Недавно я показывал участникам ай-трекингового исследования слайдшоу, и там была картинка со знаками гороскопа, именно такая как в начале статьи.
Картинка показывалась на 5 секунд, с инструкцией простого рассматривания. Гипотеза простая: люди будут искать свой знак, и смотреть на него дольше, чем на другие знаки.

После просмотра, проводя дебрифинг с каждым участником, от каждого слышал слова вроде «ну, конечно, люди будут смотреть на свой знак. Это очевидно!» Чувствовал себя просто последним человеком на Земле, который этого еще не понял.

В исследовании приняло участие 40 человек: 22 женщины и 18 мужчин, возрастом от 19 до 49 лет, средний возраст 29,5 лет. Все, кроме одного, знали свой знак гороскопа. Кстати, мужчина, отрицавший знание своего знака, делал это, видимо, из эпатажа, потому что первым делом посмотрел (и продолжал смотреть) именно на свой знак. Слева — как распределились участники по знакам.

Мы произвели тепловые и другие карты внимания каждого участника, и два приглашенных человека, не участвовавших в исследовании, независимо друг от друга, пытались по этим картам выявить знак Зодиака каждого участника.

Вы тоже можете попробовать сделать это. Например, кто эта женщина:

Вы сказали «Козерог»? Так и есть.

Как насчет молодого мужчины:
Уже не так просто? Он — Дева.

Что насчет девушки:

Она — Близнецы.

Кстати выяснилось, что некоторые, но не все, посмотрев на свой знак, переключались на знаки своих близких. Эта девушка, впрочем, не имела никого близкого или знакомого со знаком Девы.

Но попробуйте догадаться, кто по знаку эта девушка:

Правильный ответ – Стрелец.

Ну, и последний пример молодого человека:

Он – Близнецы, кто бы мог подумать!

Анализ саккад и фиксаций показал, что чаще всего люди смотрят на свой знак на третьей фиксации, но отнюдь не всегда. Время с начала просмотра до начала фиксации на свой знак также существенно разнится. Так что тепловая карта внимания — вполне хорошая репрезентация просмотра, в данном случае.

В общем, независимые судьи смогли определить знак гороскопа ровно в 50% случаях. Кажется, словно это уровень случайного выбора. Но вспомним, что вероятность случайного угадывания – 1 из 12. Таким образом, фиксации взгляда человека на таблицу знаков Зодиака позволяют определить его знак с вероятностью в 6 раз выше случайности.

Очевидно, что само расположение элементов, знаков Зодиака, влияет на то, как мы на них смотрим. Например, вот тепловая карта фиксаций всех участников:

Если мы сравним активность с распределением людей по знакам, то в некоторых случаях мы не найдем корреляции. «Бедные» Весы оказываются в самом «плохом» месте на картинке.

Не найдем мы корреляции и с суммарным количеством фиксаций в трех секторах картинки. Красные числа — количество участников, имеющих один из знаков в секторе.

Мы могли бы достичь 100% предсказания знака Зодиака у почти любого смотрящего, если бы смогли расположить все знаки так, чтобы они были все равны в благоприятности своего места. Но возможно ли такое? Хотел бы я посмотреть на такую композицию. Решить задачу, впрочем, можно проще: написать сверху «Посмотрите на свой знак!», или «Посмотрите, что не так с вашим знаком».

Есть концепция «идеальной картинки» — это такая картинка (рекламу, сообщение), которую все люди рассматривают в одинаковой последовательности, смотрят на все её элементы, извлекают из нее один и тот же смысл, и производят требуемое поведение. К этой концепции я вернусь в продолжении.

А это маленькое исследование – пример работы иной концепции, когда одну и ту же картинку все люди должны рассматривать по разному. Показывая человеку ряд картинок, анализируя, как он на них смотрит, и, не задавая никаких вопросов, мы поймем или узнаем что-то весьма определенное о нем.

Так, например, Pizza Hut совместно со шведской компанией Tobii, производителем ай-трекингового оборудования и программного обеспечения для него, придумали маркетинговый шаг (Hyslop, 2014; Mack, 2014): посетителям, если они не уверены, какую именно пиццу им хочется, дают планшет со встроенным ай-трекером. Посетитель должен посмотреть на логотип Pizza Hut, пройдя таким образом калибровку (машина «поняла», куда смотрят его глаза). Далее ему представляются топпинги для пиццы:
Через 2,5 секунды просмотра программа уже знает, на какие топпинги клиент смотрел дольше всего. Далее некий алгоритм определяет, что именно предложить, и показывает вариант клиенту. Если тому выбор не по душе, он может попробовать снова. Pizza Hut утверждает, что клиентам нравится выбор программы в 98% случаях.
Рекламное видео, как это происходит:

Как мы видели на примере гороскопа, расположение топпингов должно играть роль в выборе, и топпинги ближе к центру будут выбираться чаще. Pizza Hut окрестила такой выбор неосознаваемым, и в этом нет противоречия: для человека будет значительно труднее выбрать то, что находится на периферии. Для этого придется прилагать сознательные усилия. Что мешает компании помещать в лучшие места высокомаржинальные топпинги, если таковые есть? Ничего, и даже в таком случае это будет неосознаваемый выбор, который люди одобрят. Ведь они сами его сделают.

Но как сделать выбор действительно «справедливым» по отношению к каждому элементу? Допустим, мы решим проблему расположения серией картинок, случайным образом представляемых пользователю, так, что каждый элемент побывает на разных местах равное количество раз. Возникнет следующая проблема, например, контраста и цвета.

Люди неизбежно будут чаще и дольше смотреть на некоторые топпинги, чем другие, из-за цвета. Если смотреть на это с точки зрения организаций, защищающих права растений, тут очевидная дискриминация некоторых овощей и фруктов по цвету кожицы. Брокколи может вполне засудить супермаркет за клубнику, дайкон – за редиску, а Гремми Смит из-за Золотого превосходного.

Мы можем сделать топпинги черно-белыми и привести характеристики освещенности каждого элемента к одинаковым значениям. Мы придем, в идеале, к набору странных элементов, максимально похожих друга на друга, но утративших свою индивидуальность (для сбалансированности выбора), что они потребуют подписей. Вот эта серая кучка – грибы, а эта серая кучка – сыры.

Но с таким же успехом мы можем и начать со слов – вместо картинок поставить названия топпингов: все одним шрифтом, одним цветом. Конечно, длина слов, число и виды гласных и согласных и их расположение в слове – те еще факторы для неравноправия (Красавица, как тебя зовут?), но давайте пока туда не лезть.
Без шуток, я уверен, основываясь на своем опыте, что названия топпингов, на экране выбора сработали бы лучше в плане «справедливости» выбора.

Так что эту идею с выбором топпингов помощью ай-трекера можно парой легких пинков погнать назад, в лаборатории на эксперименты, за лучшими решениями. С одной стороны, выбор топпинга для пиццы – не такая уж важная задача, и все это вроде как несерьезно, но тогда зачем ее делать вообще? С другой стороны, если мы хотим узнать, как мы выбираем серьезные вещи, то..

Посмотрите на планеты:

Если мы проследим за вашими глазами, что это нам скажет? Готовы ли вы к такому тесту для выявления инопланетян и депортации их домой?

Hyslop, L. (2014). Pizza Hut’s crazy new menu lets you order with your mind. The Telegraph. 28 Nov 2014. Ссылка.

Mack, E. (2014). Pizza Hut reads your mind, knows your order before you do. Cnet.com December 5, 2014. Ссылка.

Предпоследнее фото из статьи Hyslop, 2014.