Post on 22-May-2020
Ambient Intelligence
#3
Menschzentrierter Gestaltungsprozess
12.05.2014
Dr.-Ing. Christoph Stahl
Ambient Intelligence
Quelle: IST Advisory Group Report „AmI: From vision to reality“ (2003)
Ambient Intelligence
Übersicht
• Mensch-Zentrierter Gestaltungsprozess
Usability und User Experience
Anforderungen erheben
► Personas
Konzeptioneller Entwurf
► Design Patterns
Entwurf von Prototypen
► Low/High Fidelity
Methoden der Usability Evaluation
► Analytisch
► Empirisch
Ambient Intelligence
Usability und User Experience
Mensch-Zentrierter Gestaltungsprozess
Ambient Intelligence
Usability und User Experience
• Usability (dt. Gebrauchstauglichkeit) beschreibt das
Ausmaß, in dem ein technisches System durch bestimmte
Nutzer in einem bestimmten Nutzungskontext verwendet
werden kann, um bestimmte Ziele effektiv, effizient und
zufriedenstellend zu erreichen.
[DIN EN ISO 9241-11, 1997]
Effektiv: Das Ziel kann vollständig erreicht werden
Effizient: möglichst schnell und mit wenig Aufwand
Ambient Intelligence
User Experience
• Das Nutzungserlebnis bzw. die User Experience (UX)
umfasst die Empfindungen und Reaktionen eines
Benutzers, die aus der Benutzung und/oder erwarteten
Nutzung eines Produkts, Systems oder Dienstes
hervorgehen.
"A person's perceptions and responses that result from the
use and/or anticipated use of a product, system or service“
[DIN EN ISO 9241-210]
schließt Gefühle, Meinungen, Vorlieben, Sinnes-
wahrnehmungen und physische und psychologische
Reaktionen mit ein
UX folgt aus Marke, Präsentation, Leistung, etc.
Usability kann UX Aspekte beinhalten.
Ambient Intelligence
User Experience
► “User experience includes all the users’ emotions, beliefs,
preferences, perceptions, physical and psychological
responses, behaviours and accomplishments that occur
before, during and after use.”
► “User experience is a consequence of: brand image,
presentation, functionality, system performance, interactive
behaviour, and assistive capabilities of the interactive system;
the user’s internal and physical state resulting from prior
experiences, attitudes, skills and personality; and the context
of use.”
► “Usability, when interpreted from the perspective of the users’
personal goals, can include the kind of perceptual and
emotional aspects typically associated with user experience.
Usability criteria can be used to assess aspects of user
experience.”
Ambient Intelligence
User Experience
Vor der Nutzung
Während der Nutzung
Nach der Nutzung
Ambient Intelligence
Erwartungen an das
Produkt (Marketing)
Effektivität und Effizienz
Erfahrungen
Usability
User Experience
Einige Kriterien
Ambient Intelligence
Usability
Ziele
effizient
Spaß
emotional
belohnend effektiv
sicher
nützlich
leicht
erlernbar
leicht
bedienbar
Kreativität
fördernd
ästhetisch
motivierend
hilfreich
unterhaltsam
Vergnügen
befriedigend
UX Goals
Quelle: Preece et al. (2002)
Menschzentrierter Gestaltungsprozess
• Wechselseitige Abhängigkeit von Aktivitäten nach ISO 9241
Ambient Intelligence
Den menschzentrierten
Gestaltungsprozess planen
Den Nutzungskontext
verstehen und beschreiben
Die Nutzungsanforderungen
spezifizieren
Gestaltungslösungen entwickeln, die
die Nutzungsanforderungen erfüllen
Gestaltungslösungen aus der
Benutzerperspektive evaluieren
Gestaltungslösung erfüllt die
Nutzungsanforderungen Iteration, soweit Evaluierungsergebnisse
Bedarf aufzeigen
Praxisbeispiel: ASSAM
• Fahr- und Navigationsassistent für Rollstuhl und Rollator mit: Tablet PC, Radsensoren,
Laserscanner
• Zielgruppe sind Senioren mit verschiedenen altersbedingten Einschränkungen: Sehkraft
Kognitive Fähigkeiten
Motorische Fähigkeiten
• Nutzungskontext Zuhause
Draußen: Straße, Park, Shopping, ..
