시선추적 무엇인가.
시선추적, 시선측정, 아이트래킹, 아이트래커, Eyetracking, Eyetracker
저건 짝퉁이야! 내 눈은 못속이지.
그런 여성분들 있죠, 명품 가방이나 코트를 힐끗 보고도 ‘저건 짝퉁이야’라고 자신 있게 말하는. 길거리에서 지나치는 순간적인 눈길만으로도, 거의 100% 정확히 맞춰냅니다.
도대체 어떻게 그렇게 구분할 수 있는 건지, 물어 보면 이렇게 대답하죠. – 글쎄, 그냥 느낌이 아니야.
도대체 그 느낌이란 게 뭔지, 사실 마케팅에선 정말 자주 나오는 말이죠. 이건 느낌이 아니야, 이번 건 느낌이 오는데, 영 느낌이 살지 않아…. 그 느낌이란 어떤 걸까요?
느낌?!
근거가 없는 건 없습니다.
느낌이라고 말하는 신비한 육감 역시 무의식적으로 포착한 수많은 단서들을 순간적으로 종합하여 판단하는 능력일 뿐입니다.
물론 당사자들도 모르죠. 사람들의 뇌는 경험적으로, 본능적으로 작은 단서들을 잡아내고, 그로부터 규칙성을 체득하여 경고를 내리는 겁니다. – 주의! 이건 뭔가 위험해.
베터랑 광부는 갱도가 붕괴하려는 느낌을 안다고 합니다. 인지하지는 못하지만, 어디선가부터 기둥에 균열이 가는, 흙덩어리가 움직이는 극도의 저주파 소리를 듣는(느끼는!) 거지요.
지진을 예측한다고 하는 메기같은 물고기는 미세한 진동을 느낀다고 합니다. 할머니들이 무릎이 쑤신다며 비가 올 것을 예측하는 것도, 기압의 변화로 인한 혈압의 변화를 느끼는 거지요.
명품을 판별하는 능력도 마찬가지입니다. 짧은 시간이지만, 무엇인가를 본 거지요.
색상이든, 패턴이든, 형태든, 로고든, 혹은 작은 디테일한 차이를 포착하고 거기서 무언가 어긋남을 깨달은 겁니다.
그게 무엇인지는 본인이 알 수도 있지만, 스스로도 모를 수도 있습니다. 눈이 자동적으로 가서 필요한 정보만을 낚아 채는 것이니까요.
판단을 내리는 데 많은 정보나 많은 시간이 필요하지는 않습니다. 아주 짧은 순간, 작은 정보만으로 사람들은 쉽게 판단을 내립니다.
상대가 믿을 만한지, 매력적인지, 나에게 호의적인지… 또는 제품이 매력적인지, 고급스러운지, 사고 싶은지 말이죠.
그런 판단은 사실상 처음 몇 초 이내에 이루어지고, 이후에 이성적 판단은 이 본능적인 판결을 합리화하는 역할을 하곤 합니다.
미국 캘리포니아 대학에서 이루어진 실험에 의하면, 사람들에게 정치인의 사진을 보여주고 과연 국회의원 선거에 당선되겠는가 아닌가를 판단해보게 하면,
사람들은 순간적으로(0.6초!) 얼굴만을 보고 당선을 예측하는데, 그 판단이 실제와 거의 같다는 결과도 있습니다.
다른 실험에 의하면, 상대를 보고 호감이 가는지 아닌지를 판단하는 데는 더 짧은 시간 – 0.3초만이 필요하다고 하지요.
그 짧은 순간에 많은 정보를 가져갈 수는 없습니다. 필요한 부분만, 정확하게 집어내는 능력은 생존을 위해 동물들이 진화시켜온 능력입니다.
사람은 합리적이라고 하지만, 여전히 이러한 본능적인 시스템에 더 의존하고 있지요.
사람이든, 제품이든 수많은 정보를 주위로 발산하고 있습니다. 그 정보가 때로는 명확하기도 하지만, 때로는 모호하거나 전혀 눈치채기 어려울 때도 있죠.
이를 알 수 있다면 매력적으로 보여지거나, 인기있는 상품을 만들 수 있을 것입니다. 매력적으로 보이려면 얼굴의 어디를 고쳐야 하는가,
또는 럭셔리한 제품을 만들려면, 어디를 어떻게 디자인해야 하는가 하는 점을 알 수 있는 것이죠.
