--- title: 'Kullanıcı Deneyimi ve Davranış Tasarımı' source: 'https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi' language: tr updated: '2026-08-17T04:41:16+00:00' license: 'CC BY-SA 4.0' lessons: 24 outcomes: - 'Kullanıcı araştırmasından tasarım kararına giden zinciri kurar' - 'Bilgi mimarisi ve akış tasarımıyla görev tamamlamayı kolaylaştırır' - 'Davranış modellerini etik sınırlar içinde uygular' --- # Kullanıcı Deneyimi ve Davranış Tasarımı Kullanıcı araştırmasından tasarım kararına giden zinciri kuran; bilgi mimarisi, akış tasarımı ve davranış modellerini etik sınırlar içinde ölçülebilir kararlara çeviren kurs. ## Araştırma ve Tanımlama Gözlem, görüşme ve anketin ne zaman seçildiği; verilerden kullanıcı profili, görev listesi ve yolculuk haritası çıkarma; mevcut çözümlerin okunması ve problemin çözümden önce yazılması. ### Kullanıcı Araştırması Yöntemleri Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/kullanici-arastirmasi-yontemleri Gözlem, görüşme ve anketin hangi soruya yanıt verdiği; görüşme doygunluğunun ölçülmesi, küçük örneklemden yaygınlık kestirimi çıkarmanın sınırı ve araştırmanın etik çerçevesi. Arayüz Tasarımının Temelleri kursu bir ekranın içini ölçtü: hiyerarşi, ızgara, aralık, kontrast eşikleri, bileşen durumları. O kursta katalog arayüzünün akışı — arama alanı, sonuç listesi, kayıt ayrıntısı, ödünç alma — baştan verilmişti ve niçin bu akış olduğu sorulmadı. Bu kurs o soruyla açılır. Ölçülecek şey artık bir ekranın içi değil, ekranlar arasındaki yoldur. Yolun başlangıcı bir varsayımdır: arayüzün desteklemesi gereken görevleri bilmek. Bu bilgi tasarımcının kendi kullanımından çıkarılamaz; tasarımcı arayüzün nasıl çalıştığını bildiği için hiçbir kullanıcının içinde bulunmadığı bir konumdadır. Bilginin kaynağı araştırmadır. Bu ders üç temel yöntemi — gözlem, görüşme ve anket — hangi sorulara yanıt verdiklerine göre ayırır ve her birinin ne söyleyip ne söyleyemeyeceğini sayıyla gösterir. #### Üç Yöntem, Üç Ayrı Soru Yöntem seçimi bir bütçe kararı değil, soru türü kararıdır. Üç yöntem üç ayrı soruya yanıt verir ve birinin yanıtı diğerinin yerine geçmez. **Gözlem (observation)**, kişinin görevi gerçekten nasıl yaptığını kaydeder. Katalog arayüzünde bir kullanıcının aramayı yazdıktan sonra sonuç listesinin kaçıncı satırına baktığı, geri döndüğünde ne yaptığı, rafta bulamayınca nereye gittiği gözlemle görülür. Gözlemin gücü, kişinin **söylemediği** ve çoğu zaman farkında olmadığı davranışları yakalamasıdır. Sınırı, gerekçeyi vermemesidir: kullanıcının niçin geri döndüğü gözlemlenemez, ancak sorulabilir. **Görüşme (interview)**, gerekçeyi ve bağlamı toplar. Kişinin görevi niçin yaptığını, hangi alternatifleri denediğini, arayüzden bağımsız hangi kısıtları taşıdığını görüşme açığa çıkarır. Sınırı iki katmanlıdır. Birincisi, insan kendi davranışını yanlış hatırlar; "genellikle konu başlığından ararım" diyen bir kişi gözlemde yazar adından arayabilir. İkincisi, görüşme az sayıda kişiyle yapılır ve **sayısal bir yaygınlık kestirimi vermez**. **Anket (survey)**, bir olgunun ne kadar yaygın olduğunu ölçer. Yalnızca zaten bilinen seçenekler arasında ölçüm yapabilir: ankete koymadığınız bir sorun, anketten çıkmaz. Bu yüzden anket araştırmanın başında değil, keşfin ardında durur. Sıralama buradan çıkar: gözlem ve görüşme neyin var olduğunu bulur, anket ise bulunanın ne kadar yaygın olduğunu ölçer. Ters sırada yürütülen bir araştırma, yalnızca araştırmacının baştan aklında olan seçenekleri doğrular. #### Araştırmanın Etik Çerçevesi Araştırma, insanlardan veri toplamaktır ve bu üç kural yöntemin süsü değil parçasıdır. **Bilgilendirilmiş onay.** Katılımcı, oturumun başında verinin ne için toplandığını, ne kadar süreceğini, kaydın hangi biçimde tutulacağını ve istediği an ayrılabileceğini öğrenir ve buna açıkça onay verir. Onay kapsamı sonradan genişletilemez: görüşme için alınan onay, kaydın bir tanıtım metninde kullanılmasını kapsamaz. **Kimliksizleştirme.** Notlar kodlanırken katılımcı adı yerine `K01` gibi bir kod kullanılır ve ad ile kod arasındaki eşleme, çözümleme verisinden ayrı tutulur. Kimliksizleştirmenin ölçüsü, veriden kimliğe geri gidilememesidir; "adı sildim" yetmez. Serbest metin alıntılarında kişiyi tek başına tanımlayabilecek ayrıntılar da temizlenir. Katalog örneğinde "üçüncü kattaki tek gece görevlisi" bir addır. **Saklama sınırı.** Her veri kümesi için saklama süresi araştırma başlamadan yazılır ve süre dolduğunda veri silinir. Ham kayıt en kısa sürede kodlanmış nota dönüştürülür; kodlanan not saklanır, ham kayıt silinir. Sınırı olmayan saklama, ileride ne için kullanılacağı bilinmeyen bir veri yığını üretir ve onayın kapsamını fiilen sonsuza genişletir. Bu kurallar araştırmayı yavaşlatmaz; kapsamını belirler. Onaysız toplanan veri, çözümlemede kullanılamayacağı için zaten yoktur. #### Görüşme Kaç Kişiyle Yapılır Görüşme sayısının ölçütü temsil değil **doygunluktur (saturation)**: yeni görüşmelerin yeni kod üretmeyi bıraktığı nokta. Kod, not içindeki bir olgunun kısa adıdır; aynı olgu farklı katılımcılarda farklı sözcüklerle anlatılsa bile aynı kodu alır. ```js // doygunluk.mjs — gorusme notlarinin kodlanmasi, doygunluk ve kod sikligi // 12 gorusmenin kodlanmis notlari (ders icin kurulmus veri) const GORUSMELER = [ ["K01", ["es-adli-kayit", "raf-kodu-anlasilmiyor", "odunc-durumu-gec", "konu-taramasi-zor"]], ["K02", ["raf-kodu-anlasilmiyor", "geri-donusta-arama-kayip", "es-adli-kayit"]], ["K03", ["odunc-durumu-gec", "filtre-gorunmuyor", "es-adli-kayit", "yazar-yazim-farki"]], ["K04", ["konu-taramasi-zor", "geri-donusta-arama-kayip", "raf-kodu-anlasilmiyor"]], ["K05", ["uzatma-yolu-bilinmiyor", "odunc-durumu-gec", "es-adli-kayit"]], ["K06", ["filtre-gorunmuyor", "dar-ekranda-liste", "raf-kodu-anlasilmiyor", "konu-taramasi-zor"]], ["K07", ["es-adli-kayit", "yazar-yazim-farki", "geri-donusta-arama-kayip"]], ["K08", ["rezervasyon-sirasi-belirsiz", "odunc-durumu-gec", "raf-kodu-anlasilmiyor"]], ["K09", ["konu-taramasi-zor", "es-adli-kayit", "dar-ekranda-liste"]], ["K10", ["raf-kodu-anlasilmiyor", "odunc-durumu-gec", "geri-donusta-arama-kayip", "filtre-gorunmuyor"]], ["K11", ["es-adli-kayit", "konu-taramasi-zor", "uzatma-yolu-bilinmiyor"]], ["K12", ["odunc-durumu-gec", "raf-kodu-anlasilmiyor", "yazar-yazim-farki"]], ]; // Doygunluk: her gorusmenin getirdigi yeni kod const gorulen = new Set(); console.log("gorusme kod yeni kod toplam benzersiz kod"); for (const [ad, kodlar] of GORUSMELER) { const yeni = kodlar.filter((k) => !gorulen.has(k)); yeni.forEach((k) => gorulen.add(k)); console.log( `${ad.padEnd(8)} ${String(kodlar.length).padStart(3)} ${String(yeni.length).padStart(9)} ${String(gorulen.size).padStart(21)}` ); } // Kod sikligi: bir kod kac katilimcinin notunda gecti const siklik = new Map(); for (const [, kodlar] of GORUSMELER) { for (const k of new Set(kodlar)) siklik.set(k, (siklik.get(k) ?? 0) + 1); } const N = GORUSMELER.length; console.log("\nkod katilimci oran"); for (const [k, c] of [...siklik].sort((a, b) => b[1] - a[1] || a[0].localeCompare(b[0]))) { console.log(`${k.padEnd(28)} ${String(c).padStart(9)} ${((c / N) * 100).toFixed(1)}%`); } console.log(`\ntoplam benzersiz kod: ${siklik.size}, son yeni kod: ${GORUSMELER.length - 4}. gorusmede`); ``` ``` gorusme kod yeni kod toplam benzersiz kod K01 4 4 4 K02 3 1 5 K03 4 2 7 K04 3 0 7 K05 3 1 8 K06 4 1 9 K07 3 0 9 K08 3 1 10 K09 3 0 10 K10 4 0 10 K11 3 0 10 K12 3 0 10 kod katilimci oran es-adli-kayit 7 58.3% raf-kodu-anlasilmiyor 7 58.3% odunc-durumu-gec 6 50.0% konu-taramasi-zor 5 41.7% geri-donusta-arama-kayip 4 33.3% filtre-gorunmuyor 3 25.0% yazar-yazim-farki 3 25.0% dar-ekranda-liste 2 16.7% uzatma-yolu-bilinmiyor 2 16.7% rezervasyon-sirasi-belirsiz 1 8.3% toplam benzersiz kod: 10, son yeni kod: 8. gorusmede ``` İlk tablo doygunluğu gösteriyor. İlk dört görüşme on kodun yedisini getirdi; sekizinci görüşmeden sonra yeni kod gelmedi. Son dört görüşme çözümlemeye yeni bir olgu eklemedi. Bu, "sekiz görüşme yeter" biçiminde bir kurala dönüştürülemez. Doygunluk noktası katılımcıların çeşitliliğine bağlıdır: on iki kişinin hepsi aynı bölümden seçilseydi eğri daha erken düzleşir ve bu erken düzleşme yeterlilik değil, örneklemin darlığı olurdu. Doygunluk bir durma ölçütüdür, örneklem büyüklüğü sözü değil. Uygulamadaki karşılığı şudur: yeni görüşmeler yeni kod getirmediği sürece durulur, ama katılımcı profili değiştirilerek bir kez daha denenir. #### Görüşme Oranları Yaygınlık Değildir İkinci tablo bir tuzak içeriyor. "Katılımcıların %58.3'ü eş adlı kayıt sorunundan söz etti" cümlesi doğru ama yanıltıcıdır; bu oran bir kullanıcı kitlesi hakkında bir kestirim gibi okunur. Oranın hangi belirsizlikle taşındığını hesaplamak gerekir. ```js // kesinlik.mjs — gorusme sayilarinin yayginlik kestirimi olarak sinirlari const N = 12; // gorusme sayisi const Z = 1.96; // %95 guven duzeyi const GOZLEM = [ ["es-adli-kayit", 7], ["odunc-durumu-gec", 6], ["rezervasyon-sirasi-belirsiz", 1], ]; const wald = (basari, n) => { const p = basari / n; const yari = Z * Math.sqrt((p * (1 - p)) / n); return [p - yari, p + yari]; }; const wilson = (basari, n) => { const p = basari / n; const payda = 1 + (Z * Z) / n; const merkez = (p + (Z * Z) / (2 * n)) / payda; const yari = (Z / payda) * Math.sqrt((p * (1 - p)) / n + (Z * Z) / (4 * n * n)); return [merkez - yari, merkez + yari]; }; console.log("kod gozlem Wald araligi Wilson araligi genislik"); for (const [ad, c] of GOZLEM) { const [wa, wb] = wald(c, N); const [sa, sb] = wilson(c, N); console.log( `${ad.padEnd(28)} ${`${c}/${N}`.padStart(6)} ` + `${`${(wa * 100).toFixed(1)} - ${(wb * 100).toFixed(1)}`.padEnd(16)} ` + `${`${(sa * 100).toFixed(1)} - ${(sb * 100).toFixed(1)}`.padEnd(16)} ` + `${((sb - sa) * 100).toFixed(1)} puan` ); } console.log("\nornek buyuklugu %95 hata payi (p = 0.5) %45 ile %55 ayirt edilir mi"); for (const n of [8, 12, 30, 100, 400, 1000]) { const yari = Z * Math.sqrt(0.25 / n); console.log( `${String(n).padStart(15)} ${`+/- ${(yari * 100).toFixed(1)} puan`.padStart(21)} ${yari * 100 < 5 ? "evet" : "hayir"}` ); } console.log(`\n+/- 5 puan icin gereken en kucuk ornek: ${Math.ceil((Z / 0.05) ** 2 * 0.25)}`); ``` ``` kod gozlem Wald araligi Wilson araligi genislik es-adli-kayit 7/12 30.4 - 86.2 32.0 - 80.7 48.7 puan odunc-durumu-gec 6/12 21.7 - 78.3 25.4 - 74.6 49.2 puan rezervasyon-sirasi-belirsiz 1/12 -7.3 - 24.0 1.5 - 35.4 33.9 puan ornek buyuklugu %95 hata payi (p = 0.5) %45 ile %55 ayirt edilir mi 8 +/- 34.6 puan hayir 12 +/- 28.3 puan hayir 30 +/- 17.9 puan hayir 100 +/- 9.8 puan hayir 400 +/- 4.9 puan evet 1000 +/- 3.1 puan evet +/- 5 puan icin gereken en kucuk ornek: 385 ``` Yedi kişinin sözünü ettiği sorunun aralığı %32 ile %81 arasında; genişliği 48.7 puan. Bu aralık, "kullanıcıların yarısından fazlası" ile "kullanıcıların üçte biri" iddialarının ikisini de içerir. On iki görüşmeden çıkan oran bir kestirim olarak kullanılamaz. Wald aralığının üçüncü satırda **eksi** bir alt sınır üretmesi ayrıca öğreticidir: normal yaklaşım küçük örneklemde ve uç oranlarda geçerliliğini yitirir, olasılık için olanaksız bir değer verir. Wilson aralığı aynı veriyi %1.5 ile %35.4 arasına yerleştirir. Bir kez gözlenmiş bir olgunun yaygınlığı hakkında söylenebilecek tek şey, bunun sıfır olmadığıdır. İkinci tablo anketin fiyatını veriyor. Yüz kişilik bir ankette hata payı ±9.8 puandır ve %45 ile %55 arasındaki bir farkı ayırt edemez; ±5 puan kesinliğe inmek için en az 385 yanıt gerekir. Örnek büyüklüğünün dörde katlanması hata payını yarıya indirir — kesinlik, örnekle karekök hızında iyileşir. #### Yöntem Seçim Kuralı Yukarıdaki hesaplar tek bir seçim kuralına indirgenir. - Soru "insanlar bunu nasıl yapıyor" ise **gözlem** seçilir; söylenen değil yapılan ölçülür. - Soru "niçin böyle yapıyor" ya da "hangi kısıtlar altında" ise **görüşme** seçilir; çıktısı kodlanmış olgulardır, oran değil. - Soru "bu ne kadar yaygın" ise **anket** seçilir ve gerekli örneklem büyüklüğü baştan hesaplanır; hesabın karşılanamayacağı anlaşılırsa anket yapılmaz, çünkü küçük anket yanıt vermez. Üçünün ortak kuralı, sorunun yöntemden önce yazılmasıdır. Yöntemle başlayan bir araştırma, o yöntemin yanıtlayabileceği soruya kendini uydurur. #### Özet - Gözlem yapılanı, görüşme gerekçeyi, anket yaygınlığı ölçer; keşif gözlem ve görüşmeyle, ölçüm anketle yapılır ve sıra tersine çevrilemez. - Bilgilendirilmiş onay, kimliksizleştirme ve saklama sınırı yöntemin parçasıdır; onayın kapsamı sonradan genişletilemez ve ham kayıt kodlandıktan sonra silinir. - Görüşme sayısının ölçütü doygunluktur; örnek veride sekizinci görüşmeden sonra yeni kod gelmedi, ancak doygunluk katılımcı çeşitliliğine bağlıdır ve sabit bir sayı vermez. - On iki görüşmeden çıkan %58.3 oranının %95 aralığı %32 ile %81 arasındadır; nitel örneklem yaygınlık kestirimi üretmez. - Anket kesinliği örneklemin kareköküyle artar: ±5 puan için en az 385 yanıt gerekir, yüz kişilik bir anket 10 puanlık farkları ayırt edemez. #### Sonraki Adım Bu ders on iki görüşmeden on kod çıkardı ama katılımcıları hâlâ `K01`–`K12` kodlarından ibaret bir liste olarak bıraktı. Tasarım kararı vermek için bu listenin yapısını görmek gerekir: bazı katılımcılar birbirine benziyor mu, benziyorlarsa hangi eksende? Sonraki ders katılımcıları özelliklerine göre kümeler, davranışa göre yapılan gruplamayla demografiye göre yapılan gruplamanın aynı sonucu vermediğini hesapla gösterir ve gerçek veriye dayanan bir kullanıcı profilinin nasıl kurulduğunu ortaya koyar. ### Kullanıcı Profilleri Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/kullanici-profilleri Profilin uydurulmuş bir kişi değil, veriden türetilmiş bir davranış kümesi olması; katılımcıların kümelemesi, rol tabanlı gruplamanın açıklama gücünün hesaplanması ve profilin etik sınırı. Önceki ders on iki görüşmeden on kod çıkardı, ama katılımcıları hâlâ `K01`–`K12` biçiminde bir liste olarak bıraktı. Bu listeyle tasarım kararı verilemez: on iki ayrı kişiye ayrı arayüz tasarlanmaz. Karar verebilmek için listenin yapısını görmek gerekir — kimler birbirine benziyor, benzerlik hangi eksende ve bu eksen tasarımı değiştiriyor mu? Bu sorunun yaygın yanıtı yanlıştır. Katılımcılar çoğu zaman rollerine göre gruplanır: lisans öğrencisi, lisansüstü öğrenci, akademisyen, kütüphane çalışanı, dışarıdan üye. Bu gruplama yönetilebilir görünür, çünkü roller zaten kayıtlıdır. Bu ders, aynı veri üzerinde iki gruplamayı karşılaştırır ve rolün davranışı ne kadar açıkladığını hesaplar. #### Profil Nedir, Ne Değildir **Kullanıcı profili (persona)**, araştırma verisinden türetilmiş ve bir davranış kümesini temsil eden bir tanımdır. Üç parçası vardır: - **Amaç:** kişinin arayüzü kullanma nedeni. "Kaynak taramak" ile "bilinen bir kitabı bulmak" ayrı amaçlardır ve ayrı arayüz kararları doğururlar. - **Davranış:** amacın gözlenmiş biçimi. Oturum süresi, arama türü, ödünç alma sıklığı, hangi ekrandan girdiği. - **Kısıt:** kişinin değiştiremediği koşullar. Zaman, ekran, dil, erişilebilirlik gereksinimi. Profil bu üçünün dışında bir şey içerdiğinde tasarım kararı üretmeyi bırakır. Uydurulmuş bir ad, bir yaş, bir fotoğraf ve bir yaşam öyküsü profili "canlı" göstermeye çalışır ama hiçbir karar bu ayrıntılara dayandırılamaz. Katalog arayüzünde sonuç listesinin kaç satır göstereceği kararı, kullanıcının otuz iki mi kırk beş mi yaşında olduğuna değil, oturumunun dört mü yirmi iki dakika mı sürdüğüne bağlıdır. Ölçüt şudur: profilde yazan her satırın karşılığında bir tasarım kararı gösterilebilmelidir. Karşılığı olmayan satır profilden çıkarılır. #### Katılımcıları Ölçülene Göre Kümelemek Gözlem oturumlarından dört ölçü çıkarıldı: konu taramasıyla geçen oturum oranı, ortalama oturum süresi, aylık ödünç alma sayısı ve dar ekrandan girilen oturum oranı. Bu ölçüler farklı birimlerde olduğu için önce ortak bir aralığa taşınır, sonra katılımcılar arası uzaklık hesaplanır ve birbirine yakın olanlar birleştirilir. ```js // profil.mjs — davranisa gore gruplama ile role gore gruplamanin karsilastirilmasi // Gozlem oturumlarindan cikan olculer (ders icin kurulmus veri). // kesif: konu taramasi ile gecen oturum orani, sure: ortalama oturum dakikasi, // odunc: aylik odunc alma sayisi, darEkran: dar ekrandan girilen oturum orani. const K = [ { ad: "K01", rol: "lisans", kesif: 0.15, sure: 4, odunc: 6, darEkran: 0.10 }, { ad: "K02", rol: "lisansustu", kesif: 0.85, sure: 22, odunc: 2, darEkran: 0.20 }, { ad: "K03", rol: "lisans", kesif: 0.45, sure: 6, odunc: 2, darEkran: 0.85 }, { ad: "K04", rol: "lisans", kesif: 0.80, sure: 19, odunc: 3, darEkran: 0.15 }, { ad: "K05", rol: "akademisyen", kesif: 0.20, sure: 5, odunc: 8, darEkran: 0.05 }, { ad: "K06", rol: "disaridan", kesif: 0.50, sure: 7, odunc: 1, darEkran: 0.90 }, { ad: "K07", rol: "calisan", kesif: 0.40, sure: 5, odunc: 3, darEkran: 0.80 }, { ad: "K08", rol: "calisan", kesif: 0.10, sure: 3, odunc: 7, darEkran: 0.15 }, { ad: "K09", rol: "akademisyen", kesif: 0.90, sure: 25, odunc: 2, darEkran: 0.10 }, { ad: "K10", rol: "lisansustu", kesif: 0.48, sure: 8, odunc: 2, darEkran: 0.88 }, { ad: "K11", rol: "disaridan", kesif: 0.78, sure: 20, odunc: 1, darEkran: 0.25 }, { ad: "K12", rol: "lisansustu", kesif: 0.18, sure: 5, odunc: 6, darEkran: 0.12 }, ]; const OLCU = ["kesif", "sure", "odunc", "darEkran"]; // Olculer farkli birimlerde; her birini 0-1 araligina tasi. const enAz = {}, enCok = {}; for (const o of OLCU) { enAz[o] = Math.min(...K.map((k) => k[o])); enCok[o] = Math.max(...K.map((k) => k[o])); } const vektor = (k) => OLCU.map((o) => (k[o] - enAz[o]) / (enCok[o] - enAz[o])); const V = K.map(vektor); const uzaklik = (a, b) => Math.hypot(...a.map((v, i) => v - b[i])); // Tam bag ile birlestirmeli kumeleme: en yakin iki kumeyi birlestir, k kumede dur. function kumele(hedef) { let kumeler = V.map((_, i) => [i]); while (kumeler.length > hedef) { let enIyi = [0, 1], enKucuk = Infinity; for (let i = 0; i < kumeler.length; i++) for (let j = i + 1; j < kumeler.length; j++) { let d = 0; for (const a of kumeler[i]) for (const b of kumeler[j]) d = Math.max(d, uzaklik(V[a], V[b])); if (d < enKucuk) { enKucuk = d; enIyi = [i, j]; } } const [i, j] = enIyi; kumeler = kumeler.filter((_, x) => x !== i && x !== j).concat([kumeler[i].concat(kumeler[j])]); } return kumeler.map((c) => c.sort((a, b) => a - b)).sort((a, b) => a[0] - b[0]); } // Grup ici kare toplami: her uyenin grup ortalamasina uzakliginin karesi const kareToplam = (gruplar) => gruplar.reduce((t, g) => { const ort = OLCU.map((_, d) => g.reduce((s, i) => s + V[i][d], 0) / g.length); return t + g.reduce((s, i) => s + uzaklik(V[i], ort) ** 2, 0); }, 0); const TUMU = kareToplam([K.map((_, i) => i)]); const rolGruplari = [...new Set(K.map((k) => k.rol))].map((r) => K.map((k, i) => [k, i]).filter(([k]) => k.rol === r).map(([, i]) => i) ); const davranisGruplari = kumele(3); console.log("davranisa gore kumeler (k = 3)"); for (const g of davranisGruplari) { const ort = OLCU.map((_, d) => g.reduce((s, i) => s + K[i][OLCU[d]], 0) / g.length); console.log( ` ${g.map((i) => K[i].ad).join(" ").padEnd(20)} n=${g.length} ` + `kesif ${ort[0].toFixed(2)} sure ${ort[1].toFixed(1)} dk odunc ${ort[2].toFixed(1)} dar ekran ${ort[3].toFixed(2)}` ); console.log(` roller: ${[...new Set(g.map((i) => K[i].rol))].sort().join(", ")}`); } console.log("\nrole gore gruplar"); for (const g of rolGruplari) { console.log(` ${K[g[0]].rol.padEnd(12)} ${g.map((i) => K[i].ad).join(" ").padEnd(16)} n=${g.length}`); } const rolK = kareToplam(rolGruplari), davK = kareToplam(davranisGruplari); console.log("\ngruplama grup sayisi grup ici kare toplami aciklanan degisim"); console.log(`role gore ${String(rolGruplari.length).padStart(11)} ${rolK.toFixed(3).padStart(21)} ${((1 - rolK / TUMU) * 100).toFixed(1)}%`); console.log(`davranisa gore ${String(davranisGruplari.length).padStart(11)} ${davK.toFixed(3).padStart(21)} ${((1 - davK / TUMU) * 100).toFixed(1)}%`); console.log(`toplam degisim (tek grup): ${TUMU.toFixed(3)}`); // Her kumenin en temsili uyesi: kume icindeki uzaklik toplami en kucuk olan console.log("\nkume temsili katilimci kume ici uzaklik toplami"); for (const g of davranisGruplari) { const puanlar = g.map((i) => [i, g.reduce((s, j) => s + uzaklik(V[i], V[j]), 0)]); puanlar.sort((a, b) => a[1] - b[1]); console.log(`${g.map((i) => K[i].ad).join("+").padEnd(20)} ${K[puanlar[0][0]].ad} ${puanlar[0][1].toFixed(3)}`); } ``` ``` davranisa gore kumeler (k = 3) K01 K05 K08 K12 n=4 kesif 0.16 sure 4.3 dk odunc 6.8 dar ekran 0.11 roller: akademisyen, calisan, lisans, lisansustu K02 K04 K09 K11 n=4 kesif 0.83 sure 21.5 dk odunc 2.0 dar ekran 0.17 roller: akademisyen, disaridan, lisans, lisansustu K03 K06 K07 K10 n=4 kesif 0.46 sure 6.5 dk odunc 2.0 dar ekran 0.86 roller: calisan, disaridan, lisans, lisansustu role gore gruplar lisans K01 K03 K04 n=3 lisansustu K02 K10 K12 n=3 akademisyen K05 K09 n=2 disaridan K06 K11 n=2 calisan K07 K08 n=2 gruplama grup sayisi grup ici kare toplami aciklanan degisim role gore 5 4.885 22.3% davranisa gore 3 0.261 95.8% toplam degisim (tek grup): 6.286 kume temsili katilimci kume ici uzaklik toplami K01+K05+K08+K12 K01 0.538 K02+K04+K09+K11 K02 0.605 K03+K06+K07+K10 K03 0.450 ``` #### Rol Bir Profil Değildir Karşılaştırmanın sonucu tek satırda okunur. Role göre gruplama **beş** grup üretiyor ve davranıştaki değişimin %22.3'ünü açıklıyor; davranışa göre gruplama **üç** grupla %95.8'ini açıklıyor. Bu karşılaştırma rolün lehinedir, çünkü daha çok grup her zaman daha küçük grup içi değişim üretme eğilimindedir. Daha az grupla daha yüksek açıklama, farkın veriden geldiğini gösterir. Bunun nedeni kümelerin bileşiminde görünüyor: üç davranış kümesinin her birinde dört ayrı rol var. Aynı rolden iki kişi birbirine benzemiyor; farklı rollerden dört kişi benziyor. Lisans öğrencisi K01 ile akademisyen K05 aynı kümede — ikisi de bilinen bir kaydı bulup çıkmak istiyor. Lisans öğrencisi K04 ile akademisyen K09 başka bir kümede — ikisi de konu tarıyor. Rol, kütüphane kaydında yazılı olduğu için ölçülmesi ucuzdur; davranışı açıklamadığı için tasarımda karşılığı yoktur. Üç kümenin ortalamaları profillerin çekirdeğini veriyor. - **Bilinen kaydı arayan.** Konu taraması oranı 0.16, oturum 4.3 dakika, ayda 6.8 ödünç. Bu profil için sonuç listesinin ilk satırı belirleyicidir; kullanıcı listeyi taramaz, ilk eşleşmeyi doğrular ve çıkar. - **Konu tarayan.** Konu taraması oranı 0.83, oturum 21.5 dakika, ayda 2.0 ödünç. Bu profil listeyi gerçekten okur, karşılaştırır ve çoğu oturumda ödünç almadan ayrılır. Onun için değerli olan işlem değil, listeye geri dönebilmektir. - **Dar ekrandan bakan.** Oturumların 0.86'sı dar ekranda, süre 6.5 dakika. Bu profilin kısıtı ekrandır: aynı sonuç listesi ona daha az satır gösterir, aynı eylem şeridi de ona sığmaz. Üçüncü tablo her kümenin **temsili katılımcısını** veriyor: küme içindeki uzaklık toplamı en küçük olan üye. Profil metni yazılırken bu katılımcının notları kullanılır, çünkü kümenin ortasında duran gerçek bir kayıttır. Ortalama bir kişi değildir; ortalamaya en yakın kişidir. #### Profilin Etik Sınırı Profil, araştırma verisinden türetildiği için katılımcı verisinin taşıdığı bütün yükümlülükleri devralır. **Tek kişilik küme profil değildir.** Bir küme tek üyeye inerse, o profil bir kişinin davranış kaydıdır; adı silinmiş olsa bile ekipteki biri onu tanır. Kural şudur: bir profil en az üç katılımcının davranışını temsil etmiyorsa profil olarak yazılmaz, gözlem olarak kalır. Yukarıdaki kümelerin üçü de dört üyelidir. **Temsili katılımcının alıntısı da kimliksizleştirilir.** Profil metnine katılımcı sözü alınırken kişiyi tanımlanabilir kılan ayrıntılar çıkarılır. Önceki derste konan ölçüt burada da geçerlidir: veriden kimliğe geri gidilememelidir. **Profil, onayın kapsamı içinde kalır.** Katılımcı araştırmaya katıldığında verisinin tasarım kararlarında kullanılmasına onay verdi; adının bir profil kartında görünmesine değil. Profillere uydurma ad verilmesinin tek savunulabilir gerekçesi budur, ama uydurma ad da gerçek adı çağrıştırmayacak biçimde seçilir. **Profil bir dışlama aracına dönüşmemelidir.** "Bu profil bizim kullanıcımız değil" cümlesi kapsam kararı olarak yazılabilir, ama kimin ölçülmediğiyle birlikte yazılır. Üç profilin hiçbiri ekran okuyucu kullanan bir katılımcıdan türemediyse, bu bir bulgu değil örneklem eksikliğidir ve profil belgesine böyle geçer. #### Özet - Kullanıcı profili amaç, davranış ve kısıt üçlüsüdür; profildeki her satırın karşılığında bir tasarım kararı gösterilebilmelidir. - Katılımcılar ölçülen davranışa göre kümelenir; ölçüler ortak aralığa taşınır ve uzaklık üzerinden birleştirilir. - Örnek veride role göre gruplama beş grupla değişimin %22.3'ünü, davranışa göre gruplama üç grupla %95.8'ini açıkladı; rol ucuz ölçülür ama davranışı açıklamaz. - Her kümenin temsili üyesi, küme içi uzaklık toplamı en küçük olan gerçek katılımcıdır; profil metni ortalama bir kişiden değil bu kayıttan yazılır. - Bir profil en az üç katılımcıyı temsil etmiyorsa yazılmaz; profil, katılımcıyı yeniden tanımlanabilir kılmamalı ve örneklemin dışında kalanları bulgu gibi göstermemelidir. #### Sonraki Adım Üç profil elde edildi, ama profil tek başına bir yapılacak listesi değildir. "Konu tarayan" profilinin oturumu yirmi bir buçuk dakika sürüyor — bu sürede tam olarak ne yapıyor, hangi adımları sırayla izliyor ve hangi adımda ne beklemesi gerekiyor? Sonraki ders ihtiyacı eyleme çevirir: kullanıcı hikâyesinin hangi biçimde yazıldığını, içine çözümün nasıl sızdığını ve görevlerin sıklık ile başarısızlık verisine göre nasıl sıralandığını ele alır. ### Kullanıcı Hikâyeleri ve Görevler Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/kullanici-hikayeleri-ve-gorevler İhtiyacın hikâyeye, hikâyenin göreve çevrilmesi; çözümün hikâyeye sızmasının denetlenmesi ve görev envanterinin sıklık, başarısızlık oranı ile kayıp deneme ölçütlerine göre sıralanması. Önceki ders üç kullanıcı profili üretti: bilinen kaydı arayan, konu tarayan ve dar ekrandan bakan. Profiller kimin geldiğini söylüyor, ne yaptığını söylemiyor. "Konu tarayan" profilinin oturumu yirmi bir buçuk dakika sürüyor; bu sürede hangi adımlar var, hangi adım hangi adımı gerektiriyor ve tasarımın hangisine öncelik vermesi gerekiyor? Bu ders ihtiyacı eyleme çevirir. Önce ihtiyaç, hikâye ve görev ayrımını kurar; sonra bir hikâyenin içine çözümün nasıl sızdığını denetler; en sonda gözlem verisinden çıkan görev envanterini üç ayrı ölçütle sıralar ve bu sıralamaların birbirini tutmadığını gösterir. #### İhtiyaç, Hikâye ve Görev Üç kavram sık sık birbirinin yerine kullanılır ve karıştıkları yerde tasarım kararı bulanıklaşır. **İhtiyaç (need)** arayüzden bağımsızdır. "Bir konuda ne yazılmış olduğunu bilmek" bir ihtiyaçtır; katalog arayüzü olmadan da vardır, kütüphaneci sorularak da karşılanabilir. **Kullanıcı hikâyesi (user story)** ihtiyacı bir role ve bir amaca bağlar. Biçimi kısadır ve üç parça taşır: kim, ne, niçin. Hikâye tek başına bir çözüm önermez; çözüm alanını daraltır. **Görev (task)** hikâyenin gözlenebilir karşılığıdır: başlangıcı, bitişi ve başarı ölçütü olan bir eylem dizisi. "Konu tara" bir görevdir; başlar, biter ve başarılı sayılıp sayılmadığı ölçülebilir. Görevler alt görevlere ayrıştırılır: konu taramanın içinde "sonucu daralt", "kaydı aç", "listeye dön" adımları vardır. Zincir tek yönlüdür. İhtiyaçtan hikâyeye, hikâyeden göreve, görevden arayüz kararına inilir. Ters yönde yürünürse — önce bir arayüz ögesi düşünülüp sonra onu haklı çıkaracak hikâye yazılırsa — araştırma verisi karar üretmez, kararı süsler. #### Hikâyeye Çözüm Sızması Hikâyenin en sık bozulma biçimi, ihtiyacın yerine bir arayüz ögesinin yazılmasıdır. "Yayın yılı filtresi istiyorum" cümlesi ihtiyaç gibi görünür ama bir çözümdür; ihtiyaç "güncel kaynakları ayırt etmek"tir ve filtre bunun tek karşılığı değildir. Aşağıdaki denetim hikâyeleri biçim, rol ve sözcük düzeyinde tarar. ```js // hikaye.mjs — kullanici hikayelerinin bicim ve cozum sizintisi denetimi const HIKAYELER = [ "Lisans öğrencisi olarak arama sonuçlarında yayın yılı filtresi istiyorum, böylece güncel kaynakları ayırabilirim", "Konu tarayan biri olarak bir kaydı açtıktan sonra sonuç listeme dönebilmek istiyorum, böylece karşılaştırmayı sürdürebilirim", "Akademisyen olarak açılır menüden dil seçmek istiyorum", "Kütüphane çalışanı olarak bir kaydın rafta olup olmadığını görmek istiyorum, böylece okuyucuya doğru bilgi verebilirim", "Kullanıcı olarak daha iyi bir arama ekranı istiyorum, böylece daha rahat ararım", "Dışarıdan üye olarak ödünç süremi uzatmak istiyorum, böylece kitabı iade etmeden çalışmayı sürdürebilirim", ]; // Bicim: olarak istiyorum, boylece const BICIM = /^(.+?) olarak (.+?) istiyorum, böylece (.