Mobil sağlık uygulamalarında kullanılabilirlik: Bilişsel yük analizinde göz izleme
Usability in mobile health applications: Eye tracking in cognitive load evaluation
Yazar: HASİBE YILDIZ
Danışman: DOÇ. DR. NEŞE ZAYİM ; YRD. DOÇ. DR. YILMAZ KEMAL YÜCE
Akdeniz Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Biyoistatistik = Biostatistics

Özet:
Amaç: Bu çalışmada, mobil sağlık uygulamalarının kullanılabilirliği; göz izleme, geleneksel ve modele dayalı yöntemlerle değerlendirilerek bu yöntemler arasındaki ilişki araştırılmıştır. Araştırma sonucunda bilişsel yükün kullanıcı performansına etkisi konusunda önemli bilgiler elde edilmiş, mobil uygulamaların kullanıcılara yüklediği bilişsel yükün daha etkin araştırılması yönünde literatüre katkıda bulunmuştur. 
Yöntem: Mobil sağlık uygulaması e-Nabız uygulamasının kullanımı esnasında ortaya çıkan bilişsel yük bir taraftan modele dayalı olarak GOMS modeli ile tahmin edilerek diğer taraftan da 30 gönüllü e-Nabız kullanıcısı (15 deneyimli, 15 deneyimsiz) ile yapılan oturumlarda göz izleme, NASA-RTLX ve SUS ölçekleri ve geriye dönük görüşmeler ile ölçülmüştür. Bu yöntemler hem kendi içinde demografik bilgiler (deneyim, e-Nabız kullanım sıklığı, eğitim durumu ve cinsiyet) açısından hem de birbirleri arasında bilişsel yükü tespit edebilme açısından karşılaştırılmıştır. 
Bulgular: Bilişsel yükü tahmin etmede performans ile GOMS ve NASA-RTLX arasında güçlü bir ilişki bulunmuştur. Performans ile odaklanma oranı arasında negatif bir ilişki ve performans ile odaklanma süresi arasında pozitif bir ilişki bulunmuşken performans ile göz kırpma arasında anlamlı bir ilişki bulunmamıştır. Bilişsel yükü tahmin etmek için kullanılan GOMS modeli ve algılanan bilişsel yük arasında pozitif güçlü ve göz izleme değişkenlerinden dakikada göz kırpma arasında negatif güçlü bir ilişki bulunmuş ancak GOMS ile odaklanma oranı ve odaklanma süresi arasında anlamlı bir ilişki bulunmamıştır. Algılanan bilişsel yük ile dakikada göz kırpma sayısı arasında negatif güçlü bir ilişki bulunurken algılanan bilişsel yük ile odaklanma süresi ve odaklanma oranı arasında anlamlı bir ilişki gözlenmemiştir. Bu çalışmada elde edilen bilişsel yük verilerini kullanıcılarla yapılan geriye dönük görüşmeler, SUS sonuçları ve araştırmacı gözlemi desteklemektedir.
Sonuç: Bu çalışma, bilişsel yükün modelleme yöntemiyle tahmin edilmesi ve kullanıcı testleriyle ölçülmesi arasında güçlü bir ilişki olduğunu, amaca yönelik birinin ya da kombinasyonlarının kullanılabileceğini ortaya koymuştur.

Abstract:
Objective: This study examines the usability of the mobile health application e-Nabız with eye tracking, traditional and model-based methods, and the relationship between these methods was investigated. As a result of the research, it is aimed to contribute to a more effective investigation of the cognitive load imposed on users by mobile applications by obtaining important information about the effect of cognitive load on user performance.
Method: The cognitive load that occurs during the use of the mobile health application e-Nabız was estimated with the GOMS model and data on perceived cognitive load were obtained through eye tracking, NASA-RTLX, SUS and retrospective interviews in user tests. The obtained cognitive load data were compared in terms of demographic information (user experience, e-Nabız usage frequency, educational status and gender), while the relationship between the methods used was examined.
Results: A strong relationship was found between performance and GOMS and NASA-RTLX in estimating cognitive load. While a negative relationship was found between performance and fixation rate and a positive relationship between performance and fixation duration, no significant relationship was found between performance and blinks per minute. A positive strong relationship was found between the GOMS model and perceived cognitive load, and a negative strong relationship was found between GOMS and blinks per minute, but no significant relationship was found between GOMS and fixation rate and fixation duration. While there was a strong negative relationship between perceived cognitive load and the number of blinks per minute, no significant relationship was observed between perceived cognitive load and fixation duration and fixation rate. Retrospective interviews with users, SUS results and researcher observation support the cognitive load data obtained in this study.
Conclusion: This study revealed that there is a strong relationship between estimating cognitive load by modeling method and measuring it by user tests, and one or more of these methods can be used depending on their suitability for the system to be evaluated.