Selling Usability : User Experience Infiltration Tactics

지금 서울여대 교수님으로 계신 전 NHN UX Lab의 이지현 교수님과 함께 랩원들은 그 동안 한국에 UX를 전파하고, 회사 내에서도 UX Process를 만들기 위해서 많은 고생을 했다. UX에 대해서 잘 알려지지 않은 시절, 한국에서 성공적인 사례가 없었던 시기부터 UX를 알리기 위해서 정말 많은 고생을 한 것이다. 그 결과 나름 한국 기업 중 UX Process를 만든 성공적인 사례로 만들었고, 벤치마킹을 하고 싶은 부서로 만들지 않았나 생각한다. 하지만 그렇다고 NHN 내에서도 UX Process를 완벽하게 구축했다고 생각하지 않는다. 우리의 역할에 대해서, 그리고 사내에 더 많은 사람에게 UX를 단순한 지식이 아닌 서비스를 제공하는 주요 관점 중 하나로 알리기 위해서 더 많은 노력을 하고 있다.

 

그런 과정 속에 있는 나는 얼마 전에 아마존에서 한 권의 책을 알게 되었고, 지금은 너무나 정신없이 이 책을 읽고 있는 중이다. 그 책을 보면서 지난 고생했던 시절과 함께 앞으로 사내에, 더 나아가 한국에 UX를 제대로 정착시킬 것인가에 대해서 더 많은 고민을 하게 되었다. 그리고 그 안에서 나름 방법을 찾게 된 것은 아닌가 하는 생각을 하게 된다.

 

 

그 책은 John S. Rhods가 쓴  Selling Usability : User Experience Infiltration Tactics  책이다. John S. Rhods는 한국에는 잘 알려지지 않았지만, 꾸준히 UX를 전파하기 위해서 열심히 노력한 사람이다. 우리가 보기에 미국이라는 나라에서 IBM, MS, Google 등 많은 대기업 내에 UX 부서가 있고, 그들의 위치가 나름 확고하다고 생각하고 있다. 그래서 미국은 UX의 천국이 아닌가 하는 생각을 하게 될지도 모른다.

 

 

 

하지만, 미국도 아직까지는 더 많은 기업들이 UX에 대해서 제대로 이해하고 있지 못하며, 실제 조직 내에서도 그 필요성에 대해서 제대로 인식하고 있지 못한다. 그래서, UX를 하는 사람들의 고충도 한국 못지 않게 큰 것이 사실이다. 오죽했으면 User-Centered Design Stories: Real-World UCD Case Studies 이라는 책이 나올 정도였겠는가... 미국 기업 내에서도 UX를 한다는 것은 한국에서와 마찬가지로 아주 힘든 상황인 것이다.

 

Selling Usability : User Experience Infiltration Tactics  에서는 UX에 대해서 전혀 알지도 듣지도 못한 기업일지라도 어떻게 하면 UX를 정착시킬 수 있는지 나름 Tips을 제공하고 있다. 이 Tips은 John S. Rhods가 UX 컨설팅을 하면서 겪은 경험에 기초해서 나온 것이다. 실제 경험에서 나온 만큼 매우 유용한 것들이 많으며, 현재 내게 닥친 이슈에 대해서 어떻게 해결하면 좋을지 해결 방향에 대해서 조언을 해 주고 있다. 더 많은 생각과 실타레를 푸는 방식을 말이다.

 

책 자체도 매우 쉽게 쓰여져 있다. 부담없이 읽을 정도이다. 하지만, 그 안에는 무수한 보물이 숨겨져 있으며, 우리가 전략적으로 어떻게 하면 UX를 사내에 전파시킬 수 있을지에 대해서 매우 유용한 Tips이 있다. 한국에서 UX를 하는 사람, 사내에 UX를 전파하고자 하는 사람은 꼭 읽어봤으면 한다. UX를 전파한다는 것은 매우 고도화된 전략과 접근이 필요한 것이다.

 

 

왜 진작에 이런 책이 나오지 않은 것이지!!!!

 

사용성 테스트 결과를 어느 수준까지 써야 하는가?

사용성 테스트를 하여 사용성 문제를 발견했을 때, 보고서에 어느 정도 수준까지 써야 하는지 생각해 볼 때가 있다. 사용성 문제에 대해 보고할 때 고려할 수 있는 수준은 다음과 같다.수준 1에서 3까지의 차이는 사용성 문제에 대해서 어느 범위까지 관여를 할 것인가에 대한 차이이다.

 

수준 1. 무엇이 문제인지 기술한다.

