В программировании термин «адаптивная система» означает процесс подстройки характеристик интерактивной системы под отдельных пользователей с учетом полученной информации о пользователе, контексте и среде использования.
Адаптивные системы — будущее взаимодействия с компьютерными системами.
Возможности современных интернет-технологий — разнообразные настройки персонализированного отслеживания, систематизация и анализ интеракций пользователя в реальном времени — в сочетании с данными, получаемыми с мобильных устройств, создают высокий уровень адаптивности.
Мы, как никогда прежде, близки к реализации пользовательского опыта, интуитивного и незаметного одновременно.
Примеры адаптивных систем
Один из первых примеров адаптивной системы — GPS-навигаторы. При изменении освещения (после заката или при проезде по туннелю) цветовая схема экрана меняется на более темную «ночную», чтобы не слепить водителя ярким светом. Исходя из точного местонахождения пользователя и положения солнца, система подстраивается под нужды водителя, создавая максимально безопасные условия вождения.
Дневной и ночной интерфейсы навигатора Garmin Zumo 660
Адаптивный дизайн — это отслеживание внешних условий и изучение поведения пользователя. Данные сенсоров мобильного устройства, доступ в интернет и анализ пользовательского поведения — вот секретные ингредиенты адаптивного интерфейса. Используя все три инструмента, можно не только понять контекст использования сервиса, но и предугадать потребности пользователя в каждый конкретный момент.
Google Now— интересный пример адаптивного мобильного приложения, которое отвечает на возникший вопрос пользователя раньше, чем тот успевает его ввести. С помощью серии карточек, возникающих на экране в течение дня, Google Now сообщает о погоде при пробуждении, о пробках при выходе из дома, о времени прибытия электрички при ожидании на платформе и о текущем счете во время матча любимой команды. Приложение определяет предпочтения пользователя в процессе использования смартфона.
Например, данные о любимой команде подгружаются из истории поиска и просмотренных в браузере страниц. Анализируя текущее местоположение и историю, Google Now подгружает данные о трафике по маршруту к одному из недавно просмотренных мест на карте.
Многие пользователи не в восторге от виртуальной клавиатуры на мобильных устройствах. Google Now решил эту проблему путем реализации голосовых команд (функционал, аналогичный Siri в iOS). Адаптивный мобильный сервис от Google позволяет избежать использования виртуальной клавиатуры и предоставляет нужную информацию быстро и не отвлекая внимания пользователя от его основного занятия.
Применение адаптивных систем не ограничено мобильными устройствами
Nest— обучаемый термостат — замечательный пример адаптивной системы, встроенной в жилое помещение. Используя множество датчиков — температуры, влажности, прикосновения, движений и даже освещенности — термостат определяет, дома ли пользователи и в какое время они активны.
Используя эти данные при настройке температуры, Nest экономит до 20% расходов на отопление/охлаждение жилья. Когда дома никого нет, устройство уменьшает обогрев, а зафиксировав появление пользователя, поднимает температуру. Через несколько недель использования Nest запомнит, во сколько вы возвращаетесь с работы, и к вашему приходу нагреет жилище.
Nest использует датчики для распознавания присутствия пользователя в доме и управляет температурой в помещении.
Подобные системы агрегируют данные о среде и о поведении пользователя, что позволяет им предугадать потребности человека до его запроса. Это будущее UX-дизайна.
Адаптивное мышление
В отличие от десктопов, мобильные устройства обычно используются во множестве различных ситуаций. При этом на сегодняшний день большинство мобильных приложений не считывают контекст. Например, приложение с картой местных компаний может быть использовано в различных ситуациях: поиск ближайшего кафе в прогулке по городу или мебельного салона из дома, с подключением к сети или без.
Современный пользователь настраивает мобильное устройство в соответствии со своими предпочтениями и выбирает наиболее подходящие ему приложения. Более универсальным решением может стать разработка user-ориентированного сервиса, на определенном уровне распознающего запросы клиента и ситуацию использования. Но и в этом случае невозможно предусмотреть все потребности пользователей и имплементировать все возможные сценарии в одну схему взаимодействия.
