Enhancing the Design of Web Navigation Systems: The Influence of User Disorientation on Engagement and Performance1
Notice bibliographique
Résumé
This paper draws on research from a wide literature base to develop a model relating Web navigation systems, disorientation, engagement, user performance, and intentions. The model is tested in an experimental study examining the effects of one simple and two global navigation systems. Although well-accepted design guidelines were followed for the first global navigation system, it was not superior to the simple system. However, the second global navigation system resulted in lower disorientation than the simple system. Based on the study’s results, two design guidelines to govern the development of future Web-based systems are suggested. Readers need a sense of context, of their place within an organization of information. In paper documents this sense of “where you are” is a mixture of graphic and editorial organizational cues supplied by the graphic design of the book, the organization of the text, and the physical sensation of the book as an object. Electronic documents provide none of the physical cues we take for granted in assessing information. When we see a Web hypertext link on the page we have few cues to where we will be led, how much information is at the other end of the link, and exactly how the linked information relates to the current page. Even the view of individual Web pages is restricted for many users. (Lynch and Horton 2002) On IBM’s website, the most popular feature was the search function, because the site was difficult to navigate. The second most popular feature was the “help” button, because the search technology was so ineffective. IBM’s solution was a 10-week effort to redesign the site.…In the first week after the redesign, use of the “help” button decreased 84 percent, while sales increased 400 percent. (UsabilityNet 2003)
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».