Mais indicações de Nielsen

Será que um dia conseguirei todos os materiais interessantes que chegam na newsletter do grupo NN? Chegou um hoje – First Principles Of Interaction Design (revised and expanded) que me parece um “must see”, pra mim. Acho que farei isso. Vou classificá-los por ordem de importância, e ver se com isso avanço nessas leituras “extras”.

Esse outro post do NN parece interessante porque aborda navegação por filtros vs. facetas, que são algo que a Hearst considera uma boa prática para buscas, então quero saber quais as contribuições de Whitenton (autora do post) sobre o assunto…

Diretrizes para interfaces de busca para o usuário

Lendo Clarifying Search: A User-Interface Framework for Text Searches, de Ben Shneiderman, Don Byrd e W. Bruce Croft. Hearst cita ele como um artigo influente na área, e pela temática consigo entender. Entretanto, talvez por ser de janeiro de 1997, algumas das recomendações e descrições de funcionamento de mecanismos de busca parecem meio obsoletas hoje em dia. Creio que terminarei a leitura para poder fazer uma comparação mais embasada com as sugestões de Hearst (2009), e para entender de onde as diretrizes dela surgem, também.

Mercun cita um artigo mais recente de Shneiderman, publicado em 2008, que aborda uma temática mais específica, mas que, dado o contexto do fazDelivery, talvez seja útil: Users can change their web search tactics: Design guidelines for categorized overviews (Bill Kules, Ben Shneiderman).

Preciso concluir hoje a parte de usabilidade, para haver tempo hábil para os capítulos sobre Engenhos de Busca e o descritivo do fazDelivery.

(…)

O artigo de Shneiderman de 1997 apresenta um framework com quatro partes para apoiar quem projeta interfaces de sistemas para recuperação da informação:

  1. Formulação da consulta – a ideia é prover controle ao usuário para que ele possa decidir e escolher, ou, no mínimo tomar conhecimento de como se processam:
    • Fontes: onde realizar a pesquisa, no caso de haver diferentes bases de dados, ou diferentes coleções possíveis;
    • Campos: sobre que campos dos documentos da coleção será realizada a consulta;
    • O que buscar: deve ser possível prover o texto para pesquisa, separando-o em mais de uma frases, se necessário; stop lists devem ser conhecidas (e, como dito, preferencialmente o usuário deve ter controle sobre elas);
    • Variantes: diferenciação de maiúsculas ou minúsculas, radicais extraídos e escolhidos, aproximações fonéticas ou de sinônimos devem ser mostrados como opções, se existirem, ou no mínimo informados, mesmo que não possam ser alterados.
  2. Ação – como a busca é iniciada: a ideia aqui é que isto pode ser feito de forma explícita, com um enter ou um clique, ou como uma consulta dinâmica;
  3. Revisão dos resultados – permitir, por exemplo, que os usuários limitem o número de resultados retornado, estilo de ordenamento (e.g., alfabético, índice de relevância), e o que compõem os resumos dos documentos;
  4. Refinamento – Shneiderman sugere que se mantenham um histórico de pesquisa, para que os usuários possam reutilizar esforços anteriores. Isso pode significar tanto manter o histórico de pesquisa dentro de uma sessão quanto ao longo de sessões (por exemplo, permitindo que o usuário salve conjuntos de resultado e query para mandar por e-mail ou consultas posteriores). Feedback útil sobre o set de resultados também pode ajudar.

Ok, além deste framework, o autor adapta oito diretrizes para construção de interfaces em geral para o contexto da recuperação de informação. Já as postei aqui anteriormente, porque Hearst as cita em seu livro.

A parte final do artigo são dois estudos de caso em que, similar a uma análise de usabilidade a partir de heurísticas, os autores apresentam duas interfaces (uma web, outra para desktop), avaliam onde precisam melhorar, com base em seu framework e diretrizes, e depois apresentam alterações feitas com o intuito de torná-las melhores (dã, péssima frase).

