Bu çalışma, öznel ve nesnel değerlendirmeleri birleştiren bir kullanılabilirlik testi için deneysel bir paradigma sunmaktadır. Objektif değerlendirmede Nöro-Bilgi-Sistemleri (NeuroIS) yöntemleri, öznel değerlendirme ise kullanılabilirlik anketi ve NASA-Görev Yükü İndeksi (NASA-TLX) ölçeği benimsenmiştir.
Bu çalışma, bir yönetim bilgi sisteminde (MIS) ortaya çıkan teknolojilerin kullanılabilirlik testi için deneysel bir paradigma sunmaktadır. Kullanılabilirlik testi hem öznel hem de objektif değerlendirmeleri içeriyordu. Öznel değerlendirme için kullanılabilirlik anketi ve NASA-TLX ölçeği kabul edilmiştir. Objektif değerlendirme için Nöro-Enformasyon-Sistemleri (NeuroIS) yöntemleri kullanılmıştır. NeuroIS perspektifinden bakıldığında, bu çalışmada multimodal ölçümler için mobil fNIRS ve göz izleme gözlükleri kullanıldı ve bu da gerçek dünyadaki davranış deneylerinde kullanılan bilişsel sinirbilim araçlarının ekolojik geçerliliği sorununu çözdü. Bu çalışmada deneysel bir nesne olarak Nesnelerin İnterneti’ne (IoT) entegre Artırılmış Gerçeklik (AR) kullanılmıştır. Nörogörüntüleme verileri, fizyolojik veriler, kullanılabilirlik anketi ve NASA-TLX ölçeği verilerindeki iki bilgi arama modu (AR’ye karşı bir web sitesi) arasındaki farklılıkları karşılaştırarak, AR ile bilgi araması, tüketim kararı verme sürecinde bir web sitesiyle bilgi aramasına kıyasla daha yüksek bir verimliliğe ve daha düşük bir bilişsel yüke sahipti. Kullanılabilirlik deneyi sonuçları, perakende sektöründe gelişmekte olan bir teknoloji olarak AR’nin tüketici deneyimlerini etkili bir şekilde geliştirebileceğini ve satın alma niyetlerini artırabileceğini göstermektedir. Bu çalışmada hem öznel hem de nesnel değerlendirmeleri birleştiren deneysel paradigma, artırılmış gerçeklik, sanal gerçeklik, yapay zeka, giyilebilir teknoloji, robotik ve büyük veri gibi gelişmekte olan teknolojiler için kullanılabilirlik testine uygulanabilir. Gelişmekte olan teknolojilerin benimsenmesi ile insan-bilgisayar-etkileşimlerinde kullanıcı deneyimi için pratik bir deneysel çözüm sunar.
Tipik olarak artırılmış gerçeklik, sanal gerçeklik, yapay zeka, giyilebilir teknoloji, robotik ve büyük veri ile temsil edilen tüketicilerle etkileşime giren altı sınır teknolojisi, tüketici davranışının birçok teorik modelini yeniden şekillendiriyor1. Artırılmış Gerçeklik (AR), tüketici deneyimini geliştirebilecek ve tüketici memnuniyetini artırabilecek yeni bir teknolojidir. Sanallığı ve gerçekliği kaynaştırmak için metinsel bilgileri, görüntüleri, videoları ve diğer sanal öğeleri gerçek senaryolara yerleştirir, böylece açıklama, rehberlik, değerlendirme ve tahmin yoluyla gerçek dünyadaki bilgileri geliştirir2. AR, tüketiciler için sürükleyici bir alışveriş deneyimi yaratarak yeni bir tür insan-bilgisayar etkileşimi sağlar ve birçok uygulamanın geliştirilmesine yol açmıştır 3,4. Bununla birlikte, AR hizmetlerinin tüketici kabulü hala asgari düzeydedir ve bu nedenle birçok şirket AR teknolojisini benimseme konusunda temkinlidir 5,6. Teknoloji kabul modeli (TAM), yeni bilgi teknolojilerinin benimsenme davranışını açıklamak ve tahmin etmek için yaygın olarak kullanılmaktadır 7,8. TAM’a göre, yeni bir teknolojinin benimsenme niyeti büyük ölçüde kullanılabilirliğine bağlıdır9. Bu nedenle, AR hizmetlerinin TAM perspektifinden yavaş tüketici kabulü için olası bir açıklama, alışveriş yaparken AR’nin kullanılabilirliğini değerlendirme ihtiyacını vurgulayan yeni tekniklerin kullanılabilirliği ile ilgili olabilir10,11.
