Проектирование интерфейса пользователя

Слайд #1

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

Слайд #2

Исследование пользователей и предметной области Лекция №3

Слайд #3

Место в общем плане проектирования

Слайд #4

Изучение пользователей. Фокус-группы

Слайд #5

Изучение пользователей. Полевые исследования

Слайд #6

Изучение пользователей. Прочие варианты/комбинации методов сбора данных.

Слайд #7

Исследование пользователей и предметной области

Слайд #8

Место в общем плане проектирования

Слайд #9

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.

Слайд #10

Группировка пользователей

Слайд #11

Качественные методы. Этапы

Слайд #12

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.

Слайд #13

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.

Слайд #14

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

Слайд #15

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

Слайд #16

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

Слайд #17

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

Слайд #18

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

Слайд #19

Количественные методы. Этапы

Слайд #20

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

Слайд #21

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

Слайд #22

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.

Слайд #23

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.

Слайд #24

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

Слайд #25

Кластерный анализ данных. Метод главных компонент

Слайд #26

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

Слайд #27

Пример «ЭБ Яуза». Отбор разделяющих переменных

Слайд #28

Пример «ЭБ Яуза». Кластерный анализ данных

Слайд #29

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

Слайд #30

Пример «ЭБ Яуза». Выборочные характеристики центров кластеров

Слайд #31

Пример «ЭБ Яуза». Анализ сводных таблиц

Слайд #32

Пример «ЭБ Яуза». Анализ сводных таблиц

Слайд #33

Пример «ЭБ Яуза». Анализ сводных таблиц

Слайд #34

Пример «ЭБ Яуза». Анализ сводных таблиц