ai-ux-usability-test

Автоматизированное тестирование юзабилити и UX-отзывы для концепций расширений на базе AI

Представьте себе, что вы получаете UX-отзывы о своей идее расширения Chrome до написания единой строки кода! AI начинает делать автоматизированное тестирование юзабилити и UX-отзывы для концептуальных дизайнов реальностью, предлагая революционный подход к валидации на ранних стадиях.

Передовой AI для концептуального тестирования юзабилити и UX-отзывов:

• Эвристическая оценка и UX-обзор на базе AI:

  • Концепция: AI можно обучить автоматически оценивать концепции расширений Chrome (описанные в тексте или каркасах) на соответствие установленным эвристикам юзабилити и принципам UX-дизайна. Это обеспечивает UX-обзор экспертного уровня без ручной оценки человеком.
  • Эвристики и принципы UX:
    • Эвристики Нильсена-Молича: https://www.nngroup.com/articles/ten-usability-heuristics/ - Классический набор из 10 эвристик юзабилити для дизайна интерфейса.
    • WCAG (Руководство по обеспечению доступности веб-контента): https://www.w3.org/WAI/standards-guidelines/wcag/ - Руководство по обеспечению доступности веб-контента для людей с ограниченными возможностями.
    • Лучшие практики UX для расширений Chrome (Документация Google): https://developer.chrome.com/docs/extensions/mv3/user_experience/ - Официальные рекомендации Google по UX расширений.
    • Общие принципы UX-дизайна (например, простота обучения, эффективность, запоминаемость, ошибки, удовлетворение): Более широкие принципы UX, применимые к любому программному интерфейсу.
  • AI Техники:
    • Обработка естественного языка (NLP): Для анализа текстовых описаний концепций расширений и выявления потенциальных проблем юзабилити, связанных с ясностью, последовательностью, потоком пользователей и предотвращением ошибок.
    • Графы знаний и семантические рассуждения: Для представления эвристик юзабилити и принципов UX в виде структурированных знаний и рассуждений о том, насколько концепция расширения соответствует или нарушает эти принципы.
    • Классификация машинного обучения: Для классификации концепций расширений как "высокий риск юзабилити", "средний риск", "низкий риск" на основе результатов эвристической оценки.
  • Инструменты и фреймворки (Концептуальные/Развивающиеся - Область исследований):
    • В настоящее время существует ограниченное количество готовых инструментов. Это передовая область исследований.
    • Сосредоточьтесь на создании пользовательских решений с использованием библиотек NLP (spaCy, Transformers) и методов представления знаний (Protégé, RDFlib).
    • Ищите научные статьи по темам "автоматизированная эвристическая оценка", "UX-обзор на базе AI", "оценка юзабилити на основе знаний".
  • Пример (Концептуальный): Подробно опишите свою концепцию расширения Chrome (текстовое описание, каркасы). Подайте это описание в инструмент эвристической оценки на базе AI. Инструмент проанализирует вашу концепцию на соответствие эвристикам Нильсена и рекомендациям WCAG и выдаст отчет, выделяющий потенциальные проблемы юзабилити: "Эвристика №1 (Видимость состояния системы) может быть нарушена, потому что расширение не обеспечивает четкой обратной связи при выполнении действия X." или "Рекомендация WCAG 1.4.1 (Использование цвета) может вызывать беспокойство, потому что UI в значительной степени полагается на цвет для передачи информации без достаточных текстовых альтернатив."

• "Когнитивный проход" на базе AI и симуляция пользовательского пути:

  • Концепция: Когнитивный проход - это метод оценки юзабилити, при котором оценщики пошагово выполняют задачу с точки зрения пользователя, учитывая их цели и знания. AI может автоматизировать этот процесс, имитируя пользовательские пути и выявляя потенциальные когнитивные препятствия.
  • Шаги когнитивного прохода (Автоматизированные):
    • Определение задачи: Определите типичные пользовательские задачи для вашего расширения (например, "Сохранить веб-страницу в заметки", "Заблокировать отвлекающие веб-сайты", "Перевести выделенный текст").
    • Моделирование цели пользователя и априорных знаний: Смоделируйте предполагаемые цели и априорные знания типичного пользователя, пытающегося выполнить каждую задачу.
    • Пошаговая симуляция задачи: AI имитирует пользователя, пытающегося выполнить задачу шаг за шагом через концептуальный UI вашего расширения (на основе каркасов или описаний).
    • Обнаружение когнитивных препятствий: AI выявляет потенциальные когнитивные препятствия на каждом шаге, такие как:
      • Проблемы с формулировкой цели: Является ли цель пользователя ясной и согласованной с функциональностью расширения?
      • Проблемы с выбором действия: Очевидно ли пользователю, какое действие предпринять дальше?
      • Трудности интерпретации обратной связи: Является ли обратная связь системы четкой и понятной для пользователя?
  • AI Техники:
    • Планирование задач и AI, ориентированный на цели: Для имитации выполнения пользовательских задач и достижения целей.
    • Представление знаний и рассуждения: Для моделирования знаний, целей и когнитивных процессов пользователя.
    • Системы на основе правил и экспертные системы: Для кодирования принципов когнитивного прохода и эвристик в виде правил для оценки AI.
  • Инструменты и фреймворки (Концептуальные/Развивающиеся - Область исследований):
    • В настоящее время существует ограниченное количество готовых инструментов. Это очень продвинутая область исследований.
    • Сосредоточьтесь на изучении библиотек AI-планирования (Pyhop, PDDL4J) и фреймворков представления знаний (OWL, RDF) для создания пользовательских симуляторов когнитивного прохода.
    • Научные статьи по темам "автоматизированный когнитивный проход", "симуляция пользовательского пути на базе AI", "вычислительное когнитивное моделирование для UX".
  • Пример (Концептуальный): Определите задачу "Сохранить веб-страницу в заметки" для вашей концепции расширения. Когнитивный проход на базе AI будет имитировать пользователя, пытающегося выполнить эту задачу шаг за шагом через ваш концептуальный UI. Он может выявить когнитивное препятствие: "Шаг 2: Пользователю нужно нажать на значок расширения. Препятствие: Очевидно ли новому пользователю, что нажатие на значок - это первый шаг к сохранению заметки? Рассмотрите возможность добавления всплывающей подсказки или подсказки для адаптации."