Kullanılabilirlik, belirtilen kullanıcılar tarafından belirli bir bağlamda belirtilen hedeflere ulaşmanın etkinliği, verimliliği ve memnuniyeti olarak tanımlanır12. Şu anda, kullanılabilirliği değerlendirmek için iki ana yöntem vardır: öznel ve objektif değerlendirmeler13. Öznel değerlendirmeler esas olarak anket ve ölçekler kullanılarak yapılan öz raporlama yöntemlerine dayanır. Bu araştırma hattını takiben, bu çalışmada kullanılan anket, bir hedefe ulaşmak için bilgi arama moduyla ilişkili beş özellik içeriyordu: (1) verimlilik, (2) kullanım kolaylığı, (3) hatırlanabilirlik (hatırlanması kolay), (4) memnuniyet (bilgi arama modu rahat ve keyifli) ve (5) diğer nesnelere genellenebilirlik14,15,16. Ek olarak, bir öğrencinin bilişsel sistemi üzerinde belirli bir görevi yerine getirirken yükü temsil eden bilişselyük17, kullanılabilirliğin bir başka temel göstergesidir18,19. Bu nedenle, bu çalışma ayrıca NASA Görev Yükü Endeksi (NASA-TLX) 13,20’yi, AR kullanarak alışveriş yaparken bilişsel yükü ölçmek için öznel bir metrik olarak web sitesi hizmetlerini kullanarak alışveriş yaparken kullandı. Öz-raporlama yöntemlerinin, bireylerin tutumlarını ve / veya önceki davranışlarını doğru bir şekilde bildirme yeteneklerine ve istekliliklerine dayanması dikkat çekicidir21, bu da yanlış raporlama, yetersiz raporlama veya önyargı olasılığını açık bırakmaktadır. Bu nedenle, nesnel ölçümler geleneksel öznel yöntemlerin değerli bir tamamlayıcısı olabilir22.
AR kullanılabilirliğinin objektif değerlendirilmesi için Neuro-Information-Systems (NeuroIS) yöntemleri kullanılmaktadır. 2007 ICIS konferansında Dimoka ve ark. tarafından icat edilen NeuroIS, bilgi sistemleri (IS)23 alanında giderek daha fazla dikkat çekmektedir. NeuroIS, IS teknolojilerinin gelişimini, benimsenmesini ve etkisini daha iyi anlamak için bilişsel sinirbilimin teorilerini ve araçlarını kullanır24,25. Bugüne kadar, fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI), elektroensefalogram (EEG), pozitron emisyon bilgisayarlı tomografi, manyetoensefalografi (MEG) ve fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopi (fNIRS) gibi bilişsel sinirbilim araçları NeuroIS çalışmalarında yaygın olarak kullanılmaktadır26,27. Örneğin, Dimoka ve Davis, web sitesiyle etkileşime girdiklerinde deneklerin aktivasyonlarını ölçmek için fMRI’yı kullandılar ve algılanan kullanım kolaylığının prefrontal korteksteki (PFC) aktivasyonu etkilediğini ortaya koydular28. Benzer şekilde, EEG kullanarak, Moridis ve ark. frontal asimetrinin yararlılık ile yakından ilişkili olduğunu bulmuşlardır29. Bu sonuçlar, PFC’nin kullanılabilirlikte önemli bir rol oynayabileceğini göstermektedir.