• Drei Iterationen von Entwicklung und Evaluation geplant
www.assam-project.eu
Ambient Intelligence
Praxisbeispiel: ASSAM
Szenarien und Personas
Use Cases
Android App,
Microcontroller Developer Board
Usability Test, Field Trials
Ambient Intelligence
Anforderungen erheben
Mensch-Zentrierter Gestaltungsprozess
Ambient Intelligence
AAL Nutzergruppen
• Primäre End-Nutzer verwenden Produkte oder Dienste
selber.
Lead User: Technisch besonders versierte Nutzer
• Sekundäre End-Nutzer stehen in direktem Kontakt mit dem
primären Nutzer und profitieren ebenfalls direkt vom
Produkt, bzw. indirekt wenn so Pflegebedarf reduziert wird.
Pfleger, Familienangehörige, Freunde, Nachbarn
• Tertiäre End-Nutzer sind Institutionen oder Organisationen
die indirekt zur Nutzung beitragen, in dem sie organisieren,
bezahlen, oder notwendige Voraussetzungen schaffen. Sie
profitieren durch Effizienz und Effektivität von AAL
Lösungen durch reduzierte Kosten.
Dienstleister, Sozialversicherungen, Krankenkassen
Ambient Intelligence
Methoden zur Anforderunsanalyse
• Literaturrecherche
• Interviews und Workshops mit Zielgruppe
• Enthnographische Feldstudien
Shadowing: Bobachter dokumentiert Alltägliches
Cultural Probes: Endnutzer dokumentiert selbst den Alltag
mit bereitgestellten Materialien
► Kamera, Tagebuch, Sticker, ..
• Living Labs
• Personas
Ambient Intelligence
Methode: Personas
• Produktentwickler haben häufig nur eine vage Vorstellung
von den Nutzern und deren Anforderungen.
Basieren oft auf eignen Erfahrungen und sind mitunter
gegenläufig zu den tatsächlichen Anforderungen der Nutzer.
Persona-Beschreibungen unterstützen das Entwicklerteam
dabei, die genaue Zielgruppe zu identifizieren und zu
verstehen und Funktionen entsprechend zu gestalten.
• Eine Persona steht nicht für eine reale Einzelperson,
sondern es handelt es sich um eine fiktive Person, die
stellvertretend für eine bestimmte Zielgruppe steht.
Typische Merkmale, basierend auf realen Daten.
Strukturierte Beschreibungen ermöglichen Vergleichbarkeit.
Ambient Intelligence
Persona (Beispiel aus ASSAM)
Dorothea is quite agile. She just
moved from a house to a smaller
apartment, since her spouse died
last year and she didn’t see how
she should use all the space on her
own. The apartment is more
expensive, but she and her husband
had good jobs once, so she gets a
good pension. Now she also lives
closer to the city center, which was
quite important to her: she does not
need long bus rides anymore to go
shopping and she can meet up with
her friends for a coffee more
spontaneously. Already she figured
a huge disadvantage of that urban
life, though. Before, she was
physically quite active. She went for
a walk a lot in the close by forest
and she often went cycling along the
river. What she only now realizes is
that she really enjoyed the
quietness and safety of that rural
and low populated area.
She tried to ride her bike in the city
last week, but she suddenly found
the cycle path too small, and when
she came to an intersection, she
was overwhelmed and confused
from the complex traffic situation
and felt kind of a coordination
disorder. She did not dare going on
by bike and ever since she has not
used it anymore. She was already
thinking of getting the bike on the
bus and then cycle along the river in
her former environment again,
because she misses that physical
activity so much. But what if she
again loses balance and something
happens? There would not be
anyone for help around. She owns a
smart phone and is actually
technically versed, but with her bad
sense of orientation she wouldn’t
know if she was able to describe her
location in case of an emergency.
She was also thinking of going to a
gym - there even is a gym
especially for seniors around the
corner, but she actually cannot
imagine doing sports with 30 other
persons sweating next to her,
neither young nor old persons. Then
she was thinking of getting an
exercise machine for her home, but
now she wouldn’t have the space
for that anymore and as long as
somehow possible she wants to be
outside as much as possible.
