Презентация - "Проектирование интерфейса пользователя"

Учебный курс «Проектирование интерфейса пользователя» Преподаватель: к. т. н. Пескова Ольга Вадимовна

Исследование пользователей и предметной области Лекция №3

Место в общем плане проектирования

Изучение пользователей. Фокус-группы

Изучение пользователей. Полевые исследования

Изучение пользователей. Прочие варианты/комбинации методов сбора данных.

Исследование пользователей и предметной области

Место в общем плане проектирования

Анализ собранных данных Цель: Создание профилей групп и/или персонажей с их контекстными сценариями. Задачи: подготовка и обработка результатов исследования; группировка пользователей. Методы решения задач: качественные (участие всей команды); количественные (математические вычисления); комбинированные.

Группировка пользователей

Качественные методы. Этапы

Диаграмма сходства (affinity diagram ) Область применения: анализ наблюдений, полученных в ходе полевого исследования; определение и группировка пользовательских функций как элементов дизайна; анализ наблюдений, полученных в ходе юзабилити-оценки. Результат: наблюдения, сгруппированные по тематикам.

Сортировка по шкалам Выявить поведенческие переменные. Сопоставить респондентов с поведенческими переменными Выявить значимые шаблоны Синтезировать характеристики и соответствующие им цели Проверить полноту и выявить избыточность. Перейти к формированию персонажа.

Пример. Сайт ГОУ Лицей №1524 («Школьный веб-сайт»)

Пример «Школьный веб-сайт». Основные наблюдаемые поведенческие переменные

Пример «Школьный веб-сайт». Сортировка по шкалам. Выявление значимых шаблонов

Пример. Сайт библиотеки МГТУ им. Н. Э. Баумана («ЭБ Яуза»)

Пример. «ЭБ Яуза». Сортировка по шкалам. Малопригодный метод

Количественные методы. Этапы

Преобразование вариантов ответов в числовые эквиваленты Варианты ответа: номинальные; порядковые; непрерывные.

Пример «ЭБ Яуза». Преобразование вариантов ответов в числовые эквиваленты.

Количественный анализ данных Отобрать разделяющие наблюдения переменные – факторный анализ данных; Построить кластеры наблюдений – кластерный анализ. Выяснить: принадлежность объектов кластерам; расстояние до кластеров; переменные, различающие кластеры.

Инструменты Исследование «ЭБ Яуза» выполнено с использование статистического пакета SPSS Statistics 17.0. Бесплатные статистические пакеты: надстройка для Excel – AtteStat (http://attestatsoft.narod.ru/download.htm) – кластеризация данных; надстройка для Excel – Chemometric (http://www.chm.bris.ac.uk/org/chemometrics/addins/index.html) – метод главных компонент.

Кластерный анализ данных. Отбор разделяющих переменных Метод главных компонент: по каким переменным наши пользователи различаются? как взаимосвязаны переменные?

Кластерный анализ данных. Метод главных компонент

Пример «ЭБ Яуза». Исследование ролей переменных и предположения о их взаимосвязях

Пример «ЭБ Яуза». Отбор разделяющих переменных

Пример «ЭБ Яуза». Кластерный анализ данных

Интерпретация результата кластеризации выделить характеризующие кластер значения переменных; отбросить переменные, недифференцирующие кластеры; сформировать гипотезы, объясняющие выделенные особенности.

Пример «ЭБ Яуза». Выборочные характеристики центров кластеров

Пример «ЭБ Яуза». Анализ сводных таблиц

Пример «ЭБ Яуза». Анализ сводных таблиц

Пример «ЭБ Яуза». Анализ сводных таблиц

Пример «ЭБ Яуза». Анализ сводных таблиц