現実、人工知能、ウェアラブル技術、ロボット工学、ビッグデータに代表される、消費者と対話する6つのフロンティアテクノロジーは、消費者行動の多くの理論モデルを再形成しています1。拡張現実(AR)は、消費者体験を向上させ、消費者満足度を向上させる可能性のある新しいテクノロジーです。文字情報、画像、映像などの仮想アイテムを現実のシナリオに重ね合わせて仮想性と現実性を融合させ、説明・指導・評価・予測を通じて実世界の情報を強化します2。ARは、新しい種類の人間とコンピューターの相互作用を提供し、消費者に没入型のショッピング体験を生み出し、多くのアプリケーションの開発につながりました3,4。ただし、ARサービスに対する消費者の受け入れはまだ最小限であり、多くの企業はARテクノロジーの採用に慎重です5,6。技術受容モデル(TAM)は、新しい情報技術の採用行動を説明および予測するために広く使用されています7,8。TAMによると、新技術の採用意向はその使いやすさに大きく依存します9。したがって、TAMの観点からARサービスに対する消費者の受け入れが遅いことの考えられる説明は、買い物中にARのユーザビリティを評価する必要性を強調する新しい技術のユーザビリティに関連している可能性があります10,11。
ユーザビリティは、指定されたユーザー12によって指定されたコンテキストで特定の目標を達成することの有効性、効率、および満足度として定義されます。現在、ユーザビリティを評価するには、主観的評価と客観的評価の2つの主要な方法があります13。主観的評価は、主に質問紙と尺度を用いた自己申告方法に依存しています。この一連の研究に続いて、本研究で使用したアンケートには、目標を達成するための情報検索モードに関連する5つの特徴が含まれていました:(1)効率、(2)使いやすさ、(3)記憶力(覚えやすい)、(4)満足度(情報検索モードが快適で快適)、および(5)他のオブジェクトへの一般化可能性14、15、16.加えて、学習者17の認知システム上で特定のタスクを実行する間の負荷を表す認知的負荷は、ユーザビリティ18、19の別の中核的指標である。したがって、この研究では、ARを使用したショッピングとWebサイトサービスを使用したショッピングの認知負荷を測定するための主観的な指標として、NASAタスク負荷指数(NASA-TLX)13,20を追加で使用しました。自己報告の方法は、個人の態度や以前の行動を正確に報告する能力と意欲に依存しており21、誤った報告、過少報告、またはバイアスの可能性を残していることは注目に値します。したがって、客観的尺度は、従来の主観的方法22を補完する貴重なものとなり得る。
ニューロ情報システム(NeuroIS)手法は、ARのユーザビリティを客観的に評価するために使用されます。NeuroISは、2007年のICIS会議でDimokaらによって造られ、情報システム(IS)の分野でますます注目を集めています23。NeuroISは、認知神経科学の理論とツールを使用して、ISテクノロジーの開発、採用、および影響をよりよく理解します24,25。今日まで、機能的磁気共鳴画像法(fMRI)、脳波(EEG)、陽電子放出コンピュータ断層撮影、脳磁図(MEG)、機能的近赤外分光法(fNIRS)などの認知神経科学ツールは、NeuroIS研究で一般的に使用されています26,27。たとえば、DimokaとDavisは、fMRIを使用して、被験者がWebサイトを操作したときの活性化を測定し、知覚された使いやすさが前頭前野(PFC)の活性化に影響を与えることを明らかにしました28。同様に、EEGを使用して、Moridisらは、正面の非対称性が有用性と密接に関連していることを発見しました29。これらの結果は、PFCがユーザビリティにおいて重要な役割を果たす可能性があることを示しています。
以前のNeuroIS研究で成果が出ていますが、これらの研究で使用されたパラダイムは、生態学的妥当性の低い被験者の体の動きが制限されており、理論的および実際的な貢献が制限されていました。買い物中にARなどのテクノロジーと相互作用するには、自由な身体の動きが必要であり、Heらで議論されているように、被験者の制約は消費者体験を大きく損ないます22。したがって、情報システムのユーザビリティテストには、生態学的妥当性の高い脳イメージングツールが必要です。この点で、fNIRSには独自の技術的利点があります:fNIRS実験中、被験者はある程度自由に30 回動くことができます。たとえば、以前の研究では、ポータブルfNIRS31を使用して、サイクリングなどのいくつかの屋外活動中の被験者の脳の活性化を測定しました。また、fNIRSは低コストであり、長期間の脳活性化の測定が可能です32。本研究では、fNIRSを用いて、ARとWebサイトのショッピングサービスを利用した被験者の認知負荷レベルを客観的に測定した。
アイトラッキングは、近年のユーザビリティテスト中にユーザーの視覚的注意を検出するための貴重な心理生理学的手法であり33、NeuroIS研究でも広く使用されています34。この手法は、観察者の焦点が注意が向けられている場所に行き、視覚的注意が精神的プロセスを表し、視覚的注意のパターンが人間の認知戦略を反映していると仮定する目と心の仮説に依存しています35,36,37。AR研究の分野では、Yangらはアイトラッキングを使用して、AR広告が消費者の好奇心と注意を高めることによって広告に対する態度を改善することを発見しました38。現在の研究では、アイトラッキングを使用して、総固視時間、平均固視時間、固視頻度、サッカード頻度、平均サッカード持続時間、平均スキャンパス長などのパラメーターを含む被験者の注意を測定しました。
要約すると、本研究では、ARアプリケーションを例として、主観評価と客観評価を組み合わせたユーザビリティテスト手法を提案します。主観的評価にはユーザビリティ質問票とNASA-TLX尺度を用い,客観的評価にはfNIRSとアイトラッキングを組み合わせたマルチモーダル測定を用いた39,40。
実験計画 実験材料:実際のショッピングのコンテキストをシミュレートするために、実験室に製品棚を構築し、実験材料として2つの異なるブランドのミネラルウォーターを棚に配置しました。必需品としてミネラルウォーターを選定したのは、職業背景、性別、購買力による主観的評価に偏りがないことからである。ブランドの価格、容量、および親しみやすさは、無関係な変数の干渉を排除するために管理されました( 材料表を参照)。
ユーザビリティテストには、スマートフォンベースのARアプリケーション(補足図1)とWebサイト(補足図2)の2つの条件が含まれていました。ARアプリケーションは、ARエンジンに基づいてプログラムされました。このウェブサイトは、フロントエンド用のブートストラップとバックエンド用のフラスコに基づいて、Pythonを使用して開発されました。ARアプリケーションとウェブサイトをスマートフォンで実行し、閲覧しました。2つの異なるブランドのミネラルウォーターのうち、1つはAR条件で実験材料として使用され、もう1つはWebサイト条件で使用されました。
