Несмотря на разнообразие подходов к UX (статья 1, статья 2, статья 3), в научной и практической среде за последние два десятилетия сформировались стандартизированные методики изучения пользовательского опыта. Объединяет их то, что все они основаны на теоретических предпосылках, разработанных в рамках относительно новой дисциплины Human-Computer Interaction (HCI). При этом четко прослеживается тенденция на расширение факторов, входящих в UX. Сегодня я расскажу о трех самых распространенных опросниках: AttrakDiff, UEQ и meCUE. 

AttrakDiff

Впервые методика была опубликована в 2000 году [Hassenzahl et al., 2000 ]. В ее основе лежало простое предположение о том, что взаимодействие пользователей с интерфейсами не сводится только к объективным состояниям системы. Важно и то, какие эмоции возникают в процессе использования приложения. Иными словами, есть удобство в использовании и удовольствие при использовании. То есть опыт характеризуется комбинацией этих двух факторов. Например, приложение может быть скучным и неудобным или интересным и удобным.

Конечно, здесь речь идет о континууме, то есть скучный и интересный, удобный и неудобный - это всего лишь крайние точки шкалы измерений. Тут стоит подчеркнуть, что основной теоретический посыл определяет и вид методики, которая является своеобразной 7-балльной шкалой. Говоря точнее, это называется семантическим дифференциалом. 

Таким образом, у нас появляется две группы исследуемых факторов: эргономические и гедонистические. 

Первые представляют собой совокупность характеристик, связанных с usability и эффективностью взаимодействия пользователя с интерфейсом. Эти факторы отражают функциональность и дизайн самого приложения. 

Вторая группа факторов отражает эмоции, появляющиеся у пользователя. Такие эмоции связаны с оригинальностью, новизной, эстетическим качествами интерфейса. То есть, они непосредственно не связаны с решением пользовательских задач. 

Но теоретическая модель не останавливается на двух группах исследуемых факторов, которые в совокупности определяют общее желание пользоваться приложением (appeal). При этом обе группы факторов вносят в конечный результат одинаковый и независимый друг от друга вклад.

Сама методика представляет собой набор полярных утверждений, распределенных по трем шкалам. Утверждения расположены на 7-балльной шкале, между крайних точек дополнительных утверждений не предусматривается. 

Стоит отметить, что данный опросник был одним из первых методов исследования UX, имевшим определенное теоретическое обоснование в рамках дисциплины HCI. На сегодняшний день AttrakDiff является одним из наиболее популярных методов исследования UX. 

User Experience Questionnaire

В 2008 году [Laugwitz, Held, Schrepp, 2008] свет увидела новая методика, имевшая все те же теоретические основания, что и AttrakDiff. Однако к последнему у авторов были некоторые вопросы. В частности, основная претензия касалась чрезмерного перекоса методики в сторону измерения эмоциональной составляющей. При этом утверждалось, что продуктовый дизайн влияет на пользователя в трех плоскостях: на висцеральной, поведенческой и рефлективной. Поэтому ни критерии usability, ни гедонистические факторы по отдельности не покрывают весь пользовательский опыт. Этим обосновывалось появление нового инструмента исследования UX.

Опросник UEQ содержит 26 пар полярных по смыслу утверждений, которые сгруппированы в шесть шкал: attractiveness, perspicuity, dependability, efficiency, novelty и stimulation. Первая шкала состоит из шести пар утверждений, а остальные шкалы по четыре пары утверждений. 

Процесс разработки опросника был весьма интересным. Так, на первом этапе пятнадцать экспертов по UX из компании SAP. Они, в свою очередь, предложили 229 прилагательных, описывающих пользовательский опыт. В первоначальной версии опросника было уже 80 пар утверждений, а факторный анализ после исследования с участием 153 человек помог сократить количество пар утверждений до 26.

Modular evaluation of key Components of User Experience (meCUE)

В 2016 году Minge et al. поставили вопрос о необходимости создания новой методики исследования UX. Авторы заявляли, что первые два опросника не могут дать детального понимания пользовательского опыта, а лишь учитывают только некоторые факторы. Поэтому на практике приходится применять AttrakDiff и UEQ вместе с другими инструментами, что существенно осложняет процесс проведения и анализа результатов исследования.

meCUE отличается от двух других опросников своими теоретическими обоснованиями. Так, общая оценка качества интерфейса зависит от совокупности трех факторов: инструментальных и неинструментальных характеристик системы, а также эмоций. К первым относятся функциональность приложения, тогда как ко вторым эстетические характеристики интерфейса. Оба фактора влияют на эмоции. Стоит отметить, что определенный пользователь взаимодействует с приложением для выполнения определенных задач в определенном контексте. И хотя это не относится к UX, но также может оказывать влияние на пользовательский опыт.  