Name: Dorothea Kabel
Age: 69
Family status: Widowed
Education: University Degree
Profession: Journalist
Type of disability:
coordination disorder
Level of disability: light
Mobility assistant: Tricycle
PERSONAL
GOALS - Do something for her fitness.
- Be able to enjoy nature on her own without being concerned about accidents.
FACTS
Ambient Intelligence
Lösungen entwickeln:
Konzeptioneller Entwurf
Mensch-Zentrierter Gestaltungsprozess
Ambient Intelligence
Mobile Design Patterns
• Wireframe
(Konzepte)
• Gallery
(Beispiele)
Ambient Intelligence
Android Design Patterns
• http://www.androidpatterns.com/
Ambient Intelligence
Lösungen entwickeln:
Entwurf von Prototypen
Mensch-Zentrierter Gestaltungsprozess
Ambient Intelligence
Entwurf von Prototypen
• Prototypen veranschaulichen Entwurfsideen zu einem
frühen Zeitpunkt und erlauben Nutzern eine
Meinungsbildung, bevor das Produkt fertig ist.
• Überprüfen von wichtigen Eigenschaften
Ambient Intelligence
Entwurf von Prototypen
• Prototypen veranschaulichen Entwurfsideen zu einem
frühen Zeitpunkt und erlauben Nutzern eine
Meinungsbildung, bevor das Produkt fertig ist.
• Überprüfen von wichtigen Eigenschaften
Palm Pilot: Größe für Hemdtasche optimiert, noch heute
gültiges Maß
Palm Pilot Prototyp aus Holz (links) und späteres Produkt (rechts), Jeff Hawkins, 1995
Palm Pilot
Lumia 920
iPhone 5
Ambient Intelligence
Low-Fidelity Prototypen: Storyboard
• Intelligenter
Kleiderschrank
• Storyboard „Tagesoutfit“
1 2
3 4
Der Schrank schlägt ein Outfit vor, Fächer leuchten
Benutzer entnimmt Kleid, RFID-Leser deaktiviert Licht.
Benutzer entnimmt Stiefel.. ..und zuletzt Hut und Handtasche.
Ambient Intelligence
Low-Fidelity Prototypen: Papier (1)
• Papierprototypen
Programmieren dauert oft zu lange
Ein System kann auch durch Papier simuliert werden
► Die Simulation wird von mehreren Personen durchgeführt
» Moderator, leitet das Experiment
» User, benutzt Papier-Computer
» Papier-Computer, öffnet Menüs durch neue Zettel etc.
» Beobachter, protokolliert Verlauf
Gemäß Virzi et al. (1996) hängt die Anzahl der gefundenen
Benutzbarkeitsprobleme nicht davon ab, ob Papierskizzen
oder reale Systeme zum Test verwendet werden.
Ambient Intelligence
Quelle: SyncReal Projekt „SEEDS“
Ambient Intelligence
Low-Fidelity Prototypen: Papier (2)
• Statt handgezeichneter Karten kann ein GUI auch
am PC gestaltet und mehrfach ausgedruckt werden.
Ambient Intelligence
High-Fidelity Prototypen
• Soll eine Benutzeroberfläche mit geringem Aufwand wie eine fertige Software wirken, bieten sich folgende Entwicklungstools an:
Powerpoint
HTML Editoren und Frameworks für Usability-Studien
Flash bzw. Adobe AIR
Visual Studio, Android SDK
• Toolkits
FluidUI ermöglicht Animation skizzierter GUIs
Ambient Intelligence
High-Fidelity Prototypen: Kompromisse
• Kompromisse bzgl. Funktionsumfang und Realisierung:
Horizontaler Schwerpunkt: Vollständige Menüstruktur, aber
wenig Details pro Funktion.
► Tiefe der Menüs ist entscheidendes Kriterium für Usability:
Wie viele Klicks sind notwendig um eine Funktion
aufzurufen?
Vertikaler Schwerpunkt: Nur bestimmte Funktionen werden
umgesetzt, dafür vollständig.
► Technische Machbarkeit prüfen (Sensorik, Rechenleistung, ..)