Önceki NeuroIS çalışmalarında başarılar elde edilmesine rağmen, bu çalışmalarda kullanılan paradigmalar, ekolojik geçerliliği düşük olan deneklerin vücut hareketlerini sınırlamış, teorik ve pratik katkılarını sınırlamıştır. Alışveriş yaparken AR gibi teknolojilerle etkileşim kurmak serbest vücut hareketleri gerektirir ve konu kısıtlamaları He et al.22’de tartışıldığı gibi tüketici deneyimini büyük ölçüde bozar. Bu nedenle, bilgi sistemlerinin kullanılabilirlik testi için ekolojik geçerliliği yüksek beyin görüntüleme araçlarına ihtiyaç duyulmaktadır. Bu bağlamda, fNIRS benzersiz teknik avantajlara sahiptir: fNIRS deneyleri sırasında, denekler bir dereceye kadar serbestçe30 hareket edebilir. Örneğin, önceki çalışmalar, taşınabilir fNIRS31 kullanarak bisiklete binmek gibi çeşitli açık hava etkinlikleri sırasında deneklerin beyin aktivasyonlarını ölçmüştür. Ek olarak, fNIRS düşük maliyetlidir ve uzun süre beyin aktivasyonlarının ölçülmesini sağlar32. Bu çalışmada, bir web sitesine karşı AR’nin alışveriş hizmetlerini kullanırken deneklerin bilişsel yük düzeyini objektif olarak ölçmek için fNIRS kullanılmıştır.
Göz izleme, son yıllarda bir kullanılabilirlik testi sırasında kullanıcıların görsel dikkatini tespit etmek için değerli bir psikofizyolojik teknik olmuştur33 ve ayrıca NeuroIS çalışmalarında yaygın olarak kullanılmaktadır34. Teknik, gözlemcinin odağının dikkatin yönlendirildiği yere gittiğini, görsel dikkatin zihinsel süreci temsil ettiğini ve görsel dikkat kalıplarının insan bilişsel stratejilerini yansıttığını varsayan göz-zihin hipotezine dayanır35,36,37. AR araştırması alanında, Yang ve ark., AR reklamının tüketicilerin meraklarını ve dikkatlerini artırarak reklama yönelik tutumlarını geliştirdiğini bulmak için göz izlemeyi kullandılar38. Bu çalışmada, toplam fiksasyon süresi, ortalama fiksasyon süresi, fiksasyon sıklığı, sakkad frekansı, ortalama sakkad süresi ve ortalama tarama yolu uzunluğu gibi parametreler dahil olmak üzere deneklerin dikkatini ölçmek için göz izleme kullanılmıştır.
Özetle, bu çalışma örnek olarak öznel ve objektif değerlendirmeleri AR uygulamaları ile birleştiren bir kullanılabilirlik testi yöntemi önermektedir. Öznel değerlendirme için kullanılabilirlik anketi ve NASA-TLX ölçeği, objektif değerlendirme için ise fNIRS ve göz izlemeyi birleştiren multimodal ölçümler kullanılmıştır39,40.
Deneysel tasarım
Deneysel malzemeler: Gerçek hayattaki bir alışveriş bağlamını simüle etmek için, bir laboratuvarda bir ürün rafı inşa edildi ve rafa deneysel malzemeler olarak iki farklı maden suyu markası yerleştirildi. Temel mallar olarak, maden suyu seçildi, çünkü katılımcılar mesleki geçmişlerine, cinsiyetlerine ve satın alma yeteneklerine dayanarak öznel değerlendirmelerde önyargılı olmayacaklardı. Alakasız değişkenlerin müdahalesini ortadan kaldırmak için markaların fiyatı, kapasitesi ve aşinalığı kontrol edildi (bakınız Malzeme Tablosu).
Kullanılabilirlik testi iki koşul içeriyordu: akıllı telefon tabanlı bir AR uygulaması (Ek Şekil 1) ve bir web sitesi (Ek Şekil 2). AR uygulaması bir AR motoruna dayalı olarak programlanmıştır. Web sitesi, ön uç için Bootstrap ve arka uç için Flask’a dayanan Python kullanılarak geliştirilmiştir. AR uygulaması ve web sitesi bir akıllı telefonda çalıştırıldı ve göz atıldı. İki farklı maden suyu markası arasından, biri AR koşulunda deneysel materyal olarak, diğeri ise web sitesi koşullarında kullanılmıştır.
