意思決定から選択が削除された場合の予測設計

Webがどのように見えるかについて考えたことはありますか ユーザーのニーズを予測できれば? 最近のWebデザインに関する議論では、ユーザーエクスペリエンスをパーソナライズし、興味に基づいてさまざまなコンテンツをさまざまな人々に提供するというアイデアが登場しました。.

新しいアプローチはと呼ばれます 予測デザイン, あるいは時々 コンテキストデザイン, そして経験のデザインを次のレベルに引き上げます。特定のニーズが頭に浮かぶ前に顧客が何を必要としているかを予測し、それに応じてコンテンツをカスタマイズします。.

新しい概念についてはじめて耳にしたとき、私は魅了され、それが素晴らしいアイデアであるように思われたので、それについてもっと学ぶことに熱心でした。私はそれについて読んで、そしてますます考えて、私は同様に懸念を理解し始めました、そして私の最初の熱意は懐疑論に変わり始めました.

それ以来、私の予測的デザインに関する見解は、楽観主義と悲観主義の間で行き来してきました。この記事では 機会を実演する そして リスク 新しいアプローチはデザインの分野に持ち込むことができるので、あなたはこのまだ物議をかもしている主題についてもあなた自身の立場をとることができます.

読んでいる間、予想されるデザインはまだその赤ん坊のステップを踏みます、そのルールはまだ最終的ではありません、そしてまだ少しまたは大いに将来変更することができます.

予想デザインとは?

予測設計の用語は、FastCoDesignに関する素晴らしい投稿の中でAaron Shapiroによって1年未満前に造られました。記事はデザイナーがする傾向があると主張した あまりにも多くの選択肢をユーザーに与える, どっち 気をそらす, そして ユーザーエクスペリエンスをストレスの多いものにします.

言い換えれば、これは質の悪い決定とそれほど満足していないユーザーにつながります。この問題に対する推奨される解決策は、予測的設計と呼ばれる新しいアプローチです。.

予測的デザインにおいて、デザイナーの仕事は次のような環境を作り出すことです。 段階的なやりとりを極力排除 可能な限り プロセスを単純化する. これはつまり、ユーザーが使用する各アプリでたくさんのオプションを実行する必要がないということです。代わりに、スマートアルゴリズムが、可能であれば、それらのためのすべての決定を最も行います。.

この賢い意思決定プロセスは、以下を利用することによって可能になります。

各ユーザーの行動について以前に収集されたデータ
相互接続アプリケーション
意図検出
ビッグデータ技術
ビジネスロジックアルゴリズム
その他の先進技術.

理論的な例

本格的な先行デザインはどのように見えるでしょうか。次のシナリオを想像してみましょう.

あなたは仕事を辞めていつものように家に帰ります。あなたが到着する時までに、あなたがその日早くあなたの配偶者と話した料理の食材はすでにあなたの正面玄関に届けられています.

プロセス中 あなたが決定を下す必要はありませんでした. 現在の交通量データとあなたのオフィスとあなたの家の間の距離に基づいて、アプリはあなたが家に帰るために必要な時間を計算します。別のアプリがその料理のレシピをダウンロードし、地元のスーパーマーケットに食材を注文し、到着時刻を知らせます。.

実生活よりも夢のようですね。?

実生活の例

さて、多分予測デザインはまだこれほど進んでいません、しかしその初期の実装はすでに市場にあります.

Amazonのリコメンデーションエンジンの用途 機械学習アルゴリズム そして ビッグデータ技術 過去の検索、評価、コメント、その他のオンライン行動に基づいて、必要なものを予測する。.

Google Nowでは、以前の検索履歴も分析して、ニーズとニーズを予測します。.

Amazonの新しいハードウェアであるDash Buttonも、既存の先行デザインの好例です。それはのために発明された小さなプラスチック製のボタンです 自動商品注文 （それがどのように機能するかについてもっと読む）.

Googleの学習サーモスタット、Nestはまだすべての決定を排除するわけではありませんが、それはあなたを可能にします エネルギー使用量を最適化 あまり考えずにあなたの家に.

予想的デザインの利点

1.選択コストを削減

あまりにも多くの選択肢をユーザーに提供すると、意思決定プロセスに圧倒的でストレスがかかる可能性があります。これが起こると、人々は 早く出発する傾向がある, そして 滞在する人は通常あまり満足していません 全体的なユーザーエクスペリエンス.

