Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Модель взаимодействия пользователя с ИПС 12
1.1. Процесс динамического взаимодействия пользователя с ИПС
1.2. Модель человеко-машинного взаимодействия 14
1.3. Подход инженерной психологии к проектированию человеко-машинного взаимодействия
1.3.1. Деятельности ые аспекты взаимодействия пользователя компьютерной системой 19
1.3.2. Информационная потребность и задачи пользователя ИПС 21
1.4. Когнитивные аспекты человеко-машинного взаимодействия 25
1.4.1. Восприятие информации 26
1.4.2. Понимание и представление знаний 27
1.4.3. Поведение и типы мышления 29
1.5. Типология и стереотипы поведения пользователей 30
1.5.1. Типы поведения пользователей 31
1.5.2. Стили обучаемости пользователей разных типов поведения 35
1.5.3. Состояния пользователя при взаимодействии с ИПС 39
Глава 2. Исследование процесса взаимодействия пользователей с ИПС 42
2.1. Обзор исследований процесса взаимодействия пользователей с ИПС
2.2. Статистическое исследование поведения пользователей при обращении к информационно-поисковому серверу ИНИОН РАН 44
2.2.1. Предварительный анализ архива обращений пользователей к базам данных ИНИОН РАН. Характеристика выборки данных 45
2.2.2. Методика и организация исследования 51
2.2.3. Интерпретация результатов факторного анализа 58
2.2.4. Различия в поведении пользователей выделенных групп 61
2.3. Примеры стереотипного поведения пользователей разных типов 62
Глава 3. Стереотипы поведения пользователей разных групп 68
3.1. Методы поиска закономерностей данных
3.1.1 Обзор существующих методов поиска закономерностей
3.1.2 Структура анализируемых данных, составляющие единицы поведения пользователей 70
3.2. Визуальный анализ данных 77
3.2.1. Визуальный анализ информации о действиях пользователей в течение сессии
3.2.2. Результаты визуального анализа диаграмм последовательностей действий пользователей 82
3.3. Стереотипы действий пользователей разных групп 84
3.3.1. Представление гипотетически возможных действий пользователя в виде n-арного дерева 85
3.3.2. Алгоритм поиска стереотипов 86
3.3.3. Паттерны поведения пользователей разных групп 88
Глава 4. Проектирование и разработка интерфейса ИПС 97
4.1. Проектирование пользовательского интерфейса
4.1.1. Типы пользовательских интерфейсов 98
4.1.2. Этапы проектирования пользовательского интерфейса ИС 101
4.1.3. Эргономические аспекты оценки интерфейса 102
4.1.4. Показатели эффективности работы пользователя 106
4.2. Проектирование интерфейса ИПС на примере поискового интерфейса ИПС WeblRBIS
4.2.1. Анализ деятельности пользователя ИПС 107
4.2.2. Сценарий взаимодействия пользователя и ИПС, технология поиска 110
4.2.3. Разработка макетов пользовательского интерфейса, организация рабочего пространства пользователя, функциональные элементы 113
4.3. Разработка адаптивных средств поддержки пользователя 116
4.3.1. Средства поддержки пользователя
4.3.2. Средства идентификации поведения пользователя 122
4.4. Оценка эффективности работы пользователей 125
4.4.1. Точность работы 126
4.4.2. Функциональная полнота
4.4.3. Завершенность работы
Заключение и общие выводы 129
Список литературы 132
Приложения 137
- Информационная потребность и задачи пользователя ИПС
- Предварительный анализ архива обращений пользователей к базам данных ИНИОН РАН. Характеристика выборки данных
- Структура анализируемых данных, составляющие единицы поведения пользователей
- Разработка макетов пользовательского интерфейса, организация рабочего пространства пользователя, функциональные элементы
Введение к работе
Изменения в процессах разработки информационных систем в последнее время связываются с пониманием того, что роль человека в процессе человеко-машинного взаимодействия, как одного из составляющих совокупной системы, становится все более значимой. Постепенно человеко-машинное взаимодействие выделилось из прикладной области в самостоятельную дисциплину [91].
В основе многих теоретических, практических и эмпирических исследований, посвященных разработке моделей взаимодействия человека с компьютером, лежит классический вопрос: "Что необходимо знать о пользователе, чтобы организовать эффективное человеко-машинное взаимодействие?" [104]. Трудности освоения компьютерных технологий обусловлены тем, что с их помощью человек решает все более сложные задачи, в то время как психологические знания применяются недостаточно. Другими словами, создание систем коммуникаций должно опираться не только на анализ информационных потребностей, но и на исследования способности потребителей воспринимать информацию. Отсюда вытекает важность исследований психологических научно-информационных процессов и использования информации о потребителях в самих информационных системах [14]. Общение пользователей с компьютерной системой может быть облегчено, если при разработке системы учитываются человеческие факторы, оказывающие влияние на взаимодействие пользователя с системой, т.е. форма и структура программного обеспечения согласовывается с особенностями восприятия, мышления и действий людей. Человеческие факторы имеют отношение ко всем аспектам, связанным с пониманием пользователем системы, а также с его ощущениями и поведением в процессе взаимодействия. Поэтому исследование человеческих факторов связано с такими дисциплинами как эргономика, когнитивная психология, искусственный интеллект, психофизиология.
