시선, 시선추적

어디를 가서 무엇을 보든, 이상하게 잘 눈에 띄는 것들이 있다.

그리고 그 중에서도 이상하게 잘 기억되는 것 들이 있다.

내 눈길을 끄는 것들, 눈을 떼지 못하게 하는 것들…그리고 자꾸 눈에 들어오는 것들… 이것들은 어떻게 다른 것이며, 또한 어떻게 측정될 수 있을까?

눈길을 끌다. 눈을 떼지 못하다. 눈에 띈다. 눈에 들어온다.

시선 사로잡기

<시종(視種)>

시선 점유율과 순서. 이 두 가지가 대부분의 고객이 인지하고 있는 아이트래킹이다.

즉 “어떤 것을 어떤 순서로 얼만큼 보느냐?” 에 대한 질문에 답하는 것이 곧 아이트래킹이라고 알고 있고,

현재는 그러한 데이터만을 기대하고 있다. 하지만, 시선분석의 종류에는 보다 다양하고 깊은 방법들이 존재하고 있고,

이 분석의 다양성과 깊이가 향후 주요한 인사이트 발견의 핵심 열쇠가 될 가능성이 높다.

현재 연구계에서는 시선의 구분에 일반적으로 시선의 연속성(duration)을 이용한 방법을 많이 쓰고 있다.

시선이 300ms이상 지속적으로 고정될 때 이를 ‘응시(fixation)’라고 규정하고 있고, 이에 대해서 의지적인 정보취득이라는 것으로 해석하고 있다.

나아가, 현재 브레인앤리서치에서는 시선의 빈도인 ‘frequency’와 시선속도, 분산 등을 추가적으로 분석하고 있으며, 그 외에도 복합적이고 다양한 분석 방법을 현장에서 시도 중이다.

앞서 언급했던 시선점유율과 순서가 초기 몬스터라고 한다면(이 초기 몬스터는 흔하고 일반적이라는 것이지, 결코 비중이나 이득이 작다는 것은 아니다.

경제학 원론 같은 것이다.), 다음 질문에 싸워야 하는 것은 중급 이상의 몬스터라고 할 수 있다.

이는 기초적인 시선 분석 방법에 대한 이해와 분석이 클리어 되어야 만날 수 있으며, 공략방법도 좀더 어렵다.

 

 

위의 대답은 현상적으로는 틀린 정보가 아닐지라도, 질문자가 광고판이나 제품의 디자인의 평가를 하고 싶은 것이었다면, 이것은 완전히 틀린 대답이라고 볼 수 있다.

그 오류의 원인은 위치에 의한 바이어스다.

시뮬레이션 상황이라면 랜덤 위치정보를 제공하여 바이어스를 제거할 수 있겠지만, 실제 거리나 매장처럼 위치가 고정된 경우에 대상의 속성-색상, 크기,모양 등-에 의한 소비자 시선을 평가 하고 싶다면, 앞서 분석되는 점유율과 순서를 통한 시선분석은 그 한계에 부딪히게 된다.

즉, 좋은 디자인이나 제품이 아니라 좋은 위치를 평가했을 가능성을 높은확률로 가지게 되는 것이다.

위치에 의한 오류를 최소한으로 줄일 수 있는 다른 분석 방법은 없을까? 이에 대해 이번 스테이지에서는 이에 대한 해답이 될 수 있는 중간 몬스터 급 분석방법 2가지를 소개한다.

<Q : 주목도 vs  A: 시선과 응시발생 차(差)>

주목성이라는 표현은 광고분석에 자주 사용된다. 아이트래킹이 아닌 일반 설문에서도 기억의 여부를 통해 ‘주목성’을 평가하고 있으며, 디자인, 매대 등에서도 이용되고 있다. 이러한  ‘눈길 끄는’ 주목성에 대한 조사는 쉽지 않다.

어떤 대상의 주목성을 위치나 시간 등에 의한 바이어스 없이 평가하는 것은 설문을 통해서는 불가능하고, 아이트래킹을 사용해도 시선점유율과 순서만으로는 부족하다.

다음을 가정해보자.

휴가 나온 군인의 눈에 늘씬한 미녀의 미니스커트가 들어갔을 때, 무심히 지나칠 수 있을까? 혹은 엄마를 애타게 찾고 있는 길 잃은 아이의 눈에 엄마의 스카프가 들어왔다.

