Что нового в пользовательских исследования? А вот:
 
1. MeasuringU: Решили дотошно раскопать, насколько хорошо ИИ может выявлять интерфейсные проблемы в записях сессий пользовательских исследований. В первой статье из цикла они скормили нейронке такое видео и получили список проблем. А дальше проверили повторяемость результата и сравнили с оценками реальных специалистов.

Итоговый результат предсказуемый — значительная часть проблем, выявленных ИИ — это или ложная тревога, или галлюцинации.
 
2. NN/g: Способы вознаграждения для респондентов дневниковых исследований. Они длительные и трудозатратные — важно, чтобы пользователи не отваливались и не давали мусорные записи.
 
3. Elisa Maira и Niels-Peter Foppen: Метод пользовательских исследований для людей с ограниченными возможностями. Как отличается процесс и что важно учитывать.
 
4. User Interviews: Опрос 150 исследователей о том, как они относятся к синтетическим респондентам и как используют их в работе.
 
5. Jim Lewis и Jeff Sauro: 5 типов синтетических пользователей. Их особенности, ограничения.
 
6. athenahealth: Передовой подход к работе с базой знаний и инсайтов из пользовательских исследований. Благодаря связке Figma Make и репозитория инсайтов Marvin они пробуют генерировать прототипы улучшений интерфейса на базе проблем, которые подсветили пользователи.
 
7. NN/g: Как определить и отсечь ответы ботов в опросниках.
 
8. Jim Lewis и Jeff Sauro: Сколько лет опыта нужно пользовательскому исследователю, чтобы считаться старшим (senior) специалистом. Они опросили экспертов, прошлись по профилям LinkedIn и объявлениям о работе. Общее мнение — не меньше 5 лет.
 
9. Maze: Опрос около 500 пользовательских исследователей об использовании ИИ в их работе. Получился срез трендов в профессии, инструментах и методах.
 
10. Контур: Когда достаточно малого количества респондентов в исследованиях, а когда — нет.
 
11. NN/g: Памятка по отбору респондентов.
 
12. Jeffrey Sokolov: Обзор современного состояния инструментов для исследований в связке с ИИ. Что уже работает, а что пока сыровато.
 
13. Kate Kalcevich: Наглядно показывает, какие проблемы испытывают пользователи с особенностями восприятия информации по сравнению с обычными. Она провела тест на трёх прототипах и привела количетво проблем для обеих групп.
 
#research