‘럭셔리’는 어디에 있는가?
명품 가방으로 돌아가 보죠. 명품 가방을 구분하는 여러 요소 중의 하나는, 제품에서 느껴지는 왠지모를 고급스러움, 즉 ‘럭셔리’일 것입니다.
그 럭셔리는 도대체 어디에서 느껴지는 걸까요? 색상? 소재? 디테일? 브랜드? 물론 하나하나가 다 중요할 것입니다.
하지만 순간적인 찰나에 가장 강렬한 정보를 제공하는 것은 무엇일까요? 매장을 훑어보며 지나가는 고객의 시선에 순간적으로 포착되어 마음을 붙드는 ‘럭셔리’는 제품의 어디에 있을까요?
시선은 ‘정보를 어디로부터 얻는가’를 알려준다.
초기의 시선추적 조사는 단지 영역별(AOI) 시선의 점유율(dwell time)이나, 얼마나 빨리 보았는가(Entry time) 등을 알아보는데 그쳤습니다.
‘사람들은 자동차의 헤드라이트보다는 그릴을 더 많이 보더라’, ‘사람들은 웹사이트의 왼쪽 위부터 보더라’ 라는 식이죠. 하지만 그 정도의 정보로는 충분하지 않습니다. 다음과 같은 질문이 바로 생기기 때문이죠.
첫째. 더 많이 보았다는 것은 더 좋은 디자인이기 때문인가? 좋은 건 아니지만 독특하기 때문에 더 본 것은 아닐까?
둘째. 별다른 볼거리가 없어서 그 곳을 본 것이지, 특별한 이유가 없는 게 아닐까?
셋째, 단지 많이 보았다는 정보 이상의 활용도는 무엇인가?
이런 질문에 대답하기 위해서는 ‘시선정보’를 보다 이해할 필요가 있습니다.
시선에 대한 일반적인 오해 중 하나는 ‘좋아하는 것을 오래 본다’라는 점입니다. 물론 그런 경우도 있겠지만, 시선이 의미하는 바는 사실 ‘좋아하는 것’보다는 ‘중요한 것’
– 다시 말해‘나는 지금 필요한 정보를 어디로부터 얻고 있는가’를 나타내는 것입니다. 여기서 ‘필요한 정보’라는 말의 맥락을 이해할 필요가 있습니다.
다음과 같은 상황을 생각해 보지요.
밤중에 산속을 걷다가 어디선가 부스럭 거리는 소리가 나면, 우리는 그곳을 뚫어지게 관찰하며 긴장하겠죠.
그 곳이 좋아서 그렇게 열심히 보는 걸까요? 아닙니다. 우리는 그 곳에 무엇이 있는지 – 그냥 바람에 부딪히는 나뭇가지인지, 위험한 동물인지를 알기 위해서 응시하는 거죠.
즉 ‘도망칠 것인가 말 것인가’라는 의사결정을 위한 ‘시각적 정보’를 수집하기 위해 응시하는 겁니다.
하지만 다른 정보가 필요할 때는 다른 양상을 보입니다. 의류 상품 카탈로그를 뒤적일 때의 목적은 ‘맘에 드는 옷을 찾는 것’이고,이 때는 맘에 드는 디자인과 가격, 사이즈 정보 등에 시선이 갑니다.
이런 경우엔 ‘필요한 정보’가 ‘좋아하는 것’과 거의 일치할 수 있겠죠.
즉, 시선추적 조사를 할 때는 이 점을 유념해야 합니다. 단순히 여러 제품을 늘어 놓고, ‘많이 보았으니 좋아하겠지’라는 추측은 위험합니다.
시선의 의미를 알기 위해서는 먼저 피험자들의 목적을 명확하게 규정하는 것이 필요합니다. 탐색의 목적을 모르는 시선의 분석은 무의미해지기 쉽습니다.
탐색목적에 의한 시선의 변화
다음 그림은 시선연구에서 항상 등장하는 그림입니다. 시선추적의 선구적인 연구가 이 그림으로 수행되었기 때문이죠.
아래 그림을 보여주면서, 사람들에게 몇 가지 과제를 주었습니다. 자유롭게 보라든가, 사람들의 나이를 짐작해보라든가‘라는 식으로요.
