Создание более интуитивно понятного навыка Alexa для Бостона

В 2019 году мы заключили партнерское соглашение с Code for Boston, организацией Code for America Brigade и общественной организацией, для создания и запуска нового навыка Alexa для услуг города Бостона. Этот навык позволял любому человеку, имеющему автономное домашнее устройство Amazon Alexa или приложение Alexa на своем телефоне, услышать:

• ежедневные оповещения от города
• найти места расположения фуд-траков, и
• Узнайте о последних запросах BOS:311.

Эта функция позволяла пользователям находить информацию о городских услугах, таких как время вывоза мусора или обновления по парковке, на основе их адреса.

После запуска в Бостоне началась чрезвычайная ситуация, связанная с COVID-19. Мы столкнулись с новыми задачами и целями в области обмена информацией. В это время у нас появилась возможность пересмотреть наш навык Alexa и задать себе важные вопросы:

• Как пользователи хотят взаимодействовать с функцией «Информация о Бостоне»?
• Какая информация, по их мнению, должна быть доступна в условиях COVID-19?
• Можно ли улучшить формат информации, которую Alexa предоставляет пользователям?
• Можем ли мы использовать аналитику для оценки полезности нашего навыка для Alexa и выявления других ценных возможностей навыков?
• Чему мы можем научиться у других муниципалитетов и штатов, которые разработали собственные навыки для Alexa?

Чтобы ответить на эти вопросы, мы сотрудничали с группой студентов из программы General Assembly User Experience Design Immersive (UXDI). Мы посчитали, что эти открытые вопросы о нашем навыке Alexa и о том, как оптимизировать его для текущих задач, станут отличным проектом. В начале апреля мы объединили усилия с Брайаном Колурой, Майком Анагностакосом и Тедом Макдональдом, чтобы решить эту проблему. Их отчет о проекте приводится ниже:

---

Что это за навык и кто наши пользователи?

Пожалуй, самым важным этапом процесса проектирования является первый: исследование. Кто будет использовать этот продукт? Какие у них потребности? Есть ли у них проблемы, которые можно решить с помощью навыка Alexa? Не зная потребностей нашей пользовательской базы, мы не можем разработать для них решение.

Мы разделили пользователей на две основные группы:

1. те, кто живет и взаимодействует с городом Бостон, и
2. те, кто владеет устройством Alexa или взаимодействует с ним.

Конечно, в первую очередь нас интересовали пользователи, попадающие в обе категории. Но изучение каждой из них по отдельности все равно было познавательным.

Из-за пандемии мы не могли выходить из дома, чтобы найти пользователей для исследования. Но у нас всё ещё было несколько способов получить необходимую информацию. В итоге мы провели восемь личных интервью, чтобы узнать больше о реальном опыте людей взаимодействия с городом или с их устройствами Alexa. Мы создали опрос, в котором попросили участников оценить важность существующих функций навыка Boston Info и других оповещений, доступных на Boston.gov. Мы также обратились к пользователям Reddit , имеющим устройства Alexa, с вопросом о том, как они их используют, что помогло нам собрать примеры позитивного опыта работы с Alexa.

В рамках нашей работы мы проанализировали семь навыков Alexa, разработанных для различных городских и государственных органов власти. Мы отметили общие функции и качество каждой из них. Мы также изучили аналитику Boston.gov, чтобы определить, есть ли какие-либо выводы или тенденции, которые могут быть применимы к данному навыку. К основным выводам относятся:

• Страницы с информацией о коронавирусе пользовались гораздо большей популярностью, чем другие страницы.
• Страницы «Расписание вывоза мусора и сортировки отходов» и «Расписание фудтраков», которые входят в число самых популярных, уже представлены в этом навыке.

---

Выводящие заключения из нашего исследования

Получив результаты пользовательского исследования, мы приступили к систематизации собранных данных. Одним из распространенных инструментов для визуализации этих качественных данных является «Карта родства». Эта доска с записями, по одной инсайтной идее на каждой, может быть физически перестроена и перегруппирована, чтобы выявить общие тенденции. Для выполнения этой задачи в удаленном режиме мы использовали Miro для создания доски с записями онлайн.

Ниже вы можете увидеть нашу карту родственных связей. Мы разместили все наши исследовательские выводы на виртуальных «наклейках» и сгруппировали их в логические группы, чтобы выявить применимые тренды и закономерности.

Наше исследование дало нам ряд зацепок и множество важных выводов, к которым мы будем возвращаться на протяжении всего процесса. Мы обнаружили, что пользователи взаимодействуют с сайтом Boston.gov в основном для того, чтобы:

• оплатить штрафы за парковку
• проверьте информацию о парковке в условиях снегопада, и
• проверьте расписание вывоза мусора и вторсырья.

В настоящее время, и в течение последних нескольких месяцев, они также часто ищут в интернете обновления по COVID-19.