Процесс динамического взаимодействия пользователя с компьютерной системой следует рассматривать как диалог двух принципиально разных сред представления информации. При этом роль посредника выполняет пользовательский интерфейс системы, основная задача которого - обеспечить взаимопонимание и, следовательно, эффективное взаимодействие участников диалога. В связи с возрастающей важностью этой компоненты проектирование пользовательского интерфейса стало рассматриваться ведущими фирмами-производителями программного обеспечения как отдельный процесс в рамках жизненного цикла программного продукта. Расширение функциональных возможностей пользовательского интерфейса идет в сторону "интеллектуализации" интерфейса и создания интегрированной среды, позволяющей решать сложные задачи.
«Если программа помнит последнее решение пользователя, следующее решение она может сделать сама. Этот простой принцип является одним из самых эффективных инструментов разработчика программ, но в то же время одним из самых малоизвестных» [81]. Способность компьютерной системы предугадывать действия пользователя и моделировать свое «поведение» в соответствии с вероятными действиями человека была названа термином «связность задач». Проблема создания такой «предвосхищающей схемы поведения» системы определяет необходимость научного анализа психологических особенностей человека как пользователя, в первую очередь анализа психологии познавательных (когнитивных) процессов - ощущения, восприятия, внимания, мышления, памяти.
Однако в последние несколько лет первенство когнитивной психологии в описании феноменов поведения человека за компьютером подверглось обоснованной критике [86, 96]. Не менее важным, чем исследование когнитивных особенностей работы пользователя, представляется изучение процесса человеко-машинного взаимодействия с точки зрения теории деятельности. В рамках этого подхода взаимодействие рассматривается как динамический процесс, включающий следующие стадии деятельности пользователя:
формирование намерения;
действие;
восприятие и осознание результата действия;
оценка результата. Следует отметить, что при исследовании человеко-машинного взаимодействия применимы оба подхода, так как в начале процесса взаимодействия действуют когнитивные схемы и представления о мире человека, которые затем определяют его поведение в текущих условиях. Таким образом, процесс взаимодействия разбивается на составляющие, которые могут быть рассмотрены либо с точки зрения когнитивной психологии, либо с точки зрения теории деятельности: потребности пользователя формируют цель его деятельности - «зачем делать?», далее возникают задачи - «что делать?» и операции - «как делать?»
В целом, можно констатировать, что в области проектирования пользовательских интерфейсов в качестве самостоятельной выделилась задача проектирования психологически ориентированного интерфейса.
М.С. Мириманова рассматривала психологические трудности, возникающие у пользователя от незнания способов и средств общения с ЭВМ и отсутствия адекватной рефлексии об используемых средствах [61].
В [7] была предпринята попытка эмпирического анализа тех проявлений, в которых могут отражаться особенности субъективных представлений о работе с компьютером у пользователей разных категорий. В работе показано, что рост субъективной компетентности влияет на понимание решаемых задач. Авторы приходят к выводу, что необходимо более полное и разностороннее изучение субъективных представлений о работы с компьютером с учетом профессиональных и индивидуально-психологических различий, механизмов и способов преодоления негативных последствий массовой компьютеризациии труда. Кроме того, особого внимания заслуживает феномен персонификации компьютера, требующий дополнительного изучения с целью более полного анализа его механизмов.
Исследования по оценке средств поддержки пользователя проводились в ИПС FIRE [73], при разработке которой была предпринята попытка эмуляции некоторых функций, ранее выполняемых человеком-посредником, специалистом по информационному поиску. Авторы разделяют систему поддержки пользователя на средства технической поддержки и концептуальной помощи. По мнению авторов, существенную роль во взаимодействии пользователя с ИПС играют средства концептуальной помощи, направленные на осуществление лексической поддержки.
Центральным вопросом исследования в [94] являлось определение суммы знаний, которая необходима пользователю-новичку для работы с информационно-поисковой системой и уровень контроля взаимодействия, который такой пользователь может осуществить (на примере ИПС INQUERY). Полученные результаты свидетельствуют о том, что при разработке интерфейса ИПС следует уделить особое внимание созданию интерактивного взаимодействия между пользователем и «интеллектуальной» программой, помогающей формулировать и реформулировать запрос.