수준 2. 무엇이 문제인지 기술한 후, 이슈 해결을 위한 제언을 한다.

수준 3. 무엇이 문제인지 기술하고, 이슈 해결을 위한 제언을 한 뒤,

           개선 시안까지 작성한다.

 

수준 1의 문제는 사용성 이슈를 발견할 것까지는 좋지만, 그래서 무엇을 해야 하는가(So what?)에 대해서는 전혀 알려주지 못한다. 수준 2는 그나마 무엇을 해야 하는지 알려주기는 하지만 구체적으로 어떤 액션을 취해야 하는지에 대해서는 알려주지 못한다는 한계가 있다.

 

수준 3은 구체적인 대안을 제안함으로써, 어떤 액션을 취해야 할지에 대해서 쉽게 결정을 할 수 있다. 실제 Hornbaek과 Frokaer의 연구(2005), Dumas, Molich와 Jeffries(2004)의 연구에 따르면, 디자이너와 개발자도 수준 3 까지 보고서를 작성했을 때, 더 선호한다고 주장하고 있다.

 

하지만, 수준 3까지 작성할 때 주의해야 할 점이 있다. 먼저, 유관부서와의 협력 관계를 긴밀하게 유지해야 한다. 자칫하면 유관부서에서 자기의 R&R을 침범했다고 오해할 소지가 있다. 새로운 개선 시안을 제시했을 때 기획이나 디자이너 직무에 있는 유관부서원들이 왜 자신이 해야 할일을 시키지도 않았는데 했냐고 이야기할 수도 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 평소 유관부서원들과 지속적인 커뮤니케이션과 좋은 관계를 유지해서 같은 목표를 향해 나아가는 협력자임을 느끼게 해 줘야 한다.

 

두번째는 사용성 평가 전문가 또는 UX Researcher라고 할지라도 IA 설계나 Interaction 설계에 대한 역량을 충분히 갖고 있어야 한다. IA 설계 능력이나 Interaction 설계에 대한 역량이 부족하다면 새로운 개선 시안을 제안할 수 없게 된다.

 

사용성 평가라는 것은 단지 문제가 있다는 것을 발견하는 것만이 목적이 아니다. 문제를 해결함과 동시에 사용자 경험을 더욱 좋게 만들기 위해서 적극적인 제안을 하는 것이 더 큰 목적인 것이다. 사용성 평가 결과 보고서를 작성할 때 이점에 대해서 명심해야 한다.

 

참고로, Molich, Ede, Kaasgaard와 Karyukin(2004)은 대부분의 사용성 평가 보고서와 다음과 같은 문제로 효용 가치가 떨어진다고 이야기하고 있다.

 

• 보고서가 너무 길다. (보기에도 부담스럽다)
• 요약 페이지가 없다. (무엇이 핵심인지 파악하기가 쉽지 않다)
• 문제의 심각성에 대한 심각성 정도를 알 수 없다. (무엇부터 개선해야 하는지 알지 못하겠다)
• 문제가 무엇인지 명확하지 않거나 모호하다. (도대체 문제가 무엇인지 모르겠다)

 

보고서는 한번에도 무엇이 문제이고 그 문제를 어떻게 하면 해결할 수 있는지 명확하게 작성해야 한다.

 

 

다음 논문은 앞에서 이야기한 내용에 많은 시사점을 줄 수 있을 것이다.

 

Rolf M., Robin J., & Joseph D. (2007), Making Usability Recommendations Useful and Usable

 

 

사용자 읽기 시간에 따른 영역 롤링 시간...

네이버 뉴스 캐스트를 개편할 때, 고민이 되는 것이 있다. 기사에 대한 롤링 시간 간격을 어떻게 잡아야 할 것인가이다. 롤링 속도가 빠르다면 사용자가 기사 제목을 읽기도 전에 다음 기사들로 바뀌게 될 것이고, 속도가 느리다면 사용자는 다음에 다른 기사가 있다는 것을 알아채기가 쉽지 않다. 롤링 속도는 여러 가지 특성들을 고려하여 적절하게 잡아야 하는 것이다.

