如何創建自適應系統來增強用戶體驗
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譯者注: 普適運算這個概念已經在計算機行業提出了很久。 在設計領域, 隨著便攜式智能設備的發展與普及, 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適應系統時可以利用的設備與設計理念。 希望能讓讀者受益 。

原文地址:?Creating An Adaptive System To Enhance UX

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在計算機科學中,“自適應系統”特指能夠根據所收集的用戶信息, 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計算機科學家。 但從來沒有一個時期能像今天這樣讓人憧憬未來計算機系統與人之間的交互所蘊含的前景。

今天的網絡信息科技得以讓我們創造豐富和個性化的體驗并追蹤用戶的交互行為加以實時分析。 輔以我們日常生活中隨身攜帶的智能設備和各種傳感器所收集的數據, 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用戶體驗。

此文所涵蓋的基本理念是通過利用智能設備上的傳感器收集數據并理解用戶的使用情景, 提倡在設計師的思維模式中加入“自適應設計”這一環。 通過一些實例展示使用情景的重要性以及自適應應用能如何增強用戶體驗。

 

自適應系統實例

全球定位系統(GPS)就是一個很好的早期自適應系統案例。 對于車載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界面(夜間模式)來避免過于明亮的界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,理解并利用用戶的確切位置, 時間和車外光線的明暗等信息, 主動適應用戶的需要并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/夜行駛界面能正確根據駕駛員的位置, 車內外環境和時間切換界面。保證在不同的使用情景下界面清晰可辨并且在必要時避免用戶疲勞或眩暈。

可以說自適應設計就是傾聽環境并學習用戶的使用模式。 智能設備與傳感器所收集的數據, 不同設備間數據的鏈接與同步和對用戶行為的分析就是創造自適應用戶體驗的秘訣。 通過合并這些設備和科技所提供的數據,我們不但能更了解使用的情景, 更可以預測到用戶在特定時刻的需要。

Google Now就是一個很好的例子。 它可以通過對使用場景和用戶手機數據的分析提前預測用戶所想的問題。 通過一系列在用戶手機上出現的智能卡片, Google Now可以提前告訴你所在地當天的天氣, 交通情況, 當你站在火車站臺時告知下一趟火車什么時候到達, 你最喜歡的球隊當前的比賽結果等。通過記錄并分析用戶使用手機的習慣和設置, 比如通過手機瀏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信息則會幫助提供你下一個可能目的地的交通狀況。

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http://v.youku.com/v_show/id_XNDIyNzMzNDM2.html

作為設計師, 我們了解有些用戶并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符輸入的必要性。 通過利用智能設備上的傳感器記錄的用戶行為和數據,通過語音命令(類似iOS上的Siri)讓Google Now給予用戶一個完全無需鍵盤輸入的自適應使用體驗。這能幫助其更好地適應移動手機用戶的需求并迅速的提供他們在旅程中所需的信息。

自適應系統并不僅僅局限于移動設備的用戶。 無所不在的普適運算環境(Ubicomp)指的就是用戶所處的環境被智能設備和互相連接的數字設備所環繞。在工作或個人空間里, 這些設備在必要時能為用戶提供不打擾的幫助。 類似的,?環境智能(Ami)指的是對用戶的存在和行為敏感并能做出適當反應的數字環境。

如何創建自適應系統來增強用戶體驗

Nest使用傳感器來探測主人的活動并響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能溫度表就是一個集成到家庭環境中的自適應系統的絕佳實例。 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。 通過智能分析這些數據并相應的調整溫度, Nest可以為家庭省下多達20%的制冷/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么時候下班回家, 并提前打開暖氣。 這樣你一打開家門就會發現家里已經是暖暖的。

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?!〕?a href="http://www.casaleticia.com/tag/user-interface" target="_blank">用戶界面,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數據來預測連用戶自己都尚未察覺的潛在需求并做出響應反應, 這就是未來用戶體驗設計的發展方向。

 

自適應的思維模式

同傳統的桌面設備相比, 移動設備的使用環境更加多樣化。但是現在的移動設備很少利用不同使用環境下的場景信息, 因而用途仍舊相對單一。 例如, 一個有城市地圖并基于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里, 有或沒有網絡連接。

今天,用戶可以自定義他們的設備, 并根據需要選擇應用。 即使以用戶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兼容性?!霸谀J系統設置下可以滿足并解決所有用戶的需求”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用戶體驗和產品用途的思維邏輯。這套邏輯的獨特之處在于學習用戶和其使用的環境并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, 然后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享應用的案例。自行車共享系統(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。

一位想要租車的用戶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。如果用戶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。

一款自適應系統可以在用戶到達單車出租點時自動為其提供附加的選項,例如當用戶在到達租車點時提供一鍵快速租車的功能, 而在用戶到達租車點之前這一功能還未被觸發。 在租車期間,應用會提供給用戶附近有停車位的租車點信息以方便他們還車, 同時為用戶顯示租期和賬戶余額等信息。

