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可用性测试–可用性测试工具与技术
1可用性测试的目的与原则
1.1目的
可用性测试的主要目标是为了确保产品或服务能够被目标用户群体有效地、高效地、满意地使用。它通过观察用户在真实或模拟环境下如何与产品交互,寻找可能存在的使用障碍,提高用户体验,减少用户错误,增强产品的可用性和易用性。
1.2技术与工具
1.2.1眼动追踪技术
眼动追踪技术是一种高级的可用性测试工具,它通过记录用户的眼睛移动轨迹,分析用户在浏览产品(如网页、应用界面)时的视线焦点和注意力分配。这种技术可以揭示哪些部分吸引用户最多关注,哪些部分被忽视,帮助设计者优化信息布局,提高重要信息的可见度。
示例数据:眼动追踪热力图-高亮区域(红色)表示用户关注最多的部分。-淡色区域(蓝色)表示用户较少关注的部分。
1.2.2屏幕录制软件
屏幕录制工具能够捕捉用户在测试过程中的屏幕操作和反应,包括用户点击、滚动和输入行为。通过观看这些记录,测试者可以直观地理解用户在使用产品时的实际体验,发现可能的使用难点。
示例工具:Camtasia、Loom
1.2.3卡片分类
卡片分类是一种用户参与的研究方法,用于测试和优化网站或应用的信息架构。参与者会根据自己的理解和需求,将代表不同信息或功能的卡片进行分类和组织,测试者可以通过这些分类结果,了解用户对信息结构的期望,从而优化导航和布局。
代码示例:使用Python进行卡片分类数据的处理与分析
#导入所需的库
importpandasaspd
importseabornassns
importmatplotlib.pyplotasplt
#读取卡片分类的CSV数据
data=pd.read_csv(card_sorting_data.csv)
#数据清洗和预处理
#假设数据中包含参与者ID、卡片ID和分类
data=data.dropna()#删除任何有缺失值的行
#数据分析
#生成交叉表,以查看不同卡片被分类到各个类别的次数
card_counts=pd.crosstab(index=[data[participant_id],data[card_id]],
columns=data[category])
#数据可视化
#使用热力图来展示卡片在不同类别中的分布情况
plt.figure(figsize=(10,10))
sns.heatmap(card_counts,annot=True,fmt=d,cmap=YlGnBu)
plt.show()
在上述代码中,我们首先导入了pandas,seaborn和matplotlib.pyplot库,用于数据处理和可视化。接着,我们读取了CSV文件中包含的卡片分类数据,进行了必要的数据预处理。然后,通过生成交叉表来统计每张卡片被分配到各个类别的次数,最后使用热力图进行可视化,清晰地展现了卡片在不同类别分布的情况,帮助设计者理解用户对信息架构的期望。
1.2.4思维声
思维声(ThinkAloud)是一种定性的测试方法,要求用户在执行任务的同时大声表达他们的想法和决策过程。这种方法可以帮助测试者洞察用户在使用产品时的思考模式,发现潜在的困惑和问题点。
示例数据:思维声的录音或转录文本-用户A:“我在这里找不到登录按钮。”-用户B:“我以为这会直接带我去购物车。”
1.3可用性测试的类型
1.3.1实验室测试
实验室测试通常在控制环境下进行,使用专业设备(如眼动追踪器、屏幕录制软件)记录用户行为。这种测试可以提供详细的数据和深入的洞察,但可能由于实验室环境与真实使用环境存在差异,影响测试的生态效度。
1.3.2现场测试
现场测试是在用户的真实使用环境中进行的,例如在用户的家中或工作场所。这种方法可以更好地捕捉用户的自然行为,提高测试的生态效度,但可能难以收集到大规模的数据,且实施成本较高。
1.3.3遥控测试
遥控测试(RemoteTesting)允许用户在任何地方使用自己的设备进行测试,测试者通过网络工具(如屏幕共享、视频会议软件)远程收集数据。这种测试方式灵活、成本低,但可能缺乏实验室测试的深度和细节。
1.3.4民族志研究
民族志研究是一种深入理解用户行为和需求的定性方法。它通过长时间的观察、访谈和参与,来探索用户在日常生活中如何使用产品或服务。这种方法适用于深入了解特定用户群体的需求和行为模式,但收集数据和分析过程耗时较长。
1.4可用性测试的指标与度量
1.4.1错误率
错误率是衡量用户在完成任务时出现错误的频率。一个高错误率可能表明产品设计存在缺陷,
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