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

Este estudio fue apoyado por el Proyecto de Investigación de Filosofía y Ciencias Sociales del Departamento Provincial de Educación de Jiangsu (2018SJA1089), la Beca del Gobierno de Jiangsu para Estudios en el Extranjero (JS-2018-262), la Fundación de Ciencias Naturales de la Provincia de Zhejiang (LY19G020018) y la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (NSFC) (72001096).

Este estudio se realizó de conformidad con los principios de la Declaración de Helsinki. Todos los participantes fueron informados del propósito y la seguridad del experimento y firmaron el formulario de consentimiento informado antes de participar. Este estudio fue aprobado por la junta de revisión institucional de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Jiangsu.
1. Procedimiento de experimentación
<ol><li>Preparación para el experimento<ol><li>Explique el consenti...

Pasos críticos dentro del protocolo Durante el experimento, se consideraron varios pasos para garantizar la fiabilidad de los resultados. Primero, se excluyeron los participantes que están familiarizados con las marcas de agua mineral utilizadas en el experimento, porque estos participantes habrían realizado la tarea en función de su conocimiento de la marca. En segundo lugar, los participantes completaron un experimento previo utilizando otras marcas de agua mineral, que se empleó para garantiza...

Seis tecnologías de frontera que interactúan con los consumidores, típicamente representadas por realidad aumentada, realidad virtual, inteligencia artificial, tecnología portátil, robótica y big data, están remodelando muchos modelos teóricos del comportamiento del consumidor1. La realidad aumentada (AR) es una nueva tecnología que podría mejorar la experiencia del consumidor y mejorar la satisfacción del consumidor. Superpone información textual, imágenes, videos y otros elementos virtuales en escenarios reales para fusionar virtualidad y realidad, mejorando así la información en el mundo real a través de la explicación, orientación, evaluación y predicción2. AR proporciona un nuevo tipo de interacción humano-computadora, creando una experiencia de compra inmersiva para los consumidores, y ha llevado al desarrollo de muchas aplicaciones 3,4. Sin embargo, la aceptación de los servicios de RA por parte de los consumidores sigue siendo mínima, por lo que muchas empresas son cautelosas a la hora de adoptar la tecnología de RA 5,6. El modelo de aceptación de tecnología (TAM) ha sido ampliamente utilizado para explicar y predecir el comportamiento de adopción de nuevas tecnologías de la información 7,8. Según el TAM, la intención de adopción de una nueva tecnología depende en gran medida de su usabilidad9. Por lo tanto, una posible explicación para la lenta aceptación de los servicios de RA por parte de los consumidores desde la perspectiva de TAM puede relacionarse con la usabilidad de las nuevas técnicas, lo que destaca la necesidad de evaluar la usabilidad de la RA al comprar10,11.
La usabilidad se define como la efectividad, eficiencia y satisfacción de alcanzar objetivos específicos en un contexto específico por usuarios específicos12. Actualmente, existen dos métodos principales para evaluar la usabilidad: evaluaciones subjetivas y objetivas13. Las evaluaciones subjetivas se basan principalmente en métodos de autoinforme utilizando cuestionarios y escalas. Siguiendo esta línea de investigación, el cuestionario utilizado en este estudio incluyó cinco características asociadas al modo de búsqueda de información para lograr un objetivo: (1) eficiencia, (2) facilidad de uso, (3) memorabilidad (fácil de recordar), (4) satisfacción (el modo de búsqueda de información es cómodo y agradable) y (5) generalizabilidad a otros objetos14,15,16. Además, la carga cognitiva, que representa la carga mientras realiza una tarea particular en el sistema cognitivo de un alumno17, es otro indicador central de usabilidad18,19. Por lo tanto, este estudio también utilizó el Índice de Carga de Tareas de la NASA (NASA-TLX)13,20 como una métrica subjetiva para medir la carga cognitiva mientras se compra usando AR versus comprar utilizando servicios de sitios web. Cabe destacar que los métodos de autoinforme se basan en la capacidad y la voluntad de los individuos para informar con precisión sus actitudes y / o comportamientos anteriores21, dejando abierta la posibilidad de informes erróneos, subinformes o sesgos. Por lo tanto, las medidas objetivas podrían ser un complemento valioso de los métodos subjetivos tradicionales22.
Los métodos de Neuro-Information-Systems (NeuroIS) se utilizan para la evaluación objetiva de la usabilidad de AR. NeuroIS, acuñado por Dimoka et al. en la conferencia ICIS de 2007, está atrayendo cada vez más atención en el campo de los sistemas de información (SI)23. NeuroIS utiliza teorías y herramientas de la neurociencia cognitiva para comprender mejor el desarrollo, la adopción y el impacto de las tecnologías de SI24,25. Hasta la fecha, las herramientas de neurociencia cognitiva, como la resonancia magnética funcional (fMRI), el electroencefalograma (EEG), la tomografía computarizada por emisión de positrones, la magnetoencefalografía (MEG) y la espectroscopia funcional de infrarrojo cercano (fNIRS), se utilizan comúnmente en los estudios de NeuroIS26,27. Por ejemplo, Dimoka y Davis utilizaron fMRI para medir las activaciones de los sujetos cuando interactuaban con el sitio web, y revelaron que la facilidad de uso percibida influyó en la activación en la corteza prefrontal (PFC)28. Del mismo modo, utilizando EEG, Moridis et al. encontraron que la asimetría frontal estaba estrechamente asociada con la utilidad29. Estos resultados indican que el PFC puede desempeñar un papel clave en la usabilidad.