1 Klick
• Termine
• Kontakte
• To-Do Liste
• Notizen
Ambient Intelligence
Vergleich Low-High Fidelity
Typ Eigenschaften
Low-Fidelity
Prototyp
Niedrige Entwicklungskosten
Kurze Entwicklungszeit
Wird im Experiment durch einen Moderator gesteuert
Hilft bei Layout-Entscheidungen
Vergleich verschiedener Konzepte möglich
Machbarkeitsstudie, vermittelt Entwurfsidee
Nützlich um Anforderungen zu ermitteln, danach
wertlos
High-Fidelity
Prototyp
Teilweise funktionsfähig
Voll Interaktiv
Vom Benutzer selbst gesteuert
Navigationsschema wird klar definiert
Usability ist Messbar, Fehler werden leicht bemerkt
„Look and Feel“ eines fertigen Produktes, Fotos und
Videos
Kann später als Spezifikation dienen
Gut geeignet für Marketing und Verkauf
Ambient Intelligence
Methoden der
Usability Evaluation
Mensch-Zentrierter Gestaltungsprozess
Ambient Intelligence
Evaluationsziele
• How bad?
Schwachstellen und Probleme aufdecken
• How good?
Erfüllung bestimmter Eigenschaften
• Which is better?
Vergleich zweier Systeme anhand Kriterien
• Berücksichtigung technischer und gestalterischer Aspekte
Ambient Intelligence
Methoden der Usability Evaluation
• Formative Evaluation (auch Induktiv genannt)
Entwicklungsbegleitend
Soll Verbesserungsmöglichkeiten aufzeigen
Ggf. Test von Prototypen
• Summative Evaluation (auch Deduktiv genannt)
Überprüft Qualität des fertigen Systems
Ggf. Vergleich von Alternativen
Ggf. vorher/nachher Vergleich
Ambient Intelligence
Analytische Methoden
• Analytische Methoden
Formale Methoden
► Kognitive Modelle: Keystroke-Level GOMS
Beurteilung durch Experten
► Gestaltungsrichtlinien und Cognitive Walkthrough
• Empirische Methoden
Befragung und Beobachtung der tatsächlichen Nutzer
► Usability Tests (objektiv)
► Fragebogenverfahren (subjektiv)
Interpretation der Daten
► Statistische Signifikanz der Messergebnisse
► Welche Probleme sind wichtig? Wie zu lösen?
Qu
alit
ativ
Qu
antita
tiv
Ambient Intelligence
Formale Methode: Keystroke Model
• Keystroke-Level Model
Analysiert Effizienz von Oberflächen basierend auf der
Anzahl der benötigten Operationen (Tastatur/Maus) für
einen Arbeitsschritt
Addition der Zeiten
Ambient Intelligence
http://en.wikipedia.org/wiki/Keystroke-level_model
Experten-Methode: Gestaltungsrichtlinien
• Guidelines, Styleguides, Standards
Beispiel nächste Folie: Android Style
► http://developer.android.com/design/style
Vorgehensweise
1. Evaluatoren machen sich mit Guidelines vertraut
2. Präsentation des Systems
3. Anwendung der Guidelines
Ambient Intelligence
Ambient Intelligence
Methode: Cognitive Walkthrough
• Typische Handlungsabfolgen werden von Experten analysiert
• Fokus auf explorative Erlernbarkeit des Systems
1. Nutzerprofile erstellen
2. Aufgaben festlegen: bedeutsam und realistisch
3. Ideale Lösung festlegen
4. Definition der Schnittstelle
5. Analysephase: Vier Fragen Werden die Nutzer
► versuchen, den gewünschten Effekt zu erzielen?
► erkennen, dass die korrekte Handlung ausgeführt werden kann?
► erkennen, dass die korrekte Handlung zum gewünschten Effekt führen wird?
► den Fortschritt erkennen, wenn sie die korrekte Handlung ausgeführt haben?
Ambient Intelligence
Ambient Intelligence
http://www.youse.de/documents/nYOUSE/AALA_ToolboxA4_online.pdf
Empirische Methoden
• Analytische Methoden
Formale Methoden
► Kognitive Modelle: Keystroke-Level GOMS
Beurteilung durch Experten
► Gestaltungsrichtlinien, Heuristische Evaluation und
Cognitive Walkthrough
• Empirische Methoden
Befragung und Beobachtung der tatsächlichen Nutzer
► Usability Test mit Fragebogenverfahren (subjektiv)
► Experimente (objektiv)
Interpretation der Daten
► Statistische Signifikanz der Messergebnisse
► Welche Probleme sind wichtig? Wie zu lösen?
