如何創建自我調整系統來增強使用者體驗

譯者注: 普適運算這個概念已經在電腦行業提出了很久。 在設計領域, 隨著可擕式智慧設備的發展與普及, 越來越多的設計師也將這個理念融入到產品設計中去。 本文作者通過幾個實例生動的講解了在設計自我調整系統時可以利用的設備與設計理念。 希望能讓讀者受益 。

原文位址: Creating An Adaptive System To Enhance UX

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在電腦科學中,「自我調整系統」特指能夠根據所收集的使用者資訊, 使用情景來調整其行為的交互系統。

它一直是學術領域關注的焦點, 這個理念也啟發了大批的電腦科學家。 但從來沒有一個時期能像今天這樣讓人憧憬未來電腦系統與人之間的交互所蘊含的前景。

今天的網路資訊科技得以讓我們創造豐富和個人化的體驗並追蹤使用者的交互行為加以即時分析。 輔以我們日常生活中隨身攜帶的智慧設備和各種感應器所收集的資料, 讓我們有機會在設計中添加適應性得以提供更透明和貼切的使用者體驗。

此文所涵蓋的基本理念是通過利用智慧設備上的感應器收集資料並理解使用者的使用情景, 提倡在設計師的思維模式中加入「自我調整設計」這一環。 通過一些實例展示使用情景的重要性以及自我調整應用能如何增強使用者體驗。

 

自我調整系統實例

全球定位系統(GPS)就是一個很好的早期自我調整系統案例。 對於車載GPS, 當駕駛員駛入隧道或車外光線變暗(從日落到傍晚)時, GPS會自動切換至更暗的介面(夜間模式)來避免過於明亮的介面在強烈的對比下讓駕駛員感到眩暈甚至短暫失明。 系統通過感知,理解並利用使用者的確切位置, 時間和車外光線的明暗等資訊, 主動適應使用者的需要並保持一個安全的駕駛環境。

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現在的車載導航系統所提供的日/夜行駛介面能正確根據駕駛員的位置, 車內外環境和時間切換介面。保證在不同的使用情景下介面清晰可辨並且在必要時避免使用者疲勞或眩暈。

可以說自我調整設計就是傾聽環境並學慣用戶的使用模式。 智慧設備與感應器所收集的資料, 不同設備間資料的連結與同步和對使用者行為的分析就是創造自我調整使用者體驗的秘訣。 通過合併這些設備和科技所提供的資料,我們不但能更瞭解使用的情景, 更可以預測到使用者在特定時刻的需要。

Google Now就是一個很好的例子。 它可以通過對使用場景和使用者手機資料的分析提前預測使用者所想的問題。 通過一系列在使用者手機上出現的智慧卡片, Google Now可以提前告訴你所在地當天的天氣, 交通情況, 當你站在火車月臺時告知下一趟火車什麼時候到達, 你最喜歡的球隊當前的比賽結果等。通過記錄並分析使用者使用手機的習慣和設置, 比如通過手機流覽和搜索記錄更新你可能喜歡的球隊, 當前地理位置和早期地理位置等資訊則會説明提供你下一個可能目的地的交通狀況。

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作為設計師, 我們瞭解有些使用者並不喜歡使用虛擬的觸摸鍵盤,所以我們在設計中盡可能的減少觸屏設備上字元輸入的必要性。 通過利用智慧設備上的感應器記錄的使用者行為和資料,通過語音命令(類似iOS上的Siri)讓Google Now給予使用者一個完全無需鍵盤輸入的自我調整使用體驗。這能説明其更好地適應移動手機使用者的需求並迅速的提供他們在旅程中所需的資訊。

自我調整系統並不僅僅局限于行動裝置的使用者。 無所不在的普適運算環境(Ubicomp)指的就是使用者所處的環境被智慧設備和互相連接的數位設備所環繞。在工作或個人空間裡, 這些設備在必要時能為使用者提供不打擾的説明。 類似的, 環境智慧(Ami)指的是對使用者的存在和行為敏感並能做出適當反應的數位環境。

