GOMS – prognozowanie użyteczności

Wstęp

Zastanów się, co pomyśli babcia, jak powiesz jej, że zajmujesz się badaniami. Prawdopodobnie na jej twarzy zauważysz zdziwienie albo usłyszysz komentarz, że praca w laboratorium to dobry wybór. Babci nie chodzi zapewne o laboratorium badawczo-rozwojowe IBM, gdzie możesz zajmować się badaniami w przemyśle nowych technologii, ani o systematyczną analizę treści od użytkowników Twojego produktu.

Myślisz czasami o tym, jacy specjaliści poza UX Researcherami, będą zamieszani w prowadzenie badań? Inżynier, psycholog, specjalista od AI i designer – wszyscy zajmują się badaniami w codziennej pracy, chociaż każdy z nich podchodzi do prowadzenia badań w trochę inny sposób. Psychologowie, socjologowie i projektanci, będą częściej stosować metody jakościowe lub jakościowe i ilościowe. Inżynierowie i specjaliści od sztucznej inteligencji, pochylą się w stronę danych i możliwości symulowania zachowań użytkowników w konkretnych sytuacjach. W jaki sposób? O tym za chwilę, jednak najpierw przenieśmy się kilkadziesiąt lat wstecz.

Człowiek i komputer – pierwsze starcie

Powstanie pierwszego komputera datuje się na 1945 rok. Zanim można było korzystać z nowego odkrycia w warunkach domowych, minęło sporo czasu. Użytkownicy pierwszych komputerów cieszyli się z nich dopiero w latach 80 XX wieku. Zaskakujący i jednocześnie bardzo ciekawy jest fakt, że komputery niegdyś nazywane były mózgiem elektronowym, lub elektroniczną maszyną cyfrową. Te nazwy poszły w zapomnienie, kiedy na stałe w świadomości użytkowników zagościła obecna nazwa – komputer.

Pierwszy kontakt człowieka z maszyną był trudny i dość uciążliwy. Posługiwanie się komputerem wymagało od użytkownika znajomości komend, które trzeba było wpisywać na klawiaturze, by osiągnąć konkretny efekt. Taka formuła obsługi komputerów domowego użytku zmieniła się wraz z wprowadzeniem nowego sposobu wprowadzania danych – wykorzystania graficznego interfejsu użytkownika (ang. GUI), który zastąpił interfejs tekstowy.

Ciekawostką jest angielskie słowo “interface”, które można żartobliwie tłumaczyć jako “międzymordzie”. To, co stoi między komputerem, a “mordą” użytkownika, to właśnie interfejs – nakładka pozwalająca na komunikację między maszyną i człowiekiem.

Testy użyteczności

Testowanie użyteczności to sprawdzanie, w jaki sposób przebiega interakcja między człowiekiem, a stroną internetową, aplikacją lub prototypem produktu. Do testów użyteczności zaprasza się użytkowników z konkretnej grupy docelowej, a następnie prosi się ich o wykonanie zadań, korzystając z testowanego rozwiązania. Kiedy użytkownicy wykonują zadania, badacz mierzy użyteczność na podstawie obserwacji wskaźników, takich, jak czas wykonania zadania, liczba popełnionych błędów, liczba kliknięć, czy stosunek zadań ukończonych, do tych, które nie zostały wykonane. Wskaźniki te pozwalają określić użyteczność testowanego rozwiązania i zorientować się, czy łatwo się z niego korzysta i czy jest to satysfakcjonujące.

Czy da radę w jakiś sposób przewidzieć wynik testów użyteczności bez ich przeprowadzania? Sprawdźmy to.

Czym jest GOMS

GOMS to model prognozowania zachowań użytkownika podczas interakcji z jakimś systemem. Interakcja między człowiekiem a komputerem nazywana jest też układem, gdzie człowiek za pomocą komputera osiąga swoje cele.

GOMS to akronim, na jego pełną nazwę składają się słowa: Goals, Operators, Methods i Selection Rules. Prekursorzy tej metody Stuart Card, Thomas P. Moran, Allen Newell i jednocześnie autorzy książki: The Psychology of Human Computer Interaction, tłumaczą GOMS jako opis metod niezbędnych do osiągnięcia określonego celu:

• Goals – zbiór celów (to, co użytkownik zamierza osiągnąć np. kupić produkt w sklepie internetowym)
• Operators – zbiór operatorów (czynności wykonane przez użytkownika, mające wyznaczony czas realizacji)
• Methods – zbiór metod osiągania celów (sekwencja czynności wykonywanych przez użytkownika. Sekwencji może być więcej niż jedna, żeby osiągnąć jeden cel)
• Selection Rules – zbiór reguł selekcji (opis metod wybranych przez użytkownika, które pomagają mu w osiągnięciu celu).

Metoda GOMS może być z powodzeniem stosowana jako uzupełnienie standardowych testów użyteczności. Model GOMS opisuje i analizuje złożoność interakcji użytkownika w komunikacji z interaktywnymi systemami, a następnie prognozuje jak taka interakcja będzie przebiegać. 

