Моделирование пользователей в человеко-машинном взаимодействии
Приведен сокращенный перевод статьи Г. Фишера, где рассмотрены цели, достижения и несбывшиеся надежды, имевшие место на протяжении последних лет в развитии моделирования пользователей, проиллюстрированные некоторыми интересными приложениями и лежащими в их основе концептуальными рамками. Особое внимание уделено многофункциональным приложениям и влиянию моделирования пользователя на их практичность, полезность и изучаемость. Дана оценка текущего состояния этой научной области, а также описание потенциально возможных проблем.
Введение
Моделирование пользователей — одна из множества исследовательских областей, которые интуитивно кажутся выигрышными предложениями и стоящими вложениями, основывающихся на их очевидной необходимости и потенциальной выгоде. Другими областями, сравнимыми с моделированием пользователя, являются: (1) повторное использование программного обеспечения (например, повторное использование может быть оправдано тем фактом, что сложные системы разрабатываются быстрее, если их можно создать на основе стабильных подсистем); (2) корпоративная память и организационное обучение (например, создание социо-технических окружений, которые помогают преодолеть ограниченность разума конкретного индивидуума). Эти подходы кажутся привлекательными, естественными, теоретически обосновываемыми, желанными и востребованными. Но в действительности, прогресс в этих областях идёт медленно и сложно и успешные истории являются редкими.
В этой статье, во-первых, анализируются последние 15 лет эволюции человеко-машинного взаимодействия как области исследований и кратко характеризуются проблемы, для которых моделирование пользователя может дать некоторые ответы. Описывается ряд избранных тем и примеров, иллюстрирующих подходы к моделированию пользователя в HCI. В завершение , даётся краткая оценка текущего состояния дел в моделировании пользователя и перечисляются несколько задач на будущее. Эта статья тесно связана с двумя другими работами в этой сфере: «Управление учеником» Джуди Кэй [Kay, 2000] и «Адаптивные методы универсального доступа» Константина Стефанидиса [Stephanidis, 2000].
Эволюция человеко-машинного взаимодействия
Человеко-машинное взаимодействие (как исследовательская область) изучает интерактивные отношения между людьми и компьютерами. Это больше, чем пользовательские интерфейсы и больше, чем «глубина экрана» [Computer Science and Technology Board - National Research Council, 1997]; это междисциплинарная область, охватывающая многие сферы деятельности [Хеландер и др., 1997]. В первые десять лет своей пятнадцатилетней истории HCI фокусировался на интерфейсах (в частности, на возможностях и критериях дизайна графических пользовательских интерфейсов (GUI), использующих окна, пиктограммы, меню и указывающие устройства (WIMP)) чтобы создавать более практичные системы. Как только проблемы интерфейсов стали лучше поняты, первичные проблемы человеко-машинного взаимодействия стали смещаться за пределы интерфейса (отреагировали на замечания, сформулированные Д. Энгельбартом: «Если бы простота использования была единственным значимым критерием, люди держались бы за трициклы и никогда бы не попробовали велосипед»). Более поздние цели исследования HCI [Фишер, 1993a] связаны с задачами, общим пониманием, с объяснениями, оправданиями и оспариванием действий, причём не только с интерфейсами. Новые насущные задачи в том, чтобы улучшить способы того, как люди используют компьютеры чтобы работать, размышлять, общаться, учиться, критиковать, объяснять, спорить, обсуждать, наблюдать, принимать решения, вычислять, моделировать и проектировать.
Совместные человеко-машинные системы . Некоторые из начинаний в моделировании пользователя были выведены из необходимости и желания обеспечить лучшую поддержку сотрудничества человека и компьютера. В этом контексте «сотрудничество» определено как «процесс, в котором двое или более агентов работают вместе, чтобы достигнуть общих целей» [Тирвин, 1995]. Некоторые фундаментальные проблемы (такие как общие цели, общий контекст, управление, (со-)адаптация, (со-)развитие и обучение) могут быть выведены из этого определения.
К человеко-машинному сотрудничеству можно подходить с двух различных позиций: эмулирующий подход и дополняющий подход. Эмулирующий подход основан на метафоре улучшения совместной деятельности человека и компьютера путём наделения компьютера человекоподобными способностями. Дополняющий подход базируется на том факте, что компьютеры — это не люди и в человеко-ориентированном дизайне следует использовать эту асимметрию людей и компьютеров, разрабатывая новые возможности взаимодействия и сотрудничества [Сачмэн, 1987].
