Context-aware intelligent user interfaces for supporting system use [Elektronische Ressource] / von Melanie Hartmann

Melanie Hartmann

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• Publié par: technischen_universitat_darmstadt
• Publié le: 01 janvier 2010
• Nombre de lectures: 16
• Langue: English
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Extrait

Context-Aware Intelligent User Interfaces
for Supporting System Use
Vom Fachbereich Informatik
der Technischen Universität Darmstadt
genehmigte
Dissertation
zur Erlangung des akademischen Grades Dr.-Ing.
von
Dipl.-Inform. Melanie Hartmann
geboren in Seeheim-Jugenheim
Referenten: Prof. Dr. Max Mühlhäuser (TU Darmstadt)
Prof. Dr. Rainer Malaka (Universität Bremen)
Tag der Einreichung: 4. Dezember 2009
Tag der mündlichen Prüfung: 18. Januar 2010
Darmstadt 2010
Hochschulkennziffer D17i
1Ehrenwörtliche Erklärung
Hiermit erkläre ich, die vorgelegte Arbeit zur Erlangung des akademischen Grades
“Dr.-Ing.” mit dem Titel “Context-Aware Intelligent User Interfaces for Support-
ing System Use” selbständig und ausschließlich unter Verwendung der angegebenen
Hilfsmittel erstellt zu haben. Ich habe bisher noch keinen Promotionsversuch unter-
nommen.
Darmstadt, den 4. Dezember 2009
Melanie Hartmann
1Gemäß §9 Abs. 1 der Promotionsordnung der TU DarmstadtAbstract
Two trends can be observed in current applications: the amount of functionality of-
fered is constantly increasing and applications are more often used in mobile settings.
Both trends often lead to a decrease in the usability of applications. This effect can
be countered by Intelligent User Interfaces that facilitate the interaction between
user and application. In order to support the user in an optimal way, the Intelligent
User Interface has to be aware of the user’s needs and adapt the provided support
to her current situation, i.e. her current context. The relevant context information
can thereby be gathered from the environment (e.g. her current location) or from
sophisticated user models that reflect the user’s behavior.
In this thesis, we present a novel approach of combining user and environmental
context information for supporting the system use. As context information is often
very error-prone and the user‘s workflow should not be disrupted by erroneous in-
teraction support, we adapt the presentation of the support to the reliability of the
context information. Therefore, we use different levels of proactivity from unobtru-
sive highlighting to automatically performing tasks. The presented approach –called
AUGUR– is application independent and is able to support the interaction for arbi-
trary existing applications, even across application boundaries. For that purpose, we
developed a novel application modeling language that is able to model applications
and their relationships to context. The application models can thereby be defined
by the application developer, learned by AUGUR, and augmented by the end-user.
The interaction can be facilitated by an Intelligent User Interface in two different
ways: on the one hand by supporting the entering of data and on the other hand by
simplifying the navigation within and between applications. For supporting the user
in entering data, we contribute three approaches based on (i) the user’s previous
interactions, (ii) the information represented in the application models, and (iii) the
semantics of the data required by the user interface and the context information
currently relevant for the user. For the latter, we developed a novel algorithm that
combines string-based and semantic similarity measures.
AUGURsupportstheuser’snavigationinthreedifferentways:Itcan(i)guidethe
user through an application, (ii) provide navigation shortcuts to other applications,
and (iii) reduce the user interface to the most relevant functionality for mobile use.iv
Forguidingtheuser, wedevelopedanovelalgorithmcalledFxLthatisabletopredict
the next relevant interaction element. For the interface adaptation, we introduce a
novel approach based on FxL to determine the elements that should be presented to
the user for mobile use according to her current situation.
WerealizedthedevelopedconceptsofAUGURinaworkingprototype. Further,we
evaluated the usability of the context-aware support provided by AUGUR in a user
study, and showed that it can significantly increase the usability of an application.Zusammenfassung
Heutige Anwendungen werden zum einen immer komplexer und zum anderen zu-
nehmend auf mobilen Endgeräten verwendet. Beide Faktoren beeinträchtigen häufig
die Gebrauchstauglichkeit der Anwendungen. Intelligente Benutzungsschnittstellen
wirken dem entgegen indem sie den Benutzer bei der Interaktion mit einer Anwen-
dung unterstützen. Um die optimale Unterstützung bieten zu können, muss sich die
intelligente Benutzungsschnittstelle an die Bedürfnisse des Benutzers und an seine
aktuelle Situation, d.h. seinen Kontext, anpassen. Kontextinformationen können
dabei aus der Umgebung des Benutzers gewonnen werden (z.B. sein aktueller Aufen-
thaltsort)oderausBenutzermodellen, diedasVerhaltendesBenutzerswiderspiegeln.
In dieser Arbeit präsentieren wir einen neuen Ansatz zur kontextsensitiven In-
teraktionsunterstützung, der sowohl den Umgebungs- als auch den Benutzerkontext
berücksichtigt. Da Kontextinformationen häufig fehlerbehaftet sind und der Ar-
beitsfluss des Benutzers nicht mit fehlerhafter Unterstützung gestört werden soll,
müssen wir die Zuverlässigkeit der genutzten Kontextdaten bei der Interaktionsun-
terstützungberücksichtigen. DaherpassenwirdieDarstellungderInteraktionsunter-
stützung an die Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten an. Die Darstellung
reicht von unaufdringlichem Hervorheben relevanter Elemente bis zur automatis-
chen Ausführung von Anwendungsschritten. Der vorgestellte Ansatz zur kontextab-
hängigem Interaktionsunterstützung, genannt AUGUR, ist anwendungsunabhängig
und kann den Benutzer auch über Anwendungsgrenzen hinweg unterstützen. Dies
wird durch eine neue Anwendungsmodelierungssprache ermöglicht, die uns erlaubt,
Anwendungen und ihren Zusammenhang zu Kontextinformationen zu modellieren.
Die Anwendungsmodelle können dabei vom Anwendungsentwickler erstellt werden
oder von AUGUR erlernt werden. Zusätzlich können sie jederzeit vom Endbenutzer
überprüft und erweitert werden.
Wir konzentrieren uns in der vorliegenden Arbeit auf die Unterstützung des Be-
nutzers bei der Dateneingabe und bei der Navigation in und zwischen Anwendun-
gen. Zur Unterstützung bei der Dateneingabe verwenden wir folgende Informa-
tionsquellen: (i) die bisherigen Interaktionen des Benutzers, (ii) das zugehörige An-
wendungsmodell und (iii) die Semantik der von der Anwendung benötigten Daten
und des aktuellen Kontexts des Benutzers. Für Letzteres haben wir einen neuen Al-vi
gorithmus entwickelt, der zeichenfolgenbasierte und semantische Ähnlichkeitsmasse
kombiniert und neue Zusammenhänge erlernt.
Die Navigation des Benutzers wird von AUGUR auf drei verschiedene Arten
unterstützt: AUGUR kann (i) den Benutzer durch eine Anwendung führen, (ii) Nav-
igationsshortcuts zu anderen Anwendungen vorschlagen und (iii) automatisch eine
reduzierte Version der Anwendungsoberfläche für mobile Benutzung generieren. Um
den Benutzer durch eine Anwendung zu führen, haben wir einen neuen Algorithmus
namens FxL entwickelt, der in der Lage ist, das nächste relevante Interaktionsele-
ment auf Basis der bisherigen Interaktionen vorherzusagen. Für die Generierung
der reduzierten Benutzungsoberfläche stellen wir einen neuen Algorithmus basierend
auf FxL vor, der die Interaktionselemente bestimmen kann, die idealerweise dem
Benutzer angezeigt werden sollten.
Die entwickelten Konzepte wurden in einem Prototyp umgesetzt und getestet.
Darüberhinaus haben wir die Gebrauchstauglichkeit der kontextabhängigen Inter-
aktionsunterstützung in AUGUR in einer Benutzerstudie überprüft. Wir konnten
zeigen, dass eine solche Unterstützung die Gebrauchstauglichkeit einer Anwendung
signifikant erhöhen kann.Acknowledgments
This work would not have been possible without the continuous support and encour-
agement of my colleagues, family and friends over the last years, which I would like
to acknowledge here.
First and foremost, I would like to thank my advisor, Max Mühlhäuser, for his
unlimited support, excellent advice and faith in my work. I am also grateful to
Rainer Malaka (Universität Bremen) for acting as second referee.
I am grateful to all at Telecooperation and RBG for providing me with a friendly
and supportive place to work. Especially, I would like to thank Daniel Schreiber for
all the fruitful discussions and support (It is really a pleasure working with you). I
am also grateful to all the other members in the Telecooperation Group who proof-
read papers and provided feedback (Andreas Behring, Dirk Schnelle-Walka, Felix
Flentge, Tobias Klug, Sebastian Ries, Jürgen Steimle to name only few of them).
I would also like to thank Manuel Görtz and Andreas Faatz from SAP research
for their support in the AUGUR project and all the others from SAP we cooperated
with. Furthermore, I would also like to acknowledge Holger Ziekow (HU Berlin),
Dominikus Heckmann (DFKI), Frederik Janssen (TUD), Anthony Jameson (DFKI),
and Christine Müller (Jacobs University Bremen) for their advice. Many thanks are
al