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

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Usability Labor

• Kontrollierte Umgebung, keine Störungen

• Halbtransparente Spiegel zur Beobachtung

• A/V Aufzeichnung möglich

• Nutzungskontext glaubhaft, aber nicht real

Living Lab, Telecom Italia, Torino

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Feldstudien

• Natürliche Umgebung

• Nutzungskontext wird bewahrt

aber Beobachtung kann Situation beeinflussen

• Langzeitstudien möglich

• Ortsbasierte Dienste

informatikgebäude, Saarbrücken Centre de vida Independent, Barcelona

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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

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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

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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

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Experiment: Gestik für Tür, Licht, Bett

Ambient Intelligence

Experiment: Rollstuhlsteuerung

Gestures used by Intelligent Wheelchair Users, ICCHP 2012, Linz, Austria

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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

Ambient Intelligence

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.

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