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Nest使用感應器來探測主人的活動並回應的調節室內溫度以達到舒適,節能的目的。

Nest,這款可以自主學習的智慧溫度錶就是一個集成到家庭環境中的自我調整系統的絕佳實例。 使用了溫度, 濕度, 觸控, 近場感應, 遠場感應甚至環境光感應等多種感應器,它能夠在任何時候都自動探測家中是否有人以及主人的活躍程度。 通過智慧分析這些資料並相應的調整溫度, Nest可以為家庭省下多達20%的製冷/制熱能源費用。

當家中無人時, Nest會自動關閉制熱。 當你下班回家時它知道應該把暖氣打開了。通過最初幾周的使用, Nest甚至能夠記住你每天大概什麼時候下班回家, 並提前打開暖氣。 這樣你一打開家門就會發現家裡已經是暖暖的。

在1991年, 普適運算之父Mark Weiser就說過:

「對人們影響最深刻的技術往往是那些逐漸融入到我們身邊,直到它們與日常生活融為一體甚至無法分辨」。

Nest作為一個絕佳的例子向我們展示了普適計算在設計中的應用。 除了使用者介面,現代科技已經逐漸消隱到人們日常生活中而無法分辨了。

這些設備在不同情境下利用感應器和資料來預測連使用者自己都尚未察覺的潛在需求並做出回應反應, 這就是未來使用者體驗設計的發展方向。

 

自我調整的思維模式

同傳統的桌面設備相比, 行動裝置的使用環境更加多樣化。但是現在的行動裝置很少利用不同使用環境下的場景資訊, 因而用途仍舊相對單一。 例如, 一個有城市地圖並基於本地商務的應用可以有不同的使用情景: 在城鎮中步行或待在家裡, 有或沒有網路連接。

今天,使用者可以自訂他們的設備, 並根據需要選擇應用。 即使以使用者為中心的設計流程可以保證一定程度的接受度和使用場景相容性。「在預設系統設置下可以滿足並解決所有使用者的需求」也是不可能的事情。

「適應性設計的思維模式」是一種利用現有設備和科技來大大增強使用者體驗和產品用途的思維邏輯。這套邏輯的獨特之處在于學慣用戶和其使用的環境並主動適應現有的使用情景和需求。 因此, 設計師需要首先為不同的使用情景設計, 然後再設計不同的情境下觸發的不同功能。

下面就是一個以適應性設計思維創建的自行車共用應用的案例。自行車共用系統(又叫單車出租)在全球主要城市里變得越來越常見。 單車出租不但能減少交通擁堵和空氣污染, 還能鼓勵城鎮居民保持一種健康的生活方式。

一位想要租車的使用者可以通過手機查看離他/她最近且有可租車輛的自行車出租點。如果使用者對當地不是很熟悉他們還可以使用應用來獲取到達租車點的路線與引導; 這就是這款應用的核心功能。

一款自我調整系統可以在使用者到達單車出租點時自動為其提供附加的選項,例如當使用者在到達租車點時提供一鍵快速租車的功能, 而在使用者到達租車點之前這一功能還未被觸發。 在租車期間,應用會提供給使用者附近有停車位的租車點資訊以方便他們還車, 同時為使用者顯示租期和帳戶餘額等資訊。

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一款租車應用可以通過收集並分析使用者的位置和時間資訊來提供不同的選項

通過使用設備上的GPS系統,連接網路並瞭解使用者在產品使用週期中特定時期的使用情景。 自我調整性設計會為單車出租應用的使用者提供可靠的附加功能。

自我調整和回應式設計

一個自我調整性系統會根據環境變化自動適應使用者需要。回應式設計(或回應性佈局)是自我調整設計的一個分支, 用於在網頁設計中為了讓頁面在不同的設備上都能提供最優的觀看體驗。 在UX雜誌的一篇文章《多螢幕生態系統》中, 有關于通過理解行動裝置的使用情景並針對不同情景路徑而創建回應式網站的討論。

 

