Теоретичні основи оцінки юзабіліті інтерфейсу веб-сайту
DOI:
https://doi.org/10.30837/bi.2023.1(99).15Ключові слова:
НЕЙРОННА МЕРЕЖА, МАШИННЕ НАВЧАННЯ, ПАМ’ЯТЬ, ГЕНЕРАЦІЯ, ГЕНЕРАТИВНІ МОДЕЛІ, ТЕКСТАнотація
У цій статті представлено, як переробити веб-сайт, застосувавши набір принципів дизайну для покращення юзабіліті. Основними цілями дослідження є з'ясування проблем юзабіліті цільової інтерактивної системи для того, щоб сформулювати необхідні пропозиції щодо покращення веб-сайту та запропонувати рішення шляхом редизайну існуючої інтерактивної системи. Для того, щоб реалізувати цілі проекту, ми повинні спочатку оцінити інтерактивну систему за допомогою оцінки юзабіліті. Результати оцінки нададуть нам інформацію про проблеми та вимоги до проектування нової системи. На основі оцінки та її результатів будуть використані різні методи для вирішення проблем під час редизайну веб-сайту. Це допомагає виявити проблеми, які потребують покращення юзабіліті. Метою цієї статті є створення концептуальної основи для систематичного дослідження особливостей веб-середовища, які сприяють задоволеності користувачів веб-інтерфейсом, а також використання теорії мотивації та гігієни для визначення цих особливостей. Об'єктом дослідження є генеративні системи з асоціативною пам'яттю. Метою роботи є розробка системи оцінки ієрархічності та гетерогенності інтерфейсу веб-сторінок з використанням нейромережевих технологій.
Посилання
Stewart T. 2012. Websites – Quality and Usability // Behaviour & Information Technology, 2016. – Pp. 645-646.
How long do users stay on web-pages. URL: https://www.nngroup.com/ articles/how-long-do-users-stay-on-web-pages
Asil Oztekin, Dursun Delen, Ali Turkyilmaz, Selim Zaim A machine learning-based usability evaluation method for eLearning systems // Decision Support Systems, 2013. – Volume 56. – Pp. 63-73.
Amanatiadisa A., Mitsinisb N., Maditinos D. A neural network-based approach for user experience assessment // Behaviour & Information Technology, 2014. – Pp. 321-333.
Márcio José Moutinho da Ponte, Antonio Morais da Silveira. A Methodology for Evaluation the Usability of Software for Industrial Automation Using Artificial Neural Networks: Case Study—Eletrobrás // 2008 International Conference on Computational Intelligence for Modelling Control & Automation, Vienna, Austria, 2008. – Pp. 430-435.
DeLone W., McLean E. Information Systems Success: The Quest for the Dependent Variable // Information Systems Research, 2012. – Pp. 60-95.
Noriaki K., Seraku N., Takahashi F., Tsuji S. Attractive Quality and Must-Be Quality. // The Journal of the Japanese Society for Quality Control, 1984. – Pp. 39-48.
Courage C., Baxter K. Understanding Your Users: A Practical Guide to User Requirements Methods, Tools, and Techniques. – Morgan Kaufmann, The Morgan Kaufmann Series in Interactive Technologies, 2005. – 214 p.
Hassenzahl M., Tractinsky N. User Experience – A Research Agenda. // Behaviour & Information Technology, 2006. – Pp. 91-97.
Kincl T., Štrach P. Measuring Website Quality: Asymmetric Effect of User Satisfaction. // Behaviour & Information Technology, 2012. – Pp. 647-657.
Nielsen Norman. Group Articles & Videos. URL: https://www.nngroup.com/articles
Palmer J.W. Web site usability, design, and performance metrics. //Information systems research, 2002. – Pp. 151-167.
Kara Pernice. QuickLinks label intranet. URL: https://www.nngroup.com/articles/quicklinks-label-intranet
Jen Cardello. Navigation IA tests. URL: https://www.nngroup.com/ articles/navigation-ia-tests
Anna Kaley. Popup problems. URL: https://www.nngroup.com/ videos/popup-problems
Jakob Nielsen. Rules UX. URL: https://www.nngroup.com/videos/rules-ux
Therese Fessenden. Effective online advertising. URL: https://www.nngroup.com/videos/effective-online-advertising
Therese Fessenden. Footers. URL: https://www.nngroup.com/articles/footers
Kate Moran. Designing search suggestions. URL: https://www.nngroup.com/videos/designing-search-suggestions
Kathryn Whitenton Better forms visual organization. URL: https://www.nngroup.com/videos/better-forms-visual-organization
Therese Fessenden. Grid layouts. URL: https://www.nngroup.com/videos/grid-layouts
Narayanan N., Balaji N., Jaganathan K. Deep Learning for UI Element Detection: DrawnUI 2020. – Sri Sivasubramaniya Nadar College Of Engineering, 2020. – 157 p.