그러면서 시선의 움직임을 추적했습니다. 그 결과는 무척 흥미롭지요.
Repin의 ‘예기치 못한 손님 Unexpected Visitor’라는 그림
그림 ‘예기치 못한 손님’을 보여주면서 과제를 주었을 때 사람들의 시선
1은 ‘자유롭게 보라’는 경우,
2는 ‘가족의 물질적(경제적) 상황을 추정해 보라’는 경우,
3은 ‘사람들의 나이를 짐작해 보라’는 경우,
4는 ‘이 방문자가 오기 전에 가족들이 뭘 하고 있었는지 추측해보라’,
5는 ‘ 사람들이 입고 있는 옷을 기억하라’,
6은 ‘방안의 사람들과 물체들의 위치를 기억해 두라’,
7은‘방문자가 얼마나 오랫동안 떨어져 있었는지를 추정해 보라’ 라는 과제를 주었다.
이 실험은 1967년 Yarbus가 수행한 것으로, 시선추적에 대한 중요한 통찰을 주고 있습니다.
각각의 과제에 따라 사람들의 시선이 어떻게 바뀌는지 잘 살펴볼까요?.
자유롭게 볼 때에는 등장인물들의 얼굴과, 방문자의 옷차림 등을 유심히 봅니다(1번). 사람들의 나이를 판단해야 할 때, 당연하게도 얼굴을 살펴보는 걸 알 수 있습니다.(3번).
그러나 가족의 경제적 수준을 판단하려고 할 때,
사람들은 우측의 가구와 테이블, 벽에 걸린 사진을 살펴보고 있습니다. 무의식적으로 집안의 경제력은 가구와 관계가 있다고 여기는 것이죠(2번).
‘얼마나 오랜만에 방문한 것이냐’를 추정해야 할 때, 사람들은 인물들의 얼굴을 끊임없이 비교 관찰하며 관계를 파악하려 애쓰는 것을 알 수 있습니다.다(7번).
시선은 시각정보를 받아들입니다. 하지만 위의 사례에서 보았듯이, 눈은 수많은 시각 정보 중에서 자신에게 필요한 정보를 자동적으로 찾게 되고. 이는 무의식적인 반응입니다.
만약 ‘무엇을 근거로 경제적 수준을 추정했습니까?’ 하고 물으면 대부분은 대답하기 어려워할 것입니다. 하지만 눈은 이미 답을 알고 있는 것이죠.
“나는 사람 성격만 봐!”
조사 사례를 보겠습니다. 남녀 참가자들에게 ‘지금부터 소개팅 클럽에 가입한 이성 회원들의 프로필들을 보여줄 텐데, 이 중에서 만나볼 사람을 선택하기 바랍니다.’라는 과제를 주었습니다.
그리고 매우 빠르게 – 5초에 한 장씩 프로필을 넘겼습니다. 이 때의 시선은 어떻게 나타날까요?
이 경우에 탐색목적은 명확합니다. ‘이 사람과 소개팅 할 것인가 말 것인가’를 결정해야 하죠.
이 때 참가자들은 무엇으로부터 그 정보를 얻어내려고 할까요? 시선이 바로 그 정보를 알려줍니다. 특히 탐색에 주어진 시간이 짧을 때, 시선은 가장 핵심적인 항목을 훑게 됩니다.
그리고 예상 가능한 것처럼, 남녀의 시선차이는 분명히 다르게 나타납니다.
Brain&Research 제공
맞선서비스의 회원프로필을 보고 만날지를 결정하는 동안의 시선추적 결과 사례. 짧은 시간(5초)안에 만날지를 판단해야 하는 상황에서,
남성은 여성회원의 얼굴과 신체조건을 주로 보고 판단한 반면, 여성은 남성회원의 외모와 직업/연봉 등의 정보를 주로 보았다.
유사한 방법론을 마케팅에 적용할 여지는 많습니다. 분유를 고르는 소비자는 구매판단 정보를 어디로부터 할까요?
가격? 브랜드? 제조사? 성분? – 이를 알아낸다면 마케팅 소구점을 찾을 수 있을 것입니다.
자동차의 고급감을 나타내는 부분은 어디일까?
시선추적 조사에서 ‘탐색목적 설정’의 중요성을 알았으니, 이를 적용해 보지요. 자동차의 디자인을 보되, 과제를 ‘가장 럭셔리해 보이는 차를 고르세요’라고 주는 겁니다.