 

롤링 속도에 대한 고민을 할 때, 우리가 고려해야 하는 것은 어떤 것이 있을까? 대표적으로 가장 먼저 생각해 봐야 하는 것은 사용자들의 읽기 시간이다. 언어심리학자인 Keith Rayenr(1989)에 따르면, 사람들은 1단어를 처리하는데 걸리는 시간이 대략 250ms 정도라고 한다. 250ms 정도면 단어의 형태, 의미, 그리고 문장 속의 다른 단어와의 관계까지 파악할 수 있다는 것이다. 그렇다고 250ms에 한 단어 정도만 파악하는 것이 아니다. 주변 시야의 영향으로 문장으로 제시할 때, 250ms이면 대략 3개 정도의 단어를 파악할 수 있다 (물론, 모니터와 눈 사이의 거리에 영향을 받는다). 이 기준으로 본다면 1초 정도면 대략 12개 정도의 단어를 볼 수 있다는 계산이다.

 

그렇다면 이미지, 그래프, 숫자에 대해서 사람들이 알아채는데 걸리는 시간은 어느 정도일까? Guan 등(2006)에 따르면, 대략 100ms 정도의 시간이 걸린다고 한다. 그래서 통상적으로 Eyetracking Research를 실시할 때 최소 100ms 이상의 응시 시간(Fixation Time)을 보여야 해당 자극(Stimulus)을 본 것으로 간주한다. 기사들에 이미지나 그래프 등이 제시된다면 1초 안에 조금 더 많은 내용을 처리할 수 있다.

 

 

 

 

또 하나 고려해야 하는 것이 해당 페이지에 사용자들이 머무는 시간은 어느 정도인가 이다. 이것은 페이지 로딩이 끝난 후, 특정 링크나 이미지 등을 클릭할 때까지 걸리는 시간을 말한다. 사이트, 페이지, 사용자의 상황에 따라 다소 다르게 나타나지만 전반적인 평균을 낸다면 대략 20초 정도이다. 네이버 메인 페이지의 경우, 사실 더 짧게 머무는 것으로 나타났다 (네이버 메인 페이지에 머무는 시간에 대해서는 대외비라서 밝히기가 어렵다.) 20초라면 굉장히 짧은 시간이라면 짧은 시간이라고 할 수 있다. 20초 안에 사용자들은 해당 페이지에 제시되는 다양한 요소들을 살펴보고, 무엇을 더 볼지 결정한 후 클릭까지 하게 되는 것이다. 그 시간까지 고려해야 하는 것이다.

 

영역에 대한 롤링 속도를 결정하는 것은 쉬운 일이 아니다. 사용자의 읽기 속도, 머무는 시간, 사이트의 성격, 페이지 내 제공되는 컨텐츠의 종류나 내용, 인프라의 속도 등등이다. 단순히 이 정도면 될 것이라고 생각해서 제공한다면 사용자에게 좋은 경험을 제대로 제공할 수 없다. 사용자에게 사소한 부분이라도 더 나은 부분을 제공하고 싶다면, 사용자 특성 및 Needs를 더 많이 고려해야 할 것이다.

 

 

 

프로젝트 초기 단계에서의 사용성 테스트와 참여자 수...

사용성 테스트와 관련하여 가장 논쟁이 많이 되고 있는 것이 참석자 수와 관련된 것이다. Jacob Nielson이 1993년도에 5명만을 가지고서도 충분히 사용성과 관련된 이슈를 발견할 수 있다고 주장한 이래 적정 참석자 수에 대한 논란은 끊이지 않고 있다. 5명이 정말로 필요충분 조건인가에 대해서는 많은 논란이 있고, 1993년도와 비교하여 지금은 웹 사이트가 너무나 복잡해졌기 때문에, 이에 대한 논란은 더 커지고 있다. 실무자의 입장에서는 다른 부서 사람들과 결과를 공유할 때 이 문제를 어떻게 설명해야 하는지 난감해질 때가 종종 있게 된다. 심지어, 결과에 대한 신뢰성 이슈까지 나온다면 난감해지는 정도가 아니라, 좌절까지 하는 사람들도 많이 봤다. 이것은 사용성 테스트의 목적, 학문 vs. 실무, 다른 부서원들의 리서치 방법론 이해도 등 다양한 방식으로 설명할 수 있지만, 결코 쉽게 해결될 수 있는 문제는 아니다.

 

더군다나 프로젝트 초기 단계라면 더더욱 고민이 된다. 프로젝트 초기 단계에서 프로토타입을 가지고 사용성 테스트를 할 때 다음과 같은 이슈가 등장하게 된다.

