Исследование пользователей является основой разработки продукта в Semantic Scholar и помогло нам получить глубокое представление о наших ученых, о том, как они взаимодействуют с научной литературой, и об их отношениях в сообществе.

Иви Ченг — старший исследователь UX в области семантики в Институте ИИ Аллена.

В Semantic Scholar мы стремимся ускорить научные прорывы, создавая более совершенные способы поиска и открытия научных знаний с использованием наших современных моделей искусственного интеллекта. Однако, чтобы помочь ученым проводить эффективные исследования, требуется нечто большее, чем просто технология.

Мы заботимся о наших пользователях, и для нас крайне важно получить глубокое представление об ученых, о том, как они взаимодействуют с научной литературой и об отношениях внутри сообщества.

Исследование пользователей является основой разработки продукта в Semantic Scholar. Мы проводим различные типы исследований, чтобы понять мотивы, цели, болевые точки и неудовлетворенные потребности ученых, и используем наши знания для обоснования решений в наших командах и создания значимого опыта.

Наши исследовательские подходы

Разведочные исследования

Создание общего понимания пользователей, которое представляет широту и разнообразие нашей пользовательской базы, было ключевой задачей для исследования пользователей с самого первого дня. Члены нашей команды имеют разный уровень опыта работы с нашим продуктом: от известных ученых-лидеров, которые годами писали научные статьи, до тех, кто никогда не искал научную статью, прежде чем присоединиться к команде.

Учитывая эту динамику, мы стремились провести исследование, которое дало бы всем общее представление о наших реальных пользователях и их болевых точках. Мы провели 10-дневное дневниковое исследование с участием 15 ученых со всего мира, находящихся на разных этапах карьеры и в разных областях исследований. Благодаря контекстным дневниковым записям и мгновенным экологическим размышлениям мы смогли понять их повседневное взаимодействие с научной литературой, получить более широкое представление об окружающей среде, в которой проводятся исследования, и преобразовать понимание в образы пользователей, которые позже стали сильным активом. для нас, чтобы принимать правильные решения о продуктах и ​​оказывать наибольшее влияние.

«Мы хотели понять, почему пользователь пытался выполнить определенную задачу, где это находилось в рамках его исследовательского пути и какие другие инструменты и рабочие процессы использовали наши пользователи».

Мы всегда смотрим дальше, чтобы выявить новые возможности и исследовать пространства, на которые мы могли бы повлиять. Недавно мы провели предварительное исследование, чтобы лучше понять, как мобильные устройства используются учеными в ежедневном исследовательском процессе. В высокомобильном мире основным устройством для научных исследований остаются преимущественно настольные и портативные компьютеры, и мы хотели понять, почему.

В то время как компьютеры являются основным исследовательским устройством для целенаправленной и углубленной работы, пользователи постоянно проверяют новые исследования, просматривают статьи и обдумывают идеи на мобильных устройствах. Из-за таких барьеров, как недружественные мобильные форматы для чтения и ограниченный доступ к литературе, пользователи разрабатывают обходные пути, чтобы помнить документы для чтения или действия при смене устройства. Однако они отнимают много времени и по-прежнему требуют большой когнитивной нагрузки.

«Я провожу много времени, выгуливая свою собаку. Я беру ее в парк для собак почти каждый день и ловлю себя на том, что просматриваю Твиттер. Я найду статью, а потом начну думать о вещах и найду цитаты». — Участник

«Там, наверное, тысяча закладок. Я использую закладки для того, чтобы раскачать память на потом. Список такой длинный, что даже я запутался». — Участник

Мы задались вопросом: «Как мы можем сделать исследования более удобными для пользователей мобильных устройств? Как мы могли бы облегчить пользователям поиск документов и задач с того места, на котором они остановились при смене устройства?» Это позволило нам раскрыть поведенческие идеи, которые в противном случае были бы упущены, если бы мы сосредоточились только на существующих практиках, и позволило нам адаптировать наши продукты к сценариям на ходу и микромоментам.

