【摘 要】
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智能手机的普及使得移动APP被广泛使用。对移动APP进行可用性评估,可以帮助产品团队发现其中的可用性问题,提升产品的用户体验。由于移动APP使用情境多变,使得传统基于实验室的可用性评估难以很好地发现其在真实情境中的可用性问题,因此需要进行远程可用性评估。但目前的远程可用性评估方法大多限于可用性测试场景,不适用于自然场景,且存在过多依赖人工分析、较少考虑情境因素等问题。为解决上述问题,本文作者基于情
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智能手机的普及使得移动APP被广泛使用。对移动APP进行可用性评估,可以帮助产品团队发现其中的可用性问题,提升产品的用户体验。由于移动APP使用情境多变,使得传统基于实验室的可用性评估难以很好地发现其在真实情境中的可用性问题,因此需要进行远程可用性评估。但目前的远程可用性评估方法大多限于可用性测试场景,不适用于自然场景,且存在过多依赖人工分析、较少考虑情境因素等问题。为解决上述问题,本文作者基于情境感知的用户数据采集工具CAUX,探索建立新的移动APP远程可用性评估方法。本文工作分为三部分:（1）利用CAUX,以情境感知的方式自动捕获用户使用APP时的录屏和情境数据。其中为了方便对数据做进一步的自动分析,采用图像处理技术,将录屏数据自动转换为用户行为序列。（2）优化现有基于可用性测试场景的远程可用性评估方法。根据所捕获的用户执行可用性测试任务时的行为和情境数据,开发和建立半自动化的用户任务分析方法,自动识别用户任务中存在逻辑和时间偏差的异常点,并以此为线索,在可视化技术支持下,结合情境信息,引导可用性评估人员分析和发现可用性问题,并进行了实际的应用案例验证。（3）建立基于自然场景的远程可用性评估方法。根据所捕获的用户日常使用移动APP时的行为和情境数据,开发和建立半自动化的用户行为分析方法,自动将用户行为序列拆分识别为对应于产品功能的用户任务,并结合情境信息从任务执行频度和执行模式两个方面,提取和分析用户行为模式,发现用户的行为规律以及移动APP中存在的可用性问题,并进行了实际的应用案例验证。研究结果表明,本文所提出的移动APP用户行为捕获方法,能以较高的数据准确度实现对用户行为和情境数据的自动获取;所建立的面向可用性测试场景的远程可用性评估方法,能够结合情境信息对用户行为进行半自动化分析,使发现的可用性问题更加详细具体,且有效地提高了分析和评估效率;所建立的面向自然场景的远程可用性评估方法,突破了现有方法仅限于可用性测试场景的局限性,拓展了移动APP远程可用性评估方法的应用范围。
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