Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Долговременная память

Интерес представляют два вопроса: при каких условиях информация попадает в ДВП? сколько «стоит» вспоминание?

Сейчас считается, что информация попадает в ДВП в трех случаях. Во-первых, при повторении, т.е. при зубрежке. Во-вторых, при глубокой семантической обработке. В-третьих, при наличии сильного эмоционального шока.

Если системой придется пользоваться часто, пользователи ей рано или поздно обучатся. Но повторение можно охарактеризовать как способ мощный, но ненадежный, поскольку трудно рассчитывать на повторение при нечастой работе с системой (существует множество систем, используемых редко или даже однократно).

Семантика: информация хранится в ДВП в сильно структурированном виде (например, зрительные воспоминания на самом деле хранятся не в виде картинки, а как список объектов, находящихся в изображении, изображения же отдельных объектов хранятся отдельно). Так что для обращения к воспоминаниям мозг выполняет работу, сходную с поиском книги в библиотеке, когда человек вспоминает, он углубляется в свою память и находит всё больше признаков искомой информации. Но верно и обратное: чем больше человек думает о какой-либо информации, чем больше он соотносит её с другой информацией, уже находящейся в памяти, тем лучше он запомнит то, о чем думает (т.е. текущий стимул).

Семантическая же обработка есть способ мощный, но дорогой: без повода пользователи не будут задействовать свой разум, предоставить же им повод сложно. Лучше всего в качестве повода работает аналогия.

Цена вспоминания: разные понятия вспоминаются с разной скоростью, слова, например, вспоминаются быстрее цифр, а визуальные образы – быстрее слов. Очень сильно влияет объем выборки, т.е. вспомнить одно значение из десяти возможных получается быстрее, нежели из ста возможных. Наконец, частота вспоминания влияет на скорость вспоминания (т.е. на скорость вспоминания сильно влияет тренировка).

Таким образом, при проектировании интерфейса удобно пользоваться следующим правилом. Для обычных пользователей, у которых нет навыков следует снижать нагрузку на ДВП; для опытных пользователей, у которых эти навыки сформировались, обращение к ДВП может быть более быстрым, нежели любой другой способ поиска информации.

Важно, однако, сознавать, что для опытных пользователей ДВП, будучи быстрой, не обязательно является предпочтительной. Например, если стоит задача снизить количество ошибок, меню будет более эффективно, чем, скажем, командная строка, поскольку оно не позволит отдать заведомо неправильную команду.

Поиск и визуализация информации: б ольшинство задач, выполняемых с помощью компьютера, сводятся к созданию, хранению, поиску, просмотру и редактирования текстовой и численной информации, причем поиск и просмотр лидируют по затратам времени и усилий. Это делает задачу всемерного облегчения этой работы чрезвычайно важной.

Существует пять основных вида поиска информации:

× Поиск конкретных данных (сколько сделок было совершено за последние два месяца?, когда родился Пушкин?);

× Поиск расширенных данных (кто еще участвовал в этой сделке, которая принесла нам столько проблем?, какие еще произведения, помимо «Мертвые души», написал Гоголь?);

× Свободный поиск (есть ли связь между этой сделкой и какими-нибудь другими?, есть ли любовные сцены в «Кому на Руси жить хорошо»?);

× Проверка доступности (у нас есть вообще какие-нибудь данные о том, почему этот контракт был подписан?, а у меня есть какие-нибудь книги Достоевского?);

× Отвлеченный поиск, при котором основной вопрос, который искатель ставит перед системой, звучит как «а есть ли тут что-нибудь интересное?».

Основной проблемой поиска всегда было обилие информации. Когда нужные сведения нужно найти в библиотеке, состоящей из десятков и сотен тысяч листов, время поиска увеличивается. Для решения этой проблемы были придуманы (еще библиотекарями) картотеки, содержащие основные сведения о каждом объекте. Человек формулировал поисковый запрос, а потом тем или иным способом отбирал подходящие карточки.

Теперь это делается на компьютере языком SQL. Метод карточек хорошо справляется с поиском конкретных данных и проверкой доступности. Но, возьмем, например, свободный поиск. Его цель состоит в том, чтобы найти некий паттерн, закономерность, нечто, что в начале поиска вообще неизвестно. Пользуясь методом карточек, приходится совершать огромное количество поисковых запросов, держа при этом в голове полученные ранее данные. Вероятность того, что при этом будет найдена информация, а не данные, невелика.

Но выход есть. Чтобы его найти, нужно углубиться в историю карточек и понять одно – для нахождения всей информации необходимо оценить найденное в целом, не отвлекаясь на частности. Компьютер позволяет так визуализировать данные, что появляется возможность увидеть все данные (пускай издали), видя при этом в этих данных информацию.

