Interfaces Pessoa-Máquina

Transcrição

1 Interfaces Pessoa-Máquina Marielba Silva de Zacarias Fct I, Gab Factores Humanos II Referência: Human-Computer Interaction, A. Dix, Cap. 1 Aulas IPM do IST V1.2 Helder Daniel

2 Sistema Cognitivo Sumário Perceção, Reconhecimento, Atenção A memória humana sensorial, curto e longo prazo Mecanismos de Processamento de informação: Raciocínio, resolução de problemas, aprendizagem, erros As emoções e aptidões humanas 2

3 Perceção e Reconhecimento Como é que a informação é adquirida a partir do mundo e transformada em experiências Implicação: usar representações que são imediatamente percetíveis Exemplo: Os ícones devem ser fáceis de reconhecer Cores devem ter em conta o contexto cultural 3

4 Significado das cores na cultura ocidental 4

5 Significado das cores na cultura ocidental O vermelho é a cor para os vestidos nupciais na India Na europa é o branco Na africa central é a cor da vida e saúde 5

6 Atenção Seleção dos objetos de concentração num momento dado Permite-nos filtrar a quantidade massiva de estímulos que competem pela nossa atenção, Limita a nossa capacidade de controlar todos os acontecimentos ao mesmo tempo Implicação: A informação na interface deve ser estruturada para capturar a atenção dos utilizadores ex.: utilizar limites percetíveis (janelas), cor, som, luzes brilhantes e intermitentes, movimento (mas não em demasia) 6

7 Memória 7

8 Memória Envolve a codificação e o relembrar do conhecimento para agir de acordo Não nos lembramos de tudo: envolve filtragem e processamento de informação Contexto pode afetar a memória É mais fácil reconhecer qualquer coisa que relembrála Somos melhores a relembrar imagens que palavras A supremacia da GUI e os ícones sobre a linha de comandos 8

9 Memória Envolve a codificação e o relembrar do conhecimento para agir de acordo Não nos lembramos de tudo: envolve filtragem e processamento de informação Contexto pode afetar a memória É mais fácil reconhecer qualquer coisa que relembrála Método de loci (palácio da memória): Somos melhores a relembrar imagens que palavras A supremacia da GUI e os ícones sobre a linha de comandos 9 Utiliza visualização para ajudar a organizar e aceder à informação

10 Memória Envolve a codificação e o relembrar do conhecimento para agir de acordo Não nos lembramos de tudo: envolve filtragem e processamento de informação Contexto pode afetar a memória É mais fácil reconhecer qualquer coisa que relembrála Somos melhores a relembrar imagens que palavras A supremacia da GUI e os ícones sobre a linha de comandos 10

11 Memória Gem 1.1 April 1985 Window 1.0 November 85 11

12 Memória Memória Sensorial Memória de Curto Prazo (STM) Memória de longo Prazo (LTM) 12

13 Memória sensorial Buffer do estímulo recebido através dos sentidos memória icónica: estímulos visuais memória ecóica: estímulos auditivos memória háptica: estímulos tácteis Constantemente reescrita Exemplos Luz emitida pelos fogos artificiais som stereo 13

14 Memória de curto prazo Short-Term Memory (STM) Memória de rascunho para uso temporário Acesso rápido ~ 70ms Esquecimento rápido decay ~ 200ms Capacidade limitada - 7± 2 chunks 14

15 Chunks de Informação > HEC ATR ANU PTH ETR EET 15

16 Implicações para o desenho Agrupar item relacionados 16

17 Memória de longo prazo Long-term memory (LTM) Repositório de todo o nosso conhecimento Acesso lento ~ 1/10 segundos esquecimento lento Capacidade imensa (ou ilimitada?) 2 tipos Episódica: memória de série de eventos Semântica: memória estruturada de factos, conceitos e aptidões LTM semântica provém da LTM episódica 17

18 Memória de longo prazo Estrutura da memória semântica Providencia o acesso à informação Representa as relações entre pedaços de informação Suporta inferência Pode ser modelada com redes semânticas Herança: os nós filhos herdam dos nós pais As relações entre os pedaços de informação são explícitos Suporta inferência através da herança 18

19 LTM rede semântica 19

20 Modelando a LTM - Quadros Informação organizada em estruturas de dados Elementos na estrutura são instanciados com valores específicos Relações tipo subtipo 20

21 Modelando a LTM - Guiões Modelo de informação estereotipada necessária à interpretação da situação Tem elementos instanciáveis com valores dependentes do contexto 21

22 Modelando a LTM Regras de produção Representação de conhecimento procedimental Condição / regras de ação se (if) condição é satisfeita então (then) usa regra para determinar ação. 22

23 Atividades da memória 1 Armazenamento 2 Esquecimento 3 Recuperação (de informação) 23

24 LTM - Armazenamento Treino A informação passa da STM para a LTM Como melhorar este processo? Hipótese do tempo total A quantidade retida é proporcional ao tempo de treino Efeito de distribuição do treino Otimizada se distribuir o treino ao longo do tempo Estrutura, significado e familiaridade Facilitam a retenção de informação 24

