Выразительный Javascript. Руководство для тех, кто плохо знаком с uxисследованиями и хочет лучше понять их роль в создании продукта
 Скачать 6.02 Mb.
|
|
РИС. 18.3. мозговой штурм для разработки дизайна веб-страницы: определение ключевых понятий, соответствующих нуждам пользователей, в ходе нескольких итераций 248 | глава 18 Опыт приходит со временем Разобранный нами пример представляет собой своего рода мгно- венный снимок процесса, который происходит в голове у пользо- вателя, когда тот принимает решение подключить оплату через PayPal для своего бизнеса. Здесь я хотел бы сделать еще один шаг вперед и показать вам, как шесть составляющих пользовательского опыта применяются на разных этапах принятия решения и могут существенно при этом видоизменяться. РИС. 18.4. составление карты решения микропроблем, с которыми сталкивались пользователи до принятия решения о покупке итак, что нам удалось сделать? | 249 Дизайн услуги представляет собой прекрасный пример проце- дуры принятия решения. В данном случае на рис. 18.4 показаны находки на стикерах — все ответы, которые мы слышали от вла- дельцев малого бизнеса на вопрос о том, почему они рассматри- вали или не рассматривали PayPal как один из вариантов оплаты в их интернет-магазинах. Рассматривая все эти вопросы в комплексе, мы убедились: они варьируются от фундаментальных (например, «Есть ли в про- дукте необходимые мне функции?») до вторичных (например, «Это не слишком дорого?»). Упоминаются также проблемы внедре- ния (например, «Достаточно ли для этого интерфейса технических возможностей моего провайдера?»), а также такие эмоциональные факторы, как страх (например, «Что случится, если кто-то взломает систему?»). Мы распределили эти вопросы по нескольким ключе- вым этапам процесса принятия решения. Вопросы, опасения и возражения пользователей с течением времени становятся все более специфическими. В процессе тестирования системы фиксируйте, в какой момент они возникают. Впоследствии вы сможете усовершенствовать ее таким образом, чтобы предостав- лять информацию и отвечать на возникающие вопросы в нужный момент. Вполне возможно, на последних этапах совершения покупки, перед тем как покупатель нажмет кнопку «Купить», вы представля- ете информацию в более сложной форме, поскольку он уже знаком в общих чертах с вашими предложениями и знает, чем они отлича- ются от тех продуктов, которые он использует в настоящее время. Теперь остается только ответить на последние вопросы, имеющие отношение к страхам и опасениям, удерживающим его от покупки. Многоаспектность и мультисенсорность В заключение я, во-первых, рекомендую воспринимать понятие пользовательского опыта как многоаспектное и мультисенсорное. Мы можем и должны использовать эти его свойства в процессе исследований и разработки дизайна. Во-вторых, принимая промежуточные решения по дизайну сво- его продукта или услуги, помните о том, что даже эти, казалось бы, относительно незначительные действия должны иметь логиче- ское обоснование, полученное в процессе контекстных интервью. Опирайтесь на эти логические обоснования, особенно если мнение экспертов им противоречит, — и задействуйте собственные твор- ческие способности. Доказательная методика разработки дизайна, которую я предлагаю, предусматривает это, и именно креативность поможет вам создать продукт или услугу, которые способны побе- дить на рынке. Наконец, в-третьих, постарайтесь воспринимать свой продукт или услугу как нечто большее, чем просто товар. Подумайте об этом как о процессе, который затронет множество людей в разные моменты времени. Постарайтесь воспринимать шесть составляющих пользовательского опыта в постоянном развитии: что в вашем продукте привлекает внимание пользователей, как они взаимодействуют с ним, чего они ожидают от него, какие слова они используют для его описания, какие проблемы они пытаются решить с его помощью и какие эмоции реально движут их дей- ствиями. Чем больше они узнают благодаря вашему продукту или услуге и чем более квалифицированными экспертами они ста- нут, тем сильнее изменятся ваши способы привлечения их внима- ния, используемый вами язык и многое другое. Практические рекомендации Анализируйте пользовательский опыт ваших потребителей в развитии. — Как с течением времени меняется их поведение по мере того, как они набираются знаний и опыта в обращении с вашим продуктом? — Как со временем изменяется их проблемная область? — Как изменяются их лексикон и смысл, который они вкладывают в слова? как усоверШенствовать человека? | 251 Глава 19 Как усовершенствовать человека? В юности я смотрел повторные показы телевизионного шоу 1970-х годов о пилоте NASA, пережившем ужасную катастрофу. По сценарию ученые заявляли: «Мы сумеем восстановить его! У нас есть для этого необходимая технология!» И действительно, пилот возвратился к жизни для того, чтобы стать «Человеком, стоившим шесть миллионов долларов» (по нынешнему курсу уже около сорока). Один его глаз мог масштабировать изображение, одна рука и обе ноги были бионическими, он бегал со скоростью более 90 километров в час и совершал невероятные подвиги. В шоу он использовал свои сверхчеловеческие способности, чтобы слу- жить человечеству. Это было одно из первых популярных шоу, показавших, чего можно достичь на основе симбиоза технологий и человеческого организма. Я не уверен, что шоу стало бы настолько коммерче- ски успешным, если бы авторы назвали его «Киборгом, стоившим шесть миллионов долларов», но, по сути, герой был именно им, то есть гибридом человека и машины. В нынешних условиях подъема и невероятного распространения искусственного интеллекта и машинного обучения у нас появля- ются новые возможности. Я уверен: если вы работаете в области продуктового менеджмента, продуктового дизайна или инноваций, то наверняка слышали множество разных прогнозов о том, что нас ждет в будущем. Здесь я хотел бы упомянуть только об одной наи- более перспективной возможности — анализе человеческого под- хода к расчетам и его поддержке системами машинного обучения. Цель в этом случае состоит не в том, чтобы достичь безграничных физических возможностей, а в том, чтобы расширить возможности 252 | глава 19 интеллектуальные — до пределов, не виданных ни в одном теле- визионном шоу. Зима символического искусственного интеллекта Не уверен, что вы это понимаете, но сейчас, когда я пишу эту книгу, нас захлестывает по меньшей мере вторая волна ажиотажа вокруг искусственного интеллекта. В 1950-х и 1960-х годах Алан Тьюринг утверждал, что с помощью 0 и 1 можно записать любое математиче- ское выражение, если предположить, что компьютер способен дей- ствовать в соответствии с правилами формальной логики. После этого нейробиологи и специалисты по обработке информации начали зада- ваться вопросом, можно ли создать искусственный мозг, мыслящий в рамках формальной логики, если учесть способность нейронов мозга генерировать или не генерировать потенциал действия (то есть выда- вать значение 1 или 0). Тьюринг предложил тест, который получил его имя и заключался в следующем: если вы ставите вопросы некой сущности, а сущность отвечает на них так, что человек не способен отличить ее ответы от ответов человека, то тест пройден и такую сущ- ность можно считать искусственным интеллектом. С тех пор многие исследователи, например Герберт Саймон, Аллен Ньюэлл, Марвин Мински, считают, что разумное поведение можно формально представить как поведение неких «экспертных систем», способных понимать окружающую действительность. Их машины с искусственным интеллектом освоили некоторые базовые задачи — такие игры, как шашки, и некоторые суждения по аналогии. Высказывались уверенные предположения о том, что в течение жизни одного поколения проблема искусственного интеллекта будет в основном решена. К сожалению, этот подход обеспечил колоссальный прогресс в одних областях и одновременно продемонстрировал свою ограни- ченность в других — отчасти потому, что сфокусировался на обра- ботке символов, высших когнитивных процессах, логике и реше- нии проблем. Этот символьный подход к мышлению оказался успешным лишь в некоторых сферах — в частности, в семантике, изучении языков и когнитивистике, однако большинство ученых уделяло основное внимание не столько созданию универсального как усоверШенствовать человека? | 253 искусственного интеллекта, сколько исследованию человеческого мышления. К 1970-м годам финансирование академических исследований искусственного интеллекта существенно сократилось, и наступил период, впоследствии названный «зимой искусственного интел- лекта», — переход от великолепных перспектив, открывавшихся в 1950-х годах, к выявлению существенных ограничений техно- логии в 1970-х. Искусственные нейронные сети и статистическое обучение Весьма различные подходы к созданию искусственного интеллекта и сообщения о создании «искусственного мозга» начали появ- ляться в 1970−1980-х годах. Ученые из самых разных областей науки, относящихся к когнитивистике (таких как психология, линг- вистика, компьютерные науки), выдвигали принципиально раз- личные подходы к созданию искусственного интеллекта на «под- символьном» уровне. Следует упомянуть, в частности, о Дэвиде Румельхарте и Джеймсе Макклелланде. Вместо того чтобы вос- производить механизмы человеческого мышления, они пред- положили, что возможно создать системы, напоминающие мозг и способные обрабатывать (подобно нейронным сетям) одновре- менно несколько процессов, воздействовать (подобно нейронам) друг на друга путем подавления или возбуждения, а также облада- ющие механизмом «обратного распространения ошибки», пере- страивающим связи между искусственными нейронами в зависимо- сти от правильности или неправильности полученного результата. Этот подход принципиально отличался от предыдущих по следу- ющим причинам: — он гораздо больше напоминал механизм функционирования мозга с его распределенной параллельной обработкой (РПО) информации по сравнению с серией компьютерных команд; — он фокусировался преимущественно на статистическом обучении; 254 | глава 19 — от программистов не требовалось предоставлять исчерпываю- щую информацию: вместо этого система РПО обучалась мето- дом проб и ошибок, самостоятельно распределяя нагрузку между искусственными нейронными цепями. Эти модели РПО продемонстрировали интересные результаты в распознавании и обработке естественного языка. В отличие от символьного распознавания на первом этапе, они не строили никаких предположений относительно того, как системы машин- ного обучения будут представлять информацию. РИС. 19.1. несовершенство алгоритмов машинного обучения для распознавания объектов Обелиск Штурмовая автоматиче- ская винтовка Байдарочное весло Кровать под балда- хином Комиксы Стетоскоп Вакуум Африканский хамелеон Столб Проектор Домашняя аптечка Электронные часы Аккордеон Морская змея Софит Колесо машины Бублик Ксерокс Ксерокс Бисквит с кремом Клавиатура компьютера Ветряная вертушка Земляника Школьный автобус Вулкан Ручные мехи Кроссворд Черепичная кровля Свирель Забор из сетки- рабицы Телефон- автомат Боксерская груша Подшлемник Светофор Бабочка Отверстие для монеты Футбольный мяч Гайковерт Заколка для волос Зеленая змея как усоверШенствовать человека? | 255 Они стали прямыми предшественниками таких программ, как Google Tensor Flow и Facebook Torch. Именно такой тип парал- лельных процессов используется в нынешних беспилотных такси и голосовых интерфейсах. Получив колоссальные ресурсы благодаря смартфонам и облачным технологиям, современные системы искусственного интеллекта располагают такой вычислительной мощью, которая и не снилась Ньюэллу и Саймону. Но хотя в обработке естественных языков и изображений были совершены настоящие прорывы, эти системы все равно далеки от совершенства (рис. 19.1). Существует огромное количество пророчеств относительно мощи искусственного интеллекта и его беспредельных возможностей. Эти системы и правда совершенствуются, однако сильно зависят от доступа к обучающей информации и по-прежнему имеют доста- точно жесткие ограничения. Я этого не говорил, Сири! Возможно, у вас есть собственный опыт общения с голосовыми помощниками и вы понимаете, с одной стороны, их невероятные преимущества, а с другой — существенные ограничения. Их способ- ность понимать любой язык очень впечатляет. Проблема распозна- вания речи очень серьезна, и голосовые помощники продемонстри- ровали значительный прогресс в ее решении. Мы протестировали эти системы, в том числе Apple Siri, Google Assistant, Amazon Alexa, Microsoft Cortana и Hound. Для этого мы устроили своего рода вик- торину, напоминающую популярную игру Jeopardy! Участники должны были задавать команды или вопросы с использованием предложенных слов, специально подобранных так, чтобы они скла- дывались во что-то осмысленное (например, «Цинциннати, зав- тра, погода», из чего участники могут составить вопрос «Эй, Сири, какая погода будет завтра в Цинциннати?»). Короче говоря, мы обнаружили, что эти системы хорошо себя проявили там, где надо было отвечать на какие-то элементарные вопросы, например о погоде или столице той или иной страны, но проваливались там, где нужно было проявить два простых 256 | глава 19 человеческих свойства. Во-первых, люди легко находят связь между двумя понятиями (например, население и страна, в кото- рой находится Эйфелева башня, — как мы знаем, это Франция). Когда мы задавали голосовым помощникам вопрос вроде «Какова численность населения страны, в которой находится Эйфелева башня?», то они либо называли численность населения Парижа, либо выдавали ошибку. Во-вторых, люди способны понимать контекст. Если мы задаем вопрос «Какая погода в Цинциннати?», а вслед за ним вопрос «А завтра?», то голосовые помощники, как правило, не улавливают между ними связи. Кроме того, мы обнаружили, что люди, имевшие опыт взаимодей- ствия с голосовыми помощниками, явно отдавали предпочтение тем из них, которые имели наиболее близкий к человеческому стиль общения, даже если они иногда ошибались или не могли ответить на вопрос (например, «Я пока не знаю, как ответить на ваш вопрос!»). Если голосовой помощник обращался к участ- никам эксперимента так же, как они обращались к нему, то это при- носило им наибольшее удовлетворение. Но можно ли считать Сири действительно умной? Интеллекту- альной? Она может напомнить о чем-либо или включить музыку, но ей нельзя задать вопрос, стоит ли покупать машину определен- ной модели или как выбраться из запертой комнаты. Она отве- чает на ограниченное количество вопросов, усвоенных в результате машинного обучения. Ее нельзя считать достаточно умной для того, чтобы пройти тест Тьюринга. Шесть составляющих пользовательского опыта и искусственный интеллект Интересно отметить, что на первом этапе развития искусствен- ного интеллекта наибольшую известность получила его способ- ность к аналоговому мышлению и суждениям (память, решение проблем и принятие решений). В настоящее же время он наиболее известен своей способностью распознавать изображения и голос (визуальное восприятие, внимание, язык). Системы, способные вести себя почти по-человечески, пользуются наибольшей попу- лярностью (эмоции). как усоверШенствовать человека? | 257 Думаю, вы уже поняли, к чему я клоню. Современные системы начинают сталкиваться с ограничениями «лобовых», преимуще- ственно статистических решений на субсимвольном уровне. Хотя современные интеллектуальные системы, несомненно, обладают впечатляющими возможностями в решении определенных про- блем, никакие супермощные чипы или новые обучающие проце- дуры не помогут им реализовать ожидания, которые возлагались на них в 1950-х годах. Если более мощные чипы не решение, то в чем же оно? Некоторые наиболее известные специалисты в области машинного обучения и искусственного интеллекта предлагают посмотреть на человече- ский мозг с новой стороны. Исследования на уровне групп нейронов продемонстрировали успехи, достигнутые в восприятии окружающей реальности, и воз- можно, анализ других уровней представления обеспечит еще боль- ший успех на символьном уровне в области визуального восприя- тия и внимания, навигации, а также представления пространства, языка и семантики, памяти и принятия решений. Как и в случае разработки дизайна традиционных продуктов и услуг, вы наверняка ожидаете, что я буду ратовать за то, чтобы разработчики систем искусственного интеллекта принимали во внимание утверждения, которые вы используете в качестве вход- ной и выходной информации, а также тестировали утверждения на разном символьном уровне (то есть на уровне слов или семан- тики) вместо того, чтобы тестировать утверждения, восприни- маемые органами чувств (например, в виде пикселей, фонем или звуков). С небольшой помощью моих друзей (с искусственным интеллектом) Хотя исследователи упорно стремятся создать независимые интел- лектуальные системы, кажется, что наибольший успех в кратко- срочной перспективе будет достигнут в области использования искусственного и машинного обучения в качестве инструментов поддержки познания. Очень многие из них уже присутствуют 258 | глава 19 в наших смартфонах и прочих мобильных устройствах. Мы пом- ним о текущих делах благодаря электронным «напоминалкам», переводим надписи на дорожных знаках с помощью смартфо- нов, ориентируемся на местности, используя электронные карты, и достигаем наших целей с помощью электронных будильников, программ, подсчитывающих калории, помогающих экономить деньги и делать зарядку. Однако наши исследования современных голосовых помощников показали, что наибольшие проблемы связаны с тем, что пользо- ватели и электронные системы говорят на разных языках, а также с тем, что момент возникновения потребности в помощи и момент ее предоставления не совпадают во времени. Помогая в создании продуктов, позволяющих потребителям или работникам действо- вать быстрее и эффективнее за счет расширения их когнитивных способностей, шесть составляющих пользовательского опыта пред- ставляют собой прекрасный пример того, как искусственный интел- лект и машинное обучение способны поддержать человека в дости- жении его целей. Визуальное восприятие и внимание Устройства с искусственным интеллектом (особенно оборудо- ванные камерами) полезны для привлечения внимания к важ- ным частям общей картины. Они помогают поместить наибо- лее важную информацию в центр внимания (например, недо- работанные элементы), а если известно, что именно вы ищете, то они выделяют ключевые слова на странице или детали изо- бражения. На ум приходит огромное количество возможностей. Впервые входя в гостиничный номер, люди хотят знать, где расположены выключатели, как изменить температуру в ком- нате и где расположены розетки для зарядки их электронных устройств. Представьте, что вы осматриваете комнату через очки, на стеклах которых подсвечивается расположение всех этих предметов. Навигация Если вспомнить об успехе системы LIDAR и беспилотных такси, то кажется вполне вероятным, что упомянутые выше «умные как усоверШенствовать человека? | 259 очки» могли бы подсвечивать для вас съезд с шоссе или вход в метро, который надо выбрать, а также бутик в супермаркете, который вы хотели бы посетить. Как во многих играх, индика- тор может показывать два вида: что находится непосредственно перед вами в режиме реального времени и карту района с высо- ты птичьего полета с обозначением вашего местонахождения. Память и язык Мы работали с некоторыми крупнейшими розничными сетя- ми и финансовыми организациями, стремящимися персонали- зировать свои коммерческие предложения. Собрав информа- цию о поисковых терминах, маршрутах перемещения по сайтам, коммуникациях и опросах, легко представить себе организа- цию и терминологию в системе, ориентированной на индиви- дуального пользователя. Видеотехника — это