Qu
alit
ativ
Qu
antita
tiv
Ambient Intelligence
Usability-Test
• System wird von echten Nutzern erprobt
Realistische Aufgaben
Anzahl Versuchspersonen 5 – 50 (keine Entwickler etc.)
Quantitative Ergebnisse
• Beobachtung und Aufzeichnung
Im Labor oder Feldversuch
• Abschließende Befragung
Fragebogen, ggf. Interview
Ambient Intelligence
Versuchsteilnehmer
• Abhängigkeit der Anzahl der gefunden Probleme von der
Anzahl der Versuchsteilnehmer
Faulkner, L. (2003) Beyond the five user assumption: Benefits of increased sample sizes in usability testing. In: Behaviour research methods, Instruments, and Computers, 35(3) p. 379-383.
preiswert
Sicher
Ambient Intelligence
Usability Labor
• Kontrollierte Umgebung, keine Störungen
• Halbtransparente Spiegel zur Beobachtung
• A/V Aufzeichnung möglich
• Nutzungskontext glaubhaft, aber nicht real
Living Lab, Telecom Italia, Torino
Ambient Intelligence
Feldstudien
• Natürliche Umgebung
• Nutzungskontext wird bewahrt
aber Beobachtung kann Situation beeinflussen
• Langzeitstudien möglich
• Ortsbasierte Dienste
informatikgebäude, Saarbrücken Centre de vida Independent, Barcelona
Ambient Intelligence
Versuchsablauf: Beispiel ASSAM
• Vorstellung des Projekts
• Fragebogen zur Person
• Einführung in Tablet und
Rollator
• Teststrecken ablaufen
Aufzeichnung der Tests
• Fragebogen für Feedback
Ambient Intelligence
Beobachtung und Aufzeichnung
• Screen Recording (GUI)
Zusätzlich ggf. Logfiles erstellen
• Video
Gesichtsausdruck des Nutzers
Eye-Tracking: Fokus des Nutzers
• Audio
„Lautes Denken“ Methode
„Co-discovery“ Dialog zwischen mehreren VPs
• Versuchsleiter macht Notizen
• Analyse der Aufzeichnungen ist sehr zeitaufwendig
Logfiles benötigen spezielle Tools zur Analyse
Ambient Intelligence
Usability Test Fragebogen
• Typische Fragen für ein Interview nach einem Test Ich würde dieses Produkt gerne häufiger benutzen.
Ich finde das Produkt unnötig komplex.
Ich finde, das Produkt ist einfach zu benutzen.
Ich denke, ich würde die Unterstützung einer erfahreneren Person
brauchen, um in der Lage zu sein, das Produkt zu benutzen.
Ich finde, die verschiedenen Funktionen in diesem Produkt sind gut
integriert.
Ich denke, es gibt zu viele Inkonsistenzen in diesem Produkt.
Ich könnte mir vorstellen, dass die meisten Leute sehr schnell lernen
würden mit diesem Produkt umzugehen.
Ich fand das Produkt sehr schwerfällig im Gebrauch.
Ich fühlte mich sehr sicher bei der Benutzung des Produkts.
Ich musste eine Menge lernen, bevor ich mit diesem Produkt zurechtkam.
Ambient Intelligence
NASA Task-Load Index
Ambient Intelligence
Versuchsplanung für Quantitative Analyse
• Variablen
Bedingungen und Messgrößen
• Hypothese
Was wir zeigen wollen
• Experimentelles Design
Wie werden die Experimente durchgeführt
► Anzahl VPs
► Aufteilung VPs auf Bedingungen
Ambient Intelligence
Variablen
• Unabhängige Variable(n)
Veränderungen am Produktdesign ergeben verschiedene Bedingungen für Usability Tests
► z.B. Anzahl der Menüpunkte, Schriftgröße, Farben ..
Diskrete Variable mit zwei oder mehr Stufen
Wird durch den Versuchsleiter gezielt beeinflusst
• Abhängige Variable
Wird im Experiment gemessen
Zeigt den Effekt, der durch die unabhängige Variable hervorgerufen wird (oder auch nicht)
► z.B. die benötigte Zeit, Anzahl Fehler die gemacht wurden.