В целом можно сказать, что в сфере проектирования автоматизированных информационно-поисковых систем актуальной является задача разработки поискового интерфейса, обеспечивающего быстрое обучение пользователя работе с поисковой системой за счет предоставления своевременной концептуальной и технической поддержки, и, в конечном счете, обеспечивающего эффективную работу пользователя. Актуальность этой задачи объясняется тем, что в результате интенсивной информатизации к документальным информационным системам с задачами научного поиска обращается большое число неподготовленных пользователей, которые вынуждены приспосабливаться к специализированным поисковым средствам, что снижает эффективность их работы.
Особенностью работы с ИПС, определяющей эффективность работы пользователя в целом, является то, что деятельность пользователя складывается из двух составляющих - выполнения основной задачи (собственно, решение той проблемы, с которой человек обращается к АИПС) и обучение взаимодействию с системой. Двойная цель работы, по крайней мере, не способствует улучшению состояния пользователя. Кроме того, ИПС не всегда позволяет получить ответ на вопрос пользователя, а лишь помогает найти информацию, адекватную его информационной потребности. При этом недостаточное знание о проблеме ограничивает понимание, так как человек прежде должен разработать некоторую структуру знания, в рамках которой новая информация может быть усвоена. Э.Л. Шапиро сопоставил традиционный и психологический подходы к проблеме информационных потребностей, показав, что для пользователей имеет значение лишь та информация, которая соответствует их рефлексии о недостающем знании [61]. Другими словами, полученная информация может быть оценена пользователем как релевантная в определенный период времени, когда он уже обладает достаточными знаниями в некоторой области [102].
Другой важной особенностью АИПС является то, что разработчик вкладывает в компьютерную систему свое представление о решаемой задаче, которую он видит "своими глазами", в то же время, система, сталкиваясь в своей работе с внешней средой, несет в себе дефицит понимания проблемы пользователя [104]. При этом количество ситуаций, возникающих во время взаимодействия человека с АИПС достаточно велико, т.е. должно быть реализовано множество взаимосвязанных функций, которые могут быть организованы различными способами [73].
Методология оценки работы АИПС в целом сводится к количественным критериям оценки результатов выдачи, часто не учитывая реальной потребности пользователя; не существует строго определенных критериев, по которым можно оценить качество интерфейса как явного посредника. Главными факторами при оценке интерфейса должны быть поведение пользователя при поиске информации и его взаимодействие с компьютерной системой - система должна "идентифицировать" пользователя, отслеживая его реакцию на ее сообщения и соответствующим образом "направлять" пользователя.
Таким образом, задачей при разработке системы является проектирование адаптивных средств, обеспечивающих поддержку пользователя в процессе динамического взаимодействия с системой. При этом в процесс адаптации участвуют и компьютерная система, и пользователь. Для человека это скорее процесс ориентации, а для системы -выбор типа диалога, набора и взаимосвязи интерфейсных объектов.
В связи с этим к интерфейсу системы, как посреднику в процессе взаимодействия, предъявляются следующие требования:
- организация пространства (принцип единства, однородности); предоставление информации для оценки результата; возможные изменения "траектории движения";
подсказки к дальнейшим действиям;
- оценка завершенности процесса.
Помощью в решении указанной проблемы является выделение стереотипов поведения пользователей в различных ситуациях и создание типологии пользователей, на основе которых могут быть созданы стереотипы решения проблем пользователей на уровне интерфейса.
Целью работы является создание модели поведения пользователей в процессе взаимодействия с документальной информационной системе, экспериментальное исследование и обоснование целесообразности использования модели в поисковых интерфейсах, разработка типологии поведения пользователей на основе выделения стереотипов их поведения и проектирование поискового интерфейса на основе разработанной типологии.
В рамках данной цели определены следующие задачи:
исследование процессов поиска и создание модели поведения пользователей в процессе поиска документальной информации;
разработка типологии поведения пользователей на основе выделения стереотипов их поведения и обоснование ее применимости для разработки адаптивных средств поискового интерфейса, проектирование и разработка средств априорной оценки поведения пользователей на основе анализа архива обращений пользователей к информационно-поисковому серверу ИНИОН, проектирование и разработка адаптивных средств интерфейса пользователя документальной ИПС.
В первой главе рассматриваются модели человеко-машинного взаимодействия, и предлагается поведенческая модель взаимодействия пользователя с документальной ИПС, отражающая процесс двунаправленной адаптации и учитывающая особенности пользователей разных типов поведения.
Для построения такой модели поведения необходимо учитывать когнитивные особенности пользователя и психологические аспекты его деятельности в процессе поиска информации, как составляющие совокупной системы: «пользователь - документальная ИПС». Со стороны пользователя важными в контексте взаимодействия с ИПС представляются процессы восприятия, понимания и мышления и их влияние на процесс взаимодействия. Поведение компьютерной системы обладает «блочной» гибкостью и сводится к набору операций. Таким образом, пользователь вынужден производить обратную организацию дискретного процесса, содержащего машинные команды, в когнитивный непрерывный процесс.