Для полноценного решения этой задачи следует мыслить «адаптивно», что предполагает постоянный поиск решений для значительного улучшения пользовательского опыта и увеличения пользы от продукта. Этот метод заключается в использовании мобильных технологий, изучении контекста использования и поведения пользователя для последующей адаптации сервиса к этим условиям. Вследствие этого при разработке приложения нужно исходить из ситуации использования и затем реализовывать функционал.
Рассмотрим пример адаптивного мышления при создании мобильного приложения для байк-шеринга. Байк-шеринг, он же прокат велосипедов, становится все более популярным трендом по всему миру, способствует снижению пробок и загрязнения воздуха, а также побуждает к здоровому образу жизни.
Пользователь, желающий арендовать велосипед, может использовать мобильное приложение для поиска ближайшего пункта проката, в котором есть свободные велосипеды. Если человек незнаком с городом, приложение укажет дорогу — это его основной функционал.
Адаптивная система поймет, что пользователь прибыл на пункт проката и предложит дополнительные услуги, т.е. адаптируется к текущим условиям. Например, покажет пользователю быстрый способ аренды байка. В течение проката адаптивная система подстроится под нужды пользователя — покажет оставшееся время и найдет ближайшие пункты, где можно сдать велосипед.
Приложение для байк-шеринга подстраивается под нужды пользователя в зависимости от его местоположения и от того, арендовал ли он велосипед.
Адаптивный метод разработки использует GPS, подключение к интернету и понимание поведения клиента в каждый момент использования сервиса.
Адаптивный дизайн
Отзывчивый дизайн — одна из составляющих адаптивного веб-дизайна, обеспечивающего корректное отображение сайта на различных устройствах. Отзывчивый дизайн может сделать сайт адаптивным, если, помимо определения типа устройства, для каждого девайса реализованы различные сценарии использования.
AllRecipes.com— хороший пример подобной адаптивной экосистемы. Пользователь ищет рецепты и добавляет продукты в список покупок на десктопе. В магазин он, вероятнее всего, возьмет с собой смартфон, поэтому на нем будет доступен список покупок.
Мобильное приложение также умеет сканировать коды продуктов и подгружать рецепты с их использованием. Во время приготовления блюда пользователь может захватить iPad, в котором реализован подходящий интерфейс: крупный шрифт и большие кнопки, в них несложно попасть костяшкой пальца, если испачканы руки.
Контекст для адаптивности
Цитата из книги «The Adaptive Web»:
«Понимание контекста — необходимое условие для создания адаптивности. Контекст ситуации — это не просто местоположение, но и информация об уровне шума и освещенности, наличия подключении к интернету и скорости доступа, даже социальная составляющая ситуации. Кроме того, сервисы должны уметь предугадать намерения и цели пользователя, вычисляемые из его поведения и данных сенсоров среды (датчики света, давления, уровня шума).
Одна из предпосылок адаптивной системы — правильная оценка ситуации. Для этого в системе должны быть реализованы похожие сценарии, имеющие множество различных признаков для сопоставления с текущим заданием. Таким образом, для эффективной работы приложения разработчики должны учитывать множество пространственных, временных, физических и других факторов.
Например, мобильное приложение, помогающее пользователю ориентироваться в магазине, должно обладать следующими данными:
- текущая пространственная позиция (какие продукты рядом)
- временные ограничения пользователя (сколько времени осталось на покупки)
- основные предпочтения пользователя (красное или белое вино он выберет к тунцу)
- возможно, даже эмоциональное состояние пользователя (любит ли шоппинг)»
Определить пространственную позицию и поведение пользователя теперь проще, чем когда-либо прежде. Мы повсюду носим с собой телефоны, набитые информацией о нас и ресурсами для использования этих данных. Продвинутые технологии в каждом кармане не только позволяют узнать, идет или стоит пользователь, в шумном или тихом месте он находится, но и помогают определить точное положение человека в магазине, вплоть до отдела.
