des facteurs individuels et contextuels
5.2. Objectifs de l’ tude
5.3.4. Analyse des données a Etapes de planification
Nous avons divisé les essais en deux étapes correspondant au modèle PLANITRAC que nous avons proposé : u e tape de e he he de l o igi e et de la desti atio et u e étape de sélection de l itinéraire.
L tape de e he he de l o igi e et la desti atio nommée « Recherche » est la pa tie i itiale de l essai pe da t la uelle les pa ti ipa ts he he t la statio d o igi e et de destination. Cette étape de recherche a été définie comme la partie de l essai depuis
3Eta t do u il a t ois o ditio s de o ple it , , ou o espo da es ais u il a ue essais pa a te, le o e d iti ai es a e , ou o espo da es est pas le e selo les a tes.
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l appa itio de la a te à l a jus u à e ue les pa ti ipa ts aie t ega d pou la p e i e fois la statio d o igi e et de desti atio . L tape de s le tio de l iti ai e nommée « Sélection » est le reste de l essai ap s a oi omplété l tape de recherche. La Figure 22 présente comment a été réalisée la segmentation en deux étapes des essais et les différentes mesures et indicateurs pris en compte.
5.3.4.b. Performances
Les réponses des participants (0, 1, 2 ou 3) et les temps de réponses étaient enregistrés pour chaque essai. Nous avons également enregistré la durée de chacune des étapes précédemment définies.
Figure 22. Schéma illustrant la segmentation d'un essai en deux étapes à partir de l'analyse des mouvements oculaires et les différentes mesures enregistrées et indicateurs calculés.
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5.3.4.c. Mouvements oculaires )o es d’i t ts
Pou l a al se des ou e e ts o ulai es, nous avons défini, pour chaque carte, 17 zo es d i t t o espo da t au statio s. Ces zo es d i t t sont des rectangles tracés autour des stations plus larges de 3 millimètres su l a que ceux représentant les stations. De ce fait, les zo es d i t ts o p e e t l e se le de la statio et les lignes passant par cette station.
Mesures enregistrées
Nous avons enregistré le nombre de fixations, le temps des fixations, la position des fixations (i.e. da s uelle zo e d i t t elles taie t , et l a plitude des sa ades e deg visuel. Ces différentes mesures ont été réalisées pour les deux étapes définies précédemment.
Indicateurs
A l aide des diff e tes esu es ue ous a o s e egist es, ous a o s al ul divers indicateurs du comportement oculaire comme suit :
Te ps o e d’o se vatio des stations centrales pendant la phase de recherche : cette valeur est décrite comme le temps passé par les participants à regarder les stations centrales o pa au te ps u ils o t pass à ega de toutes les statio s. Cette aleu d it la préférence pour les participants à regarder ou non les stations centrales pendant la phase de e he he de l o igi e-destination. Pour chaque carte et pour chaque essai, nous avons dans un premier temps additionné le temps des fixations réalisées dans les stations centrales. Comme le nombre de stations centrales dépend des cartes, nous avons ensuite divisé cette valeur par le nombre de stations centrales afin de la normaliser. Ainsi nous obtenons une première valeur (valeur 1 = temps passé à regarder stations centrales / nombre de stations centrales). Ensuite, nous avons calculé le temps total passé par les participants à regarder les stations centrales et périphériques et nous avons divisé cette valeur par le nombre total de stations par carte (17), ce qui nous donne la valeur 2 décrivant le temps passé à regarder une statio i d pe da e t du fait u elle soit e t ale ou p iph i ue . Nous a o s e suite
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divisé la valeur 1 par la valeur 2 pour obtenir le ratio de temps passé à regarder les stations centrales. Le calcul est présenté dans la Formule 1 ci-dessous.
Formule 1. Calcul du temps moyen passé à observer les stations centrales.
Si le résultat vaut 1, cela veut dire que le temps passé à regarder les stations centrales est le même que le temps moyen passé à regarder les stations en général. Si le résultat est supérieur à 1 cela veut dire que les participants passent plus de temps à regarder les stations e t ales, si le sultat est i f ieu à , ela eut di e u ils passe t oi s de temps à regarder les stations centrales que les stations périphériques.
Nous avons utilisé la même procédure de calcul pour obtenir les variables suivantes :
Te ps o e d’o se vatio des statio s pé iphé i ues pe da t la phase de recherche ;
Temps moyen d’o se vatio des statio s ave au u e, u e ou deu correspondances pendant la phase de sélection ;
Te ps o e d’o se vatio des statio s d’o igi e et de desti ation durant la phase de sélection.
5.4. Hypothèses
L o je tif p i ipal de ette tude est de ieu comprendre comment les usagers planifient leur itinéraire à partir de cartes de réseaux de transports. Nous avons utilisé les données des mouvements oculaires pour séparer deux étapes dans la planification : la e he he et la s le tio . D ap s la p oposition de modèle PLANITRAC que nous avons faite, nous émettons les hypothèses suivantes.
