Современные адаптивные системы

В компьютерной сфере термин «адаптивная система» относится к процессу, в котором интерактивная система адаптирует свое поведение под индивидуальных пользователей, основываясь на информации, полученной о пользователе, обстоятельствах использования и среде. Хотя адаптивные системы довольно давно рассматривались в научном сообществе и стали вдохновением для ученых и исследователей компьютерных технологий, сейчас как никогда лучшее время, чтобы понять потенциал того, каким в будущем станет взаимодействие с компьютерными системами.

Возможности современных сетевых информационных технологий создавать богатые, иммерсивные, персонализированные опыты взаимодействия для отслеживания взаимосвязей и их накапливания и анализа в реальном времени вместе с данными, собранными сенсорами в наших устройствах, как никогда ранее предоставляют нам возможность создавать адаптивность с целью предложения лучшего опыта пользовательского взаимодействия, который будет одновременно ненавязчивым и прозрачным.

Данная статья раскрывает основные понятия использования технологий интеллектуальных устройств и данных сенсоров с целью понять контекст и внести «адаптивное мышление» в набор инструментов профессионального разработчика пользовательского взаимодействия. Я покажу вам значимость контекста в процессе разработки адаптивных взаимодействий, предложу идеи того, как разрабатывать адаптивные системы, и, вероятно, вдохновлю дизайнеров задуматься о том, как интеллектуальные устройства и контекстно-зависимые приложения могут улучшить опыт пользовательского взаимодействия с адаптивностью.

Примеры адаптивных систем

Самым первым примером адаптивных функций можно назвать устройства GPS-навигации. Используя одно из таких устройств, пользователь может легко определить местоположение и перемещаться по любой возможной местности. Когда солнце садится или пользователь едет через туннель, система автоматически сменяет цвет интерфейса на «ночной режим», чтобы не ослеплять водителя яркой подсветкой устройства. Система знает точное местоположение пользователя и расположение солнца, и понимание этих двух факторов позволяет ей поддерживать безопасную среду управления автомобилем, адаптируясь под потребности пользователя.

Дневной и ночной интерфейсы в GARMIN Zumo 660 адаптируют цвет интерфейса таким образом, чтобы не ослеплять пользователя яркой подсветкой.

Адаптивный дизайн заключается в том, чтобы прислушиваться к среде и изучать шаблоны поведения пользователя. Комбинирование данных сенсоров интеллектуальных устройств, сетевого подключения и анализа пользовательского поведения является секретным ингредиентом создания адаптивного опыта взаимодействия. Сочетая данные возможности, мы не только разбираемся в контексте использования, но и также можем предвидеть, что нужно пользователю в данный момент.

Google Now – это интересный пример адаптивного приложения, которое дает пользователям ответ на вопросы, о которых они только успели подумать. При помощи набора смарт-карт, которые в течении дня появляются на мобильном телефоне пользователя, Google Now сообщает вам погоду на день до того, как он начался, какое сегодня дорожное движение до того, как вы поедете на работу, когда прибывает следующий поезд если вы уже стоите на платформе, и счет вашей любимой команды пока она еще играет. Все это осуществляется в результате записи и анализа ваших предпочтений в процессе использования телефона. Например, обновления новостей о ваших любимых спортивных командах основывается на ссылках и истории поисковых запросов. А благодаря анализу вашего текущего местоположения, предыдущих мест и веб-истории, Google Now предоставляет карту состояния дорожного движения по пути к вашему вероятному месту назначения.

Как профессионалы в разработке опыта взаимодействия, мы понимаем, что некоторые пользователи мобильных устройств не любят пользоваться виртуальной клавиатурой, и мы стараемся избежать такой необходимости насколько это возможно. Используя индивидуальное поведение пользователя в качестве сенсора вместе с возможностями интеллектуальных устройств и голосовыми командами (как в iOS Siri), Google Now создает адаптивный опыт взаимодействия, который помогает пользователям избежать использования виртуальной клавиатуры, тем самым адаптируясь к потребностям пользователя мобильного устройства и помогая ему на ходу быстро получить необходимую ему информацию.

