探索交互数据在赋能终端用户界面个性化决策中的作用

文献标题

Exploring the Role of Interaction Data to Empower End-User Decision-Making in UI Personalization

出版信息

• 主题领域: 通过交互数据和用户驱动的决策实现用户界面个性化。
• 关键词: 用户界面个性化、交互数据、用户驱动个性化、系统支持、视觉建议、数据透明性、成本效益分析、用户自主性、隐私、混合主动系统。

背景与问题

• 问题/挑战: 尽管用户驱动的用户界面个性化有潜力提升可访问性、效率和用户满意度，但许多用户由于缺乏支持、需要付出努力以及缺乏感知收益而难以识别有意义的个性化机会。
• 重要性: 解决这些挑战可以赋能用户掌控其数字界面，改善可用性，并促进用户对个性化系统的长期参与。
• 动机与相关工作: 先前的研究探索了系统驱动和用户驱动的个性化，但用户驱动的方法通常缺乏帮助用户识别和评估个性化机会的工具。交互数据已被用于系统驱动的个性化，但作为赋能用户驱动个性化的资源仍未被充分探索。

解决方案

• 提出的方法: 一个反思性个性化框架，利用交互数据支持用户识别和实施有意义的用户界面个性化机会。
• 创新点:
  1. 探讨交互数据如何赋能用户做出明智的个性化决策。
  2. 探索系统发起的视觉建议在支持用户驱动个性化中的作用。
  3. 检验与交互数据使用相关的隐私和信任问题。
  4. 提出将交互数据整合到个性化系统中的设计考量。
• 程序和关键技术:
  • 使用42个实验性情境作为设计探针，对12名参与者进行了半结构化访谈研究。
  • 探讨了四种场景（A: 数据仪表板，B: 文本建议，C: 视觉建议，D: 社交建议），以研究用户对不同系统支持级别的反应。
  • 分析参与者反馈，识别与数据参与、个性化收益和系统期望相关的主题。

结果

• 具体发现:
  • 大多数参与者能够独立使用交互数据（特别是点击和滚动热图）识别个性化机会。
  • 系统发起的视觉建议受到偏爱，因为它们减少了努力并增强了个性化决策的信心。
  • 成本效益指标（如时间节省）被认为是激励个性化和评估其收益的重要因素。
  • 当用户能够控制数据收集并审查其数据如何用于建议时，隐私问题得到了缓解。
• 相较基线的优势:
  • 视觉建议和成本效益指标相比仅有数据的仪表板或文本建议，更能提升用户参与度。
  • 与传统的系统驱动个性化相比，访问交互数据增加了透明性、信任和用户自主性。
• 实验/评估:
  • 参与者与代表四种个性化场景的情境互动，反思其潜在收益、挑战和期望。
  • 通过访谈收集的数据进行了主题分析，以识别用户需求和偏好。
• 局限性与未来工作:
  • 合成数据和虚构角色可能限制了关于真实世界个性化和隐私问题讨论的深度。
  • 未来工作应在真实交互数据的环境中进行实地研究，并探索更广泛的用户群体和系统配置。

总结

本研究探讨了交互数据如何赋能用户识别和实施用户界面个性化机会。参与者更偏好由成本效益指标支持的系统发起视觉建议，这增强了透明性、信任和用户自主性。当用户能够控制数据收集和使用时，隐私问题得到了缓解。研究结果突出了交互数据在促进主动个性化方面的潜力，并提出了未来系统的设计考量。未来研究应在真实环境中验证这些发现，并将范围扩展到多样化的用户群体和系统设计。