Ambient Intelligence
Mögliche Maße und Kriterien
• Zeit
Zeit um eine Aufgabe zu lösen
Zeit für Fehlerbehandlung
Wartezeiten (auf System oder Nutzer)
• Anzahl
Anzahl Fehler
Anzahl gelöster Aufgaben
Verhältnis gelöster/ungelöster Aufgaben
Anzahl positiver und negativer Äußerungen
Verhältnis positiver/negativer Äußerungen
• Skala
Fragebogen z.B. mit einer 5-Punkt Likert-Skala
► Trifft zu | trifft eher zu | teils-teils | trifft eher nicht zu | trifft nicht zu
Ambient Intelligence
Hypothesen
• Die Hypothese beschreibt das von uns erwartete Ergebnis
Unsere Annahme
► Formalisiert durch abhängige und unabhängige Variablen
► Meist aus Theorien abgeleitet
► z.B. “Die Fehlerzahl nimmt zu mit abnehmender Schriftgröße.”
• Nullhypothese H0
Grundannahme, dass gar keine Effekte vorliegen.
► z.B. “Die Schriftgröße hat keinen Einfluss auf Fehler.”
Ziel eines Experiments ist es, die H0 empirisch zu
widerlegen und damit unsere Annahme zu zeigen.
Ambient Intelligence
Experimentelles Design
• Within-groups Design
Jede Versuchsperson wird unter allen
Bedingungen getestet
Lerneffekte treten auf
Ambient Intelligence
Experimentelles Design
• Within-groups Design
Jede Versuchsperson wird unter allen
Bedingungen getestet
Lerneffekte treten auf
► AB-Test (Vorher-Nachher)
» Versuchsgruppe A testet zuerst X, dann Y
» Versuchsgruppe B testet zuerst Y, dann X
A B
Ambient Intelligence
Experimentelles Design
• Within-groups Design
Jede Versuchsperson wird unter allen
Bedingungen getestet
Lerneffekte treten auf
► Lösung: Reihenfolge wechseln (AB-Test)
• Between-groups Design
Jede Versuchsperson wird nur unter einer
Bedingung getestet
► Lerneffekte völlig ausgeschlossen
Mehr VPs benötigt
Individuelle Unterschiede wirken sich aus
► Lösung: Randomisierte Aufteilung
Ambient Intelligence
Wizard-of-Oz Experimente
• Benannt nach dem Zauberer im Kinderbuch, der Technologie nutzt, um sich mächtig darzustellen.
• Ein Wizard of Oz Prototyp soll nur den Eindruck erwecken, dass ein System funktioniert. Tatsächlich übernimmt ein menschlicher Versuchsleiter fehlende Funktionen
Die Versuchsteilnehmer werden im nachhinein aufgeklärt.
• WoZ kommt oft zum Einsatz bei
Sprachverständnis
Bild- und Aktivitätserkennung
Sensorischen Fähigkeiten The Wizard of Oz, MGM, USA, 1939
Ambient Intelligence
Wizard-of-Oz Anwendungsbeispiel
• Wie interagieren Personen mittels Sprache und Gestik
mit einem Rollstuhl?
Eine Versuchsteilnehmerin kommuniziert per Headset mit dem Rollstuhl „Wizard“ nutzt Applikation zur
Steuerung des Labs + Rollstuhls
Ambient Intelligence
WoZ Experimente zu Gestik im BAALL
Fragestellungen
• Bevorzugen Benutzer Sprache, Gestik oder beides?
• Welche Erwartungen haben Benutzer gegenüber dem Computer?
• Bevorzugen Benutzer eher funktionale oder höfliche Sprache?
• Welche Bedeutung haben kontextabhängige Äußerungen?
• Welche Gesten sind intuitiv, leicht erlernbar und technisch
erkennbar?
Gestik Sprache Redebegleitende
Gesten
Ambient Intelligence
Experiment: Gestik für Tür, Licht, Bett
Ambient Intelligence
Experiment: Rollstuhlsteuerung
Gestures used by Intelligent Wheelchair Users, ICCHP 2012, Linz, Austria
Ambient Intelligence
Ergebnisse der Experimente
• 561 gesprochene Anweisungen
• 59% Imperativ, 13% Halbsätze
• Kontextabhängige Äußerungen
Geringer Anteil (6%) bei Fahrzielen
Hoher Anteil (46%) bei Raumsteuerung
► “öffne/schließe <die> Tür”
► “Licht an”
• Die Mehrheit bevorzugt situationsabhängige Wahl
zwischen Sprache und Gestik
Ambient Intelligence
Signifikanz der Stichproben
• Beispiel: In einem Experiment bevorzugen 8 von 10
Versuchsteilnehmern Karten gegenüber mündlichen
Wegbeschreibungen.
