Name: usability evaluation of augmented reality: a neuro-information-systems study
Uploaded: 2022-11-30T14:40:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Usability Evaluation of Augmented Reality: A Neuro-Information-Systems Study at JoVE.com

Cette étude a été financée par le Projet de recherche en philosophie et en sciences sociales du Département provincial de l’éducation du Jiangsu (2018SJA1089), la bourse du gouvernement du Jiangsu pour les études à l’étranger (JS-2018-262), la Fondation des sciences naturelles de la province du Zhejiang (LY19G020018) et la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine (NSFC) (72001096).

Cette étude a été menée conformément aux principes de la Déclaration d’Helsinki. Tous les participants ont été informés du but et de la sécurité de l’expérience et ont signé le formulaire de consentement éclairé avant la participation. Cette étude a été approuvée par le comité d’examen institutionnel de l’Université des sciences et technologies du Jiangsu.
1. Procédure expérimentale
<ol><li>Préparation de l’expérience<ol><li>Expliquez le co...

Étapes critiques du protocole Au cours de l’expérience, plusieurs étapes ont été envisagées pour assurer la fiabilité des résultats. Tout d’abord, les participants qui connaissent les marques d’eau minérale utilisées dans l’expérience ont été exclus, car ces participants auraient effectué la tâche en fonction de leur connaissance de la marque. Deuxièmement, les participants ont effectué une pré-expérience en utilisant d’autres marques d’eau minérale, qui a été utilis?...