Aunque se han logrado logros en estudios previos de NeuroIS, los paradigmas utilizados en estos estudios habían limitado los movimientos corporales de sujetos con baja validez ecológica, limitando sus contribuciones teóricas y prácticas. Interactuar con tecnologías como la RA durante las compras requiere movimientos corporales libres, y las limitaciones del sujeto perjudican en gran medida la experiencia del consumidor, como se discutió en He et al.22. Por lo tanto, se necesitan herramientas de imagen cerebral con alta validez ecológica para una prueba de usabilidad de los sistemas de información. En este sentido, fNIRS tiene ventajas técnicas únicas: durante los experimentos fNIRS, los sujetos pueden moverse libremente30 hasta cierto punto. Por ejemplo, estudios previos han medido las activaciones cerebrales de los sujetos durante varias actividades al aire libre, como el ciclismo, utilizando fNIRS31 portátil. Además, fNIRS es de bajo costo y permite la medición de activaciones cerebrales durante largos períodos de tiempo32. En este estudio, fNIRS se utilizó para medir objetivamente el nivel de carga cognitiva de los sujetos mientras usaban los servicios de compra de AR frente a un sitio web.
El seguimiento ocular ha sido una valiosa técnica psicofisiológica para detectar la atención visual de los usuarios durante una prueba de usabilidad en los últimos años33 y también ha sido ampliamente utilizado en estudios NeuroIS34. La técnica se basa en la hipótesis ojo-mente, que asume que el enfoque del observador va hacia donde se dirige la atención, que la atención visual representa el proceso mental y que los patrones de atención visual reflejan estrategias cognitivas humanas35,36,37. En el área de la investigación de AR, Yang et al. utilizaron el seguimiento ocular para encontrar que la publicidad de RA mejoró las actitudes de los consumidores hacia la publicidad al aumentar su curiosidad y atención38. En el estudio actual, el seguimiento ocular se utilizó para medir la atención de los sujetos, incluidos parámetros como la duración total de la fijación, la duración promedio de la fijación, la frecuencia de fijación, la frecuencia de la sacada, la duración promedio de la sacádica y la longitud promedio de la trayectoria de la exploración.
En resumen, este estudio propone un método de prueba de usabilidad que combina evaluaciones subjetivas y objetivas con aplicaciones de RA como ejemplo. Para la evaluación subjetiva se utilizó un cuestionario de usabilidad y una escala NASA-TLX, y para la evaluación objetiva se utilizaron medidas multimodales que combinan fNIRS y seguimiento ocular39,40.
Diseño experimental Materiales experimentales: Para simular un contexto de compra de la vida real, se construyó un estante de productos en un laboratorio y se colocaron dos marcas diferentes de agua mineral en el estante como materiales experimentales. Como bienes esenciales, se seleccionó el agua mineral porque los participantes no tendrían sesgos en las evaluaciones subjetivas sobre la base de sus antecedentes ocupacionales, género y capacidad adquisitiva. Se controló el precio, la capacidad y la familiaridad de las marcas (ver Tabla de materiales) para eliminar la interferencia de variables irrelevantes.
La prueba de usabilidad incluyó dos condiciones: una aplicación AR basada en teléfonos inteligentes (Figura suplementaria 1) y un sitio web (Figura complementaria 2). La aplicación AR fue programada en base a un motor AR. El sitio web fue desarrollado usando Python, basado en Bootstrap para el front-end y Flask para el back-end. La aplicación AR y el sitio web se ejecutaron y navegaron en un teléfono inteligente. Entre las dos marcas diferentes de agua mineral, una se utilizó como material experimental en la condición AR, y la otra se utilizó en la condición del sitio web.
Tareas experimentales: Se pidió a los participantes que realizaran cuatro tareas de búsqueda de información derivadas de contextos de aplicación de IoT: la calidad del agua, la temperatura de almacenamiento, la dieta correspondiente y el precio por litro. Estos cuatro elementos de información son a los que los consumidores normalmente prestan atención cuando compran agua mineral. No hubo limitación de tiempo para que los participantes completaran las tareas.