Вторая глава посвящена экспериментальному обоснованию целесообразности выдвинутой ранее модели поведения пользователей и созданию типологии поведения пользователей.
Проверяется гипотеза о факторной структуре данных о поведении пользователей в процессе взаимодействия с документальной ИПС и определяется критерий, позволяющий разделить пользователей на группы в соответствии с типом их поведения в процессе поиска информации.
В третьей главе сделан обзор существующих статистических методов анализа данных и поиска закономерностей. Особое внимание уделено методу визуализации данных и описанию алгоритма поиска закономерных последовательностей в дереве действий пользователя.
Рассматриваются и интерпретируются диаграммы последовательностей действий пользователей разных групп. Визуальный анализ позволил сделать вывод о том, что существуют закономерные стереотипы действий, свойственные разным группам.
Для поиска закономерностей в действиях пользователей был применен метод, основанный на построении n-арного дерева действий пользователей.
В четвертой главе рассматривается процесс проектирования и разработки пользовательского интерфейса документальной ИПС.
Предлагается реализация адаптивных интерфейсных средств, которые обеспечивают следующие задачи:
идентификация поведения пользователя в соответствии с некоторым типом поведения;
распознавание возникновения проблемной ситуации;
- формирование целенаправленной помощи пользователю в проблемной ситуации.
В процессе исследования и разработки адаптивных интерфейсных средств такого класса были рассмотрены, как средства идентификации типа поведения пользователя, четыре типа проблемных ситуаций и выделено пятнадцать стереотипов.
В приложении к диссертационной работе приведены исходные тексты программ решения задач статистического анализа, визуализации данных, поиска закономерностей данных и разработки адаптивных интерфейсных средств для документальной АИПС WeblRBIS.
Информационная потребность и задачи пользователя ИПС
Задача ориентирует человека на будущее исполнение, указывая цель, средства, сроки и пространственную точность. Формулировка задачи пользователя на технологическом языке сопровождается неформальным толкованием на обыденном языке, при этом смысл задачи человек определяет вербально.
Стремясь понять задачу, пользователь использует пространственные и временные образы, представления, схемы. Они сами собой включаются в ходе продумывания задачи или ее восприятия. Продумывание исполнения и оценка сложности задачи дают план исполнения - схему действий.
Для определения сложности задачи решающее значение имеет опыт субъекта. Сложность профессиональной задачи изменяется по мере освоения задачи специалистом. Факторы, определяющие сложность практической задачи: неопределенность, неполнота, неясность, неточность информации, получаемой пользователем. Таким образом, задача поиска относится к сложным задачам.
В большинстве случаев ни пользователь, ни тем более система не обладают достаточными знаниями, чтобы решить задачу основной деятельности пользователя. С другой стороны, для пользователя может быть (и, как правило, бывает) затруднительно сориентироваться в сложной среде поисковой системы, тогда как система не может точно оценить потребность пользователя, степень релевантности документов этой потребности. Поэтому в основе процесса взаимодействия лежит сотрудничества человека и ИПС -диалог, целью которого является решение проблемы пользователя [73].
Основные проблемы, с которыми сталкивается пользователь при решении своей задачи в среде АИПС, являются задачами снятия неопределенности - лексической, семантической и метаинформационной [30].
Лексическая неопределенность - это неопределенность на уровне терминов. Формулируя запрос, пользователь должен учитывать, что его представление о смысловыразительности термина необязательно совпадает с представлениями индексатора.
Семантическая неопределенность - это неопределенность на уровне содержания документов. Пользователь производит синтез той информации, которая была, возможно, заложена в текст. Сначала он определяет понятия, затем связи между ними, т.е. он должен синтезировать некое семантическое пространство, содержащее связанные понятия; происходит реконструкция гипотетического текста, предположительно совпадающего в известной части проблемы с реальным текстом и обозначение связи этого известного с ограниченным неизвестным.
Метаинформационная неопределенность - это структурная неопределенность. Пользователю необходимо помочь построить адекватное представление о структуре системы. Например, как, по каким полям ему проводить поиск. Кроме этих, обусловленных архитектурой системы, типов неопределенностей существует также неопределенность проблемного поиска - пользователь ищет нечто, что сам не представляет себе хорошо, формируя и уточняя в процессе поиска свою информационную потребность.