+)$/; // Cozum sozlugu: arayuz ogesi adlandiran sozcukler const COZUM = ["filtre", "düğme", "açılır menü", "sekme", "onay kutusu", "ekran", "sayfa", "form", "kaydırıcı"]; // Rol yerine gecmeyen genel adlar const GENEL_ROL = ["kullanıcı", "kişi", "herkes", "insan"]; console.log("no bicim rol bulgu"); HIKAYELER.forEach((h, i) => { const m = h.match(BICIM); const bulgular = []; if (!m) bulgular.push("bicim eksik (amac yazilmamis)"); const rol = m ? m[1] : (h.split(" olarak ")[0] ?? ""); if (GENEL_ROL.includes(rol.toLocaleLowerCase("tr"))) bulgular.push("rol genel"); const sizan = COZUM.filter((c) => h.toLocaleLowerCase("tr").includes(c)); if (sizan.length) bulgular.push(`cozum sizintisi: ${sizan.join(", ")}`); console.log( `${String(i + 1).padStart(2)} ${(m ? "tam" : "eksik").padEnd(5)} ${rol.slice(0, 14).padEnd(14)} ${bulgular.length ? bulgular.join(" | ") : "-"}` ); }); const temiz = HIKAYELER.filter((h) => { const m = h.match(BICIM); const rol = m ? m[1] : ""; return m && !GENEL_ROL.includes(rol.toLocaleLowerCase("tr")) && !COZUM.some((c) => h.toLocaleLowerCase("tr").includes(c)); }); console.log(`\ndenetimi gecen hikaye: ${temiz.length} / ${HIKAYELER.length}`); ``` ``` no bicim rol bulgu 1 tam Lisans öğrenci cozum sizintisi: filtre 2 tam Konu tarayan b - 3 eksik Akademisyen bicim eksik (amac yazilmamis) | cozum sizintisi: açılır menü 4 tam Kütüphane çalı - 5 tam Kullanıcı rol genel | cozum sizintisi: ekran 6 tam Dışarıdan üye - denetimi gecen hikaye: 3 / 6 ``` Altı hikâyenin üçü denetimden geçiyor. Denetim bir doğruluk ölçüsü değil, bir gözden geçirme aracıdır: sözcük listesine dayandığı için listede olmayan bir çözümü yakalamaz ve masum bir kullanımı yanlışlıkla işaretleyebilir. İşlevi, tartışmayı üslup düzeyinden yapı düzeyine taşımaktır. Üç bulgunun her biri ayrı bir kusuru gösteriyor. Birinci hikâyede amaç doğru yazılmış ama ihtiyacın yerini çözüm almış; düzeltilmiş biçimi "yayınları güncellik sırasına göre görebilmek" olur ve filtre, sıralama, tarih aralığı gibi birden çok çözümü açık bırakır. Üçüncü hikâyede amaç hiç yok: dil seçiminin niçin gerektiği yazılmadığı için hikâye sınanamaz. Beşinci hikâyede rol "kullanıcı" — üç profilin hangisi olduğu belirsizdir ve "daha rahat" ölçülemez. #### Görev Envanteri ve Öncelik Hikâyeler görevlere çevrildikten sonra sıra hangisinin önce ele alınacağındadır. Gözlem döneminde her görev için deneme ve başarı sayıları kaydedildi. ```js // gorev.mjs — gorev envanterinin siklik, basarisizlik orani ve kayip deneme ile siralanmasi // Dort haftalik gozlem doneminde kaydedilen gorev denemeleri (ders icin kurulmus veri) const GOREVLER = [ { ad: "bilinen kaydi bul", deneme: 148, basari: 132 }, { ad: "raf konumunu bul", deneme: 121, basari: 79 }, { ad: "odunc al", deneme: 94, basari: 88 }, { ad: "konu tara", deneme: 86, basari: 51 }, { ad: "odunc suresini uzat", deneme: 37, basari: 19 }, { ad: "rezerve et", deneme: 22, basari: 12 }, { ad: "okuma listesine ekle", deneme: 14, basari: 13 }, ]; for (const g of GOREVLER) { g.kayip = g.deneme - g.basari; g.oran = g.kayip / g.deneme; } console.log("gorev deneme basari kayip basarisizlik orani"); for (const g of GOREVLER) { console.log( `${g.ad.padEnd(22)} ${String(g.deneme).padStart(6)} ${String(g.basari).padStart(7)} ${String(g.kayip).padStart(6)} ${(g.oran * 100).toFixed(1)}%` ); } const siraliAdlar = (anahtar) => [...GOREVLER].sort((a, b) => b[anahtar] - a[anahtar]).map((g) => g.ad); const SIRALAMALAR = { "siklik (deneme)": siraliAdlar("deneme"), "basarisizlik orani": siraliAdlar("oran"), "kayip deneme": siraliAdlar("kayip"), }; console.log("\nsira siklik basarisizlik orani kayip deneme"); for (let i = 0; i < GOREVLER.length; i++) { console.log( `${String(i + 1).padStart(4)} ${SIRALAMALAR["siklik (deneme)"][i].padEnd(23)} ` + `${SIRALAMALAR["basarisizlik orani"][i].padEnd(23)} ${SIRALAMALAR["kayip deneme"][i]}` ); } // Ayni gorevin uc siralamadaki basamagi console.log("\ngorev siklik oran kayip en buyuk basamak farki"); let enBuyuk = { ad: "", fark: -1 }; for (const g of GOREVLER) { const s = Object.values(SIRALAMALAR).map((l) => l.indexOf(g.ad) + 1); const fark = Math.max(...s) - Math.min(...s); if (fark > enBuyuk.fark) enBuyuk = { ad: g.ad, fark }; console.log(`${g.ad.padEnd(22)} ${String(s[0]).padStart(6)} ${String(s[1]).padStart(5)} ${String(s[2]).padStart(6)} ${fark}`); } console.log(`\nen cok yer degistiren gorev: ${enBuyuk.ad} (${enBuyuk.fark} basamak)`); console.log(`toplam kayip deneme: ${GOREVLER.reduce((t, g) => t + g.kayip, 0)}`); const ilkIki = [...GOREVLER].sort((a, b) => b.kayip - a.kayip).slice(0, 2); console.log( `kayip denemelerin ${((ilkIki.reduce((t, g) => t + g.kayip, 0) / GOREVLER.reduce((t, g) => t + g.kayip, 0)) * 100).toFixed(1)}%'i iki gorevde: ` + ilkIki.map((g) => g.ad).join(", ") ); ``` ``` gorev deneme basari kayip basarisizlik orani bilinen kaydi bul 148 132 16 10.8% raf konumunu bul 121 79 42 34.7% odunc al 94 88 6 6.4% konu tara 86 51 35 40.7% odunc suresini uzat 37 19 18 48.6% rezerve et 22 12 10 45.5% okuma listesine ekle 14 13 1 7.1% sira siklik basarisizlik orani kayip deneme 1 bilinen kaydi bul odunc suresini uzat raf konumunu bul 2 raf konumunu bul rezerve et konu tara 3 odunc al konu tara odunc suresini uzat 4 konu tara raf konumunu bul bilinen kaydi bul 5 odunc suresini uzat bilinen kaydi bul rezerve et 6 rezerve et okuma listesine ekle odunc al 7 okuma listesine ekle odunc al okuma listesine ekle gorev siklik oran kayip en buyuk basamak farki bilinen kaydi bul 1 5 4 4 raf konumunu bul 2 4 1 3 odunc al 3 7 6 4 konu tara 4 3 2 2 odunc suresini uzat 5 1 3 4 rezerve et 6 2 5 4 okuma listesine ekle 7 6 7 1 en cok yer degistiren gorev: bilinen kaydi bul (4 basamak) toplam kayip deneme: 128 kayip denemelerin 60.2%'i iki gorevde: raf konumunu bul, konu tara ``` Üç sıralama üç ayrı listeye çıkıyor ve hiçbir görev üçünde de aynı basamakta değil. **Sıklığa göre** birinci sırada "bilinen kaydı bul" var; en çok denenen görev budur. Ama başarısızlık oranı %10.8'dir ve yüz kırk sekiz denemenin yalnızca on altısı kayıptır. Sıklık tek başına tasarım önceliği vermez; çok yapılan ama iyi çalışan bir görev iyileştirme alanı değildir. **Başarısızlık oranına göre** birinci sırada "ödünç süresini uzat" var: %48.6. Bu oran sorunun ciddiyetini doğru anlatır ama büyüklüğünü anlatmaz; görev otuz yedi kez denendi ve on sekiz kayıp üretti. **Kayıp denemeye göre** birinci sırada "raf konumunu bul" var: kırk iki kayıp. Bu görev sıklıkta ikinci, başarısızlık oranında dördüncü — iki listede de birinci değil, ama toplam zararın en büyük payını üretiyor. Toplam yüz yirmi sekiz kayıp denemenin %60.2'si iki görevde toplanıyor. Öncelik sıralaması, üçünden biri seçilerek değil, sorunun ne olduğu tanımlanarak kurulur. Amaç toplam zararı azaltmaksa kayıp deneme sıralaması kullanılır. Amaç bir görevin güvenilirliğini eşiğin üstüne çıkarmaksa başarısızlık oranı kullanılır. Sıklık ise tek başına bir öncelik ölçütü değil, diğer ikisinin çarpanıdır: az denenen bir görevdeki yüksek oran, çok denenen bir görevdeki düşük orandan daha az kayıp üretebilir. Bir uyarı gerekir: bu sayılar yalnızca **denenmiş** görevleri sayar. Kullanıcının yapmak isteyip yolunu bulamadığı ve hiç denemediği görev envantere girmez. "Okuma listesine ekle" görevinin on dört denemesi, bu görevin ender olduğunu değil, ender **bulunduğunu** da gösteriyor olabilir. Envanterin körlüğü budur ve ancak görüşmeyle kapatılır. #### Görev Verisinin Etik Sınırı Görev envanteri kişi başına oturum kaydından üretilir; bu, araştırma verisinin en tanımlayıcı biçimidir. Üç kural burada da geçerlidir. Oturum kaydı **onay alınmış** katılımcılardan toplanır; genel kullanıma açık bir arayüzde herkesin kaydını tutmak araştırma değil izlemedir. Çözümlemeye giren veri **toplulaştırılmış** hâldir: yukarıdaki tabloda kişi yok, görev var. Kişi başına kayıt, toplulaştırma yapıldıktan sonra **saklama sınırı** içinde silinir; yalnızca sayılar kalır. Buna bağlı bir tasarım kuralı da vardır: envanteri zenginleştirmek için toplanan her yeni alan, kimliğe geri gitmenin bir yolunu daha açar. Görevin başarılı olup olmadığını bilmek için kimin denediğini bilmek gerekmez. #### Kabul Ölçütü Hikâyeyi Sınanabilir Kılar Denetimden geçen bir hikâye bile tek başına yeterli değildir; ne zaman karşılandığı yazılı olmalıdır. **Kabul ölçütü (acceptance criteria)**, hikâyenin doğrulanabilir karşılığıdır ve görev üzerinden yazılır. İkinci hikâye — "bir kaydı açtıktan sonra sonuç listeme dönebilmek" — şu ölçütlere bağlanır: geri dönüşte arama terimi, uygulanan daraltmalar ve listedeki konum korunur; kullanıcının daha önce açtığı kayıt listede işaretli kalır; dönüş, aramanın yeniden çalıştırılmasını gerektirmez. Üçü de gözlenebilir; üçü de sınanabilir. Ölçüt yazılırken çözüm yine dışarıda tutulur. "Geri düğmesi eklenir" bir ölçüt değil bir karardır; ölçüt, hangi düğmeyle olursa olsun sonucun ne olması gerektiğini söyler. #### Özet - İhtiyaç arayüzden bağımsızdır, hikâye ihtiyacı role ve amaca bağlar, görev ise hikâyenin başlangıcı, bitişi ve başarı ölçütü olan gözlenebilir karşılığıdır. - Hikâyeye çözüm sızması en sık bozulmadır; sözcük ve biçim denetimi bir doğruluk ölçüsü değil gözden geçirme aracıdır ve örnek altı hikâyenin üçünü işaretledi. - Aynı görev envanteri sıklık, başarısızlık oranı ve kayıp deneme ölçütlerine göre üç ayrı sıralama üretir; örnek veride bir görev üç sıralama arasında dört basamak yer değiştirdi. - Öncelik ölçütü sorunun tanımından türetilir: toplam zarar için kayıp deneme, güvenilirlik için başarısızlık oranı kullanılır; sıklık tek başına öncelik vermez. - Envanter yalnızca denenmiş görevleri sayar; hiç denenmemiş görev görünmez ve bu körlük ancak görüşmeyle kapatılır. - Oturum kaydı onaylı katılımcılardan toplanır, çözümlemeye toplulaştırılmış girer ve kişi başına kayıt saklama sınırı içinde silinir. #### Sonraki Adım Görev envanteri her görevi ayrı bir satır olarak gösteriyor, oysa kullanıcı bunları arka arkaya yapıyor: bir kaydı buluyor, raf konumuna bakıyor, rafa gidiyor, bulamıyor ve kataloğa geri dönüyor. Kayıp denemelerin en büyük payını üreten "raf konumunu bul" görevi, ekranda başlayıp ekranın dışında biten bir adımdır. Sonraki ders bu zinciri uçtan uca çıkarır: yolculuk haritasının hangi sütunlardan oluştuğunu, aşamaların süresiyle bırakma noktalarının niçin aynı yerde olmadığını ve ekran dışındaki adımların haritaya nasıl girdiğini gösterir. ### Yolculuk Haritaları Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/yolculuk-haritalari Uçtan uca deneyimin aşamalara ayrılması; kanal payının, terk oranının ve kayıp kişi-dakikanın hesaplanması; en uzun aşamayla en çok bırakılan aşamanın niçin aynı olmadığı. Görev envanteri her görevi ayrı bir satır olarak gösterdi, oysa kullanıcı bunları arka arkaya yapıyor. "Raf konumunu bul" görevi ekranda başlıyor, rafın önünde bitiyor ve başarısız olduğunda kullanıcı kataloğa geri dönüyor. Envanter bu zinciri göremez; her görevi bağımsız bir olay olarak sayar. **Yolculuk haritası (journey map)**, tek bir amacın uçtan uca izlenmesidir: kullanıcı nerede başlar, hangi aşamalardan geçer, her aşamada ne kadar kalır ve nerede vazgeçer. Bu ders haritanın sütunlarını kurar, bırakma noktalarını hesaplar ve en uzun aşamanın niçin en kötü aşama olmadığını gösterir. #### Haritanın Sütunları Bir yolculuk haritası dört soruya sütun ayırır. - **Aşama.** Kullanıcının amacı yolunda attığı bir adım. Aşama sınırı, kullanıcının bir karar verdiği ya da ortam değiştirdiği yerdedir; arayüz ekranlarıyla birebir örtüşmez. - **Kanal.** Aşamanın geçtiği ortam. Katalog arayüzünde üç kanal var: ekran, kütüphanenin fiziksel alanı ve ödünç bankosu. Kanal sütunu olmayan bir harita, ekranda başlayıp ekranda biten bir yolculuk varsayar. - **Ölçüm.** Aşamaya kaç kişi girdi, kaçı sonraki aşamaya geçti, aşamada ne kadar zaman geçti. Bu sütun gözlem verisinden gelir. - **Bulgu.** Aşamada ne olduğu ve niçin olduğu. Bu sütun görüşmeden gelir; sayı değil, kodlanmış olgudur. Son iki sütunun ayrı tutulması önemlidir. Ölçüm nerede kaybedildiğini söyler, bulgu niçin kaybedildiğini söyler ve biri diğerinin yerine geçmez. #### Yolculuğu Ölçmek Aşağıdaki hesap "bilinen kaydı bul ve ödünç al" amacını yüz başlangıçtan izliyor. Her aşama için giren ve çıkan sayısı ile aşamada geçen ortalama süre kaydedildi. ```js // yolculuk.mjs — ucdan uca yolculugun asama asama sure, birakma ve kayip zaman hesabi // "Bilinen kaydi bul ve odunc al" yolculugunun 100 baslangicta izlenmesi // (ders icin kurulmus veri). kanal: asamanin gectigi ortam. const ASAMALAR = [ { ad: "katalogu ac", kanal: "ekran", giren: 100, cikan: 97, sure: 0.4 }, { ad: "aramayi yaz", kanal: "ekran", giren: 97, cikan: 92, sure: 1.1 }, { ad: "sonuc listesini tara", kanal: "ekran", giren: 92, cikan: 74, sure: 2.3 }, { ad: "kayit ayrintisini oku", kanal: "ekran", giren: 74, cikan: 68, sure: 1.6 }, { ad: "raf kodunu not et", kanal: "ekran", giren: 68, cikan: 61, sure: 0.5 }, { ad: "rafa git", kanal: "fiziksel", giren: 61, cikan: 58, sure: 6.2 }, { ad: "kitabi rafta bul", kanal: "fiziksel", giren: 58, cikan: 39, sure: 4.8 }, { ad: "odunc islemini yap", kanal: "banko", giren: 39, cikan: 37, sure: 2.1 }, ]; console.log("asama kanal giren cikan birakan birakma orani sure toplam sure"); let toplamSure = 0; for (const a of ASAMALAR) { a.birakan = a.giren - a.cikan; a.birakmaOrani = a.birakan / a.giren; toplamSure += a.sure; console.log( `${a.ad.padEnd(22)} ${a.kanal.padEnd(9)} ${String(a.giren).padStart(6)} ${String(a.cikan).padStart(6)} ` + `${String(a.birakan).padStart(8)} ${(a.birakmaOrani * 100).toFixed(1).padStart(13)}% ${a.sure.toFixed(1).padStart(5)} ${toplamSure.toFixed(1).padStart(11)}` ); } console.log(`\nucdan uca tamamlama: ${ASAMALAR.at(-1).cikan} / ${ASAMALAR[0].giren} (${ASAMALAR.at(-1).cikan}%)`); console.log(`ucdan uca sure (tamamlayan icin): ${toplamSure.toFixed(1)} dk`); // Kanal payi: yolculugun ne kadari ekranda gecti const kanalSure = {}; for (const a of ASAMALAR) kanalSure[a.kanal] = (kanalSure[a.kanal] ?? 0) + a.sure; console.log("\nkanal sure yolculuk payi"); for (const [k, s] of Object.entries(kanalSure)) { console.log(`${k.padEnd(10)} ${s.toFixed(1).padStart(4)} dk ${((s / toplamSure) * 100).toFixed(1)}%`); } // Uc ayri "en kotu asama" tanimi ayni asamayi gostermiyor const enBuyuk = (anahtar) => [...ASAMALAR].sort((a, b) => b[anahtar] - a[anahtar])[0]; for (const a of ASAMALAR) a.kayipDakika = a.birakan * a.sure; console.log("\nolcut en kotu asama deger"); console.log(`${"en uzun asama".padEnd(24)} ${enBuyuk("sure").ad.padEnd(24)} ${enBuyuk("sure").sure.toFixed(1)} dk`); console.log(`${"en cok birakan".padEnd(24)} ${enBuyuk("birakan").ad.padEnd(24)} ${enBuyuk("birakan").birakan} kisi`); console.log(`${"en yuksek birakma orani".padEnd(24)} ${enBuyuk("birakmaOrani").ad.padEnd(24)} ${(enBuyuk("birakmaOrani").birakmaOrani * 100).toFixed(1)}%`); console.log(`${"en cok kayip dakika".padEnd(24)} ${enBuyuk("kayipDakika").ad.padEnd(24)} ${enBuyuk("kayipDakika").kayipDakika.toFixed(1)} kisi-dakika`); // Birakanlarin harcadigi zaman: yolculuga girip cikamayanlarin toplam dakikasi let harcanan = 0, tamamlayanZaman = ASAMALAR.at(-1).cikan * toplamSure; for (let i = 0; i < ASAMALAR.length; i++) { harcanan += ASAMALAR[i].giren * ASAMALAR[i].sure; } console.log(`\ntoplam harcanan zaman: ${harcanan.toFixed(1)} kisi-dakika`); console.log(`tamamlayanlarin zamani: ${tamamlayanZaman.toFixed(1)} kisi-dakika`); console.log(`sonuca varmayan zaman orani: ${(((harcanan - tamamlayanZaman) / harcanan) * 100).toFixed(1)}%`); ``` ``` asama kanal giren cikan birakan birakma orani sure toplam sure katalogu ac ekran 100 97 3 3.0% 0.4 0.4 aramayi yaz ekran 97 92 5 5.2% 1.1 1.5 sonuc listesini tara ekran 92 74 18 19.6% 2.3 3.8 kayit ayrintisini oku ekran 74 68 6 8.1% 1.6 5.4 raf kodunu not et ekran 68 61 7 10.3% 0.5 5.9 rafa git fiziksel 61 58 3 4.9% 6.2 12.1 kitabi rafta bul fiziksel 58 39 19 32.8% 4.8 16.9 odunc islemini yap banko 39 37 2 5.1% 2.1 19.0 ucdan uca tamamlama: 37 / 100 (37%) ucdan uca sure (tamamlayan icin): 19.0 dk kanal sure yolculuk payi ekran 5.9 dk 31.1% fiziksel 11.0 dk 57.9% banko 2.1 dk 11.1% olcut en kotu asama deger en uzun asama rafa git 6.2 dk en cok birakan kitabi rafta bul 19 kisi en yuksek birakma orani kitabi rafta bul 32.8% en cok kayip dakika kitabi rafta bul 91.2 kisi-dakika toplam harcanan zaman: 1249.2 kisi-dakika tamamlayanlarin zamani: 703.0 kisi-dakika sonuca varmayan zaman orani: 43.7% ``` #### Haritanın Söyledikleri **Uçtan uca tamamlama %37.** Sekiz aşamanın hiçbirinde terk oranı üçte birden yüksek değil, ama çarpımları yüzden otuz yediye indiriyor. Aşamaların tek tek "kabul edilebilir" görünmesi, zincirin kabul edilebilir olduğu anlamına gelmez. Bir yolculuk haritasının ilk işlevi, aşama başına iyi görünen sayıların çarpımını göstermektir. **Ekran, yolculuğun yalnızca %31.1'i.** On dokuz dakikalık yolculuğun on bir dakikası fiziksel alanda, iki dakikası bankoda geçiyor. Bu, katalog arayüzünün ölçümüyle görülemeyen bir bölgedir: ekran ölçümü kullanıcının kataloğu kapattığı anda kör olur. Kullanıcı Profilleri dersindeki oturum sürelerinin "bilinen kaydı arayan" profil için 4.3 dakika çıkması bu körlüğün sonucudur; bu yolculukta kullanıcı altı dakika ekranda, on üç dakika ekranın dışındadır. **En uzun aşama en kötü aşama değil.** "Rafa git" 6.2 dakikayla en uzun aşama, ama bırakma oranı %4.9. Kullanıcı bu süreyi bekliyor ve kabul ediyor; yolculuğun beklenen bir parçasıdır. "Kitabı rafta bul" aşaması 4.8 dakika sürüyor ve giren elli sekiz kişinin on dokuzunu kaybediyor. Uzunluk bir sorun göstergesi değildir; sorun, harcanan zamanın sonuç üretmemesidir. **Kayıp kişi-dakika, aşamaları ortak bir birime çevirir.** Bırakan kişi sayısını aşamada geçen süreyle çarpmak, o aşamada boşa giden zamanı verir. "Kitabı rafta bul" 91.2 kişi-dakika üretiyor; toplam bin iki yüz kırk dokuz kişi-dakikanın %43.7'si sonuca varmayan zamandır. Bu oran tasarım tartışmasını değiştirir: sorun "%37 tamamlama düşük" değil, "harcanan zamanın kırk üç puanı karşılıksız" biçiminde konur. **Ekran kararı, ekran dışı aşamayı etkiler.** En büyük kaybın ekran dışında olması, çözümün de ekran dışında olduğu anlamına gelmez. "Raf kodunu not et" aşamasında altmış sekiz kişiden yedisi düşüyor; geri kalanların bir kısmı da kodu yanlış not ediyor olabilir ve bunun bedeli bir sonraki aşamada ödeniyor. Kayıt ayrıntısında raf kodunun nasıl gösterildiği, rafta geçirilen 4.8 dakikayı doğrudan belirler. Harita bu bağı görünür kılar; görev envanteri kılmaz. #### Bırakma Noktası ile Bulgunun Ayrılması Tablonun söylemediği şey, on dokuz kişinin rafta niçin bulamadığıdır. Olası nedenler birbirinden çok farklı çözümler gerektirir: kitap ödünçtedir ama katalog güncel değildir, kitap yanlış rafa konmuştur, raf kodu okunmuştur ama raf düzeni anlaşılmamıştır, ya da kullanıcı doğru rafın önünde durup kitabı gözden kaçırmıştır. Bunlardan hangisinin geçerli olduğu ölçümle değil, aşamanın ardından yapılan kısa görüşmeyle belirlenir. İlk derste kodlanan `raf-kodu-anlasilmiyor` kodu on iki katılımcının yedisinde geçmişti; bu bulgu üçüncü olasılığı destekler ama tek başına kanıtlamaz. Haritanın bulgu sütunu, kodun hangi aşamaya ait olduğunu kaydeder — kod bir aşamaya bağlanmadığı sürece tasarım kararına çevrilemez. #### Ekran Dışı Gözlemin Etik Sınırı Yolculuk haritası kullanıcıyı fiziksel alanda izlemeyi gerektirir ve bu, ekran kaydından farklı yükümlülükler doğurur. **Onay, izleme için ayrıca alınır.** Katalog kullanımına verilen onay, kişinin raflar arasında izlenmesini kapsamaz. Eşlik eden gözlemde katılımcı gözlemcinin varlığını bilir; gizli izleme araştırma yöntemi değildir. **Üçüncü kişiler kayda girmez.** Fiziksel alanda yapılan gözlemde, onay vermemiş başka kullanıcılar da görüş alanındadır. Not tutulurken yalnızca katılımcının davranışı yazılır; çevredeki kişilerin görüntüsü, sesi ya da tanımlayıcı ayrıntısı kaydedilmez. **Konum verisi en kısa sürede aşamaya indirgenir.** "Üçüncü kat, 4 numaralı raf, 11.20'de" biçiminde bir kayıt kişiyi zaman ve mekânda tanımlar. Çözümlemeye giren veri aşama adı ve süredir; ham konum ve saat, toplulaştırma yapıldıktan sonra saklama sınırı içinde silinir. #### Özet - Yolculuk haritası aşama, kanal, ölçüm ve bulgu sütunlarından oluşur; ölçüm nerede kaybedildiğini, bulgu niçin kaybedildiğini söyler ve biri diğerinin yerine geçmez. - Aşama başına kabul edilebilir görünen terk oranları çarpılır; örnek veride sekiz aşamanın hiçbiri üçte biri aşmadığı hâlde uçtan uca tamamlama %37'de kaldı. - Örnek yolculuğun yalnızca %31.1'i ekranda geçiyor; ekran ölçümü kullanıcı arayüzü kapattığında kör olur ve oturum süresi yolculuk süresi değildir. - En uzun aşama en kötü aşama değildir; kayıp kişi-dakika ölçütü aşamaları ortak birime çevirir ve örnek veride harcanan zamanın %43.7'si sonuca varmadı. - Fiziksel alandaki gözlem için ayrıca onay alınır, üçüncü kişiler kayda girmez ve ham konum–saat verisi aşamaya indirgendikten sonra silinir. #### Sonraki Adım Harita kendi arayüzümüzün nerede kaybettiğini gösteriyor, ama bu kayıpların kaçınılmaz olup olmadığını söylemiyor. Aynı görevi çözen başka sistemler var ve onların hangi kararları verdiği ölçülebilir bir veridir: kaç adımda tamamlıyorlar, hangi bilgiyi hangi ekranda gösteriyorlar, hangi kararda birbirlerinden ayrılıyorlar? Sonraki ders var olan çözümlerin nasıl okunacağını ele alır: adım sayısının karşılaştırılması, yerleşik alışkanlıkların sapmadan ayrılması ve bir kararın niçin herkeste aynı olduğunun anlaşılması. ### Rakip ve Mevcut Durum Çözümlemesi Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/rakip-ve-mevcut-durum-cozumlemesi Var olan çözümlerin karar karar okunması; yerleşik alışkanlığın benimseme oranıyla saptanması, sapmanın bedelinin adım sayısıyla ölçülmesi ve inceleme sırasında uyulan sınırlar. Yolculuk haritası kendi arayüzümüzün nerede kaybettiğini gösterdi ama bu kayıpların kaçınılmaz olup olmadığını söylemedi. Aynı işi yapan başka sistemler var ve verdikleri kararlar dışarıdan gözlenebilir. Bu ders o gözlemi bir veri kümesine çevirir. Amaç taklit değil. Var olan çözümlerin okunması iki ayrı bilgi verir. Birincisi, hangi kararların **yerleşik** olduğu: bütün sistemlerde aynı biçimde çözülmüş bir sorun, kullanıcının zaten öğrendiği bir örüntüdür ve ondan sapmak öğrenme maliyeti doğurur. İkincisi, hangi kararların **açık** olduğu: sistemlerin birbirinden ayrıldığı yerler, tasarımcının gerçekten karar vereceği yerlerdir. #### Sistemleri Karara Ayırmak Çözümleme, "hangisi daha iyi" sorusuyla değil, "hangi kararlar alınmış" sorusuyla başlar. Her sistem bir karar listesine indirgenir ve liste bütün sistemler için aynıdır; ancak o zaman karşılaştırılabilir. Karar, gözlenebilir ve iki değerli olmalıdır: sistemde var mı, yok mu. "Arama iyi çalışıyor" bir karar değil, bir yargıdır. "Kayıt açıldıktan sonra listeye dönüldüğünde arama terimi korunuyor" bir karardır; bakılır ve yanıtı yazılır. ```js // mevcut-durum.mjs — yerlesik aliskanliklarin saptanmasi ve adim sayisi karsilastirmasi // A: su anki katalog arayuzumuz. B-E: ayni isi yapan, incelenen dort sistem. // (ders icin kurulmus veri) const SISTEMLER = ["A", "B", "C", "D", "E"]; const KARARLAR = [ { ad: "arama alani ust orta", var: ["A", "B", "C", "D", "E"] }, { ad: "odunc al kayit ayrintisinda", var: ["A", "B", "C", "D", "E"] }, { ad: "geri donuste arama korunur", var: ["B", "C", "D", "E"] }, { ad: "sonuc sayisi gosterilir", var: ["A", "B", "D", "E"] }, { ad: "listede rafta mi rozeti", var: ["B", "C", "D"] }, { ad: "daraltmalar solda", var: ["A", "B", "D"] }, { ad: "okuma listesi", var: ["A", "C", "E"] }, { ad: "konu agacindan gezinme", var: ["C", "D"] }, { ad: "raf kodu listede", var: ["C"] }, { ad: "kayit yeni sekmede acilir", var: ["E"] }, ]; const N = SISTEMLER.length; const sinif = (o) => (o >= 0.8 ? "yerlesik" : o >= 0.4 ? "bolunmus" : "ayirt edici"); console.log("karar benimseyen oran sinif bizde"); const sapmalar = []; for (const k of KARARLAR) { const oran = k.var.length / N; const bizde = k.var.includes("A"); if (sinif(oran) === "yerlesik" && !bizde) sapmalar.push(k.ad); console.log( `${k.ad.padEnd(28)} ${k.var.join("").padEnd(11)} ${oran.toFixed(2)} ${sinif(oran).padEnd(12)} ${bizde ? "var" : "YOK"}` ); } console.log(`\nyerlesik aliskanliktan sapma: ${sapmalar.length ? sapmalar.join(", ") : "yok"}`); // Ayni gorevin her sistemde kac ekran adimiyla tamamlandigi (sayarak gozlendi) const GOREVLER = [ { ad: "bilinen kaydi bul ve odunc al", adim: { A: 7, B: 5, C: 6, D: 5, E: 8 } }, { ad: "konu tara ve uc kaydi karsilastir", adim: { A: 13, B: 9, C: 11, D: 12, E: 10 } }, ]; const ortanca = (dizi) => { const s = [...dizi].sort((x, y) => x - y); const o = s.length >> 1; return s.length % 2 ? s[o] : (s[o - 1] + s[o]) / 2; }; console.log("\ngorev " + SISTEMLER.map((s) => s.padStart(2)).join(" ") + " en az ortanca bizim farkimiz"); for (const g of GOREVLER) { const degerler = SISTEMLER.map((s) => g.adim[s]); const ort = ortanca(degerler); const fark = g.adim.A - ort; console.log( `${g.ad.padEnd(34)} ${degerler.map((v) => String(v).padStart(2)).join(" ")} ` + `${String(Math.min(...degerler)).padStart(5)} ${String(ort).padStart(7)} ${(fark >= 0 ? "+" : "") + fark} adim` ); } // Karsilastirma gorevinin adim adim modeli: durum korunuyor mu korunmuyor mu function adimSayisi(durumKorunur, kayitSayisi) { let a = 3; // terimi yaz, aramayi calistir, daraltmayi uygula for (let i = 0; i < kayitSayisi; i++) { a += 2; // kaydi ac, listeye don if (!durumKorunur && i < kayitSayisi - 1) a += 2; // terimi yeniden yaz, daraltmayi yeniden uygula } return a; } console.log("\nkarsilastirma gorevi modeli (3 kayit)"); console.log(` durum korunuyor : ${adimSayisi(true, 3)} adim`); console.log(` durum korunmuyor : ${adimSayisi(false, 3)} adim`); console.log(` farkin kaynagi : ${adimSayisi(false, 3) - adimSayisi(true, 3)} adim, tek bir karardan`); console.log(` gozlenen A : ${GOREVLER[1].adim.A} adim, gozlenen en az (B): ${Math.min(...SISTEMLER.map((s) => GOREVLER[1].adim[s]))} adim`); // Kayit sayisi arttikca fark nasil buyuyor console.log("\nkarsilastirilan kayit korunur korunmaz fark"); for (const k of [2, 3, 5, 8]) { const e = adimSayisi(true, k), h = adimSayisi(false, k); console.log(`${String(k).padStart(21)} ${String(e).padStart(7)} ${String(h).padStart(8)} ${h - e}`); } ``` ``` karar benimseyen oran sinif bizde arama alani ust orta ABCDE 1.00 yerlesik var odunc al kayit ayrintisinda ABCDE 1.00 yerlesik var geri donuste arama korunur BCDE 0.80 yerlesik YOK sonuc sayisi gosterilir ABDE 0.80 yerlesik var listede rafta mi rozeti BCD 0.60 bolunmus YOK daraltmalar solda ABD 0.60 bolunmus var okuma listesi ACE 0.60 bolunmus var konu agacindan gezinme CD 0.40 bolunmus YOK raf kodu listede C 0.20 ayirt edici YOK kayit yeni sekmede acilir E 0.20 ayirt edici YOK yerlesik aliskanliktan sapma: geri donuste arama korunur gorev A B C D E en az ortanca bizim farkimiz bilinen kaydi bul ve odunc al 7 5 6 5 8 5 6 +1 adim konu tara ve uc kaydi karsilastir 13 9 11 12 10 9 11 +2 adim karsilastirma gorevi modeli (3 kayit) durum korunuyor : 9 adim durum korunmuyor : 13 adim farkin kaynagi : 4 adim, tek bir karardan gozlenen A : 13 adim, gozlenen en az (B): 9 adim karsilastirilan kayit korunur korunmaz fark 2 7 9 2 3 9 13 4 5 13 21 8 8 19 33 14 ``` #### Üç Karar Sınıfı Benimseme oranı kararları üç sınıfa ayırır ve her sınıf ayrı bir tasarım tutumu gerektirir. **Yerleşik karar (0.80 ve üstü).** Arama alanının üst ortada durması ve ödünç alma eyleminin kayıt ayrıntısında bulunması beş sistemin beşinde de aynı. Bu kararlar tartışmaya açılmaz; kullanıcı bunları başka yerlerde öğrenmiştir ve arayüz o öğrenmeyi devralır. Yerleşik karardan sapmak yasak değildir, ama sapmanın karşılığında ölçülebilir bir kazanç gösterilmelidir. **Bölünmüş karar (0.40 – 0.80).** Rafta olma bilgisinin listede gösterilmesi, daraltmaların konumu, okuma listesinin bulunması: sistemler ikiye ayrılıyor. Bu kararlar gerçek tasarım kararlarıdır ve kendi kullanıcı verimizle çözülürler. Bölünmüş bir kararda "herkes böyle yapıyor" savı kullanılamaz, çünkü herkes böyle yapmıyor. **Ayırt edici karar (0.40 altı).