Les mouvements des yeux à partir de l’oculomètre Tobii 1750

By 27 February 2013

4.4 Collecte de données de mouvements des yeux : design expérimental avec un oculomètre

4.4.1 L’enregistrement des mouvements des yeux à partir de l’oculomètre Tobii 1750

Un oculomètre permet d’enregistrer de façon continue la position exacte du regard d’un individu (le point de fixation). L’information est extraite d’une zone très précise du champ visuel, appelée la fenêtre de perception. Et l’identification des détails contenus dans le stimulus n’est possible qu’à partir du moment où ils se trouvent dans la région fovéale. Ces spécificités confèrent aux mouvements des yeux la capacité d’indiquer la façon dont le stimulus a été traité. C’est ce que nous verrons plus en détail avec la définition des indicateurs de mouvements des yeux et leur interprétation.

L’utilisation d’un oculomètre a surtout l’avantage d’être une méthode de traçage moins intrusive que celle des protocoles verbaux ou celle des panneaux de présentation des informations (information display boards). Avec la technologie actuelle, la collecte des données peut s’effectuer sans que les participants ne gardent à l’esprit que les mouvements de leurs yeux sont enregistrés durant toute l’expérience (voir figure 7).

Figure 7. Oculomètre Tobii 1750

Le Tobii 1750 La camera infrarouge
a) Le Tobii 1750 est un oculomètre monté sur table, qui ne diffère pas en apparence d’un ordinateur  classique b) La camera infrarouge chargée d’enregistrer les mouvements des yeux se trouve cachée au bas de l’écran, au niveau du cercle rouge que nous avons tracé.

La caméra infrarouge qui enregistre les déplacements du regard est invisible pour les participants, elle est cachée au bas de l’écran. Et comme les individus sont peu conscients des mouvements des yeux qu’ils effectuent et qu’il leur est difficile de les modifier ou de les censurer (Russo, 1978), ils représentent des mesures objectives de l’activité cognitive en jeu lors du visionnage d’un stimulus visuel.

L’oculomètre Tobii 1750 consiste en un écran et une caméra infrarouge intégrée. La dimension de l’écran est de 17 pouces, sa résolution est de 1280 x 1024 pixels. Il sert à projeter les stimuli. La fréquence de rafraîchissement de l’écran du Tobii 1750 est de 50 Hz, ce qui veut dire que l’image est projetée à l’écran 50 fois par seconde. Pendant ce temps, la caméra infrarouge enregistre le déplacement des pupilles de l’œil droit et de l’œil gauche. Le logiciel Clearview calcule ensuite les coordonnées (x, y) de chaque point de fixation sur le stimulus, ce qui nous permet de savoir exactement ce que l’individu a regardé et à quel moment.

Pour permettre une précision optimale à 0,5 degré près de la position de chaque fixation, une phase de calibrage du système est nécessaire pour chacun des participants préalablement à tout enregistrement. Elle consiste à montrer des points bleus se déplaçant aléatoirement sur l’écran et demander aux participants de les suivre du regard. L’oculomètre est alors en mesure de calculer à partir de la réflexion cornéale de chaque individu la position exacte de chaque fixation sur le stimulus, en prenant en compte le port de lunettes ou de lentilles, ou autre particularité individuelle liée à la vision.

L’avantage de ces nouveaux oculomètres par rapport aux appareillages compliqués des années 70 ressemblant à des machines pour examen ophtalmologique, réside dans le fait que le participant n’a plus besoin de garder sa tête immobilisée dans un étau. Il est libre de bouger la tête dans un espace de 30 cm de longueur, 15 cm de hauteur, et 20 cm de profondeur, à une distance de 60 cm de l’écran. La collecte de données s’avère ainsi ressembler d’avantage à des conditions naturelles.