Адаптивные системы не ограничиваются только мобильными устройствами. Повсеместная компьютеризация (ubicomp) – это идея окружить себя интеллектуальными устройствами и взаимосвязанными цифровыми объектами, которые настроены так, чтобы предлагать нам ненавязчивую помощь в процессе нашей работы или личной жизни. Таким же образом, «окружающий разум» (AmI) относится к цифровым средам, которые чувствительны и отзывчивы к присутствию человека.

Nest использует сенсор для адаптации температуры в соответствии с уровнем активности в доме.

Умный термостат Nest является отличным примером адаптивной системы, интегрированной в домашнюю среду. Используя различные сенсоры температуры, влажности, прикосновений, ближней активности, дальней активности и даже освещенности, он может определять, есть ли дома люди, и насколько активен дом в различное время. Настраивая температуру чтобы адаптироваться под данную информацию, он может автоматически сократить счета за отопление и кондиционирование дома до 20%.

Когда вокруг никого нет, Nest запоминает, что нужно убавить обогрев. Когда вы приходите домой с работы, он знает, что нужно снова сделать теплее. В первые несколько недель он запоминает, когда вы возвращаетесь домой с работы, и может увеличивать обогрев до вашего прихода, так что вы придете уже в теплый дом.

В 1991 году Марк Вайзер, который считался отцом повсеместной компьютеризации, написал:

Наиболее совершенные технологии – это те, которые исчезают. Они вплетаются в канву повседневной жизни, пока не станут неразличимыми в ней.

Nest – это отличный пример концепции ubicomp и того, как технология может исчезнуть из вашего окружения, оставив для восприятия пользователей только интерфейс.

Такие устройства создают контексты данных сенсоров и пользователей, которые предоставляют более совершенный опыт пользовательского взаимодействия, предугадывая, что может потребоваться пользователю еще до того, как эта потребность будет озвучена. В этом и заключается будущее UX-дизайна.

Адаптивное мышление

В отличие от привычных настольных компьютерных систем, мобильные устройства обычно используются во множестве различных ситуаций. Однако, мобильные приложения сегодня не всегда используют информацию о контексте их использования, и таким образом они могут использоваться только для специфичных целей. Например, приложение с городскими картами или местными предприятиями можно использовать в различных случаях: прогуливаясь по городу или сидя дома, с или без сетевого подключения.

Современные пользователи могут настраивать системы своих устройств согласно предпочтениям и настройкам, а также выбирая те приложения, которые оптимально соответствуют их потребностям. Даже после выполнения процессов дизайна, ориентированных на пользователя, которые обеспечивают определенную степень приемлемости для пользователей и дают глубокое понимание контекста, все равно невозможно предугадать требования всех пользователей и отобразить все эти требования в одной наилучшей или оптимальной конфигурации системы.

«Адаптивное мышление» – это тип мышления, который предоставляет инструменты, необходимые для существенного улучшения опыта пользовательского взаимодействия и предполагаемой цели продукта, используя технологию, которая всегда доступна. Оно подразумевает изучение среды и пользователя, а также адаптацию под его текущие потребности и ситуацию. Поэтому, дизайнеры должны сначала разрабатывать контекст использования, а потом создавать набор функций, которые будут выполняться в соответствующих ситуациях.

В качестве поучительного примера можно привести случай использования адаптивного мышления для создания мобильного приложения для программы обмена велосипедами. Система обмена велосипедами, также известная, как аренда велосипедов, становится все более и более популярной в крупных городах всего мира. Обмен велосипедами позволяет снизить количество пробок на дороге и уровень загрязнения воздуха, и побуждает жителей городов поддерживать здоровый образ жизни.

Пользователь, который хочет взять в аренду велосипед, может использовать мобильное приложение, чтобы найти ближайшую точку аренды, где есть доступные велосипеды. Если пользователь не ориентируется по городу, он может использовать это приложение для поиска пути к точке аренды; это является основной функцией данного приложения.
Адаптивная система включается, когда пользователь прибывает на точку аренды велосипедов, и автоматически предлагает дополнительные опции, т.е. адаптируется к ситуации. Например, она может предложить пользователю быстрый способ арендовать велосипед, функцию, которая была недоступна в приложении, пока пользователь не прибыл на точку. На протяжении срока аренды, система будет предугадывать потребности пользователя, предлагая ему ближайшие точки аренды с доступными местами для парковки, где можно вернуть велосипед, а также будет показывать текущий баланс срока аренды.

