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不久前曾撰文討論眼動儀的女子弓雖之謎。前文主要討論眼動研究的類型與研究設計，經過月余的熟悉、實踐和培訓，今以入門級菜鳥的經驗，試論眼動數據的分析。內容如下：

1、眼動研究類型：幾點補充
2、樣本之謎：到底需要幾個用戶？
3、數據分析：詮釋與過度詮釋
4、眼動數據：利與弊

1. 眼動研究類型：幾點補充

前文將眼動研究分為描述性與實驗性兩種，其實也可理解為定性與定量的區別。如何命名兩者的區分并不重要，關鍵在于理解，前者是為了識別問題（表象）從而改進，而后者在于確立問題是否具有普遍性及其成因（本質）。

在T家的宣傳資料中有這樣一個比喻：眼動可以是蛋糕奶油裱花上的糖果碎屑（sprinkle on the icing），可以是蛋糕的奶油裱花（icing on the cake），也可以是蛋糕本身（圖1）。即，它可以作為最表面的輔助性描述（直觀地展現人的行為），也可以作為最核心的因果揭示（探討具有普遍性的行為模式、導致行為的因素）。

理解基本的區別，是正確設計研究和分析研究數據的重要前提。

2. 樣本之謎：到底需要幾個用戶？

決定樣本大小的最根本因素在于研究類型。

要想將結果普遍化（generalization），或對不同用戶組（如，男、女等）做比較，必須使用定量研究。對于定量研究的樣本，目前沒有確切的結論。T家指出，一般在25人左右，就會到達飽和值（再增加數據，對結果也不會有顯著影響）。但也有研究認為必須找50人。我更傾向T家的看法：結合研究的詳細情況，考慮以下幾個因素：

刺激物（stimulus）以及實驗的復雜度
待比較的用戶組數
后期數據分析的方法
基于數據分析結果所做出的決策需承擔的風險。
時間、金錢成本
前三個因素基于學術嚴謹性（對信度、效度的考慮），后兩個因素則從企業的考慮角度出發，尤為值得注意。如果參考眼動研究結果做出的決策，有可能影響極大，則樣本越大越保險。但如果風險較小，保證基本的底線也許已足夠。

對于定性研究，它的結果固然不能用于推導行為是否有共性，但只要能揭示問題，可以認為，幾個人甚至一個人的眼動數據也是有用的。

最近一次項目將眼動儀作為可用性測試的補充，在熱度圖中發現了圖2這個問題。這僅僅是4個用戶的數據，卻足以告訴我們設計上的問題：用戶注視了兩個地方，但這兩者只滿足TA同一個需求。第一句話是浪費眼神。

圖2

這也許是個微不足道的問題，不就浪費個眼神嘛。但舉該例是為了說明，小樣本同樣能幫助發現問題，從而快速指導設計的改善：將兩句話合二為一，“去淘寶首頁體驗購物樂趣”。

總而言之，對定量研究來說，目的往往在于普遍化。對定性研究來說，發現問題是關鍵，而眼動的確能幫助我們更有效地發現問題，從而進行下一步的分析。

3. 數據分析：詮釋與過度詮釋

眼動研究一大難點在于，如何處理貌似豐富卻陷阱重重的數據。豐富是指，有多種多樣直觀的結果可視化方式；陷阱在于，每種可視化方式在不同的設定下都可能引起誤導。對研究者來講，在分析時或應重點把握兩點：勿過度詮釋，勿只依賴眼動數據！

勿過度詮釋含義有二：

詮釋、分析應基于研究類型。不要用定量的語言描述定性的數據，不要用小樣本做整體性推導、對比用戶組；
懂得舍棄。這又有兩層含義。1）若你的眼動報告讀者是PM/PD/設計師，無需把對他們沒用的結果呈現。盡管它們看起來很有趣，但其他人關心的往往僅是結果對他們的指導意義；2）對于校對不準或捕獲質量低的數據，要絕對舍棄。雖然這意味著時間、金錢的浪費。
勿只依賴眼動數據是指，應充分結合訪談之類的主觀用戶反饋、設計經驗準則等進行分析。眼動數據分析一大危險在于，那些美麗的熱度圖、柱狀圖很容易勾起臆測。如果沒有同時收集用戶的詮釋，一不小心就變成研究員的YY了。同樣地，一旦鉆進了數據的迷瘴，會忘記其實還有其他分析的利器。

4. 眼動數據：利與弊

眼動結果作為一種直觀的用戶體驗呈現，有無數案例說明其利。圖2的例子就充分表明了眼動特有的價值所在：普通可用性測試很難識別這個問題。

但弊端也是普遍的，眼動研究的設計、執行、數據分析，每一步的操作不當，都可能產出垃圾。這就要求研究員始終保持應有的職業操守和客觀嚴謹的態度。我曾非常苦惱于一點：嚴謹性和企業要求的快速產出結果往往是相悖的，和真實度也常常有矛盾。那我是否應“教育”他們，例如如何讀眼動結果、結果怎么來的？于是我問了T家從瑞典來的培訓經理這個問題。他的建議是，不用操這份心，因為嚴謹性往往不是他們所關注的，他們只關注結果的指導意義。所以對于研究員來說，要讓你的工作有價值，只需要把最有用，或你認為應改進的結果呈現出來，節省彼此時間。企業與學術界不一樣，在企業的用戶研究中，眼動數據只是一種用于支持你的觀點，并帶來改變的更有說服力的證據。