Calidad del agua: La calidad del agua mineral comúnmente incluye dos indicadores: el total de sólidos disueltos (TDS) y el valor de pH. El TDS refleja el contenido mineral, y el valor de pH describe la acidez / alcalinidad del agua. Estos dos indicadores están relacionados con los oligoelementos contenidos en el agua mineral e influyen en el sabor. Por ejemplo, Bruvold y Ongerth dividieron la calidad sensorial del agua en cinco grados de acuerdo con su contenido de TDS41. Marcussen et al. encontraron que el agua tiene buenas cualidades sensoriales en el rango de 100-400 mg / L TDS42. El TDS y el valor de pH de las dos marcas de agua mineral utilizadas en este estudio se midieron utilizando medidores de TDS y pH, respectivamente, y luego se marcaron en la aplicación AR y en el sitio web. Mientras realizaban la tarea, los participantes debían informar los valores de TDS y pH del agua mineral y confirmar si estos valores estaban dentro del rango nominal. En la condición AR, los participantes podían adquirir esta información escaneando la botella de agua. En la condición del sitio web, los participantes debían realizar cuatro pasos: (1) encontrar un código numérico en la parte posterior de la botella de agua mineral, (2) ingresar el código numérico en un cuadro de consulta para obtener los valores de TDS y pH para el agua mineral, (3) buscar el rango nominal para agua mineral en el sitio web, y (4) informar verbalmente si el TDS y el valor de pH están dentro del rango nominal para el producto.
Temperatura de almacenamiento: La calidad del agua mineral puede disminuir durante el transporte y el almacenamiento debido a los cambios de temperatura. Los experimentos han demostrado que la temperatura adecuada para el agua mineral está entre 5 °C y 25 °C durante el transporte y el almacenamiento. En este rango de temperatura, el agua no tiene mal olor43. En el presente experimento, la temperatura de almacenamiento de los dos tipos de agua mineral en diferentes lugares se marcó en la aplicación AR y en el sitio web. Mientras realizaban la tarea, los participantes debían informar la ubicación de almacenamiento y la temperatura correspondiente del agua. En la condición AR, los participantes podían adquirir esta información escaneando la botella de agua. En la condición del sitio web, los participantes pueden adquirir esta información ingresando el código numérico en un cuadro de consulta.
Dieta de emparejamiento: Diferentes marcas de agua mineral son adecuadas para diferentes menús debido a su composición mineral única y contenido de burbujas44. En el presente experimento, las recomendaciones dietéticas para las dos aguas minerales se marcaron en la aplicación AR y el sitio web. Mientras realizaban la tarea, los participantes debían informar cómo el agua mineral coincide con los alimentos en el menú. En la condición AR, los participantes podrían adquirir esta información escaneando la botella de agua. En la condición del sitio web, los participantes pueden buscar esta información en el sitio web.
Precio por litro: Actualmente, las etiquetas de las botellas de agua mineral en China no muestran la información del precio por litro. Esto hace que sea difícil para los consumidores distinguir la diferencia en los precios unitarios de los diferentes tipos de agua mineral. Por lo tanto, el presente experimento requirió que los participantes informaran el precio por litro. En la aplicación AR, los participantes podían adquirir el precio por litro directamente escaneando la botella de agua. En la condición del sitio web, la información podría calcularse a partir del precio unitario y el volumen en la etiqueta.
Este estudio utilizó un diseño dentro del participante, con criterios de inclusión y exclusión de los participantes como se describe en la Tabla 1. Un total de 40 participantes completaron el experimento (20 hombres y 20 mujeres, edad media = 21,31 ± 1,16 años). Todos los participantes eran estudiantes universitarios de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Jiangsu y se organizaron aleatoriamente en dos grupos (A y B). Para evitar el efecto de orden, el orden experimental se contrarrestó entre los dos grupos (A / B). Específicamente, un grupo realizó primero la condición AR y luego la condición del sitio web, mientras que el otro grupo realizó primero el sitio web y luego la condición AR. Se requirió que los participantes completaran la preparación para el experimento, usaran los instrumentos y realizaran las tareas experimentales. El intervalo entre experimentos se estableció en 10 s para permitir que la activación cortical volviera al nivel basal, evitando la influencia cruzada en la tarea posterior. Al final del experimento AR/sitio web, los participantes debían completar el cuestionario de usabilidad y la escala NASA-TLX. El diagrama de flujo experimental se muestra en la Figura 1. Una fotografía de la configuración experimental se presenta en la Figura 2.
Tabla 1: Criterios de inclusión y exclusión para el estudio. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/64667/Table%201%20Inclusion%20and%20exclusion%20criteria.xlsx" target="_blank">Haga clic aquí para descargar esta tabla.</a>
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/64667/64667fig1v2.jpg"> Figura 1: Diagrama de flujo experimental. Cada experimento duró ~ 45 minutos, con un período de descanso de 10 s entre las tareas. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/64667/64667fig1v2large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/64667/64667fig02.jpg"> Figura 2: Ejemplo de configuración de la escena experimental. Se muestran los materiales experimentales, el participante y el equipo. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/64667/64667fig02large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</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