 

• 프로젝트 초기 단계에서 실시하는 사용성 테스트는 무엇보다 심각한 사용성 문제를 발견하는 것이 목적이다. 궁극적으로 실행불가능한 디자인 컨셉에 대해서 수정할 여유는 없다.
• 프로로타입은 프로젝트 초기 단계에서의 산출물이기 때문에, 프로젝트 후기에서 볼 수 있는 산출물과 비교하여 문제를 더 많이 가지고 있을 수 밖에 없다. 이것은 기술적인 문제일 수도 있고, 개념적인 문제일 수도 있다.
• 기존과 매우 다른 인터페이스를 적용하려고 한다면 당연히 사용자들은 사용하는데 어려워 할 수 밖에 없다. 한 마디로 익숙하지 않기 때문이다. 그렇다고 이것이 사용성에 문제가 있다고 말할 수 있을까?

 

프로젝트 초기 단계에서 사용성 테스트를 할려고 하면, 어느 정도 완성이 되는 단계에서 실시하는 것과 매우 다른 생각과 접근 방식을 해야 한다. 그렇기 때문에, 더 많은 고민을 해야 하는 것이다. 그리고 그 중에서 몇 명을 대상으로 해야 하는 것인가에 대해서 더 많은 고민을 하게 한다. (다른 사람을 일단 설득해야 하지 않는가?)

 

많은 논란이 있긴 하지만, 그래도 사용성 테스트를 실시할 때 참석자 수의 범위는 대략 3~20명 정도이다 (연구자에 따라 이 범위 안에서 적정 수를 주장한다). 그 중에서 대략 5~10명 정도면 기본은 할 수 있을 것이다 (사이트의 복잡성, 인터랙션의 복잡성 등 이슈가 증가하면 참석자 수를 Saturation이 나타날 때까지 증가시키면 된다). 이런 것들을 고려할 때, 프로젝트 초기 단계에서는 빠른 검증이 중요하기 때문에 이것보다 적은 수의 참석자를 대상으로 하더라도 문제가 없을 것이다(Ritch Macefield, 2009). 일단, 2~3명이라도 전혀 이해하지 못하면 개념적으로 무언가 문제가 있다고 생각할 수 있을테니까...

 

 

 

데이터에 대한 환상... 그리고 그 결과...

For usability engineering purpose, one often needs to draw important conclusions on basis fairly unreliable data, and one shoul certainly do so since some data is better than no data.

- Jacob Nielson, 1993

 

즉, Jacob Nielson은 데이터가 전혀 없는 것보다 있는 것이 낫다고 주장한다. 심지어 그것이 부정확한 신뢰롭지 못한 데이터라도... 물론, 데이터가 없는 것보다 조금이라도 있는 것이 낫다. 하지만, 그 데이터가 부정확하고 신뢰롭지 못한 데이터라면 문제가 달라진다. 우리는 잘못된 데이터로 잘못된 결론에 도달할 가능성이 그만큼 커지게 된다.

 

실제 현장에서 일을 하다보면, 데이터 부재라는 상황에 많이 부딪힌다. 우리가 원하는 정도의 풍부한 데이터는 없다. 이곳 저곳에서 데이터를 끌어오고, 자체적으로 다양한 리서치를 수행한다고 하더라도 항상 데이터에 대한 갈증에 목 마르게 된다. 그렇다고 해서, 우리는 Insights를 뽑기 위해 멈출 수는 없는 것이다. Jacob Nielson의 말처럼 종종 부정확하고 신뢰롭지 못한 데이터에서 Insights를 뽑아내야 하는 상황에 부딪히게 된다. 이때 고민을 하게 된다. 과연 우리는 Insights를 어떻게 뽑아야 하고, 그 Insights가 맞다고 확신할 수 있을까? 쉽지 않은 일다.

 

하지만, 확실한 것은 있다. 그 어떤 상황이라도 데이터에 대해서 신중하게 접근하여 분석해야 하고, 조금이라도 더 많은 데이터를 확보하려고 노력해야 한다는 것이다. 그리고 가능한 많은 다양한 관점으로 데이터를 보려고 해야 한다는 것이다. 어떤 종합적인 시각으로 볼 것인지, 어떤 부분이 빠져 있고 그로 인해 발생할 수 있는 문제점은 무엇인지, 그 문제를 해결하기 위해서는 어떻게 해야 하는지에 대해서 고민, 고민, 또 고민을 해야 한다.

 

프로젝트에서 한 순간의 실수는 그 이후의 작업 및 결과에 대해서 심각한 문제를 초래할 수 있다. 데이터에 대한 접근 및 분석에 있어서도 마찬가지이다. 이 사실을 절대 잊지 말아야 한다.

