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
November 30th, 2022
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。
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。
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
概要
この研究は、経営情報システムにおける新興技術のユーザビリティテストのための実験的パラダイムを紹介します。ユーザビリティテストには、モバイルfNIRSとアイトラッキングメガネを使用した主観的および客観的評価が含まれていました。
主要な研究構成要素
科学の分野
- 神経科学
- ヒューマン・コンピューターインタラクション
- ユーザビリティテスト
背景
- ユーザビリティテストは新興技術を評価するために不可欠です。
- 主観的および客観的評価を組み合わせることで、結果の妥当性が向上します。
- モバイルfNIRSとアイトラッキングメガネは認知神経科学における生態学的妥当性に対応します。
- 実世界の行動実験には信頼性の高い測定ツールが必要です。
研究の目的
- 経営情報システムのユーザビリティテストパラダイムを開発すること。
- 包括的な評価のためのマルチモーダル測定を統合すること。
- 参加者とのユーザビリティテスト手順を実演すること。
使用された方法
- 客観的評価のための神経情報システム（NeuroIS）方法。
- 主観的評価のためのユーザビリティ質問票。
- 作業負荷評価のためのNASA-Task Load Index（NASA-TLX）スケール。
- マルチモーダルデータ収集のためのモバイルfNIRSとアイトラッキングメガネ。
主要な結果
- この研究は主観的および客観的ユーザビリティ評価を成功裏に組み合わせました。
- モバイルfNIRSとアイトラッキングメガネはユーザー体験に関する貴重な洞察を提供します。
- 手順の実演は、このパラダイムの実践的応用を強調しています。
- 結果は認知神経科学ツールにおけるユーザビリティの理解に貢献します。
結論
- この実験的パラダイムは、実世界のコンテキストにおけるユーザビリティを効果的に評価します。
- 異なる評価方法を組み合わせることで、結果の堅牢性が向上します。
- このアプローチは、将来の経営情報システム研究に適用できます。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Integrating neuroimaging and behavioral analytics into usability testing enables biopharma R&D teams to objectively assess cognitive load and user experience for digital health and informatics platforms. This paradigm enhances predictive confidence in technology adoption decisions and supports risk-adjusted advancement of emerging digital tools within enterprise portfolios. The approach is directly relevant for evaluating AR, AI, and wearable interfaces in translational and operational settings.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Supports hypothesis-driven evaluation of user interaction with digital health technologies.
- Enables functional validation of cognitive and behavioral endpoints in informatics tools.
- Provides objective data for de-risking technology integration into R&D workflows.
Screening & Assay Development
- Facilitates standardized usability assessment for digital platforms used in screening or data capture.
- Delivers reproducible, quantitative outputs on cognitive workload and user efficiency.
- Enables scalable evaluation of multiple interface prototypes or digital modalities.
Translational & Preclinical Research
- Aligns digital tool usability with real-world operational demands in translational research.
- Supports continuity from discovery-stage informatics to preclinical and clinical deployment.
- Provides mechanistic insight into user interaction, informing biomarker or endpoint selection.
Pipeline & Workflow Integration
This usability paradigm fits from early digital tool discovery through preclinical informatics validation, supporting technology triage and enterprise adoption decisions.
- Discovery Biology: Objectively quantifies cognitive and behavioral responses to digital interventions.
- Screening: Standardizes usability metrics for digital assay platforms or data collection tools.
- Analytics: Integrates neuroimaging and eye-tracking data for robust comparative analysis.
- Translational Research: Ensures digital tool readiness for operational deployment in preclinical and clinical settings.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable framework for evaluating diverse emerging technologies across R&D programs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in digital tool selection and reduces mechanistic ambiguity.
- Operational Value: Delivers standardized, reproducible, and scalable usability assessments.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions for technology adoption and optimizes capital allocation.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of digital health and informatics investments.
Implementation Considerations
- Requires expertise in neuroimaging, behavioral analytics, and usability testing.
- Needs access to mobile fNIRS, eye tracking hardware, and analytical software infrastructure.
- Demands cross-team standardization of protocols and data interpretation.
- Adaptable to various digital modalities, including AR, VR, and wearable technologies.
- Ecological validity is enhanced but may be limited by participant familiarity and real-world constraints.
