Примітка від Гільдії:
Сучасне проектування не тільки задає кінцевий вигляд інтерфейсу, але ще і дає людям масу можливостей, покращуючи емоційний стан. І тут ніяк не обійтися без алгоритмів. Ми стали все більше використовувати складні алгоритми в кожній новій версії нашого сайту або програми.
Яка ж роль UX-проектувальника в розвитку алгоритмів обробки великих даних (Big Data) і машинного навчання? Для початку давайте визначимося, що можуть алгоритми, а чого поки що немає і подивимося, як це відбивається на проектуванні.
Примітка від Гільдії вільних проектувальників:
На думку деяких експертів, зараз нематеріальні активи компаній набагато важливіше матеріальних. Неважливо скільки у компанії грошей або який оборот в рік, зараз куди важливіше навчитися управляти цим по-новому. І як раз в цьому допомагають добре продумані алгоритми.
Вартість компаній буде оцінюватися в першу чергу на підставі вміння працювати з великим потоком даних і швидко перебудовувати системи алгоритмів обробки цих даних.
магія алгоритмів
Плутанина з визначенням терміна «алгоритм» походить з-за їх великої різноманітності. Алгоритми використовуються всюди, де має місце робота з даними. Люди часто використовують поняття алгоритму і штучного інтелекту в якості синонімів. Це зручно для опису всієї сукупності понять: Big Data, алгоритми і машинне навчання. Такий підхід має право на існування, тому що всі три компоненти зазвичай працюють разом.
Алгоритми - це набір інструкцій, які дозволяють виконати те чи інше завдання. Коли ви відправляєте смс, щось шукайте в інтернеті, завантажуєте собі фільми - ви запускаєте набори взаємопов'язаних інструкцій (алгоритмів). Деякі з них є досить простими математичними функціями, інші - системами таких функцій. Також існують самообучающиеся системи. Наприклад, додаток howold.net, яке працює з величезним обсягом даних.
Машинне навчання - це процес розвитку алгоритму, в ході якого інструкції не просто повторюються, а система "переосмислює" свої дії. Насправді, машина просто шукає правильне рішення, повторюючи процес багато разів неправильно. Якщо машина раптом переплутає ваш вік на фото, ви напевно вважаєте це за жарт. Однак, якщо вона прийме вас за Чубаку, ви, швидше за все, не зрозумієте.
обмеження алгоритмів
Незважаючи на те, що алгоритми відкривають нам багато можливостей, у них є свої обмеження. Проектуючи призначений для користувача досвід, ми повинні враховувати ці обмеження і знати, як їх обійти. А також іноді буває краще покластися на людський інтелект замість машинного.
Алгоритми НЕ неупереджені і не об'єктивні
Чи мають алгоритми права на обробку ваших даних?
Більшість з нас погано сподівається, яка інформація залишається після нас в інтернеті і як вона потім використовується. Можливість контролювати генеруються дані - важливе питання, яке зараз постає, особливо в зв'язку з алгоритмами персоналізації. Будемо сподіватися, що з часом з'явиться можливість більш тонкої настройки приватності генеруються даних. Зараз на різних сайтах, в різних організаціях і країнах абсолютно різна політика щодо використання даних користувачів в алгоритмах.
Алгоритми не сприймають нас як багатогранну особистість
Іноді ви можете зіткнутися з лякаюче точної цифрової копією себе, деякі називають це ефектом "зловісної долини" або "цифровим двійником". Однак дуже часто буває навпаки. У людей є різні потреби і переваги, і веб-додатки повинні задовольняти їх усіма можливими способами. При збереженні ваших даних алгоритми здатні виключити з них все, що вважатимуть не є релевантним і малозначущими. У той же час, щоб уникнути помилок, алгоритми можуть з легкістю запозичувати дані інших людей. Тому вони не зможуть відтворити точну копію вашої багатогранної особистості. Але деякі сервіси, наприклад, aboutthedata.com дають можливість подивитися і змінити ваші дані, якщо вважаєте їх не достовірними.
Примітка від Гільдії вільних проектувальників:
алгоритми непрозорі
Покладаючись на алгоритми, ми не завжди розуміємо принципи їх роботи. Алгоритми бувають настільки складні, що навіть самі розробники часом не до кінця їх розуміють. Зокрема, алгоритми персоналізації працюють дуже непрозоро. Хоч люди і намагаються зрозуміти і доопрацювати ці алгоритми, завдання це не з простих.
