Causal Relationship

4.8 Kapcsolatok: körülményes és ok-okozati

Fentebb említettem, hogy az érdekes kapcsolatok keresése és magyarázata része annak, amit a HCI-kutatásban csinálunk. Gyakran kifejezetten erre a célra terveznek és végeznek el egy ellenőrzött kísérletet, és ha megfelelően végzik, akkor egy bizonyos típusú következtetés levonható. Gyakran elmondhatjuk, hogy a kísérletben manipulált feltétel okozta a megfigyelt és mért emberi reakciókban bekövetkezett változásokat. Ez az ok-okozati kapcsolat, vagy egyszerűen oksági kapcsolat.

A HCI-ben a manipulált változó gyakran egy interfész nominális skálájú attribútuma, például az eszköz, a beviteli mód, a visszajelzési modalitás, a kiválasztási technika, a menü mélysége, a gombok elrendezése stb. A mért változó jellemzően egy arányos skálájú emberi viselkedés, például a feladat elvégzésének ideje, a hibaarány, vagy a gombkattintások, görgetési események, tekintetváltások stb. száma.

A HCI-kísérletben az oksági kapcsolat megtalálása erőteljes következtetést eredményez. Ha a mért emberi reakció létfontosságú a HCI-ben, például egy gyakori feladat elvégzéséhez szükséges idő, akkor értékes eredmény, ha tudjuk, hogy a kísérletben vizsgált feltétel csökkenti ezt az időt. Ha a feltétel egy újszerű ötlet megvalósítása, és azt a jelenlegi gyakorlattal hasonlították össze, akkor valóban lehet okunk az ünneplésre. Nemcsak ok-okozati összefüggést találtak, hanem az új ötlet javítja a meglévő gyakorlatot. Ez az a fajta eredmény, amely értékes tudással gazdagítja a tudományágat; előremozdítja a technika állását.9 Erről szól a HCI-kutatás!

Az összefüggés megtalálása nem feltétlenül jelenti az ok-okozati összefüggés meglétét. Sok kapcsolat körülményes. Léteznek, és megfigyelhetők, mérhetők és számszerűsíthetők. De nem ok-okozati összefüggések, és minden olyan kísérlet, amely a kapcsolatot ilyenként próbálja kifejezni, téves. A klasszikus példa a dohányzás és a rák közötti kapcsolat. Tegyük fel, hogy egy kutatási tanulmány sok éven keresztül nyomon követi nagyszámú ember szokásait és egészségi állapotát. Ez egy példa a korábban említett korrelációs kutatási módszerre. Végül összefüggést találnak a dohányzás és a rák között: a rák gyakoribb azoknál az embereknél, akik dohányoztak. Helyes az a következtetés a tanulmányból, hogy a dohányzás rákot okoz? Nem. A megfigyelt kapcsolat közvetett, nem okozati. Gondoljunk csak a következőkre: amikor az adatokat közelebbről megvizsgáljuk, kiderül, hogy a rák kialakulására való hajlam az adathalmazban szereplő más változókkal is összefügg. Úgy tűnik, hogy azok az emberek, akiknél rák alakult ki, hajlamosak voltak több alkoholt fogyasztani, több zsíros ételt enni, kevesebbet aludni, rockzenét hallgatni, és így tovább. Talán a fokozott alkoholfogyasztás okozta a rákot, vagy a zsíros ételek fogyasztása, vagy valami más. Az összefüggés közvetett, nem okozati. Ez nem azt jelenti, hogy a közvetett összefüggések nem hasznosak. A közvetett összefüggések keresése és megtalálása gyakran a további kutatások első lépése, részben azért, mert viszonylag könnyű adatokat gyűjteni és közvetett összefüggéseket keresni.

