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用户研究让你的AI更智能

UI设计培训 2019-08-31 05:0453未知yhyjrnda

AI时代,用户研究机遇与挑战并存。如何让AI赋能传统的用户研究?如何通过用户研究解决AI带来的体验新痛点?这是广大研究人员共同面临的问题。微软Office首席用户研究经理Penny Marsh Collisson 与Gwenyth Hardiman、Michaelvincent Santos 等人通过《User Research Makes Your AI Smarter》一文探讨了对该问题的思考。本文在不改变作者原意的情况下进行了编译,分享给大家。

随着人工智能(Artificial Intelligence, AI)的普及,人机互动方式也发生着改变,人们对产品的期望也越来越高。用户体验从业者不仅要考虑AI产品的有效性,还需收集用户对AI产品的使用反馈,从而创造更好的使用体验。但是,收集AI产品的使用反馈并不是一件容易的事情。传统的研究方法诸如民族志、原型设计、用户问卷调查、日志分析等仍可用来评估AI产品的用户体验。但是,AI系统具有情境感知能力,可以提供个性化服务,能通过机器学习不断升级,还会有出错的风险。这些新的特征为研究AI产品的用户体验带来了新的机遇和挑战。接下来,我们将分享几点从工作中总结的AI产品用户体验研究实用技巧。一、招募多样化的被试作为用户体验从业者,我们有责任提供多样化的AI产品体验,来满足不同背景、不同能力的用户的需求。如果我们仅关注部分用户需求,那么所构建的AI交互模型将会存在偏差,并且这些偏差会随着机器学习的训练而不断加深。因此,在研究AI产品的用户体验时,仅按照基本的人口属性(如:性别、年龄等)进行随机抽样是不够的,还需要考虑一些与AI产品使用体验相关的抽样因素。如:

    用户对AI和隐私的态度用户对新兴科技的接受程度用户对科技的自我效能感(译者注:自我效能感指人们对自身能否完成任务或达成目标的自信程度)用户所在的地域分布用户所处的社会环境和社会规范用户的体能、认知能力、情感能力等

    即使是在产品前期收集用户反馈时,也需要招募具有以上因素的用户。

    二、用绿野仙踪法来“模拟”AI在早期的原型设计阶段,AI系统可能尚未实现全部的功能或交互方式,还不能称之为“产品”。如果使用这样的系统做研究,被试的使用体验是不完整的。因此,我们可以尝试使用绿野仙踪研究法(Wizard of Oz techniques)。这个方法中,研究人员在“幕后“模拟AI系统的交互过程和结果,让被试误认为自己是在与真实的AI系统进行互动。例如,研究人员根据被试之前的选择设置AI系统的推荐结果,被试却以为这是AI系统的实时反馈。当被试认为他们操作的是真实的AI系统时,他们能够更认真地、更自然地进行互动。三、将被试的“真实信息”整合到你的AI系统原型中在进行绿野仙踪测试时,将被试的“真实信息”预先整合到AI系统原型中也是很重要的。例如,系统对手机相册进行人脸识别时,识别出普通人的照片和识别出好朋友的照片,用户的感受是大不相同的。如果仅仅在AI系统中使用一些通用的内容,用户可能不会流露真情实感,而与自己相关的真实信息才会让用户更投入地交互。四、在谈论AI时,多了解用户对人本身的期待生活中有很多关于AI的传闻,当我们向被试提及AI,他们可能会基于对AI的刻板印象或目前热议的AI负面事件进行联想,也可能过分理想地认为AI无所不能。如果想更好地了解用户对AI产品的期待,研究人员可以让用户更多思考“如果是人类,TA能如何帮助到你”。在谈论AI产品时,可以使用以下问题来帮助用户多谈论对人本身的期待:
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