実験タスク:参加者は、IoTアプリケーションのコンテキストから派生した4つの情報検索タスク(水質、保管温度、一致する食事、およびリットルあたりの価格)を実行するように求められました。これらの4つの情報項目は、消費者がミネラルウォーターを購入するときに通常注意を払うものです。参加者がタスクを完了するための時間の制約はありませんでした。
水質:ミネラルウォーターの品質には、一般に、総溶解固形分(TDS)とpH値の2つの指標が含まれます。TDSはミネラル含有量を反映し、pH値は水の酸性度/アルカリ度を表します。これら2つの指標は、ミネラルウォーターに含まれる微量元素に関連しており、味に影響を与えます。たとえば、ブルボルドとオンガースは、水の官能品質をTDS含有量に応じて5つのグレードに分けました41。Marcussenらは、水が100-400 mg/L TDS42の範囲で良好な感覚的性質を有することを見出した。本研究で使用した2銘柄のミネラルウォーターのTDSとpH値をそれぞれTDSとpHメーターで測定し、ARアプリケーションとウェブサイトにマークしました。タスクの実行中に、参加者はミネラルウォーターのTDS値とpH値を報告し、これらの値が公称範囲内にあるかどうかを確認する必要がありました。AR条件では、参加者は水のボトルをスキャンすることでこの情報を取得できます。ウェブサイト条件では、参加者は、(1)ミネラルウォーターのボトルの裏面にある数値コードを見つける、(2)クエリボックスに数値コードを入力してミネラルウォーターのTDSとpH値を取得する、(3)ウェブサイトでミネラルウォーターの公称範囲を検索する、(4)TDSとpH値が製品の公称範囲内にあるかどうかを口頭で報告する、の4つのステップを実行する必要がありました。
保管温度:ミネラルウォーターは、温度変化により輸送中および保管中に品質が低下する場合があります。実験によると、ミネラルウォーターの適切な温度は、輸送および保管中の5°Cから25°Cの間です。この温度範囲では、水は悪臭を有さない43。本実験では、2種類のミネラルウォーターの保存温度を異なる場所にARアプリとウェブサイトで表示しました。タスクの実行中に、参加者は水の貯蔵場所と対応する温度を報告する必要がありました。AR条件では、参加者は水のボトルをスキャンすることでこの情報を取得できます。ウェブサイト条件では、参加者はクエリボックスに数値コードを入力することでこの情報を取得できます。
マッチングダイエット:さまざまなブランドのミネラルウォーターは、その独特のミネラル組成と泡の含有量により、さまざまなメニューに適しています44。今回の実験では、2つのミネラルウォーターの食事に関する推奨事項がARアプリケーションとWebサイトにマークされました。タスクを実行している間、参加者はミネラルウォーターがメニューの食べ物とどのように一致するかを報告する必要がありました。AR条件では、参加者は水筒をスキャンすることでこの情報を取得できます。ウェブサイトの条件では、参加者はウェブサイトでこの情報を検索することができます。
リットルあたりの価格:現在、中国のミネラルウォーターボトルのラベルには、リットルあたりの価格情報は表示されません。これにより、消費者はさまざまな種類のミネラルウォーターの単価の違いを区別することが困難になります。したがって、本実験では、参加者は1リットルあたりの価格を報告する必要がありました。ARアプリケーションでは、参加者は水のボトルをスキャンすることで、リットルあたりの価格を直接取得できます。Webサイトの条件では、ラベルの単価とボリュームから情報を計算できます。
この研究では、 表1に記載されているように、参加者の包含基準と除外基準を使用して、参加者内デザインを使用しました。合計40人の参加者(男性20人、女性20人、平均年齢= 21.31±1.16歳)が実験を完了しました。すべての参加者は江蘇科技大学の学部生であり、ランダムに2つのグループ(AとB)に配置されました。順序効果を回避するために、実験順序は2つのグループ間で相殺されました(A / B)。具体的には、一方のグループが最初にAR条件を実行し、次にWebサイトの条件を実行し、もう一方のグループが最初にWebサイトを実行してからAR条件を実行しました。参加者は、実験の準備を完了し、機器を装着し、実験タスクを実行する必要がありました。実験間隔を10秒に設定して、皮質活性化をベースラインレベルに戻して、後続のタスクでの相互影響を回避しました。AR / Webサイトの実験の最後に、参加者はユーザビリティアンケートとNASA-TLXスケールに回答する必要がありました。実験フローチャートを 図1に示します。実験セットアップの写真を 図2に示します。
表1:研究の包含基準と除外基準。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/64667/Table%201%20Inclusion%20and%20exclusion%20criteria.xlsx" target="_blank">この表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="グループAとBのARとWebサイトのユーザビリティ実験、タスク、アンケートを示すフローチャート。" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/64667/64667fig1v2.jpg" data-altupdatedat="1754922859000" data-alt="Figure 1"> 図1:実験フローチャート。 各実験は~45分続き、タスクの間に10秒の休憩時間がありました。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/64667/64667fig1v2large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="拡張現実アプリケーションのテストでは、ユーザーは店舗通路にいる間にモバイルで製品情報を分析します。" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/64667/64667fig02.jpg" data-altupdatedat="1754922859000" data-alt="Figure 2"> 図2:実験シーンのセットアップ例。 実験材料、参加者、および機器が表示されます。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/64667/64667fig02large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。</a>