 

UX Research를 왜 하는가...목적에 대한 단상

수많은 리서치를 진행하면서, 또 다른 사람이 수행하는 리서치를 가이드해 주면서 느끼는 것이 공통적으로 하나 있다. 그것은 리서치를 왜 하려고 하는 것인가에 대해서 거의 생각하지 않는다는 것이다. 단지 필요하니까.. 하면 좋아보이니까... 그래서 리서치를 해야 한다는 것이다. 하지만, 리서치를 수행해야 된다는 것은 알지만 리서치를 통해 무엇을 알고자 하고 어떻게 활용해야 하는 것인지에 대해서는 생각을 잘 하지 않는 것 같다. 그 결과 리서치에 대한 목적 자체에 대해서 망각하고, 전혀 엉뚱한 결과를 내 놓으며, 심지어 리서치를 왜 했는지 의심까지 들게 된다. 이것은 리서치 자체에 대해서 우리가 잘못 생각하고 있는, 아니 리서치 자체에 대해서 전혀 이해하지 못한 결과인 것이다.

 

문제(Problems)가 있다. 우리는 그 문제가 무엇인지, 그리고 그 문제를 어떻게 해결해야 할지 알고자 한다. 리서치 목적을 수행하기 전에 반드시 필요한 것이다. 과연 우리가 알고자 하는 것은 무엇인지 정의하는 것이 필요한 것이다. 문제가 무엇인지 명확하게 정의되어야, 리서치를 통해 무엇을 알고자 하며, 거기서 나온 결과를 어떻게 활용할 것인가에 대해서 명확하게 정의할 수 있는 것이다.

 

리서치라는 것은 그 문제를 규정하고 해결하기 위한 방안을 모색하는 것이다. (물론, 리서치 목적에 따라 다르긴 하다. 하지만 여기서는 협의의 사용자 리서치에 국한하겠다.) 리서치 목적에서 이것을 명확하게 규정해야 한다. 만약, 모호한 형태로 리서치 목적을 규정한다면, 리서치를 진행하는 단계에서 우리는 방향을 잃고 넓은 망망대해 속에서 헤매게 될 것이다. 실제, 그런 사례를 많이 봤다.

 

리서치 목적만 규정된다면 실제 리서치를 진행하는 것은 그렇게 어렵지 않다. 리서치 목적에 맞는 방법론을 선택하고, 리서치 목적에 맞는 진행을 하고, 리서치 목적에 맞는 결과 분석을 하면 된다. 그리고 그 안에서 Insights를 도출하면 된다. 리서치 목적은 결국 리서치 전체에 대한 가이드 역할을 한다. 리서치 목적을 절대 잊어서는 안 된다.

 

리서치 목적을 정확하게 규정하는 것... 이것은 성공적인 리서치를 수행하느냐 못 하느냐를 결정하는 가장 중요한 요소이다. 리서치 계획을 하기 전에 반드시 왜 리서치를 수행해야 하는가에 대해서 신중하게 고민하고 결정해라.

 

 

 

Persona를 만들기 위한 준비 - 자료 수집

UX에 대한 관심이 많아지면서 User Modeling에 대한 관심 또한 많아지게 되었다. 아무래도 우리의 사용자가 누구이며, 어떤 특성을 가지고 있고, 어떻게 행동하며, 그 안에서 어떠한 것들을 원하는지, 그리고 우리가 어떻게 하면 더욱 풍부한 사용자 경험을 제공해 줄 수 있는지에 대해서 알 필요가 있기 때문이다. User Modeling에 대한 관심이 증가하면서 Alan Cooper가 제안한 Persona에 초점을 맞추게 된다.

 

하지만 실제 업무에서 Persona를 만들려고 할 때 우리는 많은 것들을 고민하게 된다. 도대체 어디서부터 무엇을 해야할 것인지에 도저히 감을 잡을 수가 없다. 그러다 무작정 현장에 나가 사용자들의 행동을 관찰하고 인터뷰를 한다. 그리고 그것을 토대로 Persona를 만들고 그것을 토대로 서비스를 기획하거나 만들게 된다. 문제는 이러한 접근은 상당히 실패할 가능성이 매우 높고, 오히려 Persona에 대한 부정적인 태도를 취하게 만들 가능성이 매우 높아지게 된다는 것이다. 잘못된 User Modeling 자체가 서비스 제공 방향에 막대한 피해를 입히게 되기 때문이다. 그렇기 때문에 Persona를 만들 때 우리는 신중하게 접근할 필요가 있다.