К числу городских услуг и навыков, которые были очень важны или полезно было знать, относились:

• Общественный транспорт
• Мусор и переработка отходов
• Фургоны с едой и фермерские рынки, и
• Информация о паркоматах, и
• Сообщения по номеру 311.

Изучая, как люди используют свои устройства Alexa, мы обнаружили, что они часто находятся дома и заняты другими делами. Взаимодействие происходит быстро. Alexa также часто используется для управления устройствами умного дома, задавания разовых вопросов или для простого развлечения.

Мы считаем, что, усовершенствовав текущий навык Alexa, сделав его более понятным, удобным для навигации и конкретным, мы создадим более удобный способ для жителей Бостона оставаться в курсе событий в городе. Мы убедимся в этом, когда улучшим показатель SUS (System Usability Scale) и увидим высокий процент завершения последовательности действий в аналитике Alexa.

---

Дизайн для голосового управления

На этом этапе обычного процесса проектирования высокоуровневый анализ делает паузу, и карандаш наконец-то получает шанс встретиться с бумагой! Обычно это означает:

• рисуя эскизы интерфейса
• проверяя расположение кнопок и содержание навигации, и
• в целом, определяя, где должны располагаться все элементы.

Но если нет визуального интерфейса, который можно было бы разработать, как мы можем начать проектировать продукт?

Мы решили обратиться за экспертной помощью и нашли её в лицедоктора Роберта Мура , ведущего аналитика и исследователя в области разговорного взаимодействия в IBM. Доктор Мур работает над собственной голосовой помощницей IBM, основанной на технологии Watson. По сути, доктор Мур написал книгу по этой самой теме — дизайну пользовательского опыта в разговорном интерфейсе. Он любезно согласился пообщаться с нами (конечно, удалённо) и обсудить лучшие практики, новые горизонты и проблемы в области технологий голосовых помощников.

Два основных вывода из нашей беседы с доктором Муром касались концепций навигации в разговоре и персонажа агента:

Навигация по разговору

Многие способы взаимодействия с приложением или веб-сайтом имеют аналоги в разговорной обстановке. Например, вопрос «Могли бы вы повторить?», подобен возврату на предыдущую страницу в визуальном интерфейсе. Важно отметить, что разговор не является односторонним, даже если информацию предоставляет только один человек. Мы подаем информацию небольшими, легко усваиваемыми порциями и используем обратную связь от слушателя, чтобы корректировать то, что говорим. Приложение или веб-сайт использовали бы видимые кнопки и меню для обеспечения такого рода интерактивности. В таблице приведены эквиваленты некоторых распространенных действий в разговорном и визуальном интерфейсе:

Это навигация по разговору.

Персона агента

Поскольку Алекса «похожа на человека», мы автоматически склонны делать определенные предположения о том, что она может делать. Это основано на том, чего мы ожидали бы от человека на ее месте. Доктор Мур разработал стратегию прогнозирования того, чего кто-то может ожидать от голосового агента, такого как Алекса, путем создания для него описания работы — «персоны агента». Например, составив описание работы помощника службы поддержки в Бостонском информационном центре, мы можем лучше предсказать, какие вопросы пользователи будут естественным образом задавать ей.

Высказывания и расширение

Взаимодействие с Alexa сводится к двум основным компонентам: «Высказываниям» и «Намерениям». Высказывания — это слова и фразы, которые вы говорите Alexa, и ответы, которые она вам дает. Намерения — это функции, которые запускаются высказыванием пользователя. Например, если я спрошу Alexa: «Какова высота горы Эверест?», это запустит команду, или намерение, «указать высоту горы Эверест», и она ответит соответствующим высказыванием: «Гора Эверест имеет высоту 29 029 футов».

Очевидно, что большая часть разработки навыка для Alexa сводится к контенту. Это относится не только к созданию ответов, которые может давать Alexa, и к сбору всех возможных вопросов, которые могут быть заданы Alexa, но и ко всем способам, которыми эти вопросы могут быть заданы. Хотя Amazon предлагает некоторые средства для решения подобных проблем с формулировками, большая часть работы по-прежнему лежит на дизайнере.

Наша первая итерация

Существующий навык Alexa для Бостона стал отличной отправной точкой. Однако в нашей первой итерации навыка мы использовали полученные знания о пользовательском опыте в диалоговом интерфейсе и выявили части навыка, которые можно было улучшить в наибольшей степени, а также функции, которые можно было добавить для решения этих исследовательских задач. Три конкретных проблемы выделяются как области для улучшения:

• Неразрешенные запросы : Если Alexa не понимает или не может принять ваш ответ, разговор прерывается.
• Невозможно продолжить или повторить : большинство ответов навыка не допускают продолжения: пользователь задает вопрос, Alexa отвечает, и на этом взаимодействие заканчивается.
• Длинные ответы: Некоторые ответы от Alexa были очень длинными.

