Черная пятница в UPROCK! 2 дня до конца распродажи!

Микровыражения — новый подход к пользовательскому тестированию

Уместны ли микровыражения в пользовательском тестировании?

Меня неожиданно отправили в Испанию для проведения сеанса пользовательского тестирования системы, которая была спроектирована не мной. Я не знаю испанского языка, но мне обещали предоставить переводчика. Когда я оказался на месте, выяснилось, что переводчика у меня не будет. Однако была возможность видеосъемки лиц пользователей и их взаимодействия с тестируемой системой.

Итак, что мы имеем? Я находился здесь без переводчика и какой-либо помощи, но от меня все еще требовалось сделать свою работу. Как же же мне получить результаты от сеанса пользовательского тестирования?

Проанализировав увиденное, я пришел к выводу о том, что испанцы очень экспрессивны и при общении часто используют язык тела и мимики. Я не понимал слов, которые они произносили, однако применение разработанного Полом Экманом FACS метода (Facial Action Coding System — Система кодирования лицевых движений), позволило проанализировать их невербальное общение, а именно микровыражения. Благодаря одновременной съемке лиц пользователей и их взаимодействий с тестируемой системой, я мог связать их микровыражения с действиями.

Я выяснил, что посредством невербального выражения своих эмоций пользователи сообщают не только о своем состоянии, но и об отношении к тестируемой системе, которое последует за этим состоянием.

1. Микровыражения в пользовательском тестировании: плюсы и минусы

Плюсы

✔ Расшифровка невербальной коммуникации не может быть выполнена инстинктивно и должна быть объективной (например, смех или слезы). Если вы думаете, что можете инстинктивно расшифровать эмоциональные состояния пользователей, помните, что даже эксперты метода FACS Пола Экмана, не смогли обнаружить и расшифровать все микровыражения испытуемого. Кэла Лайтмана из “Обмани меня” (примечание. сериал) не существует в реальной жизни.

✔  Пользователь, который знает, что за ним наблюдают, будет хранить молчание в отношении некоторых замечаний, которые он хотел бы высказать, и не будет свободно выражать свои эмоции. Полевое исследование (изучение людей в естественных условиях их повседневной жизни) всегда само по себе является социальной ситуацией.

✔ Особенность микровыражений заключается в их непроизвольности и бесконтрольности. Они выдают истинные эмоции пользователей.

✔ Многие выражения лица отражают универсальные эмоции. Они не меняются под воздействием культуры или языка.

✔ Микровыражения ограничены во времени. Очень короткие (по определению), их зачастую легко соотнести с конкретным взаимодействием, если поддержка исследования это позволяет.

✔ Показывая свои эмоциональные состояния, пользователи также сообщают о своей возможной реакции в ответ на эти состояния (уход, отклонение запроса и т.д.).

✔ Микровыражение может быть связано с эмоцией, а также (конечно, менее объективно) трактоваться в соответствии со шкалой интенсивности.

✔  Только наблюдение позволяет собирать информацию. Таким образом, этот метод сам по себе является ненавязчивым.

Минусы

✘ Микровыражения трудно заметить невооруженным глазом. Необходимо использование видеозаписи лиц пользователей и их взаимодействий с тестируемой системой, а также тщательного просмотра.

✘ Анализ микровыражений похож на биологически активные добавки: не освобождает от применения полной методологии исследования.

✘ Как и любые эмпирические наблюдения в UX исследовании, они не являются выводами сами по себе и нуждаются в разъяснении.

✘ Человеческое лицо часто представляет собой совокупность выражений лица (пример удивления), что усложняет задачу расшифровки.

✘ Системы анализа микровыражений учитывают выражения лица, связанные только с эмоциями. Это говорит о том, что такой анализ построен в большей степени на эмоциональном опыте, чем функциональном, даже если можно связать их друг с другом.

2. Коротко о расшифровке универсальных эмоций и микровыражений

Универсальные эмоции Экмана

Какая часть детерминизма (учение, согласно которому всё в этом мире происходит в силу предшествующих причин) находится в эмоциональном определении человека? Насколько общество и культура влияют на эти эмоции? Ответ на этот вопрос пытался найти Пол Экман, как и другие ученые до него. Благодаря своей работе, получившей известность во всем мире, Пол Экман сообщил, что некоторые эмоции являются общими для всего человечества.

“Эмоции влияют на то, как мы смотрим на мир и как интерпретируем действия других”. — Пол Экман

Согласно его работе, существует 7 таких универсальных эмоций: 

  • Гнев;
  • Презрение;
  • Отвращение;
  • Счастье;
  • Страх;
  • Печаль;
  • Удивление.

Подробнее об этих эмоциях можно узнать на специальной странице официального сайта Экмана. Каждой из этих эмоций соответствует выражение лица, которое можно распознать при помощи метода “Системы кодирования лицевых движений” того же автора.

