Crowdsourcing Interface Feature Design with Bayesian Optimization
Crowdsourcing Interface Feature Design with Bayesian Optimization
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使用贝叶斯优化的众包界面功能设计
DOI：
10.1145/3290605.3300482
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Dudley J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Dudley J
设计新颖的界面具有挑战性。在缺乏分析或客观手段来选择界面参数的情况下，设计人员通常依赖经验或主观判断。我们证明贝叶斯优化是一种用于目标界面特征细化的有效工具。具体来说，我们表明众包与贝叶斯优化相结合可以快速有效地协助跨不同部署环境的界面设计。实验 1 针对熟悉的 2D 界面设计问题评估了该方法：地图搜索和审查用例。实验 2 通过将部署环境切换到基于移动的虚拟现实来扩展实验 1，从而增加了一定程度的复杂性。然后将该方法作为案例研究来演示，解决一个全新且不熟悉的交互设计问题：基于网络的增强现实。最后，我们展示了作为细化过程的结果生成的模型如何用于用户模拟和查询以提供各种设计见解。
Designing novel interfaces is challenging. Designers typically rely on experience or subjective judgment in the absence of analytical or objective means for selecting interface parameters. We demonstrate Bayesian optimization as an efficient tool for objective interface feature refinement. Specifically, we show that crowdsourcing paired with Bayesian optimization can rapidly and effectively assist interface design across diverse deployment environments. Experiment 1 evaluates the approach on a familiar 2D interface design problem: a map search and review use case. Adding a degree of complexity, Experiment 2 extends Experiment 1 by switching the deployment environment to mobile-based virtual reality. The approach is then demonstrated as a case study for a fundamentally new and unfamiliar interaction design problem: web-based augmented reality. Finally, we show how the model generated as an outcome of the refinement process can be used for user simulation and queried to deliver various design insights.
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Paulo Salem