Six technologies de pointe qui interagissent avec les consommateurs, généralement représentées par la réalité augmentée, la réalité virtuelle, l’intelligence artificielle, la technologie portable, la robotique et les mégadonnées, remodèlent de nombreux modèles théoriques du comportement des consommateurs1. La réalité augmentée (RA) est une nouvelle technologie qui pourrait améliorer l’expérience et la satisfaction des consommateurs. Il superpose des informations textuelles, des images, des vidéos et d’autres éléments virtuels sur des scénarios réels pour fusionner la virtualité et la réalité, améliorant ainsi l’information dans le monde réel grâce à l’explication, l’orientation, l’évaluation et la prédiction2. La RA offre un nouveau type d’interaction homme-machine, créant une expérience d’achat immersive pour les consommateurs, et a conduit au développement de nombreuses applications 3,4. Cependant, l’acceptation des services de RA par les consommateurs est encore minime et de nombreuses entreprises sont donc prudentes quant à l’adoption de la technologie AR 5,6. Le modèle d’acceptation de la technologie (TAM) a été largement utilisé pour expliquer et prédire le comportement d’adoption des nouvelles technologies de l’information 7,8. Selon le TAM, l’intention d’adoption d’une nouvelle technologie dépend en grande partie de sa facilité d’utilisation9. Par conséquent, une explication possible de la lenteur de l’acceptation des services de RA par les consommateurs du point de vue de la MT peut être liée à la facilité d’utilisation des nouvelles techniques, ce qui souligne la nécessité d’évaluer la facilité d’utilisation de la RA lors de l’achat10,11.
La facilité d’utilisation est définie comme l’efficacité, l’efficience et la satisfaction d’atteindre des objectifs spécifiés dans un contexte spécifié par des utilisateurs spécifiés12. Actuellement, il existe deux méthodes principales pour évaluer l’utilisabilité : les évaluations subjectives et objectives13. Les évaluations subjectives reposent principalement sur des méthodes d’auto-évaluation utilisant des questionnaires et des échelles. Suivant cette ligne de recherche, le questionnaire utilisé dans cette étude comprenait cinq caractéristiques associées au mode de recherche d’information pour atteindre un objectif: (1) efficacité, (2) facilité d’utilisation, (3) mémorisation (facile à retenir), (4) satisfaction (le mode de recherche d’information est confortable et agréable) et (5) généralisabilité à d’autres objets14,15,16. En outre, la charge cognitive, représentant la charge lors de l’exécution d’une tâche particulière sur le système cognitif d’un apprenant17, est un autre indicateur de base de la convivialité18,19. Ainsi, cette étude a également utilisé le NASA Task Load Index (NASA-TLX)13,20 comme mesure subjective pour mesurer la charge cognitive lors de l’achat en utilisant la RA par rapport aux achats utilisant les services de site Web. Il convient de noter que les méthodes d’auto-évaluation reposent sur la capacité et la volonté des individus de signaler avec précision leurs attitudes et / ou leurs comportements antérieurs21, ce qui laisse ouverte la possibilité de fausses déclarations, de sous-déclaration ou de biais. Ainsi, les mesures objectives pourraient être un complément précieux aux méthodes subjectives traditionnelles22.
Les méthodes Neuro-Information-Systems (NeuroIS) sont utilisées pour évaluer objectivement la facilité d’utilisation de la RA. NeuroIS, inventé par Dimoka et al. lors de la conférence ICIS de 2007, attire de plus en plus l’attention dans le domaine des systèmes d’information (SI)23. NeuroIS utilise les théories et les outils des neurosciences cognitives pour mieux comprendre le développement, l’adoption et l’impact des technologies SI24,25. À ce jour, les outils de neurosciences cognitives, tels que l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), l’électroencéphalogramme (EEG), la tomodensitométrie par émission de positrons, la magnétoencéphalographie (MEG) et la spectroscopie fonctionnelle dans le proche infrarouge (fNIRS), sont couramment utilisés dans les études NeuroIS26,27. Par exemple, Dimoka et Davis ont utilisé l’IRMf pour mesurer les activations des sujets lorsqu’ils interagissaient avec le site Web, et ont révélé que la facilité d’utilisation perçue influençait l’activation dans le cortex préfrontal (PFC)28. De même, en utilisant l’EEG, Moridis et al. ont constaté que l’asymétrie frontale était étroitement associée à l’utilité29. Ces résultats indiquent que le PFC peut jouer un rôle clé dans la convivialité.
Bien que des réalisations aient été réalisées dans les études antérieures de NeuroIS, les paradigmes utilisés dans ces études avaient des mouvements corporels limités de sujets ayant une faible validité écologique, limitant leurs contributions théoriques et pratiques. L’interaction avec des technologies telles que la RA lors de l’achat nécessite des mouvements libres du corps, et les contraintes liées au sujet nuisent largement à l’expérience du consommateur, comme discuté dans He et coll.22. Ainsi, des outils d’imagerie cérébrale à haute validité écologique sont nécessaires pour un test d’utilisabilité des systèmes d’information. À cet égard, fNIRS présente des avantages techniques uniques: lors d’expériences fNIRS, les sujets peuvent se déplacer librement30 dans une certaine mesure. Par exemple, des études antérieures ont mesuré les activations cérébrales des sujets lors de plusieurs activités de plein air telles que le cyclisme à l’aide de fNIRS31 portable. De plus, fNIRS est peu coûteux et permet de mesurer les activations cérébrales pendant de longues périodes32. Dans cette étude, fNIRS a été utilisé pour mesurer objectivement le niveau de charge cognitive des sujets lors de l’utilisation des services d’achat de RA par rapport à un site Web.