** Raf kodunun listede gösterilmesi yalnızca C'de, kaydın yeni sekmede açılması yalnızca E'de var. Bu kararlar ya bir üstünlüktür ya da denenip yaygınlaşmamış bir seçimdir; ikisini ayırt etmenin tek yolu, o sistemin niçin böyle yaptığını kendi bağlamında sormaktır. Kopyalanmaya en uygun görünen kararlar bunlardır ve en riskli olanlar da bunlardır. #### Sapmanın Bedeli Ölçülebilir Karar listesinde tek bir yerleşik alışkanlık sapması var: geri dönüşte aramanın korunması dört sistemde varken bizimkinde yok. İlk derste on iki görüşmenin dördünde geçen `geri-donusta-arama-kayip` kodu ile aynı olguya bakıyoruz; şimdi bedeli sayıya bağlanıyor. Adım modeli, üç kaydı karşılaştırma görevini iki koşulda kuruyor. Durum korunduğunda görev dokuz adım, korunmadığında on üç adım. Fark dört adım ve tamamı tek bir karardan geliyor. Gözlenen sayılar modeli doğruluyor: bizim arayüzümüz on üç adım, en az adımla tamamlayan sistem dokuz adım. Son tablo asıl kısıtı gösteriyor. Fark sabit değil; karşılaştırılan kayıt sayısıyla birlikte büyüyor. İki kayıtta iki adım, üç kayıtta dört adım, sekiz kayıtta on dört adım. İkinci derste kurulan "konu tarayan" profili tam olarak bu görevi yapıyor ve oturumu yirmi bir buçuk dakika sürüyor. Sapmanın bedelini en çok ödeyen kullanıcı, arayüzü en çok kullanan kullanıcıdır. Buradan çıkan kural, karşılaştırmanın nasıl okunacağını belirler: **adım sayısı tek bir görev için değil, görevin büyüklük aralığı için hesaplanır.** Küçük örnekte önemsiz görünen bir fark, gerçek kullanımda doğrusal olarak büyüyebilir. #### Ortanca ile En İyinin Farkı Tabloda iki karşılaştırma ölçütü var ve ikisi ayrı sorulara yanıt veriyor. Ortancaya göre fark, arayüzün alışılmış olandan ne kadar uzaklaştığını söyler; bilinen kaydı bulma görevinde bir adım, karşılaştırma görevinde iki adım. En az adımla tamamlayan sisteme göre fark ise ulaşılabilir sınırı söyler: karşılaştırma görevinde dört adım. Hedef olarak ortanca seçilirse arayüz ortalama kalır. En iyi seçilirse hedef nettir ama o sistemin başka kısıtları olabilir; sekiz adımla tamamlayan E sisteminin kaydı yeni sekmede açması, bu görevde onu yavaşlatan ama başka bir görevde işine yarayan bir karardır. Bir sistemin bir görevdeki üstünlüğü, bütün kararlarının doğru olduğu anlamına gelmez. #### İncelemenin Sınırları Var olan sistemleri incelemek, başkalarının arayüzüyle ve çoğu zaman başkalarının verisiyle temas etmektir. **Sıradan kullanıcı olarak incelenir.** Karar listesi, herkese açık arayüzde gözlenebilen şeylerden oluşur. Kapalı bölümlere erişmek için sahte üyelik oluşturmak, başka bir kurumun kayıtlarını toplu indirmek ya da erişim kısıtlarını aşmak inceleme değildir ve çözümlemenin dışındadır. **Başkasının kullanıcısı gözlenecekse aynı kurallar geçerlidir.** Bir başka kütüphanenin kullanıcılarını izlemek, kendi katılımcılarımızı izlemekle aynı onay ve kimliksizleştirme yükümlülüğünü doğurur; kurumun izni ayrıca alınır. **İçerik değil karar aktarılır.** Bir sistemin kayıt açıklamaları, sınıflandırma verisi ya da metinleri o kurumun emeğidir. Çözümlemeden alınan şey "arama terimi korunuyor" bilgisidir, metnin kendisi değil. **Karar listesi kaynağıyla birlikte saklanır.** Hangi sistemde, hangi tarihte, hangi görev denenerek gözlendiği yazılır. Arayüzler değişir; tarihi olmayan bir karar listesi bir yıl sonra doğrulanamaz. #### Özet - Çözümleme "hangisi daha iyi" sorusuyla değil, bütün sistemler için ortak ve iki değerli bir karar listesiyle yapılır. - Benimseme oranı kararları yerleşik, bölünmüş ve ayırt edici olarak ayırır; yerleşikten sapmak ölçülebilir bir kazanç gerektirir, bölünmüş kararlar kendi verimizle çözülür. - Örnek veride tek yerleşik sapma "geri dönüşte aramanın korunmaması"; adım modeli bu tek kararın üç kayıtlık karşılaştırmada dört adım eklediğini ve gözlenen sayılarla uyuştuğunu gösterdi. - Sapmanın bedeli görev büyüklüğüyle birlikte artar: sekiz kaydın karşılaştırıldığı bir oturumda fark on dört adıma çıkıyor ve bedeli en çok arayüzü en çok kullanan öder. - İnceleme herkese açık arayüzle sınırlıdır; sahte üyelik, toplu veri indirme ve içerik aktarımı çözümlemenin dışındadır ve karar listesi tarihiyle birlikte saklanır. #### Sonraki Adım Beş ders boyunca veri biriktirildi: on kod, üç profil, yedi görev, bir yolculuk haritası ve bir karar listesi. Bu birikim henüz bir tasarım işi değil, bir malzeme yığınıdır. Sonraki ders yığını tek bir cümleye indirger: problem tanımı. Bulguların hangi ölçütle sıralanacağını, bir problem tanımının hangi parçalardan oluştuğunu ve içine çözümün sızmasının niçin en sık yapılan hata olduğunu ele alır. ### Problem Tanımı Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/problem-tanimi Beş dersin bulgularının tek tabloda birleştirilmesi; kanıt gücü ve kayıp zamana göre sıralama, problem tanımının parçaları ve çözümün tanıma sızmasının engellenmesi. Beş ders boyunca veri biriktirildi: on kod, üç profil, yedi görev, bir yolculuk haritası ve bir karar listesi. Bu birikim henüz bir tasarım işi değil. Elde tutulabilir hâle gelmesi için tek bir soruya indirgenmesi gerekir: **hangi problem çözülüyor?** Bu sorunun atlanması, araştırmanın en sık boşa gitme biçimidir. Bulgular toplanır, bir belgeye yazılır, sonra da doğrudan ekran çizmeye geçilir. Çizilen ekran hangi bulguya yanıt verdiğini söyleyemez; iyi ya da kötü olduğu sınanamaz, çünkü neyi çözmesi gerektiği yazılı değildir. Bu ders önce bulguları sıralar, sonra sıralamanın tepesindeki bulguyu bir problem tanımına çevirir. #### Bulguları Ortak Bir Birime Çevirmek Bulgular farklı yöntemlerden geliyor ve doğrudan karşılaştırılamıyor: biri "yedi katılımcı söz etti", öteki "kırk iki deneme kayıp", bir başkası "dört adım fazla". Karşılaştırma için ortak bir birim gerekir. En savunulabilir birim, kullanıcının ödediği zamandır. ```js // problem.mjs — bulgularin kanit gucu ve kayip zamana gore siralanmasi // Bes dersin verisi tek tabloda birlestirildi (ders icin kurulmus veri). // anan: 12 gorusmenin kacinda gecti. kaynak: bulguyu bagimsiz olarak gosteren // veri turleri. deneme: dort haftalik donemde kayip deneme sayisi. // dkBasina: bir kayip denemenin gozlenen ortalama maliyeti (dakika). const BULGULAR = [ { ad: "kitap rafta bulunamiyor", anan: 7, kaynak: ["gorusme", "gorev", "yolculuk"], deneme: 42, dkBasina: 4.8 }, { ad: "geri donuste arama kayip", anan: 4, kaynak: ["gorusme", "gorev", "mevcut durum"], deneme: 35, dkBasina: 3.1 }, { ad: "es adli kayit karisiyor", anan: 7, kaynak: ["gorusme", "gorev"], deneme: 16, dkBasina: 1.6 }, { ad: "uzatma yolu bulunamiyor", anan: 2, kaynak: ["gorusme", "gorev"], deneme: 18, dkBasina: 2.4 }, { ad: "daraltmalar gorunmuyor", anan: 3, kaynak: ["gorusme"], deneme: 12, dkBasina: 1.9 }, { ad: "dar ekranda liste okunmuyor", anan: 2, kaynak: ["gorusme", "gorev"], deneme: 9, dkBasina: 2.7 }, ]; const DONEM = 13; // yilda 13 tane dort haftalik donem for (const b of BULGULAR) b.kayip = b.deneme * b.dkBasina; const toplam = BULGULAR.reduce((t, b) => t + b.kayip, 0); console.log("bulgu anan kaynak kayip dk/4 hafta pay yillik saat"); for (const b of [...BULGULAR].sort((a, c) => c.kayip - a.kayip)) { console.log( `${b.ad.padEnd(28)} ${String(b.anan).padStart(4)} ${String(b.kaynak.length).padStart(7)} ` + `${b.kayip.toFixed(1).padStart(17)} ${((b.kayip / toplam) * 100).toFixed(1).padStart(4)}% ${((b.kayip * DONEM) / 60).toFixed(1).padStart(11)}` ); } console.log(`\ntoplam: ${toplam.toFixed(1)} dk / 4 hafta = ${((toplam * DONEM) / 60).toFixed(1)} saat / yil`); // Iki siralama ayni sonucu vermiyor const sirala = (anahtar) => [...BULGULAR].sort((a, b) => b[anahtar] - a[anahtar]).map((b) => b.ad); const gorusmeSirasi = sirala("anan"), kayipSirasi = sirala("kayip"); console.log("\nsira gorusmede anilma kayip zaman"); for (let i = 0; i < BULGULAR.length; i++) { console.log(`${String(i + 1).padStart(4)} ${gorusmeSirasi[i].padEnd(28)} ${kayipSirasi[i]}`); } // Kumulatif pay: kac bulgu kaybin cogunu acikliyor console.log("\nkumulatif pay"); let birikim = 0; [...BULGULAR].sort((a, b) => b.kayip - a.kayip).forEach((b, i) => { birikim += b.kayip; console.log(` ilk ${i + 1} bulgu: ${((birikim / toplam) * 100).toFixed(1)}%`); }); // Kanit gucu: tek kaynakli bulgu problem tanimina girmeden once dogrulanir const zayif = BULGULAR.filter((b) => b.kaynak.length < 2); console.log(`\ntek kaynakli bulgu: ${zayif.map((b) => b.ad).join(", ") || "yok"} (problem tanimindan once dogrulanir)`); ``` ``` bulgu anan kaynak kayip dk/4 hafta pay yillik saat kitap rafta bulunamiyor 7 3 201.6 47.3% 43.7 geri donuste arama kayip 4 3 108.5 25.5% 23.5 uzatma yolu bulunamiyor 2 2 43.2 10.1% 9.4 es adli kayit karisiyor 7 2 25.6 6.0% 5.5 dar ekranda liste okunmuyor 2 2 24.3 5.7% 5.3 daraltmalar gorunmuyor 3 1 22.8 5.4% 4.9 toplam: 426.0 dk / 4 hafta = 92.3 saat / yil sira gorusmede anilma kayip zaman 1 kitap rafta bulunamiyor kitap rafta bulunamiyor 2 es adli kayit karisiyor geri donuste arama kayip 3 geri donuste arama kayip uzatma yolu bulunamiyor 4 daraltmalar gorunmuyor es adli kayit karisiyor 5 uzatma yolu bulunamiyor dar ekranda liste okunmuyor 6 dar ekranda liste okunmuyor daraltmalar gorunmuyor kumulatif pay ilk 1 bulgu: 47.3% ilk 2 bulgu: 72.8% ilk 3 bulgu: 82.9% ilk 4 bulgu: 88.9% ilk 5 bulgu: 94.6% ilk 6 bulgu: 100.0% tek kaynakli bulgu: daraltmalar gorunmuyor (problem tanimindan once dogrulanir) ``` Üç bulgu okunuyor. **Anılma, maliyet değildir.** "Eş adlı kayıt karışıyor" görüşmelerde yedi kez anıldı ve anılma sıralamasında ikinci; kayıp zaman sıralamasında dördüncü. Bunun nedeni maliyetinin düşük olmasıdır: yanlış kaydı açan kullanıcı yanlışı bir buçuk dakikada fark eder ve geri döner. Görüşmede çok anılan olgular, en rahatsız edici olanlardır; en pahalı olanlar değil. Rahatsızlık ve maliyet ayrı ölçütlerdir ve ikisi de yazılır, ama karıştırılmaz. **Kayıp yoğunlaşıyor.** İlk iki bulgu toplam kaybın %72.8'ini, ilk üçü %82.9'unu açıklıyor. Altı bulgunun altısını da çözmeye çalışmak, ilk ikisini çözmenin üç katı iş demektir ve kazancın dörtte birini ekler. Öncelik kararının dayanağı budur. **Kanıt gücü ayrı bir sütundur.** "Daraltmalar görünmüyor" bulgusu yalnızca görüşmeden geliyor; ne görev verisinde ne karar listesinde bağımsız bir karşılığı var. Tek kaynaklı bir bulgu yanlış olmak zorunda değildir, ama problem tanımına girmeden önce ikinci bir yöntemle doğrulanır. Kanıt gücü düşük bir bulguyu tanıma yazmak, araştırmanın otoritesini doğrulanmamış bir iddiaya ödünç vermektir. Yıllık saat sütunu bir kestirimdir ve sınırı açıkça yazılmalıdır: dört haftalık bir gözlemin on üç dönemle çarpılmasıdır, mevsimsel değişimi hesaba katmaz. Dönem başına denemelerin dönem dışında da aynı kaldığı varsayılmıştır. Bu varsayım yazılmadığı sürece sayı bir ölçüm gibi okunur, oysa bir çarpımdır. #### Problem Tanımının Parçaları Sıralamanın tepesindeki bulgu bir problem değil, bir gözlemdir. Problem tanımı beş parça taşır. - **Kim.** Hangi profil etkileniyor. "Kullanıcılar" değil; ikinci derste kurulan üç profilden hangisi. - **Bağlam.** Sorun hangi görevde, hangi aşamada ve hangi koşulda ortaya çıkıyor. - **Olgu.** Ne olmuyor. Gözlenebilir bir eksiklik olarak yazılır, bir istek olarak değil. - **Kanıt.** Hangi ölçüm ve hangi yöntemle. Sayı ve kaynak birlikte yazılır. - **Ölçüt.** Problem çözülmüş sayılırsa hangi sayı ne olacak. Ölçütü olmayan bir tanım kapanamaz. Birinci bulgunun tanımı şöyle yazılır: > Bilinen kaydı arayan ve dar ekrandan bakan profillerdeki kullanıcılar, raf koduyla rafın > önüne gittiklerinde kitabı bulamıyor. Rafta arama aşamasına giren elli sekiz kullanıcının > on dokuzu bu aşamada vazgeçiyor (%32.8); dört haftalık dönemde 201.6 kişi-dakika sonuçsuz > harcanıyor. Bulgu üç kaynakta bağımsız olarak görülüyor: on iki görüşmenin yedisi, görev > verisindeki kırk iki kayıp deneme ve yolculuk haritasındaki bırakma noktası. Problem, > rafta arama aşamasındaki vazgeçme oranı %15'in altına indiğinde çözülmüş sayılır. Bu metinde hiçbir arayüz ögesi geçmiyor. Raf kodunun nasıl gösterileceği, haritanın eklenip eklenmeyeceği, kat planının konması gerekip gerekmediği tanımın dışındadır; hepsi aynı tanımı karşılayabilecek adaylardır ve aralarında seçim yapılacaktır. #### Tanımın Bozulma Biçimleri Üç bozulma sık görülür ve üçü de tanımı sınanamaz kılar. **Çözümün tanıma sızması.** "Kayıt ayrıntısında raf haritası eksik" bir problem tanımı değil, seçilmiş bir çözümdür. Sızıntının belirtisi şudur: tanım bir arayüz ögesi adlandırıyorsa, tasarım kararı zaten verilmiş demektir ve araştırma o kararı doğrulamak için kullanılıyordur. Ayırt etme ölçütü, üçüncü derste konan ölçütün aynısıdır — tanımdan en az iki farklı çözüm türetilebiliyor olmalıdır. **Kullanıcının suçlanması.** "Kullanıcılar raf kodunu doğru okumuyor" cümlesi olguyu kullanıcının kusuru olarak yazar ve tasarımı kapsam dışına çıkarır. Aynı olgu "raf kodu, rafın önündeyken eşleştirilebilecek biçimde sunulmuyor" olarak yazıldığında çözüm alanı geri açılır. Kural şudur: **problem tanımı arayüzün yapmadığı şeyi anlatır, kullanıcının yapmadığı şeyi değil.** **Ölçütün eksik kalması.** Ölçütü olmayan bir tanım hiçbir zaman kapanmaz; her yeni tasarım "daha iyi" sayılır ve hiçbiri yeterli sayılmaz. Ölçüt seçilirken erişilebilir bir hedef konur; %32.8'lik bir oranı sıfıra indirmeyi hedeflemek, kitabın gerçekten ödünçte olduğu durumları da yok saymak demektir. #### Problem Tanımının Etik Yükü Tanım, araştırmanın kamuya dönük yüzüdür ve verinin bütün yükümlülüklerini taşır. **Tanım katılımcıyı göstermez.** Metinde geçen sayılar toplulaştırılmış olmalıdır. "Gece görevlisi olan katılımcı rafta bulamıyor" cümlesi bir kişiyi işaret eder; bu bilgi tanımda değil, silinmiş ham notta kalır. **Kapsam dışı bırakılanlar yazılır.** Örneklemde ekran okuyucu kullanan katılımcı yoksa, tanım bu grubun sorunu hakkında bir şey söylemiyor demektir. Sessizlik yokluk değildir; tanımın altına "bu grup ölçülmedi" satırı yazılır. İkinci derste profil için konan kural burada tanım düzeyinde yinelenir. **Sayının kaynağı izlenebilir kalır.** Tanımdaki her sayı, hangi yöntemle ve hangi dönemde elde edildiğine geri götürülebilmelidir. Kaynağı gösterilemeyen bir sayı tanımdan çıkarılır; kaynağı olmayan sayı, kanıt değil süstür. #### Özet - Farklı yöntemlerden gelen bulgular ortak bir birime — kullanıcının ödediği zamana — çevrilmeden karşılaştırılamaz. - Görüşmede en çok anılan bulgu en pahalı bulgu değildir; örnek veride bir bulgu anılmada ikinci, maliyette dördüncü sırada çıktı. - Kayıp yoğunlaşır: örnek veride ilk iki bulgu toplamın %72.8'ini açıkladı ve öncelik kararı bu yoğunlaşmaya dayanır. - Kanıt gücü ayrı bir sütundur; tek kaynaklı bir bulgu problem tanımına girmeden önce ikinci bir yöntemle doğrulanır. - Problem tanımı kim, bağlam, olgu, kanıt ve ölçüt parçalarını taşır; ölçütü olmayan tanım kapanmaz ve tanımdan en az iki farklı çözüm türetilebilmelidir. - Tanım kullanıcının yapmadığını değil arayüzün yapmadığını anlatır, katılımcıyı göstermez ve ölçülmemiş grupları açıkça yazar. #### Sonraki Adım Problem tanımlandı: rafta arama aşamasındaki vazgeçme oranı düşürülecek ve konu tarayan kullanıcının karşılaştırma yolu kısalacak. Çözüm alanı hâlâ açık ve ilk soru ekranların kendisi değil, aralarındaki yapıdır. Katalog arayüzü binlerce kayıt, onlarca konu ve birkaç işlem taşıyor; bunların hangi başlıklar altında toplanacağı bir üslup sorusu değildir. Sonraki ders yapının içerikten nasıl türetildiğini gösterir: içerik envanterinin çıkarılması, kart gruplama verisinin toplanması ve katılımcıların birlikte gruplama örüntüsünden benzerlik matrisi kurulması. ## Bilgi Mimarisi ve Akış İçerik envanterinden gruplamaya, gezinme modellerinden akış diyagramlarına; tel çerçeve ve prototip doğruluk düzeyleri, kullanılabilirlik sezgileri ve küçük örneklemle sorun bulma. ### İçerik Envanteri ve Gruplama Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/icerik-envanteri-ve-gruplama Yapının içerikten türetilmesi; envanterin sütunları, kart gruplama verisinden benzerlik matrisi kurulması, eşikle gruplama ve üzerinde uzlaşılmayan kartların saptanması. Problem tanımlandı ve çözüm alanı açık. İlk soru ekranların kendisi değil, aralarındaki yapıdır. Katalog arayüzü binlerce kayıt, onlarca konu ve bir dizi işlem taşıyor; bunların hangi başlıklar altında toplanacağı bir üslup sorusu değildir. Yanlış gruplama, kullanıcının aradığı şeyi doğru yerde aramamasına ve hiçbir arama kutusunun kurtaramayacağı bir kayba yol açar. **Bilgi mimarisi (information architecture)**, içeriğin gruplanması, adlandırılması ve aralarındaki ilişkilerin kurulmasıdır. Bu ders yapının nereden türetildiğini gösterir: önce elde ne olduğunu sayan bir envanter, sonra kullanıcıların bu ögeleri nasıl grupladığını ölçen bir çalışma. #### Envanter Neyi Sayar **İçerik envanteri (content inventory)**, arayüzün taşıdığı her ögenin listesidir. Liste olmadan gruplama yapılamaz; gruplanan şeyin ne olduğu bilinmez. Envanterin beş sütunu vardır. - **Öge.** İçeriğin adı. Ekran adı değil, içeriğin kendisi: "ödünç koşulları" bir ögedir, "yardım sayfası" bir kaptır. - **Tür.** Kayıt mı, açıklama metni mi, işlem mi, dış bağlantı mı. Tür, ögenin nasıl gösterileceğini değil, nasıl gruplanabileceğini belirler. - **Görev bağı.** Öge hangi göreve hizmet ediyor. Üçüncü derste kurulan görev envanterine bağlanır. Hiçbir göreve bağlanamayan öge, envanterde bir soru işaretiyle kalır. - **Sahip.** İçeriği kim güncelliyor. Sahibi olmayan içerik eskir ve eskimiş içerik yanlış bilgidir. - **Son güncelleme.** Ögenin ne kadar zamandır değişmediği. Son iki sütun gruplama kararını doğrudan etkilemez ama envanterin en çok işe yarayan parçasıdır: yapı kurulmadan önce silinmesi gereken içerik burada görünür. Katalog arayüzünde hiçbir göreve bağlanamayan ve iki yıldır güncellenmemiş bir öge, gruplanacak değil kaldırılacak bir ögedir. #### Kullanıcı Gruplaması Ölçülür Gruplamayı tasarım ekibinin yapması, kurumun kendi yapısını arayüze kopyalamasıyla sonuçlanır. Kütüphanenin iç örgütlenmesinde "ödünç birimi" ile "referans birimi" ayrı olabilir; kullanıcı bu ayrımı bilmez ve "kurumlar arası ödünç" ögesini hangi birimin yürüttüğüne göre aramaz. **Kart gruplama (card sorting)**, katılımcılara envanterdeki ögeleri kart olarak verip kendilerine göre gruplamalarını istemektir. Grup adlarını katılımcı koyuyorsa açık, adlar önceden veriliyorsa kapalı gruplamadır. Açık gruplama yapıyı ve adlandırmayı birlikte ölçer; kapalı gruplama var olan bir yapının sınanmasına yarar. Sonuç bir örüntü yığınıdır ve tek tek okunamaz. On katılımcının on ayrı gruplaması, kartların birlikte gruplanma sayısına indirgenir. ```js // kart-gruplama.mjs — kart gruplama verisinden benzerlik matrisi ve gruplama // Envanterdeki 15 icerik ogesi ve her ogenin beklenen kumesi (dogrulanacak varsayim) const KARTLAR = [ ["arama ipuclari", "kesif"], ["konu basliklari", "kesif"], ["yeni gelenler", "kesif"], ["veri tabanlari", "kesif"], ["odunc kosullari", "odunc"], ["gecikme ucreti", "odunc"], ["uzatma", "odunc"], ["rezervasyon", "odunc"], ["kurumlar arasi odunc", "odunc"], ["raf plani", "yerinde"], ["calisma salonlari", "yerinde"], ["acilis saatleri", "yerinde"], ["uye olma", "hesap"], ["sifre yenileme", "hesap"], ["iletisim", "belirsiz"], ]; const KUMELER = ["kesif", "odunc", "yerinde", "hesap"]; // Belirlenimci sozde rastgele uretec (mulberry32) function uretec(tohum) { let a = tohum >>> 0; return () => { a = (a + 0x6d2b79f5) >>> 0; let t = Math.imul(a ^ (a >>> 15), 1 | a); t = (t + Math.imul(t ^ (t >>> 7), 61 | t)) ^ t; return ((t ^ (t >>> 14)) >>> 0) / 4294967296; }; } const rnd = uretec(20260101); // 10 katilimcinin kartlari gruplamasi: beklenen kumeye %80 uyum, "belirsiz" kart serbest const KATILIMCI = 10; const sortlar = []; for (let k = 0; k < KATILIMCI; k++) { sortlar.push( KARTLAR.map(([, beklenen]) => beklenen === "belirsiz" || rnd() > 0.8 ? KUMELER[Math.floor(rnd() * KUMELER.length)] : beklenen ) ); } // Benzerlik matrisi: kac katilimci i ile j'yi ayni gruba koydu const n = KARTLAR.length; const M = Array.from({ length: n }, () => new Array(n).fill(0)); for (const s of sortlar) for (let i = 0; i < n; i++) for (let j = 0; j < n; j++) if (i !== j && s[i] === s[j]) M[i][j]++; console.log("benzerlik matrisi (10 katilimcinin kaci ayni gruba koydu)"); console.log(" ".repeat(24) + KARTLAR.map((_, i) => String(i + 1).padStart(3)).join("")); KARTLAR.forEach(([ad], i) => { console.log( `${String(i + 1).padStart(2)} ${ad.padEnd(21)}` + M[i].map((v, j) => (i === j ? " ." : String(v).padStart(3))).join("") ); }); // Uzaklik = 1 - benzerlik; ortalama bag ile birlestir, esik 0.5'te dur const uzak = (i, j) => 1 - M[i][j] / KATILIMCI; let gruplar = KARTLAR.map((_, i) => [i]); const bagUzakligi = (a, b) => { let t = 0; for (const i of a) for (const j of b) t += uzak(i, j); return t / (a.length * b.length); }; const ESIK = 0.5; while (gruplar.length > 1) { let en = Infinity, cift = null; for (let i = 0; i < gruplar.length; i++) for (let j = i + 1; j < gruplar.length; j++) { const d = bagUzakligi(gruplar[i], gruplar[j]); if (d < en) { en = d; cift = [i, j]; } } if (en > ESIK) break; const [i, j] = cift; gruplar = gruplar.filter((_, x) => x !== i && x !== j).concat([gruplar[i].concat(gruplar[j])]); } gruplar = gruplar.map((g) => g.sort((a, b) => a - b)).sort((a, b) => a[0] - b[0]); console.log(`\nesik ${ESIK} ile olusan gruplar (${gruplar.length} grup)`); for (const g of gruplar) console.log(` ${g.map((i) => KARTLAR[i][0]).join(", ")}`); // Her kartin kendi grubuna ve en yakin ikinci gruba baglilik farki console.log("\nkart kendi grubu en yakin diger fark"); const ortBenzerlik = (i, g) => { const d = g.filter((x) => x !== i); return d.length ? d.reduce((t, j) => t + M[i][j], 0) / d.length / KATILIMCI : 0; }; for (let i = 0; i < n; i++) { const kendi = gruplar.find((g) => g.includes(i)); const a = ortBenzerlik(i, kendi); const digerleri = gruplar.filter((g) => g !== kendi).map((g) => ortBenzerlik(i, g)); const b = digerleri.length ? Math.max(...digerleri) : 0; console.log( `${KARTLAR[i][0].padEnd(20)} ${a.toFixed(2).padStart(11)} ${b.toFixed(2).padStart(14)} ${(a - b).toFixed(2)}${a - b < 0.2 ? " BELIRSIZ" : ""}` ); } ``` ``` benzerlik matrisi (10 katilimcinin kaci ayni gruba koydu) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 arama ipuclari . 9 8 10 1 1 0 0 1 0 1 1 2 0 2 2 konu basliklari 9 . 7 9 1 1 0 0 1 0 2 2 2 0 2 3 yeni gelenler 8 7 . 8 0 2 1 1 2 0 0 1 2 1 3 4 veri tabanlari 10 9 8 . 1 1 0 0 1 0 1 1 2 0 2 5 odunc kosullari 1 1 0 1 . 8 8 9 7 0 1 0 1 0 2 6 gecikme ucreti 1 1 2 1 8 . 8 9 7 0 0 1 0 0 3 7 uzatma 0 0 1 0 8 8 . 9 7 0 1 0 1 1 3 8 rezervasyon 0 0 1 0 9 9 9 . 8 0 1 0 0 0 3 9 kurumlar arasi odunc 1 1 2 1 7 7 7 8 . 0 1 0 1 1 3 10 raf plani 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . 6 8 2 1 5 11 calisma salonlari 1 2 0 1 1 0 1 1 1 6 . 7 0 1 3 12 acilis saatleri 1 2 1 1 0 1 0 0 0 8 7 . 1 0 3 13 uye olma 2 2 2 2 1 0 1 0 1 2 0 1 . 7 2 14 sifre yenileme 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 7 . 1 15 iletisim 2 2 3 2 2 3 3 3 3 5 3 3 2 1 . esik 0.5 ile olusan gruplar (5 grup) arama ipuclari, konu basliklari, yeni gelenler, veri tabanlari odunc kosullari, gecikme ucreti, uzatma, rezervasyon, kurumlar arasi odunc raf plani, calisma salonlari, acilis saatleri uye olma, sifre yenileme iletisim kart kendi grubu en yakin diger fark arama ipuclari 0.90 0.20 0.70 konu basliklari 0.83 0.20 0.63 yeni gelenler 0.77 0.30 0.47 veri tabanlari 0.90 0.20 0.70 odunc kosullari 0.80 0.20 0.60 gecikme ucreti 0.80 0.30 0.50 uzatma 0.80 0.30 0.50 rezervasyon 0.88 0.30 0.57 kurumlar arasi odunc 0.72 0.30 0.42 raf plani 0.70 0.50 0.20 BELIRSIZ calisma salonlari 0.65 0.30 0.35 acilis saatleri 0.75 0.30 0.45 uye olma 0.70 0.20 0.50 sifre yenileme 0.70 0.10 0.60 iletisim 0.00 0.37 -0.37 BELIRSIZ ``` #### Matrisin Okunması Matris, tek tek gruplamalardan çıkarılamayan bir yapıyı gösterir. Birinci ve dördüncü kartlar — arama ipuçları ile veri tabanları — on katılımcının onunda aynı gruba konmuş. Beşinci ile sekizinci kartlar dokuz katılımcıda birlikte. Bu değerler bir uzlaşma ölçüsüdür: yüksek sayı, kullanıcıların o iki ögeyi aynı işin parçası saydığını gösterir. Eşik 0.5 seçildi; yani iki öge, katılımcıların en az yarısında birlikte gruplanıyorsa aynı gruba giriyor. Eşik bir doğa yasası değil, denetlenebilir bir karardır. Yükseltilirse daha çok ve daha küçük grup çıkar; düşürülürse gruplar birleşir. Önemli olan eşiğin yazılmış olmasıdır: "bunlar birlikte durmalı" cümlesi tartışılabilir, oysa "birlikte gruplanma oranı 0.7, eşik 0.5" cümlesi denetlenebilir. Beş grup çıktı ve dördü kendi içinde tutarlı. Beşinci "grup" tek kart taşıyor. #### Uzlaşılmayan Kart Yapının En Önemli Bulgusudur Son tablodaki bağlılık farkı, her kartın kendi grubuna olan ortalama bağlılığı ile en yakın ikinci gruba olan bağlılığı arasındaki farktır. Fark büyükse kart yerini bulmuştur; küçükse katılımcılar uzlaşmamıştır. **İletişim** kartı hiçbir grubun içinde kalmadı. En yüksek bağlılığı 0.37 ile yerinde kullanım grubuna; hiçbir eşiği geçmiyor. Bu bir veri kusuru değil, bir bulgudur: kullanıcılar iletişim bilgisinin nerede aranacağı konusunda uzlaşmıyor. Böyle bir kart için üç seçenek vardır ve seçim veriye göre yapılır. - **Birden çok yerde gösterilir.** Bilgi ucuzsa ve kısaysa yinelenmesi zararsızdır; iletişim bilgisi hem yerinde kullanım grubunda hem hesap grubunda görünebilir. - **Yapının dışına alınır.** Bazı ögeler gruplara değil, her ekranda erişilebilir bir alana aittir. Altbilgi bunun için vardır. - **Bölünür.