探究人在回路优化在设计交互技术中的正负面特性
人机交互
2022-04-19 v1 人工智能
摘要
据报道，设计人员在设计优化任务中颇感吃力，这类任务要求他们找到一组能最大化给定目标的设计参数组合。在 HCI 中，设计优化问题往往极其复杂，涉及多个目标与高昂的实证评估代价。基于模型的计算设计算法通过在设计过程中生成设计样例来辅助设计人员，但它们依赖于对交互领域的建模。另一方面，黑盒辅助方法可适用于任意设计问题。然而，几乎所有关于这种人在回路方法的实证研究都是由研究者或终端用户完成的。一个悬而未决的问题是此类方法能否在现实任务中帮助设计人员。本文中，我们将贝叶斯优化作为一种算法方法来指导设计优化过程。它根据先前的观测，向设计人员提议下一个应尝试的设计候选。我们报告了一项对比研究的观察结果，该研究有 40 名新手设计人员参与，任务是优化一种复杂的 3D 触摸交互技术。优化器帮助设计人员探索了更大比例的设计空间并得出更好的解，但他们反馈自主性与表达性较低。由优化器引导的设计人员报告心理负担更低，但也感觉创造力更弱、对进展的掌控更弱。我们得出结论：在自主性不关键的场景下，人在回路优化可支持新手设计人员。
引用
@article{arxiv.2204.07641,
title = {Investigating Positive and Negative Qualities of Human-in-the-Loop Optimization for Designing Interaction Techniques},
author = {Liwei Chan and Yi-Chi Liao and George B. Mo and John J. Dudley and Chun-Lien Cheng and Per Ola Kristensson and Antti Oulasvirta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.07641},
year = {2022}
}
备注
CHI 2022