専門家がユーザビリティを最大にするための最善の方法はそれであると言うのは偶然ではありません 認知的負荷を最小限にする.

予想を上回っているという主張は、選択肢が多いよりも選択肢が少ないほうが良いと主張しています（これを理解するには、おそらくParadox of Choiceでこのビデオを見てみるべきです）。 余分な選択肢を排除.

これにより、情報過多とそれに伴う意思決定の疲労をより適切に制御できるため、直帰率の低下、苦情の減少、および個々の顧客により適した購入が可能になります。.

2.ユーザーインターフェースを簡素化

選択肢が少ないかまったくない場合は、当然のことながらユーザーインターフェイスが単純化されます。最近のフラットデザインの人気は、ユーザーの注意をそらすことなく、より直感的なオンラインエクスペリエンスを求めているという傾向をすでに示しています。.

スマートに活用された先行デザインは ユーザーにとって時間を節約する, 何度も何度も何度も日常的で反復的なタスクを実行するのではなく、彼らが自分にとってより重要なことに集中できるようにします。.

3.意思決定の質を向上させる

私たちは情報の時代に生きています。つまり、大量の個人データや公的データが私たちの手に委ねられています。私たちは、大量のメディア出版物、統計、データベース、そして分析に達することができるだけでなく、 データにアクセスする ウェアラブル、スマートデバイス、その他のハイテク機器で記録されている 私たちの好み、行動、行動を記録する.

しかし、人間の脳は限られた能力しか持っていないので、私たちはすべてを考慮に入れることはできません。.

企業の世界でビジネスロジックソフトウェアとエキスパートシステムの人気はすでにそれを示しています 多くの企業は人間よりも機械を信頼しています. 予測デザインが正しい方法で使用されている場合、それは意思決定プロセスを改善することができます 人的ミスを減らす 手動で可能であるよりも多くのデータを集め、集め、そして利用することによって。.

潜在的なリスク

1.プライバシーの懸念があります

予測デザインがもたらす最も重要な倫理的問題は、 データセキュリティとプライバシー. 予測設計には、私たちの好みや以前の行動に関するデータが必要です。さらに、コンテンツプロバイダは、当社のユーザープロファイル、ソーシャルネットワーク、モバイルおよびWebアプリケーションにアクセスすることができます。.

要するに, さまざまな種類のデータコントローラが、私たち全員に関する大量のデータを保持します。. 彼らはどのようにそれを処理するのでしょうか、そしてユーザーはどの程度コントロールをあきらめても構わないと思っていますか？誰がどのように自分のデータにアクセスできるかを制御することができるのはどのような形式で?

デザイナーとして、ユーザーのニーズを本当に気にする場合は、プライバシーをこれまで以上に考慮する必要があります。 設計ワークフローに組み入れる.

2.制限が厳しすぎる

多くの場合、二次推測はうまくいかない. 人間の行動の背後にある動機は、個人ごとに異なる可能性があります.

たとえば、誰かが会議を予定している場合、確実にタクシーが必要ですか。天気が良いのであれば、彼らは歩いて行きたいと思うかもしれませんし、緊急事態のために会議を最後にキャンセルするかもしれません。.

また、以前の設定が制限されることもあります。 新しいことを試したり、新しい習慣を身に付けたい.

予測デザインを使用している企業は確かに多くの研究をする必要があります、そして 自動化できることとできないことを責任を持って評価する, ユーザーがどのようにしてユーザーに十分な情報を提供し、過度の単純化を避けることができるか.

心理的なコストがあります

本格的な先行デザインはおそらく直感的なテクノロジーになるでしょう。 自分を知っているより私たちをよく知っている. 選択肢がほとんどない、またはまったくないということは、私たちに操作感を感じさせ、過去の行動に基づいて絶えず評価されることになるでしょう。 自己改善を妨げる そして創造性を後退させる.

意思決定をアルゴリズムに外注すると、重要なライフスキルも簡単に失う可能性があります。最も興味深い質問はおそらく ユーザーが以前よりも選択肢が少ないことをまったく認識するかどうか. 彼らはもっと面倒のない人生に満足しているのだろうか、あるいは彼らの自由の減少を嘆いているのだろうか。?