自我調整性的情景

下面的節選來自一本2007年名為《適應性網路》的書。 這本書提到了情景在行動裝置設計中的重要性並結合行動裝置獲取情景資訊的能力進一步闡述了自我調整性。例如, 通過利用當前使用情景資訊來調整使用者交互和使用者接收資訊的方式。

瞭解使用情景是進行適應性設計的前提。 情景並不僅僅是位置資訊,還包括了環境噪音, 光線強度, 網路連接情況和頻寬, 甚至是使用者的社交環境。 除了這些,系統還需要結合物理探測器和環境探測器收集的資訊來預計使用者的目標和意圖。(例如光線, 壓力和噪音感應器)

自我調整系統的前提條件是能正確分析使用者所處的環境和場景。為了這個目的, 系統隨時需要依賴不同情境下的資訊回饋。取決於所支援的任務, 情景可以被許多不同的屬性所定義。 因此, 設計師在創建自我調整的行動裝置應用時需要留意諸如空間資訊, 臨時資訊,物理資訊和與使用者活動相關的屬性變化來提供有效的支援。

比如,一個説明使用者購物的移動應用需要能夠知道當前使用者所處的空間環境(例如使用者附近有哪些產品),使用者當時所面臨的一些限制(有多少時間可以用來購物)和使用者的個人喜好與購物偏好(例如使用者喜歡紅酒或白酒來搭配吞拿魚),購物清單的詳細資訊(那些物品在購物清單上, 它們又分別是用來做什麼的?)甚至是使用者的心理狀態和情緒(使用者是否享受當前的購物環境)。

當下, 理解使用者的個人資訊和產品的使用情景比以往任何時候都要容易得多。在設計時應該利用使用者隨身攜帶手機這個特性。 一個智慧手機儼然是一個小型的高科技裝備,其包含的資訊能被設計師用來理解使用者和使用情景。 精密而先進的科技不僅能讓設計師分析使用者是否在步行, 靜止或是在嘈雜或安靜的環境中,還能説明設計師清楚的知道使用者在商店中的具體位置, 諸如使用者在那一條過道等資訊。

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一款應用可以分析使用者在商店中的精確位置並根據這些提供適應當前情景的資訊。

下面的節選來自一本2007年名為《適應性網路》的書。 這本書提到了情景在移動適應性設備設計中的重要性並結合行動裝置獲取情景資訊的能力進一步闡述了自我調整性。例如, 通過利用當前使用情景資訊來調整使用者交互和使用者接收到的資訊表現方式。

AislePhone, 一家以色列的創業公司目前就正在Beta測試這種應用。他們開發的平臺甚至可以精確到獲知使用者到底在店中第幾排通道。 有了這種科技的説明, 當大型超市或其它商場開始使用位置和使用者個人資訊來提升購物體驗時,拿著手機購物會變得越來越普遍。

谷歌室內地圖可以讓使用者查看並獲取不同的商業地點的室內地圖與樓層導航資訊,諸如機場, 百貨商店等。

有了這種技術, 傳統超市或百貨中「我的位置」導航月臺就會慢慢不被人們所需要了。 你可以用智慧手機來定位,這個體驗還可以根據你的具體需要而改變。 例如當你走過特定商店或位置時應用會根據你的性別, 年齡等個人資訊提供更個人化的折扣和推薦。

 

設計自我調整系統

適應性設計既包含了隱性功能, 也包含顯性功能。 通常來講,適應性設計會非常的隱蔽和不打擾。 比如說, 現在的主流搜尋引擎都會在使用者開始輸入搜尋條件時彈出即時的自動完成推薦清單,在使用者剛開始嘗試搜索時就試著幫使用者節省時間。 通過記一段時間內的所有搜索或使用者的搜索記錄來更精確的預測使用者的意圖。

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例如,當使用者搜索「rin」時,搜尋引擎就會根據最近的搜索熱度和關聯度(以及使用者的搜索歷史)來推薦搜尋條件。

