基于眼動(dòng)追蹤技術(shù)的推薦標(biāo)簽及位置對(duì)受眾注視的影響研究

孫成林　竇可波　張雨辰

摘 要： 使用德國(guó)SMI iView XTM RED眼動(dòng)追蹤設(shè)備，以京東商城為例，記錄河海大學(xué)48名學(xué)生觀察普通商品列表頁、圖片推薦商品列表頁和文字推薦商品列表頁的眼動(dòng)數(shù)據(jù)，研究商品推薦標(biāo)簽及其位置對(duì)受眾注視的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)商品在有推薦標(biāo)簽的情況下，會(huì)顯著增加被試的注視次數(shù)和凝視時(shí)間；通過眼動(dòng)數(shù)據(jù)分析比較發(fā)現(xiàn)，圖片推薦標(biāo)簽和文字推薦標(biāo)簽對(duì)受眾注視影響不明顯。

關(guān)鍵詞： 眼動(dòng)追蹤技術(shù)； 電子商務(wù)； 商品列表頁； 推薦標(biāo)簽

中圖分類號(hào)： TN915?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2015）11?0137?03

Study of recommended label based on eye movement tracking technology

and influence of its location on audience stare

SUN Cheng?lin1， DOU Ke?bo1， ZHANG Yu?chen2

（1. Business School of Hohai University， Nanjing 211100， China； 2. Changzhou Campus of Hohai University， Changzhou 213000， China）

Abstract： Taking JD.COM as an example， the eye movement data of 48 students in Hohai university was recorded by Germany SMI iView XTM RED eye movement tracking equipment when they were observing the ordinary commodity list pages， picture recommended list pages and text recommended list pages， and the influence the commodity recommended label and its location on audience stare is studied. Study results show that the stare frequency and gazing duration are increased significantly while the commodity has a recommended label， but the influence of picture recommended list pages and the text recommended list pages on audience stare is not obvious， which is found through the analysis and comparison of eye movement data.

Keywords： eye movement tracking technology； electronic commerce； commodity list page； recommended label

0 引 言

據(jù)中國(guó)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)顯示，2014Q3中國(guó)網(wǎng)購(gòu)市場(chǎng)交易規(guī)模為6 914.1億元，同比增長(zhǎng)49.8%；從網(wǎng)購(gòu)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)來看，B2C占比達(dá)到44.2%，同比增長(zhǎng)5.4%；從網(wǎng)購(gòu)市場(chǎng)份額來看，京東商城發(fā)展迅速，在自營(yíng)B2C市場(chǎng)中占比過半[1]。對(duì)于網(wǎng)民而言，除了關(guān)心電子商務(wù)網(wǎng)站支付便捷性和安全性、物流服務(wù)和售后服務(wù)外，網(wǎng)站自身的使用體驗(yàn)將成為他們網(wǎng)購(gòu)滿意度提升的重要因素。據(jù)調(diào)查，目前國(guó)內(nèi)的B2C電子商務(wù)網(wǎng)站的可用性設(shè)計(jì)方面仍存在不足，網(wǎng)站的可用性測(cè)試主要是通過用戶參與測(cè)試、啟發(fā)式評(píng)估、專家評(píng)估等方法，這些方法屬于定性分析方法，有很大局限性，僅能從行為和表達(dá)層面分析、評(píng)估受眾認(rèn)知過程，數(shù)據(jù)分析無法深入和客觀。

眼動(dòng)追蹤是指度量凝視點(diǎn)或者測(cè)量眼球運(yùn)動(dòng)的過程，它通過眼動(dòng)追蹤監(jiān)視器記錄每只眼睛的運(yùn)動(dòng)和在可視點(diǎn)上最活躍的區(qū)域[2]。通過觀察和分析視線軌跡圖及注視焦點(diǎn)圖，直觀了解被試的視覺信息提取過程。通過量化的眼動(dòng)數(shù)據(jù)分析，能更精確地發(fā)現(xiàn)界面設(shè)計(jì)問題。目前，眼動(dòng)追蹤技術(shù)已逐漸應(yīng)用到人機(jī)交互界面、網(wǎng)頁評(píng)價(jià)、網(wǎng)頁設(shè)計(jì)等研究領(lǐng)域[3]。