Eles são especialistas, então creio que isto baste, mas dos trabalhos que tenho visto, senti falta de eles fazerem testes com usuários com as duas interfaces (ou quatro, já que foram dois estudos de caso) para dizer como cada uma se saiu, para além das avaliações heurísticas.

53 dias: getting lost…

Outra apresentação do Max Wilson: Extended Searching Sessions and Evaluating Success

Foco dos tipos de comunidades:

  • Precisão
    • os resultados encontrados são relevantes?
    • quantos deles são relevantes?
    • conseguimos todos os que são relevantes?
  • Qualidade
    • conseguiram o resultado certo?
    • quanto tempo levaram?
    • quantas iterações foram necessárias?
  • Sucesso
    • fizeram um bom trabalho?
    • como a Interface de Usuário afetou a tarefa?
    • a tarefa de alto nível motivacional foi alcançada com mais sucesso?

Work-tasks: information intensive activities that lead to search: planning holidays, buying a car

Artigo possivelmente interessante: Investigating behavioral variability in web search. (White, Ryen W., and Steven M. Drucker.) Baixei para averiguar.

Wilson cita estudos feitos com cerca de 20 sessões por participante, com 7 participantes. Sua meta é 12 pessoas, e cerca de 200 sessões. Não sei se consigo fazer isso.

Cartões de tarefas com algumas informações:

  • Número da sessão
  • Nome da sessão
  • Número do Histórico
  • Propósito da Busca
  • Encontrou o que buscava com sucesso? (sim ou não)

Preciso entender direito qual o propósito deste estudo, e com quem foi conduzido. A meta eram os usuários finais, ou demonstrar para estudantes como conduzir estudos? Esse é um dos problemas de estudar por slides… >.< Falando nisso, sei que não é a melhor abordagem, mas me sinto mais confortável em pegar tais apresentações, como introduções a tópicos…

Um dos achados deles é que os conceitos do que é uma sessão rápida ou longa varia muito (por exemplo, de 30 segundos a 30 minutos, ou de mais de 5 minutos a mais de 1 hora).

Um aspecto interessante desse estudo é entender quanto tempo as pessoas estão dispostas a gastar com cada tipo de busca. E, a partir da importância que dão para cada tipo, entender que ferramentas são mais úteis ou seu limiar de frustração. Por outro lado, definir o que é uma busca de sucesso é mais fácil, aparentemente, para buscas mais específicas como no caso do fazDelivery…

Outro artigo que parece útil: Understanding Casual-leisure Information Behavior. E ainda: A Comparison of Techniques for Measuring Sensemaking and Learning within Participant-Generated Summaries. Baixei também…

Continuo me sentindo perdida em relação ao que estou fazendo em termos de estudo. O que eu deveria fazer? >.<‘

58 dias: Design of search user interfaces

Hearst, Marti. Capítulo 1 – The Design of Search User Interfaces.

Destaques interessantes (perdoem, estou fazendo fichamentos aqui):

The job of the search user interface is to aid users in the expression of their information needs, in the formulation of their queries, in the understanding of their search results, and in keeping track of the progress of their information seeking efforts.

Some important reasons for the relative simplicity and unchanging nature of the standard Web search interface are:

  • Search is a means towards some other end, rather than a goal in itself. When a person is looking for information, they are usually engaged in some larger task, and do not want their flow of thought interrupted by an intrusive interface.
  • Related to the first point, search is a mentally intensive task. When a person reads text, they are focused on that task; it is not possible to read and to think about something else at the same time. Thus, the fewer distractions while reading, the more usable the interface.
  • Since nearly everyone who uses the Web uses search, the interface design must be understandable and appealing to a wide variety of users of all ages, cultures and backgrounds, applied to an enormous variety of information needs.