<table><tbody><tr><td>ARエンジン</td><td>Unity Technologies</td><td>2020.3.1</td><td>AR開発プラットフォーム</td></tr><tr><td>AR SDK</td><td>PTC</td><td>Vuforia Engine 9.8.5</td><td>AR開発キット</td></tr><tr><td>Eye Tracker(アイトラッキングメガネ)</td><td>SMI, ドイツ</td><td>SMI ETG</td><td>ヘッドマウントアイトラッキング システム</td></tr><tr><td>Eye Tracker 録画ソフト</td><td>SMI, ドイツ</td><td>iViewETG Software</td><td>アイトラッカー 録画ソフト</td></tr><tr><td>fNIRSプローブ</td><td>Artinis Medical Systems BV, オランダ</td><td>Artinis PortaLite</td><td>光源: 発光ダイオード 波長: 標準公称 760 nm および 850 nm</td></tr><tr><td>fNIRS ソフトウェア</td><td>Artinis Medical Systems BV, オランダ</td><td>OxySoft 3.2.70</td><td>fNIRS データ記録および分析ソフトウェア</td></tr><tr><td>Mineral Water</td><td>Groupe Danone</td><td>Badoit </td><td>AR条件での実験材料  容量:330ml 価格:<img alt="方程式1" src="/files/ftp_upload/64667/64667eq01.jpg" style="margin:auto;">6</td></tr><tr><td>ミネラルウォーター</td><td>ネスルé</td><td>アクアパンナ</td><td>ウェブサイトの条件の実験材料容量:250ml 価格:<img alt="方程式1" src="/files/ftp_upload/64667/64667eq01.jpg" style="margin:自動;">5.4</td></tr><tr><td>Skin Preparation Gel</td><td>Weaver and Company</td><td>Nuprep</td><td>参加者の額の肌をきれいに</td></tr><tr><td>スマートフォン</td><td>Xiaomi</td><td>Redmi K30 Ultra</td><td>スマートフォンベースの AR アプリケーションとウェブサイト</td></tr></tbody></table>

