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TeX
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\part{Évaluation des interfaces\label{userstudy}}
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\paragraph{}
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Pour tester le comportement des utilisateurs face aux recommandations, nous ne
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pouvons pas nous contenter d'observer le comportement des utilisateurs
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puisqu'ils ne sont pas nécessairement intéressé par nos scènes. Ils se
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contenteraient probablement de se promener un peu dans la scène puis
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partiraient.
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\paragraph{}
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Pour palier à ce problème, nous avons ajouté des \emph{pièces} à chercher dans
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la scène. L'objectif est basé sur l'hypothèse que si un utilisateur a ramassé
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toutes les pièces rouges, il aura parcouru l'intégralité de la scène.
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\begin{figure}[H]
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\centering
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\includegraphics[scale=0.275]{new/04.png}
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\caption{Une pièce rouge}
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\end{figure}
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\paragraph{}
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Pour éviter de biaiser les utilisateurs, il est nécessaire d'éviter la
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dépendance entre les recommandations et les pièces. En effet, si les
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recommandations mènent toujours aux pièces, l'utilisateur va croire que les
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recommandations sont là pour trouver les pièces, alors qu'elles ne doivent être
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là que pour aider la navigation. Pour cela, nous avons mis en place un système
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de tirage aléatoire des pièces parmi plusieurs positions possibles (ceci sera
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détaillé dans la section \ref{coins}).
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\section{Déroulement de l'expérience}
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\subsection{Première page}
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La première page présente rapidement l'expérience. Elle vérifie aussi le
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navigateur : si le client est sur Google Chrome ou Firefox, un lien apparaîtra
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pour passer à la suite, sinon, un message d'erreur s'affichera.
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\subsection{Identification}
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Cette page nous permet d'en savoir un peu plus sur l'utilisateur : nous allons
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demander l'age, le sexe et les habitudes en terme de jeux vidéo de
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l'utilisateur (nous avons fait l'hypothèse que la capacité des utilisateurs à
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manier notre interface allait dépendre fortement de leur habitude aux jeux
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vidéo). Nous leur demandons notamment de noter leurs capacités en terme de
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jeux vidéo (entre 1 et 5 étoiles).
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\subsection{Didacticiel}
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Ensuite, nous demandons à l'utilisateur de suivre un didacticiel : c'est une
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expérience normale mais guidée. Des messages indiquant les interactions à faire
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aideront l'utilisateur à s'habituer à cette interface. On y présente les moyens
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de déplacer la caméra, puis les recommandations et les différents boutons de
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l'interface.
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\subsection{Les trois vraies expériences}
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C'est ensuite que la \emph{vraie} partie de l'étude utilisateur commence : à 3
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reprises, l'utilisateur doit remplir dans une scène avec certaines pièces
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rouges à trouver, et un certain style de recommandations\footnote{aucune
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recommandation sera considéré comme un style de recommandation, de sorte à
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comparer la présence à l'absence de recommandation pour la navigation} pour
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l'aider. Nous expliquerons dans la sous-section \ref{selection} comment le
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choix de la scène et du style de recommandation sera fait.
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\paragraph{}
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Dans chacune des expériences, l'utilisateur devra chercher des pièces rouges,
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en s'aidant (ou pas) des recommandations. L'expérience se terminera soit quand
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l'utilisateur aura trouvé les huit pièces rouges, soit une minute après avoir
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trouvé la 6\up{ème} pièce rouge. Pour éviter que l'utilisateur soit
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\emph{frustré} de ne pas avoir trouvé toutes les pièces, nous n'indiquons pas
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clairement le nombre de pièces qu'il a, ou qu'il lui reste à trouver.
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Simplement, une \emph{vague} idée de sa progression (voir figure
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\ref{interface-schema} - élément 6).
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\subsection{Le \emph{feedback}}
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Après avoir fini ces expériences, l'utilisateur se retrouvera sur un formulaire
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lui demandant son avis quand à la difficulté de l'interface, et l'utilité des
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recommandations pour se déplacer dans la scène.
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\section{Génération des expériences}
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\subsection{Choix de la scène et du style de recommandations\label{selection}}
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\paragraph{}
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Il y a trois scènes disponibles, et sur chaque scène, nous avons placé des
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pièces dans de nombreuses positions. Lorsqu'un utilisateur commence une
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expérience, l'algorithme de selection fonctionne de façon à faire des
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expériences sur les mêmes scènes avec les mêmes dispositions de pièces mais des
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styles de recommandations différents pour des utilisateurs de même niveau, de
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sorte à pouvoir comparer l'efficacité des recommandations.
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\paragraph{}
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Parmi les paramètres qui varient, nous avons :
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\begin{itemize}
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\item le niveau du joueur
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\item la scène
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\item la disposition des pièces rouges
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\item le type de recommandations
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\end{itemize}
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\paragraph{}
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Le système que nous avons fait cherche les joueurs qui ont le même niveau pour
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leur donner les mêmes scènes avec la même disposition de pièces mais avec des
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styles de recommandations différents, de sorte à pouvoir les comparer.
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\subsection{Positions possibles des pièces\label{coins}}
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Pour choisir les positions possibles des pièces dans chaque scène, trois outils
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ont été développés.
