Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Pszichológia Doktori Iskola

varnagy.zsombor@barczi.elte.hu

---

Absztrakt

Bár folyamatosan növekszik az érdeklődés az autizmusban alkalmazott digitális támogató technológia iránt, az ilyen eszközöknek ritkán tesztelik a használhatóságát. Ennek egyik oka az lehet, hogy a bevett, a felhasználó verbalizációjára és introspekciójára építő módszerek autizmussal élő felhasználók esetén kevésbé alkalmazhatóak. Ezeknek a verbális módszereknek jó alternatíváját kínálja a tekintetkövetéses módszertan, bár mindmáig kevés ismeret áll rendelkezésünkre, hogy a tekintetirány mely jellegzetességei utalhatnak használhatósági problémákra. Ebben a vizsgálatban a fixációs időtartamra koncentráltunk, ami megmutatja mennyi időbe telik egy adott dizájn elemből az információ kinyerése. A HANDS mobil alkalmazás felhasználói felületét vizsgáltuk 11 neurotipikus és 11 autizmussal élő serdülő részvételével. A fixációs időtartamok alapján elkülöníthetőek a könnyen és nehezen értelmezhető dizájn elemek, illetve láthatóvá válik, hogy a szoftver tanulása során mely elemek válnak egyre könnyebben értelmezhetőbbekké. Az eredmények arra is rámutattak, hogy a HANDS esetében a felhasználói felület különböző elemei az autizmussal élő felhasználók számára is ugyanannyira voltak jelentésteliek, mint a neurotipikus felhasználók számára, tehát a felület egyenlő hozzáférést biztosít.

A kutatás adatgyűjtési része a ‘Helping Autism-Diagnosed teenagers Navigate and Develop Socially (HANDS)’ projekt keretein belül az Európai Bizottság 7. Keretprogramja támogatásával (7.2. téma, Hozzáférhető és inkluzív IKT.) jött létre, az elemzés az EITKIC_12-1-2012-0001 projekt keretében készült, amely a Magyar Kormány támogatásával, a Nemzeti Fejlesztési Ügynökség kezelésében, a Kutatási és Technológiai Innovációs Alap finanszírozásával és az EIT ICT Labs Magyar Nemzeti Társult Csomópont közreműködésével valósul meg. (www.ictlabs.elte.hu). Külön köszönet illeti Hegelsberger Juditot az adatgyűjtésben és előkészítésben való közreműködéséért.

Bevezetés

Nielsen (2012) szerint a szoftver használhatóság tesztelésben az első számú és leggyakrabban használt módszer a hangos gondolkodás (think aloud). Miközben a felhasználó egy tipikus feladatot végez a szoftverrel, folyamatosan kihangosítja a felmerülő gondolatait, elmondja mit miért csinál és mit vár mi fog történni. Mindebből a megfigyelő megtudja, hogy a szoftver mely elemei érthetőek nehezen, zavaróak vagy akár félrevezetőek a felhasználó számára.

A hangos gondolkodás egy könnyen alkalmazható, olcsó és gyors módszer, de az autizmussal élők számára készülő szoftverek esetében sajátos nehézségeket várhatunk (Gyori és mtsai., 2010; Gyori, Mintz, Stefanik, Kanizsai-Nagy, & Varnagy-Toth, 2012). A hangos gondolkodás részben a résztvevő introspekciójára épít, részben pedig arra, hogy párhuzamosan végezze a szoftverrel végrehajtandó feladatot és az erről való kommunikációt. Az autizmus spektrum zavarban az instrospekció (Hurlburt, Happé, & Frith, 1994) és a párhuzamos feladatvégzés (multitasking) is korlátozottabb (például Mackinlay, Charman, & Karmiloff-Smith, 2006; Rajendran és mtsai., 2011), mint a neurotipikus csoportban.