아이는 당장 다른 검색을 멈추고 그 대상에 집중할 것이다.

여기서 발생하는 위치 바이어스는 아래와 같다.

만약 그 미녀가 군인의 오른쪽 옆을 지나가긴 했지만 순간 그 군인이 왼쪽을 보고 있었다면 그 미녀는 눈길을 끌지 못한 걸까? 아니다. 눈에 들어오는 것과 눈길을 끄는 것은 다르다.

내 눈앞에 계속 어슬렁거리는 녀석은 같은 반의 나를 좋아하는 옥동자이지만, 하루 2번일 뿐이지만 내가 눈을 못 떼는 사람은 5반의 강동원인 것과 것처럼.

그렇다면 이 눈길을 끄는 ‘주목성’을 위치에 의한 바이어스를 최소화하며 아이트래킹을 통해 추출하려면 어떻게 해야 할까? 그 방법은 다음과 같다.

첫 시선을 받고 응시가 발생하기까지 걸린 시간과 그 확률을 통해 주목성을 추출한다.

시선을 전혀 받지 못한 경우라면 그 대상의 문제가 아니라 위치나 상황의 문제이기에 일단 눈에 들어와야만 카운트를 하고, 그에 걸린 시간을 통해 강도를 조절하는 것이다.

<Q : 시인성, A : 시야와 반응시간>

자 다음은 위치에 의한 바이어스 없이 눈에 띄는 것을 찾아보는 미션이다.

여기는 도쿄돔 축구경기장. 만약 파란색의 울트라 니폰 응원단 한가운데 붉은 악마 한명이 red 티를 입고 끼어있다면? 눈에 안 띌래야 안 띌 수가 없다.

하지만, 축구에 집중하느라 관중석을 거의 보지않았다면, 혹은 그가 있던 곳이 구석진 곳이었다면 볼 기회자체를 놓쳤을 수도 있다.  일단 ‘기회’는 있어야 ‘발견’이라도 하지 않을까?

 여기서는 주변시(perípheral vísion)를 이용해 그 시인성(눈에 띄는 정도)를 분석해볼 수 있다.

주변시는 시야의 주변부에 대한 시력으로 망막의 주변에는 간상체가 많고 추상체가 적으므로, 중심부보다 시력이 나쁘고 색각도 약하지만 약한 빛이나 움직임을 보는 힘은 강하다.

이를 응용하여 시선 주변의 ‘시야’를 기회라고 보고 이 기회가 주어졌을 때, 얼만큼 시선을 유도 했느냐를 가지고 분석한다.

현재 당신이 모니터를 보고 있는 동안, 오른쪽 구석에 무엇이 있는지는 전혀 보지 않고 있지만, 갑자기 번쩍거리는 메시지가 뜬다면 현재의 시선대상과 관계없이 그쪽으로 시선을 보낼 것이다.

점은 다른 곳에 있었지만, 그곳에서 발견된 변화는 캐치할 수 있다. 이것이 주변시를 통한 분석법이고, 아래와 같이 도출될 수있다.

 

시야에 대상이 들어온 후, 얼마 만에 시선 유도가 일어나느냐. 지속적으로 여러 번의 노출에 대한 확률과 함께 걸린 시간을 더해서 계산된다.

노출횟수를 통해 수치를 조정하는 것은 시야에 들어오지도않은 책임을 대상의 시인성을 탓으로 돌리기엔 억울해할 디자인들이 많기 때문이다.

結

인간인지정보의 90%는 보는 것이고, 이는 눈을 통해서만 일어난다.

그 과정의 입구에 있는 것이 아이트래킹이고 이런 이유로 시선은 가공되거나 변질되지 않은 대량의 핵심정보를 담고 있다.

그 기본이 시선점유율이며 순서, 시선의 표준편차나 속도 등 많은 분석 방법을 통해 다양한 정보드를 추출할 수가 있다.

현재 진행된 십수가지의 방법외에도 많은 방법론들이 있을 것이고, 상황과 목적에 맞는다양한 방법론을 개발, 적용하는 것이 아이트래킹을 정말로 쓸모있게 만드는 초석이 될 것이다.

 

브레인앤리서치

박정민 팀장