Este estudio introduce un paradigma experimental para una prueba de usabilidad de tecnologías emergentes en un sistema de información de gestión (MIS). La prueba de usabilidad incluyó evaluaciones subjetivas y objetivas. Para la evaluación subjetiva, se adoptó un cuestionario de usabilidad y una escala NASA-TLX. Para la evaluación objetiva, se utilizaron métodos de Sistemas de Neuro-Información (NeuroIS). Desde la perspectiva de NeuroIS, este estudio utilizó fNIRS móviles y gafas de seguimiento ocular para mediciones multimodales, lo que resolvió el problema de la validez ecológica de las herramientas de neurociencia cognitiva utilizadas en experimentos de comportamiento del mundo real. Este estudio utilizó la Realidad Aumentada (AR) integrada en el Internet de las Cosas (IoT) como un objeto experimental. Comparando las diferencias en los datos de neuroimagen, los datos fisiológicos, el cuestionario de usabilidad y los datos de la escala NASA-TLX entre los dos modos de búsqueda de información (AR versus un sitio web), la búsqueda de información con AR tuvo una mayor eficiencia y una menor carga cognitiva en comparación con la búsqueda de información con un sitio web durante el proceso de toma de decisiones de consumo. Los resultados del experimento de usabilidad demuestran que AR, como tecnología emergente en el comercio minorista, puede mejorar efectivamente las experiencias de los consumidores y aumentar su intención de compra. El paradigma experimental, que combina evaluaciones subjetivas y objetivas en este estudio, podría aplicarse a una prueba de usabilidad para tecnologías emergentes, como realidad aumentada, realidad virtual, inteligencia artificial, tecnología portátil, robótica y big data. Proporciona una solución experimental práctica para la experiencia del usuario en interacciones humano-computadora con la adopción de tecnologías emergentes.