** "İletişim" tek bir öge olmayabilir: rafla ilgili soru sorma ile üyelik sorunu bildirme ayrı işlerdir ve ayrı gruplara giderler. Uzlaşmama, ögenin kendi içinde ikiye ayrıldığının işareti olabilir. **Raf planı** kartı da işaretlendi: kendi grubuna bağlılığı 0.70 ama iletişim kartıyla birlikte gruplanma oranı 0.50. Katılımcıların yarısı, rafın yerini sormakla rafın planına bakmayı aynı iş sayıyor. Bu, dördüncü derste ölçülen "kitap rafta bulunamıyor" probleminin bilgi mimarisi tarafındaki izidir: kullanıcı raf bilgisini nerede arayacağını bilmiyor. #### Grupların Adlandırılması Gruplar oluştu ama adları yok. Ad, kart gruplamanın açık biçiminde katılımcıların kendi koyduğu adlardan çıkarılır; aynı grubu adlandıran on iki ifade içinden en sık kullanılan sözcük seçilir. Kurumun iç sözlüğü buraya karışmamalıdır: kullanıcı "dolaşım hizmetleri" demiyorsa başlık "dolaşım hizmetleri" olmaz. Adlandırmada iki ölçüt vardır. Ad, grubun **bütününü** kapsamalıdır; "uzatma" başlığı beş ögeli ödünç grubunun yalnızca birini adlandırır. Ad, komşu gruptan **ayırt edici** olmalıdır; "kütüphane bilgileri" ile "genel bilgi" başlıkları yan yana durduğunda kullanıcı hangisine gireceğini seçemez ve seçemediği için ikisini de dener. #### Kart Gruplamanın Etik Çerçevesi Kart gruplama bir araştırma oturumudur ve Kullanıcı Araştırması Yöntemleri dersinde kurulan kurallar burada da geçerlidir: katılımcı ne için gruplama yaptığını bilerek onay verir, oturum kaydı kod adıyla tutulur ve ham kayıt çözümlemeden sonra saklama sınırı içinde silinir. Yukarıdaki matriste tek bir katılımcının gruplaması görünmüyor; yalnızca birlikte gruplanma sayıları var. Envanterin kendisine ait iki kural daha eklenir. **Kişisel veri taşıyan içerik envanterde işaretlenir**: ödünç geçmişi, üyelik bilgisi ve arama geçmişi kişiye bağlıdır ve bunların gruplama kararı erişim kararıyla birlikte verilir. **Envanterde her kişisel veri ögesinin saklama süresi yazılır**; süresi yazılmayan bir öge, arayüzde bir yere konmadan önce belirsiz süreli saklanıyor demektir. #### Özet - İçerik envanteri öge, tür, görev bağı, sahip ve son güncelleme sütunlarını taşır; hiçbir göreve bağlanamayan ve güncellenmeyen öge gruplanacak değil kaldırılacak ögedir. - Kart gruplama, yapının kurumun iç örgütlenmesinden değil kullanıcının zihinsel gruplamasından türetilmesini sağlar; açık biçim yapıyı ve adlandırmayı birlikte ölçer. - Tek tek gruplamalar okunamaz; veri, kartların birlikte gruplanma sayısını veren benzerlik matrisine indirgenir ve yazılı bir eşikle gruplanır. - Bağlılık farkı düşük olan kart bir kusur değil bulgudur; örnek veride bir kart hiçbir gruba bağlanamadı ve çözümü yineleme, yapının dışına alma ya da ögeyi bölmedir. - Grup adları katılımcıların sözcüklerinden seçilir; ad grubun bütününü kapsamalı ve komşu gruptan ayırt edici olmalıdır. - Kişisel veri taşıyan içerik envanterde işaretlenir ve saklama süresiyle birlikte yazılır. #### Sonraki Adım Beş grup ve grup adları elde edildi, ama bu henüz bir gezinme değil. Grupların kaç tanesinin aynı anda gösterileceği, alt kırılımların kaç düzey ineceği ve kullanıcının bir ögeye kaç tıklamayla ulaşacağı ayrı bir karardır. Sonraki ders hiyerarşik, düz ve matris gezinme modellerini karşılaştırır; menü genişliği ile derinlik arasındaki ödünleşimi hesaplar ve toplam tarama maliyetini en küçükleyen genişliği bulur. ### Gezinme Modelleri Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/gezinme-modelleri Hiyerarşik, düz ve matris gezinmenin karşılaştırılması; menü genişliği ile derinlik arasındaki ödünleşimin hesaplanması ve yönelme maliyetinin en iyi genişliği nasıl kaydırdığı. Kart gruplama beş grup ve grup adları üretti. Bu henüz bir gezinme değil. Grupların kaç tanesinin aynı anda gösterileceği, alt kırılımların kaç düzey ineceği ve kullanıcının bir ögeye kaç adımda ulaşacağı ayrı kararlardır ve birbirlerine bağlıdırlar: menü daraldıkça ağaç derinleşir ve genişledikçe sığlaşır. Bu ders üç gezinme modelini ayırır, sonra derinlik ile genişlik arasındaki ödünleşimi bir maliyet modeliyle hesaplar. Sonuç, "menüde yedi öge olmalı" türünden bir kural değil, hangi koşulda hangi genişliğin en ucuz olduğunu veren bir hesaptır. #### Üç Model **Hiyerarşik gezinme (hierarchical navigation)** ögeleri iç içe gruplara koyar. Kullanıcı kökten başlar, her düzeyde bir seçim yapar ve yaprağa iner. Katalog arayüzünün konu ağacı budur. Gücü, her düzeyde seçeneği azaltmasıdır; zayıflığı, hiyerarşinin **tek bir sıra** dayatmasıdır — önce konu mu, önce materyal türü mü sorusunun bir yanıtı olmalıdır ve kullanıcının zihnindeki sıra farklıysa bedel öder. **Düz gezinme (flat navigation)** bütün ögeleri tek düzeyde gösterir. Derinlik yoktur, kullanıcı hiçbir zaman kaybolmaz, her şey bir adım uzaktadır. Ölçeklenmez: öge sayısı arttıkça tarama maliyeti doğrusal büyür. **Matris gezinme (matrix navigation)** aynı ögelere birden çok bağımsız eksenden erişim verir. Katalog arayüzünde bir kayda hem konudan hem materyal türünden ulaşılabiliyorsa matris gezinme vardır. Gücü, kullanıcının kendi eksenini seçebilmesidir; bedeli, her eksenin ayrı ayrı bakımıdır. #### Genişlik ile Derinlik Arasındaki Ödünleşim Bir ağaçta uç düğüm sayısı sabitken menü genişliği ile derinlik ters orantılıdır: genişlik `b`, uç düğüm sayısı `N` ise derinlik yaklaşık `log_b N` olur. Genişlik arttıkça her düzeyde okunacak öge artar; derinlik azaldıkça sayfa değişimi ve yeniden yönelme azalır. Hangi genişliğin daha ucuz olduğu, bu iki maliyetin oranına bağlıdır. ```js // derinlik-genislik.mjs — menu genisligi ile derinlik arasindaki odunlesim const N = 1000; // erisilecek uc dugum sayisi const SAYFA = 1.2; // her duzeyde sayfa degisimi ve yeniden yonelme (saniye) const OGE = 0.12; // menudeki bir ogeyi okuma (saniye) const derinlik = (b) => Math.ceil(Math.log(N) / Math.log(b)); console.log(`N = ${N} uc dugum, duzey basina ${SAYFA} sn yonelme, oge basina ${OGE} sn okuma`); console.log("genislik derinlik taranan oge toplam sure"); let enIyi = { b: 0, sure: Infinity }; for (const b of [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 12, 16, 20, 32, 64]) { const d = derinlik(b); const sure = d * (SAYFA + OGE * b); if (sure < enIyi.sure) enIyi = { b, sure }; console.log( `${String(b).padStart(8)} ${String(d).padStart(8)} ${String(b * d).padStart(11)} ${sure.toFixed(2).padStart(11)} sn` ); } console.log(`\nen kucuk sure: genislik ${enIyi.b}, ${enIyi.sure.toFixed(2)} sn`); // Yalnizca taranan oge sayisi olculseydi hangi genislik secilirdi let enAzOge = { b: 0, oge: Infinity }; for (let b = 2; b <= 64; b++) { const t = b * derinlik(b); if (t < enAzOge.oge) enAzOge = { b, oge: t }; } console.log(`yalnizca taranan oge olculseydi: genislik ${enAzOge.b}, ${enAzOge.oge} oge`); // Yonelme maliyeti degistikce en iyi genislik nasil kayar console.log("\nduzey basina yonelme en iyi genislik derinlik sure"); for (const s of [0.0, 0.4, 1.2, 3.0, 6.0]) { let en = { b: 0, sure: Infinity, d: 0 }; for (let b = 2; b <= 64; b++) { const d = derinlik(b), sure = d * (s + OGE * b); if (sure < en.sure) en = { b, sure, d }; } console.log( `${s.toFixed(1).padStart(20)} ${String(en.b).padStart(15)} ${String(en.d).padStart(8)} ${en.sure.toFixed(2)} sn` ); } ``` ``` N = 1000 uc dugum, duzey basina 1.2 sn yonelme, oge basina 0.12 sn okuma genislik derinlik taranan oge toplam sure 2 10 20 14.40 sn 3 7 21 10.92 sn 4 5 20 8.40 sn 5 5 25 9.00 sn 6 4 24 7.68 sn 7 4 28 8.16 sn 8 4 32 8.64 sn 10 3 30 7.20 sn 12 3 36 7.92 sn 16 3 48 9.36 sn 20 3 60 10.80 sn 32 2 64 10.08 sn 64 2 128 17.76 sn en kucuk sure: genislik 10, 7.20 sn yalnizca taranan oge olculseydi: genislik 2, 20 oge duzey basina yonelme en iyi genislik derinlik sure 0.0 2 10 2.40 sn 0.4 4 5 4.40 sn 1.2 10 3 7.20 sn 3.0 10 3 12.60 sn 6.0 32 2 19.68 sn ``` Üç sonuç okunuyor. **En iyi genişlik ölçüte bağlıdır.** Yalnızca taranan öge sayısı sayılsaydı ikili menü kazanırdı: yirmi öge okunur ve bu, tablodaki en küçük değerdir. Ama on düzey inmek gerekir ve her düzeyin bir yönelme maliyeti vardır. Süre ölçüldüğünde ikili menü en pahalı seçeneklerden biri olur: 14.40 saniye. **Toplam süre yassı bir eğridir.** Genişlik 6 ile 12 arasında süre 7.20 ile 8.64 saniye arasında kalıyor. Bu aralıkta seçim, hesabın değil başka kısıtların işidir: dar ekranda kaç ögenin sığdığı, grup adlarının uzunluğu, kart gruplamadan çıkan grupların doğal sayısı. Hesap kararı vermez, kararın hangi aralıkta serbest olduğunu söyler. **Yönelme pahalıysa menü genişler.** Düzey başına yönelme sıfır olsaydı en iyi genişlik 2 olurdu; 1.2 saniyede 10'a, 6.0 saniyede 32'ye çıkıyor. Bunun tasarımdaki karşılığı doğrudan bir kuraldır: sayfa geçişi yavaşsa, geçiş sırasında yer imi kayboluyorsa ya da kullanıcı her düzeyde yeniden yön bulmak zorundaysa **derin ağaç pahalıya gelir ve menü genişletilir**. Tersine, düzey geçişi anlıksa ve bağlam korunuyorsa derin ağaç ucuzdur. Bu, beşinci derste ölçülen bir olguyla doğrudan bağlantılıdır: bizim arayüzümüzde geri dönüşte arama durumu korunmuyor. Durumun korunmaması yönelme maliyetini yükseltir, yönelme maliyetinin yükselmesi de derinliği pahalılaştırır. Aynı kusur iki ayrı yerde fatura çıkarıyor. #### Kullanıcının Ekseni ile Menünün Ekseni Hiyerarşinin dayattığı sıra ölçülebilir bir maliyet üretir. Katalog koleksiyonu iki eksenle sınıflanabiliyor: yirmi dört konu başlığı ve beş materyal türü. ```js // gezinme-modelleri.mjs — duz, hiyerarsik ve matris gezinmenin tarama maliyeti const KONU = 24; // konu basligi sayisi const TUR = 5; // materyal turu sayisi const UC = KONU * TUR; // 120 uc dugum const GERI = 1; // yanlis eksende basladiktan sonra geri adim // Ortalama tarama: aradigini bulana kadar listenin yarisi okunur const duz = UC / 2; const eslesen = KONU / 2 + TUR / 2; // kullanicinin ekseni ile menunun ekseni ayni const eslesmeyen = KONU + TUR / 2 + GERI; // kullanici once tur dusunuyor, menu konu ile basliyor const matris = KONU / 2 + TUR / 2; // kullanici kendi ekseninden basliyor console.log(`koleksiyon: ${KONU} konu x ${TUR} tur = ${UC} uc dugum`); console.log("\nmodel giris noktasi uc dugume yol ortalama taranan oge"); console.log(`${"duz".padEnd(18)} ${String(UC).padStart(13)} ${String(1).padStart(14)} ${duz.toFixed(1).padStart(21)}`); console.log(`${"hiyerarsik".padEnd(18)} ${String(KONU).padStart(13)} ${String(1).padStart(14)} ${"degisken".padStart(21)}`); console.log(`${"matris".padEnd(18)} ${String(KONU + TUR).padStart(13)} ${String(2).padStart(14)} ${matris.toFixed(1).padStart(21)}`); console.log("\nhiyerarsik modelde kullanicinin ekseni menuyle eslesiyor mu"); console.log(` eslesiyor : ${eslesen.toFixed(1)} oge`); console.log(` eslesmiyor : ${eslesmeyen.toFixed(1)} oge`); console.log("\ntur ekseniyle dusunen oran hiyerarsik matris fark"); for (const p of [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]) { const h = eslesen * (1 - p) + eslesmeyen * p; console.log( `${p.toFixed(2).padStart(26)} ${h.toFixed(2).padStart(10)} ${matris.toFixed(2).padStart(6)} ${(h - matris).toFixed(2)}` ); } // Matrisin bedeli: iki eksen de her uc dugumu kapsamak zorunda console.log("\nmatrisin bakim yuku"); console.log(` konu ekseninde tutulacak baglanti : ${UC}`); console.log(` tur ekseninde tutulacak baglanti : ${UC}`); console.log(` hiyerarside tutulacak baglanti : ${UC}`); console.log(` matriste toplam : ${2 * UC} (${((2 * UC) / UC).toFixed(1)} kat)`); ``` ``` koleksiyon: 24 konu x 5 tur = 120 uc dugum model giris noktasi uc dugume yol ortalama taranan oge duz 120 1 60.0 hiyerarsik 24 1 degisken matris 29 2 14.5 hiyerarsik modelde kullanicinin ekseni menuyle eslesiyor mu eslesiyor : 14.5 oge eslesmiyor : 27.5 oge tur ekseniyle dusunen oran hiyerarsik matris fark 0.00 14.50 14.50 0.00 0.10 15.80 14.50 1.30 0.20 17.10 14.50 2.60 0.30 18.40 14.50 3.90 0.40 19.70 14.50 5.20 0.50 21.00 14.50 6.50 matrisin bakim yuku konu ekseninde tutulacak baglanti : 120 tur ekseninde tutulacak baglanti : 120 hiyerarside tutulacak baglanti : 120 matriste toplam : 240 (2.0 kat) ``` Düz gezinme yüz yirmi ögede ortalama altmış öge taratıyor; hiyerarşi ve matris on dört buçuk. Bu, gruplamanın kendisinin dörtte birden fazla tasarruf ettiğini gösterir ve düz gezinmenin sınırını verir: birkaç düzine ögeye kadar iyidir, yüzlerce ögede değildir. Hiyerarşi ile matris arasındaki fark, kullanıcıların ne kadarının menünün ekseniyle düşündüğüne bağlı. Herkes konudan düşünüyorsa fark sıfır. Beşte biri materyal türünden düşünüyorsa hiyerarşi 2.6 öge daha pahalı; yarısı düşünüyorsa 6.5 öge. Matrisin kazancı sabit bir üstünlük değil, **eksen uyuşmazlığının oranıyla** doğru orantılı bir kazançtır. Bu oran tahmin edilmez, ölçülür. Önceki dersteki kart gruplama verisi tam olarak bunun içindir: katılımcılar kartları hangi eksende grupladıysa, gezinmenin birincil ekseni odur. Matrisin bedeli son bloktadır: her uç düğüm iki eksende de yer aldığı için tutulacak bağlantı sayısı iki katına çıkar. Bu, çalışma zamanındaki maliyet değil bakım maliyetidir. Yeni bir konu başlığı eklendiğinde iki eksenin de güncellenmesi gerekir ve eksenlerden biri güncel kalmazsa aynı içerik iki farklı yerde iki farklı gerçeklik gösterir. Matris gezinme, iki gezinmeyi tutarlı tutmayı üstlenebilen ekipler içindir. #### Modelin Sınırları Yukarıdaki hesaplar iki varsayıma dayanıyor ve ikisi de açıkça yazılmalıdır. Birincisi, kullanıcının menüyü baştan sona tarayıp doğru ögeyi tanıdığı varsayılıyor. Gerçekte kullanıcı bazen doğru ögeyi **tanımaz**: "kurumlar arası ödünç" başlığını arayan kişi "ödünç işlemleri" grubuna girmeyi düşünmeyebilir. Bu durumda maliyet tarama değil, yanlış dala girip geri dönme maliyetidir ve modelde yoktur. İkincisi, arama kutusu hesaba katılmadı. Aramanın var olduğu bir arayüzde gezinme tek yol değildir; kullanıcıların bir bölümü hiçbir menüye girmeden arar. Gezinme yapısı yine de gerekir: arama ne aradığını bilene yarar, gezinme ne aradığını bilmeyene. İkinci derste kurulan "konu tarayan" profili tam olarak ikinci gruptadır. #### Özet - Hiyerarşik gezinme her düzeyde seçeneği azaltır ama tek bir sıra dayatır; düz gezinme ölçeklenmez; matris gezinme birden çok eksenden erişim verir. - Genişlik ile derinlik ters orantılıdır ve en iyi genişlik ölçüte bağlıdır: taranan öge sayısı en aza indirilecekse dar menü, süre en aza indirilecekse geniş menü kazanır. - Örnek modelde toplam süre genişlik 6 ile 12 arasında yassı kalıyor; hesap kararı vermez, kararın hangi aralıkta serbest olduğunu söyler. - Düzey başına yönelme maliyeti arttıkça en iyi genişlik büyür; durumun korunmaması gibi kusurlar yönelmeyi pahalılaştırarak derin ağaçları da pahalılaştırır. - Matrisin hiyerarşiye üstünlüğü, kullanıcıların ne kadarının menünün ekseni dışında düşündüğüyle orantılıdır ve bedeli tutulacak bağlantı sayısının iki katına çıkmasıdır. #### Sonraki Adım Gezinme yapısı ögelere nasıl ulaşıldığını anlatıyor, ama bir görevin içindeki kararları anlatmıyor. Ödünç alma eylemi tek bir tıklama değildir: üyelik doğrulanır, kaydın durumu denetlenir, ödünçteyse rezervasyon önerilir ve üyenin gecikmiş kitabı varsa işlem durur. Bu dallanmalar yazıyla anlatıldığında hangi durumun hangi duruma bağlandığı kaybolur. Sonraki ders akışı bir çizge olarak kurar ve iki kusuru hesapla arar: başlangıçtan erişilemeyen durum ve çıkışı olmayan düğüm. ### Akış Diyagramları Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/akis-diyagramlari Akışın çizge olarak kurulması; erişilemeyen durumun ve çıkışsız düğümün hesapla aranması, çevrimin kusur olup olmadığının ayrılması ve yol sayısının sınama yükünü belirlemesi. Gezinme yapısı ögelere nasıl ulaşıldığını anlatıyor ama bir görevin içindeki kararları anlatmıyor. Ödünç alma tek bir tıklama değildir: oturum açık mı diye bakılır, kaydın durumu denetlenir, kayıt ödünçteyse rezervasyon önerilir ve üyenin gecikmiş kitabı varsa işlem durur. Bu dallanmalar düz yazıyla anlatıldığında hangi durumun hangi duruma bağlandığı kaybolur ve eksik dallar fark edilmez. **Akış diyagramı (flow diagram)** bu yapıyı açık hâle getirir: her durum bir düğüm, her geçiş bir kenardır. Diyagramın değeri çizim olmasında değil, **denetlenebilir** olmasındadır. Veri Yapıları kursunda tanıtılan çizge kavramı burada doğrudan işe yarar: bir akış çizge olarak yazıldığı anda, üzerinde çalışan sorular hesapla yanıtlanır. #### Akışın Düğümleri ve Geçişleri Üç düğüm türü vardır ve ayrılmaları gerekir. - **Durum düğümü.** Kullanıcının bulunduğu bir yer: giriş ekranı, kayıt ayrıntısı, ödünç onayı. Kullanıcı burada bir şey görür. - **Karar düğümü.** Sistemin ya da kullanıcının bir dallanma ürettiği nokta: oturum var mı, gecikmiş kitap var mı. Karar düğümünün çıkışları **birbirini dışlamalı** ve **bütün durumları kapsamalıdır**; iki dallı bir karardan yalnızca bir dal çıkıyorsa diyagram eksiktir. - **Bitiş düğümü.** Akışın tamamlandığı yer. Bir akışta birden çok bitiş olabilir ve hepsi başarı olmak zorunda değildir; vazgeçme de bir bitiştir ve yazılır. Yazılmayan bitiş, tasarlanmamış bitiştir. Kullanıcı yine de vazgeçer, ama nereye düştüğü belirsizdir. #### İki Kusurun Aranması Çizge yazıldıktan sonra iki kusur hesapla aranır. **Erişilemeyen durum**, başlangıçtan hiçbir geçiş dizisiyle ulaşılamayan düğümdür; tasarlanmış ama akışa bağlanmamış bir ekrandır. **Çıkışsız düğüm**, hiçbir bitişe ulaşamayan düğümdür; kullanıcının içine düşüp çıkamayacağı bir yerdir. ```js // akis.mjs — akis cizgesinde erisilemeyen durum, cikissiz dugum ve yol sayimi // Odunc alma akisinin dugumleri ve gecisleri (ders icin kurulmus veri) const BASLANGIC = "basla"; const BITISLER = ["odunc basarili", "rezervasyon basarili", "vazgec"]; const GECIS = { "basla": ["oturum var mi"], "oturum var mi": ["kayit durumu", "giris ekrani"], "giris ekrani": ["kayit durumu", "giris hatasi"], "giris hatasi": ["giris ekrani", "vazgec"], "kayit durumu": ["rafta", "oduncte"], "rafta": ["gecikmis kitap var mi"], "gecikmis kitap var mi": ["borc odeme", "odunc onayi"], "borc odeme": ["odunc onayi"], "odunc onayi": ["odunc basarili", "sistem hatasi"], "oduncte": ["rezervasyon onerisi"], "rezervasyon onerisi": ["rezervasyon onayi", "vazgec"], "rezervasyon onayi": ["rezervasyon basarili"], "uye degil bilgisi": ["vazgec"], "sistem hatasi": [], "odunc basarili": [], "rezervasyon basarili": [], "vazgec": [], }; const DUGUMLER = Object.keys(GECIS); // 1. Baslangictan erisilebilen dugumler const gez = (baslangic, komsu) => { const g = new Set([baslangic]), yigit = [baslangic]; while (yigit.length) for (const k of komsu(yigit.pop())) if (!g.has(k)) { g.add(k); yigit.push(k); } return g; }; const erisilen = gez(BASLANGIC, (d) => GECIS[d]); // 2. Bir bitise ulasabilen dugumler (ters cizgede gezinme) const TERS = {}; for (const d of DUGUMLER) TERS[d] = []; for (const [d, komsular] of Object.entries(GECIS)) for (const k of komsular) TERS[k].push(d); const ulasan = new Set(); for (const b of BITISLER) for (const d of gez(b, (x) => TERS[x])) ulasan.add(d); console.log("dugum giris cikis baslangictan bitise"); for (const d of DUGUMLER) { console.log( `${d.padEnd(24)} ${String(TERS[d].length).padStart(5)} ${String(GECIS[d].length).padStart(6)} ` + `${(erisilen.has(d) ? "erisilir" : "ERISILMEZ").padStart(13)} ${(ulasan.has(d) ? "ulasir" : "ULASMAZ").padStart(7)}` ); } const erisilemez = DUGUMLER.filter((d) => !erisilen.has(d)); const cikissiz = DUGUMLER.filter((d) => !ulasan.has(d)); console.log(`\nerisilemeyen dugum : ${erisilemez.join(", ") || "yok"}`); console.log(`cikissiz dugum : ${cikissiz.join(", ") || "yok"}`); // 3. Cevrim var mi (donen yol) const RENK = {}; const cevrimler = []; (function ara(d, yol) { RENK[d] = 1; for (const k of GECIS[d]) { if (RENK[k] === 1) cevrimler.push([...yol.slice(yol.indexOf(k)), k].join(" -> ")); else if (!RENK[k]) ara(k, [...yol, k]); } RENK[d] = 2; })(BASLANGIC, [BASLANGIC]); console.log(`cevrim : ${cevrimler.join(" | ") || "yok"}`); // 4. Baslangictan bitislere giden yinelemesiz yollar const yollar = []; (function yuru(d, yol) { if (BITISLER.includes(d)) { yollar.push(yol); return; } for (const k of GECIS[d]) if (!yol.includes(k)) yuru(k, [...yol, k]); })(BASLANGIC, [BASLANGIC]); console.log(`\nyinelemesiz yol sayisi: ${yollar.length}`); const uzunluklar = yollar.map((y) => y.length - 1); console.log(`en kisa yol: ${Math.min(...uzunluklar)} gecis, en uzun yol: ${Math.max(...uzunluklar)} gecis`); console.log("\nbitis yol sayisi en kisa"); for (const b of BITISLER) { const bunlar = yollar.filter((y) => y.at(-1) === b); console.log( `${b.padEnd(21)} ${String(bunlar.length).padStart(10)} ${bunlar.length ? Math.min(...bunlar.map((y) => y.length - 1)) : "-"}` ); } console.log("\nen kisa basarili yol:"); console.log(" " + yollar.filter((y) => y.at(-1) === "odunc basarili").sort((a, b) => a.length - b.length)[0].join(" -> ")); ``` ``` dugum giris cikis baslangictan bitise basla 0 1 erisilir ulasir oturum var mi 1 2 erisilir ulasir giris ekrani 2 2 erisilir ulasir giris hatasi 1 2 erisilir ulasir kayit durumu 2 2 erisilir ulasir rafta 1 1 erisilir ulasir gecikmis kitap var mi 1 2 erisilir ulasir borc odeme 1 1 erisilir ulasir odunc onayi 2 2 erisilir ulasir oduncte 1 1 erisilir ulasir rezervasyon onerisi 1 2 erisilir ulasir rezervasyon onayi 1 1 erisilir ulasir uye degil bilgisi 0 1 ERISILMEZ ulasir sistem hatasi 1 0 erisilir ULASMAZ odunc basarili 1 0 erisilir ulasir rezervasyon basarili 1 0 erisilir ulasir vazgec 3 0 erisilir ulasir erisilemeyen dugum : uye degil bilgisi cikissiz dugum : sistem hatasi cevrim : giris ekrani -> giris hatasi -> giris ekrani yinelemesiz yol sayisi: 9 en kisa yol: 4 gecis, en uzun yol: 8 gecis bitis yol sayisi en kisa odunc basarili 4 6 rezervasyon basarili 2 6 vazgec 3 4 en kisa basarili yol: basla -> oturum var mi -> kayit durumu -> rafta -> gecikmis kitap var mi -> odunc onayi -> odunc basarili ``` #### İki Kusurun Anlamı **Üye değil bilgisi** düğümüne hiçbir geçiş girmiyor. Bu ekran tasarlanmış: üye olmayan bir ziyaretçinin ödünç alamayacağını anlatıyor ve vazgeçmeye bağlanıyor. Ama akışta bu duruma düşülmüyor. Giriş ekranından çıkan iki dal var — başarılı ve hatalı — ve "kişi zaten üye değil" durumu hiçbirinde değil. Kusur ekranda değil, karar düğümünün eksik dallanmasında. Erişilemeyen ekranlar çoğu zaman bir kararın eksik yazıldığının kanıtıdır. **Sistem hatası** düğümünden hiçbir geçiş çıkmıyor. Kullanıcı ödünç onayı sırasında bir sistem hatasıyla karşılaşırsa bu düğüme düşüyor ve hiçbir bitişe ulaşamıyor. Arayüz Tasarımının Temelleri kursundaki Hata ve Uyarı Durumları dersinde konan kural burada çizge diliyle yeniden ifade edilir: **her hata durumundan en az bir çıkış olmalıdır.** Çıkış "yeniden dene" olabilir, "vazgeç" olabilir; olmaması bir seçenek değildir. `basla` düğümünün giriş sayısının sıfır olması bir kusur değildir; başlangıç düğümü tanımı gereği böyledir. Denetimin bunu ayırt etmesi için başlangıç ayrıca bildirilir. #### Çevrim Bir Kusur Değildir Denetim bir çevrim buldu: giriş ekranı ile giriş hatası arasında. Kullanıcı yanlış parola girdiğinde hata ekranına düşüyor, oradan giriş ekranına dönüyor ve yeniden deniyor. Bu bir kusur değil, tasarlanmış bir yeniden denemedir. Çevrimin kusur olup olmadığını belirleyen tek ölçüt vardır: **çevrimden çıkan bir kenar var mı?** Giriş hatası düğümünün iki çıkışı var — giriş ekranı ve vazgeç — dolayısıyla kullanıcı döngüde kilitlenmez. Çıkışı olmayan bir çevrim, çıkışsız düğümün çok düğümlü hâlidir. Çevrimin ikinci sorusu, kaç kez dönülebileceğidir. Sonsuz deneme parola güvenliği açısından sorunlu, sıfır deneme kullanılabilirlik açısından sorunludur; diyagramda bu, geçişin üzerine yazılan bir koşulla belirtilir ve koşul yazılmadıysa karar verilmemiş demektir. #### Yol Sayısı Sınama Yükünü Belirler Başlangıçtan bitişlere giden dokuz yinelemesiz yol var. Bu sayı doğrudan bir sınama bütçesidir: akışı tam sınamak, dokuz ayrı senaryo yürütmek demektir. En kısa yol dört geçiş (vazgeçmeye giden yol), en uzunu sekiz geçiş. Başarılı ödünç almanın en kısa yolu altı geçiş ve dört farklı yolu var. Dört yolun kaynağı iki ikili karardır: oturum açık mı ve gecikmiş kitap var mı. İki ikili karar dört bileşim üretir; buna sistem hatası dalı eklenmediği için sayı dörtte kalıyor. Yol sayısının hızla büyümesi, akış tasarımının en pratik ölçütünü verir: **her yeni ikili karar, sınanacak yol sayısını yaklaşık iki katına çıkarır.** Bir kararın gerçekten gerekli olup olmadığı bu maliyetle birlikte sorulur. "Gecikmiş kitap var mı" kararı gereklidir çünkü kurumun kuralıdır; "kullanıcı daha önce bu kaydı görüntülemiş mi" kararı bir kolaylık sağlayabilir ama sınama yükünü ikiye katlar. Aynı hesap küçük bir sadeleştirme de öneriyor. Borç ödeme düğümünün tek çıkışı var ve doğrudan ödünç onayına gidiyor; yani borç ödendikten sonra başarısızlık dalı yazılmamış. Ödeme başarısız olabilecek bir işlemse diyagram eksik; olamayacak bir işlemse düğüm bir karar değil bir bilgilendirmedir ve akıştan çıkarılabilir. Tek çıkışlı düğümler her zaman bu soruyu davet eder. #### Diyagramın Sınırı Akış çizgesi durumları ve geçişleri gösterir, **zamanı** göstermez. Bir geçişin ne kadar sürdüğü, kullanıcının bir düğümde ne kadar beklediği ve bekleme sırasında ne gördüğü çizgede yoktur; bunlar yolculuk haritasının ve bileşen durumlarının işidir. İkinci sınır, çizgenin **kullanıcının zihnindeki** akışı değil sistemin akışını göstermesidir. Kullanıcı "gecikmiş kitap var mı" diye bir karar vermez; borcunu ekranda görünce şaşırır. Diyagramın doğru olması, akışın anlaşılır olduğu anlamına gelmez. Anlaşılırlık ayrıca sınanır ve bu konunun son iki dersinin işidir. #### Özet - Akış diyagramı bir çizgedir: durum düğümleri, karar düğümleri ve bitiş düğümleri; karar düğümünün dalları birbirini dışlamalı ve bütün durumları kapsamalıdır. - Erişilemeyen düğüm ileri gezinmeyle, çıkışsız düğüm ters çizgede bitişlerden gezinmeyle bulunur; örnek akışta biri eksik dallanmayı, öteki çıkışsız hata durumunu ortaya çıkardı. - Çevrim kusur değildir; kusur, çevrimden çıkan kenarın bulunmaması ve dönüş sayısının koşula bağlanmamış olmasıdır. - Yinelemesiz yol sayısı sınama yükünü verir; her yeni ikili karar yol sayısını yaklaşık iki katına çıkarır ve kararın gerekliliği bu maliyetle birlikte sorulur. - Tek çıkışlı düğümler ya eksik bir başarısızlık dalını ya da akıştan çıkarılabilecek bir bilgilendirmeyi gösterir. #### Sonraki Adım Akış denetlendi ve gezinme yapısı kuruldu; ikisi de kâğıt üzerinde tutarlı. Tutarlı bir yapı kullanılabilir bir arayüz demek değildir ve bunu anlamanın tek yolu birine göstermektir. Ama neyi göstermeli — kutulardan oluşan kaba bir taslak mı, tıklanabilir bir kopya mı? Sonraki ders doğruluk düzeyi kararını ele alır: hangi sorunun hangi düzeyde yanıtlandığını, prototipin kaç düğümü kapsarsa kaç görevin uçtan uca sınanabileceğini ve bu iki oranın niçin eşit olmadığını hesaplar. ### Tel Çerçeve ve Prototip Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/tel-cerceve-ve-prototip Doğruluğun görsel, içerik ve etkileşim olmak üzere üç bağımsız ekseni; prototipin düğüm kapsamasıyla görev kapsamasının ayrılması ve doğruluk düzeyinin hazırlık maliyetine etkisi. Akış denetlendi, gezinme yapısı kuruldu. İkisi de kâğıt üzerinde tutarlı, ama tutarlı bir yapı kullanılabilir bir arayüz demek değildir. Bunu anlamanın tek yolu, yapıyı birine göstermek ve bir görev vermektir. Soru neyin gösterileceğidir. Kutulardan oluşan kaba bir taslak mı, tıklanabilir bir kopya mı, gerçek metinlerle doldurulmuş görsel olarak tamamlanmış bir ekran mı? Bu ders doğruluk düzeyi kararını ele alır ve prototipin kaç ekranı kapsarsa kaç görevin sınanabileceğini hesaplar. #### Tel Çerçeve ile Prototip Ayrı Sorulara Yanıt Verir **Tel çerçeve (wireframe)**, tek bir ekranın yapısını gösterir: hangi bilgi var, hangi hiyerarşide duruyor, hangi eylemler bulunuyor. Yanıtladığı soru "bu ekranda doğru şeyler var mı" sorusudur. Tel çerçeve durağandır ve tek ekranlıdır; akışı sınayamaz. **Prototip (prototype)**, ekranlar arası geçişi de içerir. Yanıtladığı soru "kullanıcı bu görevi tamamlayabiliyor mu" sorusudur. Prototip, akış diyagramının çalıştırılabilir karşılığıdır: düğümler ekranlara, geçişler tıklamalara karşılık gelir. Aradaki fark bir olgunluk farkı değil, soru farkıdır. Ekranın içeriği tartışmalıysa tel çerçeve yeterlidir ve prototip hazırlamak boşa emektir. Görevin tamamlanıp tamamlanmadığı tartışmalıysa tel çerçeve hiçbir şey söylemez. #### Doğruluk Tek Bir Eksen Değildir Doğruluk düzeyi çoğu zaman "düşük" ile "yüksek" arasında tek bir kaydırıcı gibi düşünülür. Aslında birbirinden bağımsız üç eksen vardır ve her biri ayrı ayarlanabilir. - **Görsel doğruluk.** Renk, tipografi, aralık ve durum tasarımının gerçeğe ne kadar yakın olduğu. Düşük ucunda gri kutular, yüksek ucunda Arayüz Tasarımının Temelleri kursunda kurulan bütün kararların uygulanmış hâli vardır. - **İçerik doğruluğu.** Ekrandaki metnin ve verinin gerçek olup olmadığı. Düşük ucunda yer tutucu metin, yüksek ucunda kataloğun gerçek kayıtları — uzun başlıklar, eş adlı ciltler, boş üstveri alanları dâhil. - **Etkileşim doğruluğu.** Kaç geçişin çalıştığı. Düşük ucunda tek yol tıklanabilir, yüksek ucunda bütün dallar. Bu eksenlerin bağımsızlığı pratik bir sonuç verir: **görsel doğruluğu düşük, içerik doğruluğu yüksek** bir prototip, mikro metin ve bilgi mimarisi sorunlarını yakalamak için verimli bir birleşimdir. Gri kutular içine gerçek kayıt başlıkları konduğunda, uzun başlıkların kırpma sorunu ve birinci konuda ölçülen eş adlı kayıt sorunu görünür hâle gelir; renk kararları ise tartışmayı dağıtmadan bekler. Ters birleşim — görsel doğruluk yüksek, içerik doğruluğu düşük — en yanıltıcı olanıdır. Katılımcı gördüğü ekranı bitmiş sanır ve yapıya değil renge yorum yapar; ayrıca yer tutucu metinlerin hepsi aynı uzunlukta olduğu için hiçbir kırpma sorunu ortaya çıkmaz. #### Kaç Ekran, Kaç Görev Prototip hazırlanırken kaç düğümün uygulanacağı bir bütçe kararıdır. Bu kararın ölçütü kapsanan ekran oranı değil, uçtan uca sınanabilen görev oranıdır. ```js // prototip-kapsama.mjs — prototipin dugum kapsamasi ile gorev kapsamasi ayni degildir const TUM_DUGUMLER = [ "basla", "oturum var mi", "giris ekrani", "giris hatasi", "kayit durumu", "rafta", "gecikmis kitap var mi", "borc odeme", "odunc onayi", "oduncte", "rezervasyon onerisi", "rezervasyon onayi", "odunc basarili", "rezervasyon basarili", "vazgec", ]; // Her gorev, akista gecilmesi gereken dugum dizisi const GOREVLER = { "odunc al (oturum acik)": ["basla", "oturum var mi", "kayit durumu", "rafta", "gecikmis kitap var mi", "odunc onayi", "odunc basarili"], "odunc al (giris gerekli)": ["basla", "oturum var mi", "giris ekrani", "kayit durumu", "rafta", "gecikmis kitap var mi", "odunc onayi", "odunc basarili"], "borcu ode ve odunc al": ["basla", "oturum var mi", "kayit durumu", "rafta", "gecikmis kitap var mi", "borc odeme", "odunc onayi", "odunc basarili"], "oduncteki kaydi rezerve et": ["basla", "oturum var mi", "kayit durumu", "oduncte", "rezervasyon onerisi", "rezervasyon onayi", "rezervasyon basarili"], "yanlis parola sonrasi vazgec": ["basla", "oturum var mi", "giris ekrani", "giris hatasi", "vazgec"], "rezervasyondan vazgec": ["basla", "oturum var mi", "kayit durumu", "oduncte", "rezervasyon onerisi", "vazgec"], }; // Prototipin surumleri: her surum bir oncekine dugum ekliyor const EKLENEN = [ ["P1 ana yol", ["basla", "oturum var mi", "kayit durumu", "rafta", "gecikmis kitap var mi", "odunc onayi", "odunc basarili"]], ["P2 giris", ["giris ekrani", "giris hatasi", "vazgec"]], ["P3 rezervasyon", ["oduncte", "rezervasyon onerisi", "rezervasyon onayi", "rezervasyon basarili"]], ["P4 borc", ["borc odeme"]], ]; const gorevAdlari = Object.keys(GOREVLER); const kapsanan = (kume, g) => GOREVLER[g].every((d) => kume.has(d)); console.log("surum dugum dugum kapsamasi sinanabilir gorev gorev kapsamasi"); const kume = new Set(); const surumler = []; for (const [ad, yeni] of EKLENEN) { yeni.forEach((d) => kume.add(d)); const sinanabilir = gorevAdlari.filter((g) => kapsanan(kume, g)); surumler.push({ ad, dugum: kume.size, gorev: sinanabilir.length, kume: new Set(kume) }); console.log( `${ad.padEnd(16)} ${String(kume.size).padStart(5)} ${((kume.size / TUM_DUGUMLER.length) * 100).toFixed(1).padStart(15)}% ` + `${String(sinanabilir.length).padStart(18)} ${((sinanabilir.length / gorevAdlari.length) * 100).toFixed(1).padStart(15)}%` ); } // Bir surumde eksik kalan dugumlerden hangisi en cok gorevi acar console.log("\nP1 sonrasi: eksik dugum engelledigi gorev sayisi"); const p1 = surumler[0].kume; const eksik = TUM_DUGUMLER.filter((d) => !p1.has(d)); const engel = eksik .map((d) => [d, gorevAdlari.filter((g) => !kapsanan(p1, g) && GOREVLER[g].includes(d)).length]) .sort((a, b) => b[1] - a[1]); for (const [d, c] of engel) console.log(` ${d.padEnd(24)} ${c}`); // Dogruluk duzeyinin maliyeti: dugum basina varsayilan hazirlik suresi const BIRIM = { "dusuk (kagit)": 0.5, "orta (tiklanabilir)": 2, "yuksek (gorsel tam)": 6 }; console.log("\ndogruluk duzeyi P1 P2 P3 P4 (saat)"); for (const [ad, saat] of Object.entries(BIRIM)) { console.log( `${ad.padEnd(22)} ${surumler.map((s) => (s.dugum * saat).toFixed(1).padStart(5)).join(" ")}` ); } const enBuyuk = surumler.at(-1).dugum; console.log(`\ntum gorevleri sinamak icin ${enBuyuk} dugum gerekiyor`); console.log(`dusuk duzeyde ${(enBuyuk * BIRIM["dusuk (kagit)"]).toFixed(1)} saat, yuksek duzeyde ${(enBuyuk * BIRIM["yuksek (gorsel tam)"]).toFixed(1)} saat (${(BIRIM["yuksek (gorsel tam)"] / BIRIM["dusuk (kagit)"]).toFixed(0)} kat)`); ``` ``` surum dugum dugum kapsamasi sinanabilir gorev gorev kapsamasi P1 ana yol 7 46.7% 1 16.7% P2 giris 10 66.7% 3 50.0% P3 rezervasyon 14 93.3% 5 83.3% P4 borc 15 100.0% 6 100.0% P1 sonrasi: eksik dugum engelledigi gorev sayisi giris ekrani 2 oduncte 2 rezervasyon onerisi 2 vazgec 2 giris hatasi 1 borc odeme 1 rezervasyon onayi 1 rezervasyon basarili 1 dogruluk duzeyi P1 P2 P3 P4 (saat) dusuk (kagit) 3.5 5.0 7.0 7.5 orta (tiklanabilir) 14.0 20.0 28.0 30.0 yuksek (gorsel tam) 42.0 60.0 84.0 90.0 tum gorevleri sinamak icin 15 dugum gerekiyor dusuk duzeyde 7.5 saat, yuksek duzeyde 90.0 saat (12 kat) ``` #### Ekran Saymak Görev Saymak Değildir İlk tablonun iki sütunu birbirini izlemiyor. Ana yol prototipi düğümlerin %46.7'sini kapsıyor ama görevlerin yalnızca %16.7'sini uçtan uca sınatabiliyor. Üçüncü sürümde düğüm kapsaması %93.3'e çıkıyor, oysa görev kapsaması %83.3'te kalıyor. Nedeni bileşik bir koşuldur: bir görev, geçtiği **bütün** düğümler uygulanmışsa sınanabilir. Tek bir eksik düğüm görevin tamamını kullanılamaz kılar. Yarısı hazır bir prototip, görevlerin yarısını değil çok daha azını sınatabilir. Bunun doğrudan bir uygulama sonucu var: prototip **ekran listesinden değil görev listesinden** kurulur. Önce sınanacak görevler seçilir, sonra o görevlerin geçtiği düğümler kümesi çıkarılır ve prototip o kümeyi kapsar. Ekran ekran ilerlemek, hazırlanan ekranların çoğu sınanamayan bir prototip üretir. İkinci tablo hangi düğümün önce yapılacağını söylüyor. Ana yol prototipinden sonra en çok görevi açan düğümler giriş ekranı, ödünçte durumu, rezervasyon önerisi ve vazgeçme; her biri iki görevi engelliyor. Bu, akış diyagramının yol sayımıyla aynı mantıktır ve öncelik tartışmasını sayıya bağlar. #### Maliyet Oranı, Maliyetin Kendisi Değil Üçüncü tablodaki saat değerleri varsayılmış birim maliyetlerdir; gerçek sayılar ekibe, araca ve ekranın karmaşıklığına göre değişir. Anlamlı olan mutlak süreler değil, aralarındaki orandır: düşük doğruluklu bir prototip düğüm başına yüksek doğruluklu olandan on iki kat ucuza geliyor. Bütün görevleri kapsayan bir prototip düşük doğrulukta 7.5 saat, yüksek doğrulukta 90 saat. Bu oranın kararı belirlediği yer şurasıdır: **aynı bütçeyle ya bir görevi ayrıntısıyla ya da on iki görevi kabaca sınayabilirsiniz.