Приложение для обмена велосипедами может адаптироваться и показывать пользователю различные опции в зависимости от его местоположения и статуса аренды.

Используя такие возможности устройства, как A-GPS, используя сетевое подключение и понимание жизни пользователя в любой данный момент времени через жизненный цикл продукта, адаптивный дизайн предоставляет пользователям мобильного приложения надежные дополнения к программе аренды велосипедов.

Адаптивный и отзывчивый дизайн

Адаптивная система – это та, которая автоматически адаптируется под пользователя согласно изменяющимся условиям. Отзывчивый дизайн (или адаптивный шаблон) – это подвид адаптивного дизайна, подход в веб-дизайне, согласно которому сайт создается таким образом, чтобы предоставлять оптимальный опыт просмотра на большинстве устройств. В своей статье в журнале UX под названием «Многоэкранная экосистема» (The Multiscreen Ecosystem), я рассказывал о том, как отзывчивые вебсайты могут также быть адаптивными благодаря пониманию контекста использования мобильного устройства и созданию контекстных путей.

Контекст адаптивности

Ниже я привел цитату из книги «Адаптивный интернет» (The Adaptive Web) 2007 года, которая говорит о значимости контекста в адаптивных руководствах мобильных устройств. Она объясняет адаптивность с точки зрения мобильных систем в качестве контекстно-зависимых вычислений, т.е. возможности использовать информацию в текущем контексте, чтобы адаптировать взаимодействие пользователя и представлять информацию согласно текущей ситуации пользователя.

Понимание контекста является важной предпосылкой в процессе адаптации. Контекст – это не только местоположение, но также он включает такую информацию, как окружающий шум или уровень освещения, сетевое соединение или пропускная способность, и даже социальные обстоятельства пользователя. Более того, системы должны предвидеть цели и намерения пользователя, которые могут быть определены из его действий или физиологических сенсоров и соответствующих сенсоров окружающей среды (например, сенсоров освещения, давления и шума).

Одной из предпосылок адаптивных систем является правильная оценка ситуации пользователя. С этой целью системы должны опираться на представление соответствующих ситуаций. В зависимости от поддерживаемой задачи, ситуации могут характеризоваться различными признаками. Поэтому разработчики подходящей адаптивной системы для мобильных устройств должны рассматривать широкий ряд пространственных, временных, физических и связанных с деятельностью признаков, чтобы предоставить эффективную помощь.

Например, мобильное приложение, которое помогает пользователям совершать покупки, должно знать текущую пространственную среду пользователей (например, какие продукты находятся в непосредственной близости), временные ограничения пользователя (например, сколько у него времени на поход по магазинам), основные интересы пользователей и их предпочтения (например, какое вино пользователь предпочитает к тунцу – красное или белое), подробности о самой задаче совершения покупок (например, что включено в список покупок, и для чего нужны эти продукты) и, наверное, даже физиологическое и эмоциональное состояние пользователей (например, нравится ли пользователю ходить за покупками).

Здесь говорится, что понимание контекста местоположения и истории пользователя сейчас намного проще, чем когда-либо ранее. Мы можем использовать тот факт, что куда бы мы ни пошли – мы всегда носим с собой мобильный телефон. Смартфон включает технологии и информацию о пользователе, которую дизайнеры могут использовать чтобы понять контекст. Сложнейшие передовые технологии у пользователя в кармане не только позволяют дизайнерам анализировать, идет ли пользователь, стоит, или находится в громком или тихом окружении, но также помогает им понимать точное расположение человека внутри торгового центра, например, вплоть до определенного прохода.

Приложение может анализировать точное местоположение пользователя в магазине, чтобы предоставить адаптированную под данное состояние информацию.