Прежде, чем быть адресованной системе, ИПП проходит следующие стадии формирования и выражения: первоначально пользователь, находящийся в проблемной ситуации, имеет некоторую потребность в информации, еще не вполне осознанную или понятую - так называемую реальную информационную потребность. В процессе ее осознания ИПП преобразуется в осознанную (представленную). Далее пользователь выражает осознанную ИПП, формируя запрос на привычном ему естественном языке, который в конце формулируется в виде запроса в терминах системы3.
Процесс понимания - это процесс перехода от реальной информационной потребности к осознанной. Понимание тем сложнее, чем менее определена задача пользователя. Наиболее сложными в этом плане являются задачи научного поиска, так как пользователь не представляет, какая информация ему нужна. В различных исследовательских работах по этой теме можно встретить следующие определения проблемы формулирования ИПП на этапе ее осознания: - Д. Маккей говорил о «неполном представлении о мире», в связи с чем, мы не можем определить, в какой момент субъект находится в «состоянии готовности» осуществлять целенаправленное взаимодействие с миром адекватно своей потребности [59]; Н. Белкин ввел понятие «аномального состояния знания», акцентируя внимание на том факте, что пользователь сам не знает, что он хочет узнать [74]; - П. Ингверсен разделил введенное Н. Белкиным понятие «аномального состояния знания» на два дополняющих друг друга аспекта - «незавершенное состояние знания» и «неопределенное состояние знания», в соответствии с разными типами поисковых задач [93]. Очевидно, что незавершенное состояние знания соответствует второму типу поиска, когда пользователю необходимо определить нечто новое в системе старых понятий, достроить структуру знания. Неопределенное состояние знания является характерным при проблемном поиске. Соответственно для помощи пользователю в формулировании ИПП на уровне сознания ИПС может предоставлять различные инструменты в зависимости от типа поиска. Выражение осознанной информационной потребности на естественном языке также порождает неопределенность. Например, нередко возникает "эффект ярлыка", когда человек описывает проблему используя понятия, вызванные ассоциативной связью с близкой предметной областью или проблемой [93]. Лексическая неопределенность является помехой для формулирования запроса на языке ИПС. Компьютерная система несет в себе дефицит понимания проблемы пользователя, так как имеет свое «представление» о решаемой задаче, часто отличное от представления пользователя [35]. Формально описанной моделью ИПП является запрос пользователя. По смысловыражению то, что является объектом поиска, и то, что заиндексировано, должно быть приведено в соответствующее состояние, т.е. либо пользователь должен принимать концептуальную платформу индексатора, либо, если ИПС является "интеллектуальной", система на основе запроса должна реконструировать проблему, решаемую пользователем. Формулировка пользователем ИПП в виде запроса и оценка меры соответствия найденной информации информационной потребности носят субъективный характер . Задачей проектировщиков АИПС является имитация в ЭВМ тех интеллектуальных возможностей человека, наличие которых позволяет осуществить переход от формальной релевантности к истиной. В целом можно отметить, что процесс формирования ИПП, как правило, носит длительный характер, и для понимания механизма формирования ИПП будут рассмотрены следующие когнитивные особенности человека: восприятие информации, создание структуры знания, стереотипы мышления.
Предварительный анализ архива обращений пользователей к базам данных ИНИОН РАН. Характеристика выборки данных
Практически во всех эмпирических исследованиях разделение испытуемых по уровню компетентности рассматривается как один из наиболее важных критериев, определяющих особенности работы человека с компьютером [7, 73, 94]. Оценка навыков работы представляется двумя или тремя градациями - низкий и высокий или низкий, средний и высокий уровень компетентности, соответственно пользователи разделяются на новичков, пользователей среднего уровня и экспертов.
Исходный материал не содержит явной информации об уровне компетентности пользователя. Однако косвенным свидетельством того, что конкретного пользователя можно отнести к группе новичков является его анонимный вход в БД. Т.е. незарегистрированные пользователи считаются новичками в работе с данной ИПС. об устойчивом предметном интересе. Такие пользователи обращаются к информационному источнику неоднократно и, как правило, проводят серию поисков по определенной теме прежде, чем закончат работу. Для групп "гостей" и «зарегистрированных пользователей» было определено количество сессий, содержащих менее одного запроса, один запрос и более одного запроса. Результаты представлены в Таблице 2.1. и на Рис. 2.1. 14,5% зарегистрированных пользователей и 21,3% пользователей-гостей закончили работу, не задав ни одного запроса. Причинами такого поведения пользователей могли быть следующие факторы: пользователь не сумел разобраться с инструментами поиска и не смог задать ни одного запроса; пользователь, не задавая запрос, просмотрел наугад несколько документов БД и решил, что данная БД ему тематически не подходит; плохое качество связи, не позволившее продолжить работу с ИПС. Для обеих групп пользователей этот процент немал, что свидетельствует о недостаточной продуманности организации начального диалога. Возможно, пользователи ожидают большего автоматизма со стороны интерфейса ИПС.