Az oksági összefüggések ellenőrzött kísérletekből derülnek ki. Az oksági kapcsolat kereséséhez olyan vizsgálatra van szükség, amelyben többek között a résztvevőket véletlenszerűen választják ki egy populációból, és véletlenszerűen osztják be őket a vizsgálati körülmények közé. A véletlenszerű hozzárendelés biztosítja, hogy a résztvevők egyes csoportjai minden tekintetben azonosak vagy hasonlóak legyenek, kivéve azokat a feltételeket, amelyek mellett az egyes csoportokat vizsgálják. Így a felmerülő különbségek nagyobb valószínűséggel a vizsgálati körülményeknek (általuk okozott), mint a környezeti vagy egyéb körülményeknek tudhatók be. Néha a résztvevőket csoportokba kiegyensúlyozzák, ahol az egyes csoportok résztvevőit úgy szűrik ki, hogy a csoportok más lényeges tulajdonságok tekintetében egyenlőek legyenek. Például egy olyan kísérletben, amelyben két játékhoz használt bemeneti vezérlőt tesztelnek, a résztvevőket véletlenszerűen osztják be a csoportokba, vagy kiegyensúlyozzák a csoportokat, hogy a játéktapasztalatok köre megközelítőleg egyenlő legyen.

Itt egy HCI-példa, amely hasonló a dohányzás kontra rák példához: Egy kutatót érdekel a többszöri koppintás és a prediktív bevitel (T9) összehasonlítása a mobiltelefonon történő szövegbevitelhez. A kutató nekivág a világnak, és megkeresi a mobiltelefon-használókat, öt percet kérve az idejükből. Sokan beleegyeznek. Válaszolnak néhány kérdésre a tapasztalataikról és a használati szokásaikról, beleértve a szöveges üzenetek bevitelének preferált módját. Tizenöt többkoppintásos és 15 T9-felhasználót találnak. A felhasználókat arra kérik, hogy írjanak be egy előírt szöveges mondatot, miközben időzítik őket. Visszatérve a laboratóriumba, az adatokat elemzik. Nyilvánvaló, hogy a T9-felhasználók gyorsabbak voltak, percenként 18 szót írtak be, míg a többszöri koppintást használók 12 szót percenként. Ez 50 százalékkal gyorsabb a T9-felhasználóknál! Mi a következtetés? Van kapcsolat a beviteli mód és a szövegbevitel sebessége között; ez a kapcsolat azonban közvetett, nem okozati. Ésszerű beszámolni arról, hogy mit végeztek és mit találtak, de helytelen túlmenni azon, amit a módszertan ad. Téves lenne ebből az egyszerű vizsgálatból azt a következtetést levonni, hogy a T9 gyorsabb, mint a többszöri érintés. Az adatokat közelebbről megvizsgálva kiderül, hogy a T9-felhasználók inkább a technológiában járatosabbak voltak: lényegesen több mobiltelefon-használati tapasztalatról számoltak be, és arról is beszámoltak, hogy naponta lényegesen több szöveges üzenetet küldtek, mint a többszöri tapintással használók, akik nagyjából azt mondták, hogy nem szeretnek szöveges üzeneteket küldeni, és ezt nagyon ritkán teszik.10 A megfigyelt különbség tehát inkább az előzetes tapasztalatnak és a használati szokásoknak tudható be, mint a szövegbeviteli módszerek eredendő különbségeinek. Ha valóban érdekel annak megállapítása, hogy az egyik szövegbeviteli módszer gyorsabb-e a másiknál, akkor kontrollált kísérletre van szükség. Ez a következő fejezet témája.

Egy utolsó pont érdemel említést. Bizonyos típusú kontrollált kísérletekben nem lehet ok-okozati következtetéseket levonni. Ha a manipulált változó a résztvevők egy természetesen előforduló tulajdonsága, akkor az ok-okozati következtetések megbízhatatlanok. Példák a természetben előforduló tulajdonságokra: nem (nő, férfi), személyiség (extrovertált, introvertált), kéztartás (bal, jobb), első nyelv (pl. angol, francia, spanyol), politikai nézet (bal, jobb) és így tovább. Ezek az attribútumok legitim független változók, de nem manipulálhatók, azaz nem rendelhetők a résztvevőkhöz. Ilyen esetekben az ok-okozati következtetés nem érvényes, mert nem lehet elkerülni a zavaró változókat (az 5. fejezetben meghatározottak szerint). A férfiasság, az extrovertáltság, a balkezesség stb. mindig más tulajdonságokat hoz létre, amelyek szisztematikusan változnak a független változó szintjei között. Az ok-okozati következtetések ezekben az esetekben megbízhatatlanok, mert nem lehet tudni, hogy a kísérleti hatás a független változónak vagy a zavaró változónak köszönhető.