Heutzutage gilt es, effektive, effiziente und zugleich einfach zu bedienende Software zu entwickeln. Da sich alle Systeme und Dienste letztlich an menschliche Nutzer richten, ist es unerlässlich, sich mit der Interaktion zwischen Mensch und Maschine auseinanderzusetzen.
Die Qualität, d.h. die Fragen, ob ein System von einem Nutzer als gut oder schlecht interpretiert wird, ist ein komplexes Konstrukt von Wahrnehmungs- und eigenen Beurteilungsprozessen.
Die Messung solcher Prozesse, die in einer Gewichtung derselben endet, ist ein großer Schritt aus dem Wissenschaftsbereich der Sozial- und Verhaltenswissenschaften in Richtung der Mathematik und Informatik. Ferner ist diese Messung das Gebiet der Psychophysik, welche sich mit den Zusammenhängen zwischen physikalischen Größen und deren Wahrnehmung durch menschliche Nutzer befasst.
Dieses Papier zielt darauf ab, Qualitäts- und Usability-Merkmale, die bei derzeit etablierten Usability-Modellen eingesetzt werden, zur Aufstellung eines Qualitätsvorhersagemodells, zu erheben und zu analysieren.
Inhaltsverzeichnis
1. EINLEITUNG
2. INFORMATIONSWISSENSCHAFT
3. PSYCHOPHYSIK
4. SKALIERUNG
5. DESKRIPTIVE STATISTIK
6. DATENANALYSE
7. GEBRAUCHSTAUGLICHKEIT
8. AUSBLICK
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit verfolgt das Ziel, ein Qualitätsvorhersagemodell für Software und Dienste zu entwickeln, indem sie etablierte Usability-Modelle mit den theoretischen Grundlagen der Informationswissenschaft und Psychophysik verknüpft, um die Messung von Nutzerqualität zu präzisieren.
- Grundlagen der Informationswissenschaft und Wissensrepräsentation
- Psychophysikalische Ansätze zur Messung von Qualität
- Methodiken der Skalierung von Qualitätsmerkmalen
- Multivariate statistische Analyseverfahren zur Datenverdichtung
- Klassifikation und Anwendung von Usability-Evaluationsmethoden
Auszug aus dem Buch
3. PSYCHOPHYSIK
Usability-Tests sind psychophysikalische Messungen, welche darauf abzielen, mittels dem Wiederholen physikalischer Ereignisse s0, s1 ...sn ∈ S0{ }, den Aufbau des subjektiven Wissens (im Folgenden als Menge der Wahrnehmungsereignisse H0{ } bezeichnet) so exakt, wie möglich, durch die Beschreibungsmenge B0{ } zu beschreiben. [1]
Interessant ist der Zusammenhang zwischen s0, dem physikalischen Ereignis, und h0, dem Wahrnehmungsereignis der Person (dem Subjekt) auf s0, denn genau dieser spiegelt den Aufbau des subjektiven Wissens wider. Das Wahrnehmungsereignis, zu dem auch die später daraus resultierende Aussage über Qualität gehört, lässt sich nur mit wahrnehmenden und beurteilenden Subjekten messen. Physikalische Ereignisse eines Systems oder Dienstes werden von Subjekten, im Rahmen ihrer Möglichkeiten, subjektiv wahrgenommen und bewertet. Diese Wahrnehmung definieren wir als Wahrnehmungsprozess (d.h. die wahrgenommene Beschaffenheit eines Systems). Die Bewertung hingegen definieren wir als Beurteilungsprozess (d.h. die erwünschte Beschaffenheit eines Systems). Beide Prozesse greifen bei der Bewertung von Qualität ineinander. [1] Zunächst wird das vorausgegangene physikalische Ereignis von einem Subjekt wahrgenommen.
Man spricht von der wahrgenommenen Nature. Die Nature kann mittels Selbstreflexion ergründet werden und wird zu einem Merkmal (d.h. die erkannte und benennbare Eigenschaft eines Systems). Da das Subjekt gleichzeitig ein wahrnehmendes und beurteilendes Messorgan ist, geht der Beurteilungsprozess als solcher immer mit der internen Referenz des Subjektes einher. Darunter fallen die Wahrnehmungseigenschaften, wie das Hör- und Sehvermögen, sowie die Verhaltenseigenschaften, wie Erfahrung, Motivation, individuelle Präferenzen, Fähigkeiten und Wissen. Die interne Referenz stellt ebenfalls eine erwartete Nature und erwartete Merkmale. Abbildung 2 zeigt, wie die Schnittmenge der erwarteten und wahrgenommenen Merkmale über ein Qualitätsereignis zu einem Beschreibungsereignis B0{} wird. [1]
Zusammenfassung der Kapitel
1. EINLEITUNG: Die Einleitung umreißt die Notwendigkeit, Software unter Berücksichtigung von Effektivität und Nutzerqualität zu entwickeln, und führt die benötigten wissenschaftlichen Disziplinen ein.
