Beim Dark Pattern geht es um ein Benutzerschnittstelle-Design, das es versucht, NutzerInnen dazu zu bringen, Aktionen auszuführen, die sie eigentlich gar nicht wollen. Die Idee dahinter ist es, dass man es leicht macht, in eine Situation hineinzukommen, aber sehr schwer, wieder herauszukommen.

Hauptsächlich wird beim Dark Pattern das Wissen über menschliches Verhalten ausgenutzt, um trügerische Funktionalitäten zu implementieren, die gegen das Gute Interesse bei BenutzerInnen wirkt. Es gibt eine Reihe mit verschiedenen Arten von Dark Patterns wie Confirmshaming, Misdirection, Bait-and-switch, etc.

Beispiel über Dark Pattern: Eine entsprechende Mitgliedschaft bei Amazon ist sehr leicht abzuschließen. Die Frage, wie man sein Amazon-Konto später löscht, ist eine interessante Frage, wo man die Antwort nur schwer bekommen kann.

Also known as simple controlled experiment, bucket testing, controlled online experiments or split-run testing. In an experiment like this we have 2 groups and in the simplest version just one variant is different. That`s an user experience research methodology.
In the last years large companies started to use this like LinkedIn, Facebook, Google, Microsoft and Instagram.
Multivariate or multinomial testing is the version where more than 2 versions get tested together in parallel.
Observational, quasi-experimental or other non-experimental situations are unvalid for simple A/B tests.
Two-sample hypothesis tests are appropriate for this.

It is easy for the respondent to evaluate and respond to complex questions since they have a range to choose from, being closer to what they think and how they feel.

Heloise Montini

Die Likert-Skala ist ein Verfahren zur Messung persönlicher Einstellungen. Die Skalen bestehen aus mehreren Items vom Likert-Typ. Diese sind Aussagen, denen die Befragten auf einer vorgegebenen mehrstufigen Antwortskala mehr oder weniger stark zustimmen oder die sie ablehnen können. Die Punktwerte der einzelnen Antworten werden ungewichtet addiert und ergeben so den Wert der Skala. Die Bezeichnung Likert-Skala ist nicht zu verwechseln mit der Antwortskala eines einzelnen Items vom Likert-Typ.

Grundidee

Man interessiert sich für die Einstellung der Versuchsperson, ein bestimmtes Objekt betreffend. Alle dazugehörigen Items werden als strikt positive oder negative Aussagen formuliert. Der Likert-Skala liegt die Überlegung zu Grunde, dass die Versuchsperson die Aussage eines einzelnen Items umso mehr ablehnt, je weiter ihre Einstellung von der Formulierung des Items abweicht. In der Gesamtheit werden dann die Antworten auf den Grad der Einstellung abgebildet. In der konkreten Ausführung eines Fragebogens bilden die Antwortmöglichkeiten für ein Item den Grad der Zustimmung oder Ablehnung der befragten Person zur Aussage des Items ab. Die möglichen Antworten sind als natürliche Zahlen kodiert und aufsteigend angeordnet.

Skalenniveau

Antworten auf die einzelnen Items einer Likert-Skala sind formal ordinal- beziehungsweise rangskaliert.

Das Ergebnis für ein Likert-Skala-Item kann daher durch den Median oder Modus als Lageparameter zusammengefasst werden. Darüber, ob man auch den Mittelwert verwenden darf, gibt es unterschiedliche Auffassungen.

Rensis Likert

geboren: 5. August 1903 in Cheyenne, Wyoming;

gestorben: 3. September 1981 in Ann Arbor, Michigan

Likert studierte an der University of Michigan und der Columbia University. Er ist Gründer des Institute for Social Research an der University of Michigan. 1960 wurde er in die American Academy of Arts and Sciences gewählt.

Quellen

• https://de.wikipedia.org/wiki/Likert-Skala
• https://de.wikipedia.org/wiki/Ordinalskala
• https://www.mightyforms.com/blog/likert-scale-questions-definition
• https://de.wikipedia.org/wiki/Rensis_Likert

Bei der Durchführung von Usability Studie oder Experiment geht es vor allem darum, die Ursache-Wirkungs-Beziehung zu ermitteln. Das bedeutet, wenn man das User-Interface geändert oder Design gestaltet hat und zum späteren Zeitpunkt wissen möchte, ob das zu dem von ihm bezweckten Verhalten bei den NutzerInnen führt.

Um die Evidenz der Schlussfolgerungen zu bewerten, muss man sich drei Faktoren zuwenden:

1. External validity

Bei der externen Gültigkeit geht es darum, in welchem Maß kann man die Ergebnisse einer bestimmten Studie verallgemeinern. Hierbei spielt es eine wichtige Rolle, wo die Studie durchgeführt wurde. Man sollte hier in der Lage sein, dass die gleichen Ergebnisse bei Wiederholung der Durchführung einer Studie erzielt werden. Egal, ob mit dem gleichen oder anderen Setting, Lab oder auch in der realen Welt.

2. Internal validity

Bei der internen Gültigkeit geht es darum, dass man sich sicher sein, dass die erzielten Ergebnisse letztlich auf die Benutzeroberfläche (auf ein verändertes visuelles Design oder ein verändertes Interaktionsdesign) zurückzuführen sind. Man sollte auch feststellen, dass nicht ein anderer Faktor letztlich zu den Veränderungen oder Ergebnissen geführt hat.

3. Reliability

Die Zuverlässigkeit der Ergebnisse bedeutet, dass wenn man den Test und die Beobachtung wiederholt, dann gelangt man immer wieder zu den gleichen Ergebnisse.

Compared to traditional in-lab usability testing, remote usability testing is an alternative to get rid of those on-site limitations, such as the lack of representative end-users, the expense of testing, time management problem, and the lack of a proper simulation of the users‘ true environment settings. Remoste usability testing can be usually categorized into synchronous (moderated) and asynchronous (un-moderated) testing.

Synchronous remote usability testing is operated in real time, with the evaluator being spatially detached from the participants. Synchronous testing is also called „live“ or „collaborative“ remote evaluation, is a usability evaluation method that possesses a great deal of similarity to traditional in-lab usability evaluation. This testing enables actual users to take part in the process from their natural environments, using their personal computers to keep the test conditions natural. The benefits of synchronous remote testing are the ability to obtain data from actual users in their normal environment, and reducing inconvenience for participants as there is no need for them to travel to a lab or test centre. Limitations related to the Internet and telecommunications (poor bandwidth/delays) represent some of the disadvantages of this method. Typical synchronous remote usability testing forms may include video call, screen sharing etc.

Asynchronous remote testing is done by detaching the evaluators both temporally and spatially from the participants, it splits the user from the evaluator in terms of location and time. Compared to synchronous testing, asynchronous testing may reach a larger user sample sizes, which would offer a true representation of the users. A more natural test surroundings could offset the testing bias that may occur from a lab, which often leads to participants feeling pressured that can affect the accuracy of usability results. However, this testing is narrow in scope as it doesn’t include observational data and recordings of sudden verbal data. This lack of testing data scope may limit the validity and accuracy of the results, which will lessen the chances of discovering usability problems. Typical asynchronous remote usability testing forms may include Auto-logging, user-reported critical incidents (UCI), unstructured problem reporting, etc.

References:

1. Alghamdi, AHMED S., et al. „A comparative study of synchronous and asynchronous remote usability testing methods.“ International Review of Basic and Applied Sciences 1.3 (2013): 61-97.
2. https://www.uxmatters.com/mt/archives/2010/01/unmoderated-remote-usability-testing-good-or-evil.php