本研究通過眼動(dòng)追蹤技術(shù)測(cè)量記錄大學(xué)生瀏覽三種商品列表頁模式的眼動(dòng)數(shù)據(jù)，嘗試探究受眾對(duì)商品推薦標(biāo)簽及其位置的心理認(rèn)知加工差異，對(duì)目前的網(wǎng)頁設(shè)計(jì)問題進(jìn)行探討，并提出有效、可行的優(yōu)化設(shè)計(jì)建議。

1 方法

1.1 被試

河海大學(xué)在校本科、碩士學(xué)生48名，男女比例1[∶]1，視力均良好，其中20人網(wǎng)購(gòu)頻繁（每月4次以上），25人會(huì)網(wǎng)購(gòu)但不頻繁（每月1～2次），3名從不網(wǎng)購(gòu)。

1.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

采用德國(guó)SMI iView XTM RED眼動(dòng)跟蹤設(shè)備，采樣率為60 Hz，追蹤范圍為40 cm×40 cm，并配置17英寸、分辨率1 280×1 024的LCD顯示器。

1.3 實(shí)驗(yàn)材料

選用京東商城的關(guān)鍵字搜索“美的 立柜 空調(diào)”、“東芝移動(dòng)硬盤1 TB”、“佳能 單反”和“愛華仕 拉桿包”的4個(gè)商品列表頁截屏，結(jié)合實(shí)驗(yàn)需要進(jìn)行適當(dāng)?shù)募夹g(shù)處理。

1.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)采用被試內(nèi)設(shè)計(jì)，實(shí)驗(yàn)對(duì)象分成6組，圖片數(shù)為3（標(biāo)簽類型：無標(biāo)簽、圖片標(biāo)簽“熱賣”、文字標(biāo)簽“熱賣”）×4（商品數(shù)）×4（推薦位置）=48張。實(shí)驗(yàn)分三次進(jìn)行，連續(xù)兩次實(shí)驗(yàn)間隔一星期，每次給被試呈現(xiàn)一種類型商品列表頁，隨機(jī)瀏覽16張商品圖片。被試按照平時(shí)網(wǎng)購(gòu)習(xí)慣自由瀏覽給定的商品列表頁圖片。

2 眼動(dòng)數(shù)據(jù)分析

實(shí)驗(yàn)結(jié)束后，眼動(dòng)追蹤設(shè)備會(huì)自動(dòng)記錄被試自由瀏覽京東商品列表頁的眼動(dòng)指標(biāo)數(shù)據(jù)，并形成直觀的視線掃描軌跡圖（如圖1）和焦點(diǎn)圖（如圖2）。掃描軌跡是指用戶視線從一個(gè)注視點(diǎn)跳到另一個(gè)注視點(diǎn)的軌跡；焦點(diǎn)圖是以區(qū)域的亮暗來表示用戶在頁面中的注視點(diǎn)數(shù)量的差異。區(qū)域亮度越亮表示注視點(diǎn)數(shù)越多，越暗表示注視點(diǎn)數(shù)越少。

根據(jù)實(shí)驗(yàn)?zāi)康模瑒澐峙d趣區(qū)：普通商品興趣區(qū)（AOI1）、推薦商品興趣區(qū)（AOI2）和篩選條件興趣區(qū)（AOI3），具體區(qū)域劃分如圖3所示。以A1位置為例，當(dāng)推薦商品在A1位置，A1即為AOI1，A2、A3和A4合為AOI2，篩選條件興趣區(qū)為AOI3。當(dāng)推薦商品在A2、A3、A4位置時(shí)，興趣區(qū)分布同理可得。

結(jié)合實(shí)驗(yàn)?zāi)康募把蹌?dòng)指標(biāo)，實(shí)驗(yàn)最終決定采用注視次數(shù)和凝視時(shí)間兩指標(biāo)對(duì)被試注意不同興趣區(qū)的情況進(jìn)行解釋分析。對(duì)推薦商品分別放在位置A1、A2、A3、A4時(shí)各模塊的注視次數(shù)和凝視時(shí)間均值進(jìn)行了記錄和統(tǒng)計(jì)，如表1所示。

