MLUX – Entwicklung einer User Experience (UX) Messmethode basierend auf Maschinellem Lernen (ML)

31.07.2018 -

LMU München & Holtzbrinck Publishing Group

Name des Teilnehmers: Florian Lachner

Beschreibung des IT-Forschungsprojekts: 

Ziel dieses Projekts ist es, aus sowohl wissenschaftlicher als auch praktischer Sichtweise den Einsatz von Maschinellem Lernen (ML) in Entwicklungs- und Designprozessen zu untersuchen. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Berücksichtigung des Nutzungserlebnisses bzw. User Experience (UX), da Kunden heutzutage eine einfache und natürliche Bedienung digitaler Produkte als Grundbedürfnis häufig voraussetzen. Zunehmend wird ein zufriedenstellendes Nutzungserlebnis verlangt, welches über eine rein effektive Bedienung hinausgeht. Für Entwickler und Designer stellt dies eine zunehmende Herausforderung dar. Die Untersuchung in diesem Projekt ist deswegen auf die Analyse von sowohl technischen Aspekten als auch auf Fragestellungen aus den Bereichen Mensch-Maschine-Interkation, UX und Bedienbarkeit, der sogenannten „Usability“, ausgerichtet.

Die Motivation des Projekts liegt darin, durch ein Lernmodell aus klassischen Nutzerdaten einer Webseite direkt Rückschlüsse auf die UX der Nutzer zu ziehen. Mit einem solchen Modell bzw. einer entsprechenden praktischen Anwendung würden UX Prozesse in der Software- und IT-Branche effizienter und effektiver gestaltet werden können. Des Weiteren stellt die automatisierte Analyse der UX einer Interaktion in Echtzeit einen wichtigen Grundstein in der Erforschung von adaptiven Benutzerschnittstellen - sogenannten User Interfaces (UI) - dar, womit sich die UI jeglicher Software-Produkte in B2C und B2B Bereichen effizient und somit kosteneinsparend personalisieren lassen können.

Im Rahmen dieses Forschungsvorhabens sollen sowohl eine umfangreiche Literaturrecherche als auch Experteninterviews durchgeführt werden, um eine praktische Anwendbarkeit und die Erarbeitung von Empfehlungen für den Einsatz von ML im UX Prozess zu gewährleisten. Die Ergebnisse werden einen direkten Einsatz von ML-Modellen und Algorithmen zur UX Messung initiieren und vorantreiben. Als Hauptziel wird die prototypische Modellierung einer Messmethode basierend auf ML angestrebt. 

Software Campus-Partner: LMU München, Holtzbrinck Publishing Group

Umsetzungszeitraum: 01.02.2018 - 31.03.2019