《CAUXT:帮助研究人员在感兴趣的情境中采集用户体验数据》PDF+DOC
作者:韩立,刘正捷
单位:重庆西南信息有限公司
出版:《计算机科学》2018年第07期
页数:9页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFJSJA2018070480
DOC编号:DOCJSJA2018070489
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随着移动互联技术的快速发展和普及,产品的使用越来越无处不在,这也要求用户体验研究必须与情境紧密关联。但对于用户体验研究,现有的技术手段在识别和感知研究人员感兴趣的情境上还存在一定的困难,较难根据感兴趣的情境获取用户体验数据。其原因在于:现有系统工具的情境感知与用户体验研究人员的情境感知存在较大差异。目前,用户体验领域缺乏解决此类问题的研究,现有相关领域的此类研究也都是倾向于从算法和计算效率的角度来提升系统的数据采集能力,未从用户体验研究人员的情境感知机理角度来解决问题。文中创新性地通过借鉴认知科学和人机交互领域关于人认知的相关理论来构建用户体验研究人员的情境感知模型,并在此基础上利用情境感知计算技术构建具有情境感知能力的用户体验数据采集系统。通过初步的案例研究表明,此系统能够在一定程度上获取用户体验研究人员感兴趣的情境,并根据这些感兴趣的情境获取用户体验数据。
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