그러면 이 때 본 시선은 자동차의 디자인 중 ‘럭셔리’를 표현하는 부분을 보겠지요. – 그런데 과연 그럴까요?
시선추적을 이용하여 제품 디자인을 평가할 때 흔히 일어나는 난처한 현상은, 여러 제품들을 보는 시선의 결과가 다 비슷비슷하다는 겁니다.
벤츠를 보나, BMW를 보나 K9을 보나 힛맵은 비슷해 보이는 거죠. 다들 전면부와 휠을 열심히 봅니다.
특히 TV같이 단순한 디자인의 제품은 더욱 심하지요. 밋밋하고 볼거리가 없으니 베젤과 버튼 부분을 봅니다.
사람 얼굴을 볼 때도 마찬가지죠. 눈–코–입. 이런 현상은 ‘다른 목적’을 가지고 탐색할 때도 나타날 수 있습니다. ‘럭셔리한 디자인’을 고르라고 했을 때도,
‘튼튼해 보이는 디자인’을 고르라고 했을 때도 시선은 비슷비슷해 보일 수 있습니다.
– 실제로 어떤 과제를 주더라도 공통적으로 보는 부분들이 대부분이고, 탐색목적에 의해 더 보거나 덜 보게 되는 시선의 양은 미세한 차이를 보이기 때문입니다.
이런 분석을 위해서는 보다 정밀한 정량분석이 필요하게 됩니다.
AOI 상관분석
첫 번째 방법은 <AOI-상관분석법>입니다. 대상을 적절한 AOI(Area of Interest : 관심영역)로 분할하고, 각 AOI의 시선 점유율과 평가점수(설문조사)와의 상관분석을 하는 방법입니다.
통계적 분석을 통하여 ‘냉장고 디자인의 럭셔리함에 점수를 높이 준 사람일수록 3번 AOI(=손잡이 영역)를 많이 보았다’라는 방식인 거죠. 이 방식은 비교적 간편하고 통계 툴을 이용하여 쉽게 적용할 수 있지만 몇 가지 한계는 가지고 있습니다.
AOI를 어떻게 나누느냐에 따라 상관도의 차이가 날 수도, 안 날수도 있으며 AOI로 나누어지지 않은 ‘예상치 못한 부분’에 대한 결과는 얻을 수 없다는 점입니다. 또한 조사에 참가한 개인별로 상관도는 다 다르게 나오기 쉬운데, 이를 합치는 부분도 고민스럽습니다.
비표적 시선영역 소거법 DEAD
두 번째 방법은 <비표적 시선영역 소거법, DEAD = Dummy Eyetracking Area Deletion>입니다.
이 방법은 ‘목적 탐색시선’에서 ‘보편적 탐색시선’을 빼줌으로서 ‘의도가 담긴 시선’만 남기는 기법입니다. 다른 말로 하자면, 실험군과 대조군의 차이를 비교한다고 할 수도 있죠.
구체적으로는, ‘가장 럭셔리한 제품을 찾아보세요’라고 과제를 주었을 때의 시선들로부터, ‘자유롭게 제품을 보세요’ 또는 다른 과제를 주었을 때의 시선들을 빼 주는 겁니다.
그러면 어떤 경우라도 눈에 띄는 영역(비표적 시선영역)에 대한 시선은 소거될 테고, ‘럭셔리함’을 평가할 때 유독 많이 보게 되는 부분(표적 시선영역)의 시선만 남게 되지요.
Brain&Research 제공
DEAD(Dummy Eye-tracking Area Deletion : 비표적 시선영역 소거법)을 이용하여 자동차의 ‘고급감’을 드러내는 부분을 찾는 과정. 우선 아무런 과제 없이 자유롭게 차량을 보게 한다.
(Normal Gaze, STEP 2) 그리고 ‘가장 고급스러운 자동차를 찾아라’는 과제를 주고 시선을 측정한다.(‘Luxury Evaluating’ gaze, STEP 1)
마지막으로 고급스러운 자동차를 찾는 시선에서 자유로운 시선을 제거하면, 고급스러움을 판단할 때 유독 많이 보았던 영역(Only – luxury point, STEP 3)을 찾을 수 있다.