Although today’s standard search is a big improvement in usability over older command-line based Boolean systems, there is evidence that keyword querying is not initially intuitive. In fact, the literature suggests that people who are new to using search engines tend to start by asking a natural language question (Bilal, 2000Schacter et al., 1998). Novice searchers must learn to expect that a query will not yield immediately usable results, and that they must scan search results lists, navigate through Web sites and read through Web pages to try to find the information they seek. A study by Pollock and Hockley, 1997 found that, for novice searchers, the notion of iterative searching was unfamiliar. Some study participants assumed that if their first attempt failed then either they were incapable of searching or the system did not contain information relevant to their interest.

“The job of the search user interface is to aid users in the expression of their information needs, in the formulation of their queries, in the understanding of their search results, and in keeping track of the progress of their information seeking efforts.” “An important quality of a user interface (UI) is its usability, a term which refers to those properties of the interface that determine how easy it is to use. Shneiderman and Plaisant, 2004 identify five components of usability, restated by Nielsen, 2003b as:”

  • Learnability: How easy is it for users to accomplish basic tasks the first time they encounter the interface?
  • Efficiency: How quickly can users accomplish their tasks after they learn how to use the interface?
  • Memorability: After a period of non-use, how long does it take users to reestablish proficiency?
  • Errors: How many errors do users make, how severe are these errors, and how easy is it for users to recover from these errors?
  • Satisfaction: How pleasant or satisfying is it to use the interface?

Serra, Raquel cita as mesmas.

In user-centered design, decisions are made based on responses obtained from target users of the system.

Needs assessment; task analysis; scenarios.

There are usually several good solutions within the interface design space, and the task of the designers is to navigate through the design space until reaching some “local optimum.” The iterative process allows study participants to help the designers make decisions about which paths to explore in that space. Experienced designers often can begin the design near a good part of the solution space; less experienced designers need to do more exploration. Designing for an entirely novel interaction paradigm often requires more iteration and experimentation. Evaluation is part of every cycle of the user-centered design process.

Hearst cita um artigo de Nielsen de 1989 em que ele apresenta a ideia de tais testes de usabilidade feitos com poucos usuários. Pesquisei e encontrei dois artigos mais recentes de Nielsen em que ele discute tal ideia, acho que vale a pena lê-los:

Discount usability for the web (1997)

Discount Usability: 20 Years (2009)

Shneiderman et al., 1997 specifies eight design desiderata for search user interfaces generally (re-ordered below):

  • Offer informative feedback.
  • Support user control.
  • Reduce short-term memory load.
  • Provide shortcuts for skilled users.
  • Reduce errors; offer simple error handling.
  • Strive for consistency.
  • Permit easy reversal of actions.
  • Design for closure.

Detalhamento desses pontos:

Because the search task is so cognitively intensive, feedback about query formulation, about the reasons the particular results were retrieved, and about next steps to be taken is critically important.

