11 Hilfe Fehler

Forschungsfrage

fragt nach etwas, das nicht bekannt ist, beschreibt ein Ziel für Forschungsvorhaben. Aus Forschungsfragen folgen meist eine Reihe von Hypothesen, die überprüft werden können.

Hypothese

formuliert Annahmen für ein Phänomen in Form von logischen Aussagen (in einer wenn...dann Beziehung; im Experiment wird dieser Zusammenhang dann zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen untersucht). Es gibt eine anerkannte Möglichkeit, wie diese Hypothese getestet werden kann. Die Gültigkeit einer wissenschaftlichen Hypothese kann nicht bewiesen werden, aber sie kann verworfen werden, wenn sie falsch ist, oder sie kann sich bewähren.

Don Norman‘s 7 Stages of Action

- Formulierung der Intention
- Spezifizierung der Ausführung
- Ausführung der Aktion
- Wahrnehmung des Zustandes
- Interpretation des Systemzustandes
- Bewerung des Systemzustandes

Übersetzungsprobleme [Norman, 1988]

Gulf of Execution

• Nutzer*in denkt, dass das System anders zu bedienen ist.
  • Mentales Modell der Nutzerin ist anders.
• Beispiel: Nutzer*in denkt, dass zum Erstellung einer Notiz in der Cloud das Anlegen der Notiz ausreicht, App erfordert aber zusätzlich das Speichern der Notiz.

Gulf of Evaluation

• Nutzer*in interpretiert den Systemstatus falsch.
  • Statusänderung des Systems wird nicht deutlich angezeigt.
• Beispiel: Nutzer*in startet mehrfach eine App, die App braucht jedoch um geladen zu werden.

Designing for Error [Norman, 1988]

• Fehler sind bei Interaktion unvermeidlich
• Design sollte die Möglichkeit berücksichtigen, dass Fehler auftreten

Zielsetzung beim Designing for Error

• Fehler zu vermeiden und abzuwenden
• Fehler zu identifizieren und zu verstehen
• Fehler zu behandeln und zu beheben

Wie entstehen Fehler?

Skill-RulesKnowledge-Modell (Rasmussen 1983; Reason 1992)

Fehlerarten

Menschliche Fehler

• Fehler auf der Fähigkeitsebene
  • Schnitzer/Versehen (Gedächtnisfehler)
  • Patzer/Ausrutscher (Aufmerksamkeitsfehler)
  • Perzeptionsfehler (Lesen, Erkennen, …)
  • Merkmale
    • Richtige Intention aber falsche Ausführung
    • Ursachen: mangelndes Training, Unaufmerksamkeit, ...
    • Nachlässigkeit auf bekanntem Terrain
• Fehler auf kognitiver Ebene
  • Missverständnisse
    • Falsche Intention oder falsches Verständnis vom System
• Antworten, Agieren -> motorische Fehler

Fehler durch Wechselwirkungen

• Attentional Tunneling: auf der Ebene des fähigkeitsbasierten Verhaltens: Fehler aufgrund eingeschränkter Aufmerksamkeit
• Cognitive Tunneling: auf den oberen Ebenen passieren Fehler aufgrund kognitiver Beschränkung und Bias

Fragmentation of Attention

• Zerstückelung der Aufmerksamkeit in kleine Teile

  • Besonders wichtig für mobile Geräte und Wearables

• Nutzer*innen müssen sich mental „Platz machen“ für die Nutzung der App

  • Z.B. hält ein Fußgänger an zum Schreiben einer Nachricht

• Umwelteinflüsse müssen berücksichtigt werden

• Tradeoff

  • Aufmerksamkeit beim Gerät oder bei der Umgebung
  • Gefahr durch Ablenkung, Verkehr, Übersehen von Hinweisen vom Gerät

Experiment

• Aufmerksamkeit zerfiel in Bruchstücke
  • 4 – 8 Sekunden
  • Baseline 16 s im Labor
• Aufmerksamkeit wechselt häufig
  • Bis zu 8 mal öfter als auf die Umgebung im Labor
• Beobachtete Strategien der Nutzung
  • Abzug von Ressourcen von weniger wichtigen Tasks (z.B. langsameres Gehen)
  • Nutzung von Vorwissen, z.B. bei U-Bahn-Fahrt achten auf erwartete Ansagen

Konsequenzen

• Sorgfältige Taskanalyse
  • Automatisierung oder Eliminierung von Tasks
  • Weniger Tasks bedeuten geringere kognitive Herausforderung
• Effiziente Nutzung verfügbarer kognitiver und motorischer Ressourcen
  • Abladen von Tasks auf ungenutzte Ressourcen
  • Unterstützung verschiedener Modalitäten

Perzeptionsfehler

• Durch fehlende, falsche oder unzureichende perzeptorische Hinweise
  • Unterschiedliche Objekte werden ähnlich dargestellt
  • Nicht oder schlecht wahrnehmbare Statushinweise
  • Aufmerksamkeit wird nicht hinreichend geweckt
  • Mangel an Feedback