• Генеративный AI для прототипирования UI и автоматизированное A/B-тестирование концепций:

  • Концепция: Генеративные AI-модели (такие как DALL-E 2, Stable Diffusion, Midjourney для UI-дизайна и, возможно, модели генерации кода в будущем) можно использовать для быстрой генерации UI-прототипов для различных концепций расширений. Затем эти прототипы можно использовать для автоматизированного A/B-тестирования для сбора ранних отзывов пользователей и валидации UX-решений.
  • Генеративное UI-прототипирование:
    • Генерация UI из текста: Опишите желаемые элементы UI и макет в текстовых запросах к генеративным AI-моделям. AI генерирует визуальные UI-прототипы на основе ваших запросов.
    • Перенос стиля и вариация UI: Используйте генеративный AI для создания вариаций UI-прототипов с разными стилями, цветовыми схемами, макетами и расположением компонентов.
  • Автоматизированное A/B-тестирование концепций:
    • Тестирование концепции A против концепции B: Сгенерируйте UI-прототипы для двух разных концепций расширений или двух разных UI-подходов для одной и той же концепции.
    • Сбор онлайн-отзывов пользователей: Представьте эти прототипы потенциальным пользователям (например, через онлайн-опросы, платформы для тестирования юзабилити) и соберите отзывы об их предпочтениях, воспринимаемой юзабилити и понимании функций.
    • Анализ отзывов на базе AI: Используйте AI для анализа отзывов пользователей из A/B-тестов, чтобы определить, какая концепция или UI-подход более эффективны и удобны для пользователя.
  • Инструменты и фреймворки:
    • Генеративные AI-модели изображений (DALL-E 2, Stable Diffusion, Midjourney): Для генерации UI из текста и вариации UI.
    • Figma, Adobe XD, Sketch (Инструменты UI-дизайна): Используйте генеративный AI для создания начальных прототипов, а затем доработайте их в специализированных инструментах UI-дизайна.
    • Платформы для тестирования юзабилити (UserTesting, Maze, Optimal Workshop): Для проведения онлайн A/B-тестов и сбора отзывов пользователей о прототипах.
    • Инструменты анализа опросов на базе AI (Концептуальные/Развивающиеся): Ищите инструменты, которые интегрируют AI для анализа открытых ответов на опросы и выявления ключевых тем в отзывах пользователей.
  • Исследования и вдохновение:
    • Научные статьи по темам "генеративный UI-дизайн", "UI-прототипирование с помощью AI", "автоматизированное тестирование юзабилити с помощью AI".
    • Изучите демонстрации и исследования компаний, работающих над генеративным UI (например, Microsoft, Adobe, Google AI research).
  • Пример (Концептуальный): Для вашего расширения "AI-помощник для письма" сгенерируйте два UI-прототипа с помощью DALL-E 2: Концепция A - минималистичный всплывающий UI, Концепция B - более функциональная боковая панель UI. Создайте простой онлайн-опрос, представляющий оба прототипа потенциальным пользователям и задающий вопросы, такие как "Какой UI легче понять?", "Какой UI выглядит более привлекательным?", "Какой UI кажется более эффективным для задач письма?". Используйте анализ опросов на базе AI для анализа собранных отзывов и определения того, какая UI-концепция предпочтительнее для пользователей.

Практическое задание:

1. Выберите концепцию расширения Chrome.
2. Выберите одну из описанных выше продвинутых техник тестирования юзабилити на базе AI (эвристическая оценка AI, когнитивный проход AI или генеративное UI-прототипирование).
3. Опишите концептуальный план применения выбранной вами AI-техники для оценки юзабилити и UX вашей концепции расширения до разработки.
   • Какие входные данные вам нужно будет предоставить AI-инструменту (текстовое описание, каркасы, сценарии задач)?
   • Какой тип вывода или обратной связи вы ожидаете от AI-инструмента?
   • Как бы вы использовали эту обратную связь для улучшения своей концепции расширения?
4. (Необязательно, если у вас есть больше дизайнерских навыков): Поэкспериментируйте с использованием генеративной AI-модели изображений (например, DALL-E 2 или Stable Diffusion) для создания очень простого UI-прототипа для вашей концепции расширения на основе текстовых запросов. Сосредоточьтесь на изучении потенциала генеративного UI, а не на создании отполированного дизайна.