好用性問題之探討

本節會透過訪談紀錄以觀看使用者的檢索畫面，深入探討使用者實際遇到的 好用性問題(usability issues)，並且深入了解哪些好用性問題(usability issues)會影 響使用者的經驗(user experience)。

一、好用性問題種類

(一)瀏覽器相容議題

受試者使用 IE 瀏覽器，開啟 EBSCO 視覺化檢索介面，並且進行搜尋，實 際測試受試者之後，沒有使用過視覺化檢索介面的受試者，無法有效回到上一頁，

並且會發生畫面失真的情形（請參見圖 4.1)。此種好用性問題會嚴重影響受試者 的搜尋速度，並且會讓受試者暫時停下檢索工作。

圖 4. 1 受試者#3 的檢索畫面

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(二)暫存文章的問題

Block 或是 Column 介面都會提供類似”我的書櫃功能”，讓受試者收集有 興趣的文章，但是實際測試受試者之後，此一功能會有一個重大缺失，就是當 受試者不斷換過關鍵字之後，原本已經被受試者收集的文章，外在提示書目資 訊會和點進去文章篇名並不符合。以受試者#4 檢索畫面為例，受試者找尋的文 章筆數，其中一筆文章篇名是 look forward to……（請參見圖 4.2），但是點進去 之後，文章篇名卻是 A well-behaved librarians(請參見圖 4.3)，因此可以知道外 在提示書目資訊和點進去的文章篇名不符合。

圖 4.2 暫存文章問題-1

圖 4.3 暫存文章問題-2

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(三)搜尋機制的問題

受試者通常是以布林邏輯方式，過濾不相關資訊，但是在 EBSCOhost 視覺 化檢索介面，僅能使用介面給予使用者過濾資訊的方式，過濾不相關的資訊，

受試者不習慣介面無法支援布林邏輯，因此多少會影響使用者檢索速度，甚至有 受試者認為若介面能夠提供布林邏輯檢索，介面或許比較好用一點。

不習慣吧...就是...不習慣那個...整個操作的感覺...就像...它的關鍵字的輸入 欄就是只有一個嘛？因為我以前的習慣就先找可能某個關鍵字先找….然後 我再縮小範圍….可能的話我再去增加我的關鍵字!。(#10:145-147)

文字型介面可以使用and、or、not，可是這個不行阿，那你就要依照介面給 你過濾資訊的方式，縮小檢索範圍……可是它縮小的資訊量又不是我要的，

又不是我想像中想要的。(#10:157)

如果說它能夠用布林邏輯的話，或許它會…比較好用一點。(#5:231)

(四)檢索結果判斷資訊不足

若文章篇名過長，無法全部顯示在單一文章方塊，多少會影響受試者判斷相 關資訊的速度，受試者必須要把文章檢索結果方塊，移至介面暫存文章（collection articles） 的地方，才能看到文章全部的資訊，另外，當受試者碰到上述暫存文

章的問題，只能從外在提示書目資訊，判斷文章相關與否。

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圖 4.4 判斷資訊不足

介面並未顯示全部資訊來，你必須要點到那個、那個框框裡面，它旁邊才會寫。

而且它寫的資訊也沒有，你必須還要再點進去 可以知道它要幹嘛。(#5:303-306)

看，它必須真的點進去看，你才

(五)分類架構工具所產生的詞彙類別和心中不符合的程度

EBSCO 視覺化檢索介面會自動產生群集(clusters)，但是介面所產生的群集 是透過自動分群技術產生，因此並不符合使用者心中的認知。以圖 4.5 為例，使 用者瀏覽路徑為 information science – information literacy-library users ，第一層的 資訊為 information science ，最後一層的資訊為 library users ，可以發現階層之 間並沒有一定的從屬關係，因此即使圖資系的學生受過許多分類概念訓練，還是 會不懂介面所呈現分類體系的情形。

研究者在和受試者一起回顧檢索畫面的過程，會詢問受試者對於介面所呈現 詞彙類別的意見，雖然並沒有像陳思穎(民 96)的研究一樣，透過實際的問卷，深 入詢問受試者對於介面產生的詞彙類別的看法，但是透過訪談還是可以發現介面 提供的詞彙類別，不一定符合使用者心中的認知。

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因為有的分的都是某一塊，比如說它分三種大學，那就是某一個...可能它在 講它的排名，講到這一個大學這樣子而已...對阿...就很奇怪阿...我就不知道 要怎麼分了啦。那可能也是依據文章裡面可能有的學校，然後把它抓出來吧...

大概是這樣。(#10:143)

我會覺得不清楚介面怎麼分類，然後它分類的結果會不會重複，或者是互斥 這樣，因為我不知道它背後分類的原則，所以會在檢索的時候，有時候找得 到，有時候找不太到的樣子。(#10:36-41)

介面怎樣用視覺化的方式把相關文章呈現出來，就可以讓你很直覺去點，可 是介面並沒有這樣做，它只做了最初步的，就是檢索之後，你可以找到個別 獨立的文章。(3#14)

Column 介面因為產生許多群集(clusters)，因此受試者必須根據自己內心的 資訊需求，和系統介面進行互動，但是有時候受試者想的概念面向，和系統呈現 的面向不一致，因此有時候受試者會因此找不到資訊。過去也有學者提出類似的 看法。Hearst(2006)提到有些分群演算法建立群集(clusters)，可以基於主要詞彙概 念，但是群集標籤不一定會符合資訊內容，因此當使用者在分群介面(cluster-based interface)進行搜尋資訊，心中會有既定的概念，若分群介面呈現的群集並不符合 使用者心中認知，使用者可能會因為誤解群集標籤(cluster labels)所代表的內容，