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一款租車應用可以通過收集并分析用戶的位置和時間信息來提供不同的選項

通過使用設備上的GPS系統,連接網絡并了解用戶在產品使用周期中特定時期的使用情景。 自適應性設計會為單車出租應用的用戶提供可靠的附加功能。

自適應和響應式設計

一個自適應性系統會根據環境變化自動適應用戶需要。響應式設計(或響應性布局)是自適應設計的一個分支, 用于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雜志的一篇文章《多屏幕生態系統》中, 有關于通過理解移動設備的使用情景并針對不同情景路徑而創建響應式網站的討論。

 

?自適應性的情景

下面的節選來自一本2007年名為《適應性網絡》的書。 這本書提到了情景在移動設備設計中的重要性并結合移動設備獲取情景信息的能力進一步闡述了自適應性。例如, 通過利用當前使用情景信息來調整用戶交互和用戶接收信息的方式。

了解使用情景是進行適應性設計的前提。?情景并不僅僅是位置信息,還包括了環境噪音, 光線強度, 網絡連接情況和帶寬, 甚至是用戶的社交環境。 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信息來預計用戶的目標和意圖。(例如光線, 壓力和噪音傳感器)

自適應系統的前提條件是能正確分析用戶所處的環境和場景。為了這個目的, 系統隨時需要依賴不同情境下的信息反饋。取決于所支持的任務, 情景可以被許多不同的屬性所定義。 因此, 設計師在創建自適應的移動設備應用時需要留意諸如空間信息, 臨時信息,物理信息和與用戶活動相關的屬性變化來提供有效的支持。

比如,一個幫助用戶購物的移動應用需要能夠知道當前用戶所處的空間環境(例如用戶附近有哪些產品),用戶當時所面臨的一些限制(有多少時間可以用來購物)和用戶的個人喜好與購物偏好(例如用戶喜歡紅酒或白酒來搭配吞拿魚),購物清單的詳細信息(那些物品在購物清單上, 它們又分別是用來做什么的?)甚至是用戶的心理狀態和情緒(用戶是否享受當前的購物環境)。

當下, 理解用戶的個人信息和產品的使用情景比以往任何時候都要容易得多。在設計時應該利用用戶隨身攜帶手機這個特性。 一個智能手機儼然是一個小型的高科技裝備,其包含的信息能被設計師用來理解用戶和使用情景。 精密而先進的科技不僅能讓設計師分析用戶是否在步行, 靜止或是在嘈雜或安靜的環境中,還能幫助設計師清楚的知道用戶在商店中的具體位置, 諸如用戶在那一條過道等信息。

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一款應用可以分析用戶在商店中的精確位置并根據這些提供適應當前情景的信息。

下面的節選來自一本2007年名為《適應性網絡》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并結合移動設備獲取情景信息的能力進一步闡述了自適應性。例如, 通過利用當前使用情景信息來調整用戶交互和用戶接收到的信息表現方式。

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用戶到底在店中第幾排通道。 有了這種科技的幫助, 當大型超市或其它商場開始使用位置和用戶個人信息來提升購物體驗時,拿著手機購物會變得越來越普遍。

谷歌室內地圖可以讓用戶查看并獲取不同的商業地點的室內地圖與樓層導航信息,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”導航站臺就會慢慢不被人們所需要了。 你可以用智能手機來定位,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, 年齡等個人信息提供更個人化的折扣和推薦。

 

設計自適應系統

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, 現在的主流搜索引擎都會在用戶開始輸入搜索條件時彈出即時的自動完成推薦列表,在用戶剛開始嘗試搜索時就試著幫用戶節省時間。 通過記一段時間內的所有搜索或用戶的搜索記錄來更精確的預測用戶的意圖。

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例如,當用戶搜索“rin”時,搜索引擎就會根據最近的搜索熱度和關聯度(以及用戶的搜索歷史)來推薦搜索條件。

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后續問題難度的測試系統?;蛘呦穸拱昊蛭r米那樣能根據用戶的個人信息或收藏自動推薦內容的系統。

雖然這種用戶體驗應該始終保持不打擾的本質,適應性系統的界面設計卻應該易于辨別好讓用戶理解是在什么情境下發生了改變, 這樣可以讓用戶隨時保持操控感。 為了更好的體驗,應用還應該讓使用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界面, 但用戶應該始終能手動將其調回日間的界面模式?;蛘咴谶M入一家百貨時觸發了不同的體驗, 用戶應該能理解這些改變發生的情景并樂于接收這樣的功能。

查爾斯.達爾文寫到:

  “萬物中,并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?!?/p>

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幫助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并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信息, 我們的認知能力和感應也是有限的。

  今天人們在口袋里隨身攜帶的智能設備比以往任何時候都要強大。結合智能手機上的傳感器和網絡傳輸能力, 我們可以實時的收集并分析用戶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用戶體驗。

下面就是幾個使用這些科技的要點:

 

