Avaliação Preditiva

Capítulo 9

HCI, Cap. 12,AlanDix

Interactive System Design, Cap. 8,William Newman

Transparências da disciplina de Interfaces Homem-MáquinaIST, Mário Rui Gomes e Joaquim Jorge

Resumo: aula anterior

AvaliaçãoHeurísticaÉ fácil, é barata, dá milhõesNº de Avaliadores (3-5)Heurísticas de Usabilidade

Fases da Av. HeurísticaTreino; Avaliação; Atribuir Severidades; Relatar

Analisar se há conformidade com as heurísticasAnotar não conformidade (onde, qual, porquê?)

Combinar resultados da avaliação + severidades

Sumário

Modelos para Avaliação PreditivaHierarquia de Objectivos e Tarefas

GOMSCCT

Modelos Físicos e de DispositivosKLM

Avaliação de Usabilidade

Testa a usabilidade e funcionalidade do sistema

Métodos Analíticos:Avaliação Heurística (Avaliação por peritos)Avaliação Preditiva (Modelos): GOMS, CCT, KLM

Métodos Empíricos (Avaliação com utilizadores):Requer um protótipo funcional

O Porquê da Avaliação Preditiva

Nenhuma empresa constrói um avião semprimeiro fazer uma análise de Engenharia paraprever o seu desempenho.O custo de construção e o risco de falhar são muito

elevados

Do mesmo modo, o custo de construir uma IUe testá-la com vários utilizadores até descobrirtodos os problemas é inaceitável.

Modelos Preditivos

São rápidos e informais

Permitem avaliação de produtos sem envolver os utilizadores

Modelos cognitivos dos utilizadores são usados para testar odesenho

Mais barato que testes com utilizadores

São úteis apenas para sistemas com tarefas prevísiveis

Modelos Preditivos

Aplicação divide-se em duas fasesDeterminação da sequência pela qual a actividade é

realizadaAnálise dos passos da sequência para determinar

medidas de usabilidadeTempo para realizar cada passoPassos onde podem ocorrer erros

Tipos de Modelos Preditivos

Modelos hierárquicosRepresentam a estrutura da tarefa e dos objectivosModelos a estudar: GOMS e CCT

Modelos Físicos e de DispositivoRepresentam capacidades psicomotorasModelo a estudar: KLM

Modelos LinguísticosRepresentam a gramática de interacção pessoa- máquina

Modelos Hierárquicos

Modelam processamento mental Subdividem recursivamente os objectivos Exemplo: Fazer uma Reserva Efectuar Reserva

Saber horário de vooFazer chamada telefónica

• Obter número TAP Consultar páginas amarelas

- Consultar categoria de Companhias Aéreas

- Pesquisa linear da categoria• Usar telefone

Questões sobre ModelosHierárquicos Granularidade

Onde começar?Onde parar ?

Conflitos Estratégias alternativas. Diferentes métodos para fazer o mesmo? Interacções entre subtarefas

ErrosComo tratar os erros de interacção ?

GOMS: Goals, Operators,Methods, and Selection

Card, Moran, Newell: 1983Goals: Objectivo da interacção

Podem ser divididos em subobjectivosExemplo: Passar palavras “gato preto” da frase “O

gato preto saltou o muro.” para BoldObjectivo: Passar palavras para BoldDois subobjectivos:

• Seleccionar palavras• Aplicar o Bold

GOMS: Goals, Operators,Methods, and Selection Operators: Acções básicas para atingir os objectivos

Exemplo: Mover o cursor do rato; Carregar no botão do rato;Carregar numa tecla

Um Goal é obtido e um Operator é executado.

Methods: Sequência de Operators para atingir umobjectivo.

Selection: Operador de escolha de métodos quandoexiste mais que um disponível.Exemplo: Aplicar Bold usando teclado ou menus.

Como se faz análise GOMS

Gerar descrição da tarefa Identificar objectivo de alto-nívelEscrever método para atingir objectivo (pode ter

subobjectivos)Escrever métodos para subobjectivos

Isto é recursivoParar quando chegar a operadores

Avaliar a descrição da tarefa Aplicar resultados à IU Iterar

GOMS: exemploGOAL: Passar-GatoPreto-Bold

GOAL: Seleccionar-PalavrasMover-cursor-início-gatoCarregar-sem-libertar-botão-esquerdo-ratoMover-cursor-fim-pretoLibertar-botão-rato

[SelectGOAL: Aplicar-Bold-Teclado

Carregar-Control-sem-libertarCarregar-BLibertar-Control

GOAL: Aplicar-Bold-MenuMover-cursor-Menu-FormatCarregar-sem-libertar-botão-esquerdo-ratoMover-até-opção-BoldLibertar-botão-rato ]