Большой процент пользователей-гостей, задавших за сессию один запрос подтверждает предположение о том, что такие пользователи не собираются продолжать работу с данным информационным ресурсом в будущем, ограничиваясь "пробным запросом", или просто не умея работать с подобным информационным ресурсам и не испытывая в этом заинтересованности. Для постоянных пользователей этот процент существенно меньше - 15,8%.
М.Хест [90] говорит, что пользователи редко начинают поиск с длинного обстоятельного запроса. Как правило, первый запрос является коротким и приносит большую выдачу, по результатам которой пользователь формирует новый запрос. Причины завершения работы после получения результатов первого запроса могут быть следующие: 1) пользователь пришел к заключению, что БД, с которой он работает, не содержит того, что он ищет: - получил достаточно большую выдачу, просмотрел какое-то количество документов и все ему не подошли, - получил нулевую выдачу, задав длинный запрос на пересечение терминов или используя при составлении запроса свою лексику; 2) пользователь получил некоторую выдачу, нашел несколько полезных документов и закончил сессию: - искал определенный документ и сразу получил его, - нашел несколько релевантных документов и уверен, что это все, что содержит система по данной теме. В каждом из перечисленных случаев (за исключением того, когда проводился поиск определенного документа) причиной завершения работы является неспособность (или нежелание) пользователя взглянуть на задачу с другой стороны, выбрать другой аспект проблемы и сформулировать запрос по иному, такое поведение свойственно пользователям первого и второго типа (слабая способность к рефлексии). Задача системы в этом случае - помочь человеку занять альтернативную точку зрения, расширить его «неправильную» целеустремленность.
В первом случае, возможно, полезно было бы организовать диалог с пользователем, чтобы помочь ему сформулировать свою информационную потребность более конкретно и точно, во втором случае - предложить обратиться к словарю или просмотреть рубрикатор.
Сложность последней ситуации заключается в том, что с точки зрения системы трудно определить - удовлетворена или нет информационная потребность пользователя в максимальной степени, т.е. действительно ли пользователь нашел все релевантные документы или он просто не предполагает, что результат может быть неполным, рассуждая в соответствии со стереотипом «система - умная, по моему запросу догадается, что мне нужно». Такое «понимание» работы системы в большей степени можно наблюдать у пользователей - новичков, что подтверждается полученными результатами (Рис 2.1.). Решение этой проблемы может быть организовано следующим образом. Вначале необходимо определить (с некоторой долей уверенности), искал пользователь определенные документы («факты») или проводил поиск по теме. Косвенным свидетельством поиска «факта» является, например, поиск по полю «автор». В случае, когда пользователь, вероятно, производит проблемный поиск (задал запрос по полю ключевых слов, рефератов, по всем полям, отметил среди выданных документов релевантные, заказал) можно предложить ему провести эвристический поиск, построить словник для выбора терминов для нового запроса. В любом случае сообщения системы должны корректно указать пользователю на возможную неполноту результата. Для профессионального интерфейса организация подобного диалога, возможно, является излишней, так как пользователь-эксперт, как правило, сознает двойственность задачи -поиск информации и оценка результата, о чем свидетельствует невысокий процент (15,8%) зарегистрированных пользователей, закончивших работу после одного запроса.
Структура анализируемых данных, составляющие единицы поведения пользователей
Традиционные методы кластеризации объектов позволяют провести типизацию объектов множества по некоторым признакам. Многочисленные исследования показали, что в таблицах "объект - свойства" исходная совокупность объектов может содержать группы "похожих" объектов, группы аналогов по множеству признаков. Признаки -характеристики можно классифицировать по взаимосвязанным группам, выбрать из них наиболее информативные.
Центральной идеей методов кластеризации является измерение "похожести" объектов и признаков, которое производится на основе определения расстояния между объектами и признаками. Чем более похожи между собой объекты, тем ближе они располагаются друг от друга в многомерном признаковом пространстве. Эти методы позволяют сделать вывод о принадлежности объекта к тому или иному типу и в основном применяются либо для типизации совокупности объектов. Либо, если такая типизация уже проведена, они позволяют сопоставить характеристики нового объекта по всему множеству признаков с характеристиками известных типов или классов и принять решение об отнесении данного объекта к ближайшему из них, наиболее похожему [46].
Нейронные сети - это обобщенное название нескольких групп алгоритмов, обладающих одним ценным свойством - умением обучаться на примерах, извлекая скрытые закономерности из потока данных. При этом данные могут быть неполны, противоречивы и даже заведомо искажены. Если между входными и выходными данными существует какая-то связь, пусть даже не обнаруживаемая традиционными корреляционными методами, нейронная сеть способна автоматически настроиться на нее с заданной степенью точности. Кроме того, современные нейронные сети обладают рядом дополнительных возможностей - они позволяют оценивать сравнительную важность различных видов входной информации, уменьшать ее объем без потери существенных данных, распознавать симптомы приближения критических ситуаций и т.д.