Универсальные эмоции и микровыражения в соответствии с Системой кодирования лицевых движений Пола Экмана. Система кодирования лицевых движений принадлежит Полу Экману. Для получения дополнительной информации посетите https://www.paulekman.com/
Система кодирования лицевых движений Экмана

В методе Системы кодирования лицевых движений (FACS) Пола Экмана каждое движение лица (называемое AU (Action Unit): Единица действия) соответствует коду. Например, Опущенные брови = 4; Сморщенный нос = 9; Опущенные уголки губ = 15; Поднятый подбородок = 17…

Эти AU можно объединять с другими. Таким образом, каждому микровыражению соответствует код, состоящий из совокупности нескольких AU. Например, Счастье кодируется как 6 + 12, где 6 = Поднятые щеки, а 12 = Поднятые уголки губ.

Особенность данного подхода заключается в следующем: объект, на котором мы изучаем микровыражения, иногда демонстрирует совокупность нескольких выражений лица. Например, человек демонстрирует:

  • Поднятые щеки (6);
  • Поднятые уголки губ (12);
  • Опущенные брови (4).

Это значит, что его выражение демонстрирует “Счастье”. Однако оно смешано со второй эмоцией. Код этого микровыражения будет следующий: 6 + 12 + 4, и его необходимо интерпретировать по-другому.

Также при помощи метода “Системы кодирования лицевых действий” Пола Экмана можно кодировать интенсивность наблюдаемой Единицы Действия (AU). Для этого к номеру AU нужно добавить букву по шкале от A до E (A = Минимум, E = Максимум).

3. Пример из практики: выводы из анализа и ограничения; как это происходит на самом деле

Контекст и методология

В тестировании приняли участие 7 пользователей (мужчины и женщины из Испании в возрасте от 20 до 40 лет), которые были распределены между 2-мя сценариями использования. Тестируемая система соблюдала конфиденциальность информации клиентов и представляла собой огромную онлайн-форму на сайте, предназначенном для компьютеров. Возможно, вы уже знаете применяемую методологию:

  • Протокол и реализация
  • Сбор данных
  • Анализ и рекомендации
  • Передача информации спонсорам и заинтересованным сторонам
Реализация

Пользователей разместили в 3-х комнатах, при участии двух испанских координаторов, чья деятельность не связана с UX. Они были предоставлены моим клиентом, которому я должен был быстро передать протокол и методологию. Вопросы, заданные в ходе тестирования, позволили нам собрать важную информацию. Из-за нехватки времени (на подготовку к тестированию было всего 2 дня) некоторым пользователям пришлось самостоятельно администрировать тест. Перед началом записи каждому пользователю была предоставлена ​​форма согласия. При этом я не планировал анализировать микровыражения пользователей.

Я просто чувствовал, что придется сообщить клиенту об отмене тестирования из-за  нехватки времени на его организацию и отсутствия помощи со стороны местного специалиста по исследованию. Это было до того, как я заметил микровыражения на видео.

Анализ

Всегда записывайте видео, когда это возможно! Просматривая видеозапись с тестирования, я заметил быстрые физические реакции пользователей при взаимодействии с тестируемой системой. Я поставил видео на паузу и пролистал кадры один за другим. Я заметил, что, хотя на протяжении всего тестирования у пользователей было общее спокойное, расслабленное выражение лица, на одном или двух кадрах появлялась очень яркая эмоция. Это усиленное проявление эмоций сопровождалось определенным взаимодействием:

  • разочарованием в новой странице;
  • реакцией или отсутствием реакции на нажатие кнопки.

 Это были микровыражения.

Примечание: для одновременной записи экрана и лиц пользователей я использовал программу “Open Broadcaster Software”. Она позволяет размещать области на свое усмотрение, а также менять их размер, чтобы 2/3 на видео было отведено для захвата экрана (видео взаимодействий) и 1/3 — для лица пользователя. 

Дружеское напоминание: прежде чем снимать пользователей и записывать их действия — спросите разрешения, при помощи формы согласия ;)

Я использовал Open Broadcaster Software для одновременной записи экрана и лиц пользователей
Помните, что вы можете обрезать области на макете OBS, меняя их размер, нажимая “option” на Mac.

Микровыражение — это выражение эмоций с помощью лицевых мышц. Согласно работе Пола Экмана, поскольку микровыражения выдают реальное эмоциональное состояние человека, не подвергающееся социальной фильтрации — оно всегда очень короткое и длится менее полсекунды. По истечении этого времени человек начинает контролировать выражение своего лица, чтобы отфильтровать то, что оно сообщает. Это происходит потому, что социальное давление часто мешает нам свободно выражать негативные эмоции, такие как гнев или страх.

Поэтому очень интересно наблюдать, как пользователи выдают свое истинное эмоциональное состояние менее, чем за полсекунды. Факт того, что это происходит — часто свидетельствует о многом.