Т.е. при таком поиске искатель не формулирует запрос, получая на выходе горсть записей базы данных, но задает правила визуализации всех данных и видит, какие данные либо выбиваются из общего ряда, либо наоборот слишком уж обычны. Это позволяет, как найти нужные сведения, так и сразу увидеть взаимосвязи и паттерны.

При этом стандартный поиск с последовательностью запросов имеет еще один важный недостаток: он слишком абстрактен. Большинство же людей, хоть и способно создавать сложные алгоритмы, плохо управляется с абстракциями. Не имея ощутимых, видимых, промежуточных результатов, многие люди неспособны сформировать сложный, многоступенчатый вопрос. Визуализация, напротив, позволяет это ограничение обойти.

Она позволяет также многократно сократить время, затрачиваемое на восприятие найденной информации, за счет того, что визуально выраженные закономерности воспринимаются гораздо быстрее и легче, нежели численные или цифровые.

Например, если сравнивается два числа, всегда выводите цифры, предназначенные для сравнения, моноширинным шрифтом. Таким образом, отдельные числа зачастую необходимо показывать не как последовательность цифр, а как визуальные объекты, свойства которых тем или иным образом связаны с самим числом (например, 20>200, т.к. шире).

Несколько иная ситуация с текстовыми данными. Понятно, что более-менее сложный связный текст автоматически визуализировать невозможно («Мороз и солнце…»). К счастью, обычно такой необходимости и не возникает. Почти всегда нужно визуализировать сравнительные и/или описательные атрибуты, т.е. нет особой разницы между текстовыми и численными данными.

При визуализации массивов отдельных параметров важно добиться не просто красоты и понятности отдельных блоков, но легкости прочтения многих блоков за малое время. Популярно говоря, каждый вариант проверяйте на большом количестве данных, не ограничивайтесь проверкой на одном значении.

Тут возможно несколько способов улучшения. Первый и самый эффективный способ, а именно представление чисел как визуальных объектов, здесь может и не пройти: для этого способа может потребоваться либо слишком много места на экране (которого нет), либо слишком много цветов (из-за которых экран станет похож на новогоднюю елку и перестанет быть читаемым).

Однако можно скомпоновать единицы времени по продолжительности, т.е. самые темные блоки, например, обозначают годы, а самые светлые, располагающиеся справа – дни. Оба варианта эксплуатируют одну и ту же идею: чем длиннее и темнее полоска, тем больше осталось времени. Конечно, для точного определения оставшегося времени они не слишком удобны, но, как уже было сказано, это обычно и не нужно, тем более что численное значение всегда можно выводить, например, в контекстной всплывающей подсказке.

Можно установить правило, согласно которому у товаров, которые могут храниться больше года, не показываются недели и дни.

Выбор варианта обычно сильно зависит от контекста. Поскольку пространство экрана обычно весьма дорого, обычно выбирают меньший вариант, но это не догма. Чтобы избежать путаницы, эффективнее всего выбрать тот вариант, который не используется в том же отчете, при этом сам вид индикатора будет подсказывать пользователю, на какой именно столбец он смотрит.

Единицы измерения у разных товаров различаются, что не позволяет визуализировать «сравнительность» параметров. Невозможно также визуализировать количество элементов, поскольку это количество может быть очень большим. Таким образом, остается лишь возможность визуализации единиц измерения, в данном случае штукам, тоннам и коробкам можно нарисовать пиктограммы.

Весь вопрос в том, стоит это делать или нет. Большинство людей получает такое удовольствие от рисования пиктограмм, что сам вопрос необходимости этого рисования отходит на второй план. В то же время пиктограммы в такой роли имеют как достоинства, так и недостатки. Недостатки у пиктограмм следующие: им нужно учиться, если разные пиктограммы похожи друг на друга, количество случаев неправильного распознавания неприлично возрастает, они добавляют лишний визуальный шум, на их рисование нужно время, при появлении необходимости в еще одной пиктограмме возникает много проблем.

С другой стороны, у пиктограмм есть и достоинства: разборчивость и эстетическая насыщенность. Так что пользоваться пиктограммами, как индикаторами в списках, чаще всего неэффективно. Однако, если точно известно, что количество единиц измерения невелико, а найти их внятные репрезентации непроблематично, пиктограммы могут быть более чем хороши.

Если единица измерения всего одна, это хорошо. Зато объем, занимаемый товаром, может быть большим, а значит, плохо визуализирующимся. Но, главное, напротив, не визуализировать параметр, а визуализировать нужную информацию из этого параметра.