Учитывая наши цели, мы создали собственные версии фраз и намерений, которые предлагал бы этот навык. Мы взяли лучшие части этих разработок и сформировали один объединенный прототип, который мы смогли бы протестировать.

---

Тестирование юзабилити

В настоящее время не существует общепринятых передовых методов тестирования голоса, кроме написания бумажного сценария для прочтения испытуемым. Нам нужно было разработать тест, который соответствовал бы нашим потребностям и уникальным ограничениям. Мы определили, что для удовлетворения наших потребностей тест должен:

• Записывайте устную, а не письменную синтаксическую структуру. Мы говорим иначе, чем пишем. Эти различия исказили бы любые результаты, которые мы могли бы получить из письменных ответов.
• Будьте последовательны в тоне, темпе, ударениях и т. д. Обеспечение единообразия в фразе "Тест Alexa" во всех экспериментах предотвратит искажение результатов.
• Прототип должен взаимодействовать с пользователем так же, как это происходит с реальным устройством Alexa. Если у пользователя возникают дополнительные вопросы, прототип должен быть способен на них ответить.

Тест также необходимо было проводить с учетом следующих ограничений:

• Мы не можем встретиться лично из-за COVID-19.
• Мы не могли использовать настоящую Alexа, потому что наши разработки еще не были преобразованы в код, необходимый для работы на этом устройстве.

Тестирование было темой многих мозговых штурмов, проходивших в течение многих дней. Наконец, в порыве вдохновения, мы придумали идею создать звуковую панель.

Тест на акустическую панель

Тест будет проходить следующим образом: вы, участник теста, присоединитесь к видеосвязи с одним из нас, тестировщиков. Мы поделимся экраном, показав одну из двух презентаций: одну, которую видите вы, участник теста, и одну, которую видим только мы, тестировщики. Вы увидите подсказку, описывающую сценарий, и вам будет предложено задать Алексе вопрос своими словами, чтобы получить информацию, которая может понадобиться для решения сценария.

Тем временем у тестировщика на экране будет открыта вторая презентация. В этой презентации такое же количество слайдов, но каждый слайд состоит исключительно из ссылок на аудиофайлы. Это ответы Alexa. Когда вы задаёте вопрос «Alexa», тестировщик кликает по соответствующему ответу, и вы услышите, как «Alexa» отвечает на ваш вопрос.

SUS-баллы и результаты

Для количественной оценки впечатлений пользователей от нашего прототипа мы использовали «Шкалу юзабилити системы» (SUS). Это стандартизированный опросник из 10 вопросов, который участники заполняют после тестирования. Например, мы просили участников оценить удобство использования системы по шкале от «Полностью согласен» до «Полностью не согласен». Мы суммируем ответы участников на эти вопросы и получаем итоговый «балл». Средний балл составляет 68, а любой балл выше 80 считается очень хорошим.

Мы провели тест звуковой панели семь раз на исходной версии навыка, а также шесть раз на нашей первой итерации и четыре раза на нашей второй итерации. Как вы можете видеть ниже, хотя исходная версия навыка набрала достойные 70 баллов, после нескольких итераций наблюдалось значительное улучшение. Итоговый балл нашей финальной версии составил 83,5. Мы признаем, что этот балл не отражает использование навыка на реальном устройстве Alexa, где обработка команд Alexa будет отличаться от нашей.

---

Выводы проекта

В конце работы у нас накопилось так много идей по улучшению навыка Alexa для города Бостон, что мы не смогли включить все из них в итоговый продукт. Но мы хотели хотя бы отметить некоторые идеи, которые не вошли в финальный дизайн продукта, потому что считаем их перспективными:

• Расширение информации в оповещениях о транспорте, чтобы сделать их более конкретными, может помочь соответствовать высоким ожиданиям многих наших пользователей, участвующих в тестировании.
• Рассмотрение распространенных функций, встречающихся в других муниципальных навыках Alexa, таких как общественные объявления и календари событий, может стать способом перенять чужие хорошие идеи.

Возможность увидеть, как наша работа так быстро внедряется, отчасти благодаря такой важной потребности, как информация о COVID-19, действительно показывает, насколько значимым может быть дизайн пользовательского опыта. Было очень приятно работать на группу людей, которые так заботятся о гражданах, которых поддерживает их работа. Мы благодарны за возможность помочь городу Бостону лучше обслуживать жителей!

---

О КОМАНДЕ ОБЩЕЙ АССАМБЛЕИ

General Assembly предлагает ускоренные курсы по востребованным навыкам в сфере технологий. Студенты, с которыми мы работали, были участниками интенсивного курса по дизайну пользовательского опыта весной 2020 года. Их работа над проектом «Возвращение граждан» стала заключительным проектом, который они выполнили за три недели. В проекте участвовали студенты Брайан Колура , Майк Анагностакос иТед Макдональд .