 

그렇다면, 무엇보다 우리의 사용자는 과연 누구인지, 그리고 어떻게 접근하여 어떤 Persona 유형을 만들지에 대해서 고민을 해야 할 것이다. 먼저 우리의 사용자가 누구인지에 대해서 알 필요가 있을 것이다. 이 때 가장 좋은 방법은 다양한 2차 자료들을 활용하는 것이다. 물론 사내 마케팅 부서에서 조사한 데이터도 포함해서이다. 만약 Market Segments나 거기에 따른 Market Portion 데이터까지 있다면 금상첨화일 것이다. (인터넷 사이트라면 Log Data도 매우 중요한 Source가 될 수 있다.) 이것들을 토대로 우리 서비스의 사용자의 범위가 어느 정도 되는지 알 수 있다. 그리고 대략적인 특성까지 파악할 수 있을 것이다. (아마 인구통계학적 특성과 약간의 행동/태도 특성까지 알 수 있을 것이다.) 그리고 무엇보다 정량적 자료를 어느 정도 획득할 수 있고 이것이 나중에 Persona를 타당화시키는 것에 많은 도움을 줄 수 있다.

 

(실제 정성 데이터에만 의존하는 Persona는 많은 위험 부담을 안고 있으며, 신뢰성에 있어서도 문제가 발생할 가능성이 매우 높다. Persona를 만들 때에는 항상 정량 데이터와 정성 데이터를 같이 참조해야 한다. 그리고 Persona를 만든 후 Primary Persona와 Secondary Persona를 정할 때 다양한 정량 데이터와 함께 고급 통계 분석을 활용한다면 신뢰성 및 안정성을 더 많이 확보할 수 있다.)

 

이것을 토대로 사용자에 대해서 구체적으로 알아보기 위해 정성 조사를 실시한다. 이 때 다음과 같은 질문에 대답할 수 있는 결과물을 얻도록 노력한다. (John Pruitt와 Tmara Adlin의 'The Persona Lifecycle' 참조)

 

• 사용자의 목적은 무엇인가?
• 다양한 목적을 이루기 위해서 사용자들은 어떤 역할 또는 어떤 행동을 취하는가?
• 각각의 역할에 따라 어떤 특정 태스크나 행동들이 요구되는가? 그리고 무엇이 그러한 태스크나 역할들을 필요로 하게 만드는가? 이러한 활동들에 대한 태도나 감정은 어떠한가?
• 사용자들은 다른 사용자들 또는 제품/서비스와 상호작용하는가?
• 현재 제공되고 있는 제품/서비스에 대해서 사용자들은 어떤 것을 좋아하고 어떤 것을 싫어하는가?
• 사용자가 제품/서비스를 사용하고 있는 주변 환경이나 맥락은 어떠한가?
• 사용자들에게 나타나는 일반적인 성격 특징들은 무엇인가? 이것이 문화나 언어로 표현되고 있는가?

 

이러한 정성 데이터들을 획득하게 된다면, 사용자들이 행동하고 말하는 방식에 대해서 매우 구체적이고 풍부한 자료를 얻을 수 있게 될 것이다.

 

이처럼 Persona를 만들기 전에 다양한 데이터들을 확보하도록 해야 한다. 가끔 잊어버리는 것이 너무나 정성 조사 데이터에만 의존하게 된다는 것이다. 예전에 아는 사람 한명이 3명을 대상으로 정성 조사를 실시했고, 그 결과 3개의 Persona를 만들었던 것을 본 적이 있다. 우리는 절대 이런 오류를 범해서는 안 되는 것이다. 정성 조사 데이터 뿐만 아니라 이용할 수 있는 모든 데이터 - 정량 데이터까지 포함 - 를 확보하고 활용할 수 있어야 하는 것이다. 그렇게 된다면 Persona에 대한 신뢰성 및 안정성을 확보할 수 있게 된다.

 

 

 

Eyetracking Research 101 - Part 3.

Section 4. The Terminology of Eye Tracking System

 

 

Eye Tracking System을 사용하기에 앞서, Eye Tracking System 연구에서 사용되는 용어에 대한 이해가 먼저 선행적으로 필요하다. 이 Section에서는 용어와 함께 기본적인 개념에 대해서 설명을 할 것이다.

 

4.1. Fixation

 

Fixation은 현재 피험자의 안구(Eye)가 고정된 지점을 말한다. Fixation이 이루어진 지점을 중심으로 반경 3글자 정도의 범위에 주의가 집중된다(모니터와의 거리 90cm, 굴림체, 10point 기준). Fixation은 Saccadic Eye Movement의 영향으로 일정 이상의 거리를 두면서 이루어진다.