На основе теоретической модели был построен опросник, состоящий 33 утверждений, сгруппированных по девяти шкалам. Десятая шкала состояла из одного вопроса, который звучал примерно так: “Как в целом вы могли бы оценить опыт взаимодействия с продуктом?”. Шкалы кластеризовались в четыре модуля.

Первый касался восприятия продукта и состоял из двух группы факторов: инструментальных и не инструментальных. Например, к первой относилось usability, тогда как ко второй - визуальная эстетика. Второй модуль состоял из совокупности позитивных и негативных эмоций. В третий модуль включалась лояльность к продукту, а четвертый модуль соответствовал шкала общего восприятия продукта. 

Саму методику с готовой экселькой можно найти здесь.

Немного скучной науки

Как было отмечено выше, все три опросника имеют определенные теоретические модели, объясняющие почему почему те или иные группы факторов входят в феномен UX. Это уже само по себе неплохо, но при этом не снимает ряд следующих вопросов.

Почему в ту или иную теоретическую модель входят именно такие факторы? И здесь проблема состоит из двух частей. 

Первая касается того, что наличие факторов обосновывается так называемым common sense. Иными словами, если есть пользователь и интерфейс, значит на пользовательский опыт влияют характеристики и пользователя, и интерфейса. Все вместе называется UX. Но ни одна из моделей не учитывает характеристик пользователя, а сводит их в основном к эмоциональным реакциям. И это понятно, потому что если учитывать все характеристики пользователя невозможно. Наряду с этим ни одна модель не связывает объективные характеристики системы с UX (привет командам перформанса). В итоге получается, что наша модель вот такая, потому что мы так решили. Более весомых аргументов нет.

Вторая часть проблемы отражает то, что UX в моделях не связан с другими феноменами. Например, то что пользователь в целом доволен или недоволен своим опытом взаимодействия с интерфейсом в моделях не гарантирует повышения LTV, более частого использования или более высокого имиджа бренда. Если такие связи и есть, то они остаются за скобками моделей. А если модель не позволяет сделать гипотез, то она в принципе и не претендует на объяснение феномена. 

Почему входящие в ту или иную теоретическую модель факторы операционализированы именно таким образом? Приведу очень простой пример. В психологической науке PANAS является практически стандартом исследования позитивных и негативных эмоций. А теперь давайте взглянем на корреляции с ним у опросника meCUE.

Шкалы позитивных эмоций, лояльности продукту и желания использовать продукт практически одинаково связаны со шкалой позитивных эмоций PANAS, а еще и на уровне от 0,51 до 0,54. Негативные эмоции при этом связаны на уровне 0,63. И это очень сомнительный результат, хотя авторы пишут, что достигли сильных корреляций. Если корреляции настолько слабые, то почему авторы методики выбрали именно такой способ замера эмоциональной сферы UX? Ответа в работах нет. 

Почему присутствует тенденция на расширение факторов? Ответ очевиден - чем больше, тем лучше. Но есть пару но. Во-первых, такой подход противоречит тенденции других областей наук, когда конструкты дробят на более мелкие части. Во-вторых, в моделях нет объяснения логики взаимодействия факторов между собой. Может ли быть низкий гедоничеческий и высокий эргономический факторы? Почему это может быть? Что будет с общим желанием пользоваться продуктом? Не понятно. 

Что почитать

Marc Hassenzahl, Axel Platz, Michael Burmester and Katrin Lehner. Hedonic and Ergonomic Quality Aspects Determine a Software's Appeal. Conference: Proceedings of the CHI 2000 Conference on Human factors in computing systems, The Hague, The Netherlands, April 1-6, 2000.

Laugwitz, B., Held, T., Schrepp, M. (2008). Construction and Evaluation of a User Experience Questionnaire. In: Holzinger, A. (eds) HCI and Usability for Education and Work. USAB 2008. Lecture Notes in Computer Science, vol 5298. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007

Minge, M., Thüring, M., Wagner, I. & Kuhr, C.V. (2016). The meCUE Questionnaire. A Modular Evaluation Tool for Measuring User Experience. In M. Soares, C. Falcão & T.Z. Ahram (Eds.): Advances in Ergonomics Modeling, Usability & Special Populations. Proceedings of the 7th Applied Human Factors and Ergonomics Society Conference 2016. Switzerland: Springer International Press, pp. 115-128.

Manfred Thring & Sascha Mahlke (2007) Usability, aesthetics and emotions in human–technology interaction , International Journal of Psychology, 42:4, 253-264, DOI: 10.1080/00207590701396674