另外一個適應性設計的例子就是能根據測試者上一道題目的完成情況自動調整後續問題難度的測試系統。或者像豆瓣或蝦米那樣能根據使用者的個人資訊或收藏自動推薦內容的系統。

雖然這種使用者體驗應該始終保持不打擾的本質,適應性系統的介面設計卻應該易於辨別好讓使用者理解是在什麼情境下發生了改變, 這樣可以讓使用者隨時保持操控感。 為了更好的體驗,應用還應該讓消費者可以自行設置適應性的特性與功能細節。 例如夜間的導航系統雖然會自應用較深的背景介面, 但使用者應該始終能手動將其調回日間的介面模式。或者在進入一家百貨時觸發了不同的體驗, 使用者應該能理解這些改變發生的情景並樂於接收這樣的功能。

查理斯.達爾文寫到:

「萬物中,並非最強或最聰明的得以最終生存下來, 而是最能適應變化的物種 – 所謂適者生存。」

人類天生就能很好的適應周遭的環境,這也是我們得以生存和延續的重要前提條件。 作為設計師, 我們可以利用這個與生俱來的天性, 直覺和頭腦的分析來説明我們設計在不同環境下不同交互行為與特點。 例如, 在嘈雜環境下交流時, 我們會提高音量。相同的, 一個適應性的應用應該可以自動提高音量。

在更為嘈雜的環境中,我們使用手勢來獲得注意並會在聽對方說話時仔細觀察其嘴型(讀唇)。 但是, 人的大腦不像電腦那樣可以同時處理多層資訊, 我們的認知能力和感應也是有限的。

今天人們在口袋裡隨身攜帶的智慧設備比以往任何時候都要強大。結合智慧手機上的感應器和網路傳輸能力, 我們可以即時的收集並分析使用者的使用情景和其個人偏好, 讓我們有機會為其提供適應其需要的超凡使用者體驗。

下面就是幾個使用這些科技的要點:

 

分析使用者行為

和Google Now相似, 通過分析使用者行為和其與數位設備的交互可以更好的理解其使用情景。分析使用者的搜索習慣或下載了什麼樣的應用可以告訴我們他們的設置和偏好。 追蹤使用者的當前位置和歷史位置資訊可以給我們其周邊資訊和他們的活動範圍。這樣我們就可以知道他們去工作時的地鐵路線, 午飯時喜歡去的餐廳。 當然在一些國家, 如果沒有征得使用者同意便記錄這些資訊的話是會觸犯法律的, 所以務必要謹慎。

下面是一個通過分析使用者行為來説明創建一個適應性系統的例子。在著名的谷歌眼鏡視頻中, 我們跟隨使用者一起享用早餐, 離開他的公寓然後走向地鐵站。 在到達地鐵站入口時,一條通知告訴他地鐵系統發生了暫時的服務中斷並提供了備選的步行路線。 這看起來可能會很有説明,但一個真正智慧的適應性系統會分析使用者的行為並在他起床的時候就提前通知其地鐵服務中斷。

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谷歌眼鏡使用使用者的地理位置來提供相關的有用資訊

理解使用者的行為(不管他們是乘地鐵還是步行去上班)並將這些行為資訊和其它的資訊相關聯可以讓我們理解並適應使用者的需要。大多數時候僅僅靠一個資訊來源是不夠的, 只有通過將網路, 使用者行為資訊和智慧設備上的感應器收集到的資訊綜合分析才能深入的瞭解使用場景。 比如說,我們可以測量使用者室外的溫度, 並將其位置和網上的天氣資訊結合,然後使用這些資料來為使用者提供當地的計程車公司電話和一條步行路線(如果使用者在下雨時並不像步行去上班的話)

 

利用使用者的故事

行為目標鎖定或個人化指的是一些線上出版商或廣告公司用來增加它們宣傳活動成功率的方法。通過收集網站和登錄頁上的資料並將這些資料進行分析利用。 個人化技術根據個體使用者具體的資料和行為偏好, 讓動態插入, 自訂或內容推薦更容易被接受。

