24’ 7월 2주 🔖 UXUI 해외 주간 아티클 TOP3

🔖 2024년 7월 2주 TOP3

1️⃣ 미묘한 '더보기 아이콘•••'이 생각보다 중요한 이유

2️⃣ 과거의 제품 경험이 UX를 형성하는 방법

3️⃣ 생성형 AI를 처음 사용하는 사용자들은 도움이 필요합니다.

1️⃣ 미묘한 '더보기 아이콘•••'이 생각보다 중요한 이유

'더 보기' 아이콘은 최신 인터페이스에서 친숙한 존재입니다. 세 개의 소박한 점이 더 깊은 옵션을 약속합니다. 하지만 아이콘의 기원과 세 개의 점이 '더 많은 것'을 나타내는 이유에 대해 궁금한 적이 있습니까?

줄임표 구두점(…)을 고려하면 분명해집니다. 수세기 동안 작가들은 생략된 텍스트를 표시하기 위해 연속 점을 사용해 왔습니다. 독자들은 이 세 개의 점을 '더 많은 것이 오고 있다'의 약어로 인식합니다.

온라인 콘텐츠도 동일한 원칙을 채택했습니다. 블로그 및 기사 발췌문에는 '자세히 보기'를 클릭하라는 메시지를 표시하는 줄임표가 표시됩니다. 타원과 마찬가지로 세 개의 점은 '앞에 추가 텍스트'를 시각적으로 전달합니다.

이는 타원이 계속 또는 확장을 암시하는 것으로 확고히 확립되었습니다. 따라서 메뉴와 옵션을 압축하기 위해 GUI 아이콘이 등장했을 때 '더 많은 것'을 의미하는 세 개의 점을 사용하는 것이 자연스러운 매력이었습니다. 이는 이미 더 많은 콘텐츠를 공개하는 것과 관련된 즉각적인 친숙성을 제공했습니다.

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2️⃣ 과거의 제품 경험이 UX를 형성하는 방법

만약 맥 사용자인데 윈도우를 사용해야 했다면, 아마도 좋지 않은 경험을 했을 것입니다. 이것은 마이크로소프트를 향한 비난이 아닙니다. 반대로 했어도 마찬가지입니다. 그 이유는 무엇일까요?

많은 습관들이 한 환경에서 다른 환경으로 전이되지 않습니다. 윈도우에서 애플리케이션 창을 닫으면 애플리케이션이 종료됩니다. 하지만 macOS에서는 이러한 기능이 분리되어 동작합니다. 두 환경 간에 창을 최소화하는 버튼도 서로 반대 모퉁이에 위치합니다. 간단한 작업조차 다른 신호와 행동이 필요합니다.

그러나 이전 습관과 지식이 실제로 도움이 되는 많은 다른 경험도 있습니다. UX 전문가로서, 우리는 이전 경험이 어떻게 새로운 제품과의 상호작용에 영향을 미칠 수 있는지를 이해하기 위한 체계적인 방법이 필요합니다.

이 기사에서는 기술 이전, 이것이 긍정적인지, 중립적인지, 부정적인지 어떻게 나타나는지, 그리고 학습과 성과에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보겠습니다. 제품 개발 팀이 가장 효과적인 전이를 촉진할 수 있는 방법에 대해 이야기하고, UX 연구자가 전이를 측정하여 이 목표를 달성하는 데 도움이 되는 방법에 대해 논의할 것입니다.

전이란 무엇입니까?

UX분야에서 일한 적이 있다면, 이상적인 결과를 설명할 때 '직관적'이라는 용어를 들어보았을 것입니다. 그러나 인터페이스가 직관적이다라는 것은 정확히 무엇을 의미할까요?

제가 가장 좋아하는 정의는 애플 맥킨토시 컴퓨터 초기 개발을 이끈 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 전문가인 제프 라스킨의 것입니다. 라스킨에 따르면 직관적 인터페이스는 사용자의 기존 기술과 지식을 활용하여, 그들이 이미 알고 있는 것을 다른 맥락에서 새로운 인터페이스와 효과적으로 상호작용할 수 있도록 합니다. 이것은 새로운 제품에 대한 우리의 초기 노출이 결코 진정한 공백 상태가 아니라는 것을 의미합니다. 우리는 이전에 비슷하거나 다른 제품과 상호작용함으로써 얻은 모든 기존 지식과 경험을 가져옵니다.

이 정의를 교육 심리학의 개념인 학습 전이를 사용하여 설명할 수 있습니다. 학습 전이는 한 환경에서의 이전 지식이나 경험이 다른 환경에서의 학습과 성과에 어떻게 영향을 미치는지를 설명합니다. 세 가지 주요 유형이 있습니다.

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3️⃣ 생성형 AI를 처음 사용하는 사용자들은 도움이 필요합니다.

미국에서 생성형 AI는 광범위한 관심을 불러일으켰습니다. 그러나 많은 사람들에게 이 기술은 여전히 낯설 수 있습니다. 개발자와 초기 사용자를 넘어서 생성형 AI 사용이 확대됨에 따라, 온보딩 과정 중 적절한 맥락적 도움이 중요할 것입니다.

우리의 연구

6명의 중국 참가자를 대상으로 한 질적 연구에서, 저는 3개의 중국 AI 챗봇을 연구했습니다.

6명 중 3명은 AI 툴에 대한 사전 경험이 전혀 없었으며, 나머지는 AI 툴에 대한 제한적 이해를 갖고 있었습니다.

AI에 대한 이해가 낮은 사용자들에게 필요한 도움

생성형 AI에 대한 이전 경험이 없는 사용자는 AI 툴이 이미지와 비디오를 생성할 수 있다는 기본적인 이해를 가질 수는 있습니다. 그러나 그들은 툴이 어떻게 작동하는지, 어떤 용도로 사용될 수 있는지에 대해서는 전혀 모릅니다. 예를 들어, 생성형 AI나 대규모 언어 모델에 대해 알고 있는지 물었을 때 한 참가자는 이렇게 말했습니다.

“AI와 비슷한 건가요? 제가 처음으로 AI를 이해했던 것은 온라인에서 널리 공유되는 AI 생성 이미지와 비디오 같은 것들입니다. 또한 은행과 병원에서 노인을 돕거나 질문에 답하는 로봇 같은 AI도 있습니다. 주로 이런 것들을 중심으로 AI에 대한 인상을 갖고 있고요, 다른 것들은 접해본 적이 거의 없습니다.”

결과적으로 이 툴들이 사용자가 그 작동 방식을 알고 있다고 가정할 때, 참가자들은 혼란을 느꼈습니다. SparkDesk 앱은 새로운 사용자를 위해 긴 튜토리얼을 제공했지만, 사용자가 이미 이것이 대화형 챗봇임을 알고 있다고 가정했습니다. 온보딩 과정 중 제공된 자주 묻는 질문(FAQ) 중 하나는 ‘질문하는 방법’이었습니다. 한 참가자는 이렇게 말했습니다.

“질문하는 방법... 왜 질문을 해야 하죠? […] 입력 필드에서 @를 사용하여 2000개 이상의 역할 중에서 선택하세요. 입력 필드가 어디에 있죠? QQ 같은 다른 앱을 사용하면서 작동시킬 수 있나요? 역할이란 무엇인가요?”

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