** Hangi sorunun sorulduğu bu seçimi belirler. Yapı sorusu — kullanıcı görevi tamamlayabiliyor mu — geniş ve ucuz prototiple yanıtlanır. Görsel karar sorusu — bu iki durum yeterince ayrışıyor mu — dar ve pahalı prototiple yanıtlanır. Ucuz prototipin ikinci bir üstünlüğü vardır ve maliyetten daha önemlidir: **atılabilir** olduğu için eleştirilmesi kolaydır. Doksan saat harcanmış bir prototip, üzerinde çalışan ekipten değişiklik önerisi almayı zorlaştırır; hem tasarımcı hem katılımcı yatırımı savunma eğilimine girer. #### Prototipin Yanıtlayamadığı Sorular Prototip bir kopyadır ve bazı sorularda sistematik olarak yanıltır. **Veri ölçeği.** Prototipte on kayıt vardır, katalogda binlerce. Sonuç listesinin on kayıtla iyi çalışması hiçbir şey kanıtlamaz; kırpma, sıralama ve daraltma sorunları ölçekle ortaya çıkar. İçerik doğruluğunu yükseltmenin en ucuz yolu, kayıt sayısını değil kayıtların **çeşitliliğini** gerçekçi tutmaktır: en uzun başlık, eş adlı iki cilt, üstverisi eksik bir kayıt. **Hata sıklığı.** Prototipte bağlantı kopmaz, işlem başarısız olmaz, oturum düşmez. Akış diyagramında bulunan çıkışsız hata düğümü prototipte hiç görünmez, çünkü oraya düşmenin yolu yoktur. Hata durumları prototipe ancak kasten yerleştirilirse sınanır. **Zaman.** Prototipte her geçiş anlıktır. Bekleme durumlarının tasarımı — Arayüz Tasarımının Temelleri kursundaki yükleme ve boş durumlar — prototipte doğal olarak sınanmaz; gecikme elle eklenmedikçe kullanıcı hiç beklemez. **Öğrenme.** Prototip oturumu bir kerelik bir karşılaşmadır. İlk kullanımda zor görünen bir yapı, üçüncü kullanımda en hızlısı olabilir; ilk kullanımda kolay görünen bir yapı uzun vadede yorucu olabilir. Prototip ilk karşılaşmayı ölçer ve bunu açıkça söylemek gerekir. #### Özet - Tel çerçeve tek ekranın içeriğini, prototip görevin tamamlanabilirliğini sorar; ikisi arasındaki fark olgunluk değil soru farkıdır. - Doğruluk görsel, içerik ve etkileşim olmak üzere üç bağımsız eksendir; görsel düşük, içerik yüksek birleşimi bilgi mimarisi ve metin sorunlarını yakalamakta en verimlisidir. - Düğüm kapsaması ile görev kapsaması aynı hızda artmaz; örnek veride %46.7 düğüm kapsaması görevlerin yalnızca %16.7'sini sınatabildi, çünkü tek eksik düğüm görevin tamamını kapatır. - Prototip ekran listesinden değil görev listesinden kurulur; hangi eksik düğümün kaç görevi açtığı hesaplanarak sıralanır. - Doğruluk düzeyinin anlamı mutlak maliyet değil orandır; aynı bütçeyle ya bir görev ayrıntısıyla ya da çok sayıda görev kabaca sınanır. - Prototip veri ölçeğini, hata sıklığını, bekleme süresini ve öğrenmeyi sistematik olarak eksik gösterir; bu sınırlar bulguların yanına yazılır. #### Sonraki Adım Prototip hazır, ama katılımcı çağırmadan önce ucuz bir denetim yapılabilir. Bilinen kullanılabilirlik sorunlarının büyük bölümü, yerleşik değerlendirme ölçütleri listesi elde tutularak arayüzü gözden geçirmekle bulunur. Sonraki ders bu ölçütleri ilke ilke ele alır, birden çok değerlendiricinin bulgularının ne kadar örtüştüğünü hesaplar ve tek bir uzmanın niçin yetmediğini sayıyla gösterir. ### Kullanılabilirlik Sezgileri Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/kullanilabilirlik-sezgileri Yerleşik değerlendirme ölçütlerinin ilke ilke uygulanması; birden çok değerlendiricinin bulgularının örtüşmesinin hesaplanması ve tek değerlendiricinin en ağır sorunu niçin kaçırdığı. Prototip hazır ama katılımcı çağırmadan önce ucuz bir denetim yapılabilir. Kullanılabilirlik sorunlarının bir bölümü, kullanıcıya hiç gösterilmeden, bilinen ölçütler elde tutularak arayüz gözden geçirilerek bulunur. Bu yöntem katılımcı oturumunun yerini almaz; oturumu gereksiz yere harcamamak için önce yapılır. **Kullanılabilirlik sezgisi (usability heuristic)**, arayüzü değerlendirirken kullanılan genel bir ölçüttür. "Sezgi" adı, kesin bir kural olmamasından gelir: ölçüt sağlanmadığında kesin bir kusur değil, incelenmesi gereken bir aday çıkar. Bu ders yerleşik ölçüt kümesini ilke ilke uygular ve kaç kişinin değerlendirmesi gerektiğini hesaplar. #### Yerleşik Ölçüt Kümesi Alanda uzun süredir kullanılan on ilke, kataloğun kararlarıyla eşleştirilerek okunur. - **Sistem durumunun görünürlüğü.** Kullanıcı her an ne olduğunu bilir. Arama çalışırken bir bekleme durumu, ödünç alma sırasında bir ilerleme göstergesi. - **Sistemin gerçek dünyayla örtüşmesi.** Arayüz kurumun değil kullanıcının sözlüğünü konuşur. "Dolaşım işlemleri" kurumun sözlüğüdür; "ödünç alma" kullanıcının. - **Kullanıcı denetimi ve özgürlüğü.** Yanlış adım geri alınabilir, işlem yarıda bırakılabilir, önceki duruma dönülebilir. - **Tutarlılık ve standartlar.** Aynı şey her yerde aynı adla ve aynı biçimde. Yinelenme ve Tutarlılık dersinde görsel için konan kuralın yapı düzeyindeki karşılığı. - **Hatanın önlenmesi.** İyi bir hata iletisinden daha iyisi, hatanın hiç oluşmamasıdır. Gecikme ücreti tahsil edilecekse önce onaylatılır. - **Hatırlamak yerine tanımak.** Kullanıcı önceki ekranda gördüğünü ezberlemek zorunda kalmaz. Raf kodunu akılda tutturmak yerine ödünç adımında yeniden göstermek. - **Kullanımda esneklik ve verim.** Sık kullanan için kısa yol, yeni kullanan için açık yol; ikisi aynı arayüzde bulunur. - **Ölçülü tasarım.** Ekranda gereksiz bilgi bulunmaz; her eklenen öge, asıl bilginin görünürlüğünü azaltır. - **Hataların tanınması, tanılanması ve giderilmesi.** İleti ne olduğunu, niçin olduğunu ve ne yapılması gerektiğini söyler. - **Yardım ve belgelendirme.** Yardım gerekiyorsa aranabilir, kısa ve göreve bağlıdır; yardıma gerek duyulmaması ise daha iyidir. Ölçütlerin adları kalıp gibi kullanılmaz. Değerlendirmenin çıktısı "tutarlılık ilkesi ihlal edilmiş" değil, "ödünç alma eylemi listede *Al*, kayıt ayrıntısında *Ödünç al*, onay ekranında *Emanet* olarak adlandırılıyor" biçiminde yazılır. İlke, bulgunun sınıfını verir; bulgu, ilkenin yerini tutmaz. #### Oturumun Yürütülmesi Değerlendirme üç kuralla yapılır. **Bağımsız.** Her değerlendirici arayüzü tek başına gezer ve bulgularını kendi listesine yazar. Birlikte gezilirse ilk konuşanın bulguları diğerlerinin dikkatini yönlendirir ve bağımsız bulgu sayısı düşer. **İki geçişli.** İlk geçiş akışı bütün olarak izler ve genel yapıyı kavrar; ikinci geçiş her ekranı ölçüt listesiyle tek tek tarar. Tek geçişte yapılan değerlendirme, akışın bağlamını bilmeden ekran yargılar. **Şiddet puanlı.** Her bulguya bir şiddet verilir. Aşağıdaki hesapta dört düzeyli bir ölçek kullanılıyor: 1 biçimsel bir kusur, 2 küçük bir engel, 3 görevi belirgin biçimde zorlaştıran bir sorun, 4 görevi tamamlanamaz kılan ya da geri alınamaz zarar üreten bir sorun. Puan, bulgular birleştirildikten sonra sıralamayı yapar. #### Bir Değerlendirici Yetmez Beş değerlendirici prototipi bağımsız olarak inceledi ve bulgular birleştirildi. ```js // sezgi-degerlendirmesi.mjs — bes degerlendiricinin bulgularinin ortusmesi ve siddet uzlasisi // Her bulgu: hangi ilkeye ait ve hangi degerlendirici kac siddet verdi (1 kucuk, 4 buyuk) const BULGULAR = [ { ad: "yukleme durumu gosterilmiyor", ilke: "durum gorunurlugu", puan: { D1: 2, D2: 3, D3: 2, D4: 2, D5: 3 } }, { ad: "ayni eylem farkli adlarla", ilke: "tutarlilik", puan: { D1: 3, D2: 3, D4: 2 } }, { ad: "odunc alma geri alinamiyor", ilke: "denetim ve ozgurluk", puan: { D2: 4, D3: 3, D5: 4 } }, { ad: "hata iletisi nedeni yazmiyor", ilke: "hatadan kurtulma", puan: { D1: 3, D3: 4, D4: 3, D5: 3 } }, { ad: "kurum sozlugu kullaniliyor", ilke: "gercek dunyayla ortusme", puan: { D2: 3, D5: 2 } }, { ad: "geri donuste arama kayboluyor", ilke: "denetim ve ozgurluk", puan: { D1: 4, D2: 4, D3: 4, D4: 3, D5: 4 } }, { ad: "ucret once onaylatilmiyor", ilke: "hatanin onlenmesi", puan: { D3: 4 } }, { ad: "yer tutucu etiket yerine geciyor", ilke: "hatirlamak yerine tanimak", puan: { D1: 3, D4: 3 } }, { ad: "raf kodu aciklanmiyor", ilke: "gercek dunyayla ortusme", puan: { D2: 3, D3: 3, D4: 4 } }, { ad: "aramayi yineleme kisayolu yok", ilke: "esneklik ve verim", puan: { D5: 2 } }, { ad: "uc eylem esit agirlikta", ilke: "olculu tasarim", puan: { D1: 3, D2: 2 } }, { ad: "yardim derinde", ilke: "yardim ve belgelendirme", puan: { D4: 1 } }, ]; const DEGERLENDIRICI = ["D1", "D2", "D3", "D4", "D5"]; const ortanca = (d) => { const s = [...d].sort((a, b) => a - b), o = s.length >> 1; return s.length % 2 ? s[o] : (s[o - 1] + s[o]) / 2; }; console.log("bulgu ilke bulan ortanca aralik"); for (const b of BULGULAR) { const p = Object.values(b.puan); console.log( `${b.ad.padEnd(34)} ${b.ilke.padEnd(27)} ${String(p.length).padStart(5)} ${ortanca(p).toFixed(1).padStart(8)} ${Math.min(...p)}-${Math.max(...p)}` ); } console.log("\ndegerlendirici buldugu bulgu kapsama"); for (const d of DEGERLENDIRICI) { const n = BULGULAR.filter((b) => d in b.puan).length; console.log(`${d.padEnd(14)} ${String(n).padStart(14)} ${((n / BULGULAR.length) * 100).toFixed(1)}%`); } // k degerlendiricinin butun altkumeleri uzerinden beklenen birlesim const altKumeler = (dizi, k) => k === 0 ? [[]] : dizi.flatMap((x, i) => altKumeler(dizi.slice(i + 1), k - 1).map((r) => [x, ...r])); console.log("\ndegerlendirici sayisi altkume beklenen bulunan beklenen kapsama"); for (let k = 1; k <= DEGERLENDIRICI.length; k++) { const kumeler = altKumeler(DEGERLENDIRICI, k); const toplam = kumeler.reduce( (t, kume) => t + BULGULAR.filter((b) => kume.some((d) => d in b.puan)).length, 0); const ort = toplam / kumeler.length; console.log( `${String(k).padStart(21)} ${String(kumeler.length).padStart(7)} ${ort.toFixed(2).padStart(16)} ${((ort / BULGULAR.length) * 100).toFixed(1).padStart(15)}%` ); } // Tek kisinin buldugu bulgular ve siddet uzlasisi const tek = BULGULAR.filter((b) => Object.keys(b.puan).length === 1); console.log(`\nyalniz bir degerlendiricinin buldugu bulgu: ${tek.length} / ${BULGULAR.length} (${((tek.length / BULGULAR.length) * 100).toFixed(1)}%)`); console.log(` ${tek.map((b) => b.ad).join("; ")}`); const cokBulan = BULGULAR.filter((b) => Object.keys(b.puan).length >= 3); const yayilim = cokBulan.map((b) => Math.max(...Object.values(b.puan)) - Math.min(...Object.values(b.puan))); console.log(`\nuc ve daha cok kisinin buldugu ${cokBulan.length} bulguda siddet yayilimi: ortalama ${(yayilim.reduce((a, c) => a + c, 0) / yayilim.length).toFixed(2)} puan, en cok ${Math.max(...yayilim)} puan`); // Ilke basina bulgu sayisi const ilkeler = new Map(); for (const b of BULGULAR) ilkeler.set(b.ilke, (ilkeler.get(b.ilke) ?? 0) + 1); console.log("\nilke bulgu"); for (const [i, c] of [...ilkeler].sort((a, b) => b[1] - a[1] || a[0].localeCompare(b[0]))) console.log(`${i.padEnd(27)} ${c}`); ``` ``` bulgu ilke bulan ortanca aralik yukleme durumu gosterilmiyor durum gorunurlugu 5 2.0 2-3 ayni eylem farkli adlarla tutarlilik 3 3.0 2-3 odunc alma geri alinamiyor denetim ve ozgurluk 3 4.0 3-4 hata iletisi nedeni yazmiyor hatadan kurtulma 4 3.0 3-4 kurum sozlugu kullaniliyor gercek dunyayla ortusme 2 2.5 2-3 geri donuste arama kayboluyor denetim ve ozgurluk 5 4.0 3-4 ucret once onaylatilmiyor hatanin onlenmesi 1 4.0 4-4 yer tutucu etiket yerine geciyor hatirlamak yerine tanimak 2 3.0 3-3 raf kodu aciklanmiyor gercek dunyayla ortusme 3 3.0 3-4 aramayi yineleme kisayolu yok esneklik ve verim 1 2.0 2-2 uc eylem esit agirlikta olculu tasarim 2 2.5 2-3 yardim derinde yardim ve belgelendirme 1 1.0 1-1 degerlendirici buldugu bulgu kapsama D1 6 50.0% D2 7 58.3% D3 6 50.0% D4 7 58.3% D5 6 50.0% degerlendirici sayisi altkume beklenen bulunan beklenen kapsama 1 5 6.40 53.3% 2 10 9.00 75.0% 3 10 10.50 87.5% 4 5 11.40 95.0% 5 1 12.00 100.0% yalniz bir degerlendiricinin buldugu bulgu: 3 / 12 (25.0%) ucret once onaylatilmiyor; aramayi yineleme kisayolu yok; yardim derinde uc ve daha cok kisinin buldugu 6 bulguda siddet yayilimi: ortalama 1.00 puan, en cok 1 puan ilke bulgu denetim ve ozgurluk 2 gercek dunyayla ortusme 2 durum gorunurlugu 1 esneklik ve verim 1 hatadan kurtulma 1 hatanin onlenmesi 1 hatirlamak yerine tanimak 1 olculu tasarim 1 tutarlilik 1 yardim ve belgelendirme 1 ``` #### Sayıların Söylediği **Tek değerlendirici yarıyı bulur.** Beş kişinin her biri on iki bulgunun yarısı dolayındakini buldu; bütün tek kişilik altkümeler üzerinden beklenen kapsama %53.3. Değerlendirmeyi tek kişinin yapması, sorunların yarısını görmemeyi baştan kabul etmektir. **Kazanç azalarak artar.** İki değerlendiricide beklenen kapsama %75, üçte %87.5, dörtte %95. Birinciden ikinciye geçmek 21.7 puan kazandırıyor, üçüncüden dördüncüye geçmek 7.5 puan. Değerlendirici sayısı üç ile dört arasında seçilir; beşinci kişi bu örnekte 5 puan ekliyor ve aynı emek katılımcı oturumuna daha çok kazandırır. **En ağır bulguyu tek kişi buldu.** "Ücret önce onaylatılmıyor" bulgusunun şiddeti 4 — ölçekteki en yüksek değer — ve yalnızca üçüncü değerlendirici buldu. Beş kişilik havuzdan rastgele seçilen tek bir değerlendiricinin bu bulguyu bulma olasılığı beşte birdir. Bu, tek değerlendiriciyle çalışmanın asıl riskidir: kaçırılan bulgu, kaçırılan bulguların ortalaması kadar önemsiz olmak zorunda değildir. **Şiddet konusunda uzlaşma iyi, kapsama konusunda kötü.** Üç ve daha çok kişinin bulduğu altı bulguda şiddet yayılımı ortalama bir puan; kimse aynı bulguya 1 ile 4 arasında değişen puanlar vermedi. Değerlendiriciler bir sorunu gördüklerinde ağırlığı konusunda benzer düşünüyorlar; ayrıştıkları yer sorunu görüp görmemeleri. Bu yüzden birleştirme aşamasında tartışılacak şey puan değil, listede olmayan bulgudur. **İki ilke öne çıkıyor.** Denetim ve özgürlük ile gerçek dünyayla örtüşme ilkelerinde ikişer bulgu var; ikisi de kullanıcı araştırmasında ölçülen sorunlarla aynı yere işaret ediyor — geri dönüşte kaybolan arama ve açıklanmayan raf kodu. Sezgi değerlendirmesi ile alan verisi aynı bulguda buluştuğunda kanıt gücü artar; altıncı derste konan çok kaynaklılık ölçütü burada da geçerlidir. #### Sezgi Değerlendirmesinin Sınırı Yöntem ucuzdur ve bu ucuzluk sınırının da kaynağıdır. **Bulgular hipotezdir.** Değerlendirici arayüzü kullanıcı olarak değil, ölçüt listesiyle gezen bir uzman olarak görür. "Yardım derinde" bulgusunun şiddeti 1 verildi; gerçek kullanıcılar hiç yardım aramıyorsa şiddeti sıfırdır, aramaya çalışıp bulamıyorlarsa ise çok daha yüksektir. Bunu sezgi değil ölçüm söyler. **Yanlış bulgu üretebilir.** Ölçüt listesiyle gezmek, ihlal aramaya yönelten bir tutum doğurur; her sapma bir kusur gibi görünür. Yerleşik bir ölçütten bilinçli olarak sapan bir karar — beşinci derste tartışılan ayırt edici kararlar — sezgi değerlendirmesinde ihlal olarak işaretlenir. Bu yüzden bulgular tasarım gerekçeleriyle birlikte gözden geçirilir. **Ne yapılmak istendiğini söylemez.** Sezgi, arayüzün var olan hâlini ölçütlere göre denetler. Kullanıcının aslında başka bir şey yapmak istediğini, aradığı bilginin arayüzde hiç bulunmadığını ya da görevin tümüyle gereksiz olduğunu sezgi değerlendirmesi bulamaz. Bunlar araştırmanın ve kullanıcı testinin alanıdır. #### Özet - Kullanılabilirlik sezgisi bir kural değil bir ölçüttür; sağlanmadığında kesin kusur değil, incelenecek aday çıkar ve bulgu ilke adıyla değil somut olguyla yazılır. - Değerlendirme bağımsız, iki geçişli ve şiddet puanlı yürütülür; birlikte gezmek bağımsız bulgu sayısını düşürür. - Örnek veride tek değerlendiricinin beklenen kapsaması %53.3; üç değerlendiricide %87.5, dörtte %95 ve kazanç azalarak artar. - En yüksek şiddetli bulguyu beş değerlendiriciden yalnızca biri buldu; kaçırılan bulgunun ortalama kadar önemsiz olacağı varsayılamaz. - Değerlendiriciler şiddet konusunda uzlaşıyor, kapsama konusunda ayrışıyor; birleştirmede tartışılacak olan puanlar değil listede eksik olanlardır. - Sezgi değerlendirmesi hipotez üretir, yanlış bulgu verebilir ve kullanıcının ne yapmak istediğini söyleyemez. #### Sonraki Adım Sezgi değerlendirmesi on iki aday üretti ve her biri bir varsayım. Hangilerinin gerçek kullanıcıyı gerçekten durdurduğu ölçülmeden bilinemez. Sonraki ders prototipi katılımcının eline verir: oturumun nasıl kurulduğunu, kaç katılımcının yeterli olduğunu ve "beş kullanıcı yeter" savının hangi koşulda doğru, hangi koşulda yanıltıcı olduğunu keşif eğrisini hesaplayarak gösterir. ### Kullanılabilirlik Testi Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/kullanilabilirlik-testi Küçük örneklemle sorun bulma; keşif eğrisinin hesaplanması, beş katılımcı savının tekdüze olmayan sorun kümesinde niçin çöktüğü ve küçük örneklemde süre ölçümünün belirsizliği. Sezgi değerlendirmesi on iki aday üretti ve her biri bir varsayım. Hangilerinin gerçek kullanıcıyı gerçekten durdurduğu, hangilerinin hiç fark edilmediği ölçülmeden bilinemez. Bunu ölçmenin yolu prototipi bir katılımcının eline vermek ve bir görev vermektir. **Kullanılabilirlik testi (usability test)**, katılımcının önceden belirlenmiş bir görevi yapmaya çalışırken gözlenmesidir. Amacı görüş toplamak değildir; kullanıcının nerede durakladığı, nereye tıkladığı ve nerede vazgeçtiği ölçülür. Bu ders oturumun nasıl kurulduğunu, kaç katılımcı gerektiğini ve küçük örneklemin neyi söyleyip neyi söyleyemediğini hesapla ele alır. #### Oturumun Kurulması Oturum üç parçadan oluşur ve her parçanın kendi kuralı vardır. **Görev senaryosu.** Katılımcıya yapılacak iş bir bağlamla verilir, bir yönergeyle değil. "Ödünç al düğmesine basın" bir yönergedir ve hiçbir şey ölçmez. "Bir arkadaşınız size bir kitap önerdi; kütüphanede var mı, varsa nasıl alacağınızı bulun" bir senaryodur; kullanıcının yolu kendi bulmasını gerektirir. Senaryo, arayüzün sözcüklerini kullanmaz — "daraltma" sözcüğü senaryoda geçerse, o sözcüğün anlaşılıp anlaşılmadığı ölçülemez. **Sesli düşünme.** Katılımcıdan ne yaptığını ve ne beklediğini sesli söylemesi istenir. Bu, gözlemin göremediğini açığa çıkarır: kullanıcının bir ögeyi görüp de anlamadığını, ya da ekranda olmayan bir şeyi aradığını yalnızca sözünden anlarız. Sesli düşünme süreyi uzatır; bu yüzden süre ölçülecekse ayrı bir görev sessiz yaptırılır. **Moderatörün yapmadıkları.** Moderatör yol göstermez, ipucu vermez, "orada" demez. Katılımcı takıldığında beklenir; gerçekten durduğunda görev sonlandırılır ve bu bir bulgudur. Moderatör ayrıca savunma yapmaz: "aslında oraya koymuştuk" cümlesi katılımcıyı susturur ve oturumun geri kalanını değersizleştirir. #### Testin Etik Çerçevesi Kullanılabilirlik testi, katılımcının başarısız olmasının veri sayıldığı bir oturumdur; bu onu etik açıdan araştırmanın en dikkat isteyen biçimlerinden biri yapar. **Sınanan arayüzdür, katılımcı değildir.** Bu cümle oturumun başında açıkça söylenir ve sözde kalmaz: görev tamamlanamadığında katılımcıya bunun arayüzün bulgusu olduğu hatırlatılır. Katılımcının kendini sınanıyor hissetmesi hem etik bir sorundur hem de veriyi bozar. **Onay ayrıntılıdır ve geri alınabilir.** Katılımcı neyin kaydedildiğini — ekran, ses, tıklama izi — ve kaydın kimlerce görüleceğini bilerek onay verir. Oturumu istediği an durdurabilir ve bunu gerekçelendirmesi gerekmez. Oturum sonunda kaydının silinmesini isterse silinir. **Kimliksizleştirme ve saklama sınırı.** Bulgular `K01` gibi kodlarla yazılır. Ekran kaydında katılımcının hesabı görünüyorsa gerçek üyelik yerine sınama hesabı kullanılır; kullanılamıyorsa kayıttaki tanımlayıcı alanlar çözümleme öncesinde temizlenir. Ham kayıt kodlanmış nota dönüştürüldükten sonra, yazılı saklama süresi içinde silinir. **Alıntı kullanımı ayrı bir onaydır.** Katılımcının sözünü rapora almak, kaydını çözümlemekten farklı bir kullanımdır. Doğrudan alıntı yapılacaksa bu ayrıca sorulur. #### Beş Katılımcı Savı Küçük örneklemi savunan yaygın bir hesap vardır. Bir sorunun tek bir katılımcıda ortaya çıkma olasılığı `p` ise, `n` katılımcıda en az bir kez görülme olasılığı `1 - (1 - p)^n` olur. Bu eğri hızlı doyar ve beş katılımcının çoğu sorunu bulmaya yettiği sonucuna götürür. Hesabın kendisi doğru; taşıdığı varsayım sorunludur. ```js // kesif-egrisi.mjs — 1 - (1 - p)^n egrisi ve tekduze olmayan bulunma olasiliklari // Tekduze varsayim: her sorun her katilimcida ayni olasilikla ortaya cikiyor console.log("tekduze p ile bulunan sorun orani"); console.log("katilimci p=0.10 p=0.20 p=0.31 p=0.50"); for (const n of [1, 2, 3, 5, 8, 10, 15, 20]) { const s = [0.1, 0.2, 0.31, 0.5].map((p) => ((1 - (1 - p) ** n) * 100).toFixed(1).padStart(6)); console.log(`${String(n).padStart(9)} ${s.join(" ")}`); } // Gercek sorun kumesi tekduze degildir: bazi sorunlar herkeste, bazilari nadiren cikar const SORUNLAR = [ { ad: "geri donuste arama kayip", p: 0.90, siddet: 4 }, { ad: "raf kodu anlasilmiyor", p: 0.75, siddet: 3 }, { ad: "es adli kayit karisiyor", p: 0.60, siddet: 3 }, { ad: "yukleme durumu yok", p: 0.50, siddet: 2 }, { ad: "ayni eylem farkli adlarla", p: 0.40, siddet: 3 }, { ad: "yer tutucu etiket yerine", p: 0.30, siddet: 3 }, { ad: "uc eylem esit agirlikta", p: 0.25, siddet: 2 }, { ad: "hata iletisi nedensiz", p: 0.20, siddet: 3 }, { ad: "uzatma yolu gizli", p: 0.15, siddet: 3 }, { ad: "yardim derinde", p: 0.10, siddet: 1 }, { ad: "kisayol yok", p: 0.08, siddet: 2 }, { ad: "ucret onaylatilmiyor", p: 0.05, siddet: 4 }, ]; const ortP = SORUNLAR.reduce((t, s) => t + s.p, 0) / SORUNLAR.length; console.log(`\nsorun kumesinin ortalama p degeri: ${ortP.toFixed(4)}`); console.log("\nkatilimci tekduze p ile gercek kume siddetle agirlikli bulunma olasiligi en dusuk sorun"); const siddetToplam = SORUNLAR.reduce((t, s) => t + s.siddet, 0); for (const n of [1, 3, 5, 8, 12, 20, 32]) { const tekduze = (1 - (1 - ortP) ** n) * 100; const gercek = (SORUNLAR.reduce((t, s) => t + (1 - (1 - s.p) ** n), 0) / SORUNLAR.length) * 100; const agirlikli = (SORUNLAR.reduce((t, s) => t + s.siddet * (1 - (1 - s.p) ** n), 0) / siddetToplam) * 100; const enDusuk = Math.min(...SORUNLAR.map((s) => 1 - (1 - s.p) ** n)) * 100; console.log( `${String(n).padStart(9)} ${tekduze.toFixed(1).padStart(12)}% ${gercek.toFixed(1).padStart(10)}% ${agirlikli.toFixed(1).padStart(17)}% ${enDusuk.toFixed(1).padStart(30)}%` ); } // Her sorunun 5 katilimcida bulunma olasiligi console.log("\nsorun p siddet 5 katilimcida bulunma"); for (const s of SORUNLAR) { const b = (1 - (1 - s.p) ** 5) * 100; console.log(`${s.ad.padEnd(26)} ${s.p.toFixed(2)} ${String(s.siddet).padStart(6)} ${b.toFixed(1).padStart(20)}%`); } // Her sorunun en az %80 olasilikla bulunmasi icin kac katilimci gerekir const enNadir = SORUNLAR.reduce((a, b) => (a.p < b.p ? a : b)); const gerekli = Math.ceil(Math.log(0.2) / Math.log(1 - enNadir.p)); console.log(`\nen nadir sorun "${enNadir.ad}" (p = ${enNadir.p}) icin %80 bulma olasiligi: ${gerekli} katilimci`); ``` ``` tekduze p ile bulunan sorun orani katilimci p=0.10 p=0.20 p=0.31 p=0.50 1 10.0 20.0 31.0 50.0 2 19.0 36.0 52.4 75.0 3 27.1 48.8 67.1 87.5 5 41.0 67.2 84.4 96.9 8 57.0 83.2 94.9 99.6 10 65.1 89.3 97.6 99.9 15 79.4 96.5 99.6 100.0 20 87.8 98.8 99.9 100.0 sorun kumesinin ortalama p degeri: 0.3567 katilimci tekduze p ile gercek kume siddetle agirlikli bulunma olasiligi en dusuk sorun 1 35.7% 35.7% 38.7% 5.0% 3 73.4% 61.0% 63.3% 14.3% 5 89.0% 72.3% 73.9% 22.6% 8 97.1% 81.4% 82.2% 33.7% 12 99.5% 87.9% 88.1% 46.0% 20 100.0% 94.0% 93.7% 64.2% 32 100.0% 97.5% 97.1% 80.6% sorun p siddet 5 katilimcida bulunma geri donuste arama kayip 0.90 4 100.0% raf kodu anlasilmiyor 0.75 3 99.9% es adli kayit karisiyor 0.60 3 99.0% yukleme durumu yok 0.50 2 96.9% ayni eylem farkli adlarla 0.40 3 92.2% yer tutucu etiket yerine 0.30 3 83.2% uc eylem esit agirlikta 0.25 2 76.3% hata iletisi nedensiz 0.20 3 67.2% uzatma yolu gizli 0.15 3 55.6% yardim derinde 0.10 1 41.0% kisayol yok 0.08 2 34.1% ucret onaylatilmiyor 0.05 4 22.6% en nadir sorun "ucret onaylatilmiyor" (p = 0.05) icin %80 bulma olasiligi: 32 katilimci ``` #### Eğrinin Okunması **Tekdüze varsayım savı ayakta tutuyor.** Bütün sorunların aynı `p` değerine sahip olduğu varsayılırsa, `p = 0.31` için beş katılımcı sorunların %84.4'ünü buluyor. Bu hesap doğru yapılmış ve sonuç iç tutarlıdır. **Gerçek sorun kümesi tekdüze değildir.** Örnek kümenin ortalama `p` değeri 0.3567; tekdüze kabul edilirse beş katılımcıda beklenen kapsama %89.0. Aynı ortalamayı taşıyan ama dağılımı geniş olan gerçek kümede beklenen kapsama %72.3. Aradaki 16.7 puanlık fark tümüyle dağılımdan geliyor: yüksek `p` değerli sorunlar zaten birinci katılımcıda çıkıyor ve eğriyi yukarı çekiyor, düşük `p` değerli sorunlar ise katılımcı eklendikçe çok yavaş yaklaşıyor. Ortalamanın üzerinden yapılan hesap, kolay bulunanları fazladan sayar. **Kaçırılan sorun rastgele seçilmez.** Son tablo sorunları bulunma olasılığına göre sıralıyor ve listenin en altında şiddeti 4 olan bir sorun var: ücretin önce onaylatılmaması. Beş katılımcıda bulunma olasılığı %22.6. Bu, önceki derste sezgi değerlendirmesinde de yalnızca bir kişinin bulduğu sorundu. İki yöntem de aynı sorunu aynı nedenle kaçırıyor: **nadir görülen ve ağır sonuç doğuran sorunlar, sıklığa dayanan hiçbir yöntemle güvenilir biçimde bulunamaz.** Bunlar akış diyagramı denetimi ve ölçüt taraması gibi yapısal yöntemlerle aranır. **Şiddetle ağırlıklandırmak tabloyu kurtarmıyor.** Ağırlıklı kapsama beş katılımcıda %73.9; ağırlıksız kapsamaya çok yakın. Ağır sorunların bir bölümü sık, bir bölümü nadir olduğu için ağırlıklandırma dengeleniyor. Ağır sorunların özellikle nadir olduğu bir arayüzde ağırlıklı kapsama ağırlıksızın altına düşer. **Her sorunu bulmak pahalıdır.