  • Offer efficient and informative feedback
    • show search results immediately – at least a few initial results should be shown. This helps searchers understand if they are on the right track or not, and also provides them with suggestions of related words that they might use for query reformulation. Many experimental systems make the mistake of requiring the user to look at large amounts of helper information, such as query refinement suggestions or category labels, before viewing results directly.
    • show informative document surrogates; highlight query terms – information about the document and why it was retrieved, such as the title, the URL, and a textual summary; this information is referred to as the document surrogate. (…) An important form of feedback in search results listings is to include the terms from the query in the document surrogates in order to show how the retrieved document relates to the concepts expressed in the query. (…) Research shows that summaries are most informative if they contain the query terms shown in their context from the document (Tombros and Sanderson, 1998White et al., 2003a). […] Term highlighting refers to altering the appearance of portions of text in order to make them more visually salient, or “eye-catching” (…) This helps draw the searcher’s attention to the parts of the document most likely to be relevant to the query, and to show how closely the query terms appear to one another in the text. However, it is important not to highlight too many terms, as the positive effects of highlighting will be lost (Kickmeier and Albert, 2003). […] There is an inherent tradeoff between showing long, informative summaries and minimizing the screen space required by each search hit. ((Ela diz isso, mas não entra em mais detalhes, nem cita fontes. Entretanto, sinto a mesma coisa em relação ao fazDelivery, mesmo como usuária: gostaria de ver mais resultados de uma única vez.)). Hearst cita o BioText para mostrar uma interface de document surrogate rica. Tive duas ideias para a interface do FD a partir disto – tornar a expansão da descrição de cada item opcional; e mostrar sugestão de termos para busca – podem ser termos mais populares ou que queiramos destacar;
    • allow sorting of results by various criteria – Como esta é a parte que mais me interessa, e ela fala pouco, copio todo o trecho (grifos meus): Another effective form of feedback in the display of search results allows for the dynamic sorting of search results according to different ranking criteria (e.g., recency, relevance, author, price, etc.). An effective interface for displaying results sortable along several dimensions at once uses a sortable columns format, as seen in email search interfaces, some product search, and some bibliographic search (see Figure 1.3). With this view, users can sort results according to different criteria, while being able to visually compare those criteria, because the changes are directly visible (Reiterer et al., 2000Cutrell et al., 2006b). This kind of view is typically more effective than showing choices hidden behind drop-down menus. Grouping search results by categories is also an effective form of feedback, as discussed in the section below on integrating navigation and search.;
    • Show query term suggestions – ela fala muito em sugestões para refinar busca, tanto dinâmicas quanto pós busca realizada. Não sei quanto poderei fazer isso com o fazDelivery, já que não pretendo mexer no algoritmo do motor de busca em si, mas talvez seja um bom trabalho futuro incluir algo do gênero;
    • Use relevance indicators sparingly – no geral, a ordem vertical de aparecimento dos resultados já passa ao usuário uma boa ideia de relevância de documentos, de modo que é bom ser cuidadoso com outros tipos de indicadores de relevância (e, em especial, com o entendimento que usuários farão deles). Por outro lado, informações visuais sobre avaliações de outros usuários – como estrelas – podem ser úteis.
    • Support rapid response – para sistemas de propósito geral, especialmente quando há sugestões dinâmicas, busca exploratória e muita interação, é importante que o tempo de resposta seja curto, permitindo ao usuário fazer mais buscas até se aproximar dos resultados desejados, por exemplo, sem interromper o fluxo de pensamentos do usuário enquanto ele faz sua pesquisa. Por outro lado, para sistemas mais especializados, em que normalmente o resultado final já é a resposta desejada pelo o usuário, este se mostra mais disposto a esperar. Neste caso, é importante, entretanto, dar algum tipo de feedback que indique que o sistema está processando a requisição feita.
  • Balance user control with automated actions – há dois aspectos que se relacionam mais fortemente com esse balanço:
    • Rank ordering in web search (ordenamento de resultados em buscas feitas na web) – torna-se difícil exigir que os usuários entendam em detalhes o funcionamento de um motor de buscas, para que possam calibrar suas opções de acordo com suas necessidades. Nesse caso talvez o fazDelivery esteja até bem, pois, por se tratar de uma coleção mais específica, é mais fácil entender os pesos do que é relevante – e.g., peso, distância, tempo de entrega. Ainda assim, atualmente a apresentação de tais filtros de reordenamento não está muito boa.
