Onderzoekers van de universiteit van Aalto, Finland, en Kochi University of Technology, Japan, ontwikkelde een nieuwe algoritmische benadering van gebruikersinterface-optimalisatie die rekening houdt met individuele verschillen.

"De meeste beschikbare gebruikersinterfaces zijn gericht op gemiddelde gebruikers. Dit "one size fits all"-denken houdt geen rekening met individuele verschillen in vaardigheden - de oudere en gehandicapte gebruikers hebben veel problemen met het dagelijkse gebruik van technologie, en vaak zijn deze zeer specifiek voor hun capaciteiten en de omstandigheden, ", zegt postdoctoraal onderzoeker Jussi Jokinen van Aalto University."

"Er zijn manieren om de gebruikersinterface automatisch te optimaliseren, maar dit is alleen efficiënt als we een realistisch model van de gebruiker hebben. Eerder, ontwerpers hadden geen gedetailleerde modellen die gebaseerd zijn op psychologisch onderzoek en kunnen worden gebruikt om te voorspellen, hoe verschillende individuen presteren in interactieve taken", hij gaat verder.

Voorbeeldproblemen voor gebruikers met een handicap

• Essentiële tremor belemmert het vermogen van de gebruiker om nauwkeurig te wijzen, wat leidt tot enorme problemen met op aanraking gebaseerde interfaces. Een optimalisatieprogramma kan de grootte van de elementen van de gebruikersinterface vergroten en functies samen groeperen om zich aan te passen aan de beperkingen van de schermgrootte.
• Dyslexie maakt het proeflezen van getypte tekst en het lezen van woorden van de gebruikersinterface tijdrovender en foutgevoeliger. Een optimalisatieprogramma kan het aantal tekst in de gebruikersinterface aanpassen en hulpmiddelen introduceren om ervoor te zorgen dat de getypte tekst correct is.
• Dementie vermindert het vermogen om te denken en te onthouden, waardoor het gebruik van de meeste alledaagse gebruikersinterfaces moeilijk of onmogelijk wordt. Een optimizer kan ontwerpen voorstellen, die de geheugenbelasting minimaliseren en zo min mogelijk voorkennis van de gebruiker vereisen. Ze geven prioriteit aan frequente of belangrijke taken.

De basis van hun werk is een nieuw voorspellend model van interactie, die voorspelt hoe individuele vaardigheden de tekstinvoer op een aanraakscherm beïnvloeden. Het model combineert psychologisch onderzoek naar vingerwijzen en oogbewegingen, waardoor het de tekstinvoersnelheid kan voorspellen, typefouten, en proeflezen.

Om het model te laten zien, onderzoekers gebruikten het om een ​​gebruiker met essentiële tremor te simuleren. Ze voorspelden dat typen met een smartphone met het normale Qwerty-toetsenbord voor zo'n gebruiker bijna onmogelijk is, omdat meer dan de helft van alle getypte toetsen typefouten zijn. "Na deze voorspelling we hebben het tekstinvoermodel gekoppeld aan een optimizer, die itereert door duizenden verschillende ontwerpen van gebruikersinterfaces. Geen echte gebruiker zou natuurlijk al deze ontwerpen kunnen uitproberen. Om deze reden is het belangrijk dat we de evaluatie kunnen automatiseren met ons rekenmodel", vertelt Jokinen.

Het resultaat van de optimalisatie was een tekstinvoerinterface, waarvan het model voorspelde dat het superieur was voor gebruikers met essentiële tremor. Er waren bijna geen tekstinvoerfouten meer bij het typen. Na de voorspelling van het model, de geoptimaliseerde lay-out werd getest met een echte gebruiker met essentiële tremor. De voorspelling van het model en de real-life observaties vielen samen, en de gebruiker kon bijna foutloze berichten typen. "Dit is natuurlijk slechts een prototype-interface, en niet bedoeld voor de consumentenmarkt. Ons werk als onderzoekers is om met oplossingen te komen", Jokinen herinnert. "Ik hoop dat ontwerpers van hier oppikken en met behulp van ons model en onze optimizer individueel gerichte, gepolijste interfaces."

Het model kan worden gebruikt om verschillende gebruikers in verschillende interactieve taken te simuleren. "We zijn begonnen met tekstinvoer, wat een dagelijkse taak is. We hebben ervoor gekozen om essentiële tremor te simuleren en te optimaliseren, omdat het tekstinvoer erg moeilijk maakt. Nu we de validiteit en bruikbaarheid van het model hebben bevestigd, het kan worden uitgebreid tot andere use-cases en handicaps. Bijvoorbeeld, we hebben modellen om te simuleren hoe een beginner of een expert met een interface de prestaties van de gebruiker beïnvloedt. We kunnen ook modelleren hoe geheugenstoornissen het leren en het dagelijks gebruik van interfaces beïnvloeden. Het belangrijkste punt is dat ongeacht het vermogen of de handicap, er moet een psychologisch geldige theorie achter het model zitten. Dit maakt de voorspellingen van het model geloofwaardig, en de optimalisatie is correct gericht", Jokinen vat het samen.

De resultaten van het onderzoek zijn gepubliceerd in IEEE Pervasive Computing Journal . Het onderzoek was een samenwerking tussen Aalto University, Finland, en Kochi Technische Universiteit, Japan. De onderzoeksgroep van Aalto, onder leiding van professor Antti Oulasvirta, richt zich op computationele optimalisatiemethoden en wiskundige modellen van menselijk gedrag om gebruikersinterfaces te ontwerpen.