當(dāng)推薦商品放在A1，A2，A3，A4位置時(shí)，對(duì)無推薦、圖片推薦和文字推薦3種情況下的興趣域注視次數(shù)和凝視時(shí)間進(jìn)行方差齊性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表2。其中注視次數(shù)方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果分別為sig.=0.190>0.05，sig.=0.852>0.05，sig.=0.469>0.05，sig.=0.214>0.05，方差不齊性，因此選用Games?Howell檢驗(yàn)，凝視時(shí)間方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果分別為sig.=0.003<0.05（方差齊性，Levene齊性檢驗(yàn)）、sig.=0.067>0.05（方差不齊性，Games?Howell檢驗(yàn)）、sig.=0.027<0.05（方差齊性，Levene齊性檢驗(yàn)）、sig.=0.103>0.05（方差不齊性，Games?Howell檢驗(yàn)）。3種類型商品列表頁的注視次數(shù)和凝視時(shí)間的均值比較結(jié)果顯示，推薦商品不加標(biāo)簽時(shí)的注視次數(shù)和凝視時(shí)間較加圖片推薦標(biāo)簽或文字推薦標(biāo)簽時(shí)都呈現(xiàn)顯著差異（sig=0.000<0.05），而推薦商品加圖片標(biāo)簽或文字標(biāo)簽“熱賣”時(shí)沒有顯著差異，其中A1，A2，A3，A4位置注視次數(shù)顯著性分別為sig=0.695>0.05，sig=0.971>0.05，sig=0.931>0.05，sig=0.815>0.05；A1，A2，A3，A4位置凝視時(shí)間顯著性分別為sig=0.873>0.05，sig=0.814>0.05，sig=0.769>0.05，sig=0.744>0.05。

3 討論及展望

通過以上的眼動(dòng)追蹤技術(shù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析顯示，推薦標(biāo)簽確實(shí)起到了吸引消費(fèi)者對(duì)推薦商品的更多關(guān)注，而至于加載圖片位置或者文字描述位置，其差異并不明顯，可以任意選擇。因此，當(dāng)商品列表頁中商家有主推或推薦產(chǎn)品時(shí)，可以在主推或推薦商品的圖片或者文字描述部分加上“熱賣”等推薦信息，這樣能夠引起消費(fèi)者的關(guān)注，有利于企業(yè)的商品銷售。

由于實(shí)驗(yàn)條件有限，本研究?jī)H選擇大學(xué)生群體作為被試，推薦信息內(nèi)容也僅選了網(wǎng)頁頻繁使用的“熱賣”，在以后的研究中可以嘗試其他不同群體（如白領(lǐng)、中老年人等）和不同的推薦信息內(nèi)容（如“Hot”、“新品”、“暢銷”等）。

參考文獻(xiàn)

[1] 張向麗.艾瑞咨詢：2014Q3中國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)交易規(guī)模為6 914.1億元，增長(zhǎng)強(qiáng)勁[EB/OL].[2014?11?05].http：//report.iresearch.cn/html/20141105/241068.shtml.

[2] BORDER A. A taxonomy of web search [J]. SIGIR Forum， 2002， 36（2）： 3?10.

[3] 尚通，周宇，劉召，等.統(tǒng)計(jì)圖理解過程中值提取與關(guān)系比較的認(rèn)知差異的眼動(dòng)研究[C]//2013年心理學(xué)與社會(huì)和諧學(xué)術(shù)會(huì)議論文集，武漢：武漢大學(xué)，2013：132?137.

[4] HARTSON H R. Human?computer interaction： interdisciplinary roots and trends [J]. The Journal of System and Software， 1998， 43（2）：103?118.

[5] ELLIS S， CANDERA R， MISNER J. Windows to the soul？ what eye movements tell us about software usability [C]// Proceedings of the Usability Professionals Association. Washington， DC： UPA， 1998： 151?178.

[6] KOUFARIS M. Applying the technology acceptance model and flow theory to online consumer behavior [J]. Information Systems Research， 2002， 13（2）： 205?223.

[7] 蔡雷厲.B2C電子商務(wù)網(wǎng)站購(gòu)買流程可用性實(shí)驗(yàn)研究[D].杭州：浙江理工大學(xué)，2011.

[8] 葛巖，鄭雪梅.眼睛是心靈的窗口：基于眼動(dòng)追蹤技術(shù)的網(wǎng)頁可用性測(cè)試[J].現(xiàn)代傳播：中國(guó)傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)，2012（2）：106?111.