통계적 유의영역
세 번째 방법은 <통계적인 유의영역을 찾는> 방법입니다.
이는 뇌의 활동을 스캔하는 fMRI (기능성 뇌자기공명 영상)에서 한때 주로 사용하던 방법론을 차용한 것입니다.
(대표적인 사례로 iMAP 방법론이 있음. R.Caldara, 2011, iMap: a novel method for statistical fixation mapping of eye movement data, Behavior Research)
보편적인 시선과 목적이 담긴 시선의 차이를 비교한다는 기본적인 접근은 DEAD와 같습니다만,
DEAD는 실험군과 비교군의 시선 ‘차이’를 본 것임에 반해, 통계적 차이법은 실험군과 비교군의 시선 중 ‘통계적으로 유의미하게 차이가 나는 영역’만을 찾아내는 방법입니다.
번거롭지만, 보다 정밀하게 분석하고 할 때 시도 할 만 합니다.
Caldara, 2011에서 발췌
시선의 통계적 차이영역을 분석하는 방법 중 하나인 iMAP 분석법을 이용한 결과. 보편적인 시선(좌측, 대조군)과 특정 시선(중앙, 실험군)과의 통계적 차이를 보이는 영역(우측).
Caldara, 2011에서 발췌
iMAP기법의 과정. 서로 다른 조건들간의 시선영역의 통계적 차이를 찾는다.
다른 측정치와의 조합
통상 시선추적 조사를 할 때 시선만 측정하고 마는 경우는 없습니다. 대부분 사전/사후 설문조사나 인터뷰, 혹은 시선추적 결과를 보면서 하는 Tracking Interview를 수행하기 마련이죠.
그 이유는 시선정보가 ‘What 무엇’인지는 알려주지만 ‘Why 왜’를 알려주지는 않기 때문입니다.
이유를 알기 위해서는, 혹은 시선의 의미를 정확하게 분석하기 위해서는 이러한 보조적인 조사가 병행되는 것이 바람직합니다.
때로는 시선추적과 동시에 감성적인 반응을 측정하기 위해 피부전도반응(GSR)이나 뇌파(EEG)측정을 병행하기도 합니다.
다양한 정보를 동시에 얻는 것은 보다 풍부한 결과를 얻을 수 있지만, 지나친 측정으로 인해 피험자가 영향을 받지 않도록 주의해야 하지요.
특히 유의해야 하는 것은 시선추적과 동시에 말하게 하는 방식 – Think Aloud를 수행하는 것입니다. 종종 시선추적을 하면서 뭘 보고 있는지, 보는 이유를 말하게 하는 경우가 있는데, 특수한 경우가 아니라면 피해야 할 방법입니다.
왜냐하면, 그렇게 말하면서 보는 시선과 자연스럽게 보는 시선은 완전히 달라지기 때문입니다.
Tobii 사의 강연 자료에서 발췌
웹 서치를 하며 전통적인 Think Aloud를 했을 때와 말없이 웹서치를 했을 때 시선의 차이. 생각을 말로 표현하는 과정이 웹을 보는 행위를 변화시키는 것을 알 수 있다.
Kara Pernice and Jakob Nielsen, 2009, Eyetracking Methodology중에서 발췌 62~63p
내용을 읽으면서 시선추적 한 경우(좌)와 자유롭게 보게 했을 경우(우)의 시선 차이. Think Aloud를 하게 되면 평소와는 다른 시선패턴을 보일 수 있다.
시선추적 데이터의 분석
이처럼, 시선추적 데이터를 분석할 때는 ‘피험자의 의도’를 통제하는 것이 매우 중요하며, 그에 적합한 분석방법을 활용하는 것이 필요합니다.
사실 이런 복잡한 분석방법보다 기본이 되는 것은 AOI분석(관심영역 분석)과 Visit분석(시선 방문분석)입니다.
앞에서 설명한 분석들은 이런 기본 분석을 기본적으로 수행하고 진행하는 것이 타당할 것입니다.
종종 기껏 정량적인 조사를 해 놓고는 결과해석은 인터뷰나 힛맵을 관찰한 정성적인 판단에 의한 의견으로 그치는 경우가 많습니다.
정량적 조사를 수치적 분석을 통해 객관적으로 수행하지 않는다면 애초에 무의미한 일이 되겠지요.