25 LTM - Esquecimento Decaimento A informação perde-se lenta e gradualmente Interferência Interferência retractiva: nova informação substitui a velha Inibição proactiva: informação antiga pode interferir com a nova A memória é seletiva e é afetada pela emoção as pessoas inconscientemente elegem esquecer 25

26 LTM - Recuperação Relembrar A informação reproduzida pela memória pode ser ajudada por pistas p.ex. categorias ou imagens Reconhecer Informação dá conhecimento que já tinha sido visto anteriormente É menos complexo que relembrar a informação é a pista Implicação: desenvolver interfaces baseadas em reconhecimento em vez de lembrança (heurística de desenho) 26

27 Pensar Raciocínio dedução, indução e abdução Resolução de problemas

28 Raciocínio Processo pelo qual usamos conhecimento para tirar conclusões Dedutivo Indutivo Abdutivo 28

29 Raciocínio dedutivo Dedução é Derivar conclusões logicamente a partir de um conjunto de premissas A conclusão não é necessariamente verdadeira 29

30 Raciocínio dedutivo Dedução é A conclusão não é necessariamente verdadeira 30

31 Raciocínio dedutivo Dedução é A conclusão não é necessariamente verdadeira As deduções são complementadas com conhecimento adquirido 31

32 Raciocínio indutivo Indução: Generalizar a partir de casos particulares Não fiável : Só pode provar que algo é falso, mas não verdadeiro mas útil! Os humanos não são bons usando evidências negativas 32

33 Raciocínio abdutivo Raciocínio dos eventos às causas Não fiável: Conduz a falsas interpretações Podemos aprender um pouco de lógica proposicional para melhorar as conclusões 33

34 Resolução de problemas Processo de encontrar soluções para tarefas não familiares usando conhecimento Várias teorias: Gestalt (o todo é mais q a soma das partes) Espaço do problema Analogia Aquisição de competências 34

35 Resolução de problemas Gestalt (o todo é mais q a soma das partes) Resolução de problemas envolve produção e reprodução Produção implica insight que leva à criação de soluções novas, reestruturando soluções antigas Não providencia evidências sobre o que é o insight 35

36 Resolução de problemas Espaço do problema: O espaço do problema é representado em termos de estados A resolução de problemas envolve a criação de estados através da aplicação de operadores válidos Podem ser utilizadas heurísticas para a seleção de operadores Opera dentro das limitações humanas de processamento de informação (STM) Aplicada a áreas bem delimitadas A resolução de quebra-cabeças, jogo de xadrez 36

37 Resolução de problemas Raciocínio por analogias: Mapeamento Novos problemas em novos domínios Utilizar conhecimento de problemas semelhantes em domínios semelhantes O mapeamento é complicado se os domínios são semanticamente diferentes Exemplo: aplicação de conceitos de evolução na análise organizacional 37

38 Resolução de problemas Aquisição de competências: A atividade de peritos caracteriza-se pela aglomeração de informação É conceptual e não uma agrupação superficial de problemas A informação é estruturada de forma mais eficiente 38

39 Implicações para o desenho: Modelos da Memória + Raciocínio Modelação dos conhecimentos e comportamentos do utilizador Foco da área de User Modeling Flexibilidade e eficiência Funcionamento personalizado Reduz a carga cognitiva do utilizador Adapta-se à evolução do utilizador E-learning De acordo a estilos cognitivos 39

40 Implicações para o desenho: Erros e modelos mentais O problema do piloto automático Modelo mental inapropriado Natureza dos modelos mentais Incompletos Instáveis Inconsistentes Baseados por vezes mais em crenças do que em evidências Gerados a partir de evidências mal-interpretadas Baseados em memórias falsas 40

41 Emoções Várias teorias sobre as emoções James-Lange: a emoção é uma interpretação de uma resposta fisiológica a um estímulo Cannon: a emoção é uma resposta psicológica a um estímulo Schacter-Singer: a emoção é o resultado da nossa avaliação das nossas respostas fisiológicas, à luz da situação em que nos encontramos As emoções claramente envolvem respostas físicas e cognitivas a estímulos 41

42 Emoções A resposta biológica a um estímulo físico chamase afeto O afeto influencia como respondemos às situações positivo resolução de problemas criativa negativo pensamento estreito O afeto negativo dificulta a realização das tarefas mais simples, o afeto positivo facilita as tarefas mais difíceis. (Donald Norman) 42

43 Emoções Implicações para o desenho Um utilizador relaxado deixará passar limitações no desenho Interfaces agradáveis e recompensadoras aumentam o afeto positivo O stress acrescentará dificuldade à resolução de problemas requerida Deve-se tomar especial cuidado com o desenho de aplicações usadas em situações de stress 43

44 Diferenças individuais Longo prazo gênero, competências físicas e mentais Curto prazo efeito da fatiga ou stress mudam idade Perguntar sempre: uma decisão de desenho exclui algum segmento da população de potenciais utilizadores? 44

45 Emoções no desenho de interfaces 45