因而找不到資訊。

圖 4.5 Column 介面分類體系之舉例

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(六)群集重複性過高

EBSCO 視覺化檢索介面所產生的群集(clusters)重複性過高。以圖 4-6 為例

，可以發現幾篇文章群集重複，受試者認為看重複性資料會浪費時間。

圖 4.6 群集重複性之舉例

(七)Block (互動式檢索地圖)介面互動機制的問題

在 Block(互動式檢索地圖)介面的左方，提供上下左右方向的捲軸，讓使用者 移動至有興趣的檢索結果，但是訪談受試者之後，發現有受試者抱怨捲軸移動速 度過慢。

圖 4.7 介面互動機制的問題

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(八) 使用者資訊超載的問題

Block (互動式檢索地圖)介面呈現檢索結果的方式不同於 column (分類架構 瀏覽介面)，受試者在 Column( 分類架構瀏覽介面)，必須透過不斷點擊群集 (clusters)，才能搜尋到所需的資訊；然而受試者在 Block 介面可以一致性瀏覽大 量檢索結果，但是有受試者認為並無法一次看太多筆資訊，反而會有眼花撩亂的 情形。

(九)檢索結果輸出數量限制

受試者 # 5 欲檢索主題為圖書館員之間社會網絡的情形，但是在搜尋過程 中，受試者使用關鍵字”social network”進行搜尋，發現搜尋到文獻年代都是 2010 年，並沒有年代在更之前的文獻，但是社會網絡這個概念很久以前就出現了，因 此受試者覺得很疑惑，覺得為何在介面搜尋到的文獻年代並沒有在 2010 年之前 的文獻，因此放棄繼續檢索的意願。

視覺化在分群文件的過程，並不會分群資料庫內所有文件，因此受試者遇到 的搜尋問題，可能是因為視覺化分群在分群資料庫內的文件，只會取最前面的 250 筆文件，剛好最前面的 250 筆資料的年代都是屬於 2010 年。

二、好用性問題衝擊程度

研究者經由觀察受試者的檢索畫面以及分析訪談內容，找出九種介面好用性 問題。為了要衡量好用性問題優先順序，研究者將採用 Nielsen(1993)所提出好用 性問題(usability issues)會影響使用者經驗(user experience)的分類，並且根據好用 性問題對於使用者任務的衝擊程度、發生頻率（frequency）次數以及研究者本身 主觀判斷，將上述所提到九大介面好用性問題分類，以下將分段詳細說明。

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表 4. 2 好用性問題衝擊程度分類表

Few users experiencing a problem

Many users experiencing a problem

Small impact on the user experience

Low severity Medium severity

Large impact on the user experience

Medium severity High severity

資料來源 : Tullis, Tom & Albert, Bill. (2008). Measuring the user experience.

Low ：任何可以干擾使用者經驗的問題，但是並不會對於使用者的檢索任務產 生重大影響。

Medium：任何會間接影響使用者任務失敗的好用性問題。

High：任何會直接影響使用者任務失敗的好用性問題。

(一) High:系統介面一旦發生此種好用性問題，會讓使用者暫時不知道

如何再次進行檢索，若沒人在旁協助的話，使用者可能會放棄繼

續檢索的意願

1、暫存文章的問題

此一好用性問題是因為介面採取的分群演算法產生問題，因此是研究者無法 解決好用性問題。當此種好用性問題發生，研究者只能讓受試者從外在提示書目 資訊，判斷文章相關與否，一旦發生此種好用性問題會影響受試者搜尋效率，若 沒有其他人在旁協助，會不知道如何繼續檢索，因而放棄檢索意願。

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2、瀏覽器相容問題

研究者開始測試前幾位受試者，並不清楚介面不能有效支援 IE 瀏覽器，因 此研究者以為這是系統的 bug，不知道換別的瀏覽器就可以正常運作，所以研究 者只好讓受試者在畫面失真的介面進行搜尋。總而言之，此一好用性問題會嚴重 影響使用者的檢索效率，但是若沒有人在旁告訴受試者介面無法有效支援 IE 瀏 覽器，受試者會因為檢索失敗，而放棄繼續檢索的意願。

(二)Medium: 此種好用性問題會間接影響到使用者的檢索速度，並不

會產生重大影響。

1、搜尋機制問題:

EBSCOhost 視覺化搜尋介面並無法有效支援布林邏輯檢索，對於習慣使用 布林邏輯方式進行搜尋的使用者，會覺得相當不習慣，因為使用者一次只能輸入 一個關鍵字進行搜尋，並且過濾所需的資訊。

2、群集重複性過高

分群是一種群聚資料的過程，因此一個文獻可能分在兩個不同群集。從觀察 受試者的檢索畫面，研究者發現受試者會重複看相同的文章方塊，所以多少會影 響使用者的搜尋速度。雖然這是每位受試者會遇到的好用性問題，但是並不太會 嚴重影響受試者檢索表現，因此將此種好用性問題列為 Medium 等級。

3、檢索結果輸出數量限制

雖然只有一位受試者遇到此種好用性問題，但是研究者認為一旦發生此問題，

受試者因為不知道介面分群機制，所以可能會因找不到資訊，而放棄檢索意願，

因此研究者把此種好用性問題列為 Medium 等級。

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4、詞彙不符合的情形

視覺化搜尋介面自動產生詞彙類別，是透過自動分群技術產生，因此產生的

視覺化搜尋介面自動產生詞彙類別，是透過自動分群技術產生，因此產生的