Na podstawie historycznej analizy danych i biorąc pod uwagę wiedzę dotyczącą przetwarzania informacji (psychologia poznawcza), modele prognozujące interakcje człowiek-komputer zakładają m.in. że:

• czas poruszania oczami: 230ms (średnia)
• pojemność pamięci – wzrok: 17 liter
• czas wygasania informacji (czas półtrwania) – wzrok: 200ms
• pojemność pamięci – słuch: 5 liter
• czas wygasania informacji (czas półtrwania) – słuch: 1500ms
• efektywna pojemność pamięci roboczej: 7 kawałków informacji.

Na podstawie tych danych, algorytm jest w stanie przewidzieć ile czasu zajmie użytkownikowi wykonanie konkretnych zadań podczas interakcji z systemem, co pozwala prognozować wyniki testów użyteczności, bez ich faktycznego przeprowadzania.

Na jakiej zasadzie GOMS przewiduje użyteczność?

Wyobraź sobie, że przeprowadzasz badanie z użytkownikiem, którego prosisz, żeby dokonał zakupu telewizora w Twoim sklepie RTV. Główny cel (GOALS) badania, to sprawdzenie, czy użytkownik kupi telewizor w sklepie e-commerce. Użytkownik poruszając się po stronie internetowej, będzie wykonywał pewne sekwencje, które określane są, jako operatory (OPERATORS), żeby wykonać zadanie. Wszystkie czynności wykonane przez użytkownika powinny być analizowane pod kątem czasu, w jakim je wykonał. Metody, których użył (METHODS), czyli “ścieżki kliknięć” w trakcie dążenia do celu, określają jego sposób poruszania się po stronie. Jeżeli nie ma jednego sposobu dojścia do wyznaczonego przez Ciebie celu – zakupu telewizora – to prawdopodobnie różni użytkownicy będą stosować różne sekwencji kliknięć w trakcie testu. Jako podsumowanie badania ważne jest spisanie wszystkich reguł (SELECTION RULES), których użytkownik użył w trakcie dążenia do celu.

Na takiej zasadzie GOMS tworzy model zachowania użytkowników z określonej grupy docelowej i przewiduje to, w jaki sposób będą oni wchodzić w interakcje z rozwiązaniem, wykonując poszczególne zadania i dochodząc do konkretnych celów. Mając informacje o pojemności pamięci roboczej, czasie wygasania informacji, o tym ile czasu trwa skanowanie ekranu wzrokiem i wiele innych, jesteśmy w stanie przewidzieć wyniki testów użyteczności.

Niestety nie jest tak kolorowo, bo GOMS opiera się na pewnych założeniach, które opisują rzeczywistość w przybliżeniu – pamiętaj, że nic nie zastąpi faktycznych badań z prawdziwymi ludźmi.

Mocne i słabe strony modeli predykcyjnych

Klasyczny model GOMS zakłada, że użytkownicy są ekspertami i dobrze znają system. Nie są brane pod uwagę błędy użytkowników, ani różnice indywidualne między osobami. Na kanwie GOMS, powstało jego kilka wariacji i niektóre z nich biorą pod uwagę takie zmienne jak czas konieczny do nauki konkretnych czynności.

Mocne strony:

• jakościowe i ilościowe prognozowanie zachowań użytkowników,
• przewidywanie czynności, jakie wykona użytkownik w trakcie realizacji konkretnego zadania na stronie,
• przewidywanie czasu wykonania poszczególnych czynności na stronie zarówno przez doświadczonych użytkowników, jak i tych, którzy na stronie znajdują się pierwszy raz,
• przewidywanie czasu uczenia się użytkowników stosunkowo łatwych rozwiązań na stronie,
• przewidywanie pojawienia się niektórych błędów użytkowników i zliczanie ich częstości w trakcie wykonywania jednego zadania.

Słabe strony metody:

• metoda nie może przewidzieć zachowań użytkowników, którzy mają do rozwiązania pewien problem otwarty, ze względu na mnogość OPERATORÓW i sekwencji dochodzenia do rozwiązania,
• nie może przewidzieć, jak doświadczenie kulturowe i psychospołeczne wpłynie na użytkownika,
• nie może przewidzieć uogólnionych zachowań użytkowników spoza grupy docelowej odbiorców danego rozwiązania,
• nie może przewidzieć skutków zmęczenia, preferencji i nastroju użytkownika.

Podsumowanie

Model GOMS to jeden z modeli przewidywania zachowań użytkownika, podczas interakcji z systemami: komputerem, aplikacją, produktem cyfrowym, stroną internetową itp. GOMS symuluje przeprowadzenie badań z prawdziwymi ludźmi i prognozuje wyniki testów użyteczności sprawdzanego rozwiązania.

Model GOMS nie może zastąpić klasycznych testów użyteczności, podczas których żywi ludzie testują konkretne rozwiązanie, jednak jest ciekawym uzupełnieniem takich badań. Podczas interpretacji wyników takich prognoz, należy brać pod uwagę, że symulacje nie radzą sobie z przewidywaniem kwestii czysto ludzkich, takich jak zmęczenie, niezrozumienie poleceń czy nietypowe zachowania.