Le logiciel Clearview nous fournit ensuite instantanément les coordonnées (x, y) de chaque fixation du regard sur le stimulus projeté à l’écran, ainsi que la durée de la fixation. Seules les fixations supérieures à 100 ms sont gardées par le logiciel, de façon à éviter tout mouvement des yeux « parasite », tels les ajustements de position, les erreurs ou autre tremblement. La littérature a montré que les fixations inférieures à 100 ms sont de toute façon trop courtes pour permettre d’extraire la moindre information (Duchowski, 2007; Rayner, 1998). A partir de ces données, nous calculons la longueur de chaque saccade. Puis, en agrégeant les fichiers par individus et par stimulus (voire par élément du stimulus), nous obtenons le nombre de fixations effectuées sur le stimulus (ou sur chaque élément du stimulus). Pour rappel, nous appelons stimulus la publicité visionnée et élément du stimulus les éléments de la publicité que sont le titre, l’image, le texte, et le logo. Nous allons maintenant pouvoir décrire en détail la constitution et l’interprétation de nos indicateurs de mouvements des yeux.

4.4.2 Les indicateurs de mouvements des yeux

Nous choisissons d’utiliser cinq indicateurs majeurs des mouvements des yeux, fréquemment utilisés dans la littérature pour leur capacité à nous éclairer sur le comportement attentionnel des individus (voir Duchowski , 2007; Henderson et Hollingworth, 1998; Rayner, 1998) : le nombre de fixations, la durée moyenne d’une fixation, le temps total de fixation, la longueur moyenne d’une saccade et la distance totale parcourue par le regard. Chacun de ces indicateurs est calculé pour un stimulus ou un élément spécifique du stimulus. Ces indicateurs nous renseignent sur les zones du stimulus jugées intéressantes et informatives par l’individu.

Nous pouvons regarder le temps total passé à fixer le stimulus ou une région spécifique du stimulus. Cet indicateur est obtenu en sommant l’ensemble des durées de fixations effectuées sur le stimulus ou dans la région spécifique. Il est corrélé à un deuxième indicateur important qui est le nombre de fixations. Nous pouvons également mesurer la longueur d’une saccade, ainsi que la distance totale parcourue par le regard lors du visionnage du stimulus ou d’une région spécifique du stimulus. Cette dernière mesure est obtenue en sommant l’ensemble des longueurs de saccades (Rayner, 1998).

A partir des résultats de ses recherches, Loftus (1981) a élaboré un modèle d’encodage des images. Son modèle contient les propositions suivantes: (a) une fixation sur une image sert à encoder un élément spécifique contenu dans cette image; (b) la durée d’une fixation est déterminée par le temps nécessaire à l’encodage de cet élément, et (c) plus il y a d’éléments encodés, meilleure est la reconnaissance de l’image. Cet ensemble de mouvements oculaires permet d’inférer les mécanismes cognitifs en jeu lorsque nous lisons un texte ou regardons une image. Underwood et Radach (1998) nous informent que les régions contenant le plus d’informations sont également celles qui comptabilisent le plus grand nombre de fixations. En effet, les fixations sont censées correspondre à l’allocation d’attention visuelle: lorsque le sujet a besoin de mobiliser ses ressources cognitives pour porter son attention sur un élément, les fixations sont plus longues et plus nombreuses. Chapman et al. (2002) font part de résultats légèrement différents quant à la durée des fixations. Pour ces auteurs, dans le contexte de la conduite automobile, lorsque le champ visuel du conducteur se complexifie, le nombre de mouvements des yeux augmente certes mais la durée moyenne des fixations diminue. Lorsque c’est un texte qui croît en difficulté, Rayner (1998) nous rapporte que les durées de fixations augmentent et que la longueur des saccades décroît.

Les connaissances sur les mouvements des yeux sont, pour la plupart, issues de recherches en psycholinguistique. Ces recherches portent principalement sur la lecture de textes/ de mots et les mouvements des yeux qui accompagnent leur compréhension. Les recherches portant sur la perception d’une scène et en particulier d’une publicité sont un peu moins nombreuses, ce qui nous conduit à chercher à répliquer certains des résultats énoncés ci-dessus, pour nous assurer de leur validité dans notre contexte.

Influence de la fatigue du consommateur sur le processus de traitement visuel d’une publicité
Thèse en vue de l’obtention du Doctorat en sciences de gestion
Université Paris 1 Panthéon – Sorbonne – Ecole des Hautes Etudes Commerciales de Paris