從遊戲入門眼球追蹤的世界
大家好，我是 William ，又到了三四月份，也是準碩士與高中生開始到實驗室參訪的季節，剛好北科大的人因實驗室在 2019 年末購入了新式的穿戴型眼動儀器 (Tobii Pro Glasses 2) ，所以 William 也藉這個機會整理這幾天對同學們分享的眼動行為，以及眼球追蹤器所能捕捉的資料型態，為有興趣的人提供入門參考。將來也會更深入的介紹眼球追蹤在使用性測試上的專案。
這一次我們來觀察在遊玩 Switch 時，團隊合作對於眼動行為的影響。不過在我們將 Switch 的手把與眼球追蹤器交給前來的同學之前，先快速地補充一些基本知識 :
眼球追蹤器是什麼?
眼球追蹤器利用紅外線捕捉穿戴者眼球的運動，判斷與紀錄研究對象在執行任務時，眼睛凝視的位置、時間與順序。
在過往，眼球追蹤器難以攜帶，且需要兩台電腦同時進行測驗與處理，因此研究主題容易受到空間限制。仰賴於科技發展，現今的眼動儀器逐漸便攜，甚至能作成眼鏡讓使用者穿戴，研究也更靈活地運用在汽車駕駛、機場旅遊導覽等。
為什麼要觀察眼動行為?
眼睛觀看的順序直觀的表達接收訊息的模式。分析眼動行為我們能知道訊息接收者 (通常是使用者) 與資訊的提供者 (通常是設計者) 想法之間的差異，從而改善或驗證，有的時候，甚至能觀察到一些特別的結果。
視覺接收訊息的過程主要由凝視與跳視兩個動作建構 :
凝視 : 穿戴者執行任務時，視線所停留的位置，通常會停留到自身能夠處理訊息的時間，多數落在 200 ~ 800 毫秒間，凝視點的位置與數量也是分析過程的重要指標。題外話，執行任務時凝視時間與個人的經驗及長期記憶有關，筆者近期研究藥師執行藥物辨識時，發現就算低於 200 毫秒，大多數的藥師都能夠成功分辨出藥物。
跳視 : 跳視可以想像成一條連接兩個凝視點的直線，跳視路徑上的資訊我們幾乎無法辨別。
若將凝視點依序用跳視串聯，則可以獲得視線軌跡。視線軌跡能完整的陳述穿戴者在處理訊息上的順序與時間，又可配合研究者分析或是回顧性放聲思考法 (Retrospective think aloud, RTA) 來了解穿戴者處理訊息的過程、習慣、遭遇的困難等；另一方面也能夠以凝視點的密集程度，生成像熱視圖 (Heat Map) 等視覺化資料。
遊戲時間
了解基本知識後，我們打開 SWITCH ，玩煮過頭 2 (Over Cooked 2)。煮過頭這款遊戲又被稱感情破壞廚房，因為關卡的設計需要玩家在時間內協力完成指定的料理並且送出，不僅需要打理自己份內的工作，還要注意隊友的動向加以配合，要是一個不注意廚房可是會燒起來的。
整個過程讓兩個同學組隊遊玩兩輪，每輪時間兩分半，第一輪彼此不能夠交談，而第二輪則開放相互溝通。全程讓一號同學穿戴眼球追蹤器，看看有沒有溝通合作會怎麼影響同學在遊玩時的注意力分配。
注意力分配
首先看投射在整個螢幕上的視線軌跡。
恩 … 看起來很雜亂對吧，但軟體的確忠實的展示了同學遊戲時的視線軌跡，因此我們將凝視點密集程度轉換為熱視圖進行比較。
從熱視圖可以觀察到，在無法溝通的情況下，同學會偏向獨立完成一份菜單，從原物料到切菜煮飯出單一手包辦，因此視覺分配的位置散佈在全部的工作檯面上；然而在第二輪時，同學們開始分工，可見一號同學的視覺分布便專注在下方的工作檯面，並將上方的工作交給夥伴執行。
疊加的視線軌跡雖然很複雜，但可以利用先前提及的回顧性放聲思考法，將影片回放，並逐步與受測者討論當時的情境與想法，來補足細節。
進階的指標
雖然熱視圖的改變能夠表達注意力的變化，但我們卻無法從熱視圖中明確的知道有多少注意力被轉移、轉移到哪裡。對此，我們可以運用到『感興趣區域』的概念，來表達特定區域內凝視點與順序間的關係。
感興趣區域 (Area of interest, AOI)
感興趣區域是一項由研究者所定義的區塊，使我們能將凝視點進行歸納。以遊戲的介面為例，我們將整個介面用不同顏色分成五個 AOI :
再來，我們計算有無溝通合作的狀態下，五個 AOI 內部的凝視點數差異。
可見一號同學在完成分工後，在砧板區的凝視次數明顯的從 83 下降到了13，注意力轉移到了鍋子區。
Visit Count (訪視次數)
當我們在執行多重任務或是核對時，視線會來回的在數個區域內跳動，好比採購者在商品欄位與採購清單上反覆尋找及核查。套用在 AOI 的概念上，定義視線自移入一個 AOI 後再移出的總次數為訪視次數 (Visit Count)。訪視次數依照實驗的設置能夠代表該 AOI 對任務的重要程度，或是完成任務的困難度。
回到遊戲中比較有無溝通下的 Visit Count 差異。
在獨立作業的狀況下，一號同學的視線不斷的進出各區域，代表著獨立工作有較高的多工需求以及心智負荷。分工後的訪視次數降低，也代表著玩家不須分分秒注意著其他的工作區域。
綜合以上的結果，發現溝通對於合作遊戲的影響是 :
1. 溝通前後玩家的注意力分佈會改變
2. 在無法溝通的狀態下，玩家偏好獨力完成任務
結論
這項簡單的實驗快速的向參訪同學介紹了眼動行為與眼球追蹤器所能捕捉的資料型態，但 William 也向他們強調，研究與實驗的動機在於解決及驗證問題，因此在實驗前要清楚地明白研究目的以及問題與限制，舉兩個例子 :
- 眼動指標所代表的含意與實驗的設計有關，假設在網站的目錄搜尋上，使用者的 Visit Count 數量很高，那麼可能代表目錄設計的不良，讓使用者來回的尋找。但在電競玩家的評分上， Visit Count 的數量也可以當作評價玩家多工能力的指標 (越高越好)。
- 開放溝通後玩家彼此的資訊可以由講話獲得，因此注意力也可能不會顯現在眼動行為上。
在使用性測試的指標不外乎準確度 (正確率)、效率 (時間) 與滿意程度，眼球追蹤能提供更深入的 insight，另外還有部分的指標在這次沒有介紹到，如凝視的時間 (Fixation Duration)、到達第一個凝視點或特定 AOI 的時間 (Time to first Fixation/AOI)，未來再向大家介紹。
另外 Saha 也分享了眼球追蹤運用在 Web Navigation 上的實例，非常推薦大家去看 !
希望這次分享的內容能讓提供對眼球追蹤有興趣的人一點幫助，最後還真想聯絡 Tobii 的業務，找齊四台眼球追蹤器玩 Over Cooked 或其他遊戲，看看結果出來會是什麼樣子。
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