Defining Recommendations to Guide User Interface Design: Multimethod Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For the development of digital solutions, different aspects of user interface design must be taken into consideration. Different technologies, interaction paradigms, user characteristics and needs, and interface design components are some of the aspects that designers and developers should pay attention to when designing a solution. Many user interface design recommendations for different digital solutions and user profiles are found in the literature, but these recommendations have numerous similarities, contradictions, and different levels of detail. A detailed critical analysis is needed that compares, evaluates, and validates existing recommendations and allows the definition of a practical set of recommendations. OBJECTIVE: This study aimed to analyze and synthesize existing user interface design recommendations and propose a practical set of recommendations that guide the development of different technologies. METHODS: Based on previous studies, a set of recommendations on user interface design was generated following 4 steps: (1) interview with user interface design experts; (2) analysis of the experts' feedback and drafting of a set of recommendations; (3) reanalysis of the shorter list of recommendations by a group of experts; and (4) refining and finalizing the list. RESULTS: The findings allowed us to define a set of 174 recommendations divided into 12 categories, according to usability principles, and organized into 2 levels of hierarchy: generic (69 recommendations) and specific (105 recommendations). CONCLUSIONS: This study shows that user interface design recommendations can be divided according to usability principles and organized into levels of detail. Moreover, this study reveals that some recommendations, as they address different technologies and interaction paradigms, need further work.
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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 | 0,119 | 0,234 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».