Главная страница
Навигация по странице:

  • РИСОВАНИЕ И ХЭНДМЕЙД ИСКУССТВО КИНО И ФОТО КРЕАТИВ ДИЗАЙН И РЕКЛАМА ВДОХНОВЕНИЕ МИФ

  • mifbooks Научно-популярное издание Серия O’Reilly Уэлен

  • Дизайн пользовательского опыта

  • Лора Куоццо Гуарнотта Руководитель по исследованию пользовательского опыта в Google Джон УэленКак создать продукт, который ждут Дизайн

  • Выразительный Javascript. Руководство для тех, кто плохо знаком с uxисследованиями и хочет лучше понять их роль в создании продукта


    Скачать 6.02 Mb.
    НазваниеРуководство для тех, кто плохо знаком с uxисследованиями и хочет лучше понять их роль в создании продукта
    АнкорВыразительный Javascript
    Дата02.05.2022
    Размер6.02 Mb.
    Формат файлаpdf
    Имя файлаUelen_Dizayn-polzovatelskogo-opyta.644754.pdf
    ТипРуководство
    #507719
    страница19 из 19
    1   ...   11   12   13   14   15   16   17   18   19
    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
    1   ...   11   12   13   14   15   16   17   18   19


    написать администратору сайта