L’oculométrie a été une technique psychophysiologique précieuse pour détecter l’attention visuelle des utilisateurs lors d’un test d’utilisabilité au cours des dernières années33 et a également été largement utilisée dans les études NeuroIS34. La technique repose sur l’hypothèse œil-esprit, qui suppose que l’attention de l’observateur va là où l’attention est dirigée, que l’attention visuelle représente le processus mental et que les modèles d’attention visuelle reflètent les stratégies cognitives humaines35,36,37. Dans le domaine de la recherche sur la RA, Yang et coll. ont utilisé l’oculométrie pour constater que la publicité pour la RA améliorait l’attitude des consommateurs à l’égard de la publicité en augmentant leur curiosité et leur attention38. Dans la présente étude, le suivi oculaire a été utilisé pour mesurer l’attention des sujets, y compris des paramètres tels que la durée totale de fixation, la durée moyenne de fixation, la fréquence de saccade, la durée moyenne de saccade et la longueur moyenne du trajet de balayage.
En résumé, cette étude propose une méthode de test d’utilisabilité qui combine des évaluations subjectives et objectives avec des applications AR à titre d’exemple. Un questionnaire d’utilisabilité et une échelle NASA-TLX ont été utilisés pour l’évaluation subjective, et des mesures multimodales combinant fNIRS et suivi oculaire ont été utilisées pour l’évaluation objective39,40.
Conception expérimentale Matériaux expérimentaux: Pour simuler un contexte d’achat réel, une étagère de produits a été construite dans un laboratoire et deux marques différentes d’eau minérale ont été placées sur l’étagère en tant que matériaux expérimentaux. En tant que biens essentiels, l’eau minérale a été choisie parce que les participants n’auraient pas de biais dans les évaluations subjectives sur la base de leurs antécédents professionnels, de leur sexe et de leur capacité d’achat. Le prix, la capacité et la familiarité des marques ont été contrôlés (voir le tableau des matériaux) afin d’éliminer l’interférence de variables non pertinentes.
Le test d’utilisabilité comprenait deux conditions : une application de RA basée sur un téléphone intelligent (figure supplémentaire 1) et un site Web (figure supplémentaire 2). L’application AR a été programmée sur la base d’un moteur AR. Le site Web a été développé en utilisant Python, basé sur Bootstrap pour le front-end et Flask pour le back-end. L’application AR et le site Web ont été exécutés et consultés sur un smartphone. Parmi les deux marques différentes d’eau minérale, l’une a été utilisée comme matériel expérimental dans l’état AR, et l’autre a été utilisée dans l’état de site Web.
Tâches expérimentales : Les participants ont été invités à effectuer quatre tâches de recherche d’informations dérivées de contextes d’applications IoT : la qualité de l’eau, la température de stockage, le régime alimentaire correspondant et le prix au litre. Ces quatre éléments d’information sont ce à quoi les consommateurs prêtent normalement attention lorsqu’ils achètent de l’eau minérale. Il n’y avait aucune contrainte de temps pour que les participants accomplissent les tâches.
Qualité de l’eau: La qualité de l’eau minérale comprend généralement deux indicateurs: le total des solides dissous (TDS) et la valeur du pH. Le TDS reflète la teneur en minéraux et la valeur du pH décrit l’acidité/alcalinité de l’eau. Ces deux indicateurs sont liés aux oligo-éléments contenus dans l’eau minérale et influencent le goût. Par exemple, Bruvold et Ongerth ont divisé la qualité sensorielle de l’eau en cinq qualités en fonction de sa teneur TDS41. Marcussen et coll. ont constaté que l’eau possède de bonnes qualités sensorielles de l’ordre de 100 à 400 mg/L de TDS42. La valeur TDS et pH des deux marques d’eau minérale utilisées dans cette étude a été mesurée à l’aide de TDS et de pH-mètres, respectivement, puis marquée sur l’application AR et le site Web. Lors de l’exécution de la tâche, les participants devaient indiquer les valeurs TDS et pH de l’eau minérale et confirmer si ces valeurs se situaient dans la plage nominale. Dans la condition AR, les participants pouvaient acquérir cette information en scannant la bouteille d’eau. Dans l’état du site Web, les participants devaient effectuer quatre étapes : (1) trouver un code numérique au dos de la bouteille d’eau minérale, (2) entrer le code numérique dans une boîte de requête pour obtenir les valeurs TDS et pH pour l’eau minérale, (3) rechercher la plage nominale d’eau minérale sur le site Web et (4) indiquer verbalement si la valeur TDS et pH se situe dans la plage nominale du produit.
Température de stockage: La qualité de l’eau minérale peut diminuer pendant le transport et le stockage en raison des changements de température. Des expériences ont montré que la température appropriée pour l’eau minérale se situe entre 5 °C et 25 °C pendant le transport et le stockage. Dans cette plage de température, l’eau n’a pas de mauvaise odeur43. Dans la présente expérience, la température de stockage des deux types d’eau minérale à des endroits différents a été indiquée sur l’application AR et sur le site Web. Lors de l’exécution de la tâche, les participants devaient indiquer l’emplacement de stockage et la température correspondante de l’eau. Dans la condition AR, les participants pouvaient acquérir cette information en scannant la bouteille d’eau. Dans l’état du site Web, les participants pouvaient acquérir cette information en entrant le code numérique dans une boîte de requête.