AislePhone, израильский стартап, который на данный момент находится на стадии бета-тестирования, разрабатывает платформу для точного определения положения в магазине, которая может определять точное местоположение вплоть до определенного прохода. С этой технологией поход за покупками с мобильным телефоном в руках станет привычным действием, так как мобильные приложения для супермаркетов и прочих крупных торговых центров будут использовать данные о местоположении и пользователе чтобы улучшить процесс совершения покупок, становясь личным карманным торговым ассистентом.

Google Indoor Maps позволяет пользователям просматривать и управлять планами этажей нескольких типов коммерческих зданий, таких как аэропорты, торговые центры и универмаги, через Google Maps.

Эта технология не только знает ваше местоположение в помещении, но также и то, на каком этаже вы находитесь. В зависимости от того, какие данные доступны, карта показывает примечательные места в здании, в котором вы находитесь, например, магазины, комнаты отдыха или ближайшие ресторанчики.

С такой технологией в универмагах больше не будет необходимости в картах типа «вы здесь». Вы сможете определять свое местоположение и ориентироваться при помощи смартфона, и данный опыт взаимодействия будет адаптироваться под ваши потребности. Например, приложения будут предлагать вам актуальные скидки, пока вы прогуливаетесь через торговый центр, или выделять магазины, отталкиваясь от знания вашего пола и возраста.

Разработка адаптивной системы

Адаптивный дизайн объединяет как едва заметные, так и очевидные функции. Чаще всего адаптивные свойства могут быть очень незаметными и ненавязчивыми: иногда, казалось бы, незначительная адаптивная функция может существенно улучшить общее впечатление. Например, вы когда-нибудь замечали, что Поиск Google читает ваши мысли? Когда вы только начинаете печатать, Google Instant, используя автозаполнение, уже знает, о чем вы думаете, даже если вы ввели всего три буквы поискового запроса. Это происходит за счет того, что Поиск Google учитывает и записывает все поисковые запросы в течение сессии, чтобы лучше понимать намерения пользователя.

Когда пользователь ищет «The Beatles», Google будет рассматривать это в качестве части исследовательской сессии и поможет вам быстро найти Ринго Старра или Пола Маккартни по первым трем буквам их имен; он понимает контекст вашего поиска и сравнивает его с прочими подобными популярными результатами.

Google Instant понимает контекст вашего поиска.

Другой пример незаметных функций, которые помогают улучшить опыт пользовательского взаимодействия, является система тестирования для студентов, которая настраивает сложность тестовых вопросов в соответствии с тем, на какие вопросы в основном были даны правильные ответы. Или приложение для исследования мира музыки, которое смотрит на ваш текущий список воспроизведения и адаптируется под ваш вкус, помогая найти больше музыки, которая может вам понравиться.

Несмотря на то, что опыт взаимодействия всегда должен быть ненавязчивым, адаптивный интерфейс должен быть очевидным, чтобы пользователи понимали обстоятельства адаптации и всегда чувствовали, что все под контролем. Для лучшего взаимодействия, приложения также должны позволять пользователям управлять адаптивными свойствами. Например, если в ночное время интерфейс переходит на ночной режим (как в устройствах навигации), пользователь должен иметь возможность вручную вернуть все обратно. Или, если при входе в торговый центр срабатывает иное взаимодействие, пользователь должен понимать обстоятельства данной адаптивности и хотеть использовать дополнительные функции.

Чарльз Дарвин писал:

Выживает не самый сильный вид, и даже не самый умный. Выживает тот, который легче всего адаптируется к изменениям.

Будучи людьми, мы адаптируется к тому, что нас окружает; это является ключом к выживанию. Будучи дизайнерами, мы может использовать это неотъемлемое качество и наши физические ощущения и силу мысли, чтобы анализировать и разрабатывать то, что мы будем делать в ситуациях адаптации. Например, чтобы общаться в громком окружении, мы адаптируемся за счет повышения голоса чтобы нас услышали. Таким же образом, адаптивная система будет повышать громкость устройства.

В более громком окружении мы используем жесты, чтобы привлечь внимание и концентрируем внимание на рте человека, и пытаемся читать по губам. Однако, в отличие от компьютеров, которые могут обрабатывать несколько уровней данных, люди обладают ограниченными сенсорными ресурсами и ограниченной нагрузкой мозга.

