Aber was ist mit Fallstricken, Herausforderungen und Einschränkungen?
Begrenzte Aussagekraft und schwer interpretierbare Daten
Usability wird üblicherweise anhand von Effektivität, Effizienz und Zufriedenheit gemessen. Eyetracking liefert jedoch nur Einblicke in potenzielle Probleme bei Effizienz und Effektivität und kann keine Aussagen über Zufriedenheit treffen. Daher wird empfohlen, die Methode in Kombination mit qualitativen Usability-Tests und Think-Aloud-Techniken zu verwenden.
Zudem zeigt Eyetracking nur die foveale Blickrichtung, nicht die periphere Wahrnehmung oder kognitive Aufmerksamkeit. Wenn ein Nutzer ein Element betrachtet, ist nicht klar, ob er dessen Bedeutung verstanden hat. Eine zeitliche Beobachtung kann hier jedoch informativ sein. Ebenso ist unklar, ob ein ignoriertes Element bereits in der peripheren Sicht wahrgenommen und als für die Aufgabe unwichtig eingestuft wurde (https://www.interaction-design.org/literature/article/eye-tracking-ux). Dies stellt einen blinden Fleck in der Methode dar.
Außerdem verlagerte sich der Fokus in der Datenanalyse schnell auf visuelle Darstellungen wie Heatmaps, da diese für viele Menschen intuitiv zugänglich sind. Diese sind jedoch schwer zu standardisieren und kontextabhängig, was sie schwer interpretierbar macht. Die objektiven und gut standardisierbaren Daten, die eigentlich den Hauptwert von Eyetracking darstellen, erhalten weniger Aufmerksamkeit als sie verdienen.
Hoher Fachkenntnisbedarf
Das Blickverhalten von Einzelpersonen wird stark durch die Aufgabe und das gegebene Szenario beeinflusst (Yarbus, 1967, Eye Movements and Vision, https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4899-5379-7). Deshalb sollten Eyetracking-Studien geplant und durchgeführt werden, um valide Daten zu erhalten. Doch auch nach der Datenerhebung liegt zunächst eine große Menge an unstrukturierten Daten vor. Moderne Eyetracker erfassen über 7.500 Messwerte pro Minute. Diese müssen zunächst verarbeitet, analysiert und interpretiert werden, bevor konkrete Handlungsempfehlungen für ein Produkt abgeleitet werden können. Dadurch ist ein hohes Maß an Fachkenntnis für Eyetracking-Studien notwendig.
Das Blickverhalten von Einzelpersonen wird stark durch die Aufgabe und das spezifische Szenario beeinflusst (siehe Yarbus, 1967). Das bedeutet, dass Eyetracking-Studien von Experten geplant und durchgeführt werden sollten, um die Genauigkeit und Validität der Daten zu gewährleisten. Ohne ordnungsgemäße Planung könnten die Ergebnisse das beabsichtigte Nutzerverhalten nicht widerspiegeln.
Selbst nach der Datenerhebung stehen Forscher vor einem hohen Volumen unstrukturierter Daten. Moderne Eyetracker können über 7.500 Messwerte pro Minute erfassen, was bedeutet, dass die Daten verarbeitet, analysiert und interpretiert werden müssen. Dieser Schritt erfordert ein hohes Maß an Fachkenntnis, um sicherzustellen, dass die gewonnenen Erkenntnisse umsetzbar und relevant für das Produktdesign sind.
Hohe Kosten und Aufwand
Der größte Aufwand bei Eyetracking-Studien entsteht durch die Teilnehmer. Sie müssen rekrutiert, incentiviert und durch die Studie geführt werden. Jakob Nielsen empfiehlt mindestens 30 Teilnehmer (Nielsen, Pernice, 2009, Eyetracking Web Usability, https://dl.acm.org/doi/10.5555/1823564). Da jedoch auch Fehler auftreten können, wie z. B. nicht aufgezeichnete Daten, ist es besser, 40 Nutzer einzuplanen. Es besteht auch die Möglichkeit, kleinere qualitative Studien mit einer Stichprobengröße von 5-10 Teilnehmern durchzuführen. Dies eliminiert jedoch die inferenzstatistische Validierung des Designs. Stattdessen erlauben die Daten die Ableitung von Hypothesen über das Design, die im weiteren Entwicklungsverlauf validiert werden müssen.
Ein weiterer Punkt für die Ausgaben sind die Tools; Software und Hardware. Dazu gehören Anschaffungskosten, Einrichtung und Pilotversuche. Technische Schwierigkeiten treten immer auf. Daher sollten ausreichende Zeitpuffer eingeplant werden.
Die Einrichtung umfasst auch die Kalibrierung. Diese kann sich zwischen verschiedenen Personen als schwierig erweisen; beispielsweise ist die Erfassung bei Personen mit ausdrucksstarker Mimik herausfordernder. Unterschiedliche Augenformen und - größen sowie Brillen erschweren ebenfalls die Kalibrierung. Während der Aufnahme muss der Teilnehmer bei einem Remote-Eyetracking-System kontinuierlich eine ähnliche Position beibehalten. Ansonsten geht die Kalibrierung verloren. Es sollte jedoch beachtet werden, dass die Kalibrierung durch technologische Fortschritte im Laufe der Zeit viel einfacher geworden ist.