Régime alimentaire correspondant: Différentes marques d’eau minérale conviennent à différents menus en raison de leur composition minérale unique et de leur teneur en bulles44. Dans la présente expérience, les recommandations alimentaires pour les deux eaux minérales ont été marquées sur l’application AR et le site Web. Lors de l’exécution de la tâche, les participants devaient indiquer comment l’eau minérale correspondait à la nourriture du menu. Dans la condition AR, les participants pouvaient acquérir cette information en scannant la bouteille d’eau. Dans l’état du site Web, les participants pouvaient rechercher cette information sur le site Web.
Prix par litre: Actuellement, les étiquettes sur les bouteilles d’eau minérale en Chine n’affichent pas les informations de prix par litre. Il est donc difficile pour les consommateurs de distinguer la différence de prix unitaire des différents types d’eau minérale. Par conséquent, la présente expérience exigeait que les participants déclarent le prix par litre. Dans l’application AR, les participants pouvaient obtenir le prix par litre directement en scannant la bouteille d’eau. Dans l’état du site Web, l’information pourrait être calculée à partir du prix unitaire et du volume sur l’étiquette.
Cette étude a utilisé un plan intra-participant, avec des critères d’inclusion et d’exclusion des participants décrits dans le tableau 1. Au total, 40 participants ont terminé l’expérience (20 hommes et 20 femmes, âge moyen = 21,31 ± 1,16 ans). Tous les participants étaient des étudiants de premier cycle de l’Université des sciences et technologies du Jiangsu et ont été répartis au hasard en deux groupes (A et B). Afin d’éviter l’effet d’ordre, l’ordre expérimental a été contrebalancé entre les deux groupes (A/B). Plus précisément, un groupe a d’abord exécuté la condition AR, puis la condition de site Web, tandis que l’autre groupe a exécuté le site Web en premier, puis la condition AR. Les participants devaient terminer la préparation de l’expérience, porter les instruments et effectuer les tâches expérimentales. L’intervalle entre les expériences a été fixé à 10 s pour permettre à l’activation corticale de revenir au niveau de base, évitant ainsi l’influence croisée dans la tâche suivante. À la fin de l’expérience AR / site Web, les participants devaient remplir le questionnaire d’utilisabilité et l’échelle NASA-TLX. L’organigramme expérimental est illustré à la figure 1. Une photographie de l’installation expérimentale est présentée à la figure 2.
Tableau 1 : Critères d’inclusion et d’exclusion de l’étude. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/64667/Table%201%20Inclusion%20and%20exclusion%20criteria.xlsx" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour télécharger ce tableau.</a>
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/64667/64667fig1v2.jpg"> Figure 1 : Organigramme expérimental. Chaque expérience a duré ~45 min, avec une période de repos de 10 s entre les tâches. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/64667/64667fig1v2large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/64667/64667fig02.jpg"> Figure 2 : Exemple de configuration de la scène expérimentale. Le matériel expérimental, le participant et l’équipement sont présentés. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/64667/64667fig02large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>AR Engine</td>
			<td>Unity Technologies</td>
			<td>2020.3.1</td>
			<td>AR development platform</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>AR SDK</td>
			<td>PTC</td>
			<td>Vuforia Engine 9.8.5</td>
			<td>AR development kit</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Eye Tracker (eye tracking glasses)</td>
			<td>SMI, Germany</td>
			<td>SMI ETG</td>
			<td>Head-mounted eye tracking 
			system</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Eye Tracker Recording software</td>
			<td>SMI, Germany</td>
			<td>iViewETG Software</td>
			<td>Eye Tracker Recording software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>fNIRS probes</td>
			<td>Artinis Medical Systems BV, Netherlands</td>
			<td>Artinis PortaLite</td>
			<td>Light source: Light emitting diodes 
			Wavelengths: Standard nominal 760 and 850 nm</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>fNIRS software</td>
			<td>Artinis Medical Systems BV, Netherlands</td>
			<td>OxySoft 3.2.70</td>
			<td>fNIRS data recording and analysis software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Mineral Water</td>
			<td>Groupe Danone</td>
			<td>Badoit&#160;</td>
			<td>Experimental material in the AR condition&#160;&#160; Capacity: 330ml 
			Price: <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/64667/64667eq01.jpg" style="margin: auto;" />6</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Mineral Water</td>
			<td>Nestl&#233;</td>
			<td>Acqua Panna</td>
			<td>Experimental material in the website condition Capacity: 250ml 
			Price: <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/64667/64667eq01.jpg" style="margin: auto;" />5.4</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Skin Preparation Gel</td>
			<td>Weaver and Company</td>
			<td>Nuprep</td>
			<td>Clean the forehead skin of the participants</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Smartphone</td>
			<td>Xiaomi</td>
			<td>Redmi K30 Ultra</td>
			<td>Smartphone-based AR application and website</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

