Cum pot fi conceptualizate si "masurate" modelele mentale

Cum pot fi conceptualizate si "masurate" modelele mentale

1. Teoria nu este indeajuns

In sectiunile anterioare am aratat faptul ca proiectarea sistemelor interactive necesita concentrarea pe modelele mentale (sectiunea 1). Teoriile psihologice de baza asupra modelelor mentale au fost discutate (sectiunea 2), iar o abordare pragmatica a aplicarii conceptului modelelor mentale in design a fost elaborat (sectiunea 3). Aceste probleme sunt o parte a pledoariei noastre generale de a proiecta pentru utilizatori si pentru sarcini: sistemele utilizabile necesita averea la dispozitie a cunostintelor astfel incat utilizatorii sa fie capabili sa surprinda modelul mintal necesar pentru realizarea sarcinii pe care intentioneaza sa o realizeze cu ajutorul sistemului intr-o situatie reala. Abordarea proiectarii din acest punct de vedere include mai multe faze relationate cu cunostintele utilizatorilor:

Intelegerea cunostintelor despre lumea sarcinii pe care le au utilizatorii (analiza de sarcina)

Imaginarea unei noi lumi a sarcinii (si un model al cunostintelor lumii sarcinii) pentru momentul in care tehnologia ce este in curs de proiectare va fi implementata

Specificarea MVU - cunostintele sistemului in masura in care sunt relevante pentru utilizator sau pentru diferite tipuri de roluri ale utilizatorilor

Dezvoltarea unei reprezentari a lumii sarcinii si a sistemului avute in vedere care pot fi prezentate viitorilor utilizatori in fazele timpuri ale designului (ex. scenarii, mock-up-uri si prototipuri timpurii)

Analizarea modelelor mentale ale utilizatorilor viitori si transmiterea conceptualizarilor rezultate proiectantilor

Pasii 1 - 4 au fost tratati in sectiunile anterioare. Pasul 5 necesita tehnici de conceptualizare a modelelor mentale provocate de scenariile timpuri.

In sectiunea de fata vom prezenta doua abordari si tehnici complementare care permit investigarea modelelor mentale "reale". Modelele mentale au fost evaluate cu ajutorul a diferite metode, inclusiv prin protocolul gandirii cu voce tare, a protocoalelor verbale, sau online, a performantei in rezolvarea de probleme, a retentiei informatiei in timp, a observatiilor utilizarii sistemului, a explicatiilor utilizatorilor cu referire la sistem, a predictiilor utilizatorilor cu referire la performanta sistemului, etc. (Ferstl & Kintsch, 1999; Sasse, 1991). Problema principala este aceea ca, de vreme ce modelele mentale sunt in mintea oamenilor, nu pot fi accesate direct. Este necesar sa cream o reprezentare intermediara care sa poata fi accesata si de la care sa putem intelege modelul mintal. Reprezentarea intermediara este una pe care o putem vizualiza, analiza si compara pentru a studia modelele mentale. Masurarea modelului mental implica deci modelare (Van Engers, 2001). Incorporand acest fapt, aceste metode sustin ca modelele mentale sunt mediate lingvistic si pot fi reprezentate ca retele de concepte in care semnificatiile conceptelor sunt fixate in relatia lor cu alte concepte (Carley & Palmquist, 1992).

Momentan, doua din cele mai frecvente tehnici folosite pentru explorarea modelelor mentale sunt Pathfinder si protocoalele Teach -back. De exemplu, Bajo et al. (1988) au folosit Pathfinder pentru a studia modelele mentale ale expertilor si novicilor in fizica. Pe de alta parte, Van der Veer (1990) a folosit protocoalele teach - back pentru a studia diferentele in modelele mentale ale utilizatorilor de sisteme computerizate. Consideram ca o combinare de metode poate da informatii compatibile si complementare despre continutul modelului mental al utilizatorilor.  Dupa cum cititorul isi poate aminti, continutul unui model mental contine, intr-un grad mai mare sau mai mic, si in functie de alte aspecte din expertiza utilizatorului cu sistemul, cunostinte semantice despre sistem si cunostinte procedurale despre cum sa realizam diferite sarcini folosind sistemul (vezi 2.2.1.). Dupa cum vom vedea Pathfinder este mai probabil sa ofere informatii semantice intr-un mod structurat in timp ce teach-back este ideal pentru a oferi informatii despre cunostintele procedurale ale utilizatorului.