Исторически, основной акцент в моделировании пользователя был сосредоточен на подходе, эмулирующем человека (см., например, [Кобса и Уолстер, 1989] и главу «моделирование пользователя и речи» [Мэйбари и Уолстер, 1998]). Однако, из-за ограниченного успеха эмулирующего подхода, интерес стал все больше и больше смещаться к дополняющему подходу [Бобров, 1991]. Существует все больше доказательств того, что проблемы моделирования пользователей в дополняющем подходе легче поддаются обработке, являются более правдоподобными и предпочтительными, о чем свидетельствует их возрастающее влияние на разработку коммерческих многофункциональных приложений [Горвиц и др., 1998]. Подобное смещение, имеющее место в сообществе Интеллектуальных Обучающих Систем (ITS), описано Кэй в её статье [Кэй, 2000].
От новичка до квалифицированного специалиста. Оригинальные HCI-подходы, являясь сфокусированными на создании более практичных систем, часто снижают выразительную силу систем и интерфейсов, чтобы приспособить новичков и обычных пользователей, которые, как предполагается, будут использовать систему впервые, не часто или для простых действий. Системы типа «включи-и-работай», такие как банкоматы, являются примерами систем с низким порогом вхождения, которые должны быть простыми для понимания и использования без предварительного опыта. От сложных систем для профессионального использования требуется функциональная полнота: они должны позволять их пользователям выполнять те задачи, которые необходимы для выполнения работы. Эти профессиональные миры, возглавляемые многофункциональными приложениями, являются сложными. Эти системы часто являются сложными при первом использовании, но спустя время пользователи уже способны выполнять широкий диапазон задач в такой системе. Общие предположения относительно пользователей могут быть адекватными в системах для новичков (критерии дизайна являются основанными на общих когнитивных функциях, как, например, определено в Процессорах модели человека [Кард и др., 1983]), но только если мы игнорируем требования, обеспечивающие универсальный доступ для людей с различными, в т. ч. ограниченными, способностями [Стефанидис, 2000]. Общие предположения относительно квалифицированных специалистов, являющихся основными пользователями многофункциональных приложений, ограничиваются исключительно обучаемостью и практичностью таких систем.
Человеко-машинные системы, основанные на знаниях. Традиционно, применение компьютера моделировалось в виде диады «человек-компьютер», где эта пара связывалась по явному коммуникационному каналу (рис. 1), наподобие текстового терминала в среде с разделением времени.
Рис. 1. Диада «Человек-компьютер»
Появление более изощрённых интерфейсных технологий, таких как окна, меню, точечные устройства ввода, цвет, звук и тактильные экраны расширило этот предопределенный коммуникационный канал. В дополнение к исследованию возможностей «возможностей» нового дизайна для такого коммуникационного канала, основанные на знаниях архитектуры для HCI изучили возможность неявного коммуникационного канала (рис. 2).
Рис. 2. Человеко-машинное взаимодействие, основанное на знаниях.
Неявный коммуникационный канал поддерживает коммуникационные процессы, которые требуют, чтобы компьютер был обеспечен значительным объёмом знаний о предметных областях, о процессах обмена сообщениями и о задействованных агентах.
- Знания о предметной области: Общие знания формируются из большого объёма знаний, относящихся к специфичным областям. Эти знания ограничивают количество возможных действий и ограничивают достижимые цели и операции в области конкретных пользователей, таким образом поддерживая взаимодействие между человеком и его областью задач, а не только человеко-машинное взаимодействие [Фишер, 1994; Горвиц и др., 1998].
- Знания о коммуникационном процессе: Информационные структуры, которые управляют процессом коммуникации, должны быть доступны и изменяемы пользователем. Интерактивная человеко-машинная система, основанная на знаниях, должна иметь знания о том, когда и где помогать пользователю, прерывать пользователя и предлагать ему информацию, вытекающую из контекста решаемой задачи [Фишер и Стивенс, 1987; Горвиц, 1999].