Deneysel görevler: Katılımcılardan IoT uygulama bağlamlarından türetilen dört bilgi arama görevini gerçekleştirmeleri istendi: suyun kalitesi, depolama sıcaklığı, eşleşen diyet ve litre başına fiyat. Bu dört bilgi maddesi, tüketicilerin normalde maden suyu satın alırken dikkat ettikleri şeydir. Katılımcıların görevleri tamamlamaları için herhangi bir zaman kısıtlaması yoktu.
Suyun kalitesi: Maden suyunun kalitesi genellikle iki gösterge içerir: toplam çözünmüş katı maddeler (TDS) ve pH değeri. TDS mineral içeriğini yansıtır ve pH değeri suyun asitliğini/alkalinitesini tanımlar. Bu iki gösterge, maden suyunda bulunan eser elementlerle ilgilidir ve tadı etkiler. Örneğin, Bruvold ve Ongerth, suyun duyusal kalitesini TDS içeriği41’e göre beş dereceye ayırdı. Marcussen ve ark. suyun 100-400 mg / L TDS42 aralığında iyi duyusal niteliklere sahip olduğunu bulmuşlardır. Bu çalışmada kullanılan iki maden suyu markasının TDS ve pH değeri, sırasıyla TDS ve pH metreler kullanılarak ölçülmüş ve daha sonra AR uygulamasında ve web sitesinde işaretlenmiştir. Görevi yerine getirirken, katılımcıların maden suyunun TDS ve pH değerlerini bildirmeleri ve bu değerlerin nominal aralıkta olup olmadığını doğrulamaları istendi. AR durumunda, katılımcılar bu bilgiyi su şişesini tarayarak elde edebilirler. Web sitesi koşullarında, katılımcıların dört adımı gerçekleştirmeleri gerekiyordu: (1) maden suyu şişesinin arkasında sayısal bir kod bulmak, (2) maden suyu için TDS ve pH değerlerini elde etmek için sayısal kodu bir sorgu kutusuna girmek, (3) web sitesinde maden suyu için nominal aralığı aramak ve (4) TDS ve pH değerinin ürün için nominal aralıkta olup olmadığını sözlü olarak bildirmek.
Depolama sıcaklığı: Maden suyunun kalitesi, sıcaklıktaki değişiklikler nedeniyle taşıma ve depolama sırasında düşebilir. Deneyler, maden suyu için uygun sıcaklığın taşıma ve depolama sırasında 5 ° C ile 25 ° C arasında olduğunu göstermiştir. Bu sıcaklık aralığında suyun kötü bir kokusu yoktur43. Bu deneyde, iki tür maden suyunun farklı yerlerde depolama sıcaklığı AR uygulamasında ve web sitesinde işaretlenmiştir. Görevi yerine getirirken, katılımcıların depolama yerini ve suyun karşılık gelen sıcaklığını bildirmeleri istendi. AR durumunda, katılımcılar bu bilgiyi su şişesini tarayarak elde edebilirler. Web sitesi koşulunda, katılımcılar sayısal kodu bir sorgu kutusuna girerek bu bilgileri edinebilirler.
Eşleşen diyet: Farklı maden suyu markaları, benzersiz mineral bileşimleri ve kabarcık içeriği nedeniyle farklı menüler için uygundur44. Bu deneyde, iki maden suyu için diyet önerileri AR uygulamasında ve web sitesinde işaretlenmiştir. Görevi yerine getirirken, katılımcılardan maden suyunun menüdeki yiyeceklerle nasıl eşleştiğini bildirmeleri istendi. AR durumunda, katılımcılar bu bilgiyi su şişesini tarayarak elde edebilirler. Web sitesi koşulunda, katılımcılar bu bilgileri web sitesinde arayabilirler.
Litre başına fiyat: Şu anda, Çin’deki maden suyu şişelerindeki etiketlerde litre başına fiyat bilgisi görüntülenmemektedir. Bu, tüketicilerin farklı maden suyu türlerinin birim fiyatlarındaki farkı ayırt etmelerini zorlaştırmaktadır. Bu nedenle, mevcut deney katılımcıların litre başına fiyatı bildirmelerini gerektirdi. AR uygulamasında, katılımcılar litre başına fiyatı doğrudan su şişesini tarayarak elde edebilirler. Web sitesi koşulunda, bilgiler etiket üzerindeki birim fiyat ve hacimden hesaplanabilir.
