数据分析基础-数据可视化学习笔记05-交互模型

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了数据分析基础-数据可视化学习笔记05-交互模型。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

人类信息处理模型

学习目标

理解交互中的人类认知行为

•人类信息处理模型

•生态模型

•社交互动模型

人类信息处理模型

•在认知心理学中——人类被视为一个信息处理单元

•认知过程被建模为该 IP 单元上的一系列信息过程

•了解人类认知过程,例如推理、解决问题、记忆和学习

•SK Card、TP Moran 和 A. Newell:人机交互心理学(Erlbaum,1983)

人作为信息处理单元

电脑 人类
输入 五个感觉装置(输入)
中央处理器 大脑:内存和CPU
输出 身体(包括言语)(输出)

人类记忆单位

感官记录

• 五个传感设备的极短时间存储

工作记忆

•临时信息存储机制

•容量和功能有限(幻数 7)

长期记忆

•陈述性记忆

•情节记忆(针对事件)

•语义记忆(抽象概念)

•程序记忆

HIP 模型的优点/缺点

缺点:

• 生物学上等效的解释很少

优点:

•可以模拟

•可用于评估人类交互的功能和性能

使用 HIP 模型进行模拟 – 示例 I

•工作记忆的容量限制

•用户需要记住的项目数量应该很少

•示例:做出决定所需的时间与可用选择的数量成正比(希克-海曼定律)

•WE Hick,关于信息获取率,实验心理学季刊,4:11-26,1952 年。

•R·海曼。刺激信息作为反应时间的决定因素。实验心理学杂志,45:188-196,1953。

•少量具有多种选择的菜单窗口比大量具有少量选择的菜单窗口更有效

使用 HIP 模型进行模拟 – 示例 II

•示例:使用定点设备到达目标所需的时间取决于目标的大小和距离(费茨定律)

•提供用户界面设计指南:目标对象在屏幕上的放置位置

使用 HIP 模型进行 HCI 建模

•两个信息处理单元

•两侧通过IO连接

互动循环 D. 诺曼的海湾模型

•感知人工系统的状态

•解读传感结果

•根据解释本身的意图来评估解释

•(Re)-设定新的意图

•选择一个新的输入

•执行新的输入

•由人工系统执行

细分于 D. 诺曼的海湾模型

•该模型有助于分析/解释各种困难、无效、失败和故障

•Gulf 阻止两个执行系统(计算机和人类)的无缝耦合

•有两个深渊

•执行(从H到C)

•外化(从C到H)

拉斯穆森的决策控制模型

•三级分层控制模型

1.以技能为基础

2.基于规则的

3.以知识为基础

•类似于机器人控制中经常使用的“包容架构”(Brooks@MIT)。

•快速但低质量的低级处理

•缓慢但高质量的高水平处理

明斯基的心灵社会:基于代理的模型

•将“人类心灵”视为一组相互关联的主体

•它为构建心灵模型提供了许多有趣的可能性,但尚未应用于实际模型

生态模型

生态模型

•与Rasmussen基于SRK的决策模型密切相关

•将其重点放在环境上,而不是作为信息处理单元的人类。

•分析环境如何向人类提供相关信息以协助任何交互

•它不分析环境具有的(绝对)物理特征。

•它分析了

•如何根据人类的需求生成相关信息

•人类如何获取这些信息

•人类如何将这些信息应用到他们的行动中

•早期作品建立在对人类视觉感知的研究之上

生态模型示例

•想象一下,您是第一次参观发电站博物馆。

•您将如何计划您的行动以实现您的主要目标?

•进去好像需要门票

•有哪些类型的展品?

•它们是如何排列的?等等。

可供性

•一个人将从环境中获取信息以协助其行动计划。

•可供性:环境中可用的此类信息的片段(James J. Gibson:视觉感知的生态方法,霍顿

马夫林公司,1979)

博物馆的可供性

•入口处的标志

•排队买票

•博物馆地图

•公告

•ETC。

富人/非富人的可供性

•在熟悉的环境中可以获得许多功能可供性

•在陌生的环境中,可用的可供性是有限的

•可供性由主体与其环境之间的关系定义

AFL 的可供性

•如果你是一个经验丰富的玩家,你可以从中推断出很多信息。

•你周围球员的动作,

•球的轨迹等

可供性不变

•它是一条信息,不会根据主体在环境中的移动方式而改变

•它允许主体计划并实现稳定的行动。

•为了获得这种不变量,鼓励受试者在环境中积极移动。

动态触控

•主体主动施加于环境中的物体以获得不变性的动作

•触摸、摇晃、撞击等

•温和到粗暴:微活动/动作

•积累微活动导致发现不变性

社交互动模型

社交互动模型

•人类社会由许多大大小小的人群组成

•这些团体试图

•实现共同目标,

•解决常见问题,

•确保信任

•这些活动是通过小组内的各种互动来进行的

团体和社区

•一个团体,其成员有明显的角色来实现共同的目标。

•社区是根据自己的意愿加入的参与者的聚集。

•一个圈子、校友、学术协会、志愿者团体

•传统上,它表示地理位置和关联

•网络技术的进步。引入了一种新型社区(网络社区)

网络社区

利益共同体

•通过共同利益扩大地面覆盖范围。

实践社区

•学术协会、工会——维持良好的人际关系

在线本地社区

•通过网络的使用增强了传统的当地社区。

团体/社区的特点

有明确的界限 通过背景
识别成员并 有正式的也有默认的
知识和兴趣,
非会员(有些甚至
他们建立强大 条款和规则
有制服…男孩/女孩
协会
侦察兵)

