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Konferenzbeitrag

Piktographisches Usability Inventar (PUI): Eine Pilotstudie

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Text/Conference Paper

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Datum

2020

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Verlag

ACM

Zusammenfassung

Das piktographische Usability Inventar (PUI) ist ein bildbasiertes Instrument, das für die Erfassung der wahrgenommenen Usability von Smartphone Apps konzipiert wurde. Das Ziel der Entwicklung bestand darin, Nutzern einen einfachen und intuitiven Zugang zur Einschätzung der wahrgenommenen Usability zu ermöglichen. Das PUI wurde mit Hilfe eines nutzerzentrierten Vorgehens in mehreren Iterationen entwickelt. Die bildbasierten Items orientieren sich an ausgewählten Fragen aus verschiedenen standardisierten Usability Fragebögen. Zur Überprüfung der psychometrischen Eigenschaften des neuentwickelten Instruments wurde eine onlinebasierte Pilotstudie mit 83 TeilnehmerInnen durchgeführt. Es wurde die Faktorenstruktur, die Reliabilität, die konvergente, divergente und kriteriumsbezogene Validität, und die Sensitivität des Instruments erfasst. Zudem wurden Bearbeitungsmotivation, Präferenz und Bearbeitungsdauer erhoben. TeilnehmerInnen der Studie interagierten zuerst mit einem App Prototypen, bei welchem die produktinhärente Usability zweistufig manipuliert wurde. Die Manipulation wurde mit einem Zwischengruppendesign realisiert. Danach füllten TeilnehmerInnen das PUI und mehrere verbale Instrumente zur Usability Bestimmung aus, sowie weitere Fragebögen zur Erfassung der verschiedenen Formen der Validität. Erste Ergebnisse weisen auf gute psychometrische Eigenschaften der Skala hin und weisen auf eine erhöhte Motivation unter den TeilnehmerInnen bei der Bearbeitung des Fragebogens hin. Dennoch präferierten aber 60% der Teilnehmenden die verbalen Skalen. Zudem dauerte die Bearbeitung im Vergleich mit verbalen Skalen länger. Ideen für die Weiterentwicklung des PUI werden in der Diskussion erörtert.

Beschreibung

Baumgartner, Jürgen; Sauer, Jürgen; Sonderegger, Andreas (2020): Piktographisches Usability Inventar (PUI): Eine Pilotstudie. Mensch und Computer 2020 - Tagungsband. DOI: 10.1145/3404983.3405522. New York: ACM. pp. 43–52. MCI: Full Paper. Magdeburg. 6.-9. September 2020

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