** En nadir sorunun %80 olasılıkla bulunması için otuz iki katılımcı gerekiyor. Bu sayı çoğu koşulda karşılanamaz ve karşılanması da gerekmez. Doğru sonuç şudur: küçük örneklemli test **sık sorunları ucuza bulan** bir yöntemdir ve bulunanları düzeltmeye yarar; bulunmayanların yokluğunu kanıtlamaz. "Beş kullanıcıyla test ettik, sorun çıkmadı" cümlesi bir kanıt değildir. Uygulamada bunun karşılığı, testi tek bir büyük oturum yerine **art arda küçük turlar** hâlinde yürütmektir: beş katılımcı, düzeltme, yeni beş katılımcı. Her turda en sık sorunlar temizlendiği için bir sonraki turda daha seyrek sorunlar görünür hâle gelir. #### Küçük Örneklemde Süre Ölçmenin Sınırı Testin ikinci çıktısı süre ölçümüdür ve burada küçük örneklemin sınırı daha serttir. ```js // sure-olcumu.mjs — kucuk orneklemde ortanca sure ve belirsizligi // Bes katilimcinin "bilinen kaydi bul ve odunc al" gorevindeki ekran suresi (saniye) const SURE = [42, 55, 61, 78, 154]; const sirali = [...SURE].sort((a, b) => a - b); const ortalama = SURE.reduce((a, b) => a + b, 0) / SURE.length; const ortanca = sirali[(sirali.length - 1) / 2]; const geometrik = Math.exp(SURE.reduce((t, x) => t + Math.log(x), 0) / SURE.length); console.log(`olculen sureler : ${sirali.join(", ")} sn`); console.log(`aritmetik ortalama : ${ortalama.toFixed(1)} sn`); console.log(`geometrik ortalama : ${geometrik.toFixed(1)} sn`); console.log(`ortanca : ${ortanca.toFixed(1)} sn`); console.log(`ortalama / ortanca : ${(ortalama / ortanca).toFixed(2)}`); const engenis = Math.max(...SURE); console.log(`en buyuk deger (${engenis} sn) cikarilirsa ortalama: ${(SURE.filter((x) => x !== engenis).reduce((a, b) => a + b, 0) / 4).toFixed(1)} sn`); // Siralama istatistikleriyle ortanca icin dagilimdan bagimsiz guven araligi const binom = (n, k) => { let r = 1; for (let i = 0; i < k; i++) r = (r * (n - i)) / (i + 1); return r; }; const kapsama = (n, i, j) => { let t = 0; for (let k = i; k < j; k++) t += binom(n, k); return t / 2 ** n; }; console.log("\nn = 5 icin siralama araliklarinin ortancayi kapsama olasiligi"); for (const [i, j] of [[1, 5], [2, 4]]) { console.log( ` [${i}. deger, ${j}. deger] = [${sirali[i - 1]}, ${sirali[j - 1]}] sn -> ${(kapsama(5, i, j) * 100).toFixed(2)}%` ); } // En az %90 kapsama veren en dar siralama araligi const enDarAralik = (n) => { for (let g = 1; g < n; g++) for (let i = 1; i + g <= n; i++) if (kapsama(n, i, i + g) >= 0.9) return [i, i + g, g, kapsama(n, i, i + g)]; return null; }; console.log("\nkatilimci %90 kapsayan en dar aralik kapsanan sira orneklemin payi"); for (const n of [5, 8, 12, 20, 30, 50]) { const a = enDarAralik(n); console.log( `${String(n).padStart(9)} ${`[${a[0]}. , ${a[1]}. ]`.padStart(24)} ${String(a[2] + 1).padStart(13)} ${(((a[2] + 1) / n) * 100).toFixed(1).padStart(15)}%` ); } ``` ``` olculen sureler : 42, 55, 61, 78, 154 sn aritmetik ortalama : 78.0 sn geometrik ortalama : 70.1 sn ortanca : 61.0 sn ortalama / ortanca : 1.28 en buyuk deger (154 sn) cikarilirsa ortalama: 59.0 sn n = 5 icin siralama araliklarinin ortancayi kapsama olasiligi [1. deger, 5. deger] = [42, 154] sn -> 93.75% [2. deger, 4. deger] = [55, 78] sn -> 62.50% katilimci %90 kapsayan en dar aralik kapsanan sira orneklemin payi 5 [1. , 5. ] 5 100.0% 8 [2. , 7. ] 6 75.0% 12 [3. , 9. ] 7 58.3% 20 [6. , 14. ] 9 45.0% 30 [11. , 20. ] 10 33.3% 50 [19. , 31. ] 13 26.0% ``` Görev süreleri sağa çarpıktır: alt sınır görevin fiziksel olarak yapılabileceği süredir, üst sınır ise yoktur. Bir katılımcı takılıp 154 saniye harcadığında aritmetik ortalama 78 saniyeye çıkıyor; bu değer beş katılımcının dördünden büyüktür ve hiçbirini temsil etmez. O tek değer çıkarıldığında ortalama 59 saniyeye iniyor. Ortanca 61 saniye ve tek bir uç değerden etkilenmiyor. Süre ölçütü olarak ortanca kullanılır. İkinci tablo asıl uyarıyı veriyor. Beş katılımcıyla, gerçek ortancayı %93.75 olasılıkla kapsayan aralık örneklemin **tamamıdır**: 42 ile 154 saniye arası. Daha dar bir aralık — 55 ile 78 saniye — yalnızca %62.5 kapsıyor. Beş katılımcıdan çıkan 61 saniyelik ortanca bir ölçüm değil, çok geniş bir aralığın orta noktasıdır. Son tablo bunun nasıl daraldığını gösteriyor. Otuz katılımcıda %90 kapsayan aralık, sıralı değerlerin ortadaki onunu kaplıyor — örneklemin üçte biri; elli katılımcıda dörtte biri. Süre karşılaştırması yapılacaksa gereken örneklem, sorun bulmak için gerekenden bir büyüklük basamağı fazladır. Bunun uygulamadaki karşılığı sert bir ayrımdır: **küçük örneklemli test sorun bulur, sayı üretmez.** Beş katılımcılı bir oturumdan "görev süresi 61 saniye" cümlesi çıkarılmaz; "beş katılımcının dördü bir dakikanın altında tamamladı, biri raf kodunu arayarak takıldı" cümlesi çıkarılır. İkincisi hem doğrudur hem karar ürettirir. #### Özet - Kullanılabilirlik testi görüş toplamaz; görev senaryosu verilir, sesli düşünme istenir ve moderatör yol göstermez, savunma yapmaz. - Sınanan arayüzdür; onay ayrıntılı ve geri alınabilirdir, bulgular kodla yazılır, ham kayıt saklama sınırı içinde silinir ve alıntı kullanımı ayrıca sorulur. - Keşif eğrisi tekdüze bulunma olasılığı varsayar; örnek kümede aynı ortalamayla tekdüze hesap beş katılımcıda %89.0, gerçek dağılım %72.3 verdi. - Kaçırılan sorunlar rastgele değildir: nadir ve ağır sorunlar sıklığa dayanan yöntemlerle bulunamaz, yapısal denetimlerle aranır; örnek kümenin en ağır sorunlarından biri beş katılımcıda ancak %22.6 olasılıkla görünüyor. - Küçük örneklemli test sık sorunları ucuza bulur ve art arda turlarla yürütülür; bulgu çıkmaması sorun olmadığını kanıtlamaz. - Süre ölçütü ortancadır; beş katılımcıda gerçek ortancayı %93.75 kapsayan aralık örneklemin tamamıdır, dolayısıyla küçük örneklemli test sorun bulur, sayı üretmez. #### Sonraki Adım Test, kullanıcının nerede takıldığını gösteriyor. Raf kodunu arayarak takılan katılımcının ekranda o bilgiye baktığı ama kullanmadığı görülüyor; eş adlı iki cilt arasında yanlış olanı seçen katılımcının başlığın tamamını okumadığı görülüyor. Gözlem her ikisini de kaydediyor ama hiçbirini açıklamıyor. Kullanıcı niçin baktığı bilgiyi kullanmadı, niçin okumadan seçti? Bunlar dikkatsizlik değildir; kararın nasıl verildiğine ilişkin sorulardır. Sonraki konunun ilk dersi olan Çift Süreçli Düşünme, kararların hızlı ve sezgisel bir süreçle mi yoksa yavaş ve düşünsel bir süreçle mi alındığını ayırır ve arayüzün hangisine hitap ettiğini sorar. ## Davranış Tasarımı Sezgisel ve düşünsel karar verme, bilişsel yük, motivasyon–yetenek–tetikleyici çerçevesi, alışkanlık döngüsü, varsayılanların etkisi ve karanlık kalıpların tanınması. ### Çift Süreçli Düşünme Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/cift-surecli-dusunme Kararın hızlı sezgisel sistemle mi yavaş düşünsel sistemle mi verildiği, sonuç listesinde belirginliğin seçimi belirlemesi ve düşünsel sisteme geçişin süre bedelinin hesaplanması. Kullanılabilirlik testi kullanıcının **nerede** takıldığını gösterir. Katılımcı sonuç listesinde duraksadı, üçüncü kaydı açtı, geri döndü, ikinci kaydı açtı ve ödünç aldı — kayıt tuttunuz, süreleri yazdınız, sorunu bir adıma sabitlediniz. Testin söylemediği şey, o duraksamanın **neden** olduğu. Aynı gözlem iki farklı nedenden doğabilir: kullanıcı listede aradığı bilgiyi bulamamış olabilir ya da bulmuş ama görsel düzenin işaret ettiği kayda güvenmiş, sonra yanıldığını fark etmiş olabilir. İki neden farklı tasarım kararı gerektirir. Bu konu, gözlenen davranışın altındaki karar mekanizmalarını ele alır. İlk soru şudur: bir kullanıcı katalogda kayıt seçerken ne kadarını okur, ne kadarını görür? #### İki Karar Kipi İnsan kararı tek bir mekanizmadan çıkmaz. **Çift süreçli düşünme (dual-process thinking)** modeli, kararın birbirinden ayrı iki işleyişle verilebildiğini söyler. **Sezgisel sistem** hızlıdır, örüntü eşlemesiyle çalışır, çaba istemez ve neredeyse kesintisiz açıktır. Bir listeye baktığınızda hangi ögenin "öne çıktığını" okumadan bilirsiniz; bu bilgi boyut, ağırlık, konum ve karşıtlıktan gelir — Arayüz Tasarımının Temelleri kursunda **görsel ağırlık** adıyla ölçülen büyüklüklerdir. Sezgisel sistem bu ağırlığı bir alaka işareti olarak okur. **Düşünsel sistem** yavaştır, sıralıdır, dikkat ister ve yorulur. Kayıt başlığını okumak, yayın yılıyla aradığınız baskıyı karşılaştırmak, iki kaydın hangisinin sizin aradığınız cilt olduğunu çıkarmak bu sistemin işidir. İki sistem yarışmaz; biri diğerine devreder. Sezgisel sistem sürekli bir yanıt üretir; düşünsel sistem yalnızca bir çelişki, bir belirsizlik ya da bir maliyet işareti gördüğünde devreye girer. Tasarımın belirlediği şey, **hangisinin kararı verdiğidir.** #### Sonuç Listesinde Hangi Sistem Karar Veriyor Katalog arayüzünde bir arama sekiz kayıt döndürüyor. Kullanıcının aradığı, sorguya en uygun kayıt. Arayüz ise kayıtları bir ölçüte göre sıralayıp vurguluyor. İki ölçüt aynı olmak zorunda değil. Aşağıdaki benzetim üç arayüz seçeneğini karşılaştırıyor: kayıtları yayın yılına göre öne çıkaran, kapak görseli olanı öne çıkaran ve sorguya uygunluğa göre öne çıkaran. Kullanıcı iki kipte davranabiliyor: en belirgin kaydı seçmek (sezgisel) ya da sekiz kaydı da okuyup karşılaştırmak (düşünsel). ```js // belirginlik.mjs — sonuc listesinde belirginligin secimi belirlemesi // Belirlenimci sozde rastgele uretec (dogrusal eslesik uretec). function uretec(tohum) { let s = tohum >>> 0; return () => { s = (s * 1664525 + 1013904223) >>> 0; return s / 4294967296; }; } const LISTE_UZUNLUGU = 8; const DENEME = 500; // Bir arama sonucu listesi uret: her kaydin uygunlugu (0-100) ve yayin yili. function liste(rnd) { const kayitlar = []; for (let i = 0; i < LISTE_UZUNLUGU; i++) { kayitlar.push({ uygunluk: Math.round(rnd() * 100), // sorguya gercek uyum yil: 1980 + Math.round(rnd() * 45), // yayin yili kapak: rnd() < 0.35, // kapak gorseli var mi }); } return kayitlar; } // Uc arayuz: her biri kayda gorsel agirlik atar. const ARAYUZLER = { "yila gore": (k) => k.yil - 1980, // en yeni en ustte ve en buyuk "kapak gorseline gore": (k) => (k.kapak ? 80 : 20) + (k.yil - 1980) / 10, "uygunluga gore": (k) => k.uygunluk, // gorsel agirlik = uyum }; const OKUMA_SURESI = 1.4; // saniye / kayit — bir kaydi okuyup degerlendirme const TARAMA_SURESI = 0.6; // saniye — listeyi tarayip en belirgini secme const enBuyuk = (kayitlar, olcut) => kayitlar.reduce((a, b) => (olcut(b) > olcut(a) ? b : a)); console.log("arayuz sezgisel dogru sezgisel sure dusunsel dogru dusunsel sure"); for (const [ad, agirlik] of Object.entries(ARAYUZLER)) { const rnd = uretec(20240701); let sezgiselDogru = 0; for (let d = 0; d < DENEME; d++) { const kayitlar = liste(rnd); const enUygun = enBuyuk(kayitlar, (k) => k.uygunluk); const enBelirgin = enBuyuk(kayitlar, agirlik); if (enBelirgin.uygunluk === enUygun.uygunluk) sezgiselDogru++; } console.log( `${ad.padEnd(22)} ${((sezgiselDogru / DENEME * 100).toFixed(1) + " %").padStart(14)} ${(TARAMA_SURESI.toFixed(1) + " sn").padStart(14)}` + ` ${("100.0 %").padStart(14)} ${((TARAMA_SURESI + LISTE_UZUNLUGU * OKUMA_SURESI).toFixed(1) + " sn").padStart(13)}` ); } // Karma davranis: kullanici belirgin kayda guvenir, ancak ilk iki kayit gorsel // agirlik bakimindan birbirine yakinsa okumaya gecer. console.log("\nkarma davranis (ilk iki kayit gorsel agirlikta %15'ten yakinsa okuma)"); console.log("arayuz dogru oran ortalama sure okumaya gecis"); for (const [ad, agirlik] of Object.entries(ARAYUZLER)) { const rnd = uretec(20240701); let dogru = 0, sure = 0, okuma = 0; for (let d = 0; d < DENEME; d++) { const kayitlar = liste(rnd); const enUygun = enBuyuk(kayitlar, (k) => k.uygunluk); const sirali = [...kayitlar].sort((a, b) => agirlik(b) - agirlik(a)); const fark = agirlik(sirali[0]) === 0 ? 1 : (agirlik(sirali[0]) - agirlik(sirali[1])) / Math.abs(agirlik(sirali[0])); if (fark < 0.15) { okuma++; sure += TARAMA_SURESI + LISTE_UZUNLUGU * OKUMA_SURESI; dogru++; } else { sure += TARAMA_SURESI; if (sirali[0].uygunluk === enUygun.uygunluk) dogru++; } } console.log( `${ad.padEnd(22)} ${((dogru / DENEME * 100).toFixed(1) + " %").padStart(10)} ${((sure / DENEME).toFixed(2) + " sn").padStart(14)}` + ` ${((okuma / DENEME * 100).toFixed(1) + " %").padStart(14)}` ); } // Yanlis secimin bedeli: secilen kayit ile en uygun kayit arasindaki uygunluk farki console.log("\narayuz ortalama uygunluk kaybi (sezgisel secim)"); for (const [ad, agirlik] of Object.entries(ARAYUZLER)) { const rnd = uretec(20240701); let kayip = 0; for (let d = 0; d < DENEME; d++) { const kayitlar = liste(rnd); kayip += enBuyuk(kayitlar, (k) => k.uygunluk).uygunluk - enBuyuk(kayitlar, agirlik).uygunluk; } console.log(`${ad.padEnd(22)} ${(kayip / DENEME).toFixed(1).padStart(10)} puan`); } ``` ``` arayuz sezgisel dogru sezgisel sure dusunsel dogru dusunsel sure yila gore 13.6 % 0.6 sn 100.0 % 11.8 sn kapak gorseline gore 12.6 % 0.6 sn 100.0 % 11.8 sn uygunluga gore 100.0 % 0.6 sn 100.0 % 11.8 sn karma davranis (ilk iki kayit gorsel agirlikta %15'ten yakinsa okuma) arayuz dogru oran ortalama sure okumaya gecis yila gore 70.6 % 7.95 sn 65.6 % kapak gorseline gore 87.8 % 10.16 sn 85.4 % uygunluga gore 100.0 % 7.97 sn 65.8 % arayuz ortalama uygunluk kaybi (sezgisel secim) yila gore 39.5 puan kapak gorseline gore 37.8 puan uygunluga gore 0.0 puan ``` #### Sezgisel Sistem Yanılmaz, Yanlış Beslenir İlk tablonun ilk sütunu bu dersin çekirdeğidir. Sezgisel kip aynı kural ile çalışıyor — "en belirgin olanı seç" — ama doğruluğu yüzde 13'ten yüzde 100'e çıkıyor. Değişen tek şey arayüzün neyi belirgin yaptığı. Bu, sezgisel sistemin kusurlu olduğu anlamına gelmez. Kural doğru bir kuraldır: gerçek dünyada göze çarpan şey çoğu zaman aranan şeydir. Kuralın çıktısı, girdisi kadar iyidir. Girdiyi tasarımcı seçer. Kayıtları yayın yılına göre vurgulayan arayüz, kullanıcının sezgisel sistemine "en yeni olan en uygun olandır" bilgisini besler; kullanıcı bu bilgiyi seçmemiştir, arayüz vermiştir. Üçüncü tablo hatanın büyüklüğünü veriyor. Yayın yılına göre vurgulanan listede sezgisel seçim, ortalama 39.5 uygunluk puanı daha kötü bir kayıtla sonuçlanıyor. Yüz puanlık bir ölçekte bu, listenin en uygun kaydı yerine orta sıralardan bir kaydın alınmasıdır. Kullanıcı yanlış kitabı ödünç alıyor ve bunu ancak kitabı eline aldığında anlıyor. Buradan çıkan ilk tasarım kuralı: **görsel ağırlık, kullanıcının karar ölçütüyle aynı büyüklüğe bağlanır.** Sıralama ölçütü ile vurgu ölçütü ayrışıyorsa arayüz kullanıcıya yanlış bilgi veriyordur — yazılı olarak değil, biçim yoluyla. #### Düşünsel Sisteme Geçmenin Bedeli Süredir İkinci tablo daha ilginç bir şey ölçüyor. Burada kullanıcı katı değil: en belirgin iki kayıt birbirine yakınsa, yani vurgu net bir yanıt vermiyorsa, okumaya geçiyor. Yayın yılına göre vurgulanan arayüzde kullanıcı denemelerin yüzde 65.6'sında okumaya geçiyor, ortalama süre 0.6 saniyeden 7.95 saniyeye çıkıyor ve doğruluk yüzde 70.6'da kalıyor. Kapak görseline göre vurgulanan arayüzde okumaya geçiş yüzde 85.4'e, süre 10.16 saniyeye çıkıyor; doğruluk yüzde 87.8. Daha çok okumak daha doğru sonuç veriyor ama süreyi yüzde yirmi sekiz uzatıyor. Uygunluğa göre vurgulanan arayüzde okumaya geçiş oranı yüzde 65.8, süre 7.97 saniye — yayın yılına göre vurgulayan arayüzle neredeyse aynı. Doğruluk ise yüzde 100. Aynı süre, aynı okuma miktarı, farklı sonuç. Fark, okumanın **ne işe yaradığındadır**: birinde kullanıcı arayüzün hatasını düzeltmek için okuyor, diğerinde arayüzün verdiği yanıtı doğrulamak için. Bu ayrım, kullanılabilirlik testinde gözlenen duraksamanın iki nedenini birbirinden ayırır. Kullanıcı okuyorsa ve sonunda arayüzün önerdiği kaydı alıyorsa, okuma bir doğrulamadır; süre maliyeti vardır ama sonuç doğrudur. Kullanıcı okuyor ve arayüzün önerdiğinden farklı bir kaydı alıyorsa, arayüz onu yanlış yönlendirmiştir ve okuma bir onarımdır. Test kaydında ikisi aynı görünür: "katılımcı listede duraksadı". #### Bu Modelin Sınırları Yukarıdaki sayılar bir benzetimden çıkıyor, ölçümden değil. Okuma süresi 1.4 saniye, tarama süresi 0.6 saniye ve yüzde 15'lik yakınlık eşiği varsayımdır; başka değerler başka sayılar verir. Modelin taşıdığı sonuç sayılar değil, sayıların **yönüdür**: vurgu ölçütü karar ölçütünden ayrıştığında sezgisel seçim bozulur ve düzeltme süre olarak ödenir. Bu yön varsayımların makul aralığında değişmez. Modelin ölçmediği bir şey daha var. Burada kullanıcı, okumaya geçtiğinde her zaman doğru kararı veriyor. Gerçek kullanıcı yorulur; düşünsel sistem sınırsız değildir. Sekiz kaydın karşılaştırılması sekiz ayrı kararla değil, çok daha hızlı tükenen bir dikkat bütçesiyle yapılır. O bütçenin nasıl harcandığı sonraki dersin konusudur. #### Tasarımcının Sorumluluğu Nerede Başlar Sezgisel sistemin girdisini tasarımcı seçtiği için, o girdinin doğruluğu tasarımcının sorumluluğundadır. Bu, bu konunun tamamına yayılan bir ölçütün ilk biçimidir: **Kullanıcı, arayüzün ona ne söylediğini bilseydi de aynı kararı verecek miydi?** Uygunluğa göre vurgulanan listede yanıt evettir: kullanıcı "bu kayıt en üstte çünkü sorguna en çok uyuyor" bilgisini bilse de aynı kaydı seçerdi. Yayın yılına göre vurgulanan listede yanıt hayırdır: kullanıcı "bu kayıt en üstte çünkü en yeni basım" bilgisini bilseydi listeyi okumaya geçerdi. İkinci arayüz, kararın gücünü kullanıcının bilgisizliğinden alıyor. Bu ölçüt, bu noktada bir tasarım kalitesi ölçütü gibi görünüyor; konunun sonunda bir etik ölçüte dönüşecek. Aradaki tek fark, ayrışmanın kazayla mı yoksa bilerek mi kurulduğudur. #### Özet - Çift süreçli düşünme, kararın hızlı ve çabasız sezgisel sistemle mi yavaş ve dikkat isteyen düşünsel sistemle mi verildiğini ayırır; arayüz hangisinin karar verdiğini belirler. - Sezgisel sistem "en belirgin olanı seç" kuralını uygular; kuralın doğruluğu, arayüzün neyi belirgin yaptığına bağlıdır — benzetimde aynı kural yüzde 13 ile yüzde 100 arasında sonuç verdi. - Vurgu ölçütü karar ölçütünden ayrıştığında sezgisel seçimin bedeli ölçülebilir: sekiz kayıtlık listede ortalama 39.5 uygunluk puanı kayıp. - Düşünsel sisteme geçiş hatayı azaltır ama süreyi yaklaşık yirmi kat artırır; kullanıcının okuması ya bir doğrulamadır ya da arayüzün hatasının onarımıdır. - Kullanılabilirlik testindeki "duraksama" gözlemi bu iki durumu ayırmaz; ayrım, hangi kaydın seçildiğine bakılarak yapılır. - Sezgisel sistemin girdisini tasarımcı seçtiği için, kullanıcının bu bilgiyi bilse de aynı kararı verip vermeyeceği sorusu tasarımcının sorusudur. #### Sonraki Adım Bu ders düşünsel sistemin bir bedeli olduğunu gösterdi ama bedeli sabit varsaydı: her kayıt 1.4 saniye. Gerçekte bedel seçenek sayısıyla birlikte artar ve artış doğrusal değildir. Sonraki ders bu artışı ölçer: bir listedeki seçenek sayısı karar süresini nasıl belirler, ekrandaki bağımsız karar noktaları nasıl sayılır ve seçenekleri gruplamanın karar süresine etkisi niçin beklenenin tersi çıkar? ### Bilişsel Yük Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/bilissel-yuk Seçenek sayısının karar süresine etkisinin Hick–Hyman bağıntısıyla hesaplanması, gruplamanın beklenenin tersi sonucu, ekrandaki bağımsız karar noktalarının sayımı ve karar yorgunluğunun hata oranına etkisi. Önceki ders düşünsel sisteme geçmenin bir bedeli olduğunu gösterdi ama bedeli sabit varsaydı: her kayıt 1.4 saniye. Bu varsayım listedeki kayıt sayısı değişmediği sürece işe yarar. Katalog arayüzünde ise seçenek sayısı her ekranda başka bir değer alır: süzgeç panelinde yirmi dört ölçüt, sıralama açılırında beş, teslim şubesi listesinde altı. Bu ders seçenek sayısıyla karar süresi arasındaki bağıntıyı kurar, ödünç alma akışındaki bağımsız karar noktalarını sayar ve yükün hata oranına dönüşümünü hesaplar. Çıkan sonuçlardan biri, alışılmış bir tasarım öğüdünün ölçüyle uyuşmadığını gösterecek. #### Karar Süresi Seçenek Sayısının Logaritmasıdır Eş olasılıklı $n$ seçenek arasından seçim yapmanın süresi, seçenek sayısıyla değil seçeneklerin taşıdığı **bilgi miktarıyla** orantılıdır. **Hick–Hyman bağıntısı** bunu şöyle yazar: $$T = a + b \cdot \log_2(n + 1)$$ Burada $a$ karar dışı sabit gecikmedir (algılama ve eylem), $b$ ise bit başına karar süresidir. $n + 1$ terimi "hiçbirini seçmeme" seçeneğini hesaba katar. Bağıntının taşıdığı sezgi şudur: seçim, ikili bir arama gibi işler. Kullanıcı seçenekleri teker teker gözden geçirmez; kümeyi ardışık olarak ikiye böler. Seçenek sayısını iki katına çıkarmak süreye tek bir bit ekler. **Bilişsel yük (cognitive load)** bu bitlerin toplamıdır: kullanıcının bir görevi tamamlamak için işlemek zorunda olduğu bilgi miktarı. Yük ölçülebilir bir büyüklük olduğu için tasarım kararı da ölçülebilir hâle gelir. #### Ödünç Alma Akışının Yükünü Saymak Aşağıdaki hesap üç şeyi yapıyor: seçenek sayısı–süre eğrisini çıkarıyor, düz liste ile gruplanmış listeyi karşılaştırıyor ve katalog arayüzünün ödünç alma akışındaki bağımsız karar noktalarını sayıp toplam yükü veriyor. ```js // yuk.mjs — Hick-Hyman karar suresi, gruplama ve ekrandaki karar noktalari const A = 0.20; // sn — karar disi sabit gecikme (algi + eylem) const B = 0.15; // sn/bit — bit basina karar suresi const log2 = (x) => Math.log(x) / Math.LN2; const esOlasiSure = (n) => A + B * log2(n + 1); // Hick yasasi const entropi = (p) => -p.reduce((t, x) => t + (x > 0 ? x * log2(x) : 0), 0); const entropiliSure = (p) => A + B * entropi(p); // Hyman genellemesi // 1) Suzgec panelindeki secenek sayisinin karar suresine etkisi console.log("secenek bilgi (bit) karar suresi"); for (const n of [2, 4, 8, 12, 16, 24, 32]) { console.log(`${String(n).padStart(7)} ${log2(n + 1).toFixed(3).padStart(12)} ${(esOlasiSure(n).toFixed(3) + " sn").padStart(13)}`); } // 2) Duz liste ile iki asamali gruplama karsilastirmasi (24 suzgec secenegi) console.log("\n24 suzgec secenegi icin duzen karsilastirmasi"); const duz = esOlasiSure(24); const grup = esOlasiSure(4) + esOlasiSure(6); // once grup, sonra grup icinden const grup3 = esOlasiSure(3) + esOlasiSure(8); const grup2 = esOlasiSure(2) + esOlasiSure(12); console.log(`duz liste (24) ${duz.toFixed(3)} sn`); console.log(`4 grup x 6 secenek ${grup.toFixed(3)} sn (fark ${(grup - duz).toFixed(3)} sn)`); console.log(`3 grup x 8 secenek ${grup3.toFixed(3)} sn (fark ${(grup3 - duz).toFixed(3)} sn)`); console.log(`2 grup x 12 secenek ${grup2.toFixed(3)} sn (fark ${(grup2 - duz).toFixed(3)} sn)`); // 3) Kullanim dagilimi es olasili degilse: Hyman entropisi console.log("\nkullanim dagilimi es olasili olmadiginda (24 secenek)"); const esOlasili = Array(24).fill(1 / 24); // Gozlenen kullanim: uc suzgec agirlikli, kalan 21 seyrek const gozlenen = []; const agir = [0.34, 0.26, 0.17]; for (const p of agir) gozlenen.push(p); for (let i = 0; i < 21; i++) gozlenen.push((1 - 0.77) / 21); console.log(`es olasili dagilim entropi ${entropi(esOlasili).toFixed(3)} bit sure ${entropiliSure(esOlasili).toFixed(3)} sn`); console.log(`gozlenen dagilim entropi ${entropi(gozlenen).toFixed(3)} bit sure ${entropiliSure(gozlenen).toFixed(3)} sn`); console.log(`siklik sirasina koymanin kazanci: ${(entropiliSure(esOlasili) - entropiliSure(gozlenen)).toFixed(3)} sn`); console.log(`gruplamanin kazanci (es olasili varsayimiyla): ${(duz - grup).toFixed(3)} sn`); // 4) Odunc alma akisindaki bagimsiz karar noktalarinin sayimi // Her karar noktasi: kullanicinin secim yapmak zorunda oldugu, birbirinden bagimsiz alan. const AKIS = [ { ekran: "arama", noktalar: [["arama alani", 1], ["kapsam secimi", 3], ["siralama", 5]] }, { ekran: "sonuc listesi", noktalar: [["suzgec paneli", 24], ["siralama", 5], ["sayfa boyutu", 4], ["kayit secimi", 20]] }, { ekran: "kayit ayrinti", noktalar: [["nusha secimi", 3], ["odunc / rezerve / listeye ekle", 3]] }, { ekran: "odunc onayi", noktalar: [["teslim subesi", 6], ["sure secimi", 3], ["hatirlatma tercihi", 4], ["onay", 2]] }, ]; console.log("\nekran karar noktasi toplam bit karar suresi"); let toplamBit = 0, toplamSure = 0, toplamNokta = 0; for (const { ekran, noktalar } of AKIS) { const bit = noktalar.reduce((t, [, n]) => t + log2(n + 1), 0); const sure = noktalar.reduce((t, [, n]) => t + esOlasiSure(n), 0); toplamBit += bit; toplamSure += sure; toplamNokta += noktalar.length; console.log(`${ekran.padEnd(16)} ${String(noktalar.length).padStart(13)} ${bit.toFixed(2).padStart(11)} ${(sure.toFixed(2) + " sn").padStart(13)}`); } console.log(`${"TOPLAM".padEnd(16)} ${String(toplamNokta).padStart(13)} ${toplamBit.toFixed(2).padStart(11)} ${(toplamSure.toFixed(2) + " sn").padStart(13)}`); // 5) Karar yorgunlugu: harcanan bit arttikca hata olasiligi yukselir // p_hata(x) = p0 + k * (x / butce)^2 ; x = o ana kadar harcanan bit const P0 = 0.02, K = 0.16, BUTCE = 32; function akisHatasi(akis) { let harcanan = 0, beklenenHata = 0; for (const { noktalar } of akis) { for (const [, n] of noktalar) { const bit = log2(n + 1); const p = Math.min(1, P0 + K * Math.pow(harcanan / BUTCE, 2)); beklenenHata += p; harcanan += bit; } } return { harcanan, beklenenHata }; } const once = akisHatasi(AKIS); console.log(`\nharcanan bilgi ${once.harcanan.toFixed(2)} bit, beklenen hatali secim sayisi ${once.beklenenHata.toFixed(3)}`); // 6) Azaltilmis akis: varsayilanlari olan alanlar karar noktasi olmaktan cikar const AZALTILMIS = [ { ekran: "arama", noktalar: [["arama alani", 1]] }, { ekran: "sonuc listesi", noktalar: [["suzgec paneli (4 grup)", 4], ["grup ici secim", 6], ["kayit secimi", 20]] }, { ekran: "kayit ayrinti", noktalar: [["odunc / rezerve / listeye ekle", 3]] }, { ekran: "odunc onayi", noktalar: [["onay", 2]] }, ]; const sonra = akisHatasi(AZALTILMIS); const azSure = AZALTILMIS.reduce((t, e) => t + e.noktalar.reduce((s, [, n]) => s + esOlasiSure(n), 0), 0); const azNokta = AZALTILMIS.reduce((t, e) => t + e.noktalar.length, 0); console.log(`azaltilmis akis: ${azNokta} karar noktasi, ${sonra.harcanan.toFixed(2)} bit, ${azSure.toFixed(2)} sn, beklenen hatali secim ${sonra.beklenenHata.toFixed(3)}`); console.log(`kazanc: ${(toplamNokta - azNokta)} karar noktasi, ${(toplamSure - azSure).toFixed(2)} sn, ${((1 - sonra.beklenenHata / once.beklenenHata) * 100).toFixed(1)} % daha az beklenen hata`); ``` ``` secenek bilgi (bit) karar suresi 2 1.585 0.438 sn 4 2.322 0.548 sn 8 3.170 0.675 sn 12 3.700 0.755 sn 16 4.087 0.813 sn 24 4.644 0.897 sn 32 5.044 0.957 sn 24 suzgec secenegi icin duzen karsilastirmasi duz liste (24) 0.897 sn 4 grup x 6 secenek 1.169 sn (fark 0.273 sn) 3 grup x 8 secenek 1.175 sn (fark 0.279 sn) 2 grup x 12 secenek 1.193 sn (fark 0.296 sn) kullanim dagilimi es olasili olmadiginda (24 secenek) es olasili dagilim entropi 4.585 bit sure 0.888 sn gozlenen dagilim entropi 2.967 bit sure 0.645 sn siklik sirasina koymanin kazanci: 0.243 sn gruplamanin kazanci (es olasili varsayimiyla): -0.273 sn ekran karar noktasi toplam bit karar suresi arama 3 5.58 1.44 sn sonuc listesi 4 13.94 2.89 sn kayit ayrinti 2 4.00 1.00 sn odunc onayi 4 8.71 2.11 sn TOPLAM 13 32.24 7.44 sn harcanan bilgi 32.24 bit, beklenen hatali secim sayisi 0.943 azaltilmis akis: 6 karar noktasi, 14.11 bit, 3.32 sn, beklenen hatali secim 0.170 kazanc: 7 karar noktasi, 4.12 sn, 82.0 % daha az beklenen hata ``` #### Seçenek Eklemek Ucuzdur, Seçenek Kümesi Eklemek Pahalıdır İlk tablo logaritmik artışın ne demek olduğunu gösteriyor. Seçenek sayısı ikiden otuz ikiye, yani on altı katına çıkarken karar süresi 0.438 saniyeden 0.957 saniyeye, yani yalnızca 2.2 katına çıkıyor. Sekiz seçenekten on altıya geçmenin bedeli 0.138 saniye. Bu, tek bir açılır listeye seçenek eklemenin ucuz olduğu anlamına gelir. Pahalı olan başka bir şeydir ve dördüncü tabloda görünür: **ayrı bir karar noktası eklemek.** Her karar noktası $a$ sabitini yeniden ödetir. Üçüncü ekrandaki iki karar noktası 1.00 saniye tutuyor; bunun 0.40 saniyesi, yani yüzde 40'ı, seçeneklerin sayısından değil karar noktalarının sayısından geliyor. Kural şudur: **on iki seçenekli bir alan, üç seçenekli dört alandan daha ucuzdur.** Hesap bunu doğruluyor — on iki seçenekli tek alan 0.755 saniye, üç seçenekli dört alan $4 \times 0.500 = 2.000$ saniye. #### Gruplamanın Etkisi Beklenenin Tersidir İkinci tablo, sık verilen bir tasarım öğüdüyle çelişiyor. Yirmi dört seçenekli düz liste 0.897 saniye; aynı yirmi dört seçenek dört gruba bölündüğünde 1.169 saniye. Gruplama karar süresini **0.273 saniye artırıyor**, azaltmıyor. Nedeni önceki paragraftaki kuraldır: gruplama, tek bir karar noktasını iki karar noktasına çeviriyor ve $a$ sabiti iki kez ödeniyor. Bu sonuç gruplamanın yanlış olduğu anlamına gelmez; gruplamanın **karar süresi için yapılmadığı** anlamına gelir. Gruplama başka bir maliyeti düşürür: kullanıcının aradığı seçeneği listede **bulma** maliyetini. Yirmi dört ögelik etiketsiz bir listede kullanıcı ögeleri okumak zorundadır; dört başlıklı bir listede yalnızca bir başlığın altını okur. Hick–Hyman bağıntısı seçeneğin zaten bilindiğini varsayar — arama maliyetini hesaba katmaz. İki maliyet ayrı ayrı ölçülür ve ayrı ayrı gerekçelendirilir. Üçüncü tablo daha büyük bir kazanç gösteriyor. Süzgeç kullanımı eş olasılıklı değilse — kullanıcıların yüzde 77'si yalnızca üç ölçütü kullanıyorsa — entropi 4.585 bitten 2.967 bite düşüyor ve süre 0.888 saniyeden 0.645 saniyeye iniyor. Sık kullanılanı öne koymanın kazancı 0.243 saniye; gruplamanın "kazancı" ise eksi 0.273 saniye. Yük düşürmenin en verimli yolu seçenekleri yeniden düzenlemek değil, **kullanım dağılımını arayüze yansıtmaktır.