從另一個方面來看, 個人化得益于網上越來越多的開放式資料,很多公司都將資料通過API(應用程式程式設計介面)公開, 網路服務和開放式資料協定也越來越流行。例如, Pipl就是一個設計來專門在網際網路上鎖定個人資訊的搜尋引擎。 Pipl使用身份分辨演算法來收集資訊並橫向連結不同來源的資訊,然後生成一個包含個人所有在網上可搜索到資訊的線上檔案。 Pipl將這些資訊通過API對所有的開發者開放。 通過電子郵件向Pipl發出一個API申請, 使用者可以得到被搜索物件的性別, 年齡, 位置和喜好等資訊,並能根據不同的使用者提供更加個人化的體驗。

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Pipl可以收集所有在網上公佈的有關個人的任何資訊

網路連接讓理解使用者故事變為可能。它不但可以讓我們瞭解使用者在網上的公開資料, 還是連結所有其它科技的關鍵。 雲計算, 獲悉當地的天氣, 交通狀況甚至是網路連接類型本身(WiFi或3G)都可以説明我們理解使用場景。 最終,適應性設計的關鍵還在於真正根據感應器和網路收集的資料來理解使用者的故事背景和使用場景來設計功能與特點。

 

感應器資料

對於適應性系統來說, 感應器指任何可以讓系統理解並檢驗使用場景的科技。它包括智慧設備中的內建加速度感應器, 攝像頭, 內建時鐘甚至是麥克風。 我們可以使用各種不同的內建感應器來更好的理解使用者所處的環境。比如智慧手機內建的測速器可以説明我們判斷使用者是在步行還是跑步。

需要使用感應器的情景有兩種:日常生活中的物體傳輸諸如溫度或噪音等級等資料到智慧設備中, 比如說iGrill, 它是一個烹飪用溫度計,同時還能通過安全的遠距離藍牙連結和智慧手機通訊。 諸如此類的智慧設備利用內建的感應器來接收, 處理和輸出資料給使用者。通過使用這些感應器並同其它我們提到過的科技一起, 我們通常可以得到有關使用者具體使用場景的詳實的具體資訊來説明我們設計並創建適應性系統。

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iGrill烹飪溫度計和其iPhone上的應用介面

感應器在未來可以成為很強大的設計工具。 舉個例子, 通過感應器的説明,電子商務的結帳過程無需使用密碼來登入銀行的個人帳戶。 通過使用四層感應器資料我們就可以在一定程度上確保使用者身份的真實性並創建無需手動密碼輸入的銀行登錄介面。這個‘輕量’級版本的應用可以被用來檢查帳戶結餘等無需高等級身份驗證的操作。想像一下使用者在家中通過平板電腦查看他/她的銀行帳戶。

第一層安全措施和這個平板電腦相關聯的使用者名。第二層安全資訊則是位置傳感器, 它會讓我們知道使用者是在經驗證的家庭位址上網, 並且這個位址也和銀行帳戶相關聯。第三層安全資訊是使用者的無線連結。(使用者使用的無線路由器都有一個唯一的MAC位址)在這個基礎上, 我們可以通過檢查使用者附近的Wi-Fi網路連接來獲得第四層安全資訊(使用者的鄰居所使用的路由器也有獨一無二的MAC位址)。如果這些資訊能保持一致的話我們就可以讓使用者登錄並無需手動輸入密碼或下載數位驗證憑證和動態碼。

為了瞭解更多的適應性設計和如何在不同場景下利用感應器。我推薦大家有時間都去拜讀一下 Albrecht Schmidt的一本叫CoNtext Aware Computing的書。

 

結語

今天我們剛剛開始看到使用感應器和科技連結設備和人的潛力。 「物體的互聯網」這個詞彙指的就是將各不相同並能單獨辨認的物體通過網路連接起來。 比如一個智慧花盆會在植物需要時發出信號。 毫無疑問的是在未來,為了讓使用者通過更貼近其使用場景和更個人化的操作與介面完成任務, 適應性設計會扮演更重要的角色。

 

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