拡張現実感のユーザビリティ評価:神経情報システム研究

Usability Evaluation of Augmented Reality: A Neuro-Information-Systems Study

本研究では、経営情報システム(MIS)における新技術のユーザビリティテストのための実験パラダイムを紹介する。ユーザビリティテストには、主観的評価と客観的評価の両方が含まれていました。主観的評価には、ユーザビリティアンケートとNASA-TLXスケールを採用しました。客観的評価のために、神経情報システム(NeuroIS)の方法が使用されました。NeuroISの観点から、本研究では、モバイルfNIRSとアイトラッキングメガネを使用してマルチモーダル測定を行い、実世界の行動実験で使用される認知神経科学ツールの生態学的妥当性の問題を解決しました。本研究では、モノのインターネット(IoT)に統合された拡張現実(AR)を実験対象として使用しました。ニューロイメージングデータ,生理データ,ユーザビリティ質問紙,NASA-TLX尺度データの違いを2つの情報検索モード(ARとWebサイト)で比較すると、ARによる情報検索は、消費意思決定過程において、Webサイトによる情報検索と比較して、効率が高く、認知負荷が低かった。ユーザビリティ実験の結果は、小売業の新興技術としてのARが、消費者体験を効果的に向上させ、購入意向を高めることができることを示しています。本研究における主観的評価と客観的評価の両方を組み合わせた実験パラダイムは、拡張現実、仮想現実、人工知能、ウェアラブル技術、ロボット工学、ビッグデータなどの新興技術のユーザビリティテストに適用できます。これは、新しいテクノロジーの採用による人間とコンピューターの相互作用におけるユーザーエクスペリエンスのための実用的な実験ソリューションを提供します。

本研究の代表的な結果としては、ユーザビリティアンケート結果、アイトラッキングデータ解析、NASA-TLXスケールデータ、fNIRSデータ解析、動的認知負荷変化などがある。ユーザビリティ質問票の結果については、アイトラッキングデータ解析、NASA-TLXスケールデータおよびfNIRSデータ解析、正規性検定、差分検定を実施した。動的な認知負荷の変化について、この研究では、マルチモーダル測定の有効性を実証するために、1人の参加者からfNIRSとアイトラッキングデータを選択しました。
ユーザビリティアンケート結果 ユーザビリティアンケートの項目はいずれも正規分布に従わなかった(表2)。ユーザビリティアンケートでARとウェブサイトの信頼性をテストし、クロンバックのアルファスコアは許容できると見なされました(クロンバックのアルファ= 0.974)。
表2:ユーザビリティアンケートの正規性検定。 ユーザビリティアンケートの項目はいずれ...