Если ему нужно точно узнать, сколько места занимает товар, можно оставить числа. Но вполне может оказаться и так, что ему нужно узнать, сколько процентов общей площади склада занято товаром. В этом случае подойдет либо полоска, либо более компактная круговая (блочная) диаграмма, либо те же числа. Основная проблема визуализации заключается именно в определении потребностей пользователей.

Поскольку малые проценты показываются на малюсенькой диаграмме не очень хорошо, числа лучше оставить, но сделать их поддерживающими.

Подразумевается, что если пользователю нужно грубое, но быстрое знание, он смотрит на диаграмму. Если ему нужна дополнительная точность, он переводит взгляд на число. А чтобы число не отвлекало без нужды, лучше снизить его визуальную насыщенность, проще говоря, выводить число процентов не черным, а серым цветом. Единственно надо обратить внимание, что большинство товаров будут занимать на складе сравнительно небольшое место. Это значит, что индикатор надо оптимизировать не для показа всех возможных значений, а для показа их части (при этом части самой неудобной для показа).

И ещё. Поскольку большая сила подразумевает большую ответственность, никогда не пытайтесь визуализировать то, что визуализировать не надо. Ни к чему хорошему это не приведет.

Теперь о больших объемах данных. Визуализация большого объема данных сильно отличается от визуализации малого объема. Если при малом объеме данных нужно показывать сами эти данные, то при большом объеме нужно показывать распределение значений. С одной стороны, это проще, поскольку самих данных нет, есть только распределение. С другой стороны, каждому критерию необходима либо своя ось, либо иной метод выделения.

Если осей немного, всё просто. Распределение эффективнее всего строить в виде либо двумерной карты, либо в виде псевдо-трехмерного пространства. Как правило, трехмерность не очень эффективна, поскольку она требует от пользователя долго искать наиболее удобный ракурс. С другой стороны, эти ненужные по сути дела действия могут приносить пользователям удовольствие, так что потеря времени будет скомпенсирована.

Наличие в системе развитой навигации здорово облегчает процесс обучения работе с системой, поскольку при визуальной навигационной системе не нужно помнить контекст своих действий(как я сюда попал? что я хотел сделать?), поскольку этот контекст сам по себе показывается на экране.

Цели навигации показывать пользователям: где они находятся сейчас, куда они вообще могут переместиться, где они уже побывали, куда им разумно пойти, с какого именно экрана (страницы) они пришли. Точно знать направление своего движения полезно, поскольку это помогает поддерживать контекст действий. При этом от навигационной системы требуется множество дополнительных свойств, таких как эстетическая привлекательность, малый размер и т.д.

Почти любая навигационная система является меню. Это имеет множество достоинств, но и также и некоторые недостатки. Во-первых, меню ограничивает возможность выбора только определенным набором вариантов. Это хорошо, поскольку позволяет исключить заведомо неправильные действия. Но в навигационных системах это оказывается нехорошо: взамен свободного передвижения по системе пользователям приходится ходить по заранее проделанным для них тропинкам, т.е. степень свободы пользователей сокращается. Единые принципы устройства навигационных систем могут быть применены многими разными путями, главное – провести анализ требований к навигационной системе и подойти к делу творчески.

Во-вторых, любое многоуровневое меню страдает от каскадных ошибок. Способы борьбы с ними существуют, но от этих ошибок лучше бы вообще избавиться. Сделать же это можно, только изъяв либо само меню, либо потребность его использовать.

В-третьих, большинство меню не способно показать пользователям, куда им разумно пойти. Это не значит, что меню плохо, но только то, что нужно как-то усиливать навигацию помимо меню.

Единственным универсальным (и работоспособным) алгоритмом решения всех этих проблем является создание системы из двух не связанных между собой навигационных систем. Первая (меню) показывает пользователю, где он находится и куда он может перейти. Вторая, присутствующая, возможно, не на каждом экране, показывает пользователю, куда он, вероятнее всего, хочет перейти в данный момент.

Собрав данные, система предлагает их пользователям, т.е. позволяет просматривать товары не по абстрактным группам, а по покупательским предпочтениям. Никто, однако, не мешает не собирать информацию, но устанавливать связи, пользуясь результатами анализа действий пользователя и здравым смыслом. Такая форма представления меню позволила резко увеличить объем структуры, вмещающейся на экран, и тем самым упростить поиск нужных фрагментов системы (при этом субъективное удовлетворение значительно повышается). При этом меню становится не основным, а дополнительным навигационным инструментом (точнее, пассивным инструментом: на него можно смотреть, чтобы получить ответы на интересующие вопросы, но с ним не обязательно взаимодействовать).


<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Дополнительные факторы | Инвентарь, необходимый для проектирования интерфейса
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-06; Просмотров: 331; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.029 сек.