2. Algoritmul Pathfinder

Pathfinder este o tehnica grafica teoretica care deriva structuri de retea din date procentuale (Schvaneveldt, 1990;  Schvaneveldt et al. 1985). Principala asumptie a acestei metode este aceea ca proximitatea semantica poate fi reprezentata in termeni de spatiu geometric. Folosind aceasta metoda, participantii trebuie sa faca estimari pe perechi ale gradului de relationare a conceptelor relevante din domeniul considerat. Procentele conceptelor sunt convertite in proximitati si analizate cu Pathfinder. In retea conceptele sunt reprezentate ca noduri si relatiile dintre concepte sunt reprezentate ca legaturi intre noduri (vezi figura 9). O lungime care corespunde cu puterea relatiei dintre doua noduri este asociatia cu fiecare legatura. Conceptele pot fi relationate direct sau nu. Algoritmul cauta printre noduri pentru a gasi cea mai apropiata cale indirecta intre concepte. O legatura ramane in retea doar daca este o cale de lungime minima intre doua concepte (Bajo et al. 1999).

Pathfinder ofera o tehnica pentru a descoperi reteaua medie a unui grup de utilizatori (functia "ave"). Aceasta permite conceptualizarea unui model mental de grup sau a unui model mental impartasit. Asumptia de baza este aceea ca aceasta structura medie reprezinta spatiul conceptului asa cum este impartit intre un grup de oameni. Bineinteles ca aceasta are sens doar daca putem presupune ca oamenii din grup impart cunostinte comune si folosesc aceste cunostinte in aceleasi situatii in moduri comparabile. Nu vom presupune ca oamenii vor avea de fapt continuturi identice in MLD, ci ca ei au modele mentale echivalente cand sunt in situatii create de instructiunile pathfinder-ului. Pentru a face acest lucru ar trebui sa testam omogenitatea PFNets -urilor (retelelor pathfinder) grupului.

De fapt, Pathfinder permite comparatii intre diferite PFNets. Cineva ar putea dori, de exemplu, sa compare modelele mentale ale unui singur grup pentru a testa daca acest grup are un anumit grad de omogenitate. Este de asemenea posibil sa comparam modele mentale ale diferitelor grupuri de subiecti sau sa compare modelele mentale ale diferitelor sisteme. Goldsmith si Davenport (1990) analizeaza doua cai principale de masurare a similaritatii intre grafice cu seturi de noduri comune:

a)     Bazate pe lungimea caii. Distantele intre toate nodurile din retea sunt examinate. Daca distanta dintre anumite noduri intr-o retea este similara cu distantele dintre aceleasi noduri in alta retea, retelele sunt considerate similare.

b)     Bazate pe similaritatile de vecinatate. In acest caz, setul de noduri vecine cu fiecare nod sunt luate in considerare. Daca nodurile dintr-una au vecinatati similare ca si aceleasi noduri din alta retea, retelele sunt considerate similare. Cu aceasta metoda este necesar sa folosim asa numitele valori C. Daca avem doua retele A si B cu un set comun de noduri, E_A consideram a fi un set de margini ale retelei A si E_B setul de margini ale retelei B. Similaritatea C (A,B) este atunci definita ca: C(A,B) = E_A E_B E_A E_B . C este o valoare intre 0 si 1. Daca C este 0 inseamna ca retelele nu au nici o legatura in comun si, prin urmare, nu sunt asemanatoare. Daca C este 1, retelele sunt identice. Cercetarile au aratat ca pentru PFNets derivate empiric cea de-a doua metoda de masurare este mai potrivita, din moment ce poate explica anumite fenomene pe care prima nu le poate explica (Gonzalvo, 1994).