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\subsubsection{Coin-creator}
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Cette interface permet de naviguer dans une des scènes possibles, et de cliquer
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sur une paroi pour créer une pièce. Cliquer sur un pièce la détruit, et un
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bouton permet d'envoyer les pièces par mail à mon adresse.
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\paragraph{}
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J'ai ainsi envoyé ce mail aux encadrants qui ont eux même pu créer les pièces,
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et j'ai ensuite fait un programme qui rassemble les pièces et élimine les
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pièces trop proches les unes des autres.
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\subsubsection{Coin-editor}
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Cette interface a été conçue pour corriger les imprécisions provenant de
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l'interface décrite précédemment. En effet, parfois, une pièce peut intersecter
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un mur. Coin-editor permet de cliquer sur une pièce pour pouvoir accéder à ses
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propriétés depuis la console JavaScript, et modifier sa position, puis renvoyer
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un mail avec les positions corrigées.
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\subsubsection{Coin-checker}
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Cette interface a été conçue lorsque nous nous sommes aperçus que certaines
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pièces étaient passées de l'autre côté du modèle. Il était ainsi difficile de
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les trouver et cette interface permet de chercher les pièces parmi toutes
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celles qui existent. On peut cliquer sur les pièces pour les récupérer et un
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compteur indique le nombre de pièces restantes.
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\section{Collecte des informations}
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Ces expériences n'auront d'interêt que si nous sommes capables de les analyser
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par la suite et de comprendre comment les utilisateurs interagissent avec les
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recommandations. Nous avons donc mis en place un système de collecte des
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actions de l'utilisateur basé sur les XmlHttpRequests de JavaScript.
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Côté serveur, il y a quelques urls qui permettent d'enregistrer des
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informations dans des tables prévues à cet effet. Chaque évènement contient la
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date à laquelle il a été envoyé par le client ainsi que l'id du client et de
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l'expérience qu'il est en train de faire (ces deux derniers sont stockés dans
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la session sur le serveur). Les évènements enregistrés sont les suivants :
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\paragraph{ArrowClicked} : créé quand l'utilisateur clique une recommandation,
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accompagné de l'id de la recommandation cliquée.
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\paragraph{CoinClicked} : créé quand l'utilisateur récupère une pièce rouge.
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\paragraph{KeyboardEvent} : créé quand l'utilisateur appuie ou relâche une
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touche du clavier, accompagné de la position courante de la caméra et d'un
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booléen indiquant si elle a été appuyée ou relâchée. Dans le cas du
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\emph{drag-n-drop} ou du \emph{pointer lock}, aucun évènement (autre que les
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\emph{mouse-move} qui ne sont pas stockés en base de données parce qu'ils sont
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trop nombreux) n'est envoyé. Ainsi, pendant toute la durée du mouvement de
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l'orientation de la caméra, on n'aura aucune information. Pour palier à ce
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problème, nous enverrons régulièrement des \emph{KeyboardEvent} factices pour
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sauvegarder l'état de la caméra.
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\paragraph{ResetClicked} : créé quand l'utilisateur réinitialise la position de
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la caméra.
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\paragraph{PreviousNextClicked} : créé quand l'utilisateur clique sur les
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boutons précédente ou suivante, on stockera la position finale en base de
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données.
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\paragraph{Hovered} : créé quand l'utilisateur survole ou sort d'une
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recommandation avec le curseur.
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\paragraph{PointerLocked} : dans le cas où l'utilisateur utilise l'option
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\emph{pointer lock}, il sera créé au moment où le pointeur sera capturé et où
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il sera libéré.
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\paragraph{SwitchedLockOption} : créé quand l'utilisateur change d'option entre
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\emph{pointer locked} et \emph{drag-n-drop}.
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\paragraph{FpsCounter} : chaque seconde, cet évènement est créé pour connaître
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le \emph{framerate} du client, de sorte à savoir si les performances de sa
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machine ont pu lui poser problème dans ces expériences.
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\section{Replay}
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Afin de nous assurer que toutes les informations nécessaires étaient bel et
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bien récupérées en base de données, nous avons mis en place un programme
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permettant de rejouer les expériences stockées.
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\paragraph{}
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Pour le replay, nous avons simplement considéré les évènements
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\texttt{ArrowClicked}, \texttt{CoinClicked}, \texttt{KeyboardEvent},
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\texttt{ResetClicked} et \texttt{PreviousNextClicked}, les autres évènements
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n'ayant pas d'influence sur la position de la caméra.
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\paragraph{}
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La génération du chemin de la caméra est faite de manière assez simpliste. En
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fait, nous accordons peu d'importance aux touches appuyées, mais plutôt aux
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positions de la caméra au moment de ces évènements. Nous interpolons entre les
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\texttt{KeyboardEvent}, le \texttt{ResetClicked} réinitialise la position de la
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caméra brutalement et les autres évènements utilisent les polynômes de Hermite
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comme pour le suivi des recommandations lors d'une expérience.
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\section{Déploiement}
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Pour l'instant, cette étude a été faite par des collègues (étudiants,
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chercheurs...), mais nous pensons ensuite le déployer vers une plateforme de
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crowd-sourcing (MicroWokers) où nous paierons les utilisateurs afin d'avoir
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plus de résultats à analyser.
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