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Enregistrement W2255396083 · doi:10.2196/humanfactors.4602

Sociotechnical Human Factors Involved in Remote Online Usability Testing of Two eHealth Interventions

2016· article· en· W2255396083 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueUsability and User Interface Design
Établissements canadiensUniversity of AlbertaHealth Sciences CentreMcMaster University Medical CentreIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésUsabilityeHealthComputer scienceSociotechnical systemPluralistic walkthroughKnowledge managementApplied psychologyPsychologyHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research in the fields of human performance technology and human computer interaction are challenging the traditional macro focus of usability testing arguing for methods that help test moderators assess "use in context" (ie, cognitive skills, usability understood over time) and in authentic "real world" settings. Human factors in these complex test scenarios may impact on the quality of usability results being derived yet there is a lack of research detailing moderator experiences in these test environments. Most comparative research has focused on the impact of the physical environment on results, and rarely on how the sociotechnical elements of the test environment affect moderator and test user performance. Improving our understanding of moderator roles and experiences with conducting "real world" usability testing can lead to improved techniques and strategies OBJECTIVE: To understand moderator experiences of using Web-conferencing software to conduct remote usability testing of 2 eHealth interventions. METHODS: An exploratory case study approach was used to study 4 moderators' experiences using Blackboard Collaborate for remote testing sessions of 2 different eHealth interventions. Data collection involved audio-recording iterative cycles of test sessions, collecting summary notes taken by moderators, and conducting 2 90-minute focus groups via teleconference. A direct content analysis with an inductive coding approach was used to explore personal accounts, assess the credibility of data interpretation, and generate consensus on the thematic structure of the results. RESULTS: Following the convergence of data from the various sources, 3 major themes were identified: (1) moderators experienced and adapted to unpredictable changes in cognitive load during testing; (2) moderators experienced challenges in creating and sustaining social presence and untangling dialogue; and (3) moderators experienced diverse technical demands, but were able to collaboratively troubleshoot with test users. CONCLUSIONS: Results highlight important human-computer interactions and human factor qualities that impact usability testing processes. Moderators need an advanced skill and knowledge set to address the social interaction aspects of Web-based usability testing and technical aspects of conferencing software during test sessions. Findings from moderator-focused studies can inform the design of remote testing platforms and real-time usability evaluation processes that place less cognitive burden on moderators and test users.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,186
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle