作者
Fisher, William (1)、Jacob Rhyne (2)、Mark Barley (2)、Joseph Morgan (2) 和 Ryan Lekivetz (2)。
隸屬關係
（1）克萊姆森大學，南卡羅來納州克萊姆森市
（2）JMP 統計發現有限責任公司
雜誌
第33屆ACM使用者建模、適應與個人化會議論文集
發布日期
2025
抽象的
設計有效的使用者介面 (UI) 是一個複雜的決策過程，通常依賴可用性測試和對使用者偏好的理解。然而，使用者偏好會因情境資訊（例如年齡、國籍或軟體系統的使用情境）而存在顯著差異，這給創建普適有效的研究帶來了巨大挑戰。為了解決這個問題，我們提出了一種新穎的情境離散選擇實驗 (DCE) 框架，用於學習情境資訊與使用者偏好之間的關係，從而為新的使用者群體創建統計效率更高的研究。在該框架中，使用者需要回答一系列問題，並在兩個或多個設計方案中選擇其偏好。我們將這些偏好資料與情境資訊結合，用於建立一個統計模型，該模型可以向新使用者或現有使用者推薦 UI 設計。我們詳細闡述了情境 DCE 的設計方法，並透過一個涉及統計軟體系統使用者的真實案例展示了其應用。結果表明，情境 DCE 框架能夠有效地捕捉使用者偏好，並提供個人化的 UI 推薦。
引用
Fisher, W.、Rhyne, J.、Bailey, M.、Morgan, J. 與 Lekivetz, R.，2025 年 6 月。透過情境離散選擇實驗學習使用者介面偏好。第33屆ACM使用者建模、適應與個人化會議論文集（第 313-317 頁）， https://doi.org/10.1145/3699682.3728319 。