 

4.2. Gaze Plot

 

Gaze Plot은 Eye Tracking System을 통해 측정되는 주요 측정치이다. Fixation이 이루어진 지점을 중심으로 만들어지며, 피험자의 안구 움직임(Eye Movement)이 이루어진 형태를 종합적으로 보여주는 Plot을 말한다. 피험자 1인을 기준으로 분석되어지며, 안구 움직임(Eye Movement)이 고정된 지점(Fixation)은 원으로 표시된다. 이 원의 반경이 커질수록 해당 지점을 오랫동안 응시한 것이다. 원 안의 숫자는 안구 움직임(Eye Movement)이 발생된 순서를 나타낸다.

 

Gaze Plot에서 나타난 데이터를 중심으로 AOI (Attention of Interest) 분석을 수행한다. AOI 분석은 연구자가 관심있는 영역을 사전에 지정하여, Gaze Plot에 나타난 데이터를 통합적으로 분석하는 것을 말한다. AOI 분석에 대해서는 추후 자세하게 논의할 예정이다.

 

Gaze Plot 예시

 

Gaze Plot에 포함된 데이터를 살펴보면, X 좌표와 Y 좌표, Gaze Time이 포함되어 있다. 이 X 좌표와 Y 좌표, 그리고 Gaze Time을 토대로 향후 분석 시 피험자의 안구 고정(Fixation) 및 움직임(Movement)에 대한 구체적인 정보를 얻게 되는 것이다.

 

Gaze Plot에 포함된 데이터 예시

 

 

4.3. Hotspot Visualization

 

Gaze Plot이 피험자 1인을 기준으로 획득되고 분석되는 자료라면, Hotspot Visualization은 Research에 참여한 피험자 전체를 평균적으로 분석한 자료이다. Hotspot Visualization 데이터를 확복하기 위해서는 최소 2명 이상의 데이터데 확보되어야 한다. Hotspot Visualization에 대한 예시는 그림 8을 보면 알 수 있다.

 

Hotspot Visualization을 통해 피험자들의 주 응시 영역(Main Fixation Area)이 어떻게 되는지 종합적인 분석인 분석이 가능하며, Gaze Plot과 함께 가장 많이 활용되면서 중요한 데이터라고 할 수 있다.

 

Hotspot Image 예시

Eyetracking Research 101 - Part 2.

Section 3. The Overview of Eye Tracking Systems

 

 

3.1. The Concept of Eye Tracking System

 

Eye Tracking System에서 나오는 Infrared Lights가 눈의 다양한 위치, 예를 들어 수정체나 망막 등에서 반사되는데 이 반사되는 Infrared Lights의 각도를 계산하여 User가 현재 어디를 응시(Fixation)하고 있는지 알게 된다. 이것은 앞에서 설명한 인간의 시각 체계(Visual System)과 인지 체계(Cognitive System), 그리고 주의(Attention) 이론에 기초하고 있다. 수 많은 자극(Stimulus)이 눈(Eye)에 들어오게 되면, 감각 기억(Sensory Memory)으로 넘어가게 되고 그 중 주의(Attention)를 기울인 정보에 대해서만 의식적으로 작업 기억(Working Memory)에서 처리가 된다. Eye Tracking System은 Infrared Lights를 이용하여 현재 주의(Attention)와 밀접한 관련이 있는 Fovea 영역인 Central Area를 직접적으로 측정하는 것이다. 즉, 이 영역을 측정함으로써 어느 곳에 시선이 고정되는지 알 수 있으며, 시선이 고정된 영역에 대해서 가장 중요한 정보 처리가 이루어지고 있다는 가정에서 출발하는 것이다. 물론, 실제 구체적이고 세부적인 뇌 활동(Brain Activity)을 측정할 수 없고, 실제로 어떤 정보들이 어떤 과정으로 처리되는지 알 수 없지만, 현재 주의를 기울이는 영역을 측정함으로써 어느 영역에 대해서 정보 처리가 이루어지는지 판단할 수 있다. 실제 어떤 정보들이 어떤 과정으로 처리되는지에 대해서는 추가적인 방법론을 동시에 사용함으로써 보완될 수 있다

 

 

Eyetracking System의 원리

 

 

 

3.2. The Kinds of Eye Tracking System

 

Eye Tracking System은 측정 원리에 따라 5가지로 분류될 수 있다(Duchowski, 2003) : Electro-oculography(EOG), Scleral contact lens/search coil, Video-oculography(VOG), Photo-oculography(POG), 그리고 Video-based combined pupil/corneal reflection Techniques. 이 중 가장 안정적이면서 신뢰롭고 사용하기 편리하다는 이유로 인해 가장 많이 쓰여지고 있는 방식이 Video-based combined pupil/corneal reflection Techniques이다. Video-based 방식이 바로 앞에서 설명한 것처럼 눈(Eye)에 Infrared Lights에서 반사된 것을 기초로 안구 운동(Eye Movement)을 측정하는 방식이다.