Ризик зайвої автоматизації
Алгоритми все частіше беруть на себе завдання, які раніше ми виконували самі, наприклад, планування маршруту. Може трапитися так, що скоро машини будуть робити все за нас. Алгоритми автоматизують для нас процес, не даючи насолодитися почуттям невизначеності. Чим краще вони розуміють наші потреби, тим швидше ми знаходимо нові можливості. Алгоритми автоматизують наш досвід спілкування з людьми і пошук нових ідей. Може навіть здатися, що ми знаходимося в закритій луна-камері. На нас, як на проектувальників досвіду, лежить відповідальність за баланс у використанні алгоритмів.
Незважаючи на всі складнощі, ми все більше використовуємо алгоритми в своїй роботі. Алгоритми обіцяють фантастичне спрощення UX - аж до повної відмови від інтерфейсу як такого. Персоналізовані інтерфейси, месенджери і чат-боти - всі вони засновані на алгоритмах. Вирішуючи проблему взаємодії людей з системами, потрібно знати про ті обмеження, які криються в алгоритмах. Грамотно проектуючи UX, ми можемо нівелювати деякі негативні сторони алгоритмів.
Як же почати застосовувати алгоритми, не стаючи вченим або фахівцем по роботі з Big Data?
Проектування з використанням алгоритмів
Дані говорять нам багато про користувачів і їхні потреби. Алгоритми дають нам рекомендації, а машинне навчання формує в кінцевому підсумку досвід користувача. Здавалося б, все зрозуміло. Однак, залишається питання: чи повинні проектувальники самі складати алгоритми? Чи повинні розуміти, як відбувається машинне навчання? Ми працюємо з інформацією на вході або на виході? Не вирішивши ці питання, рано чи пізно є ризик зайти в глухий кут. Насправді, не все так погано, як здається, і є три способи проектувати, використовуючи алгоритми.
- Починайте проектувати з кінця
Неважливо, на чому ви фокусуєтеся - на початку сценарію або його кінці, або відразу мислите в обох площинах - потрібно розуміти, що користувач отримає на виході. Giles Colbourne в своїй статті описує проектування результату роботи алгоритмів, як якусь бесіду, щоб точніше розуміти, які дані повинні бути на вході. Проектувальники допомагають визначити, як дані вплинуть на призначений для користувача досвід. Розглянемо додаток для подорожей Pana. Воно саме визначає, коли варто використовувати ваші минулі переваги, а коли краще щось у вас уточнити.
- Беріть участь в підборі даних
Якщо ви, як проектувальник, завели розмову з фахівцем по Big Data про те, що можливо реалізувати в системі і як представити результати, то можете також допомогти йому в підборі даних для навчальної вибірки. У такому діалозі буде вироблений інший підхід до створення самого алгоритму. Наприклад, при роботі над сайтом Zappos проектувальник, швидше за все, запропонував би використовувати інформацію про минулі покупки користувача замість даних про поведінку користувачів зі схожими параметрами. - Позбавляйтеся від невизначеностей
- набір зібраних даних про користувача;
- реальний респондент;
- наближена копія, згенерувала алгоритмом персоналізації;
- ідеальна персона.
Потрібно тримати в голові всі ці типи, проектуючи системи з використанням алгоритмів.
Рекомендації з проектування з використанням алгоритмів
Проектувальники грають найважливішу роль у визначенні того, як результати роботи алгоритму формуватимуть призначений для користувача досвід. Також ми є свого роду адвокатами користувача, контролюючи процес проектування для людей в епоху алгоритмізації. І ось кілька порад з цього приводу.
Дотримуйтесь принципу мінімально необхідного набору даних (MVD)
Більшість компаній намагаються зібрати якомога більше даних, авось згодиться. У зв'язку з тим, що люди практично не контролюють зібрані про себе дані і то, як їх використовують організації, є сенс скорочувати набір даних. Зі збільшенням числа додатків і пристроїв, що визначають емоційний стан користувача, скорочення кількості зібраних даних стає ще більш актуальним. Більше даних - не означає краще!
Створюйте більш прозорі алгоритми
Дозвольте людям брати участь в створенні алгоритмів
висновок
Алгоритми багато в чому формують наш користувальницький досвід в інтернеті. Також вони починають проникати в наш реальний світ: в наші будинки, на роботу, в машини і навіть на вулиці міст. Алгоритми - це новий матеріал для дизайну невидимого, персоналізованого і діалогового інтерфейсу. І саме проектувальники повинні вибудовувати зв'язок між алгоритмами і призначеним для користувача інтерфейсом, щоб забезпечувати високу якість користувацького досвіду.
Над перекладом працювали:
Підпишіться на оновлення блогу
Обіцяємо не спам. Тільки якісний контент - і тільки у справі.