Beispiel:

Guidelines zur Fehlervermeidung

Nutzerzentrierter Ansatz

• Nicht: Nutzer*in macht Fehler bei Ausführungen
• Sondern: Nutzer*in verfolgt ein Ziel und nähert sich diesem durch nicht perfekte Annäherungen. System sollte diese versuchen, zu verstehen.
• Möglichst viel Wissen in die Umgebung packen
• Effizientere Methoden vorsehen, wenn Nutzer*in erfahren ist
• Mentale Modelle, Mappings etc. unterstützen

Fehlervermeidung

• Wahrnehmungsfehler vermeiden
  • Gute Darstellung/Kodierung (Farbe, Stil)
• Kognitive Fehler vermeiden
  • Maximiere Erkennung, minimiere Merken
• Motorische Fehler vermeiden
  • Gestaltung von unähnlichen motorischen Aktionen
  • Minimiere Tippaufwand
• Slips vermeiden
  • Dinge so entwerfen, dass Slips unwahrscheinlich werden
  • Modi vermeiden oder sichtbar machen
  • Oft besser Undo anstelle von “Are You Sure?” Messages
  • Beispiel: Wie verhindern, dass verbleites Benzin getankt wird? Ad Blue im Dieseltank?

Fehler abfangen

• Angemessene Antworten (je nach Situation):
  • Verbieten
  • Warnen
  • Auto-Korrektur
  • Dialog
  • Nachfrage
  • nichts tun
• Sinnvoller Check von Daten (wollen sie wirklich 5000 Stück kaufen?)
• Bestätigung anfordern bei fatalen Operationen

Fehler korrigieren

• Rücknahme von Aktionen ermöglichen (Undo, undelete)
• Unterbrechen von Aktionen ermöglichen
  • Welcher Zustand herrscht danach?
• Bei aufgetretenen Fehlern
  • Cursor auf Fehlerfeld positionieren
  • Korrektur erlauben
  • Intelligent helfen (was wollte der Nutzer, die Nutzerin tun?)
  • Kontext-sensitive Hilfe anbieten

Hilfe

Arten von Anwender-Support

• Kurzanleitung
• vollständige Erläuterung
• aufgabenspezifische Hilfe
• Tutorial

Unterscheidung

• Hilfe - problemorientiert und spezifisch
• Dokumentation - systemorientiert und allgemein
• für beide gelten die gleichen Gestaltungsprinzipien

Leitlinien

• Verfügbarkeit

  • kontinuierlichen Zugriff zeitgleich zur Hauptanwendung

• Richtigkeit und Vollständigkeit

  • Hilfe passt und deckt tatsächliche Verhalten des Systems ab

• Konsistenz

  • zwischen den verschiedenen Teilen des Hilfesystems und Papierdokumentation

• Robustheit

  • korrekte Fehlerbehandlung und vorhersagbares Verhalten

• Flexibilität

  • ermöglicht dem Benutzer, entsprechend seiner Erfahrungen und Aufgaben zu interagieren

• Unauffälligkeit

  • nicht verhindern, dass die Benutzer, die Arbeit fortsetzten können

Ansätze zur Hilfe

Kommando-Hilfe

• Nutzer fordert Hilfe zu bestimmten Befehlen z.B. UNIX man
• Gut zum schnellen Nachschlagen
• Benutzer muss wissen, was zu suchen ist

Eingabeaufforderungen

• Bereitstellung von Informationen über die richtige Verwendung, wenn ein Fehler auftritt
• Gut für einfache syntaktische Fehler
• setzt die Kenntnis des Befehls voraus

Kontextsensitive Hilfe

• Hilfeanforderung je nach Kontext, in dem sie auftritt, z.B. Tooltips

Online-Tutorials

• Anwender erarbeitet sich Grundlagen der Anwendung in einer Testumgebung
• kann nützlich sein, sind aber oft nicht flexibel

Online-Dokumentation

• Papier-Dokumentation zur Verfügung gestellt auf dem Computer.
• kontinuierlich in gemeinsamen Medium verfügbar
• kann schwierig zu durchsuchen sein
• Hypertext kann verwendet werden, um das Surfen zu unterstützen.

Wizards

• aufgabenspezifische Tool führt den Benutzer durch Aufgabe, Schritt für Schritt, mit Benutzer-Antworten auf spezifische Fragen
• Beispiel: Gerätesetup
• nützlich für sichere Abwicklung von komplexen oder seltenen Aufgaben
• eingeschränkte Aufgabenausführung, somit begrenzte Flexibilität
• müssen dem Benutzer erlauben, zurück zu gehen

Adaptive Hilfesysteme

• Verwenden Wissen über den Kontext, individuelle Benutzer, Aufgabe, Domäne und aktuelle Nutzereingaben, um Hilfe zu leisten
• angepasst an die Bedürfnisse des Nutzers

Probleme

• Erheblicher Wissensbedarf
• wer hat die Kontrolle über die Interaktion?
• was sollte angepasst werden?
• was ist der Umfang der Anpassung?