하지만, Video-based combined pupil/corneal reflection Techniques의 문제점이 있다. 바로 머리 움직임(Head Movement)에 대해서 매우 취약하다는 것이다. 조금만 머리를 움직이게 되면 Eye Tracking System에서 Tracking Loss가 발생하여 눈 움직임(Eye Movement)을 측정할 수 없다. 이에 일반적으로 Video-based 방식의 Eye Tracking System은 Head-mounted 장치를 갖추어, 피험자의 머리가 움직이지 않도록 고정시킨다. 그러나, Head-mounted 장치를 통해 머리를 고정시킬 경우, 피험자의 자연스러운 행동을 방해하기 때문에 일부 학자들 사이에서 다소 논란이 되기도 했다. 또한 피험자의 행동을 제약하기 때문에, 피험자가 Research를 진행하는 동안 불편함을 많이 느껴 대략 20분 이상의 테스트를 진행하는데 무리가 있다는 문제점도 나타나게 되었다.

 

 

3.3. Tobii Eye-Tracking Device

 

이러한 문제점을 해결한 것이 바로 Tobii Eye-Trackig Device이다. 이 장치는 피험자의 머리가 움직이는 것에 대한 문제점을 보완할 수 있는 내부 프로세스를 갖추었으며, 일정 영역 내에서 머리 움직임(Head Movement)으로 인해 발생되는 오차(Error)를 수정할 수 있도록 되어 있다. 그래서 Tobii Eye-Tracking System에는 Head-mounted device가 없다. 또한 기존의 Eye Tracking System은 한쪽 눈(Eye)만 측정하기 때문에 Tracking Loss가 많이 발생하였는데, 이 Tobii Eye-Tracking System은 양쪽 눈(Eye)을 모두 측정하기 때문에 한 쪽 눈에서 Tracking Loss가 발생될 경우, 다른 나머지 한쪽 눈은 계속해서 측정되기 때문에 안정적이고 신뢰로운 데이터를 확보할 수 있다는 장점이 있다.

 

Tobii 1750 Eyetracking System

 

 

 

3.4. Tobii 1750 Eye-Tracking System

 

현재 NHN의 UX Lab에서는 Tobii사에서 만든 1750 Eye-Tracking System을 보유하고 있다. 이 장비의 장점은 머리를 고정시키기 위한 Head-mounted device가 필요없으며, 가장 자연스러운 상황에서 다양한 User들의 눈 움직임(Eye Movement)를 측정할 수 있다는 것이다. 또한, 모니터 일체형으로 구성되어 있어 공간적인 활용이 매우 뛰어나며, 타 장비에 비해 Long-lasting calibration을 제공해 준다는 것이다. 단 한번의 Calibration 과정만 거치면 그 이후에는 그 피험자에 대해서 다시 Calibration할 일이 없어진다. 다른 장비의 경우 한번 Calibration하는데 필요한 시간만 평균 5분 이상이 필요한데, 30초도 안 걸리는데 빠른 Calibration 과정에, 한번 Calibration을 하면 다시는 할 필요가 없다는 것이 얼마나 놀라운 기술의 진보인가.

 

[ 표. Tobii 1750 Eye-Tracking System 특징 ]

 

Physical Design	- Integrated with 17” TFT Display
Data Output	- Time Stamp - Gaze Position relative to stimuli for each eye ( X and Y values) - Position in camera field view of each eye - Distance from camera of each eye - Pupil size of each eye - Validity code of each eye
Accuracy	- 0.5 degrees
Spatial Resolution	- 0.25 degrees
Frame Rate	- 50Hz
Price (Basic Module)	- $38,900

 

Tobii 1750 Eye Tracking System으로 측정 가능한 Web 영역은 아래에 제시되어 있다.

 

[ 표. Web 영역에서의 측정 가능 영역 ]

Type of Content	Handled today
Standard HTML Page	Yes
HTML Frames	Yes
I-Frames	Partly Yes
Pop-up Windows	Yes
ASP-generated Pages	Yes
Javascript and  Other Script Tools	No
Flash Animation	No

 

 

 

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