usability evaluation of augmented reality: a neuro-information-systems study

Cette étude présente un paradigme expérimental pour un test d’utilisabilité des technologies émergentes dans un système d’information de gestion (SIG). Le test d’utilisabilité comprenait des évaluations subjectives et objectives. Pour l’évaluation subjective, un questionnaire d’utilisabilité et une échelle NASA-TLX ont été adoptés. Pour l’évaluation objective, les méthodes des systèmes d’information neurologique (NeuroIS) ont été utilisées. Du point de vue de NeuroIS, cette étude a utilisé des fNIRS mobiles et des lunettes de suivi oculaire pour des mesures multimodales, ce qui a résolu le problème de validité écologique des outils de neurosciences cognitives utilisés dans des expériences comportementales réelles. Cette étude a utilisé la réalité augmentée (RA) intégrée à l’Internet des objets (IoT) comme objet expérimental. En comparant les différences dans les données de neuroimagerie, les données physiologiques, le questionnaire d’utilisabilité et les données de l’échelle NASA-TLX entre les deux modes de recherche d’informations (AR versus un site Web), la recherche d’informations avec AR avait une efficacité plus élevée et une charge cognitive inférieure à la recherche d’informations avec un site Web pendant le processus de prise de décision de consommation. Les résultats de l’expérience d’utilisabilité démontrent que la RA, en tant que technologie émergente dans le commerce de détail, peut améliorer efficacement l’expérience des consommateurs et augmenter leur intention d’achat. Le paradigme expérimental, combinant des évaluations subjectives et objectives dans cette étude, pourrait être appliqué à un test d’utilisabilité pour les technologies émergentes, telles que la réalité augmentée, la réalité virtuelle, l’intelligence artificielle, la technologie portable, la robotique et les mégadonnées. Il fournit une solution expérimentale pratique pour l’expérience utilisateur dans les interactions homme-machine avec l’adoption de technologies émergentes.

Les résultats représentatifs de cette étude comprennent les résultats du questionnaire d’utilisabilité, l’analyse des données de suivi oculaire, les données d’échelle NASA-TLX, l’analyse des données fNIRS et les changements dynamiques de la charge cognitive. Pour les résultats du questionnaire d’utilisabilité, une analyse des données de suivi oculaire, des données à l’échelle NASA-TLX et une analyse des données fNIRS, des tests de normalité et des tests de différences ont été effectués. P...

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Usability Evaluation of Augmented Reality: A Neuro-Information-Systems Study

Cette étude présente un paradigme expérimental pour un test d’utilisabilité combinant des évaluations subjectives et objectives. L’évaluation objective a adopté les méthodes Neuro-Information-Systems (NeuroIS), et l’évaluation subjective a adopté un questionnaire d’utilisabilité et une échelle NASA-Task Load Index (NASA-TLX).

Évaluation de l’utilisabilité de la réalité augmentée: une étude sur les systèmes neuro-informationnels

This study introduces an experimental paradigm for a usability test of emerging technologies in a management information system (MIS). The usability test ...

