研究人在回路优化在设计交互技术中的正面和负面影响

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据报道，设计师在设计优化任务中遇到困难，这些任务要求他们找到一组设计参数以最大化给定的一组目标。在人机交互领域，设计优化问题通常极其复杂，涉及多个目标和昂贵的实证评估。基于模型的计算设计算法通过在设计过程中生成设计示例来帮助设计师，但它们假设了交互领域的模型。另一方面，黑箱辅助方法可以处理任何设计问题。然而，几乎所有关于这种人机交互方法的经验研究都是由研究人员或最终用户进行的。如果这些方法能否帮助设计师在现实任务中取得进展的问题仍然突出。在本文中，我们研究了贝叶斯优化作为一种算法方法来指导设计优化过程。它通过给定先前的观察结果，向设计师提出尝试下一个设计候选者的建议来运作。我们报告了与40名新手设计师进行的比较研究的观察结果，他们被要求优化一个复杂的3D触摸交互技术。优化器帮助设计师探索更大的设计空间并达到更好的解决方案，但他们报告的自主性和表达性较低。由优化器引导的设计师报告了较低的精神努力，但也感到创造力较低，对进度的控制感较低。我们得出结论，人机交互优化可以在自主性不重要的情况下支持新手设计师。