A tekintetkövetéses módszer azért adja magát, mert nem igényel verbalizációt és ezáltal párhuzamos feladatvégzést sem, mégis betekintést enged a szoftver felhasználójának használat közbeni mentális állapotaiba. A tekintetkövetéses technika által mért változók közül a pupilla átmérő és a fixációs időtartam az, ami jelzi, mekkora mentális erőfeszítést igényel adott vizuális elem feldolgozása és a belőle származó információ kibontása. A kezdetben ígéretesebbnek tűnő változó a pupilla átmérő volt, de mivel a fényerő ugyancsak hatással van az átmérőre, a fényt érdemes laboratóriumi körülmények között kontroll alatt tartani (Józsa, 2011), ami nehezen megoldható egyszerű használhatósági tesztelés során.

Miközben egy tárgyat vagy akár a képernyőt pásztázunk, szemünk meg-megáll rövid időtartamokra, hogy az idegrendszer információt vehessen föl az adott helyről. Ezek a fixációk jellemzően 200-300 ms időtartamúak, de előfordulnak igen rövid (40 ms) és nagyon hosszú (2-3 sec) fixációk is (Holmqvist és mtsai., 2011). Számos empirikus eredmény utal arra, hogy minél nehezebb értelmezni a vizuális információt, annál hosszabb a fixációk időtartama. Például Rayner és Pollatsek (1989) eredményei szerint könnyű regény olvasásakor 200ms az átlagos fixációs időtartam, nehéz tankönyvszöveg olvasásakor viszont ez megnő 260 ms hosszúságúra. Mackworth (1976) mérései szerint zsúfolt képernyőn 50-100 ms-mal hosszabbak a fixációk, mint szellősen elrendezett képernyőn. Goldberg és Kotval (1999) vizsgálatában egy rajzprogramban 391 ms volt az átlagos fixációs időtartam, ha a gombok ésszerű rendben helyezkedtek el, és 411 ms amikor kaotikus elrendezésben.

Összefoglalva tehát úgy tűnik, hogy a fixációs időtartamból következtethetünk arra, hogy mennyire könnyen dolgozható föl, mennyire érthető egy adott eleme a felhasználói felületnek, illetve a fixációs időtartam tanulás során bekövetkező rövidüléséből következtethetünk arra, hogy mennyire tanulható az adott elem értelmezése.

Módszertan

Résztvevők

A vizsgálatban 11 neurotipikus (NT csoport, életkor M = 13.7, SD = 1.5) és 11 autizmus spektrum zavarral élő serdülő (ASD csoport, életkor M = 12.4, SD = 1.8) vett részt, akiket a HANDS projekt keretében vizsgáltunk (Mintz, Gyori, & Aagaard, 2012). A két csoportot életkor és intelligencia szerint illesztettük. Egyik változó mentén sem volt szignifikáns eltérés a két csoport között. Az autizmussal élő csoport tagjainak klinikai diagnózisát az ADOS eszközzel is megerősítették (Lord, Rutter, DiLavore, & Risi, 1999; magyar változat: Stefanik, Győri, Sajó, Várnai, & Balázs, 2007).

Eszközök

A vizsgálatban a HANDS mobil alkalmazás vizuális felhasználói felületét teszteltük egy asztali tekintetkövető géppel (gyártó: LC Technologies, típus: Eye-follower, 120Hz, szabad fejmozgást biztosító binokuláris gép, fixáció detekciós algoritmus: I-DT).

A HANDS mobil alkalmazás autizmussal élő serdülők támogatására kifejlesztett szoftver (Mintz és mtsai., 2012). Az alkalmazás tesztben szereplő funkciója egyszerű instrukciókkal vezeti végig a felhasználót hétköznapi tevékenységeken, mint például az öltözködés vagy az étkezés. Ebben a tesztben három feladatot kellett megoldaniuk a résztvevőknek az alkalmazás segítségével. Mindhárom feladat egy valós életbeli feladatnak a leegyszerűsített, számítógépre adaptált analógiája volt. Az első feladatban az alkalmazás instrukciói egy „szendvicskészítési” feladaton vezetik végig a felhasználót, a másodikban egy „öltözködési” feladaton, a harmadikban pedig az alkalmazás segít felismerni bizonyos jellemzőkkel rendelkező emberi arcokat (pl. mosolygó arcot). Részletesen lásd (Miklos Gyori, Varnagy-Toth, Mintz, & Stefanik, előkészületben).

