Motivation
Eine hohe Benutzerfreundlichkeit ist fundamental für den Erfolg von Webanwendungen. Anhand von Benutzerstudien werden Probleme mit Webseiten erkannt. In Usability-Studien wird Nutzerverhalten und Feedback aufgezeichnet, während Testpersonen typische Aufgaben auf Webseiten erledigen. Allerdings ist die Auswertung der Studien durch Usability-Experten so zeitaufwändig, teils subjektiv und schwer nachvollziehbar, dass häufig darauf verzichtet wird. Die Folgen daraus sind allgegenwärtig schlecht zu bedienende Systeme. Im Verbundvorhaben wird eine Plattform für ein Usability-Data-Ecosystem entwickelt. Damit sollen Usability-Wissen sowie Daten aus zahlreichen Nutzerstudien so gesammelt und aufbereitet werden, dass objektive Usability-Bewertungen von Benutzerstudien mittels maschinellen Lernens (ML) und Data Mining automatisiert erstellt werden können. Ziel des UDeco-Projekts ist es also, nach der initialen Datensammlung und der Entwicklung der KI-Auswertung die Plattform in ein selbstlernendes System zu überführen. Nutzer der Plattform können dann ihre Probandenstudien damit durchführen, d.h. Daten aufzeichnen und basierend auf dem UDeco-Wissen eine Auswertung generieren lassen, die Usability-Findings, also sich in Probandenverhalten manifestierende Usability-Probleme, auflistet, nach Relevanz gewichtet und sortiert. Als Ergebnis wird ein Benchmarking der Daten zur negativen oder positiven Bewertung einzelner Webseiten-Komponenten sowie eine Usability-Gesamtbewertung als Zusammenfassung ausgegeben.
Ziele und Vorgehen
Die im Ökosystem zu sammelnden und auszuwertenden Daten umfassen eine Usability-Ontologie mit Usability-Wissen der Experten sowie aus Nutzerstudien erhobene Daten. Die Nutzerdaten ergeben sich aus der Beobachtung des Vorgehens (Maus- und Eyetracking-Daten) und dem anschließenden Feedback (Fragebogen- und Thinking-Aloud-Daten) der Testpersonen. Das Ökosystem wird Usability-Experten durch eine Rundumschau entlasten, wachsen und selbst zu einem intelligenten Experten werden und damit den Einsatzbereich von Usability-Optimierungen ausweiten, weil weniger Ressourcen und Know-how benötigt werden. Unternehmen, die die Plattform nutzen, werden in ihren Online-Vertriebswegen und öffentlichen Serviceplattformen dabei unterstützt, ihre diversen Zielgruppen zu erreichen.
Innovationen und Perspektiven
Die EYEVIDO GmbH hat bereits eine patentgeschützte Plattform zur webbasierten Auswertung von Eyetracking-Studien, die allerdings nicht die Rundumschau und die intelligenten, automatisierten Auswertungen bietet. Das Institut für Parallele und Verteilte Systeme der Universität Stuttgart verfügt über Experten für Eyetracking sowie über Expertise im Umgang mit Wissensgraphen, die heterogene Daten und darauf basierende Auswertungen mittels ML und Data Mining integrieren. Vier assoziierte Partner unterstützen das Projekt durch Input und Feedback. Am Markt existiert bisher keine Softwarelösung zur automatisierten Auswertung von Usability-Studien. Die Auswertung muss mit der hohen Dynamik von Benutzerinteraktionen und -oberflächen umgehen können. Das Marktpotenzial einer solchen Lösung ist wegen der weiten Verbreitung und Bedeutung von IT-Benutzungsoberflächen sehr groß.