26.02.2018 | Stufe 3 | Generative Forschung

Prozessdokumentation für Interaction Design Studio II, unterrichtet von Peter Scupelli an der Carnegie Mellon University. Das Team besteht aus Zach Bachiri, Devika Khowala, Hajira Qazi und Shengzhi Wu.

2.21.17 Workshop mit Austin Lee und Jae Kim

Letzten Donnerstag kamen Austin Lee und Jae Kim von Microsoft, um mit uns einen Workshop über künstliche Intelligenz zu machen. Unsere erste Aufgabe bestand darin, einen Kontext auszuwählen und dann eine Intervention mithilfe von KI zu entwerfen, die auf der derzeit vorhandenen Technologie basiert. Unser Team hat beschlossen, sich auf das Trinkgeld zu konzentrieren und darauf, wie einige Einwanderer die Trinkgeldkultur in Amerika nicht kennen oder verwirren. Wir haben zunächst einen KI-Agenten erstellt, der den Standort eines Benutzers erkennt und eine Benachrichtigung mit der Meldung sendet: „Sie befinden sich anscheinend in einem _____ Restaurant. In diesen Restaurants ist es üblich, Trinkgeld zu geben. Möchten Sie, dass wir den Betrag für Sie berechnen? “ Wenn der Benutzer mit "Ja" antwortet, wird er aufgefordert, die Rechnungssumme einzugeben. Der Agent stellt dann eine Reihe von Spitzenprozentsätzen und die entsprechende Menge bereit. Langfristig haben wir uns ein tragbares Gerät vorgestellt, das die Herzfrequenz des Benutzers erfasst. Es interpretiert dies als Zufriedenheit mit dem Essen und fordert den Benutzer dann auf, einen bestimmten Betrag basierend auf dieser Zufriedenheit zu geben.

Wir haben nach dem Workshop mit Austin über unser Thema gesprochen, und er schlug vor, eine Lösung zu entwickeln, die „bidirektional“ ist, da die Amerikaner häufig auch über Einwanderer aufgeklärt werden müssen. Wir haben mit Peter und Bruce darüber gesprochen, und sie waren sich einig, dass es wichtig ist, beide Seiten der Interaktion anzusprechen, und dass es sich lohnt, beide Gruppen (internationale Studenten und Amerikaner) zu fragen, was die anderen über sie wissen sollen und ihre Kultur. Peter erwähnte, dass es eine gute Idee sein könnte, sich auf bestimmte Kontexte zu konzentrieren, in denen ein (möglicherweise verwirrender) Austausch zwischen Amerikanern und Einwanderern stattfindet, und Interventionspunkte in diesem bestimmten Kontext zu identifizieren. Sie sagten auch, wir sollten überlegen, was die Amerikaner dazu anregen würde, etwas über die Erfahrung von Einwanderern zu erfahren. Dies sind alles Überlegungen, die wir während der gesamten generativen Forschungsphase fortsetzen werden.

Generative Forschungsworkshops

Wir haben uns entschlossen, drei generative Workshops durchzuführen, die jeweils aufeinander aufbauen. Der erste Workshop würde uns helfen, bestimmte Szenarien einzugrenzen, die für internationale Studierende besonders schwierig sind, und bevorzugte Staaten zu identifizieren. Der zweite Workshop würde dann die Benutzer bitten, mithilfe von Technologie Interventionen für diese spezifischen Kontexte zu generieren. Der dritte Workshop würde die Konzepte, die im zweiten Workshop erstellt wurden, verfeinern und eingrenzen.

Unser erster Workshop findet am Dienstag, den 27. Februar statt. Wir werden eine Liste verschiedener Orte haben, an denen schwierige Interaktionen stattfinden können (z. B. ein Krankenhaus, ein Restaurant, ein Klassenzimmer), und die Orte auf einem Tisch anordnen. Benutzer verwenden dann gemeinsam Post-Its, um schwierige Szenarien an jedem dieser Orte zu schreiben, wodurch eine Zuordnung von Orten und Szenarien erstellt wird. Wir werden dann jeden einzelnen Benutzer bitten, Abstimmungspunkte zu verwenden, um seine fünf schwierigsten Szenarien zu markieren. Wir werden die fünf beliebtesten Szenarien für die nächste Aktivität auswählen.

Wir werden die Stacie-Matrix „Definieren von Stakeholder-Staaten und Überbrücken von Lücken“ ändern, damit Benutzer die Hauptursache für jedes der fünf problematischen Szenarien identifizieren können - Wissen, Fähigkeiten, Motivation, Umgebung und Kommunikation. Die Benutzer verwenden dann Post-Its, um bevorzugte Status zu schreiben, und arbeiten dann daran, Technologien zu identifizieren, die die Lücke schließen.