Cette étude présente un paradigme expérimental pour un test d’utilisabilité des technologies émergentes dans les systèmes d’information de gestion. Le test d’utilisabilité comprenait des évaluations subjectives et objectives. Les fNIRS mobiles et les lunettes de suivi oculaire ont été utilisés pour des mesures multimodales résolvant le problème de validité écologique des outils de neurosciences cognitives utilisés dans les expériences comportementales du monde réel.La démonstration de la procédure sera assurée par Di Zhang, un étudiant en master de mon laboratoire. Yi Wang, un étudiant en master, agira en tant que participant. Commencez par expliquer le consentement éclairé aux participants et demandez-leur de signer le formulaire de consentement.Ensuite, effectuez un test de vision des couleurs sur les participants pour confirmer qu’ils ont une discrimination de couleur normale. Ensuite, présentez 30 marques d’eau minérale aux participants et demandez-leur de choisir leurs marques familières pour s’assurer qu’ils ne connaissaient pas les marques d’eau minérale utilisées dans l’expérience. Ensuite, présentez la procédure expérimentale aux participants.Mener une pré-expérience sur les participants en utilisant des marques d’eau minérale inutilisées dans l’étude pour les familiariser avec la réalité augmentée ou AR et les opérations de site Web. Pour porter les sondes fNIRS, nettoyez la peau du front des participants avec un gel de préparation cutanée. Enveloppez les sondes dans une pellicule plastique pour éviter les circonstances de transpiration et fixez-les sur les positions FP un et FP deux selon le système international 10 à 20 avec un bandeau noir.Ensuite, couvrez les sondes avec un bandana noir. Utilisez des lunettes de suivi oculaire pour capturer les mouvements oculaires dans des environnements réels. Installez magnétiquement les verres correcteurs sur la tête des lunettes de suivi oculaire si nécessaire et assurez-vous que les participants peuvent se déplacer librement avec une vue corrigée.Une fois que tous les participants sont familiarisés avec l’expérience, demandez à chaque participant du groupe A d’effectuer d’abord l’expérience AR, puis l’expérience sur le site Web. De même, demandez aux participants du groupe B d’effectuer d’abord l’expérience du site Web, puis l’expérience AR. Assurez-vous que les participants s’assoient confortablement sur une chaise et se reposent pendant deux minutes pour recueillir des données de base avant l’expérience.Pour mesurer les données fNIRS, ouvrez le logiciel d’enregistrement et connectez les sondes à un ordinateur portable via un adaptateur Bluetooth. Ensuite, notez les changements de concentration de l’hémoglobine oxygénée dans le cortex préfrontal du participant avec une fréquence d’échantillonnage de 10 hertz. Vérifiez l’intensité lumineuse reçue et la qualité de l’indice de saturation tissulaire pour contrôler la qualité des données.Assurez-vous que le signal reçu est situé entre un et 95%Pour mesurer le suivi oculaire, configurez le matériel pour les lunettes de suivi oculaire. Connectez la fiche des lunettes de suivi oculaire à un port USB de l’ordinateur portable. Ouvrez ensuite le logiciel d’enregistrement et réglez la fréquence d’échantillonnage sur 120 hertz.Effectuez un étalonnage en un point en demandant au participant de se concentrer sur un objet identifiable dans son champ de vision à 0,6 mètre. Déplacez le curseur en croix sur l’objet focalisé dans la vidéo de scène et cliquez sur l’objet. Cliquez ensuite sur le bouton d’enregistrement sur l’interface du logiciel pour démarrer l’enregistrement.Présentez le questionnaire d’utilisabilité et l’échelle TLX de la NASA aux participants après avoir terminé les tâches de la RA et du site Web. Une fois l’expérience terminée, nettoyez l’émetteur et le récepteur des sondes à l’aide d’un tampon d’alcool isopropylique à 70%. Les scores de différence médiane du questionnaire d’utilisabilité ont montré que les participants avaient une meilleure expérience utilisateur dans la condition AR que dans l’état du site Web.Les données de suivi oculaire ont révélé que les participants avaient une plus grande efficacité de recherche d’informations lorsqu’ils utilisaient la RA que le site Web. Les scores de différence médiane de l’échelle TLX de la NASA ont indiqué que la technique AR entraînait une charge cognitive inférieure à celle de la technique du site Web. Les données fNIRS analysées pour les différences dans les conditions moyennes oxygénées, hémoglobine et site Web ont montré des changements dynamiques de charge cognitive.Les participants familiers avec les marques d’eau minérale utilisées dans l’expérience ont été exclus parce qu’ils auraient effectué la tâche en fonction de leur connaissance de la marque. Cette étude propose un paradigme expérimental combinant des évaluations subjectives et objectives dans le mélange qui peut évaluer efficacement l’utilisabilité des technologies émergentes.

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