文教大学大学院 ■ 情報学研究科■ IT News Letter ■コンテンツ評価のための生体反応調査 —アイトラッキングの利用—
文教大学大学院情報学研究科 教授

岡 野 雅 雄†Masao Okano†

あらまし各種コンテンツに対して受け手がどのようなとらえ方をしているかを生体反応として測定する手法が発達してきている. この生体反応調査について簡単に触れた後, 特にアイトラッキングについて, 装置の種類, 得られるデータ, コンテンツ評価の調査の例など, 調査を企画・実施する立場から概説する.

キーワード：コンテンツ評価

アイトラッキング

生体反応調査グ, 心理学, 神経科学を統合しようとする研究領域であり,

1. は じ め に種々の理論的アプローチや実験的手法を用いて消費者の選各種メディアのコンテンツが, 受け手に実際にどのよう択や意思決定のモデルとしてどれがふさわしいかを特定しな影響を与えているのかをとらえることは, コミュニケーたり, 消費者の意思決定現象の神経科学的基礎を明らかにション効果を改善したり, 新しいコンテンツの企画をサポーして, マーケティング研究や実務に役立てようとする研究トしたりするために有用である.

分野」6) である.

そのために, 実際に受け手がコンテンツを見たときにい

ただし, 意識的・言語的プロセスは認知において非常にだいた印象・評価を測定する方法がさまざまな形で開発さ重要な部分ではあることはいうまでもなく, 生理的な手法れている. 本稿では, それらの手法の中でも, 眼球運動を用は前述の手法を代替するというよりは, むしろ補完するもいた方法 (アイ・トラッキング) について紹介したい.のと考えられている.

2. 生理的指標を用いた印象・評価測定法

生体反応調査で用いられる方法としては, 機能的磁気共鳴画像 (fMRI), 光トポグラフィ, 陽電子放射断層撮影 (PET),

印象・評価の測定法を大別すれば, 主に意識的ないし言アイトラッキングなどが新しいところであり, 脳波 (EEG),語的な処理を経る手法と, 生理的指標を用いる手法とに分

皮膚電気反射 (GSR), 身体動作測定などは数十年前から用かれる. 前者の一例として, アンケート調査がある. そこでいられてきた方法である. これらの方法は, 単独で, あるいは, 精緻な研究方法が開発され, 膨大な研究成果が蓄積されはいくつかを組み合わせた形で使用される.てきた. 一方, 後者の生理的指標を用いた方法は, 生理心理

これらのうちで, アイトラッキングは, 機器の大きさや価学では従来から研究されていたが, 近年, 消費者行動論など格の面で, マーケティング調査の実務レベルで導入が可能の応用分野でも高い関心が寄せられるようになった.

であり, 実用化が進んでいる. そこで以下では, アイトラッ

具体的にいうと, コンテンツを視聴したときの認知的プロセスの全容を解明するためには, 意識的・言語的プロセスだけでは不十分であると考えられるため, 生理的な手法を用いることで無意識的なプロセスも解明しようとする研究

キングについて少し詳しく紹介したい.

3. アイトラッキングの技術
アイトラッキングの技術的な詳細については, 現時点でが盛んになってきている . これらを用いた調査は「生体は Holmqvist et al. の著書 7) に集大成され, また, 日本語反応調査」(バイオメトリクス・リサーチ) と呼ばれる. まのわかりやすい解説 5) も出版されているので, ここでは, 実

た, 消費者行動論の領域では, 脳活動測定の手法を用いた際に調査を企画し, 実施するための要点を述べることにし「ニューロマーケティング」が急成長している. 守口・竹たい.

4)

村によれば, ニューロマーケティングとは, 「マーケティン

現在, アイトラッキング装置は, 大別すると 2 種類あり,何を調査したいのかによって, いずれのタイプの装置を用2012 年 8 月 26 日受付† 〒 253–8550 神奈川県茅ヶ崎市行谷 1100

いるべきかが大きく変わってくる. 一つは, 刺激をディスプ

okano@shonan.bunkyo.ac.jp

レー上に表示するものであり, 「非接触アイマークレコー† Graduate School of Information and Communications,Bunkyo Universityダ」と呼ばれることもある. このタイプの装置は, 各種の文1100 Namegaya, Chigasaki, Kanagawa 253–8550, Japan

字情報や, 画像付きの文書・ポスター, 動画などを評価する

文教大学大学院情報学研究科 IT News Letter Vol. 8, No. 3, pp. 9〜10 (2012)(1) 9

ために好適である. もう一つは, ヘッドセットによりカメラ

アイトラッキング装置は, 現在のところ, 赤外線角膜反射

Web サイトの評価のためにもアイトラッキングを用いて,サイトの構成のわかりやすさ, 文字情報の読みやすさ, サイ
トの各要素の配置の適切さ, 画像の効果などを検証し, 改善につなげることができる. この場合, 被調査者の閲覧行動にともなうページのスクロール, ページ遷移, マウスクリッ

検知の技術を用いたものが主流となっている. 最近の機種

クなども視線と同時に記録できるような解析ソフトウェア

では, 被調査者が眼鏡やコンタクトレンズをつけていても,を用いる必要がある.

を装着し, 実世界を見るものであり, 「モバイル型」とも呼ばれる. たとえば, 自動車の運転, スポーツ, ショッピングなどをしているときの視線の動きを調べることができる.

