Benutzerfreundlichkeit in Datensuchplattform-Schnittstellen

Belangrijkste concepten

Dieses Forschungsprojekt untersucht Probleme der Benutzerfreundlichkeit in Datensuchplattform-Schnittstellen und entwickelt neue Designprototypen, um die Effizienz des Datensuchprozesses zu verbessern.

Samenvatting

Diese Studie untersucht die Benutzerfreundlichkeit von Datensuchplattformen wie Google Dataset Search und data.europa.eu. Sie konzentriert sich auf 6 Bereiche der Benutzererfahrung: Erste Interaktion, Suchprozess, Datensatzerkundung, Filtern und Sortieren, Datensatzaktionen sowie Unterstützung und Feedback.
Die Bewertungsmethode kombiniert die Benutzeraufgabe "The Pandemic Puzzle", Think-Aloud-Methoden sowie demografische und nachgelagerte Fragebögen. 29 Stärken und 63 Schwächen wurden von 19 Teilnehmern aus Technologieunternehmen oder der Wissenschaft gesammelt.
Während einige Erkenntnisse für bestimmte Plattformen spezifisch sind, stammen die meisten aus gängigen Merkmalen von Datensuchplattformen in verschiedenen Bereichen, was darauf hindeutet, dass unsere Erkenntnisse breit anwendbar sind.
Basierend auf den Beobachtungen von gängigen Merkmalen in Datensuchplattformen über verschiedene Bereiche hinweg wurden 10 neue Designprototypen entwickelt. Diese konzentrieren sich darauf, die Zugänglichkeit und Qualität von Metadaten zu verbessern, um Probleme wie Leseermüdung, ineffiziente Suchmethoden, Filtern und Auswahl sowie andere ungelöste benutzerorientierte Probleme auf aktuellen Plattformen anzugehen.

Statistieken

"Luckily the zip file is not too big."
"I feel that both datasets ranked high and low can meet my search requirements".
"I would prefer the priority in dataset searches is often to find the most relevant first and then find the most recent datasets."

Citaten

"Especially the 'Natural Science' and 'Engineering' tags, their scope can basically include the scope of other search tags."
"I didn't expect that this very similar dataset was published even more recently than the dataset I found."
"I would prefer these different colour tags to be about keyword information."

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

User Experience in Dataset Search Platform Interfaces

by Yiha... om arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15861.pdf

Diepere vragen

Wie können Datensuchplattformen die Bedürfnisse von Forschern und Entwicklern gleichermaßen berücksichtigen?

Um die Bedürfnisse von Forschern und Entwicklern gleichermaßen zu berücksichtigen, können Datensuchplattformen verschiedene Maßnahmen ergreifen. Zunächst sollten sie eine benutzerfreundliche Oberfläche bieten, die sowohl für technisch versierte Entwickler als auch für Forscher leicht zugänglich ist. Dies kann durch klare Navigation, gut sichtbare Suchfunktionen und intuitive Filter- und Sortieroptionen erreicht werden. Darüber hinaus sollten Plattformen sowohl fortgeschrittene Suchfunktionen für Entwickler als auch benutzerfreundliche Tools für Forscher anbieten, um eine breite Palette von Nutzern anzusprechen. Die Integration von Funktionen wie automatischen Vorschlägen, erweiterten Suchoperatoren und benutzerdefinierten Filteroptionen kann dazu beitragen, die Bedürfnisse beider Nutzergruppen zu erfüllen. Schließlich ist es wichtig, regelmäßiges Feedback von Forschern und Entwicklern einzuholen, um die Plattform kontinuierlich zu verbessern und an die sich ändernden Anforderungen anzupassen.

Welche Herausforderungen ergeben sich bei der Standardisierung von Datensatzbeschreibungen über verschiedene Disziplinen hinweg?

Die Standardisierung von Datensatzbeschreibungen über verschiedene Disziplinen hinweg kann aufgrund mehrerer Herausforderungen schwierig sein. Eine der Hauptprobleme besteht in der Vielfalt der Datenformate und Metadatenstandards, die in verschiedenen Disziplinen verwendet werden. Jede Disziplin hat ihre eigenen spezifischen Anforderungen an die Datensatzbeschreibung, was die Entwicklung einheitlicher Standards erschwert. Darüber hinaus können unterschiedliche Fachbegriffe und Terminologien in verschiedenen Disziplinen zu Missverständnissen führen und die Interoperabilität der Daten beeinträchtigen. Die Heterogenität der Datenquellen und die Vielfalt der Datenstrukturen stellen weitere Herausforderungen dar, da eine einheitliche Beschreibung und Klassifizierung dieser Daten schwierig sein kann. Schließlich können kulturelle Unterschiede und regionale Besonderheiten zu unterschiedlichen Ansätzen bei der Datensatzbeschreibung führen, was die Standardisierung über verschiedene Disziplinen hinweg erschwert.

Wie können Datensuchplattformen von Erkenntnissen aus der Informationssuche in Dokumenten profitieren, ohne die spezifischen Anforderungen von Datensätzen zu vernachlässigen?

Datensuchplattformen können von Erkenntnissen aus der Informationssuche in Dokumenten profitieren, indem sie bewährte Methoden und Techniken aus der Literaturrecherche übernehmen und an die spezifischen Anforderungen von Datensätzen anpassen. Zum Beispiel können Suchalgorithmen und Ranking-Methoden, die in der Literaturrecherche effektiv sind, auf Datensuchplattformen angewendet werden, um relevante und qualitativ hochwertige Datensätze zu präsentieren. Darüber hinaus können Funktionen wie automatische Vorschläge, Filteroptionen und Sortierfunktionen, die in der Informationssuche in Dokumenten erfolgreich sind, in Datensuchplattformen integriert werden, um die Benutzererfahrung zu verbessern. Es ist jedoch wichtig, dass Datensuchplattformen die spezifischen Anforderungen von Datensätzen berücksichtigen, wie z.B. die Bedeutung von Metadaten, die Strukturierung von Daten und die Qualität der Datenquellen. Durch die Kombination von bewährten Methoden aus der Literaturrecherche mit den spezifischen Anforderungen von Datensätzen können Datensuchplattformen eine effiziente und benutzerfreundliche Suche nach Daten ermöglichen.