** Bunun bir önkoşulu var: kullanım dağılımının bilinmesi. Bu dağılım tahminle değil ölçümle elde edilir; ölçme konusunun konusudur. #### Yorgunluk Yükün İkinci Faturasıdır Beşinci hesap yükün süre dışında bir bedeli daha olduğunu modelliyor. Kullanıcının dikkati sınırlıdır ve harcandıkça hata olasılığı yükselir. Modelde hata olasılığı, o ana kadar harcanmış bit sayısının karesiyle artıyor. Ödünç alma akışının tamamı on üç karar noktası ve 32.24 bit tutuyor. Bu yükte beklenen hatalı seçim sayısı 0.943 — akışı tamamlayan her kullanıcı ortalama bir kararı yanlış veriyor. Yanlış verilen karar akışın sonundaki bir karar olma eğilimindedir; en yorgun anlar en son ekrandadır. Katalog arayüzünde bu ekran ödünç onayıdır: teslim şubesi, süre ve hatırlatma tercihi burada seçilir. Yanlış şubeye ısmarlanan bir kitap, kullanıcının en pahalı hatasıdır. Altıncı hesap yedi karar noktasını kaldırıyor. Kaldırılan alanlar yok olmuyor; **varsayılan** değer alıyorlar. Teslim şubesi kullanıcının bağlı olduğu şube, süre en uzun süre, hatırlatma tercihi açık geliyor. Kullanıcı isterse değiştirebiliyor ama değiştirmediği sürece karar vermek zorunda kalmıyor. Sonuç: 7.44 saniye yerine 3.32 saniye ve yüzde 82 daha az beklenen hata. Buradan iki ayrı sonuç çıkar ve karıştırılmamalıdırlar. Birincisi bir tasarım kazancıdır: kullanıcıdan istenmeyen karar, verilmeyen karardan iyidir. İkincisi bir uyarıdır: varsayılan koymak, kararı kullanıcıdan alıp tasarımcıya vermektir. Yukarıdaki üç varsayılan kullanıcının yararınadır — kullanıcı bilseydi de aynısını seçerdi. Aynı mekanizma kullanıcının aleyhine kurulabilir. Varsayılanların gücü ve o gücün sınırı ayrı bir dersin konusudur. #### Yükü Ölçmenin Pratik Yolu Bir ekranın yükünü ölçmek için tasarım aracına gerek yok; sayım yeter. **Bağımsız karar noktalarını say.** Kullanıcının değer atamak zorunda olduğu her alan bir noktadır. Değeri önceden dolu ve kullanıcı dokunmadan geçebiliyorsa nokta sayılmaz. **Her noktanın seçenek sayısını yaz ve $\log_2(n+1)$ topla.** Toplam, ekranın bit cinsinden yüküdür. Ekranlar arasında karşılaştırma bu sayıyla yapılır. **Aynı akıştaki toplam biti izle.** Yorgunluk akış boyunca birikir; tek tek makul görünen ekranlar toplandığında makul olmayabilir. **Sırayı kullanım dağılımına göre kur.** Sıklık sırası, gruplamadan daha büyük bir kazanç verir ve karar noktası eklemez. #### Özet - Hick–Hyman bağıntısı karar süresini seçenek sayısının logaritmasına bağlar: $T = a + b \log_2(n+1)$; seçenek sayısını ikiye katlamak süreye bir bit ekler. - Seçenek eklemek ucuz, karar noktası eklemek pahalıdır; on iki seçenekli tek alan, üç seçenekli dört alandan yaklaşık 2.6 kat hızlı seçilir. - Gruplama karar süresini düşürmez, hesapta 0.273 saniye artırır; gruplamanın gerekçesi karar süresi değil, seçeneği listede bulma maliyetidir. - Kullanım dağılımı eş olasılıklı olmadığında entropi düşer; süzgeçleri sıklık sırasına koymak 0.243 saniye kazandırır ve karar noktası eklemez. - Yük akış boyunca birikir ve hata olasılığını yükseltir; on üç karar noktalı ödünç akışı altı noktaya indiğinde beklenen hatalı seçim yüzde 82 azalır. - Varsayılan vermek kararı kullanıcıdan alıp tasarımcıya devretmektir; kazancı da riski de buradan gelir. #### Sonraki Adım Bu ders kullanıcının bir kararı **ne kadar zor** verdiğini ölçtü. Ölçmediği şey, kararı hiç vermemesi. Katalog kullanıcısı ödünç alma akışını tamamlamayabilir; yük düşük olsa bile başlamayabilir. Sonraki ders davranışın gerçekleşmesi için hangi üç koşulun aynı anda sağlanması gerektiğini kurar ve bu koşullardan hangisine müdahale etmenin daha çok kullanıcıyı akışa soktuğunu hesaplar. ### Davranış Modelleri Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/davranis-modelleri Bir davranışın gerçekleşmesi için motivasyon, yetenek ve tetikleyicinin aynı anda gerekmesi; iki müdahale türünün nüfus üzerindeki etkisinin hesaplanması ve motivasyon kazancının niçin sönümlendiği. Önceki ders ödünç alma akışının yükünü on üç karar noktasından altıya indirdi ve süreyi 7.44 saniyeden 3.32 saniyeye çekti. Bu, akışa **giren** kullanıcının işini kolaylaştıran bir kazançtır. Cevaplanmayan soru şudur: kullanıcı akışa niye girsin? Katalog kullanıcılarının çoğu kayıt ayrıntısını açar, okur ve ödünç almadan çıkar. Yük düşük olsa bile davranış gerçekleşmeyebilir. Bu ders bir davranışın gerçekleşmesi için hangi koşulların aynı anda sağlanması gerektiğini kurar ve bu koşullardan hangisine müdahale etmenin daha çok kullanıcıyı eyleme geçirdiğini hesaplar. #### Üç Koşul Aynı Anda Gerekir Yaygın kullanılan **davranış modeli**, bir davranışın üç koşulun kesişiminde gerçekleştiğini söyler. **Motivasyon (motivation)**, kullanıcının o davranışı yapmayı isteme derecesidir. Katalogda bir kaydı ödünç almanın motivasyonu, kullanıcının o kitaba duyduğu ihtiyaçtan gelir; arayüz bu ihtiyacı yaratmaz, olsa olsa görünür kılar. **Yetenek (ability)**, davranışı yapabilme kolaylığıdır. Yetenek yalnızca kullanıcının becerisi değildir; görevin maliyetiyle birlikte belirlenir. Aynı kullanıcı, on üç karar noktalı bir akışta altı karar noktalı akıştakinden daha düşük yeteneğe sahiptir. **Tetikleyici (trigger)**, davranışı o anda başlatan işarettir. Kayıt ayrıntısındaki "Ödünç al" düğmesi bir tetikleyicidir; teslim tarihi yaklaşan kitabı bildiren ileti de öyle. Üçü **çarpımsal** biçimde işler: biri sıfırsa davranış olmaz. Motivasyonu yüksek ama tetikleyiciyi görmeyen kullanıcı ödünç almaz. Tetikleyiciyi gören ama akışı tamamlayacak yeteneği olmayan kullanıcı da almaz. Bu, gözlenen bir "dönüşüm düşüklüğünün" en az üç farklı nedeni olabileceği anlamına gelir ve hangisi olduğu tahminle bulunmaz. #### İki Müdahalenin Nüfus Üzerindeki Etkisi Aşağıdaki hesap iki bin kullanıcılık bir nüfus kuruyor. Her kullanıcının bir motivasyonu ve bir temel becerisi var. Yetenek, beceriyle akış maliyetinin birlikte belirlediği bir büyüklük: maliyet arttıkça yetenek düşüyor. Davranış, motivasyon ile yeteneğin çarpımı bir eşiği geçtiğinde ve tetikleyici görüldüğünde gerçekleşiyor. İki müdahale karşılaştırılıyor: motivasyonu on beş puan artırmak (ödünç almanın yararını görünür kılan bir metin) ve akışı on üç karardan altı karara indirmek. ```js // davranis.mjs — motivasyon, yetenek ve tetikleyici cercevesinin nufus uzerinde hesabi function uretec(tohum) { let s = tohum >>> 0; return () => { s = (s * 1664525 + 1013904223) >>> 0; return s / 4294967296; }; } const NUFUS = 2000; const ESIK = 20; // motivasyon x yetenek bu esigi gecmelidir // Nufus: her kullanicinin motivasyonu (0-100) ve temel becerisi (0.2-1.0) function nufus() { const rnd = uretec(19770401); const k = []; for (let i = 0; i < NUFUS; i++) { k.push({ motivasyon: rnd() * 100, beceri: 0.2 + rnd() * 0.8 }); } return k; } // Akis maliyeti yetenegi asagi ceker; maliyet 02. dersteki karar suresidir. const yetenek = (beceri, maliyet) => beceri * (4 / (4 + maliyet)); function oran(kisiler, { maliyet, motivasyonEki = 0, tetikleyiciOrani = 1 }) { let eyleme = 0; for (const k of kisiler) { const m = Math.min(100, k.motivasyon + motivasyonEki); if (m * yetenek(k.beceri, maliyet) >= ESIK) eyleme++; } return (eyleme / kisiler.length) * tetikleyiciOrani * 100; } const K = nufus(); const TAM_AKIS = 7.44; // 02. ders: 13 karar noktali akis const AZALTILMIS = 3.32; // 02. ders: 6 karar noktali akis console.log("mudahale akis maliyeti eyleme gecen"); const temel = oran(K, { maliyet: TAM_AKIS }); console.log(`yok (temel durum) ${TAM_AKIS.toFixed(2)} sn ${temel.toFixed(1).padStart(6)} %`); const motivasyonlu = oran(K, { maliyet: TAM_AKIS, motivasyonEki: 15 }); console.log(`motivasyon +15 ${TAM_AKIS.toFixed(2)} sn ${motivasyonlu.toFixed(1).padStart(6)} %`); const yetenekli = oran(K, { maliyet: AZALTILMIS }); console.log(`akis 13 karardan 6 karara indirildi ${AZALTILMIS.toFixed(2)} sn ${yetenekli.toFixed(1).padStart(6)} %`); const ikisi = oran(K, { maliyet: AZALTILMIS, motivasyonEki: 15 }); console.log(`ikisi birlikte ${AZALTILMIS.toFixed(2)} sn ${ikisi.toFixed(1).padStart(6)} %`); // Tetikleyici: kullanici o an eylem cagrisini gormuyorsa davranis gerceklesmez console.log("\ntetikleyici gorunurlugu eyleme gecen (azaltilmis akis)"); for (const t of [0.3, 0.6, 0.9, 1.0]) { console.log(`${(t * 100).toFixed(0).padStart(21)} % ${oran(K, { maliyet: AZALTILMIS, tetikleyiciOrani: t }).toFixed(1).padStart(6)} %`); } // Hangi mudahale kimi eyleme geciriyor: nufusu dort bolgeye ayir const bolge = (k) => (k.motivasyon >= 50 ? "yuksek motivasyon" : "dusuk motivasyon") + (k.beceri >= 0.6 ? " / yuksek beceri" : " / dusuk beceri"); const BOLGELER = ["yuksek motivasyon / yuksek beceri", "yuksek motivasyon / dusuk beceri", "dusuk motivasyon / yuksek beceri", "dusuk motivasyon / dusuk beceri"]; function bolgeOranlari(ayar) { const sayac = {}, toplam = {}; for (const b of BOLGELER) { sayac[b] = 0; toplam[b] = 0; } for (const k of K) { const b = bolge(k); toplam[b]++; const m = Math.min(100, k.motivasyon + (ayar.motivasyonEki ?? 0)); if (m * yetenek(k.beceri, ayar.maliyet) >= ESIK) sayac[b]++; } return BOLGELER.map((b) => ({ b, oran: (sayac[b] / toplam[b]) * 100, n: toplam[b] })); } console.log("\nbolge kisi temel motivasyon+15 akis kisaltma"); const t0 = bolgeOranlari({ maliyet: TAM_AKIS }); const t1 = bolgeOranlari({ maliyet: TAM_AKIS, motivasyonEki: 15 }); const t2 = bolgeOranlari({ maliyet: AZALTILMIS }); for (let i = 0; i < BOLGELER.length; i++) { console.log( `${BOLGELER[i].padEnd(36)} ${String(t0[i].n).padStart(5)} ${(t0[i].oran.toFixed(1) + " %").padStart(8)}` + ` ${(t1[i].oran.toFixed(1) + " %").padStart(14)} ${(t2[i].oran.toFixed(1) + " %").padStart(14)}` ); } // Ikinci ziyaret: motivasyon eki soner, akis kisaltmasi kalir console.log("\nziyaret motivasyon mudahalesi akis kisaltmasi"); for (const z of [1, 2, 3]) { const ek = z === 1 ? 15 : 0; // ikna metni yalniz ilk ziyarette etkili const m = oran(K, { maliyet: TAM_AKIS, motivasyonEki: ek }); const y = oran(K, { maliyet: AZALTILMIS }); console.log(`${String(z).padStart(7)} ${(m.toFixed(1) + " %").padStart(20)} ${(y.toFixed(1) + " %").padStart(15)}`); } // Esik egrisi: bir davranisin gerceklesmesi icin gereken en az motivasyon console.log("\nyetenek gereken en az motivasyon"); for (const bec of [0.2, 0.3, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0]) { const tam = ESIK / yetenek(bec, TAM_AKIS); const az = ESIK / yetenek(bec, AZALTILMIS); console.log(`${bec.toFixed(1).padStart(7)} tam akis ${(tam > 100 ? "erisilemez" : tam.toFixed(1)).padStart(10)} azaltilmis akis ${(az > 100 ? "erisilemez" : az.toFixed(1)).padStart(10)}`); } ``` ``` mudahale akis maliyeti eyleme gecen yok (temel durum) 7.44 sn 14.6 % motivasyon +15 7.44 sn 23.5 % akis 13 karardan 6 karara indirildi 3.32 sn 34.6 % ikisi birlikte 3.32 sn 47.0 % tetikleyici gorunurlugu eyleme gecen (azaltilmis akis) 30 % 10.4 % 60 % 20.8 % 90 % 31.2 % 100 % 34.6 % bolge kisi temel motivasyon+15 akis kisaltma yuksek motivasyon / yuksek beceri 531 55.0 % 84.0 % 96.8 % yuksek motivasyon / dusuk beceri 501 0.2 % 2.2 % 26.3 % dusuk motivasyon / yuksek beceri 485 0.0 % 2.7 % 9.7 % dusuk motivasyon / dusuk beceri 483 0.0 % 0.0 % 0.0 % ziyaret motivasyon mudahalesi akis kisaltmasi 1 23.5 % 34.6 % 2 14.6 % 34.6 % 3 14.6 % 34.6 % yetenek gereken en az motivasyon 0.2 tam akis erisilemez azaltilmis akis erisilemez 0.3 tam akis erisilemez azaltilmis akis erisilemez 0.4 tam akis erisilemez azaltilmis akis 91.5 0.6 tam akis 95.3 azaltilmis akis 61.0 0.8 tam akis 71.5 azaltilmis akis 45.8 1.0 tam akis 57.2 azaltilmis akis 36.6 ``` #### Yeteneğe Müdahale Motivasyona Müdahaleden Fazlasını Getirir İlk tablo iki müdahaleyi aynı ölçekte karşılaştırıyor. Motivasyonu on beş puan artırmak eyleme geçen oranını yüzde 14.6'dan 23.5'e taşıyor. Akışı kısaltmak aynı oranı 34.6'ya taşıyor. İkisi birlikte 47.0. Bu karşılaştırmanın adil olması için iki müdahalenin de "on beş birim" olması gerekirdi; öyle değil. Karşılaştırmayı anlamlı kılan şey, iki müdahalenin **maliyetlerinin** de benzer olmasıdır: bir metin yazmak ile yedi alanı varsayılana bağlamak birbirine yakın işlerdir. Aynı emeğe karşılık ikinci müdahale iki katından fazla kullanıcıyı akışa sokuyor. Nedeni üçüncü tabloda görünür. Motivasyon müdahalesi "yüksek motivasyon / yüksek beceri" bölgesinde yüzde 55'ten 84'e çıkıyor — zaten eyleme geçmeye yakın olan grup. Diğer üç bölgede etkisi yüzde 3'ün altında. Akış kısaltması ise "yüksek motivasyon / düşük beceri" bölgesinde yüzde 0.2'den 26.3'e çıkarıyor. Bu bölge nüfusun dörtte biri ve kitabı gerçekten isteyen ama akışı tamamlayamayan kullanıcılardan oluşuyor. Son tablo bu farkın nedenini net biçimde veriyor. Yeteneği 0.4 ve altında olan kullanıcılar için tam akış **erişilemez**: motivasyon yüz puan bile olsa eşik geçilmiyor. Akış kısaldığında 0.4 yetenekli kullanıcı için gerekli motivasyon 91.5'e, 0.6 yetenekli kullanıcı için 95.3'ten 61.0'a iniyor. Motivasyon müdahalesi bu kullanıcılara hiçbir şey yapamaz; onların sorunu istememek değil, yapamamaktır. Yeteneği 0.3 ve altında olan kullanıcı için ise akışı kısaltmak da yetmiyor — bu grup için altı karar noktası hâlâ fazla ve tasarımın yapması gereken, akışı biraz daha kısaltmak değil, o kullanıcının görevi niçin tamamlayamadığını araştırmaktır. #### Motivasyon Sönümlenir, Yetenek Kalır Dördüncü tablo zaman boyutunu ekliyor. İkna metni ilk ziyarette yüzde 23.5 veriyor; ikinci ziyarette kullanıcı aynı metni okumuş olduğu için etkisi kalmıyor ve oran temel duruma, yüzde 14.6'ya dönüyor. Akış kısaltması her ziyarette yüzde 34.6 veriyor. Bu, iki müdahale türü arasındaki en pratik farktır. Motivasyon müdahalesi tekrar gerektirir; her tekrarda etkisi azalır ve etkiyi korumak için dozun artırılması gerekir. Dozun artması, ifadenin abartılmasıdır. Abartma bir noktadan sonra doğruluktan ayrılır ve bu ayrılma bu konunun sonunda ele alınacak sınırın ta kendisidir. Yetenek müdahalesi tekrar gerektirmez; akış bir kez kısaltıldığında kısa kalır. Bir kararı kullanıcıdan almanın kalıcı olması, aynı zamanda o kararın doğru varsayılana bağlanmasını daha önemli hâle getirir. #### Tetikleyici Çarpandır, Toplanan Değil İkinci tablo tetikleyicinin farklı bir büyüklük olduğunu gösteriyor. Görünürlük yüzde 30'ken eyleme geçen oran 10.4; yüzde 100'ken 34.6. İlişki doğrusal, çünkü tetikleyici diğer iki koşulun çarpanıdır: kullanıcı hazır olsa bile o an işareti görmüyorsa davranış gerçekleşmez. Tetikleyicinin tasarımında iki ayrı soru vardır ve karıştırılırlar. Birincisi **görünürlük**: eylem çağrısı kullanıcının baktığı yerde mi? Bu, Arayüz Tasarımının Temelleri kursundaki görsel hiyerarşi sorusudur. İkincisi **zamanlama**: tetikleyici, kullanıcının motivasyonunun ve yeteneğinin eşiği geçtiği anda mı geliyor? İkinci soru ayrımın kaynağıdır. Teslim tarihi yaklaşan kitabı bildiren bir ileti, kullanıcının o bilgiye ihtiyaç duyduğu anda gelir; kullanıcı bu iletiyi istediğini bilseydi de isterdi. Kullanıcının hiç ilgilenmediği bir konuda gönderilen bir ileti ise bir tetikleyici değil, bir kesintidir. İkisi arasındaki fark, iletinin kullanıcının mevcut motivasyonuna mı yaslandığı yoksa motivasyon yaratmaya mı çalıştığıdır. #### Model Ne Söylemez Bu çerçeve bir tanımlama aracıdır, bir tahmin aracı değil. Eşik değeri, çarpımsal biçim ve motivasyon–yetenek dağılımı varsayımdır; başka varsayımlar başka sayılar verir. Hesabın taşıdığı sonuç şudur: **davranış gerçekleşmediğinde eksik olan koşul belirlenmeden müdahale seçilemez.** Yetenek eksikse ikna metni işe yaramaz: düşük becerili bölgede motivasyonu artırmak katılımı yüzde 0.2'den yalnız 2.2'ye çıkarırken akışı kısaltmak 26.3'e çıkarıyor. İki koşul birden eksikse hiçbir müdahale sonuç vermiyor. Bir şey daha söylemez. Model, davranışın gerçekleşmesinin **iyi** olduğunu varsaymaz. Modelde eyleme geçen oranını artırmanın bir yolu da eşiği düşürmek, yani kullanıcının kararını yeterince düşünmeden vermesini sağlamaktır. Ödünç alma akışında bu, kullanıcıyı istemediği bir kitapla baş başa bırakır. Ölçüt burada da aynıdır: kullanıcı, tasarımcının bu değişikliği niçin yaptığını bilseydi de aynı kararı verir miydi? Akışın kısaltılmasında yanıt evettir. Kararın düşünülmesini engelleyen bir hızlandırmada değildir. #### Özet - Bir davranış motivasyon, yetenek ve tetikleyicinin çarpımı bir eşiği geçtiğinde gerçekleşir; biri sıfırsa davranış olmaz. - Yetenek kullanıcının becerisi değil, beceriyle görev maliyetinin birlikte belirlediği büyüklüktür; akışı kısaltmak yeteneği artırır. - Hesapta motivasyon müdahalesi eyleme geçen oranını yüzde 14.6'dan 23.5'e, akış kısaltması 34.6'ya taşıdı; ikisi birlikte 47.0. - Motivasyon müdahalesi zaten eşiğe yakın olan gruba etki eder; düşük yetenekli grup için tam akış motivasyon yüz puan olsa bile erişilemezdir. - Motivasyon kazancı ikinci ziyarette sönümlenir ve korunması için dozun artırılmasını gerektirir; yetenek kazancı her ziyarette aynı kalır. - Eyleme geçen oranını artırmanın bir yolu da kullanıcının kararını düşünmesini engellemektir; ölçüt, kullanıcının değişikliği bilseydi de aynı kararı verip vermeyeceğidir. #### Sonraki Adım Bu ders tek bir davranışı ele aldı: kullanıcı bir kez ödünç alıyor. Katalog arayüzünün asıl sorusu tekrardır — kullanıcı ikinci, beşinci, yirminci kez geri geliyor mu? Tekrar eden davranış tek seferlik davranıştan farklı bir yapıyla açıklanır. Sonraki ders bu yapıyı kurar: ipucu, rutin ve ödülün oluşturduğu döngü, tekrarla nasıl güçlenir ve tasarımcının bu döngüyü kurmaya hakkı hangi koşulda vardır? ### Alışkanlık Döngüsü Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/aliskanlik-dongusu İpucu, rutin ve ödülün oluşturduğu döngünün tekrarla güçlenmesi, üç parçadan birini zayıflatmanın bedeli ve alışkanlık gücünün kullanıcıya sağlanan yararla aynı şey olmaması. Önceki ders tek bir davranışın gerçekleşme koşullarını kurdu: motivasyon, yetenek ve tetikleyicinin çarpımı bir eşiği geçmeli. Bu çerçeve ilk ödünç almayı açıklıyor. Katalog arayüzünün asıl sorusu ise tekrardır. Kullanıcı ikinci kez, beşinci kez, yirminci kez geri geliyor mu? Tekrar eden davranış her seferinde baştan hesaplanmaz. Yeterince tekrarlandığında davranış, motivasyon eşiğini geçme işi olmaktan çıkar ve bir işarete verilen doğrudan yanıt hâline gelir. Bu ders o dönüşümün yapısını kurar ve tasarımcının bu yapıyı kurmaya hangi koşulda hakkı olduğunu tartışır. #### Döngünün Üç Parçası **Alışkanlık döngüsü (habit loop)** üç parçadan oluşur. **İpucu (cue)**, davranışı başlatan işarettir. Önceki dersteki tetikleyiciden farkı, ipucunun **yinelenen ve bağlama bağlı** olmasıdır: her salı günü gelen teslim hatırlatması bir ipucudur; bir kerelik duyuru değildir. İpucunun gücü öngörülebilirliğinden gelir. **Rutin (routine)**, ipucunun ardından yapılan davranıştır. Katalog arayüzünde rutin, ödünç aldığı kitabın süresini uzatmak ya da rafına yeni bir kitap eklemektir. Rutinin maliyeti önceki iki dersin konusuydu: karar noktası sayısı, karar süresi, yetenek. **Ödül (reward)**, rutinin sonunda gelen ve davranışı pekiştiren sonuçtur. Ödül bir oyunlaştırma ögesi olmak zorunda değildir; aradığı kitabın rafta bulunması, süre uzatmanın anında onaylanması ya da teslim tarihini artık takip etmek zorunda olmadığını bilmek de ödüldür. Üç parça bir döngü kurar: ipucu rutini başlatır, rutin ödüle götürür ve ödül bir sonraki ipucunun etkisini artırır. **Alışkanlık gücü**, bu döngünün kaç kez tamamlandığıyla birlikte artan bir büyüklüktür. #### Döngünün Tekrarla Güçlenmesi Aşağıdaki benzetim beş yüz kullanıcının yirmi altı haftasını izliyor. Her hafta ipucu gelebilir ya da gelmeyebilir; ipucu geldiğinde kullanıcı rutini tamamlayabilir ya da tamamlamayabilir; tamamladığında ödül gelebilir ya da gelmeyebilir. Alışkanlık gücü ödüllü tekrarda artıyor ve tekrarsız haftada sönüyor. Beş tasarım karşılaştırılıyor. Dördü döngünün bir parçasını zayıflatıyor; beşincisi üç parçayı da güçlendiriyor ama ziyaretin kullanıcıya yarar sağlama oranını düşürüyor. ```js // aliskanlik.mjs — ipucu, rutin ve odul dongusunun tekrarla guclenmesi function uretec(tohum) { let s = tohum >>> 0; return () => { s = (s * 1664525 + 1013904223) >>> 0; return s / 4294967296; }; } const ALFA = 0.22; // pekismis her tekrarin guc kazanci const DELTA = 0.06; // tekrar olmayan haftada sonme const HAFTA = 26; const KISI = 500; // Bir tasarim: ipucu guvenilirligi, rutin maliyeti (0-1), odul guvenilirligi ve // ziyaretin kullaniciya gercekten yarar saglama orani. const TASARIMLAR = [ { ad: "ipucu yok", ipucu: 0.15, maliyet: 0.45, odul: 0.90, fayda: 0.85 }, { ad: "odul guvenilmez", ipucu: 0.90, maliyet: 0.45, odul: 0.30, fayda: 0.85 }, { ad: "rutin agir", ipucu: 0.90, maliyet: 0.80, odul: 0.90, fayda: 0.85 }, { ad: "ucu de yerinde", ipucu: 0.90, maliyet: 0.25, odul: 0.90, fayda: 0.85 }, { ad: "sik ipucu, ilgisiz icerik", ipucu: 0.98, maliyet: 0.20, odul: 0.95, fayda: 0.18 }, ]; // Tek kullanicinin 26 haftasi. kesme verilirse o haftadan sonra ipucu seyreklesir. function kisi(t, rnd, kesme = null) { let h = 0.05; let ziyaret = 0, yararli = 0, esik = null; const h_ = {}; for (let hafta = 1; hafta <= HAFTA; hafta++) { const ipucuOrani = kesme !== null && hafta > kesme ? 0.15 : t.ipucu; const ipucuGeldi = rnd() < ipucuOrani; // Rutini tamamlama: ipucu gerekli; olasilik aliskanlik gucuyle artar, maliyetle azalir const tamamlar = ipucuGeldi && rnd() < (0.35 + 0.6 * h) * (1 - t.maliyet); if (tamamlar) { ziyaret++; if (rnd() < t.fayda) yararli++; h = rnd() < t.odul ? h + ALFA * (1 - h) : h * (1 - DELTA); } else { h = h * (1 - DELTA); } if (esik === null && h >= 0.5) esik = hafta; h_[hafta] = h; } return { h_, ziyaret, yararli, esik }; } function nufus(t, kesme = null) { const rnd = uretec(20250115); let ziyaret = 0, yararli = 0, esikSayisi = 0, esikToplam = 0; const h = { 6: 0, 12: 0, 18: 0, 26: 0 }; const kesmeH = {}; for (let i = 0; i < KISI; i++) { const k = kisi(t, rnd, kesme); ziyaret += k.ziyaret; yararli += k.yararli; for (const w of [6, 12, 18, 26]) h[w] += k.h_[w] / KISI; if (kesme !== null) kesmeH[kesme] = (kesmeH[kesme] ?? 0) + k.h_[kesme] / KISI; if (k.esik !== null) { esikSayisi++; esikToplam += k.esik; } } return { h, ziyaret: ziyaret / KISI, yararli: yararli / KISI, esikOrani: (esikSayisi / KISI) * 100, esikHafta: esikSayisi === 0 ? null : esikToplam / esikSayisi, kesmeH: kesme === null ? null : kesmeH[kesme], }; } console.log("tasarim h(6) h(12) h(18) h(26) 0.5'i gecen ort. gecis ziyaret"); const S = {}; for (const t of TASARIMLAR) { const s = nufus(t); S[t.ad] = s; console.log( `${t.ad.padEnd(25)} ${[6, 12, 18, 26].map((w) => s.h[w].toFixed(2)).join(" ")}` + ` ${(s.esikOrani.toFixed(1) + " %").padStart(11)} ${(s.esikHafta === null ? "-" : s.esikHafta.toFixed(1) + ". hafta").padStart(10)} ${s.ziyaret.toFixed(1).padStart(7)}` ); } // Dongunun uc parcasindan birini zayiflatmanin bedeli console.log("\nreferans: ucu de yerinde (h(26) = " + S["ucu de yerinde"].h[26].toFixed(2) + ", ziyaret " + S["ucu de yerinde"].ziyaret.toFixed(1) + ")"); const ref = S["ucu de yerinde"]; for (const ad of ["ipucu yok", "odul guvenilmez", "rutin agir"]) { const s = S[ad]; console.log(`${ad.padEnd(25)} h(26) referansin ${(s.h[26] / ref.h[26] * 100).toFixed(0)} %'i, ziyaret referansin ${(s.ziyaret / ref.ziyaret * 100).toFixed(0)} %'i`); } // Ziyaret sayisi ile kullaniciya saglanan yarar ayni sey degildir console.log("\ntasarim ziyaret yararli yararsiz yararli oran"); for (const t of TASARIMLAR) { const s = S[t.ad]; console.log( `${t.ad.padEnd(25)} ${s.ziyaret.toFixed(1).padStart(7)} ${s.yararli.toFixed(1).padStart(7)}` + ` ${(s.ziyaret - s.yararli).toFixed(1).padStart(8)} ${((s.yararli / s.ziyaret * 100).toFixed(1) + " %").padStart(12)}` ); } // Ipucu 14. haftada seyreklestirilirse aliskanlik ne kadar dayanir console.log("\nipucu 14. haftadan sonra seyreklestirilirse"); for (const ad of ["ucu de yerinde", "sik ipucu, ilgisiz icerik"]) { const t = TASARIMLAR.find((x) => x.ad === ad); const s = nufus(t, 14); console.log(`${ad.padEnd(25)} h(14) ${s.kesmeH.toFixed(2)} -> h(26) ${s.h[26].toFixed(2)} (${(s.h[26] / s.kesmeH * 100).toFixed(0)} % kaldi), ziyaret ${s.ziyaret.toFixed(1)}`); } ``` ``` tasarim h(6) h(12) h(18) h(26) 0.5'i gecen ort. gecis ziyaret ipucu yok 0.06 0.07 0.08 0.10 1.0 % 19.4. hafta 0.9 odul guvenilmez 0.10 0.12 0.14 0.18 10.0 % 17.1. hafta 5.4 rutin agir 0.10 0.14 0.16 0.20 13.2 % 15.5. hafta 2.0 ucu de yerinde 0.30 0.49 0.61 0.69 95.4 % 11.1. hafta 10.8 sik ipucu, ilgisiz icerik 0.36 0.59 0.72 0.81 98.8 % 9.3. hafta 13.6 referans: ucu de yerinde (h(26) = 0.69, ziyaret 10.8) ipucu yok h(26) referansin 14 %'i, ziyaret referansin 8 %'i odul guvenilmez h(26) referansin 25 %'i, ziyaret referansin 50 %'i rutin agir h(26) referansin 29 %'i, ziyaret referansin 19 %'i tasarim ziyaret yararli yararsiz yararli oran ipucu yok 0.9 0.7 0.1 86.0 % odul guvenilmez 5.4 4.6 0.8 85.6 % rutin agir 2.0 1.7 0.3 85.9 % ucu de yerinde 10.8 9.2 1.6 85.5 % sik ipucu, ilgisiz icerik 13.6 2.4 11.2 17.8 % ipucu 14. haftadan sonra seyreklestirilirse ucu de yerinde h(14) 0.51 -> h(26) 0.31 (62 % kaldi), ziyaret 5.6 sik ipucu, ilgisiz icerik h(14) 0.64 -> h(26) 0.39 (61 % kaldi), ziyaret 7.2 ``` #### Üç Parça da Gereklidir, Ama Aynı Biçimde Değil İlk tablo döngünün parçalarını tek tek zayıflatmanın sonucunu veriyor. Üçü de yerinde olan tasarımda alışkanlık gücü altıncı haftada 0.30, yirmi altıncı haftada 0.69; kullanıcıların yüzde 95.4'ü 0.5 eşiğini geçiyor. Bir parça zayıfladığında yirmi altıncı haftadaki güç referansın yüzde 14 ile 29'u arasına düşüyor. İkinci tablo parçaların **farklı biçimde** başarısız olduğunu gösteriyor. İpucu yoksa kullanıcı yirmi altı haftada ortalama 0.9 kez geliyor: döngü hiç başlamıyor. Ödül güvenilmezse ziyaret sayısı referansın yüzde 50'sinde kalıyor ama alışkanlık gücü yüzde 25'te — kullanıcı geliyor, rutini yapıyor ama pekişme olmuyor. Rutin ağırsa ziyaret yüzde 19'a düşüyor ama gelenler pekişiyor; güç oranı (yüzde 29) ziyaret oranından (yüzde 19) yüksek. Tasarım sonucu şudur: **hangi parçanın zayıf olduğu, gözlenen sayı örüntüsünden okunabilir.** Ziyaret az ve güç az ise ipucu eksiktir. Ziyaret var ama güç yoksa ödül eksiktir. Ziyaret az ama gelenler kalıcıysa rutin ağırdır. Bu üçü aynı "düşük tekrar" göstergesi altında toplanır ve ayrılmadan müdahale edilemez. #### Alışkanlık Gücü Bir Başarı Ölçütü Değildir Üçüncü tablo bu dersin ağırlık merkezidir. "Sık ipucu, ilgisiz içerik" tasarımı bütün alışkanlık göstergelerinde birinci: en yüksek güç (0.81), en yüksek eşik geçme oranı (yüzde 98.8), en erken eşik geçişi (9.3. hafta) ve en çok ziyaret (13.6). Üçü de yerinde olan tasarımı her sütunda geçiyor. Aynı tabloda son sütun tersini söylüyor. On üç buçuk ziyaretin yalnızca 2.4'ü kullanıcıya bir yarar sağlıyor; on bir ziyaret boşa gidiyor. Üçü de yerinde olan tasarımda 10.8 ziyaretin 9.2'si yararlı. İkinci tasarım daha az ziyaret üretiyor ama **dört kat fazla yararlı ziyaret**. Ziyaret sayısı, oturum süresi ve geri dönüş sıklığı alışkanlığı ölçer, yararı ölçmez. Bir arayüz bu göstergelere göre eniyilenirse, kullanıcının vaktini alan ama ona bir şey vermeyen bir tasarım "başarılı" görünür. Ölçüt bu kursta baştan beri aynıdır: kullanıcı, kendisine haftada iki kez ipucu gönderildiğini ve bu ipuçlarının onda ikisinin işine yaradığını bilseydi, bu ipuçlarını almayı sürdürür müydü? Yanıt hayırsa alışkanlık kullanıcının değil, göstergenin lehinedir. Bu, tasarımcının alışkanlık kurmasının yanlış olduğu anlamına gelmez. Kütüphane kullanıcısının teslim tarihini kaçırmama alışkanlığı kullanıcının yararınadır; kullanıcı bu hatırlatmayı bilse de ister. Ayrım, alışkanlığın kime hizmet ettiğindedir ve bu üçüncü tablodaki son sütunla ölçülür. #### Alışkanlık Kendi Kendini Taşımaz Son tablo, sık dile getirilen bir varsayımı sınıyor: alışkanlık bir kez kurulduğunda kendi kendine devam eder mi? İpucu on dördüncü haftadan sonra seyrekleştirildiğinde iki tasarımda da alışkanlık gücü yaklaşık yüzde 61 seviyesine düşüyor. Üçü de yerinde olan tasarımda 0.51'den 0.31'e, diğerinde 0.64'ten 0.39'a. İki tasarım arasında anlamlı bir fark yok. Sonuç şudur: bu modelde alışkanlık ipucuya bağımlı kalır. İpucu kesildiğinde davranış söner. Bunun iki karşılığı var. Tasarım açısından: bir hatırlatmayı kaldırmak, kullanıcının o davranışı sürdüreceği anlamına gelmez; kaldırma kararı ölçülerek verilir. Etik açısından: kullanıcıyı bir ipucuya bağımlı hâle getiren tasarım, o ipucuyu kesme gücünü de elinde tutar. Bu güç, ipucunun kullanıcının işine yaradığı durumda bir hizmettir; yaramadığı durumda bir bağımlılıktır. Modelin sınırı burada belirtilmelidir. Benzetim, kullanıcının kendi içsel nedenlerini hesaba katmıyor: gerçek kullanıcı, hatırlatma gelmese de aradığı kitabı arayabilir. Modelin verdiği sonuç, alışkanlığın **arayüzün ürettiği kısmının** ipucuya bağımlı olduğudur; kullanıcının kendi motivasyonundan gelen kısmı bu benzetimin dışındadır. #### Döngüyü Kurmanın Kuralları Katalog arayüzünde alışkanlık kurmanın meşru biçimi dört kuralla özetlenir. **İpucu kullanıcının takvimine bağlanır, tasarımcının takvimine değil.