2. INFORMATIONSWISSENSCHAFT: Dieses Kapitel erläutert die Entstehung von Wissen aus Information und differenziert zwischen subjektivem und objektivem Wissen im Kontext von Systemnutzung.
3. PSYCHOPHYSIK: Der Abschnitt definiert Usability-Tests als psychophysikalische Messungen und analysiert den Zusammenhang zwischen physikalischen Ereignissen und der subjektiven Wahrnehmung.
4. SKALIERUNG: Hier werden mathematische Messniveaus vorgestellt, um subjektive Wahrnehmungen in objektivierbare Zahlenwerte zu überführen.
5. DESKRIPTIVE STATISTIK: Das Kapitel behandelt Methoden zur Gewichtung von Qualitätsmerkmalen und multivariaten Analyseansätzen wie Regressions- und Clusteranalysen.
6. DATENANALYSE: Es wird beschrieben, wie Testergebnisse und Randfaktoren mittels statistischer Tests (z.B. t-Test, Varianzanalyse) auf signifikante Qualitätseinflüsse geprüft werden.
7. GEBRAUCHSTAUGLICHKEIT: Dieses Kapitel klassifiziert empirische und analytische Evaluationsmethoden im Bereich der Usability, um Gebrauchstauglichkeit als abhängige Variable messbar zu machen.
8. AUSBLICK: Der Ausblick fasst die Integration der verschiedenen wissenschaftlichen Ansätze zu einem Modell zur Qualitätsvorhersage zusammen.
Schlüsselwörter
Effectiveness, Ergonomie, Perception and Assessment Processes, Quality Engineering, Quality of Service, Quality of Experience, Usability, Psychophysik, Skalierung, Informationswissenschaft, Multivariate Statistik, Gebrauchstauglichkeit, Wissensrepräsentation, Usability-Test, Evaluationsmethoden
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der wissenschaftlichen Fundierung von Usability-Tests und der Entwicklung eines Modells zur Vorhersage der Systemqualität durch die Messung menschlicher Wahrnehmungsprozesse.
Was sind die zentralen Themenfelder der Publikation?
Die zentralen Themenfelder sind die Informationswissenschaft, Psychophysik, statistische Skalierungsmethoden, Datenanalyse und die klassische Usability-Evaluation.
Welches primäre Ziel verfolgt die Forschungsarbeit?
Das Ziel ist die Aufstellung eines Qualitätsvorhersagemodells, welches durch eine Brücke zwischen etablierten Usability-Modellen und psychologisch orientierter Informationswissenschaft gebildet wird.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden in der Arbeit angewandt?
Es werden methodische Ansätze aus der Statistik (multivariate Analysen, Regressionsanalysen), empirische Methoden wie Usability-Tests und analytische Verfahren wie das GOMS-Modell diskutiert.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil behandelt die theoretische Herleitung der Qualitätsmessung, von der Wissensentstehung über die psychophysikalischen Grundlagen und Skalierungsverfahren bis hin zur praktischen Datenanalyse.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit am besten?
Die Arbeit ist durch Begriffe wie Quality Engineering, Usability, Psychophysik, Skalierung und objektive/subjektive Wissensrepräsentation gekennzeichnet.
Wie unterscheidet der Autor zwischen subjektivem und objektivem Wissen?
Subjektives Wissen ist an ein Individuum gebunden und oft nicht objektivierbar, während objektives Wissen in Form von Dokumenten oder Datenbanken allgemein für jedes Subjekt gültig ist.
Welche Rolle spielt die „interne Referenz“ bei der Qualitätsbewertung?
Die interne Referenz umfasst individuelle Faktoren wie Erfahrung, Motivation und Wahrnehmungseigenschaften, die maßgeblich beeinflussen, wie ein Nutzer die Qualität eines Systems beurteilt.
Warum sind Ratioskalen für die Messung der Wahrnehmungsintensität zu favorisieren?
Ratioskalen sind aufgrund ihres absoluten Nullpunktes und ihrer hohen Präzision am besten geeignet, um quantitative Verhältnisse zwischen Wahrnehmungsereignissen abzubilden.
Was unterscheidet induktive von deduktiven Usability-Tests?
Induktive Tests dienen der Weiterentwicklung eines bestehenden Systems in realistischen Umgebungen, während deduktive Tests darauf abzielen, verschiedene Systemalternativen unter standardisierten Bedingungen zu vergleichen.
- Citar trabajo
- Sergio Staab (Autor), 2018, The Quality Engineering 2018, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/449725