Los resultados representativos de este estudio incluyen los resultados del cuestionario de usabilidad, el análisis de datos de seguimiento ocular, los datos de escala NASA-TLX, el análisis de datos fNIRS y los cambios dinámicos en la carga cognitiva. Para los resultados del cuestionario de usabilidad, se realizaron análisis de datos de seguimiento ocular, datos de escala NASA-TLX y análisis de datos fNIRS, pruebas de normalidad y pruebas de diferencias. Para los cambios dinámicos de carga cognitiva, este estudio se...

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

Este estudio presenta un paradigma experimental para una prueba de usabilidad que combina evaluaciones subjetivas y objetivas. La evaluación objetiva adoptó métodos de Sistemas de Neuro-Información (NeuroIS), y la evaluación subjetiva adoptó un cuestionario de usabilidad y una escala NASA-Task Load Index (NASA-TLX).

Evaluación de la usabilidad de la realidad aumentada: un estudio de sistemas de neuroinformación

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

Este estudio introduce un paradigma experimental para una prueba de usabilidad de tecnologías emergentes en sistemas de información de gestión. La prueba de usabilidad incluyó evaluaciones subjetivas y objetivas. Se utilizaron fNIRS móviles y gafas de seguimiento ocular para mediciones multimodales que resolvieron el problema de validez ecológica de las herramientas de neurociencia cognitiva utilizadas en experimentos de comportamiento del mundo real.Demostrando el procedimiento estará Di Zhang, un estudiante de maestría de mi laboratorio. Yi Wang, un estudiante de maestría, actuará como participante. Comience explicando el consentimiento informado a los participantes y pídales que firmen el formulario de consentimiento.A continuación, realice una prueba de visión del color en los participantes para confirmar que tienen una discriminación de color normal. Luego presente 30 marcas de agua mineral a los participantes e indíqueles que elijan sus marcas familiares para asegurarse de que no estaban familiarizados con las marcas de agua mineral utilizadas en el experimento. A continuación, presente el procedimiento experimental a los participantes.Realice un experimento previo en los participantes que usan marcas de agua mineral no utilizadas en el estudio para familiarizarlos con la realidad aumentada o AR y las operaciones del sitio web. Para usar las sondas fNIRS, limpie la piel de la frente de los participantes con gel de preparación para la piel. Envuelva las sondas en una envoltura de plástico para evitar circunstancias sudorosas y fíjelas en la posición FP uno y FP dos de acuerdo con el sistema internacional 10 a 20 con una diadema negra.Luego cubra las sondas con un pañuelo negro. Use gafas de seguimiento ocular para capturar el movimiento ocular en entornos del mundo real. Coloque magnéticamente las lentes graduadas en la unidad principal de las gafas de seguimiento ocular si es necesario y asegúrese de que los participantes puedan caminar libremente con una vista corregida.Una vez que todos los participantes estén familiarizados con el experimento, dirija a cada participante del grupo A para realizar primero el experimento AR y luego el experimento del sitio web. Del mismo modo, pida a los participantes del grupo B que realicen primero el experimento del sitio web y luego el experimento AR. Asegúrese de que los participantes se sienten cómodamente en una silla y descansen durante dos minutos para recopilar datos de referencia antes del experimento.Para medir los datos de fNIRS, abra el software de grabación y conecte las sondas a una computadora portátil a través del adaptador Bluetooth. Luego registre los cambios de concentración de hemoglobina oxigenada en la corteza prefrontal del participante con una frecuencia de muestreo de 10 hertzios. Verifique la intensidad de la luz recibida y la calidad del índice de saturación del tejido para controlar la calidad de los datos.Asegúrese de que la señal recibida se encuentra entre uno y 95%Para medir el seguimiento ocular, configure el hardware para las gafas de seguimiento ocular. Conecte el enchufe de las gafas de seguimiento ocular a un puerto USB de la computadora portátil. Luego abra el software de grabación y ajuste la frecuencia de muestreo a 120 hercios.Realice una calibración de un punto pidiéndole al participante que se enfoque en un objeto identificable en su campo de visión a 0,6 metros. Mueva el cursor en forma de cruz al objeto enfocado en el video de la escena y haga clic en el objeto. Luego haga clic en el botón de grabación en la interfaz del software para comenzar a grabar.Presente el cuestionario de usabilidad y la escala NASA TLX a los participantes después de completar las tareas del AR y el sitio web. Después de completar el experimento, limpie el transmisor y el receptor de las sondas utilizando una almohadilla de alcohol isopropílico al 70%. La mediana de las puntuaciones de diferencia del cuestionario de usabilidad mostró que los participantes tuvieron una mejor experiencia de usuario en la condición AR que en la condición del sitio web.Los datos de seguimiento ocular revelaron que los participantes tenían una mayor eficiencia de búsqueda de información al usar AR que el sitio web. Los puntajes de diferencia mediana de la escala TLX de la NASA indicaron que la técnica AR condujo a una carga cognitiva más baja que la técnica del sitio web. Los datos de fNIRS analizados para las diferencias en las condiciones medias de oxigenación, hemoglobina y sitio web mostraron cambios dinámicos en la carga cognitiva.Los participantes familiarizados con las marcas de agua mineral utilizadas en el experimento fueron excluidos porque habrían realizado la tarea en función de su conocimiento de la marca. Este estudio propone un paradigma experimental que combina evaluaciones subjetivas y objetivas en la mezcla que puede evaluar eficazmente la usabilidad de las tecnologías emergentes.

Research

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