A résztvevők előtt egy egér és egy 19 hüvelykes képernyő helyezkedett el, melyek a tekintetkövető géphez csatlakoztak. A géphez csatlakozott továbbá egy telefon, rajta a futó HANDS alkalmazással. A tekintetkövető gép azt rögzítette, hogy a résztvevők hova néznek a képernyőn belül, ezért a HANDS alkalmazást és a segítségével végzendő feladatokat is a képernyőn jelenítettük meg (lásd az 1. ábrát). A Pocket Controller (SOTI Inc.) segítségével úgy jelenítettük meg a telefon képét a monitoron, hogy a résztvevők ezen a képen keresztül vezérelhették a mobiltelefont az egér segítségével.

Eljárás

A résztvevők a három feladat előtt rövid ideig szabadon ismerkedhettek a HANDS alkalmazás felületével, majd a feladattér működésével. Ezt követően a vizsgálatvezető betöltötte a HANDS alkalmazás kezdő állapotát és az első feladatot. A három feladat fix sorrendben követte egymást: 1) szendvics készítés, 2) öltözködés és 3) arc azonosítás.

Eredmények

Elsősorban azt akartuk megtudni, hogy a felhasználói felület különböző elemeihez milyen fixációs időtartamok társulnak. Ennek elemzéséhez a képernyő területét több részre osztottuk. A telefon felhasználói felületét 1) szöveges instrukció, 2) képi instrukció, 3) alkalmazás vezérlő gombok és 4) egyéb területek a telefonon részre osztottuk. A feladattér két részre tagolódott: azt a területet, ahol az „építőelemek” (pl. ruhák) voltak forrásterületnek neveztük, azt a részt, ahová a kiválasztott építőelemeket kellett rakni „célterületnek” hívtuk. Az ezeken kívül eső területet volt az „üres képernyőfelület”.

A felhasználói felület adott részére eső fixációk időtartamából következtethetünk arra, mennyire volt könnyű vagy nehéz értelmezni az adott elemet, mennyire volt könnyű kibontani az általa hordozott információt. Azt vizsgáltuk, hogy más-e a fixációs időtartam attól függően, hogy a résztvevők melyik elemet nézték, illetve attól, hogy melyik csoportba (neurotipikus vagy autizmussal élő) tartoztak. Ennek eldöntéséhez kevert ANOVA-t végeztünk, aminek a szabadságfokát a szfericitási feltétel nem teljesülése miatt Greenhouse-Geisser féle becsült értékkel korrigáltuk. Az eredmények azt mutatják, hogy a csoporttagság nem okozott különbséget a fixációs időtartamban, viszont az egyes dizájn elemekre más-más fixációs időtartam volt jellemző (F(6) = 4.68, p < .05, = .82, lásd a 2. ábrát). A csoporttagság és a dizájn elem változó nem lépett interakcióba egymással. A második ábrán a dizájn elemek főhatását látjuk.

A felhasználói felület egyes elemeinek érthetősége mellett a második kutatási kérdésünk az volt, hogy mennyire tanulható ezeknek az elemeknek a megértése illetve feldolgozása. Az első és az utolsó feladat fixációs időtartamait összehasonlítva (a felhasználói felület elemeit együttvéve) azt tapasztaltuk, hogy a fixációs időtartam jelentősen lerövidült (375 ms-ról 289ms-ra, ami fixációnként átlagosan 86 ms-os rövidülést jelent) és ez a változás ugyanakkora mértékű volt az autizmussal élő és a neurotipikus csoportnál is (vegyes ANOVA, szignifikáns feladat főhatás F(1) = 67.7, p < .001 , = .76; lásd 3. ábra).

A fixációs időtartam lerövidülését a felület elemeire lebontva is szemügyre vettük. A rövidülés arra enged következtetni, hogy az adott elemet a harmadik feladatra hatékonyabban dolgozták föl a felhasználók. Az összetartozó mintás t-próbák szerint a célterület, a forrásterület és a képi instrukció esetében volt szignifikáns a fixációk rövidülése.

