第三章 研究方法
3.3 資料分析方法
凝視時間（fixation duration)= 紀錄到的連續凝視資料個數
取樣頻率 ×1000 (3.2)
4. 平滑追瞄移動（smooth pursuit movement）：追蹤一個物體，與之等速。
5. 視線軌跡（scanpath）：眼睛觀看位置走過的軌跡。
6. 回視（regression）：看過的地方又往回看。
滑鼠與眼動可以得到的資料相同。
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3.3.2 Area Of Interest
興趣區域是一種常見的眼動分析方法之一，可簡稱為 AOI，在螢幕上標示出感興
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5. 如果興趣區域重疊，可分階層，抑或選擇包含最多或最少停駐點的區域。
以上的分析方法都是針對靜態的圖，面對可以放大縮小、下拉式選單、彈出視窗 等動態的頁面，興趣區域的認定和每個凝視點的意義就會比較困難、複雜。
本研究中 AOI 的標定方式為將圖中有意義的區域先沿著邊緣畫出來，如圖 3.7(b)的 深 灰 色 部 分， 取 出 投 影 到 X、Y 軸 的 極 大、 極 小 值， 連 成 矩 形， 被 稱 為 邊 界 框
（bounding box）；若圖本身是圓形則以圓形為邊框。此外又依靜態和動態區域分為前景 和背景，背景是固定不動的底圖部分，只要打開頁面就會存在著，如圖 3.7所示；前景 則是回答每一題時的作答區域，其中有一些是動態標定，需要滑鼠觸發才會產生，例 如圖 3.8(a)，當滑鼠移上（mouse on）圓圈中的紅點時，會出現新的白底區域，而該題 只需要讀出一個數值，所以並非框起整個白色的地方，而是只框出數值部分，因此得 出圖 3.8(b)。
(a) 實驗資料 S 圖 (b) S 圖背景 AOI，深灰色為描繪原圖的結 果，藍色是最小邊界框，也是滑鼠邊界，紅 色則是眼動邊界，為藍色往四周 17 pixel，
以因應 The Eye Tribe 誤差。
圖 3.7 背景 AOI 舉例
(a) S 圖第 5 題答題過程 (b) S 圖第 5 題答案區域，需先滑鼠移上藍 色區域才出現紅色眼動邊界。
圖 3.8 前景 AOI 舉例
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sequence，簡稱為SEQuser）來自紀錄使用者在不同時間點的凝視點與滑鼠停駐點之位 置落在哪一個 AOI，也就是當某人的動作如果有進到 AOI 編號 1，則在序列中新增 1，眼動和滑鼠的動作分開計算，依此類推，若連續時間停留於同一個 AOI，視為一個步 驟；前景 AOI 先於背景 AOI，意即同一時間若記錄到前景與背景 AOI，只記錄下前 者；若連續時間發生眼動與滑鼠於同一個 AOI 振盪，或是眼動紀錄於鄰近 AOI 振盪 時，（很有可能來自瞄到，或是眼動誤差），只留下第一組資料，例如：Mouse 1 、Gaze 1 、Mouse 1 、Gaze 1 、Mouse 1 、Gaze 1 ，只留下 Mouse 1 、Gaze 1。
另外我們定義了最少步驟序列（optimal sequence，簡稱為SEQoptimal），意思是使 用者完成一個任務時為了得到足夠多的資訊所需的最少步驟，與使用者操作步驟序列
3.3.4 Edit Distance
Edit distance 用於比較兩個序列的相似性，欲使兩個序列完全符合需要做多少插 入、刪除或取代（先刪除後插入，算成兩步驟）的步驟，例如 youth、yogurt 兩個字串 相似度為何？先將一樣的字對齊後，將多餘的字刪除，缺漏的字插入，總共需要 3 個
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Edit distance 的計算方式如下：
設dmn為a=a1· · ·an和b =b1· · ·bm間的 edit distance
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3.3.5 Fitts’Law
Fitts’law 來自人機互動領域，是一個描述人類（或身體的某部位，抑或是人類操 作著的物品）移動向一個目標的數學模型，移到目標上的時間與目標物的距離成正比，
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圖 3.9 一維 Fitts’law 取 W 的方式
圖 3.10 二維 Fitts’law 取 W’的方式
(a) 交點一個在內環，一個在 外環
(b) 兩個交點都在外環 (c) 交點一個在邊線，一個在 外環
(d) 兩個交點各在一個邊線上 (e) 有可能發生有三或四個交 點的情況，取最遠的兩個之間 的距離為 W’
圖 3.11 圓環之 D 的延長線與圓環四個邊線的交點情況
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MTadminssible=
∑
MTeach two o f the operations (3.6) 舉例來說，延續 3.3.3 節所提，當最少步驟序列是 1、2、3，同時也是最有效率的 正解，用上一節的 Fitts’law 方法，將計算完成一題總共需要的時間為 1 到 2 的 MT，加上 2 到 3 的 MT，算式為
MToptimal =
∑
MT12+MT23 (3.7)當某個使用者的回答是對的，但是效率不佳，也就是步驟都有答對且順序正確，
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但是中間有多做其他不需要的步驟，將計算一個仍是解答但非最有效率的可容許序列，
流程為
1. 先列出符合最少步驟序列的位置，其他留空。
2. 定義這些空位的可用值為：已經出現過的所有步驟，或是下一個即將執行的步 驟。
3. 記算該位置的使用者步驟與所有可用值的 MT，取最小者填入空位。
4. 記算總共需要的時間為每兩步的 MT 加總。
舉例來說，若使用者的操作步驟是 1、4、5、2、3、2，得到
1. 留空的序列為 1、＿、＿、2、3、＿
2. 定義可用值 (1,2) (1,2) (1,2,3)
3. 以第一個空白位置為例，求 min
MT41
MT42 ，若 MT42 較小，則第一格填 2 4. 若最後得出的可容許序列是 1、2、1、2、3、3，總共需要的時間為
MTadmissible = MT12+MT21+MT12+MT23+MT33 (3.8)
原本使用者的總反應時間為
MTuser = MT14+MT45+MT52+MT23+MT32 (3.9)
最終比較MTadmissible與 MTuser的時間差，此為理想與實際操作的時間差。
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