В современном мире человек имеет при себе больше передовых технологий, чем это когда-либо было возможно. Такие интеллектуальные устройства, как смартфоны, содержат набор сложных сенсоров. Такие сенсоры вместе с передовыми компьютерными мощностями и сетевым соединением, могут помочь нам анализировать и понимать обстоятельства использования. Возможность интеллектуальных устройств анализировать контекст использования в реальном времени, вместе с пониманием истории пользователя, создает возможность предоставлять лучший опыт пользовательского взаимодействия, адаптируясь под потребности пользователя.

Я приведу вам пример некоторых ключевых моментов использования данных технологий.

Анализ поведения пользователя

Также, как и в примере с Google Now, анализ поведения пользователя и его взаимодействия с миром цифровых технологий, может принести отличное понимание обстоятельств пользователя. Анализ шаблонов пользовательских запросов или того, какие приложения они скачивают, может рассказать нам об их предпочтениях и хобби. Отслеживание текущего местоположения и истории мест может дать нам понимание окружения пользователя и физических пределов в его жизни таким образом, что мы сможем понять, с какой станции метро он ездит на работу или где он чаще всего обедает. Обратите внимание, что когда это выполняется без ведома пользователей, во многих странах это может считаться нарушением безопасности браузера и незаконной деятельностью.

Вот практический пример того, как анализ пользовательского поведения может помочь в создании адаптивной системы. В популярном сегодня видео Google Glasses мы наблюдаем за пользователем на протяжении его утра, пока он ест свой завтрак и отправляется на работу, направляясь в метро. По приезду к метро, он получает сообщение, что метрополитен приостановлен, и ему предлагается пеший маршрут. Насколько она может быть полезной, настоящая адаптивная система будет анализировать поведение пользователя, с того момента, как он проснулся, и будет предупреждать его заранее о том, что метрополитен остановлен.

Google Glasses использует данные о местоположении пользователя, чтобы предоставить ему необходимую информацию.

Понимание поведения пользователя (едет ли он на работу на метро или идет пешком) вместе с доступной онлайн информацией позволяет нам понимать его и адаптироваться к его потребностям. В большинстве случаев достаточно использовать один источник данных; комбинирование технологий (сетевого подключения, поведения пользователя и данных сенсоров) – это единственный способ понять контекст. Например, мы можем измерить температуру на улице, комбинируя текущее местоположение пользователя с онлайн информацией о погоде, а потом использовать эти данные чтобы предложить телефонные номера ближайших компаний такси в дополнение к пешеходному маршруту, предположив, что пользователь вряд ли захочет идти на работу пешком в дождь.

Использование пользовательской истории

Поведенческий таргетинг или персонализация относится к спектру технологий, используемых публикаторами сайтов или рекламодателями, которые позволяют им увеличить эффективность их кампаний, записывая данные, сгенерированные посетителями сайтов и целевых страниц, а потом адаптируясь под его потребности. Технология персонализации делает возможным динамическое введение, настройку и предложение контента любого формата, который является релевантным для каждого отдельного пользователя, основываясь как на точно подобранных данных о пользователе, так и на присущем ему поведении и предпочтениях.

Еще одним аспектом персонализации является рост доступности открытых данных в сети. Многие компании делают данные о себе доступными в сети через интерфейс программирования приложений (API), веб-сервисы и стандарты открытых данных. Например, Pipl – это поисковой движок, разработанный с целью поиска информации о людях в сети. Pipl использует разрешающую способность при распознавании алгоритмов чтобы накапливать информацию и объединять различные ресурсы прежде чем предоставить онлайн профиль, содержащий итоговый отчет обо всем, что доступно по каждому человеку. Pipl предоставляет разработчикам всю возможную информацию через API. Одно практичное приложение для этого может запускать API-запрос по адресу электронной почты; другое может определять пол, возраст, месторасположение и интересы пользователя, и предоставлять адаптивный опыт пользовательского взаимодействия, основанный на личности пользователя.

Pipl Search собирает всю публично доступную информацию по любому человеку.