Du fait de la différence de traitement engagé dans les deux étapes, nous supposons ue la du e des deu tapes diff e a. L tape de e he he de ait t e plus ou te que l tape de s le tio , car elle nécessite seulement que les participants aient observé les
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statio s d o igi e et de desti atio , alo s ue da s la se o de tape, les participants doivent rechercher différents itinéraires et les comparer.
Nous devrions remarquer un effet diff e t de la o ple it de l iti ai e à pla ifie selo l tape. E effet, da s l tape de e he he, il s agit u i ue e t de alise u e e plo atio isuelle sa s te i o pte de l iti ai e à planifier. E e a he, da s l tape de sélection, il s agit de rechercher un itinéraire, et comme nous avons proposé que plus l iti ai e ait de o espo da es, plus ette tâ he de a de ait de t aite e ts, alo s le temps devrait être dépendant de la complexité et augmenter avec le nombre de correspondances. De plus, dans notre tâche, nous demandons aux participants de trouver l iti ai e ui o tie t le oi s de o espo da e, et donc de comparer des itinéraires selon leur nombre de correspondances. Ainsi, si le participant trouve directement un itinéraire sans correspondance, il peut répondre aussitôt, en revanche, s il t ou e u itinéraire avec une ou deux correspondances, le participant continuera sa recherche et les comparaisons pour essayer de trouver un itinéraire avec moins de correspondance.
L a plitude des sa ades du a t la phase de e he he de ait t e plus g a de ue durant la phase sélection et diminuer selon la complexité pour la phase sélection. Ceci serait dû au fait que dans la phase recherche, un balayage de la carte suffit pour identifier les statio s d o igi e et de desti atio , alo s ue pe da t la phase s le tio , u e a al se visuelle plus fine est nécessaire pour chercher les alternatives et identifier les o espo da es, et e d auta t plus a e la o ple it , ar la tâche est alors décomposée en plusieurs sous tâches.
Pour la phase recherche, nous devrions remarquer que le temps passé à regarder les stations centrales est plus important que le temps passé à regarder les stations p iph i ues, o pte te u de l e istence du biais vers le centre (Brunyé & Taylor, 2009) au d ut de l e plo atio isuelle d u e a te.
Pendant la phase de sélection, le temps moyen passé à observer les statio s d o igi e et de desti atio de ait di i ue a e l aug e tatio de la difficulté, car une exploration plus large est essai e pou t ou e l iti ai e quand il y a différentes correspondances et est pas essai e ua d il a pas de t a sfe t. En effet, dans ce dernier cas, il est suffisa t de ega de les statio s d o igine et de destination et les lignes passant par ces
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stations pour réaliser la tâche. Quand il y a des correspondances, en revanche, le participant doit élargir sa recherche pour trouver des stations avec des correspondances.
Enfin, le temps moyen passé à observer les stations avec des correspondances (i.e. stations avec au moins deux lignes) devrait être plus long dans la phase sélection que dans la phase recherche. Le temps moyen devrait aussi augmenter avec la complexité, car plus il y a de correspondances à l iti ai e, plus les pa ti ipa ts au o t esoi de e he he des points de connexions avec plus de correspondances permettant ainsi de maximiser les
ha es de elie l o igi e à la desti atio .
5.5. Résultats
Etant donné que les participants devaient effectuer 5 essais sur la même carte pouvant entraî e des effets d app e tissages de la carte et compte tenu de la littérature attesta t d effet top-down sur la recherche visuelle (Huestegge & Raddach, 2012 ; Hershler & Hochstein, 2009 ; Hollingworth, 2012), nous avons pris ce facteur en compte dans les analyses.
5.5.1. Performances
5.5.1.a. Taux de bonnes réponses
Une ANOVA 3 x 5 avec les facteurs intra-individuels Complexité (i.e. nombre de o espo da e à l iti ai e ; 0, 1, 2) et Répétitions (1, 2, 3, 4, 5) réalisée sur le taux de réponses correctes montre un effet significatif du facteur Complexité, F(2, 26) = 9,30, p < 0,001, ηp2 = 0,42, et du facteur Répétition, F(4, 52) = 2,72, p = 0, 039, ηp2 = 0,17.
L i te a tio e t e les deu fa teu s est gale e t sig ificative, F(8,104) = 4,18, p < 0,001, ηp2 = 0,24.
Les sultats o t e t ue da s , % des as, les pa ti ipa ts o t t ou l iti ai e avec le moins de correspondances possibles. De manière surprenante, les performances des participants sont moins bonnes dans la condition sans correspondance (71,1%) que dans la condition avec une correspondance (83,9%, test post hoc de Bonferroni, p = 0,003) ou deux
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correspondances (84,6% ; test post hoc de Bonferroni, p = 0,002, voir Figure 23). On ne note pas de différence entre les conditions une et deux correspondances.