Методы Data Mining применяются в основном для поиска логичных закономерностей при анализе информации в реляционных базах данных. Ключевое достоинство Data Mining по сравнению с прочими методами — возможность автоматического порождения гипотез о взаимосвязи между различными параметрами или компонентами данных.
Особую ценность в обнаружении закономерностей имеют логические методы. Эти методы позволяют находить в данных логические цепочки (правила), характерные для одной группы объектов (записей БД) и не характерные для других групп.
На основе выявляемых логических правил решаются задачи прогнозирования, классификации, распознавания образов, сегментации БД, извлечения из данных "скрытых" знаний, интерпретации данных, установления ассоциаций в БД и др. Логические методы работают в условиях разнородной информации. Их результаты эффективны и прозрачны для восприятия.
Вместе с тем, главной проблемой логических методов обнаружения закономерностей является проблема перебора вариантов. Известные методы либо искусственно ограничивают такой перебор, либо строят так называемые деревья решений, дающие полезные результаты только в случае независимых признаков. Известные эволюционные методы (в частности, генетические алгоритмы) используют сильные эвристические допущения и также далеко не гарантируют нахождения оптимума. Под визуализацией данных принято понимать проектирование и генерацию изображений на устройствах отображения на основе исходных цифровых данных, а также правил и алгоритмов их преобразования. Это представление данных и итоговой информации с использованием графики, анимации, 3-х мерного представления и прочих мультимедийных инструментов.
Визуализация в научных исследованиях служит не только для наглядного представления физических данных, но и является эффективным средством для углубленного анализа и понимания исследуемого объекта или процесса. Визуализация данных способствует изучению математических, статистических, географических и пространственных данных.
Одной из очевидных тенденций, прослеживающихся в сложной визуализации данных, является переход от средних гистограмм и секторных диаграмм, отражающих простые серии числовых информационных точек, к представлению больших и/или сложных наборов данных. Но возможности визуализации сложных многомерных данных даже сегодня содержат лишь немногие средства визуализации.
Задачей данного этапа является выявление типичных последовательностей действий в данных о сессиях пользователей разных групп. Так как данные имеют достаточно простую структуру, представляется нецелесообразным применять такие методы поиска закономерностей как нейронные сети или методы Data Mining, также как и методы выявления «похожести» объектов, которые позволяют классифицировать объекты и признаки. В нашем случае для определения наличия закономерностей в действиях пользователей применялся визуальный анализ, который заключается в создании разного рода диаграмм и интерпретации данных, представленных в наглядном виде. Для поиска закономерностей данных разработан алгоритм поиска наиболее часто встречающихся последовательностей, основанный на построении n-арного дерева действий пользователей.
Для анализа и, особенно, для формирования действия часто необходимо разложить более или менее комплексные действия на составляющие, которые анализируются более детально и формируются специально с тем, чтобы могло быть усвоено целостное действие [23]. Подобные частичные действия в субъектном плане должны сначала выполняться как самостоятельные действия, например, частичные действия в процессе формирования могут интегрироваться в целостное действие или выделяться из него с целью дальнейшего совершенствования. В этом процессе возникают автоматизированные операции, не самостоятельные компоненты действия.
В полном действии чаще всего выделяются следующие элементы, которые отчасти могут интерпретироваться и как его фазы: целеполагание (с результатами определения цели или идентификацией с целью); разработка программы (с результатами определения стратегий действия соответственно цели и условия, антиципирующих представлений о ходе действия); исполнение действия соответственно программе (с материальным или идеальным результатом действия); проверка (контроль) результата в соотнесении с целью и программой и окончание действия. Компонентами действия (с точки зрения психической регуляции) являются осознанные и неосознанные когнитивные, эмоциональные и мотивационные процессы, образы и состояния. Составляющие единицы поведения, каждая из которых может быть реализована широким набором способов, определяются на основе функциональной цели и образуют иерархическую систему [74]. Т.е. главной задачей при моделировании поведения человека является воспроизведение не способов выполнения единиц поведения, а лишь их последовательности. В контексте ИПС в качестве единицы поведения может рассматриваться действие пользователя на каждом шаге. Логически завершенная последовательность таких действий (паттерн) и будет являться неким стереотипом поведения человека. Пользователи, склонные к тому или иному типу поведения, будут придерживаться разных стереотипов действий.
Разработка макетов пользовательского интерфейса, организация рабочего пространства пользователя, функциональные элементы
Пользователи данной группы являются неактивными, со слабой способностью к рефлексии. Группа включает 2436 сессий, количество используемых функций меньше 7, количество проделанных операций меньше 65 (рис. 3.6).