хороший пример: кто-то из пользователей ищет простое устройство, чтобы сни- мать клипы для YouTube, а другим требуется новейшая каме- ра с цветовой субдискретизацией 4:2:2 и прочими наворотами. Каждая из этих групп пользователей хочет видеть в результатах поиска только то, что необходимо ей, поэтому язык и степень детализации информации для каждой из этих групп существен- но отличаются. Принятие решений Я уже писал о том, что, по сути, решение проблемы представляет собой ее разбивку на этапы и их последовательное выполнение. На каждом шаге вы должны определиться со следующим дей- ствием. Хороший пример — покупка принтера. Дизайнерской студии требуется крупноформатный принтер с самым высоким качеством печати. Юридической фирме нужен принтер, спо- собный печатать на бумаге формата Legal, имеющий много- пользовательский режим и опцию автоматической двусторон- ней печати. Родитель детей школьного возраста хотел бы при- обрести быстрый и надежный принтер для всех членов семьи. Расспрашивая потребителей об их нуждах и помогая им при- нимать решения в процессе покупки (например, отвечая на во- просы «Сколько он стоит?», «Каким количеством тонера он за- правлен?», «Может ли он печатать на бумаге разного формата?», 260 | глава 19 «Нужна ли мне двусторонняя печать?» или «Какие отзывы о нем дают члены семьи?»), системы искусственного интеллекта и ма- шинного обучения могли бы выявлять виды целей, которые ставят перед собой пользователи. Местонахождение пользова- теля в проблемном поле позволяет с высокой степенью точно- сти предположить, что следует и что не следует предлагать ему в данный момент. Эмоции В наши дни появляются все более точные системы распознава- ния мимики, движения и речи. Все это открывает перед нами интереснейшие возможности для определения эмоционально- го состояния пользователей. А значит, мы могли бы адаптиро- вать под их настроение информацию, показываемую на экране, а также используемые термины (например, если становится ясно, что пользователь ошеломлен и хотел бы получить более доступ- ное объяснение). Существует бесчисленное множество возможностей, но все они возникают вокруг тех целей, которые стремится реализовать чело- век, а также способов это сделать, которые видит он сам, его нужд в каждый конкретный момент, слов, которые ему понятны, спо- собов взаимодействия, которые ему привычны, и вещей, которые привлекают его внимание. Надеюсь, что формулировка вашей задачи в терминах шести составляющих пользовательского опыта позволит вам и вашей команде превзойти все свои предыдущие попытки удовлетворить потребности пользователей. Надеюсь, что вам удастся усовершенствовать каждую составляющую когни- тивного процесса, примерно так же, как ученым из старого телешоу удалось усовершенствовать физические возможности «Человека, стоившего шесть миллионов долларов». Практические рекомендации — Предлагайте различные способы тестирования систем искус- ственного интеллекта непосредственно в области семантики (вместо того чтобы обходить ее стороной). — Рассмотрите возможность обучения систем искусственного интеллекта специфическим синтаксическим конструкциям, реже встречающимся в находках ваших респондентов. — Задумайтесь, каким образом вы можете углубить обучение (фокусирование внимания, стимулирование определенных типов взаимодействия, убедительное представление информа- ции и т. п.). 262 | Примечания Примечания Рекомендованная литература Часть I Ариели Д. Предсказуемая иррациональность: скрытые силы, опре- деляющие наши решения. Москва : Альпина Паблишер, 2019. 333 с. Гладуэлл М. Озарение. Сила мгновенных решений. Москва : Альпина Паблишер, 2009. 253 с. Канеман Д. Думай медленно… решай быстро. Москва : АСТ, 2019. 653 с. Пинк Д. Драйв: что на самом деле нас мотивирует. Москва : Альпина Паблишер, 2013. 273 с. Талер Р. Nudge. Архитектура выбора: как улучшить наши реше- ния о здоровье, благосостоянии и счастье. Москва : Манн, Иванов и Фербер, 2017. 