Приложение может определить точное местонахождение пользователя в магазине и подгрузить интересующую его информацию.
Израильский стартап AislePhoneразрабатывает платформу для точного определения положения пользователя в магазине. Проект запущен в бета-тестирование. Эта технология сделает выбор товара со смартфоном в руке обычным делом — мобильные приложения для супермаркетов и больших торговых центров начнут использовать данные о положении и предпочтениях пользователя для облегчения процесса покупок — как личный консультант в кармане.
Планы помещений в Google Maps позволяют пользователям просматривать схемы этажей различных общественных зданий: аэропортов, торговых центров и т. д. Google Maps определяет этаж, на котором находится пользователь, и, при наличии данных, информирует о расположенных в этом здании магазинах, туалетах и фуд-кортах.
С этим сервисом больше не понадобятся карты этажей с отметкой «вы здесь». Определить свое положение и сориентироваться можно будет с помощью мобильного, который адаптирует данные в соответствии с конкретными запросами пользователя. Например, сообщит о скидках в интересующих магазинах или подберет предложения в соответствии с полом и возрастом покупателя.
Разработка адаптивной системы
Адаптивный дизайн сочетает в себе очевидность использования и незаметность.
Как правило, адаптивность кроется в непримечательных деталях: небольшое дополнение может значительно улучшить общее восприятие. Например, вы замечали, как Google угадывает поисковый запрос? Стоит вам ввести 3 буквы, Google уже знает, что вы хотите спросить, и использует автозавершение. Дело в том, что поисковик запоминает запросы в течение сессии, чтобы лучше понимать круг интересов пользователя.
Если пользователь сначала искал «The Beatles», в следующем запросе Google предложит Ringo Starr, если в строке поиска ввести первые буквы его имени. Система распознает контекст поиска и сравнивает его с похожими поисковыми сессиями.
Google распознает контекст поиска.
Другой пример незаметной адаптивной особенности, улучшающей пользовательский опыт — компьютерное тестирование студентов, при котором уровень сложности вопроса зависит от того, правильно ли ответил тестируемый на предыдущий вопрос. Или музыкальное приложение, которое изучает текущий плей-лист, и, узнав вкусы пользователя, рекомендует новые треки.
Хотя взаимодействие с системой должно всегда оставаться для пользователя незаметным, адаптивные интерфейсы следует делать очевидными, чтобы пользователь понимал и мог контролировать принципы подстройки. Например, если в темное время суток интерфейс переключается в ночной режим (как в навигаторах), следует реализовать возможность обратного переключения вручную.
«Выживает не самый сильный и не самый умный. Выживает тот, кто лучше других сумел приспособиться к изменениям».
Чарльз Дарвин.
Люди адаптируются к окружающей среде естественным образом — это ключ к выживанию. Разработчикам стоит использовать это свойство, а также наши органы чувств и способность мозга к анализу, чтобы воспроизвести человеческое поведение для адаптации к ситуации. Например, чтобы быть услышанным в шумной среде, человек будет говорить громче. Аналогично, адаптивная система увеличит уровень громкости.
В еще более шумном месте человек использует жесты для привлечения внимания и попытается прочитать по губам, что говорит его собеседник. По сравнению с компьютерными системами, способными к одновременной обработке больших массивов данных, возможности человеческого восприятия весьма ограничены.
Современные смартфоны снабжены разнообразными и сложными датчиками. В сочетании с вычислительными мощностями и доступом в интернет, они помогают распознавать контекст ситуации использования. Мобильные устройства анализируют данные о среде в реальном времени и понимают поведение пользователя, что позволяет реализовать высочайший уровень пользовательского опыта путем адаптации системы к потребностям человека.
Анализ поведения пользователя
Анализ пользовательского поведения и взаимодействия с системой обеспечивает детальное понимание контекста. Изучение истории поиска или списка последних загруженных приложений расскажет о предпочтениях и увлечениях пользователя. Его местоположение и история перемещений определят географические границы его повседневной жизни — каким маршрутом он добирается на работу и куда ходит на обед. Помните, что отслеживание этой информации без ведома пользователя во многих странах считается противоправным действием.