Megbeszélés

A vizuális felület elemeit összevetve a célterületre eső fixációk voltak a leghosszabbak (lásd fentebb a 2. ábrán) . Nem meglepő, hogy ezen a felületen jelzi a fixációs időtartam a legintenzívebb szellemi erőfeszítést, hiszen a célterületen végzett munkán múlt a feladat sikere. Ami váratlan eredmény, hogy a fixációs időtartam alapján a második legtöbb mentális erőforrást igénylő felületi elem a HANDS alkalmazás vezérlő gombjai voltak. Az ide irányuló fixációk hosszabbak voltak a szöveges és képi instrukciókat megjelenítő felületeknél is, vagyis lehet, hogy a telefon vezérlése nagyobb kihívást jelentett, mint a lényegi feladat: az telefon által közvetített instrukciók megértése. Ez az eredmény használhatósági problémára is utalhat, amit a vezérlők elhelyezésével kapcsolatos konvenciók megtörése okozhat. A „vissza” gomb általában a baloldalon (például böngészőkben és Android platformon), az „előző” és „következő” gombok pedig rendre a felület bal ill. jobboldalán helyezkednek el. Ehhez képest a HANDS alkalmazásban a „vissza” gomb jobboldalra került, az „előző” és „következő” gomb pedig egyaránt a baloldalra.

A telefon többi felületére eső fixációk is meglehetősen hosszú időtartamú fixációknak számítanak. A szöveges instrukció területére irányuló 290 ms időtartamú fixációk Rayner és Pollatsek (1989) eredményeihez képest inkább a nehéz tankönyvi szöveg olvasásához állnak közelebb (260 ms), mint a regény olvasásához (200 ms). Viszont Goldberg és Kotval (1999) vizsgálatában szereplő rajzprogramban mért 391-411 ms-os időtaramokhoz képest úgy tűnik a HANDS mobilon mért 290-344 ms-os fixációk intuitívebb, könnyebben érthető kezelőfelületre utalnak.

További érdekes eredmény, hogy a képi (296 ms) és a szöveges (290 ms) felületeket közel azonos időtartamú fixációkkal dolgozták föl a résztvevők. Ez ellentmond annak az intuíciónak, hogy a képek gyors és könnyű alternatívái lennének egy rövid szöveges üzenet megértésének. Azonban hozzá kell tennünk, hogy a képekre irányuló fixációk jelentősen (45 ms) lerövidültek mire a résztvevők elérték a harmadik feladatot, míg az olvasási fixációk nem gyorsultak ezalatt az idő alatt. Mindez arra utal, hogy a képi instrukciók értelmezése hatékonyabbá válik, ahogy a felhasználó hozzászokik az alkalmazott anyaghoz, míg az írott szöveg feldolgozása nem lesz hatékonyabb ettől a néhány perces extra olvasási gyakorlattól.

A három feladattal összesen átlagosan 3 percet töltöttek a résztvevők. Ez alatt a rövid idő alatt a teljes vizuális felületet tekintve a fixációk időtartama átlagosan 86 ms-mal rövidült, ami igen jelentős, 23%-os gyorsulást jelent. Ezek szerint a szoftver felhasználói felületének tanulása, az elrendezés, a szoftverspecifikus dizájn tanulásának jelentős része már a használat első perceiben megtörténik.

Érdekes módon az alkalmazás vezérlő gombjaira irányuló fixációk nem lettek kimutathatóan rövidebbek. Ez arra utal, hogy míg a felhasználói felület megértése és átlátása az első néhány percben nagy javulást mutat, addig a konvenciók megtöréséhez való hozzászokás több időt vesz igénybe.

Végezetül, a neurotipikus és az autizmussal élő csoport fixációs időtartamai között nem találtunk szignifikáns különbséget: az egyes elemek hasonló mértékű mentális terhelést jelentettek mindkét csoport számára. A perceptuális tanulás mértéke is ugyanolyannak bizonyult a két csoportban. Ennek fényében kijelenthetjük, hogy a HANDS alkalmazás egyenlő hozzáférést biztosít mindkét csoport számára.