В этой группе можно выделить как успешные действия пользователей, завершившиеся заказом документов, так и стереотипы поведения второго и третьего типа, например, когда пользователь часто меняет настройки сессии или, задав один запрос и просмотрев большую выдачу, уходит ни с чем. В целом, короткие сессии и небольшое число используемых функций свидетельствуют либо о целевой направленности поиска, либо о том, что пользователь не владеет инструментарием системы и технологиями поиска. В первом случае пользователь точно знает, какие документы он хочет найти, и после серии коротких попыток получает то, что нужно, делает заказ и завершает работу, признаком такой ситуации является заказ документов. Во втором случае пользователь видит единственное возможное решение своей задачи и в случае неудачи сразу разочаровывается и прекращает работу с системой. Такой тип поведения свойственен новичкам, которые, видимо, составляют большинство в этой группе.
Для пользователей этой группы особенно важно, чтобы интерфейс обеспечивал своевременную техническую поддержку, т.е. интерфейс должен быть в большей степени ориентирован на обучение работе с системой. Например, когда пользователь быстро завершает работу, (не задав ни одного запроса или получив на первый запрос нулевую выдачу, или просмотрев первую страницу документов из очень большого списка полученных на запрос документов), он должен быть проинформирован о возможных дальнейших более эффективных действиях.
Пользователи данной группы являются активными, со слабой способностью к рефлексии. Эта группа включает 470 пользовательских сессий, количество используемых функций больше 7, количество проделанных операций меньше 65 (рис. 3.7).
Более длинные сессии свидетельствуют о том, что пользователи более настойчивы в своей работе, чем пользователи первой группы. Цветовое разнообразие говорит о большем количестве применяемых функций. Однако частая смена цветов в последовательностях указывают на то, что, пытаясь достичь решения задачи, человек использует различные инструменты системы и стратегии поиска, но едва ли пробует изменить свое видение проблемы. Активное использование функциональных инструментов в контексте работы с ИПС означает, что пользователь пытается решить свою задачу с помощью новых средств системы. Это является свидетельством того, что пользователь не плохо владеет компьютером, но не делает попытки взглянуть на проблему с другой стороны, выразить информационную потребность другими терминами, т.е. иначе сформулировать свой запрос. Он готов активно использовать функциональные элементы системы, ему понятен интерфейс, он в состоянии разобраться, какая кнопка для чего нужна, и не боится этого делать. Но стратегии поиска ему неизвестны, и изменить способ действий самостоятельно он не может, испытывает затруднения при анализе проблемы с другой точки зрения, видит лишь тот вариант решения, который кажется ему правильным.
Для пользователя такого типа может быть полезной концептуальная информация о работе с поисковой системой: описание поисковых технологий, предложения по смене стратегии и использованию инструментов системы.
Пользователи данной группы являются неактивными, но способными к рефлексии. Данная группа содержит 119 сессий, количество используемых функций меньше 7, количество проделанных операций больше 65 (рис. 3.8).
Основной особенностью этой группы является длительное применение одной и той же непоисковой функции. В большей степени функции просмотра выданных документов (NEXT), но также встречается и неоднократное обращение к словарям. В некоторых случаях пользователи просто просматривают словари системы, в некоторых просмотр словарей чередуется с просмотром документов.
Пользователь знаком с некоторыми стратегиями поиска, и способен выразить свою информационную потребность разными способами, он также готов использовать возможности системы, но ее инструментарием пока не владеет и ожидает направляющих действий с ее стороны. Такой пользователь скорее нуждается в средствах технической поддержки, нежели концептуальной помощи.
Пользователи данной группы являются активными и способными к рефлексии. Группа включает 250 сессий количество используемых функций больше 7, количество проделанных операций больше 65 (рис. 3.9). В этой группе также нередко встречается стереотип длительного применения функции просмотра выдачи документов, но в отличие от предыдущей группы, после нескольких просмотров пользователи реформулируют запрос или переходят по ссылке из найденного документа к новым. Пользователи также часто обращаются к словарям, но после обращения к словарю обычно задается запрос или просматриваются документы по словарному слову. Пользователи чаще, чем в других группах, обращаются к протоколу поиска и используют функции работы с запросами.
В целом, можно сделать вывод, что большинство сессий данной группы содержат некоторые стратегии поиска, причем в рамках одной сессии можно встретить различные стереотипы поведения, т.е. пользователи с одной стороны активно работают с инструментарием системы, а с другой стороны их действия можно считать осмысленными и успешными, так как они сочетают разные пути поиска решения задачи и сессии нередко заканчиваются заказом документов. Таким образом, с помощью визуального анализа было показано, что существуют определенные закономерности в последовательностях действий пользователей разных групп.
