啟發式評估為使用性評估的方法之一，其受試人數不需要很大量，研究顯示 約 5 位樣本就能發現系統大部分的問題，且也能節省系統開發的成本（Nielsen, Landauer，1993）。本研究系統設計為供對於居住環境品質關注之使用者為目標群 體，因此受測對象挑選具有系統開發背景，且有電子地圖使用與開發經驗的測試 者，以檢測系統中之可能缺陷，且評估系統及電子地圖對於使用者群體的合適性，
總共挑選6 位符合條件的受測專家。本節將整理受測對象之問卷結果。
測試者背景與經驗評估
本次測試所回收之受測者（專家）經驗背景，除了專家一無介面開發經驗，
其餘皆有前端開發能力，並具有網路地圖的介接經驗。專家挑選是為了評估網頁 地圖要素的有效性，以及抓出系統中較為技術性的問題，同時專家也可能為潛在 系統使用者，也能評估使用性。
表 27 為回收之專家背景整理，專家二、三、五與六皆於空間資訊相關產業 任職，並多有電子地圖與系統建置，以及專案維護之經驗，對於檢測電子地圖要 素以及前端網頁設計有相當多的見解，除了評估系統的有效性與使用性外，專家 們也建議後續開發的功能擴充建議，也有專家從實務的角度出發，提出使用者與 設計者間可能的銜接問題。專家一與專家二開發經驗較少，但對於專案與使用者 面向的經驗較多，提供較多介面體驗相關的問題與建議，因此在整體專家測試階 段時，除了使用性與介面有效性的建議，也獲得不少系統未來發展的回饋，會於 後續的小節整理。
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介面資料評估
表 30 提供介面評估之指標，參考蔡育棋（2013）對於網路地圖有效性的指 標進行題目設計，量化方式採李克特量表度量的五等選項：（非常符合 5、符合 4、尚可 3、不符合 2、非常不符合 1）。後為各指標項目所得平均分數，依勾選等 第級距換算為分數進行計算。
表 31 介面資料評估個別受試者結果顯示個別受測者之評估數據。透過個別 數據，針對較低值得項目進行個別的詢答，專家二表示熱區圖（Heat map）於多 層疊加時，不易區分，容易干擾圖面判讀，因此在項目6「地圖中無出現干擾主 題呈現之圖徵」中給予較低的分數；專家三在項目 10「地圖底圖設計與應用適 當」與項目11「地圖輔助圖資設計與應用適當」給予較低分數，該專家表示，從 地圖底圖設計的技術來看，必須考量底圖樣式參數的可調整性，介接他人的樣式 不能算是設計的一部份，建議從Styled Layer Descriptor 或是 Web Feature Service 的方向去考量。
從表 30 與表 31 綜合來說，從平均值來看，「5.地圖符號分類利於調控與判 讀。」、「6.地圖中無出現干擾主題呈現之圖徵。」、「7.地圖中的文字註記適當。」
項目分數稍低，但仍高於中間值。經過訪談整理與彙整後，部分專家指出熱區圖 圖例以及分類類別圖例在疊加時，會因背景或圖層數量太多進而干擾閱讀，也因 此在項目「6.地圖中無出現干擾主題呈現之圖徵。」、「5.地圖符號分類利於調控 與判讀。」中給予較低的評價，也冀望系統未來能做更有效的區分效果。項目「7.