ほぼ問題なくデータがとれるため, 被調査者を幅広く集め文字や静止画から構成されるコンテンツに比べると, 動られる. ただし, 眼鏡の度が非常に強い場合や赤外線コー画コンテンツを評価するのはかなり難しくなる. シーンがティングが入っている場合, 乱視用のハードコンタクトレ

比較的短い時間で次々に移り変わってゆき, しかも各シーンズでレンズの縁で乱反射が起きる場合, また, 髪やまつげンが画像・舞台背景・文字・音声・音楽など複雑な要素かが眼にかかっているなどの場合には, データがとれなかったら構成されているからである. そのため, テレビ CM を分り不正確になることがある. また, 実験環境の照明につい析した研究はまだ少数にとどまっているものの, 解析のたてもある程度注意する必要がある.

めの理論的枠組みは, 着実に構築されつつある 1)〜3) .

アイトラッキング装置から得られる基本的なデータは, 注視点の場所とその時間的推移, 瞳孔の開きなどであるが, 分

5. おわりに—コンテンツに対する理解の重要性

析のためにさらにデータ処理がなされるのが普通である．

アイトラッキングのデータから有意義な知見を引き出す

たとえば, 得られた注視点のデータをもとに画像解析を進ためには, コンテンツそのものについての知識が必要であめ, 注視点の累積マップ, 注視点のパスなどを求めることがる. たとえば, CM のデータを解析するためには, CM の表できる. また, 調査者の仮説に基づき画像上に AOI(Area of

現・制作的な要素について一通りの知識をもっている必要

Interest; 興味領域) と呼ばれる領域を設定した上で, その領域への注視点の停留時間, 注視回数, 刺激提示から注視まがある. すなわち, 各シーンの構成要素が何のために配置でにかかった時間などを定量データとして得ることができとができるかを, 分析者が理解していることが求められる.

る. なお, 最新の機種では, 動画の中のさまざまな対象を被したがって, コンテンツに対する「受け手」の心理的反調査者がどのように見ているかを調べることも可能になっ応プロセスを調べるのが目的であっても, コンテンツの企ている. (たとえば, CM で商品が画面の中で動いたり, 大画・制作など, 「送り手」側の知識もある程度もっているこ

きさや角度が変わったりするような場合でも, AOI が商品とが望ましい. このように, アイトラッキングをはじめとしに追随して動くように設定することができる. )た, コンテンツ評価のための生体反応調査は, コンテンツ制

アイトラッキングのデータからさまざまな知見を引き出すためには, 解析ソフトウェアがどのような機能をもってされているのか, それらはどのようにカテゴリー化するこ作・コンテンツ評価の両面について学んだ「情報学」の若手研究者の今後の活躍が期待される領域といえよう.

いるかによって, 作業量が違ってくる. したがって, 装置そ〔文のものの性能もさることながら, 解析ソフトウェアが自分の調査目的にどの程度合っているかが, 機種選定において大事な観点となる.

4. アイトラッキングによる調査の例
次に, コンテンツ評価のためにアイトラッキングをどのように用いることができるのかについて, 例をいくつか紹介したい. まず, 比較的シンプルなものとして文字情報の評価がある. たとえば, 文章の読みやすさを, 視線の動きを通じて調べることができる. パソコンの画面に表示できる文章であれば, 非接触アイマークレコーダを用いて容易に献〕

1）青木洋貴・伊藤謙治, 注視点データとシナリオ記述に基づくテレビ広告の認知態度分析, 人間工学, Vol.36, No.5 (2000) pp.239-253.
2）青木洋貴・伊藤謙治, シーンの意味的構造と眼球運動解析に基づくテレビコマーシャル認知プロセスの評価技法, 日本経営工学会論文誌 Vol. 52,
No. 2 (2001) pp. 101-116.
3）青木洋貴・伊藤謙治, 視聴意図に基づくテレビコマーシャル視聴プロセスの分析方法 人間工学, Vol. 40, No. 1 (2004) pp. 21-38.
4）小山 治, 従来の調査方法の限界と生体反応による広告調査の可能性,
AD STUDIES, 38 (2011) pp.28-35.
5）福田忠彦監修・福田忠彦研究室編, 増補版 人間工学ガイド−感性を科学する方法, サイエンティスト社 (2009) .
6）守口剛・竹村和久編著, 消費者行動論−購買心理からニューロマーケティ
ングまで, 八千代出版 (2012).
7）Holmqvist, K., Nystrom, M., Andersson, R., Dewhurst, R., Halszka, J. & van de Weijer, J., Eye tracking: A comprehensive guideto methods and measures. Oxford University Press (2011).

測定することができる.
次に, 静止画像が含まれた文書, たとえば, 写真やイラストが入ったポスターなどについても, 解析時に画像の処理が加わってくるものの, 上記と同様にして調べることができる. 製品のパッケージや, デジタル・サイネージ (電子看板)も同様に扱えるが, 実空間での反応を見ようとすれば, 「モおかのまさお

岡野 雅雄 1957 年生．筑波大学大学院博士課程文芸・言語研究科単位取得満期退学．1997 年 4 月より文教大学情報学部に着任，2009 年 4 月より大学院情報学研究科情報学専攻教授を兼任．心理言語学，記号論，文章心理学などが専門．本情報学研究科では「マルチメディア・コンテンツ特論」を担当．

バイル型」のアイトラッキング装置を用いることになる.
10 ( 2 )文教大学大学院情報学研究科 IT News Letter Vol. 8, No. 3 (2012)