Eye tracking, 1879년, 사람이 책을 어떻게 읽는지 추적

한 줄로

웹사이트의 F-pattern은 사실 150년 된 독서 연구의 후예입니다.

어디서 왔나

1879년, 프랑스 안과의사 루이 에밀 자발(Louis Émile Javal)이 한 가지 사실을 발견했습니다. 사람의 눈은 글을 부드럽게 따라 읽지 않습니다. 점프, 멈춤, 점프, 멈춤의 반복입니다. 이 멈춤을 그는 fixation(고정)이라 불렀고, 점프를 saccade(도약)라 불렀습니다. 글자를 읽는 건 fixation 동안에만 일어납니다.

자발은 거울과 시각 관찰만으로 이걸 발견했습니다. 정밀한 장비는 1908년에야 등장합니다. Edmund Huey가 만든 첫 안구 추적 장치는 사용자가 콘택트렌즈 같은 것을 끼고 그 위에 알루미늄 포인터를 붙이는 거추장스러운 장치였습니다.

1980년대 들어 적외선 카메라로 동공의 반사광을 추적하는 비접촉식 eye tracker가 등장하면서 일반 연구실로 보급됐습니다. 1990년대 후반 Tobii(스웨덴), SR Research 같은 회사들이 표준 장비를 만들었습니다.

웹/UX 연구로 옮겨온 건 2000년대입니다. 닐슨 노먼 그룹이 232명의 시선을 추적해 발견한 F-pattern(2006), Z-pattern, 검색 결과 페이지의 삼각형 응시 영역은 모두 eye tracking 연구의 결과물입니다.

2010년대 후반부터 웹캠만으로 시선을 추정하는 기술이 나오면서 비용이 크게 떨어졌습니다.

지금 우리가 쓰는 방식

광고 효과 측정: 어떤 광고 요소를 보는지.

UI 진단: 사용자가 핵심 버튼을 발견하기까지 걸리는 시간.

신경 마케팅: 매장에서 어떤 상품에 시선이 머무는지.

VR/AR: Vision Pro, Quest Pro 등의 foveated rendering. 사용자가 보는 영역만 고화질로 처리합니다.

접근성: 손을 못 쓰는 사용자가 시선만으로 컴퓨터 조작.

Heatmap과의 차이: heatmap은 마우스 클릭/스크롤을 추적합니다. eye tracking은 진짜로 어디를 봤는지를 추적합니다. 사람은 보지 않고 마우스를 움직이기도 하고, 클릭 없이 보기만 하기도 합니다.

바이브 메이커가 챙길 한 가지

1인 랩에서 본격적인 eye tracking 장비는 비싸지만, 사용자 인터뷰 중에 "잘 안 보는 영역이 어디인가"를 직접 물어보면 비슷한 효과의 데이터가 나옵니다. 더 강력한 건 사용자 옆에 앉아서 본인이 사용자의 눈이 되는 것입니다. 사용성 테스트의 가장 단순하고 강한 형태입니다.

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