?  分析用戶行為

和Google Now相似, 通過分析用戶行為和其與數字設備的交互可以更好的理解其使用情景。分析用戶的搜索習慣或下載了什么樣的應用可以告訴我們他們的設置和偏好。 追蹤用戶的當前位置和歷史位置信息可以給我們其周邊信息和他們的活動范圍。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, 如果沒有征得用戶同意便記錄這些信息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用戶行為來幫助創建一個適應性系統的例子。在著名的谷歌眼鏡視頻中, 我們跟隨用戶一起享用早餐, 離開他的公寓然后走向地鐵站。 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并提供了備選的步行路線。 這看起來可能會很有幫助,但一個真正智能的適應性系統會分析用戶的行為并在他起床的時候就提前通知其地鐵服務中斷。

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谷歌眼鏡使用用戶的地理位置來提供相關的有用信息

理解用戶的行為(不管他們是乘地鐵還是步行去上班)并將這些行為信息和其它的信息相關聯可以讓我們理解并適應用戶的需要。大多數時候僅僅靠一個信息來源是不夠的, 只有通過將網絡, 用戶行為信息和智能設備上的傳感器收集到的信息綜合分析才能深入的了解使用場景。 比如說,我們可以測量用戶室外的溫度, 并將其位置和網上的天氣信息結合,然后使用這些數據來為用戶提供當地的出租車公司電話和一條步行路線(如果用戶在下雨時并不像步行去上班的話)

 

  利用用戶的故事

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數據并將這些數據進行分析利用。 個人化技術根據個體用戶具體的數據和行為偏好, 讓動態插入, 自定義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數據,很多公司都將數據通過API(應用程序編程界面)公開, 網絡服務和開放式數據協議也越來越流行。例如, Pipl就是一個設計來專門在因特網上鎖定個人信息的搜索引擎。 Pipl使用身份分辨算法來收集信息并橫向鏈接不同來源的信息,然后生成一個包含個人所有在網上可搜索到信息的在線檔案。?Pipl將這些信息通過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, 用戶可以得到被搜索對象的性別, 年齡, 位置和喜好等信息,并能根據不同的用戶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布的有關個人的任何信息

網絡連接讓理解用戶故事變為可能。它不但可以讓我們了解用戶在網上的公開資料, 還是鏈接所有其它科技的關鍵。 云計算, 獲悉當地的天氣, 交通狀況甚至是網絡連接類型本身(WiFi或3G)都可以幫助我們理解使用場景。 最終,適應性設計的關鍵還在于真正根據傳感器和網絡收集的數據來理解用戶的故事背景和使用場景來設計功能與特點。

 

  傳感器數據

對于適應性系統來說, 傳感器指任何可以讓系統理解并檢驗使用場景的科技。它包括智能設備中的內建加速度傳感器, 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傳感器來更好的理解用戶所處的環境。比如智能手機內建的測速器可以幫助我們判斷用戶是在步行還是跑步。

需要使用傳感器的情景有兩種:日常生活中的物體傳輸諸如溫度或噪音等級等數據到智能設備中, 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鏈接和智能手機通訊。 諸如此類的智能設備利用內建的傳感器來接收, 處理和輸出數據給用戶。通過使用這些傳感器并同其它我們提到過的科技一起, 我們通??梢缘玫接嘘P用戶具體使用場景的詳實的具體信息來幫助我們設計并創建適應性系統。

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iGrill烹飪溫度計和其iPhone上的應用界面

傳感器在未來可以成為很強大的設計工具。 舉個例子, 通過傳感器的幫助,電子商務的結賬過程無需使用密碼來登入銀行的個人賬戶。 通過使用四層傳感器數據我們就可以在一定程度上確保用戶身份的真實性并創建無需手動密碼輸入的銀行登錄界面。這個‘輕量’級版本的應用可以被用來檢查賬戶結余等無需高等級身份驗證的操作。想像一下用戶在家中通過平板電腦查看他/她的銀行賬戶。

第一層安全措施和這個平板電腦相關聯的用戶名。第二層安全信息則是位置傳感器, 它會讓我們知道用戶是在經驗證的家庭地址上網, 并且這個地址也和銀行賬戶相關聯。第三層安全信息是用戶的無線鏈接。(用戶使用的無線路由器都有一個唯一的MAC地址)在這個基礎上, 我們可以通過檢查用戶附近的Wi-Fi網絡連接來獲得第四層安全信息(用戶的鄰居所使用的路由器也有獨一無二的MAC地址)。如果這些信息能保持一致的話我們就可以讓用戶登錄并無需手動輸入密碼或下載數字驗證證書和動態碼。

為了了解更多的適應性設計和如何在不同場景下利用傳感器。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傳感器和科技鏈接設備和人的潛力。 “物體的互聯網”這個詞匯指的就是將各不相同并能單獨辨認的物體通過網絡連接起來。 比如一個智能花盆會在植物需要時發出信號。 毫無疑問的是在未來,為了讓用戶通過更貼近其使用場景和更個性化的操作與界面完成任務, 適應性設計會扮演更重要的角色。

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