本研究では、主観評価と客観評価を組み合わせたユーザビリティテストの実験パラダイムを提示する。客観的評価はニューロ情報システム(NeuroIS)法を採用し、主観的評価はユーザビリティアンケートとNASA-タスク負荷指数(NASA-TLX)スケールを採用しました。

This study introduces an experimental paradigm for a usability test of emerging technologies in a management information system (MIS). The usability test ...

本研究では、経営情報システムにおける新技術のユーザビリティテストのための実験パラダイムを紹介する。ユーザビリティテストには、主観的評価と客観的評価の両方が含まれていました。モバイルfNIRSとアイトラッキングメガネは、実世界の行動実験で使用される認知神経科学ツールの生態学的妥当性の問題を解決するマルチモーダル測定に使用されました。手順を実演するのは、私の研究室の修士課程の学生であるDi Zhangです。修士課程のYi Wangが参加者を務めます。参加者にインフォームドコンセントを説明することから始め、同意書に署名してもらいます。次に、参加者に色覚テストを実行して、正常な色識別があることを確認します。次に、30のミネラルウォーターブランドを参加者に提示し、実験で使用されたミネラルウォーターのブランドに慣れていないことを確認するために、なじみのあるブランドを選ぶように指示します。次に、参加者に実験手順を紹介します。調査で使用されていないミネラルウォーターブランドを使用している参加者に対して事前実験を実施し、拡張現実またはARおよびWebサイトの操作に慣れてもらいます。fNIRSプローブを装着するには、皮膚準備ジェルで参加者の額の皮膚をきれいにします。汗をかく状況を避けるためにプローブをラップで包み、黒いヘッドバンドを使用して国際10〜20システムに従ってFP 1およびFP 2の位置に固定します。次に、プローブを黒いバンダナで覆います。アイトラッキングメガネを使用して、現実世界の環境での目の動きをキャプチャします。必要に応じて、アイトラッキングメガネのヘッドユニットに処方レンズを磁気的に取り付け、参加者が矯正された視力で自由に歩き回れるようにします。すべての参加者が実験に慣れたら、グループAの各参加者に最初にAR実験を実行し、次にWebサイトの実験を実行するように指示します。同様に、グループBの参加者に、最初にWebサイトの実験を行い、次にAR実験を行うように依頼します。参加者が椅子に快適に座り、2分間休んで実験前にベースラインデータを収集することを確認します。fNIRSデータを測定するには、記録ソフトウェアを開き、アダプターを介してプローブBluetoothラップトップに接続します。次に、参加者の前頭前野における酸素化ヘモグロビンの濃度変化を10ヘルツのサンプリング頻度で記録します。受信した光強度と組織飽和指数の品質をチェックして、データ品質を制御します。受信信号が1〜95%の間にあることを確認します視線追跡を測定するには、視線追跡メガネのハードウェアをセットアップします。視線追跡メガネのプラグをラップトップのUSBポートに接続します。次に、録音ソフトウェアを開き、サンプリング周波数を120ヘルツに設定します。参加者に0.6メートルの視野内の識別可能なオブジェクトに焦点を合わせるように依頼して、1点キャリブレーションを実行します。シーンビデオ内のフォーカスされたオブジェクトに十字カーソルを移動し、オブジェクトをクリックします。次に、ソフトウェアインターフェイスの録音ボタンをクリックして、録音を開始します。ARとWebサイトのタスクを完了した後、参加者にユーザビリティアンケートとNASA TLXスケールを提示します。実験が完了したら、70%イソプロピルアルコールパッドを使用してプローブの送信機と受信機を清掃します。ユーザビリティアンケートの差スコアの中央値は、参加者がWebサイト条件よりもAR条件でより良いユーザーエクスペリエンスを持っていることを示しました。アイトラッキングデータから、ARを利用した方がウェブサイトよりも情報検索効率が高いことが明らかになりました。NASA TLXスケールの中央差スコアは、AR技術がウェブサイト技術よりも低い認知負荷につながったことを示しました。平均酸素化、ヘモグロビン、ウェブサイトの状態の違いについて分析されたfNIRSデータは、動的な認知負荷の変化を示しました。実験で使用されたミネラルウォーターのブランドに精通している参加者は、ブランドに関する知識に基づいてタスクを実行したため、除外されました。本研究では、主観的評価と客観的評価を組み合わせた実験パラダイムを提案し、新興技術のユーザビリティを効果的に評価することができる。

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