Cognitive Load and HCI in Social Marketing Interfaces: Profiling United Nations Sustainability Messages Using Eye Tracking and Machine Learning
Öz
Sustainability-focused social marketing communication plays a critical role in raising environmental awareness today. In this context, a deep understanding of the effects of the messages presented on the human mind is essential for developing effective communication strategies. This study comprehensively examines the effects of two different message strategies, frequently used in sustainability-focused communication and carefully prepared by the United Nations, on users' visual attention distribution and cognitive load levels from a Human-Computer Interaction (HCI) perspective. The research process goes beyond the limitations of traditional self-report methods, which may fail to fully reflect participants' conscious or unconscious tendencies. Accordingly, an intra-subject experimental eye-tracking laboratory study was conducted with 30 participants, allowing cognitive processes to be recorded simultaneously and objectively. The neurophysiological data sets obtained, such as Total Fixation Time, Number of Fixations, and Total Visit Time, were not only evaluated using traditional inferential statistics (T-Test), but also subjected to multidimensional analysis using the K-Means clustering algorithm, an unsupervised machine learning method, to reveal hidden patterns in the data set. The empirical findings obtained from the research revealed quite striking results, contrary to general expectations in the literature: Unlike motivational posters with high symbolic density, it was conclusively proven that rational and text-focused energy-saving posters created a statistically significantly higher cognitive load. Furthermore, the K-Means algorithm results revealed that participants reacted within seconds to the design architecture of the poster they encountered and made sudden shifts to either the “Text-Focused (Deep Readers)” or “Visual-Scanning-Heavy (Scattered Explorers)” profiles. Furthermore, the research found that even in the most complex interface designs, female participants resisted the act of reading and remained faithful to the contextual text compared to males. Consequently, this study provides valuable contributions to the literature by offering analytical insights at both theoretical and practical levels regarding the optimization of sustainability-focused user interface designs, the shaping of purpose-driven cognitive load management processes, and the development of gender-based unique visual strategies.
Anahtar Kelimeler
Social Marketing, Sustainability Communication, Eye-Tracking, Cognitive Load, Human-Computer Interaction (HCI), K-Means Clustering
Etik Beyan
The dataset used in this study was collected as part of the corresponding author's doctoral thesis, and the necessary ethical approval for the data collection process was obtained from the Ethics Committee of Fırat University with its decision dated December 4, 2020, and numbered 7/25. In this article, advanced machine learning (K-Means) and statistical analyses were performed on the approved data set, and research and publication ethics rules were strictly adhered to.
SOSYAL PAZARLAMA ARAYÜZLERİNDE BİLİŞSEL YÜK VE HCI: BİRLEŞMİŞ MİLLETLER SÜRDÜRÜLEBİLİRLİK MESAJLARININ EYE TRACKING VE MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE PROFİLLENDİRİLMESİ
Öz
Sürdürülebilirlik odaklı sosyal pazarlama iletişimi, günümüzde çevresel farkındalığı artırmada kritik bir rol oynamaktadır. Bu bağlamda, sunulan mesajların insan zihni üzerindeki etkilerinin derinlemesine anlaşılması, etkili iletişim stratejilerinin geliştirilmesi için elzemdir. Bu çalışma, sürdürülebilirlik odaklı iletişimde sıklıkla başvurulan ve Birleşmiş Milletler tarafından özenle hazırlanan iki farklı mesaj stratejisinin, kullanıcıların görsel dikkat dağılımı ve bilişsel yük seviyeleri üzerindeki etkilerini İnsan-Bilgisayar Etkileşimi (HCI) perspektifiyle bütüncül bir biçimde incelemektedir. Araştırma sürecinde, katılımcıların bilinçli veya bilinçdışı eğilimlerini tam olarak yansıtmakta yetersiz kalabilen geleneksel öz-bildirim yöntemlerinin sınırlarının ötesine geçilmiştir. Bu doğrultuda, 30 katılımcı ile denek-içi deneysel bir göz izleme laboratuvar çalışması yürütülerek, bilişsel süreçler eşzamanlı ve objektif bir biçimde kayıt altına alınmıştır. Elde edilen Toplam Sabitleme Süresi, Sabitleme Sayısı ve Toplam Ziyaret Süresi gibi nöro-fizyolojik veri setleri; yalnızca geleneksel çıkarımsal istatistikler (T-Testi) ile değerlendirilmekle kalmamış, aynı zamanda veri setindeki gizli örüntüleri ortaya çıkarmak amacıyla denetimsiz makine öğrenmesi yöntemi olan K-Means kümeleme algoritması ile çok boyutlu bir analize tabi tutulmuştur. Araştırmadan elde edilen ampirik bulgular, literatürdeki genel beklentilerin aksine oldukça çarpıcı sonuçlar ortaya koymuştur: Sembolik yoğunluğu yüksek motivasyonel afişlerin aksine, rasyonel ve metin odaklı enerji tasarrufu afişlerinin istatistiksel açıdan çok daha yüksek bir bilişsel yük yarattığı kesin olarak kanıtlanmıştır. Bununla birlikte, K-Means algoritması sonuçları, katılımcıların karşılaştıkları afişin tasarım mimarisine saniyeler içinde reaksiyon gösterdiğini ve “Metin-Odaklı (Derin Okuyucular)” veya “Görsel-Tarama Ağırlıklı (Dağınık Keşifçiler)” profillerine ani geçişler yaptıklarını gözler önüne sermiştir. Ayrıca araştırma, en karmaşık arayüz tasarımlarında dahi kadın katılımcıların erkeklere kıyasla okuma eylemine karşı direnç göstererek bağlamsal metne sadık kaldıklarını tespit etmiştir. Sonuç olarak bu çalışma; sürdürülebilirlik odaklı kullanıcı arayüzü tasarımlarının optimize edilmesi, amaca uygun bilişsel yük yönetimi süreçlerinin şekillendirilmesi ve cinsiyet temelli özgün görsel stratejiler geliştirilmesi bağlamında hem teorik hem de pratik düzeyde analitik çıkarımlar sunarak literatüre değerli bir katkı sağlamaktadır.
Anahtar Kelimeler
Sosyal Pazarlama, Sürdürülebilirlik İletişimi, Göz İzleme, Bilişsel Yük, İnsan-Bilgisayar Etkileşimi (HCI), K-Means Kümeleme
Etik Beyan
Bu çalışmada kullanılan veri seti, sorumlu yazarın doktora tezi kapsamında toplanmış olup, veri toplama süreci için Fırat Üniversitesi Etik Kurulu’nun 04.12.2020 tarih ve 7/25 sayılı kararı ile gerekli etik onay alınmıştır. Bu makalede, söz konusu onaylı veri seti üzerinden ileri düzey makine öğrenmesi (K-Means) ve istatistiksel analizler gerçekleştirilmiş olup, araştırma ve yayın etiği kurallarına titizlikle uyulmuştur.