240 с. Чалдини Р. Психология влияния: как научиться убеждать и доби- ваться успеха. Москва : Издательство «Э», 2017. 416 с. Brafman O., Brafman R. Sway: The Irresistible Pull of Irrational Behavior. New York: Crown Business, 2008. Evans J. S. B. T. Dual-Processing Accounts of Reasoning, Judgment, and Social Cognition // Annual Review of Psychology. 2008. Vol. 59. P. 255–278. Evans J. S. B. T., Stanovich K. E. Dual-Process Theories of Higher Cognition: Advancing the Debate // Perspectives on Psychological Science. 2013. Vol. 8. N. 3. P. 23–241. рекомендованная литература | 263 Gallistel C. R. The Organization of Learning. Cambridge, MA: MIT Press, 1990. Intraub H., Richardson M. Wide-Angle Memories of Close-Up Scenes // Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 1989. Vol. 15. N. 2. P. 179–187. LeDoux J. E. The Emotional Brain: The Mysterious Underpinnings of Emotional Life. New York: Simon & Schuster, 1996. Müller M., Wehner R. Path Integration in Desert Ants, Cataglyphis Fortis // Proceedings of the National Academy of Sciences. 1988. Vol. 85. N. 14. P. 5287–5290. Power M., Dalgleish T. Cognition and Emotion: From Order to Disorder. Hove, England: Psychology Press, 1997. Simon H. A. Rational Choice and the Structure of the Environment // Psychological Review. 1956. Vol. 63. N. 2. P. 129–138. Tversky A., Kahneman D. Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases // Science. 1974. Vol. 185. N. 4157. Р. 1124–1131. Tversky A., Kahneman D. The Framing of Decisions and the Psychology of Choice // Science. 1981. Vol. 211. N. 4481. Р. 453–458. Wong K., Wadee F., Ellenblum G., McCloskey M. The Devil’s in the g-Tails: Deficient Letter-Shape Knowledge and Awareness Despite Massive Visual Experience // Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 2018. Vol. 44. N. 9. P. 1324–1335. Часть II Chipchase J. The Anthropology of Mobile Phones. bit.ly/2Uy9J1A. Chipchase J., Lee P., Maurer B. Mobile Money: Afghanistan // Innovations: Technology, Governance, Globalization. 2011. Vol. 6. N. 2. P. 13–33. The Field Guide to Human-Centered Design. www.designkit.org/resources/1. Часть III Buxton B. Sketching User Experiences: Getting the Design Right and the Right Design. San Francisco: Morgan Kaufmann, 2007. Об авторе Джон Уэлен — обладатель ученой степени по когнитивным нау- кам. Более 15 лет он работает в области человекоориентирован- ного дизайна. Используя свои уникальные знания о психологии, дизайн-мышлении, а также концепции «Лин-стартап», он выяв- ляет нестандартные возможности и предлагает нетипичные реше- ния в области пользовательского опыта для компаний из рей- тинга Fortune 100, а также некоммерческих организаций и старта- пов. Джон — топ-менеджер компании 10Pearls, в которой он воз- главляет команду отдела инноваций, стратегии и дизайна. Перед тем как перейти в 10Pearls, он создал исследовательскую компанию Brilliant Experience, а также занимал должность профессора психо- логии. Джон Уэлен часто выступает на конференциях, а в недавнем прошлом работал президентом Ассоциации специалистов по поль- зовательскому опыту в Вашингтоне, округ Колумбия. В настоящее время в центре его интересов — когнитивный дизайн, то есть наука и искусство применения когнитивной психологии для понимания пользователей, получения необходимых при разработке дизайна сведений и создания привлекательного продукта или услуги. 