    • Query transformations –  Hearst discute a questão das adaptações aos termos de consulta feitas automaticamente pelos motores de busca. Elas costumas ajudar, (…) But if the system consistently overrules the user’s intention, the user may become justifiably frustrated. — Ainda assim, como aqui provavelmente entraria um caso de mexer no motor da busca em si, não devo trabalhar com este ponto.
  • Reduce short-term memory load
    • Suggest the search action in the entry form – esta é uma prática que nem sempre funciona bem no design de formulários extensos (especialmente quando se omite títulos dos campos, substituindo-se pelos termos escritos em seus próprios campos – mais detalhes em vários links na internet, como neste da Pardot: Placeholders are not Substitutes for Labels), mas que pode funcionar bem
    • Support simple history mechanisms – mostrar pesquisas recentes ou páginas recentemente visitadas, por exemplo, é uma forma de auxiliar isto
    • Integrate navigation and search – A well-established principle of human memory is that it is often easier to recognize a word or name than it is to think up that word. (…) Browsable information structures, such as links on a Web site or a table of contents for a book, give an overview of the contents of a collection, allowing the searcher to navigate to the information of interest by following links or narrowing by selecting categories. Information structures can also impose an organization on the results of search. To be fully effective, navigation interfaces should allow the user to interleave keyword queries within existing information structures, smoothly integrating navigation with search. This means that after a keyword search, results should be organized into the navigation structure, and that after navigation steps, keyword search should be available over the current subset of information items. [categories] can also be used for ordering and sorting search results. Hearst também cita a navegação por categorias multifacetadas como um bom approach para dar um bom controle e refinamento para os usuários, mas não sei se conseguiria implementar algo assim para o fazdelivery trabalhando apenas do ponto de vista da interface…
  • Provide shortcuts
    • Além dos tradicionais atalhos de teclado, para buscas são comuns outras formas de atalhos, por assim dizer, como mostrar outros sub-domínios para links mostrados entre os resultados, ou, por exemplo, no caso do fazDelivery, quando sugerimos diretamente um estabelecimento, quando o termo buscado coincide com o nome do mesmo. In a sense, this kind of intention prediction is a form of shortcut, eliminating the need for the user to know precisely how to specify a command, and also reducing the need to navigate to external Web pages to find the desired information.
  • Reduce errors
    • Avoid empty results sets – uma forma de evitar isto é prover previsão de resultados para consultas (por exemplo, no caso das navegações multifacetadas, funciona bem), ou oferecer sugestão de correção para termos escritos erroneamente.
    • Address the vocabulary problem – Hearst explica que um estudo feito por Furnas apontou que, para pessoas dentro de uma mesma área de atuação, objetos ou tarefas comuns têm uma probabilidade bastante pequenas de serem nomeados da mesma forma. Isto significa que o autor de um determinado documento ou site pode não usar os mesmos termos para se referir ao seu conteúdo que a pessoa buscando por ele. Expansão de termo (term expansion), no caso de buscas, e card sorting para escolha de “rótulos” para ícones, categorias e botões podem ser técnicas úteis para endereçar tal problema.
  • Recognize the importance of small details – coisas como tamanho de frases de dicas ou sugestões ou pré-concepções acerca do funcionamento da busca podem alterar muito como os usuários entendem e reagem a uma busca. Por exemplo, quando a sugestão para termos escritos incorretamente do google era muito grande, poucas pessoas a notavam. Também observa-se que, atualmente, as pessoas naturalmente esperam que os primeiros resultados retornados sejam mais relevantes para sua consulta.
  • Recognize the importance of aesthetics in design – vários estudos sugerem que as pessoas tendem a ter uma melhor experiência com interfaces que são melhor planejadas esteticamente, tanto do ponto de vista de satisfação com interface quanto em relação a tempo para realização das buscas ou avaliação da relevância dos resultados: “Nakarada-Kordic and Lobb, 2005 report that viewers persevere longer in a search task on Web sites whose design appeals to them.”

Diretrizes importantes, exemplos úteis e uma série que referências, que ainda me levaram para outros lugares. Anotei algumas ideias para trabalhos futuros ou para a interface do fazDelivery em si – ou que creio que já fazemos de um modo legal. Acho que destaquei coisa demais e tenho medo de só me basear em Hearst, mas é uma leitura que vale a pena para quem quer começar a mexer com interfaces de busca.