Понимание пользовательской истории становится возможным с использованием сетевого подключения. Однако, сетевое подключение является важным не только с точки зрения понимания пользователя и записи его истории, это также жизненно важный инструмент, который объединяет вместе все технологии – облачные вычисления, учет местной погоды, состояния дорожного движения и даже типы подключения (Wi-Fi или 3G) могут помочь нам понять контекст. В конце концов, возможности, которые важны для понимания и разработки пользовательской истории – их контекст – это возможности, основанные на сборе данных сенсоров и данных о пользователе в сети.

Данные сенсоров

Сенсор в адаптивных системах – это любая технология, которая позволяет устройству понимать и оценивать контекст. Он включает встроенный в интеллектуальные устройства акселерометр, камеру, часы или даже микрофон. Мы можем использовать различные сенсоры, встроенные в наши устройства, чтобы лучше понимать окружение пользователя. Например, встроенный акселерометр можно использовать для оценки того, идет пользователь или бежит.

Существует два основных сценария использования сенсоров: повседневные объекты, передающие на другие устройства такие данные, как температура или уровень шума, например, iGrill, термометр для готовки и приложение, которое связывается со смарт-устройством через безопасное Bluetooth соединение дальнего действия. Или приложения интеллектуальных устройств, использующих встроенные сенсоры, которые принимают, обрабатывают и выдают данные пользователю. Используя такие сенсоры и смешивая другие технологии, описанные выше, мы можем получить большой объем информации касательно контекста использования, и использовать ее для создания адаптивных систем.

Кулинарный термометр iGrill.

Сенсоры могут стать мощным инструментом дизайна будущего. Например, с помощью сенсоров процедура проверки в электронной торговле будет такой же простой, как вход в банковский счет без пароля. Вот пример использования четырех уровней сенсорных данных для подтверждения личности пользователя с определенной степенью уверенности для создания беспарольного банкинга, который предоставит пользователю «облегченную» версию его банковского счета, так что он сможет быстро проверить баланс счета. Представьте себе пользователя, который сидит дома и заходит на свой банковский счет через планшетный компьютер. Первый уровень защиты – это имя пользователя, привязанное к данному планшету. Второй – это сенсор местоположения, который даст нам большую степень уверенности, что пользователь находится у себя дома, по адресу, связанному с адресом, который зарегистрирован в банке. Третий уровень – это Wi-Fi подключение (MAC-адрес, уникальный идентификатор, назначенный для сети), через которое пользователь подключился. Для четвертого уровня мы можем проверить близлежащие Wi-Fi-соединения (соседей, которые также имеют уникальный MAC-адрес на Wi-Fi), которые также могут использоваться для проверки безопасности. Если эти фрагменты данных совпадают с несколькими паролями учетных записей, система может адаптироваться и позволить пользователю войти без какого-либо пароля.

Чтобы узнать больше об адаптивном дизайне и том, как от сенсоров перейти к контексту, я очень рекомендую прочитать данную статью Альбрехта Шмидта о «Контекстно-зависимых вычислениях» (Context-Aware Computing) (Энциклопедия сообщества интерактивного дизайна).

Заключение

Сегодня мы только начинаем рассматривать потенциал использования сенсоров и технологий для объединения устройств и людей. Термин «интернет вещей» относится к уникально идентифицируемым объектам, которые подключены к сети. Например, умный цветочный горшок, который посылает сигнал, что пора полить цветы. Нет никаких сомнений, что адаптивный дизайн сыграет ключевую роль в создании будущих устройств и функциональных пользовательских интерфейсов, которые предоставят пользователю интуитивный контроль над его окружением в любой ситуации или обстоятельствах.

Это перевод статьи под названием “Creating An Adaptive System To Enhance UX” от Avi Itzkovitch. Перевели в компании UXDepot с одобрением издания Smashing Magazine.

PS от переводчиков: Надеюсь, вам понравилась статья. Мы будем рады, если вы укажете нам на ошибки в переводе, чтобы мы могли их оперативно исправить. Пишите нам по адресу editor@uxfox.ru, пожалуйста 🙂