Пример того, как изучение поведения пользователя может помочь в создании адаптивной системы. В известном видеоролике о Google Glass показан день глазами пользователя этого устройства — он встает, завтракает и направляется к метро. Сообщение о закрытии метро он получает у самого входа и идет по проложенному маршруту пешком.
Адаптивная система смогла бы предугадать поведение пользователя с момента его пробуждения и предупредила бы о недоступности метро заранее.
Знание привычек пользователя (ездит ли он на метро или ходит пешком) в сочетании с доступной информацией в сети поможет адаптироваться под его нужды. В большинстве случаев использования одного источника недостаточно, и единственная возможность узнать контекст — объединение всех ресурсов данных (пользовательского поведения, онлайн-доступа и сенсоров). Например, сначала телефон загружает погоду на улице, а затем находит номера служб такси, предполагая, что пользователь не захочет идти на работу пешком под дождем.
Использование привычек пользователя
Поведенческий таргетинг (или персонализация) — это набор техник, увеличивающих эффективность рекламы на сайте посредством сбора данных о посетителях и подстройки под их предпочтения. Персонализация предполагает динамическую вставку контента и подбор формата, наиболее привлекательного для конкретного посетителя. Технология использует как открыто предоставленную пользователем информацию, так и наблюдения за его поведением и предпочтениями.
Pipl— система поиска информации в интернете по конкретному человеку. Сервиc использует алгоритмы распознавания связей между различными источниками информации и выдает отчет, содержащий всю публично доступную информацию по запрошенной персоне. Pipl предлагает разработчикам собственный API для интеграции в приложения. Таким образом, получив email пользователя, можно определить его пол, возраст, местоположение, интересы и адаптировать сервис в соответствии с этими условиями.
Данные сенсоров
В адаптивных системах сенсор — это любая технология, используемая устройством для распознавания ситуации использования. Это и встроенный акселерометр (определяющий, идет пользователь иди бежит), и камера, и часы, и даже микрофон устройства.
Принцип использования датчиков делится на две категории. Первая — удаленные сенсоры, передающие данные на устройство, например, кулинарный термометр iGrill использует защищенное Bluetooth-соединение и специальное приложение для мобильного устройства.
Термометр iGrill.
И вторая — приложения, обрабатывающие данные встроенных в устройство датчиков. В совмещении этих данных с упомянутыми выше технологиями и состоит идея адаптивной системы.
Кроме того, это огромный ресурс для создания пользовательского опыта в будущем. Приведем пример четырехуровневого использования сенсоров для доступа к банковскому аккаунту без пароля. Учитывая отсутствие полной идентификации пользователя, вероятнее всего это будет сокращенная версия с доступом только к просмотру баланса.
Первый уровень идентификации — имя пользователя, указанное на устройстве.
Второй — местоположение устройства, сверяемое с адресом, указанным в банковском аккаунте.
Третий — используемое Wi-Fi-соединение (MAC-адреc каждого устройства уникален).
В качестве четвертого уровня могут быть использованы Wi-Fi-соединения по соседству (также с уникальными MAC-адреcами).
Если все указанные параметры не изменятся на протяжении нескольких сессий с проверкой пароля, система адаптируется и откроет доступ без пароля.
Заключение
На сегодняшний день технологии взаимодействия людей и устройств только начинают разрабатываться. Сформулирована концепция «интернета вещей — вычислительной сети физических объектов («вещей»), оснащенных встроенными технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой.
В этой среде технологичный цветочный горшок сообщит о необходимости полить цветы. Нет сомнений, что адаптивный дизайн сыграет решающую роль в создании устройств и интерфейсов с контекстно-зависимым, интуитивным управлением.
Высоких вам конверсий!
По материалам: www.smashingmagazine.com, image source Attendee Interactive