- Знания о коммуникационном агенте: «Типичный» пользователь системы не существует; существует много различных типов пользователей, причём требования конкретного пользователя обычно изменяются с накоплением опыта [Маккей, 1991]. Простые классификационные схемы, основанные на стереотипах [Рич, 1989], таких как «новичок», «продвинутый пользователь» или «эксперт», не подходят для сложных интеллектуальных (основанных на знаниях) систем , потому что эти атрибуты становятся зависимыми от частичного контекста, скорее чем применимыми к пользователями в целом. Одна из основных целей моделирования пользователей в том, чтобы решить проблему того, что системы не будут способны взаимодействовать совместно с пользователями до тех пор, пока не будут иметь средств для обнаружения того, что же пользователь в действительности знает и делает. Способы достижения этого включают: (1) обучаемость пользователями (напр., с помощью анкетирования, установки предпочтений или компонентов спецификации [Накакоджи, 1993]); (2) способност ь делать заключения об этом из действий пользователя (например, используя критики [Фишер и др., 1991; Мастаглио, 1990] ) или данных об использовании [Адаши, 1998; Хилл и др., 1992]; и (3) связанную информацию о внешних по отношению к системе событиях [Болт, 1984; Харпер и др., 1992].
Период создания и период использования. Один из фундаментальных вопросов в проектировании систем таков: как мы можем писать программ ное обеспечение для миллионов пользователей (в о время разработки ), в тоже время заставляя его работать так, как если бы оно было спроектировано для каждого отдельного пользователя (который известен только во время эксплуатации). Рис. 3 отражает различия между двумя этапами в процессе разработки и использования системы. В период разработки систем разработчики должны принимать решения за пользователей — в пользовательских ситуационных контекстах и в задачах, котор ые могут лишь предвидеть. Для печатных изданий фиксированный контекст является предопределенным во время разработки, тогда как для электронных изданий, поведение системы в ходе использования может получить преимущество от контекстных факторов (таких, как базовые знания пользователя, специфичные цели и задачи пользователя, рабочее окружение и т.п.), известных только во время использования. Фундаментальное отличие в том, что компьютерные издания обладают интерпретирующей способностью: они могут анализировать артефакты, созданные пользователями и шаблоны взаимодействия между системой и пользователями, также они могут поддерживать пользователей в их работе над согласованием дополнительных контекстных факторов.
Рис. 3. Периоды разработки и использования
Важным моментом в моделировании пользователей должно быть то, что время разработки и время использования получаются размытыми. Если система является постоянно адаптирующейся или адаптируемой к пользователям, то период эксплуатации становится разновидностью периода разработки [Хендерсон и Кинг, 1994]. Необходимость поддерживать широкую категорию различных пользователей ведёт к многофункциональным приложениям, со всеми, связанными с ними возможностями и проблемами. Приемлемая стратегия разработки, поддерживающая пользователей в их предметной области, в том, что разработчики системы делают предположения относительно категорий пользователей и наборов задач, которыми те хотели бы заниматься — это лидирующая методология разработки проблемно-ориентированных систем [Фишер, 1994].
Говорить «нужные» слова в «нужное» время и «нужным» способом. Проблема информационно-насыщенного мира (в котором человеческое внимание является наиболее ценным и дефицитным товаром) не только в том, чтобы сделать информацию доступной для людей в любое время, из любого места и в любой форме, но и в том, чтобы уменьшить информационную перегрузку, делая информацию релевантной текущей задаче и предполагаемым накопленным знаниям пользователя. Методы, позволяющие сказать «нужные» слова, включают: (1) поддержку различающихся описаний, которые относят новую информацию к информации и концепциям, которые, как предполагается, должны быть известны конкретному пользователю, и (2) встроенные критикующие системы [Фишер и др. 1998], которые делают информацию более релевантной текущей задаче путём выработки взаимодействий в реальном времени, по требованию, и подходящей индивидуальным пользователям по мере необходимости. Они способны делать это, используя более богатый контекст, обеспечиваемый проблемной ориентацией окружения, путём анализа частично созданных артефактов и частично завершённых спецификаций. Чтобы сказать о чем-то в «нужное» время требуется уравновесить затраты на навязчивые прерывания и на потерю контекстной чувствительности отложенных предупреждений [Горвиц и др., 1999]. Говорить о чем-либо «нужным» способом (например, используя мультимедийный канал, чтобы использовать различные каналы восприятия) особенно критично для людей, которые могут страдать от ограниченной трудоспособности [Стефанидис, 2000].
Часть 2. Моделирование пользователей: примеры из практики
CC-BY-CA Анатольев А.Г., 26.12.2016