Regras:Regra 1: Usar Aplicar-Bold-Teclado se utilizador experienteRegra 2: Usar Aplicar-Bold-Menu se utilizador não experiente

GOMS

Decomposição de objectivos:Tarefa alto nível -> tarefas individuais

Requer conhecimento detalhado de• estratégia utilizador• tarefa• domínio do problema

A sua utilização pode produzir Medidas dedesempenhoBoas para utilizadores experientesNão tão boas para inexperientes

GOMS: exemplo real

Nynex: empresa telefónica EUA

Queriam instalar novo sistema p/ operadores

Análise GOMS detalhada para avaliar acções aoestabelecer uma chamada

GOMS + diagramas de PERT (modelar operações emparalelo) Identificar caminho crítico

Conclusão: Novo sistema mais lento!Pouparam milhões de dólares!!

CCT: Cognitive ComplexityTheory

Kieras+Polson, 1985

Baseado em regrasMaior capacidade preditiva que GOMSDuas descrições paralelas

Utilizador -semelhante ao GOMSSistema (Dispositivo)

Autómatos finitos

Diferenças entre CCT e GOMS

Pode representar acções mais complexas que GOMS Modelo de execução paralela

Suporta regras concorrentes

Regras para noviços e regras para peritos Permite modelar erros Permite medir complexidade das IU

Profundidade da pilha de objectivos (GOALS)Número de regrasMais Regras => IU mais complexa!

Problema: Modelos Hierárquicos

Problema de FechoExemplo: Levantar dinheiro na ATM

GOAL: Obter €€GOAL: USAR-MB Inserir-Cartão Digitar-Código Sel-levantamentoGOAL: LEVANTAR-€€ Digitar-€€ Retirar-€€GOAL: RETIRAR-CARTAO Retirar-Cartão

Problema de Fecho deTransacçãoObjectivo: LEVANTAR-€€Objectivo: RETIRAR-CARTAOTransacção completa

ao retirar €€mas cartão ainda na ATM ?

Solução: FORÇAR utilizador a retirar cartãoANTES de retirar €€

Problema subsiste com os recibos

KLM: keystroke-Level Model

Modela interacções ao nível físico do dispositivo Baseado no conhecimento empírico do sistema

psicomotor humano Consegue prever desempenho dos utilizadores na

execução das tarefas Aplica-se a interacções elementares (poucos

comandos - dezenas) Semelhante a mini-GOMS(Método já seleccionado) Usa-se em conjunto com GOMS

Operadores de Execução

Objectivo KLM determinar os tempos de execução de comandos

Operadores K - premir uma tecla (físico-motor) B - premir botão rato (físico-motor) P - apontar, mover rato (físico-motor)H - localizar rato/teclado (físico-motor)D - desenhar com rato (físico-motor)M - preparação mental p/ acção (Mental) R - resposta do sistema (Sistema)

Calcula-se o tempo de execuçãoTexe= TK + TB + TP + TD + TM + TH + TR

Valores Típico dos Operadores

TK (depende da velocidade de escrita)0,08 ~ 0,12 s (O melhor -Bom)0,20 ~ 0,28 s (médio)0,50 ~ 1,20 s (Mau)

TB0,1 s (up/down)0,2 s (click)

TP = 1,10 s (média) dado pela Lei de Fitts TH = 0,4 s TD= ? (variável) TM = 1,35 s TR= ? (medir)

Exemplo:Bold, Ctrl-B versus menu

2.8TOTAL

0.1BLibertar botão do rato

1.1PMover rato para “preto”

0.1BClique duplo e não libertar

1.1PApontar palavra “gato”

0.4HLocalizar rato

2.4TOTAL

0.1BLibertar botão do rato

1.1PMover para Bold

0.1BCarregar botão do ratosem libertar

1.1PApontar menu Format

1.5TOTAL

1.5KLibertar Control

0.5KTeclar “B”

0.5KCarregar Control

Seleccionar palavras Menu Format (5.2 seg)

Ctrl-B (4.3 seg)

O uso de aceleradores reduz o tempo em cerca de 1 seg.

Características e Vantagens

Previsões são apenas aproximaçõesO seu valor está em permitir comparações de

soluçõesRapidamente identificamos a solução mais

rápidaMais barato que testes com utilizadoresNão é necessário construir sistema

Conclusões

Modelos para Avaliação PreditivaModelam interacção humana com o sistemaPermitem estimar tempos de interacçãoGOMS: Goals, Operators, Methods, Selection

Baseado em decomposição hierárquica

KLM: Keystroke-Level ModelOperações atómicas

Próxima aula

Avaliação com utilizadores

Local de avaliaçãoLaboratório ou local de trabalho

Métodos de AvaliaçãoObservaçãoInterrogaçãoMonitorização fisiológica