«Наличие чего-то более централизованного, которое делает все это без моего ручного труда, отправляет его по электронной почте и забирает, а затем вставляет сюда, а затем делает это и сохраняет эту информацию там. Это сэкономило бы много времени». — Участник

Масштаб эмпатии

Мы также создали постоянную исследовательскую программу «Пользовательский чат», чтобы сблизить команду с нашими пользователями. Раз в две недели мы приглашаем пользователя поболтать с нами в течение 45 минут о текущем исследовательском процессе, болевых точках и потребностях. Содействие и просмотр интервью с пользователями может показаться трудоемким и пугающим, поэтому мы намеренно разработали эту программу, чтобы она была легкой и не требующей особых усилий. Члены команды могут задать пользователям любые вопросы или просто выпить чашечку кофе, чтобы послушать. Это эффективно укрепляет доверие, повышает интерес команды к исследованиям пользователей и открывает возможности для плодотворных дискуссий о том, что важно для наших пользователей в разных командах.

Инклюзивные исследования

Ради нашей основной ценности продвижения равного доступа к науке мы начали наше инклюзивное исследовательское путешествие, поговорив со слепыми или слабовидящими учеными, чтобы понять проблемы, с которыми они сталкиваются при взаимодействии с литературой, и определить пробелы в доступности и возможности, на которые мы могли бы повлиять. Беседы проинформировали команду об осведомленности и приоритетах недостаточно обслуживаемой аудитории. С тех пор мы продолжаем учитывать различные мнения в наших исследованиях пользователей и повышать инклюзивность наших пользовательских панелей. Подробнее о нашей работе по обеспечению доступности читайте здесь .

Оценочное исследование

Мы сотрудничаем с нашими пользователями, чтобы учитывать их точки зрения на всех этапах нашего процесса проектирования. Мы проводим сеансы совместного проектирования, интервью, юзабилити-тесты и опросы для мозгового штурма, уточнения и итерации. Это гарантирует, что пользовательский опыт будет приятным и наилучшим образом соответствует потребностям наших пользователей.

Возьмем , к примеру, одну из наших основных отличительных особенностей — каналы исследований . Когда мы впервые запустили каналы исследований и библиотеку, они были отдельными функциями для поиска и организации. Основываясь на том, что мы услышали во время исследовательских сессий, мы определили необходимость их интеграции в центр, чтобы пользователи могли оставаться в курсе последних событий. Теперь ученые могут получать персональные рекомендации на основе того, что они сохранили в своей библиотеке.

«В основном это причина, по которой я прихожу в Semantic Scholar. Чтобы увидеть эти рекомендации, новые статьи, которые мне небезразличны, потому что в них упоминаются темы, которые мне небезразличны». — Участник

Другой пример — новая версия нашей функции Author Influence, которая будет запущена очень скоро. Взаимоотношения с авторами являются ключевым компонентом того, как ученые находят релевантные исследования, понимают свою область исследования и делают выводы о своем собственном исследовательском влиянии. Это побудило нас подумать о том, как лучше всего представить эту информацию для поддержки открытий и сотрудничества.

«Исследования становятся все более совместными и глобальными по своему масштабу. Такая сеть сотрудничества является полезной и передовой. Взглянуть на сотрудничество по-другому, не привязываясь явно к рецензируемым результатам, было бы очень и очень признанием того, что все меняется». -Участник

Проводя интервью, мы смогли понять, как пользователи создают ментальные модели авторских сетей, как эта информация используется учеными на разных этапах их карьеры, как пользователи ориентируются в визуализациях, а также их заботы и опасения. Мы опубликуем еще одну запись в блоге, чтобы поделиться нашим процессом и идеями по мере создания этой функции.

Глядя в будущее

Мы добились большого прогресса, но многое еще предстоит сделать. Мы продолжаем совершенствоваться, чтобы сделать Semantic Scholar лучшим инструментом для всех ученых. Если вы заинтересованы в том, чтобы делиться отзывами и помогать формировать будущее научных исследований, подпишитесь на нашу бета-программу !

Подпишитесь на @allen_ai и @semanticscholar в Твиттере и подпишитесь на информационный бюллетень AI2 , чтобы быть в курсе новостей и исследований AI2.