Brukerinnsikt er den beste metoden for å få innspill på tjenestene vi lager. Min kollega Tobias Andersen har tipset meg om muligheten å bruke ekte hjernedata til brukerinnsikt. Tobias har lekt med teknologien i andre sammenhenger og vi prøvde det i forbindelse med en brukertest.
Teknologien kan gi oss innsikt og analyse av hjerneaktivitet. Gjensidige bank, som er min kunde, var villig til å teste det ut. Vi har brukertestet appen på vanlig måte men med hjernesensorer koblet på testbrukere. Vi har hatt flere demotester, blant annet under en intern konferanse der kollegene våre var et aktivt publikum. Formålet med testene er å finne ut hvilken verdi teknologien kan gi oss, hva som er den beste måten å bruke det på, og om det finnes andre bruksområder.
Jeg regner med at du kan brukertest fra før. I artikkelen lærer du om:
-
EEG teknologi og noen bruksområder
-
Brukertest med hjernesensorer og analyse av hjernedata
Hvordan får vi data ut av hjernen?
Vi bruker «electroencephalography» (EEG) som tar opp elektrisk aktivitet i hjernen. Tobias forteller at det er ganske gammel teknologi som i dag blir brukt i sykehus for eksempel for å diagnostisere epilepsi.
– Teknologien har blitt billigere i de senere årene, og jeg begynte å utforske den da jeg var student. For eksempel har jeg brukt teknologien som metode for å styre en bil i et dataspill.
– Hvilke data får vi ut av hjernen?
– Sensorer måler aktivitet i spesifikke områder i hjernen. Data sendes til analyseverktøyet og visualiseres i form av kurver i en tidslinje. Parametrene vi får data på er: fokus, begeistring, engasjement, interesse, avslapping og stress.
Vi kan se hvor stresset eller avslappet man er på ulike tidspunkt, samtidig som vi ser og hører hva vedkommende gjør samtidig i appen vi tester.
– Hvordan foregår en brukertest med hjernesensorer?
– Under en brukertest så vi på parameteret «stress» og vi så at kurven gikk opp da brukeren kom inn på sider der noe av informasjonen var skjult utenfor skjermen. Det at man syns ikke-responsivt design ikke er noe særlig, trenger man ikke bekreftelse på, men det er bra som konklusjon at hans hjernedata stemmer med det flere brukere opplever og det folk sier. Det betyr også at teknologien fanger opp riktige ting.
Under en vanlig brukertest snakker man om hva som oppleves. Men bruker forteller ikke alt. Vi håper at slik futuristisk teknikk kan gi oss en ekstra dimensjon for opplevd bruk av det vi lager og tester på.
– Kan maskinen ta feil?
– Grovt sagt er dataene som oftest riktig, men de kan tolkes feil. Man må se på kontekst. Signalene kan også være noe forsinkeletl. Vi må alltid måle signalene i rolig stand («zero level»). Da vi brukertestet på Petter, var han ganske rolig. Det han sa stemte med det vi så i analysen. Han var eksisterende bankkunde, hadde app fra før av og var veldig avslappet til tross for at det var stort publikum i salen.
Petter bekreftet det vi vet om appen allerede. Det var godt å vite at en reell bankapp-bruker var fornøyd (det sa han) og reelt avslappet (ifølge dataene vi fikk fra sensorene). Som del av en vanlig muntlig input har vi har oppdaget at det er mange funksjoner han ikke er bevisst på, akkurat som mange andre brukere. Petter har også kommet med noen små forslag til funksjonalitet. Alt i alt var ikke testen på Petter revolusjonerende på noen måter, kun bekreftende. Vi trenger mer volum for å se hva teknologien kan gi oss og om det lønner seg å bruke det i noen brukertest-settinger.
– Er intervju-manuset annerledes når man bruker hjernesensorer?
– Egentlig ikke. I vanlig brukertest viser vi ekte produkter eller prototyper, vi stiller åpne spørsmål: «Hva tenker du om denne? Er denne bedre?» Ifølge Tobias er det enklest å se om det man sier stemmer med det som visualiseres av data i analyseverktøyet, med spørsmål om konkrete ting.
– Hvis det er et område i appen der noen folk er mer stresset enn gjennomsnittet, og de ikke sier noe om det, kan vi stille oppfølgende spørsmål: «Var det noe spesielt der?».
– Er det riktig påstand at i en sånn test, er det ikke teknologien som feiler, men at den brukes og tolkes på feil måte?
– Det er nok mer sannsynlig at det er brukerfeil. Det har mye å si hvordan vi tester, svarer Tobias.
Vanlig stress
En annen testbruker, Alexander, opplevde mest stress da han skulle betale. Han fortalte oss ikke at han opplevde stress. Kanskje er betaling litt stressende uansett i hvilken bank du gjør det?
Stress betinget av eksterne faktorer
Tobias opplevde også stress i betalingsprosessen, men det var på grunn av eksterne faktorer: Kontonummeret på kortet han måtte lese da han skulle betale. Så ting kan slå ut negativt uten av det er appens feil.
Jeg sier forstyrrende: «Petter, du er vakker.» Nå ser jeg at stress-kurven øker og han opplever stress.
Showstoppers
I noen organisasjoner kan det være vanskelig å få til en vanlig brukertest, uten tilleggs-teknologi, så man bør nok utforske teknologien der det er «frodig jord» for brukertesting fra før.
– Er bruk av teknologien kostbar?
– Du skal gjennomføre den brukertesten uansett, men det koster ikke mye å ha headsettet og analyseverktøy i tillegg. Du må også beregne tid hvis du vil se på målingene i opptaket i etterkant, sier Tobias.
– Hva er verdien i bruk av hjerne data?
– Med teknologien kan vi finne ut om brukeren er engasjert og fokusert ett sted i en mobilapp, mens en annen del av appen stresser brukeren. Man kan også sammenligne en konkurrerende mobilapp med sin egen app for å se om brukeren opplever om de samme oppgavene forskjellig i de ulike appene. Det er ikke alltid brukere er så glade i å snakke under en brukertest og da kan det være ekstra spennende. EEG-teknologien kan være nyttig hvis man vil brukerteste for eksempel døve. Teknologien kan brukes på mange flere områder, som for eksempel for å se hvilke tidspunkter i et dataspill eller en reklamefilm som vekker interesse.
EEG i brukertest er et eksempel på bruk av spennende teknologi i det daglige arbeidet vårt. Teknologien har eksistert lenge, men er nå tilgjengelig for en rimelig pris. Det er fortsatt et åpent spørsmål om teknologien vil bidra med verdifulle data fra brukertester, men det er definitivt en teknologi som vekker interesse og som er spennende å utforske. Vi har bestemt oss for å bruke det mer og skaffe oss mer erfaring, og er spente på å se hvilken verdi hjernedata kan gi til brukertester. Spennende tider!
Tekst: Darija Sapozenkova-Hauge. Bilder: Ciber, illustrasjoner: emotive, Tobias Andersen. Artikkelen publiseres også i Typografiske Meddelelser (TgM) – et fagblad utgitt av Oslo grafiske fagforening. Takk til Eva-Lill Bekkevad for korrekturlesing.