Schvaneveldt sustine ca hartiile mentale prezentate de acest algoritm reprezinta conceptele si relatiile dintre concepte asa cum exista ele in MLD. Metoda totusi nu da indicii pentru selectia conceptelor. Diferite cai au fost folosite pentru a intelege concepte din anumite domenii. O posibilitate este sa ii rugam pe experti sa exprime conceptele relevante, dar, dupa Van Engers (2001), aceasta metoda poate avea dezavantajul ca pierdem conceptiile gresite care sunt specifice novicilor. O alta abordare este sa analizam documente sau materiale de la interviu pentru a gasi acele concepte care sunt folosite in domeniul de interes.

O alta problema este faptul ca algoritmul are nevoie ca subiectii sa faca estimari pe perechi combinate ale gradului de legatura dintre concepte. Fiecare concept este prezentat impreuna cu toate celelalte concepte, astfel ca subiectii trebuie sa faca [n*(n-1)]/2 judecati de similaritate. Problema este ca, cu cat este mai mare numarul de concepte relevante, cu atat este mai mare numarul de perechi de concepte pe care subiectul trebuie sa le judece. De exemplu, pentru 30 de concepte sunt (30*29)/2 = 435 de perechi de concepte si daca o persoana are nevoie de aproximativ 10 secunde pentru fiecare raspuns, e nevoie de aproximativ 1 ora si 20 de minute pentru a realiza sarcina. Si in final, exista o lipsa a metodelor statistice puternice pentru compararea structurilor retelei (Ferstl & Kintsch,1999).

3. Protocoalele Teach-back.

Aceasta metoda este o metoda hermeneutica pentru "masurarea" modelelor mentale si a fost dezvoltata in cadrul "teoriei conversatiei" (Pask & Scott, 1972). Mai tarziu, a fost extinsa ca o metoda hermeneutica pentru a-i provoca pe utilizatori sa exteriorizeze modelele mentale (Van der Veer, 1990). Printre alte utilizari, aceasta metoda este potrivita pentru detectarea diferentelor individuale in reprezentarile mentale (Van der Veer, 1990; Van der Veer et al. 1999).

Folosind aceasta metoda, participantii sunt rugati individual sa "predea"/ prezinte unui "coleg" imaginar cum sa rezolve o problema formulata sub forma de intrebare care solicita raspuns. Pentru a raspunde participantii pot scrie, folosi diagrame, desene, etc. (vezi figura 10 pentru un exemplu de reprezentare). In final, protocoalele cu raspunsuri sunt cotate in functie de categorii. Functia categoriilor este aceea de a explora modelul mental al participantilor despre caracteristicile care sunt relevante pentru intrebarile de cercetare ale studiului specific.

Cele mai frecvente intrebari folosite cu aceasta tehnica sunt de genul "ce este" si "cum sa":

- "ce este?". Scopul acestui tip de intrebare era sa exploreze cunostintele semantice si conceptuale pe care participantii le au despre sistem. Un exemplu de intrebare de acest tip poate fi sa "explice unui cititor imaginar ce este Microsoft Outlook".

- "cum sa?". Scopul acestui tip de intrebare era explorarea cunostintelor procedurale pe care utilizatorul le are despre sistem. De exemplu "explica unui cititor imaginar cum sa trimita un email cu Microsoft Outlook".

Una dintre cele mai importante limite este aceea ca este o metoda descriptiva care nu ofera explicatii. O alta problema este ca metoda este folositoare pentru obtinerea de informatii despre cunostinte despre care utilizatorul este constient si care pot fi reprezentate in scris sau desen. Mai mult, metoda necesita mai mult decat daca o aplicatie directa a tehnicii. Ambele definitii ale categoriilor relevante si interpretarea protocoalelor necesita experienta in analiza hermeneutica.