Обратите внимание, что пользователь может демонстрировать поддельные эмоции, которые не будут являться микровыражениями. Если эмоция длится дольше, чем половина секунды, то она не является микровыражением. Это выражение лица тоже имеет ценность, но нужно иметь в виду, что оно может быть искажено человеком, сознательно или нет, из соображений скромности или социального давления. Главная микровыражений — их невозможно подделать.

Как только микровыражение было зафиксировано, можно (если среда исследования это позволяет) связать его с взаимодействием. Чтобы понять реакцию пользователя на конкретное взаимодействие, нужно выполнить следующие действия:

  • анализируем микровыражение;
  • выявляем эмоцию, которую оно передает; 
  • определяем интенсивность этой эмоции.

Если пользователь выражает гнев, это может быть результатом разочарования из-за невозможности выполнить задачу. Даже если пользователь не говорит о своем состоянии гнева, это необходимо учитывать.

На одном кадре пользователь выражает страх при открытии переключателя в календаре. В течение 0,5 секунды сильный страх читался на опущенных бровях, рот также был опущен. Основная реакция на страх для пользователя — уйти.
На другом кадре пользователь выражает печаль после 3 неудачных попыток проверки Captcha. Ее брови и уголки губ опустились.
Еще одно микровыражение было обнаружено, когда один пользователь открыл слишком длинный раскрывающийся список. Мы могли видеть морщины на носу и отвращение в области рта. Отвращение к чтению говорит нам, что для этого пользователя это раскрывающееся меню является функциональным, но неэстетичным.
Гнев был замечен, когда при проверке анкеты неожиданно возникло много ошибок. Кажется, сообщения об ошибках были недостаточно четкими, и пользователь чувствовал, что оказался в тупике. Это вызвало эмоцию гнева, читаемую по сжатым губам и напряжению бровей, которое образовывало вертикальные складки.
На самом деле этого не было во время пользовательского тестирования, но иллюстрирует, как удивление может быть вызвано эмоциональным восприятием пользователя. Помните, что удивление редко бывает хорошей эмоцией для пользователей, оно часто связано со страхом.
Система, которую мы тестировали, находилась в необработанном статусе “процесс не завершен”. Вот почему мы не заметили радости, но если бы мы её увидели, она могла быть в конце пользовательского опыта.

В зависимости от эмоций, выражаемых пользователем, риск для системы бывает разным:

  • Раздраженный пользователь может потерять контроль и прервать сеанс тестирования. В крайних случаях он может даже сделать агрессивный жест в отношении своего устройства.
  • Пользователь, испытывающий отвращение, скорее всего, захочет покинуть систему. Отвращение чаще всего может быть вызвано неприятными сенсорными стимулами (зрительными, слуховыми, тактильными). При возникновении данной проблемы можно использовать методы, направленные на анализ этих сенсорных стимулов, которые могут их скорректировать.
  • Удивленный пользователь также может захотеть покинуть систему. Даже если за удивлением следуют положительные эмоции, сам факт неожиданности может впоследствии вызвать предчувствие страха, и в результате пользователь сохранит в памяти негативный опыт. 
  • Выражение счастья на лице пользователей — единственное положительное проявление, которое можно проанализировать на основании работы Пола Экмана. В этом случае, элементы, идентифицированные как источники этого выражения счастья, должны быть сохранены.

4. Момент истины: как отреагируют заинтересованные стороны и спонсоры?

В качестве возмещения ущерба я отобразил на каждом слайде:

  • само микровыражение;
  • связанный с этим микровыражением код FACS;
  • объяснение контекста;
  • рекомендацию UX.
В качестве возмещения я представил само микровыражение, связанный с ним код FACS, объяснение контекста и рекомендацию UX.

В итоге я смог найти около 20 кадров, изображающих микро- или макро-выражения. Возмещение было очень хорошо воспринято бизнесом и спонсорами, которые увидели новаторский подход в этом процессе. А также потому, что моя команда UX дала им понять, что условия были действительно сложными для того, чтобы генерировать результаты из этого сеанса пользовательского тестирования.

К сожалению, некоторые пользователи не смогли завершить свой сеанс тестирования из-за технических проблем, а другим пришлось самостоятельно администрировать тест, поэтому они пропустили несколько вопросов. Но благодаря анализу микровыражений мне все же удалось сгенерировать в общей сложности 18 рекомендаций, отсортированных по степени важности, и точно определить персонажей/персон с помощью перекрестных вопросов. Разработчики внедрили рекомендации в рамках бюджета проекта.

Заключение

Лишенный моих обычных инструментов и столкнувшись с языковым барьером анализ микровыражений стал методом, позволившим мне адаптироваться, а также ключом, который помог мне открыть новый подход к пользовательскому тестированию. Данный инструмент еще не приобрел всеобщую популярность и недостаточно представлен среди инструментов "классической" методологии, однако он имеет множество преимуществ. Вам по-прежнему необходимо иметь подходящее оборудование для одновременной съемки лиц и взаимодействий пользователей, а также их разрешение из этических соображений. Но я уверен, что этот подход скоро станет стандартом. Для меня это уже так.

Источник
и
:
arrow