团体和社区的共同因素

•团体和社区通常是基于不同的目标而形成的

•然而,这两个实体都通过背景/隐性知识涉及其他成员的强烈意识

意识的作用

•意识与隐性知识以及环境中的各种背景信息密切相关。

•适当的意识将为成功完成团体/社区的任务添加积极的信息。

•意识丰富的社区很有可能取得成功。

概括

通过认知行为模型理解交互

人类信息处理模型

生态模型(可供性)

社会互动模型(意识)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-676606.html

到了这里,关于数据分析基础-数据可视化学习笔记05-交互模型的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 毕业设计 英雄联盟数据分析与预测 -大数据分析 可视化 机器学习

    🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。 为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天

    2024年02月05日
    浏览(110)
  • 大数据毕设-基于hadoop+spark+大数据+机器学习+大屏的电商商品数据分析可视化系统设计实现 电商平台数据可视化实时监控系统 评论数据情感分析

    🔥作者:雨晨源码🔥 💖简介:java、微信小程序、安卓;定制开发,远程调试 代码讲解,文档指导,ppt制作💖 精彩专栏推荐订阅:在下方专栏👇🏻👇🏻👇🏻👇🏻 Java精彩实战毕设项目案例 小程序精彩项目案例 Python实战项目案例 ​💕💕 文末获取源码 本次文章主要是

    2024年02月03日
    浏览(116)
  • 【TIANCHI】天池大数据竞赛(学习赛)--- 淘宝用户购物行为数据可视化分析

    目录 前言 一、数据集的来源和各个字段的意义 二、数据分析 1.引入库 2.读入数据 3.查看数据数量级 4.PV(Page View)/UV访问量 5.漏斗模型 6.用户购买商品的频次分析。 7.ARPPU(average revenue per paying user)  计算 ARPPU  ARPPU出图 8.复购情况分析 计算用户购买频次 复购周期分析 总结

    2024年02月09日
    浏览(41)
  • 基于Python电商用户行为的数据分析、机器学习、可视化研究

    有需要本项目的源码以及全套文档和相关资源,可以私信博主!!! 在数字化和互联网技术飞速发展的推动下,消费者的购买能力和消费观念呈现不断升级和变迁的趋势。用户消费数据的爆炸式增长,为我们提供了寻找潜在价值信息的机会。 本研究使用了阿里巴巴提供的淘

    2024年02月04日
    浏览(48)
  • 实例:【基于机器学习的NBA球员信息数据分析与可视化】

    数据集共有342个NBA球员样本,包含38个特征,即342行×38列。对这些数据进行集成和预处理。 利用python语言,设计合适的机器学习算法。找出球员在场时对球队比赛获胜的贡献大小,最能反映球员的综合实力的特征。 算法过程及结果的设计合适的可视化图像,将所设计的算法

    2024年02月08日
    浏览(58)
  • 大数据舆情评论数据分析:基于Python微博舆情数据爬虫可视化分析系统(NLP情感分析+爬虫+机器学习)

    基于Python的微博舆情数据爬虫可视化分析系统,结合了NLP情感分析、爬虫技术和机器学习算法。该系统的主要目标是从微博平台上抓取实时数据,对这些数据进行情感分析,并通过可视化方式呈现分析结果,以帮助用户更好地了解舆情动向和情感倾向。系统首先利用爬虫技术

    2024年04月15日
    浏览(44)
  • 数据分析毕业设计 大数据糖尿病预测与可视化 - 机器学习 python

    # 1 前言 🚩 基于机器学习与大数据的糖尿病预测 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:3分 工作量:3分 创新点:4分 选题指导,项目分享: https://gitee.com/yaa-dc/warehouse-1/blob/master/python/README.md 本项目的目的主要是对糖尿病进行预测。主要依托某医院体检数

    2024年02月08日
    浏览(54)
  • python机器学习数据建模与分析——决策树详解及可视化案例

    你是否玩过二十个问题的游戏,游戏的规则很简单:参与游戏的一方在脑海里想某个事物,其他参与者向他提问题,只允许提20个问题,问题的答案也只能用对或错回答。问问题的人通过推断分解,逐步缩小待猜测事物的范围。决策树的工作原理与20个问题类似,用户输人一系

    2024年02月03日
    浏览(45)
  • 基于python集成学习算法XGBoost农业数据可视化分析预测系统

    基于python机器学习XGBoost算法农业数据可视化分析预测系统,旨在帮助农民和相关从业者更好地预测农作物产量,以优化农业生产。该系统主要包括四个功能模块。 首先,农作物数据可视化模块利用Echarts、Ajax、Flask、PyMysql技术实现了可视化展示农作物产量相关数据的功能。

    2024年01月21日
    浏览(45)
  • 基于python机器学习XGBoost算法农业数据可视化分析预测系统

    基于python机器学习XGBoost算法农业数据可视化分析预测系统,旨在帮助农民和相关从业者更好地预测农作物产量,以优化农业生产。该系统主要包括四个功能模块。 首先,农作物数据可视化模块利用Echarts、Ajax、Flask、PyMysql技术实现了可视化展示农作物产量相关数据的功能。

    2024年01月21日
    浏览(65)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包