266 | несколько слов об облоЖке Несколько слов об обложке Животное на обложке «Дизайна пользовательского опыта» — венценосный голубь Виктория (Goura victoria). Вид получил свое название от английской королевы Виктории, которая наблюдала за аннексией своей империей среды обитания этой птицы в Папуа — Новой Гвинее. Венценосные голуби живут на острове, в болотах и лесах. Разрушение их среды обитания и человеческое хищни- чество сделало птицу почти исчезающим видом. Она ближайший родственник вымершей птицы дронта. Белоснежный гребень из кружевных перьев отличает Викторию от других венценосных голубей. У них сине-серое оперение, крас- ные радужки, оранжевые лапы и изогнутые клювы. Голова малень- кая по сравнению с телом, а тела самые большие из всех птиц семейства голубиных. Став взрослыми, эти птицы могут весить более 2 кг и иметь длину туловища около 70 см. Венценосные голуби Виктория летают редко. Они питаются опавшими ягодами, семенами и насекомыми, поэтому им нет необходимости покидать землю в поисках пищи. В неволе венценосные голуби Виктория могут прожить 30–40 лет. Они выбирают пару на всю жизнь, привлекая партнера поклонами и демонстрацией своего гребня. Самки откладывают одно яйцо за раз и высиживают около 30 дней — ответственность, которую они разделяют со своими товарищами. В отличие от большинства птиц, только что вылупившиеся голуби питаются молоком, произ- водимым их родителями в первые несколько дней. Венценосные голуби Виктория кормятся и живут группами по 2–10 особей. Их гнезда состоят из веток, листьев и корней, и каждое утро они начинают с совместного крика. Многие животные на обложках издательства O’Reilly относятся к видам, находящимся под угрозой; все они важны для мира. Узнать, как им помочь, можно на animals.oreilly.com. Изображение на обложке выполнено Карен Монтгомери на основе черно-белой гравюры из «Жизни животных» Альфреда Брэма. РИСОВАНИЕ И ХЭНДМЕЙД ИСКУССТВО КИНО И ФОТО КРЕАТИВ ДИЗАЙН И РЕКЛАМА ВДОХНОВЕНИЕ МИФ Креатив Подписывайтесь на полезные книжные письма со скидками и подарками: mif.to/cr-letter Все творческие книги на одной странице: mif.to/creative #mifbooks Научно-популярное издание Серия O’Reilly Уэлен Джон ДИЗАЙН ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОГО ОПЫТА Как создать продукт, который ждут Руководитель редакционной группы Ольга Киселева Ответственный редактор Анна Гришина Литературный редактор Ольга Нестерова Арт-директор Яна Паламарчук Верстка обложки Юлия Анохина Верстка Людмила Гроздова Корректоры Екатерина Тупицына, Юлия Молокова Подписано в печать 30.06.2021. Формат 60х90 1 / 16 . Гарнитура Octava. Усл. печ. л. 17. Тираж 2500 экз. Заказ № Изготовитель: ООО «Манн, Иванов и Фербер» 123104, Россия, г. Москва, Б. Козихинский пер., д. 7, стр. 2 mann-ivanov-ferber.ru facebook.com/mifbooks vk.com/mifbooks instagram.com/mifbooks Отпечатано в филиале АО «Татмедиа» ПИК «Идел-Пресс», Россия, г. Казань, ул. Декабристов, 2 idel-press.ru 16+ Дизайн пользовательского опыта Пользовательский опыт рождается в умах людей, которые взаимодействуют с про- дуктом. Эта практическая книга поможет вам получить представление о том, как думают ваши клиенты, чтобы создавать продукты или услуги с нужными им свой- ствами. Автор Джон Уэлен покажет, как любой член вашей команды может генерировать идеи по улучшению продукта на базе пользовательского опыта. Затем вы пой- мете, как использовать эти знания для вашего случая, а также узнаете: • о «шести образах мышления» и о том, как каждый из них способствует получению уникального пользовательского опыта; • как ваша команда — без какой-либо специальной подготовки в области психологии — может выяснить сознательные и бессознательные потребности клиентов; • как немедленно применить полученные знания для улучшения своих продуктов и услуг. Джон Уэлен — основатель и руко- водитель отдела психологических исследований и инноваций в Brilliant Experience. Более 15 лет использует уникальное сочетание психологии, дизайн-мышления и техник эко- номного стартапа, чтобы раскрыть все возможности бизнеса и помочь инновационным брендам принимать смелые стратегические решения. «Эта книга читается так, словно вы напрямую общаетесь с автором — ясно, интересно и по делу. Потрясающее руководство для тех, кто плохо знаком с UX-исследованиями и хочет лучше понять их роль в создании продукта». Лора Куоццо Гуарнотта Руководитель по исследованию пользовательского опыта в Google Джон Уэлен Как создать продукт, который ждут Дизайн пользовательского опыта |