核心概念
Dieses Forschungsprojekt untersucht Probleme der Benutzerfreundlichkeit in Datensuchplattform-Schnittstellen und entwickelt neue Designprototypen, um die Effizienz des Datensuchprozesses zu verbessern.
摘要
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.
統計資料
"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."
引述
"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."