Bu çalışmada, Tablo 1’de açıklandığı gibi katılımcı dahil etme ve dışlama kriterleri ile katılımcı içi bir tasarım kullanılmıştır. Toplam 40 katılımcı deneyi tamamladı (20 erkek ve 20 kadın, ortalama yaş = 21.31 ± 1.16 yıl). Tüm katılımcılar Jiangsu Bilim ve Teknoloji Üniversitesi’nin lisans öğrencileriydi ve rastgele iki gruba (A ve B) ayrıldı. Sipariş etkisinden kaçınmak için, deneysel düzen iki grup arasında dengelendi (A / B). Özellikle, bir grup önce AR koşulunu ve ardından web sitesi koşulunu gerçekleştirirken, diğer grup önce web sitesini ve ardından AR koşulunu gerçekleştirdi. Katılımcılardan deney için hazırlığı tamamlamaları, aletleri giymeleri ve deneysel görevleri yerine getirmeleri istendi. Deneyler arası aralık, kortikal aktivasyonun başlangıç seviyesine geri dönmesine izin vermek için 10 s’ye ayarlandı ve sonraki görevde çapraz etkiden kaçınıldı. AR / web sitesi deneyinin sonunda, katılımcıların kullanılabilirlik anketini ve NASA-TLX ölçeğini doldurmaları istendi. Deneysel akış şeması Şekil 1’de gösterilmiştir. Deney düzeneğinin bir fotoğrafı Şekil 2’de sunulmuştur.
Tablo 1: Çalışma için dahil etme ve dışlama kriterleri. Bu Tabloyu indirmek için lütfen tıklayınız.
Şekil 1: Deneysel akış şeması. Her deney ~ 45 dakika sürdü ve görevler arasında 10 sn dinlenme süresi vardı. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 2: Deneysel sahnenin örnek kurulumu. Deney materyalleri, katılımcı ve ekipman gösterilir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.
Protokol içindeki kritik adımlar
Deney sırasında, sonuçların güvenilirliğini sağlamak için birkaç adım göz önünde bulunduruldu. İlk olarak, deneyde kullanılan maden suyu markalarına aşina olan katılımcılar hariç tutuldu, çünkü bu katılımcılar marka hakkındaki bilgilerine dayanarak görevi yerine getireceklerdi. İkincisi, katılımcılar, katılımcıların AR ve web sitesi operasyonlarına aşina olmalarını sağlamak için kullanılan diğer maden suyu markalarını ku…
The authors have nothing to disclose.
Bu çalışma, Jiangsu İl Eğitim Bakanlığı Felsefe ve Sosyal Bilimler Araştırma Projesi (2018SJA1089), Jiangsu Yurtdışı Çalışmalar için Jiangsu Devlet Bursu (JS-2018-262), Zhejiang Eyaleti Doğa Bilimleri Vakfı (LY19G020018) ve Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı (NSFC) (72001096) tarafından desteklenmiştir.
AR Engine | Unity Technologies | 2020.3.1 | AR development platform |
AR SDK | PTC | Vuforia Engine 9.8.5 | AR development kit |
Eye Tracker (eye tracking glasses) | SMI, Germany | SMI ETG | Head-mounted eye tracking system |
Eye Tracker Recording software | SMI, Germany | iViewETG Software | Eye Tracker Recording software |
fNIRS probes | Artinis Medical Systems BV, Netherlands | Artinis PortaLite | Light source: Light emitting diodes Wavelengths: Standard nominal 760 and 850 nm |
fNIRS software | Artinis Medical Systems BV, Netherlands | OxySoft 3.2.70 | fNIRS data recording and analysis software |
Mineral Water | Groupe Danone | Badoit | Experimental material in the AR condition Capacity: 330ml Price: ![]() |
Mineral Water | Nestlé | Acqua Panna | Experimental material in the website condition Capacity: 250ml Price: ![]() |
Skin Preparation Gel | Weaver and Company | Nuprep | Clean the forehead skin of the participants |
Smartphone | Xiaomi | Redmi K30 Ultra | Smartphone-based AR application and website |