Le test post hoc de Bonferroni pour le facteur Répétition montre un effet significatif seulement entre le premier et le deuxième essai (p = 0,025) avec la même carte. Le contraste linéaire pour ce facteur est lui non significatif (F<1).
Figure 23. Pourcentage de bonnes réponses selon le nombre de correspondances aux itinéraires (correspondance = 0, M = 71,07%, ES = 4,064 ; correspondance = 1, M = 83,93%, ES = 3, 02 ; correspondance =
2, M = 84,64%, ES = 2,48). ns = non significatif, * = p < 0,05, ** = p <0,005, *** = p < 0,001.
L a al se post ho Bo fe o i effe tu e su l i te a tio e t e les fa teu s Complexité et Répétition montre que la différence entre les conditions aucune correspondance et une correspondance est significative uniquement pour la première (p = 0,035) et la seconde répétition (p = , . L a al se e le au u e aut e odulatio du facteur Répétition sur les effets du nombre de correspondances.
Eta t do ue l o je tif de ette tude est de ieu o p e d e le p o essus de planification, dans la suite des analyses, seuls les essais ayant donné lieu à des réponses correctes sont traités.
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5.5.1.b. Temps de recherche et de sélection
Co e ous l a o s d it p de e t, ous a o s utilis les do es des mouvements oculaires pour identifier deux étapes : recherche et sélection.
Une ANOVA 2 x 3 x 5 avec les facteurs intra-individuels Etape (recherche, sélection), Complexité (0, 1, 2) et Répétition (1, 2, 3, 4, 5) montre un effet significatif de l Etape, F(1, 12) = 66, p < 0,001, ηp2 = 0,85, de la Complexité, F(2, 24) = 61,59, p < 0,001, ηp2 = 0,84, mais
pas d effet sig ifi atif de la Répétition, F(4, 48) = 68,59, p = 0,14. Les interactions Complexité x Etape, F(2, 24) = 44,61, p < 0,001, ηp2 = 0,79, et Complexité x Répétition, F(8,96) = 2,76,
p = 0,009, ηp2 = 0,19, sont significatives. En revanche, on remarque un effet marginal de
l i te a tio ‘épétition x Etape, F(4,48) = 2,49, p = 0,055, et pas d effet sig ifi atif de l i te a tio t iple, F(8,96) = 1,68, p = 0,11.
Le test post hoc de Bonferroni sur le facteur Complexité révèle des effets significatifs entre toutes les conditions (tous les p < 0,005), montrant que le temps de résolution total aug e te a e le o e de o espo da e de l iti ai e à pla ifie . E effet, les participants ont mis en moyenne 4805ms (ES = 211) pour réaliser la tâche dans le cas où l iti ai e a ait pas de o espo da e, s ES = 411) pour les itinéraires avec une correspondance et 10991ms (ES = 782) pour ceux avec deux correspondances.
L a al se des post ho de Bo fe o i su l i te a tio Co ple it Etape e o t e pas de différences significatives entre toutes les conditions du facteur Complexité pour la phase de recherche. En revanche, pour la phase de sélection, on remarque des différences significatives entre toutes les conditions du facteur Complexité (tous les p < 0,001, voir Figure 24). On remarque sur la Figure 24, que pour l tape de e he he, le nombre de o espo da es de l iti ai e à pla ifie i flue e pas le te ps, alo s u il aug e te e fo tio du o e de o espo da es pe da t l tape de s le tio .
Le test post ho de Bo fe o i effe tu su l i te a tio Co ple it ‘ p titio s mo t e uel ues a iatio s de l effet des p titio s e fo tio de la o ple it de l iti ai e, ais pas d effet lai i de di i utio du te ps de po se a e la p titio (tous les p > 0,05).
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Figure 24. Temps en millisecondes selo l’ tape et la o ple it . Alors que le temps ne diffère pas en fonction du nombre de o espo da es à l’ tape de recherche (correspondance = 0, M = 4266 ms, ES = 308 ;
correspondance = 1, M = 4114, ES = 126 ; correspondance = 2, M = 4697, ES = 261), on remarque qu'il augmente graduellement à l’ tape sélection en fonction du nombre de correspondances (correspondance =
0, M = 5343 ms, ES = 346 ; correspondance = 1, M = 9970, ES = 805 ; correspondance= 2, M = 17284, ES = 1557). ns = non significatif, *** = p < 0,001.
E a o d a e os h poth ses, le te ps de e he he est pas affe t pa le nombre de correspondances, alors que le temps de sélection augmente avec le nombre de correspondances, montrant que les traitements réalisés dans les deux étapes sont différents.