地圖中的文字註記適當。」中，一些專家認為不同圖層或不同類型的文字註記
（popup、info window 等）應統一呈現，較不會產生混淆與找尋圖面的情況。大 體上地圖介面的元素評估結果呈現良好的成果。
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表 30 介面資料評估內容與平均
題號 題目 平均分數
1 網頁所提供的圖層資料類型符合主題。 4.83
2 網頁所提供的圖層資料內容正確。 4
3 網頁所提供的圖層資料相當豐富。 4.33
4 地圖符號顏色利於調控與判讀。 4.17
5 地圖符號分類利於調控與判讀。 3.67
6 地圖中無出現干擾主題呈現之圖徵。 3.67
7 地圖中的文字註記適當。 3.83
8 地圖圖層名稱能簡明扼要的表示主題。 4.17
9 地圖操作工具運用適當。 4.17
10 地圖底圖設計與應用適當。 4.17
11 地圖輔助圖資設計與應用適當。 4
12 地圖使用能增加您對本研究主題的了解。 4.33 資料來源：本研究整理。
表 31 介面資料評估個別受試者結果
代號 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 專家一 5 3 4 5 4 2 4 4 4 4 4 5 專家二 5 4 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 專家三 4 3 3 3 3 4 3 4 3 2 2 3 專家四 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5 5 專家五 5 5 5 5 3 3 3 3 4 4 4 4 專家六 5 4 4 3 3 4 3 4 4 5 4 4
資料來源：本研究整理。
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系統使用性量表
系統使用性量表（System Usability Scale，簡稱 SUS），由John Brooke 於 1986 年用於電子辦公設備的使用性工程，直到現在仍被廣泛地用於測試系統介面的測 試上。Aaron Bangor 等人對於 SUS 的量化級距做出可接受範圍的整理（如圖 29）， Jeff Sauro 則指出 SUS 可接受的分數的平均在 68 左右（Jeff Sauro, 2011）。本研 究之專家測試受測者的SUS 分數於表 32 表示，平均約落在 68（67.92），顯示受 測者（專家）在SUS 的評估結果良好，系統的使用性可被接受。
圖 29 SUS 分數於不同量尺之比較對照圖
（A. Bangor, P.T. Kortum, & J.T. Miller, 2009），本研究改繪。
表 32 本研究系統使用性量表 代號 SUS 總分 專家一 70 專家二 72.5 專家三 67.5 專家四 70 專家五 65 專家六 72.5 資料來源：本研究整理
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使用者回饋
在最後回收問卷時，對受測者（專家）進行訪談，將每位受測者之意見彙整 後歸納為四個待改善之面向，如表 33 使用者回饋整理表示。關於系統功能與資 料增減部分需再行規劃與設計，本研究就專家導向之回饋，於使用者導向分析前 修正視覺化相關問題，並加入google analytics 以了解後續使用者頁面操作行為。
表 33 使用者回饋整理
改善面向 回饋內容 受測者
視覺化
Mouseover 可以再加強對比處理。 專家四
開啟圖層按鈕不明顯。 專家一、二、三、
四
參數名稱，英文可以調整成中文。 專家四
圖層分類的視覺化可以再加強。 專家二
圖例應在不同圖層有更多不同設計，增加辨識度。 專家五
資料
圖層資料的時間統一與顯示。 專家二、五
寧適性：郊山、購物中心、藝文節點、運動設施可考慮納入。 專家三 便利性（交通）：高鐵、台鐵、轉運站、轉運點、交流道可納入。 專家三
健康性：工地汙染等考量。 專家三
房價實價登錄應提供更完整資訊。 專家五
功能
開啟圖層時可以讓圖層按點線面自動排序。 專家三、五
可將地價跟現有資料做出評等系統。 專家三、
專家六 選擇頁面上最重要的點位，找出四大構面性價比值最高的符合地
區。
專家三
增加互動性，如環域分析 專家六
後續分析 可以用 google analytics 進行網頁點擊率的分析。 專家二 資料來源：本研究整理。
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網站系統修正
將專家訪談之問題整理後，回顧網站系統的問題，進行較微幅的系統修正，
並於整理未修正之部分。本次未修正之部分，包含專家所建議未來可擴增之系統 功能（例如評分系統、簡易的分析功能）以及新增其他資料項目（例如房屋等建 物更詳細之資訊、生活休憩點位等）。前者因耗費時間較長，適合往後系統有更 多應用與進一步滿足使用者需求時再行規劃與新增；後者暫時受限於本研究採集 之資料開放平台與資料本身的詳細程度，因此在本次系統修正時尚未進行修正。
除了上述較大的系統化功能，本次修正著重於原型視覺化與操作動作的優化，以 確保大量使用者使用時系統的穩定性與順暢性。
介面修改部分，就頁面文字、圖層按鈕以及顏色作適度增顯調整，透過完形 技巧來調整原先設計之視覺化圖項，按照專家回饋，修正mouseover 的對比效果，
以及系統文字修正為中文字，方便使用者閱讀。顏色與圖例配置部分先行利用動 態隨機方式，採固定間隔亂數抽取的方式產生非序列式顏色陣列，套用至類別圖 層之中。
最後嵌入google analytics JavaScript API 於系統主程式中，google analytics 可 以透過嵌入程式碼來監控網頁流量來源、使用裝置、使用時間以及點擊觸發的外 部載入事件，由於本研究所使用技術多為內部資料處理呈現，因此使用此功能無 法準確掌握使用者於頁面的動作事件，但仍能了解使用者使用時間以及使用頻率 的數據回饋，便於後續分析使用者使用時程與使用裝置之概況。
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