80% klingt sehr überzeugend, also ein Beleg für eine
signifikante Präferenz in der Gesamtbevölkerung?
• Aber: Könnte das Ergebnis auf reinem Zufall beruhen?
Die Wahrscheinlichkeit für ein zufälliges Ergebnis ist ≈ 0.055
► Binomialverteilung: 10 Versuche, p=0.5, k>=8
Mehr als 1 zu 20 Per Konvention wird das nicht als
unwahrscheinlich angesehen: Ergebnis ist nicht signifikant
► Lösung: Experiment ggf. mit mehr Teilnehmern wiederholen
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Häufigkeitsverteilung Analysieren
• Experimente erzeugen große Datenmengen
Gibt es einen Unterschied zwischen Bedingungen?
Wie groß ist der Unterschied?
Wie genau ist die Abschätzung?
• Typische erste Analyse ist die Häufigkeitsverteilung
0
2
4
6
8
10
12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Fehler
Errors
0
1
2
3
4
5
6
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Häufigkeit je Fehleranzahl
Frequency
Ambient Intelligence
Quartile und Boxplot Visualisierung
9 6 7 7 3 9 10 1 8 7 9 9 8 10 5 10 10 9 10 8
1 3 5 6 7 7 7 8 8 8 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10
Unteres Quartil = 7 Median = 8 Oberes Quartil = 9 Die kleinsten 25/50/75 % der Datenwerte sind kleiner oder gleich diesem Kennwert
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Häufiger Spezialfall: Normalverteilung
• ≈ 68% der Werte einer Normalverteilung liegen innerhalb der
Standardabweichung σ vom Mittelwert entfernt
• ≈ 95% der Werte liegen innerhalb von 2σ
• ≈ 99.7% der Werte liegen innerhalb von 3σ
Ambient Intelligence
Literatur
• Florian Sarodnik, Henning Brau: Methoden
der Usability Evaluation – Wissenschaftliche
Grundlagen und praktische Anwendung.
Huber, 2011.
• Dix, Finlay, Abowd, Beale: Human-Computer-
Interaction, 3rd Ed., 2004, Pearson
• Helen Sharp, Yvonne Rogers, Jenny Preece:
Interaction Design: Beyond human-computer
interaction. 3rd Edition, John Wiley & Sons
Ltd., UK, 2011.
Ambient Intelligence
Literatur
• „The Art and Joy of User Integration in AAL Projects“. YOUSE GmbH / AAL Association.
http://www.aal-europe.eu/wp-content/uploads/2014/01/AALA_Guideline_YOUSE_online.pdf
• AAL Toolbox: Methods of User Integration for AAL Innovations. YOUSE GmbH / AAL Association.
http://www.youse.de/documents/nYOUSE/AALA_ToolboxA4_online.pdf
• Erfolgreiche AAL-Lösungen durch Nutzerintegration. YOUSE GmbH / TU Berlin
http://www.youse.de/documents/Kompetenzen/Publikationen/YOUSE_AwB_2012_Erfolgreiche_AAL-
Lsungen.PDF
• Bergman, E. & Haitani, R.: Designing the PalmPilot: A Conversation with Rob Haitani. In Bergman:
Information Appliances and Beyond, Morgan Kaufmann, 2000.
http://heb.freeshell.org/ie662/Bergman_Haitani.pdf
• http://elearning.tu-dresden.de/versuchsplanung/
• NASA (1986). Nasa Task Load Index (TLX) v. 1.0 Manual
http://humansystems.arc.nasa.gov/groups/tlx/downloads/TLXScale.pdf
• Faulkner, L. (2003) Beyond the five user assumption: Benefits of increased sample sizes in usability
testing. In: Behaviour research methods, Instruments, and Computers, 35(3) p. 379-383.
Ambient Intelligence