Összefoglalva a tekintetkövetéses technika alkalmazása a felhasználói felület tesztelésére gyümölcsözőnek bizonyult, mert a hangos gondolkodás autizmus-specifikus korlátait kikerülve rámutatott egy potenciális használhatósági problémára, valamint lehetővé tette a felhasználói felület részletes elemzését. A tekintetkövetéses technika és azon belül fixációs időtartam elemzésének egyedülálló előnye azonban az, hogy igen fínom idői felbontású, akár néhány perces időtartamon belül is képes kimérni a tanulás mértékét. Ez különösen hasznosnak bizonyulhat akkor, mikor a szoftverrel való első találkozás legelső perceit akarjuk vizsgálni, melyek legjobban meghatározzák a felhasználó szoftverről kialakuló benyomásait és véleményét.

Hivatkozások

Goldberg J.H., & Kotval X.P. (1999). Computer interface evaluation using eye movements: methods and constructs - Its psychological foundation and relevance to display design. International Journal of Industrial Ergonomics, 24(6), 631–645. doi:10.1016/S0169-8141(98)00068-7

Gyori, M, Mintz, J., Stefanik, K., Kanizsai-Nagy, I., & Varnagy-Toth, Z. (2012). Efficiency, Applicability, User Experience: Lessons from Testing by a Complex Mixed Mode Methodology. In J Mintz, M. Gyori, & M. Aagaard (Eds.), Touching the Future Technology for Autism? (Vol. 15, pp. 83–116).

Gyori, M, Stefanik, K., Kanizsai-Nagy, I., Oszi, T., Vigh, K., Varnagy, Z., & Balazs, A. (2010). Evaluation of Prototype 1 and Requirements for Prototype 2 – in the perspective of Cognitive Psychology. HANDS Project deliverable D2.4.2. Retrieved from http://hands-project.eu/uploads/docs/HANDS_D2.4.2_ELTE_R_PU_2010-07-15.pdf

Gyori, Miklos, Varnagy-Toth, Z., Mintz, J., & Stefanik, K. (előkészületben). Gaze behaviours during assisted independent task completion: testing a smartphone-based support system for adolescents with autism by eye-tracking.

Holmqvist, K., Nyström, M., Andersson, R., Dewhurst, R., Jarodzka, H., & Weijer, J. van de. (2011). Eye Tracking:A comprehensive guide to methods and measures. Oxford University Press.

Hurlburt, R. T., Happé, F., & Frith, U. (1994). Sampling the form of inner experience in three adults with Asperger syndrome. Psychological medicine, 24(2), 385–395.

Józsa, E. (2011). A potential application of pupillometry in web-usability research. Social and Management Sciences, 18(2), 109–115. doi:10.3311/pp.so.2010-2.06

Lord, C., Rutter, M., DiLavore, P. C., & Risi, S. (1999). Autism Diagnostic Observation Schedule. Western Psychological Services.

Mackinlay, R., Charman, T., & Karmiloff-Smith, A. (2006). High functioning children with autism spectrum disorder: A novel test of multitasking. Brain and Cognition, 61(1), 14–24. doi:10.1016/j.bandc.2005.12.006

Mackworth, N. H. (1976). Stimulus density limits the useful field of view. In R.A. Monty & J. W. Senders (Eds.), Eye Movements and Psychological Processes. Hillsdale: Erlbaum.

Mintz, Joseph, Gyori, M., & Aagaard, M. (2012). Touching the Future Technology for Autism? IOS Press.

Nielsen, J. (2012). Thinking Aloud: The #1 Usability Tool. Retrieved August 23, 2013, from http://www.nngroup.com/articles/thinking-aloud-the-1-usability-tool/

Rajendran, G., Law, A. S., Logie, R. H., van der Meulen, M., Fraser, D., & Corley, M. (2011). Investigating Multitasking in High-Functioning Adolescents with Autism Spectrum Disorders Using the Virtual Errands Task. Journal of Autism and Developmental Disorders, 41(11), 1445–1454. doi:10.1007/s10803-010-1151-3

Rayner, K., & Pollatsek, A. (1989). The Psychology of Reading. Lawrence Erlbaum Associates.

Stefanik, K., Győri, M., Sajó, E., Várnai, Z., & Balázs, A. (2007). Az autizmus spektrum zavarok diagnózisa a klinikumban és a kutatásban: az ADI-R és az ADOS eljárások. In M. Racsmány (Ed.), A fejlődés zavarai és vizsgálómódszerei. Neuropszichológiai diagnosztikai módszerek. Budapest: Akadémiai.