** Teslim tarihi yaklaştığında gelen hatırlatma kullanıcının durumundan doğar. Haftanın belirli bir günü "yeni gelenler" göndermek arayüzün durumundan doğar; kullanıcının o an bir ihtiyacı olduğunu varsaymaz. **Rutin kısaltılır, ama karar silinmez.** Önceki derste ölçüldüğü gibi rutinin maliyetini düşürmek döngüyü güçlendirir. Düşürülecek şey karar sayısıdır; kullanıcının ödünç aldığını fark etme fırsatı değil. **Ödül rutinin doğal sonucudur.** Süre uzatmanın ödülü, sürenin uzamış olmasıdır. Rutinle ilgisiz bir ödül (rozet, sayaç, seri) döngüyü besler ama kullanıcının yararına bağlanmadığı için üçüncü tablodaki son sütunu düşürür. **Yararlı ziyaret oranı ayrı bir gösterge olarak izlenir.** Ziyaret sayısı tek başına raporlanırsa, yararsız ziyaret üreten her değişiklik iyileşme gibi görünür. #### Özet - Alışkanlık döngüsü ipucu, rutin ve ödülden oluşur; üçü tekrarla birbirini besler ve alışkanlık gücü bu tekrarlarla birikir. - Parçaların başarısızlık örüntüleri farklıdır: ipucu eksikse ziyaret de güç de düşer; ödül eksikse ziyaret var güç yok; rutin ağırsa ziyaret az ama gelenler pekişir. - Alışkanlık göstergelerinin tamamında birinci olan tasarım, yararlı ziyaret oranında yüzde 17.8'de kalabilir; alışkanlık gücü bir başarı ölçütü değildir. - Yararlı ziyaret oranı ayrı bir gösterge olarak izlenmezse, kullanıcının vaktini alan her değişiklik iyileşme gibi görünür. - Benzetimde alışkanlık ipucuya bağımlı kalır: ipucu seyreldiğinde güç yaklaşık yüzde 61 seviyesine düşer; alışkanlık kendi kendini taşımaz. - Meşruluk ölçütü aynıdır: kullanıcı ipuçlarının hangi oranda işine yaradığını bilseydi de onları almayı sürdürür müydü? #### Sonraki Adım Bu ders davranışı tekrarlatmayı ele aldı ve rutinin maliyetini düşürmenin döngüyü güçlendirdiğini gösterdi. Maliyeti düşürmenin en güçlü aracı önceki derste geçmişti ama ölçülmedi: karar noktalarını varsayılana bağlamak. Varsayılan, kullanıcının hiçbir şey yapmadığında sahip olduğu değerdir ve etkisi hem şaşırtıcı derecede büyük hem de tasarımcının elindeki en tartışmalı güçtür. Sonraki ders bu etkiyi iki senaryoda hesaplar ve bir varsayılanı meşru kılan ölçütü sayıya bağlar. ### Varsayılanların Gücü Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/varsayilanlarin-gucu Seçim mimarisinin katılım oranına etkisinin iki ayarda hesaplanması, pişmanlık oranının bir meşruluk ölçütü olarak tanımlanması ve değiştirme maliyetinin varsayılanı tuzağa çevirmesi. Önceki iki ders rutinin maliyetini düşürmenin döngüyü güçlendirdiğini gösterdi. Maliyeti düşürmenin en güçlü aracı Bilişsel Yük dersinde geçmişti ama ölçülmedi: karar noktalarını varsayılana bağlamak. On üç karar noktalı ödünç akışını altıya indiren şey buydu. **Varsayılan (default)**, kullanıcı hiçbir şey yapmadığında geçerli olan değerdir. Kullanıcının çoğu bu değeri değiştirmez — değiştirmemek, karar vermemektir ve karar vermemek her zaman daha ucuzdur. Bu, tasarımcının elindeki en güçlü ve en tartışmalı araçtır: bir onay kutusunun başlangıç durumunu belirlemek, kullanıcıların çoğunluğunun sonucunu belirlemektir. Bu ders o gücü iki ayarda ölçer ve bir varsayılanı meşru kılan ölçütü sayıya bağlar. #### Seçim Mimarisi ve Üç Düzen **Seçim mimarisi (choice architecture)**, seçeneklerin kullanıcıya sunulma biçimidir: hangisinin önceden işaretli olduğu, hangi sırayla göründükleri, değiştirmenin kaç adım sürdüğü. Seçim mimarisi tarafsız olamaz — bir onay kutusu ya işaretlidir ya değildir ve her iki durum da bir sonucu diğerinden olası kılar. Katalog arayüzünün ödünç onayı ekranında iki ayar var. Birincisi **teslim hatırlatması**: teslim tarihi yaklaştığında kullanıcıya bildirim gönderilsin mi? İkincisi **haftalık öneri bülteni**: kullanıcıya haftada bir öneri listesi gönderilsin mi? Üç düzen karşılaştırılacak: - **Kapalı varsayılan**: ayar başlangıçta kapalı; isteyen açar. - **Açık varsayılan**: ayar başlangıçta açık; istemeyen kapatır. - **Etkin seçim**: varsayılan yok; kullanıcı akışı sürdürmek için birini seçmek zorunda. Ölçülecek iki büyüklük var. **Katılım oranı**, ayarın açık kaldığı kullanıcı oranıdır. **Pişmanlık oranı**, kullanıcının, hiçbir engel olmasa seçeceğinden farklı bir durumda kalma oranıdır. İkinci büyüklük bu dersin asıl ölçütüdür. #### İki Ayarın Üç Düzendeki Sonucu Benzetim dört bin kullanıcı kuruyor. Her kullanıcının bir tercih şiddeti var: pozitifse ayarı ister, negatifse istemez, mutlak değeri ne kadar isteyip istemediğini verir. Varsayılanı değiştirmek bir maliyet gerektiriyor; kullanıcı ancak tercih şiddeti bu maliyeti aşarsa varsayılanı değiştiriyor. ```js // varsayilan.mjs — varsayilanin katilim oranina ve pismanlik oranina etkisi function uretec(tohum) { let s = tohum >>> 0; return () => { s = (s * 1664525 + 1013904223) >>> 0; return s / 4294967296; }; } // Belirlenimci normal dagilim (Box-Muller), tercih siddetini uretmek icin. function normalUretec(tohum) { const rnd = uretec(tohum); return () => { const u1 = Math.max(rnd(), 1e-12), u2 = rnd(); return Math.sqrt(-2 * Math.log(u1)) * Math.cos(2 * Math.PI * u2); }; } const KISI = 4000; const DEGISTIRME_MALIYETI = 0.55; // varsayilani degistirmek icin gereken tercih siddeti // Iki ayar. mu: tercih dagiliminin merkezi; artiysa cogunluk ayari ister. const AYARLAR = [ { ad: "teslim hatirlatmasi", mu: 0.78 }, { ad: "haftalik oneri bulteni", mu: -0.78 }, ]; function nufus(mu, tohum) { const n = normalUretec(tohum); const u = []; for (let i = 0; i < KISI; i++) u.push(mu + n()); return u; } // Uc duzen: acik varsayilan (opt-out), kapali varsayilan (opt-in), etkin secim. function sonuc(u, duzen, maliyet) { if (duzen === "etkin secim") return u > 0; // kullanici dogrudan secer const varsayilanAcik = duzen === "acik varsayilan"; const degistirir = varsayilanAcik ? (u < 0 && -u > maliyet) : (u > 0 && u > maliyet); return varsayilanAcik ? !degistirir : degistirir; } const DUZENLER = ["kapali varsayilan", "acik varsayilan", "etkin secim"]; console.log("ayar bilgili tercih duzen katilim pismanlik"); for (const a of AYARLAR) { const u = nufus(a.mu, 20260318); const bilgili = u.filter((x) => x > 0).length / KISI; for (const d of DUZENLER) { let acik = 0, pisman = 0; for (const x of u) { const s = sonuc(x, d, DEGISTIRME_MALIYETI); if (s) acik++; if (s !== x > 0) pisman++; } console.log( `${a.ad.padEnd(23)} ${((bilgili * 100).toFixed(1) + " %").padStart(14)} ${d.padEnd(18)}` + ` ${((acik / KISI * 100).toFixed(1) + " %").padStart(7)} ${((pisman / KISI * 100).toFixed(1) + " %").padStart(10)}` ); } } // Degistirme maliyeti buyudukce pismanlik nasil degisir console.log("\ndegistirme maliyeti teslim hatirlatmasi (acik vars.) oneri bulteni (acik vars.)"); console.log(" katilim pismanlik katilim pismanlik"); const uA = nufus(AYARLAR[0].mu, 20260318); const uB = nufus(AYARLAR[1].mu, 20260318); for (const m of [0.0, 0.25, 0.55, 1.0, 1.5, 2.5]) { const olc = (u) => { let acik = 0, pisman = 0; for (const x of u) { const s = sonuc(x, "acik varsayilan", m); if (s) acik++; if (s !== x > 0) pisman++; } return [(acik / KISI * 100).toFixed(1), (pisman / KISI * 100).toFixed(1)]; }; const [ka, pa] = olc(uA), [kb, pb] = olc(uB); console.log(`${m.toFixed(2).padStart(19)} ${(ka + " %").padStart(7)} ${(pa + " %").padStart(10)} ${(kb + " %").padStart(7)} ${(pb + " %").padStart(10)}`); } // Etkin secim pismanligi sifirlar ama bir karar noktasi ekler. // 02. ders: her karar noktasi akisi uzatir; uzayan akista bir kisim kullanici cikar. console.log("\netkin secimin bedeli (oneri bulteni ayari)"); const EK_KARAR_SURESI = 0.44; // 02. ders: uc secenekli alan icin A + B*log2(4) for (const terk of [0.0, 0.03, 0.06, 0.10]) { const tamamlayan = 1 - terk; let dogruAcik = 0; for (const x of uB) if (x > 0) dogruAcik++; const etkinAcik = (dogruAcik / KISI) * tamamlayan; const acikVars = uB.filter((x) => sonuc(x, "acik varsayilan", DEGISTIRME_MALIYETI)).length / KISI; const acikPisman = uB.filter((x) => sonuc(x, "acik varsayilan", DEGISTIRME_MALIYETI) !== x > 0).length / KISI; console.log( `terk ${(terk * 100).toFixed(0).padStart(2)} % akisi tamamlayan ${(tamamlayan * 100).toFixed(0)} % ` + `etkin secimle katilim ${(etkinAcik * 100).toFixed(1)} % / pismanlik 0.0 % ` + `acik varsayilanla ${(acikVars * 100).toFixed(1)} % / ${(acikPisman * 100).toFixed(1)} %` ); } console.log(`etkin secimin akisa ekledigi sure: ${EK_KARAR_SURESI.toFixed(2)} sn`); ``` ``` ayar bilgili tercih duzen katilim pismanlik teslim hatirlatmasi 78.0 % kapali varsayilan 58.7 % 19.4 % teslim hatirlatmasi 78.0 % acik varsayilan 90.8 % 12.8 % teslim hatirlatmasi 78.0 % etkin secim 78.0 % 0.0 % haftalik oneri bulteni 22.1 % kapali varsayilan 9.0 % 13.1 % haftalik oneri bulteni 22.1 % acik varsayilan 40.9 % 18.8 % haftalik oneri bulteni 22.1 % etkin secim 22.1 % 0.0 % degistirme maliyeti teslim hatirlatmasi (acik vars.) oneri bulteni (acik vars.) katilim pismanlik katilim pismanlik 0.00 78.0 % 0.0 % 22.1 % 0.0 % 0.25 84.8 % 6.7 % 29.9 % 7.8 % 0.55 90.8 % 12.8 % 40.9 % 18.8 % 1.00 96.2 % 18.1 % 58.2 % 36.1 % 1.50 98.8 % 20.7 % 76.3 % 54.2 % 2.50 99.9 % 21.9 % 95.8 % 73.7 % etkin secimin bedeli (oneri bulteni ayari) terk 0 % akisi tamamlayan 100 % etkin secimle katilim 22.1 % / pismanlik 0.0 % acik varsayilanla 40.9 % / 18.8 % terk 3 % akisi tamamlayan 97 % etkin secimle katilim 21.4 % / pismanlik 0.0 % acik varsayilanla 40.9 % / 18.8 % terk 6 % akisi tamamlayan 94 % etkin secimle katilim 20.8 % / pismanlik 0.0 % acik varsayilanla 40.9 % / 18.8 % terk 10 % akisi tamamlayan 90 % etkin secimle katilim 19.9 % / pismanlik 0.0 % acik varsayilanla 40.9 % / 18.8 % etkin secimin akisa ekledigi sure: 0.44 sn ``` #### Aynı Düzen, İki Ayarda İki Farklı Şey İlk tablonun katılım sütunu varsayılanın gücünü ölçüyor. Teslim hatırlatması kapalı varsayılanla yüzde 58.7, açık varsayılanla yüzde 90.8. Öneri bülteni kapalı varsayılanla yüzde 9.0, açık varsayılanla yüzde 40.9. Her iki ayarda da varsayılanı çevirmek katılımı yaklaşık otuz iki puan değiştiriyor; oran olarak bu, teslim hatırlatmasında bir buçuk, öneri bülteninde dört buçuk kata denk geliyor. Değişen tek şey bir onay kutusunun başlangıç durumu. Katılım sütununa bakan biri her iki ayarda da aynı sonuca varır: açık varsayılan daha iyidir. Pişmanlık sütunu bunu çürütüyor. Teslim hatırlatmasında açık varsayılanın pişmanlık oranı yüzde 12.8, kapalı varsayılanın yüzde 19.4. Açık varsayılan, kullanıcıları bilgili tercihlerine **yaklaştırıyor**. Kapalı varsayılan, hatırlatmayı isteyen ama açmak için uğraşmayan yüzde 19.4'lük bir kitleyi hatırlatmasız bırakıyor. Öneri bülteninde işaretler ters dönüyor. Açık varsayılanın pişmanlık oranı yüzde 18.8, kapalı varsayılanın yüzde 13.1. Açık varsayılan kullanıcıları bilgili tercihlerinden **uzaklaştırıyor**: bülteni istemeyen 3116 kullanıcının bir kısmı bülten almaya devam ediyor. Buradan dersin kuralı çıkar. **Varsayılan, pişmanlık oranını en aza indirecek biçimde seçilir.** Bu, "çoğunluğun bilgili tercihi hangi yöndeyse varsayılan o yönde olur" demenin ölçülebilir hâlidir. Teslim hatırlatmasında çoğunluk istiyor, varsayılan açık olur. Öneri bülteninde çoğunluk istemiyor, varsayılan kapalı olur. Kural, katılım oranına hiç bakmaz. Öneri bülteninde katılımı yüzde 9'dan 40.9'a çıkarmak mümkündür ve bu artışın tamamı, ayarı istemeyen kullanıcılardan gelir. #### Değiştirme Maliyeti Varsayılanı Tuzağa Çevirir İkinci tablo, varsayılanın gücünün nereden geldiğini gösteriyor: değiştirme maliyetinden. Maliyet sıfırken pişmanlık her iki ayarda da sıfır. Herkes istediği duruma geçiyor; varsayılanın hiçbir etkisi kalmıyor. Maliyet arttıkça katılım da pişmanlık da yükseliyor. İki ayardaki yükseliş hızları farklı. Teslim hatırlatmasında maliyet 0'dan 2.5'e çıkarken katılım yüzde 78'den 99.9'a, pişmanlık yüzde 0'dan 21.9'a çıkıyor. Öneri bülteninde katılım yüzde 22.1'den 95.8'e, pişmanlık ise yüzde 0'dan **73.7'ye** çıkıyor. Maliyet 2.5 olduğunda öneri bülteni alan her dört kullanıcıdan üçü onu istemiyor. Bu sayı, "zorlaştırılmış iptal" kalıbının niceliksel tanımıdır. Bir ayarı kapatmak zor hâle getirildiğinde katılım oranı yükselir; yükselişin tamamı pişmanlıktan gelir. Katılım oranını raporlayan bir gösterge tablosunda bu iki durum ayırt edilemez: yüzde 95.8 katılım, kullanıcıların istediği bir ayarda da istemediği bir ayarda da yüzde 95.8 görünür. Ayrımı yapan tek büyüklük pişmanlık oranıdır ve pişmanlık oranı arayüz kütüklerinden okunmaz. Kullanıcının bilgili tercihini bilmek gerekir; bu da ölçme konusunun sorusudur. #### Etkin Seçimin Bedeli ve Yeri Etkin seçim her iki ayarda da pişmanlığı sıfırlıyor: kullanıcı doğrudan seçtiği için istemediği bir durumda kalmıyor. Bedeli üçüncü tabloda. Etkin seçim akışa bir karar noktası ekliyor; Bilişsel Yük dersindeki hesaba göre bu 0.44 saniye. Süreden daha önemlisi terk: uzayan akışta bir kısım kullanıcı ödünç almayı tamamlamıyor. Yüzde 10 terk oranında bülteni isteyen kullanıcı oranı yüzde 22.1'den 19.9'a düşüyor — bültenin kendisi değil, ödünç alma işlemi kaybediliyor. Bu, etkin seçimin her yerde kullanılamayacağı anlamına gelir. Kararın ne zaman kullanıcıya bırakılacağı üç ölçütle verilir: **Sonuç geri alınabilir mi?** Bülten aboneliği her an kapatılabilir; bir kitabın yanlış şubeye ısmarlanması ısmarlandıktan sonra düzeltilemez. Geri alınamayan kararlarda etkin seçim, terk maliyetine değer. **Tercihler bölünmüş mü?** Bilgili tercih yüzde 78'e yüzde 22 gibi bir dağılım gösteriyorsa varsayılan çoğunluğa hizmet eder. Dağılım yüzde 50'ye yakınsa hiçbir varsayılan pişmanlığı düşüremez ve etkin seçim tek doğru düzendir. **Karar kimin lehine?** Ayarın açık olması arayüzün işine yarıyor ve kullanıcının işine yaramıyorsa, varsayılan seçimi tasarımcının çıkar çatışması içinde olduğu bir seçimdir. Bu durumda karar kullanıcıya bırakılır. #### Varsayılan Koymanın Kuralları **Varsayılan, bilgili çoğunluğun tercihi yönünde konur.** Bunun bilinmesi ölçüm gerektirir; tahmine dayanan varsayılan bir varsayım değil, bir dayatmadır. **Değiştirme maliyeti mümkün olduğunca düşürülür.** Varsayılanın meşruluğu, onu değiştirmenin kolaylığıyla doğru orantılıdır. Değiştirmeyi zorlaştıran her adım pişmanlık oranını yükseltir. **Varsayılan görünür yazılır.** Kullanıcının hangi değerin geçerli olduğunu görmediği bir ayar, varsayılan değil gizli bir karardır. Ödünç onayı ekranında "teslim şubesi: merkez" yazması, kullanıcının o kararın verildiğini bilmesini sağlar. **Katılım oranı ile pişmanlık oranı birlikte raporlanır.** Yalnız katılım raporlandığında, pişmanlığı artıran her değişiklik iyileşme gibi görünür. #### Özet - Varsayılan, kullanıcı hiçbir şey yapmadığında geçerli olan değerdir; benzetimde varsayılanı çevirmek katılım oranını otuz puandan fazla değiştirdi. - Katılım oranı bir varsayılanın doğruluğunu göstermez; aynı düzen bir ayarda pişmanlığı düşürürken (yüzde 19.4'ten 12.8'e) diğerinde yükseltir (yüzde 13.1'den 18.8'e). - Meşruluk ölçütü pişmanlık oranıdır: varsayılan, kullanıcıların bilgili tercihlerinden farklı bir durumda kalma oranını en aza indirecek yönde konur. - Varsayılanın gücü değiştirme maliyetinden gelir; maliyet sıfırken varsayılanın etkisi yoktur, maliyet büyüdükçe katılım artışının tamamı pişmanlıktan gelir — hesapta yüzde 95.8 katılıma karşılık yüzde 73.7 pişmanlık. - Etkin seçim pişmanlığı sıfırlar ama bir karar noktası ekler ve terk üretir; geri alınamayan kararlarda, bölünmüş tercihlerde ve çıkar çatışması olan ayarlarda seçilir. - Katılım oranı tek başına raporlandığında zorlaştırılmış iptal ile isabetli varsayılan aynı görünür. #### Sonraki Adım Varsayılan, kullanıcının kararını sessizce yönlendirir. Arayüzün elinde bir de açıkça konuşan bir araç var: başkalarının ne yaptığını göstermek. Katalogda "bu kaydı ödünç alanlar şunları da aldı" ya da "bu ay en çok ödünç alınanlar" biçimindeki bilgiler kullanıcının kararını değiştirir. Sonraki ders bu değiştirmenin mekanizmasını kurar, gösterilen sayının kendi kendini besleyen bir döngü yaratıp yaratmadığını hesaplar ve sosyal kanıtın hangi noktada bilgi olmaktan çıkıp yönlendirmeye dönüştüğünü ele alır. ### Sosyal Kanıt ve Otorite Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/sosyal-kanit-ve-otorite Görünür sayımların bilgi çağlayanı üreterek bağımsız kararı bastırması, popülerlik listesinin kendini beslemesi ve otorite işaretinin ancak kullanıcının kendi bilgisinden güvenilirse değer taşıması. Önceki ders varsayılanın kullanıcının kararını sessizce yönlendirdiğini gösterdi. Arayüzün elinde açıkça konuşan bir araç daha var: başkalarının ne yaptığını göstermek. Katalogda "bu kaydı ödünç alanlar şunları da aldı", "bu ay en çok ödünç alınanlar" ya da bir kaydın yanındaki ödünç alma sayısı bu türdendir. **Sosyal kanıt (social proof)**, kişinin belirsiz bir durumda başkalarının davranışını bir bilgi kaynağı olarak kullanmasıdır. Mekanizma temelde makuldür: başkalarının seçimi, onların bildiği bir şeyi taşıyor olabilir. Bu ders makullüğün nerede bittiğini ölçer. #### Görünür Sayım Bağımsız Bilgiyi Yok Eder İlk hesap bir katalog durumunu modelliyor. Bir eserin iki baskısı var; biri gerçekten daha uygun (daha eksiksiz, daha okunaklı). Her kullanıcı kendi başına bakınca doğru baskıyı yüzde 68 olasılıkla ayırt edebiliyor — iyi ama kusurlu bir işaret. Kırk kullanıcı sırayla geliyor. İki düzen karşılaştırılıyor: her kullanıcının yalnızca kendi işaretini gördüğü düzen ve o ana kadarki ödünç alma sayımlarını da gördüğü düzen. ```js // sosyal.mjs — gorunur sayimin bilgi tasima kapasitesine etkisi function uretec(tohum) { let s = tohum >>> 0; return () => { s = (s * 1664525 + 1013904223) >>> 0; return s / 4294967296; }; } const ISARET = 0.68; // kullanicinin kendi isaretinin dogrulugu const KULLANICI = 40; const KOSU = 4000; // ---- 1) Cogunlugun dogru karari: bagimsiz oy ile gorunur sayim ---- // Iki baski var, biri gercekten daha uygun (1). Her kullanici %68 dogru isaret aliyor. function ardisik(gorunurSayim, rnd) { let n0 = 0, n1 = 0, kendiIsareti = 0, caglayanBasi = null; for (let i = 0; i < KULLANICI; i++) { const isaret = rnd() < ISARET ? 1 : 0; const fark = n1 - n0; let secim; if (!gorunurSayim || Math.abs(fark) < 2) { secim = isaret; kendiIsareti++; } else { secim = fark >= 2 ? 1 : 0; if (caglayanBasi === null) caglayanBasi = i; } if (secim === 1) n1++; else n0++; } return { n0, n1, kendiIsareti, caglayanBasi }; } // k bagimsiz isaretin cogunlugunun dogru olma olasiligi function ikiliKatsayi(n, k) { let r = 1; for (let i = 1; i <= k; i++) r = (r * (n - k + i)) / i; return r; } function cogunlukDogrulugu(k, q) { let t = 0; for (let i = Math.floor(k / 2) + 1; i <= k; i++) t += ikiliKatsayi(k, i) * q ** i * (1 - q) ** (k - i); return t; } console.log("duzen cogunluk dogru kendi isaretini kullanan caglayanin basladigi sira"); const olculen = {}; for (const gorunur of [false, true]) { const rnd = uretec(20260527); let cogunlukDogru = 0, kendi = 0, bas = 0, basSayisi = 0; for (let k = 0; k < KOSU; k++) { const r = ardisik(gorunur, rnd); if (r.n1 > r.n0) cogunlukDogru++; kendi += r.kendiIsareti; if (r.caglayanBasi !== null) { bas += r.caglayanBasi; basSayisi++; } } const oran = cogunlukDogru / KOSU; olculen[gorunur ? "gorunur" : "gizli"] = oran; console.log( `${(gorunur ? "sayim gorunur" : "sayim gizli").padEnd(15)} ${((oran * 100).toFixed(1) + " %").padStart(14)}` + ` ${(kendi / KOSU).toFixed(1).padStart(24)} ${(basSayisi === 0 ? "-" : (bas / basSayisi).toFixed(1) + ". kullanici").padStart(27)}` ); } // Gorunur sayimli duzen kac bagimsiz oya denk dusuyor console.log("\nbagimsiz oy sayisi cogunlugun dogru olma olasiligi"); for (const k of [1, 3, 5, 11, 21, 41]) { console.log(`${String(k).padStart(18)} ${(cogunlukDogrulugu(k, ISARET) * 100).toFixed(1)} %`); } let denk = 1; while (denk < 41 && cogunlukDogrulugu(denk, ISARET) < olculen.gorunur) denk += 2; console.log(`sayim gorunurken 40 kullanici, ${denk} bagimsiz oya denk dusuyor`); // ---- 2) "En cok odunc alinanlar" listesinin kendini besleme etkisi ---- const KAYIT = 200, TUR = 60, TUR_KULLANICI = 100, LISTE = 10, LISTE_ETKISI = 6; function siraKorelasyonu(a, b) { // Spearman sira korelasyonu const sira = (v) => { const s = v.map((x, i) => [x, i]).sort((p, q) => q[0] - p[0]); const r = new Array(v.length); s.forEach(([, i], k) => { r[i] = k + 1; }); return r; }; const ra = sira(a), rb = sira(b), n = a.length, ort = (n + 1) / 2; let pay = 0, pa = 0, pb = 0; for (let i = 0; i < n; i++) { pay += (ra[i] - ort) * (rb[i] - ort); pa += (ra[i] - ort) ** 2; pb += (rb[i] - ort) ** 2; } return pay / Math.sqrt(pa * pb); } function popularite(listeVar) { const rnd = uretec(20260601); const nitelik = Array.from({ length: KAYIT }, () => 0.2 + rnd() * 0.8); const sayim = new Array(KAYIT).fill(0), ilkTur = new Array(KAYIT).fill(0); for (let tur = 0; tur < TUR; tur++) { const enCok = [...sayim.keys()].sort((a, b) => sayim[b] - sayim[a]).slice(0, LISTE); const listede = new Set(listeVar ? enCok : []); const agirlik = nitelik.map((q, i) => q * (listede.has(i) ? LISTE_ETKISI : 1)); const toplam = agirlik.reduce((a, b) => a + b, 0); for (let u = 0; u < TUR_KULLANICI; u++) { let x = rnd() * toplam, i = 0; while (x > agirlik[i] && i < KAYIT - 1) { x -= agirlik[i]; i++; } sayim[i]++; if (tur === 0) ilkTur[i]++; } } return { nitelik, sayim, ilkTur }; } console.log("\nliste nitelikle korelasyon ilk turdaki sansla korelasyon ilk 10'da gercek ilk 10"); for (const listeVar of [false, true]) { const { nitelik, sayim, ilkTur } = popularite(listeVar); const enIyi = new Set([...nitelik.keys()].sort((a, b) => nitelik[b] - nitelik[a]).slice(0, LISTE)); const enCok = [...sayim.keys()].sort((a, b) => sayim[b] - sayim[a]).slice(0, LISTE); console.log( `${(listeVar ? "liste gosteriliyor" : "liste yok").padEnd(20)} ${siraKorelasyonu(sayim, nitelik).toFixed(3).padStart(21)}` + ` ${siraKorelasyonu(sayim, ilkTur).toFixed(3).padStart(29)} ${(enCok.filter((i) => enIyi.has(i)).length + " / 10").padStart(24)}` ); } // ---- 3) Otorite isareti kendi isaretinin yerini ne zaman alir ---- console.log("\notorite dogrulugu otoriteye uyma kendi isareti en guvenilire uyma 5 bagimsiz oy"); const besOy = cogunlukDogrulugu(5, ISARET); for (const a of [0.50, 0.60, 0.68, 0.80, 0.92]) { console.log( `${a.toFixed(2).padStart(17)} ${((a * 100).toFixed(1) + " %").padStart(14)} ${((ISARET * 100).toFixed(1) + " %").padStart(14)}` + ` ${((Math.max(a, ISARET) * 100).toFixed(1) + " %").padStart(19)} ${((besOy * 100).toFixed(1) + " %").padStart(14)}` ); } ``` ``` duzen cogunluk dogru kendi isaretini kullanan caglayanin basladigi sira sayim gizli 98.4 % 40.0 - sayim gorunur 82.1 % 3.5 3.5. kullanici bagimsiz oy sayisi cogunlugun dogru olma olasiligi 1 68.0 % 3 75.8 % 5 80.9 % 11 89.7 % 21 95.8 % 41 99.2 % sayim gorunurken 40 kullanici, 7 bagimsiz oya denk dusuyor liste nitelikle korelasyon ilk turdaki sansla korelasyon ilk 10'da gercek ilk 10 liste yok 0.918 0.177 7 / 10 liste gosteriliyor 0.858 0.290 1 / 10 otorite dogrulugu otoriteye uyma kendi isareti en guvenilire uyma 5 bagimsiz oy 0.50 50.0 % 68.0 % 68.0 % 80.9 % 0.60 60.0 % 68.0 % 68.0 % 80.9 % 0.68 68.0 % 68.0 % 68.0 % 80.9 % 0.80 80.0 % 68.0 % 80.0 % 80.9 % 0.92 92.0 % 68.0 % 92.0 % 80.9 % ``` #### Bilgi Çağlayanı ve Etkin Oy Sayısı İlk tablo tersine bir sonuç veriyor. Sayım gizliyken kırk kullanıcının çoğunluğu doğru baskıyı yüzde 98.4 oranında buluyor. Sayım görünürken bu oran yüzde 82.1'e düşüyor. Kullanıcılara **daha çok bilgi** verildiğinde toplu karar **kötüleşiyor**. Nedeni ikinci sütunda. Sayım gizliyken kırk kullanıcının kırkı da kendi işaretini kullanıyor. Sayım görünürken yalnızca 3.5'i kullanıyor. Ortalama 3.5. kullanıcıdan sonra sayım farkı iki oya çıkıyor ve o noktadan sonra hiçbir kullanıcının kendi işareti kararını değiştirmeye yetmiyor. Herkes sayıma uyuyor, sayım büyüyor, uyma nedeni güçleniyor. Bu yapıya **bilgi çağlayanı (information cascade)** denir. (CSS'teki basamaklama ile karıştırılmamalıdır; burada basamaklanan biçem kuralları değil kararlardır.) Çağlayanın kritik özelliği şudur: dördüncü kullanıcıdan sonra gelen otuz altı kişinin sahip olduğu bilgi hiçbir zaman sisteme girmez. Sayım büyür ama içindeki bilgi büyümez. Üçüncü blok bunu tek bir sayıya indiriyor. Bağımsız oyların çoğunluğu 5 oyda yüzde 80.9, 41 oyda yüzde 99.2 doğruluk veriyor. Sayımın görünür olduğu düzende kırk kullanıcının ürettiği yüzde 82.1'lik doğruluk, **yedi bağımsız oya** denk düşüyor. Kırk kullanıcının otuz üçü toplu bilgiye hiçbir katkı yapmıyor. Tasarım karşılığı nettir: sayının gösterildiği an önemlidir. Kullanıcı kendi kararını verdikten **sonra** gösterilen bir sayım bilgiyi bozmaz; karar verilmeden **önce** gösterilen sayım, o kullanıcıdan sonraki bütün kullanıcıların bilgisini bastırır. #### Popülerlik Listesi Kendi Kendini Besler İkinci hesap iki yüz kayıtlı bir katalogda altmış tur boyunca ödünç almaları izliyor. Her kaydın bir niteliği var. İki düzen karşılaştırılıyor: "en çok ödünç alınan on kayıt" listesinin gösterildiği düzen ve gösterilmediği düzen. Liste yokken sıralamanın nitelikle sıra korelasyonu 0.918, ilk turdaki rastlantıyla 0.177; sonuçtaki ilk on kaydın yedisi gerçekten en nitelikli on kayıt. Liste gösterildiğinde nitelik korelasyonu 0.858'e düşüyor, rastlantı korelasyonu 0.290'a çıkıyor ve sonuçtaki ilk onun yalnızca **biri** gerçek ilk onda. Bu üçüncü sayı, ilk iki sayının gizlediği şeyi açığa çıkarıyor. Genel korelasyon çok az bozuluyor (0.918'den 0.858'e) çünkü listenin dışındaki yüz doksan kaydın sıralaması hâlâ nitelikle belirleniyor. Bozulan yer tam olarak listenin kendisi: ilk turda şansı yaver giden kayıtlar listeye giriyor, listede olmak onlara altı kat görünürlük veriyor, bu görünürlük sayımlarını artırıyor ve listede kalmalarını sağlıyor. Nitelikli ama ilk turda şanssız kayıtlar bir daha yukarı çıkamıyor. Sonuç, listenin **iddia ettiği şeyi ölçmemesidir**. "En çok ödünç alınanlar" başlığı kullanıcıya bir nitelik sıralaması vaat eder; ölçtüğü şey büyük ölçüde erken görünürlüktür. Kullanıcı bu listenin nasıl üretildiğini bilseydi ona bir nitelik işareti olarak bakmazdı. Bu, popülerlik listesinin her koşulda yanlış olduğu anlamına gelmez. Bozulmayı üreten şey **geri besleme döngüsüdür**: listede olmanın listede kalmayı kolaylaştırması. Döngüyü kıran tasarım kararları vardır — listeyi dar bir zaman penceresiyle sınırlamak, listeye giren kayıtları bir süre listeden çıkarmak, listeyi ödünç sayısı yerine tamamlanma ya da iade sonrası değerlendirme gibi daha zor taklit edilen bir ölçüte bağlamak. Her biri görünürlük kazancını sayımdan koparır. #### Otorite Ancak Daha Güvenilirse Bilgidir Son tablo otorite işaretini ele alıyor: "bölüm okuma listesinde", "kütüphaneci önerisi", "öğretim üyesi seçkisi" gibi etiketler. Kullanıcının kendi işareti yüzde 68 doğru. Otoritenin doğruluğu 0.50 iken otoriteye uymanın doğruluğu yüzde 50 — kullanıcı kendi başına karar verse yüzde 68 alacaktı. Otorite doğruluğu 0.68'e çıktığında iki seçenek eşitleniyor. Ancak 0.80 ve 0.92'de otoriteye uymak kazandırıyor. Kural şudur: **otorite işareti, kullanıcının kendi yargısından daha güvenilir olduğu ölçüde bilgidir; değilse yalnızca kararı devralmıştır.** Arayüzde bir etiket gösterildiğinde kullanıcı bu karşılaştırmayı yapamaz, çünkü etiketin doğruluğunu bilmez. Etiketi anlamlı kılan şey, dayanağının görünür olmasıdır: "hangi dersin okuma listesi", "kim önerdi", "hangi ölçütle seçildi". Dayanağı yazılmayan bir otorite etiketi kullanıcıya bir sayı değil, yalnızca bir yön verir. Son sütun tabloyu bu dersin ilk bölümüne bağlıyor. Beş **bağımsız** kullanıcının çoğunluğu yüzde 80.9 doğruluk veriyor — 0.80 doğruluklu bir otoriteden daha iyi. Kalabalık, bağımsız olduğu sürece çoğu otoriteden güvenilirdir. İlk hesap ise görünür sayımın tam olarak bu bağımsızlığı yok ettiğini gösterdi. Sosyal kanıtı değerli kılan şeyle onu gösterme biçimi birbirini bozuyor. #### Tanıma ve Reddetme Ölçütleri Bir sosyal kanıt ya da otorite işaretinin meşru olup olmadığı üç soruyla denetlenir. **Sayının doğrulanabilir bir dayanağı var mı?** "412 kullanıcı bu kaydı ödünç aldı" sayılabilir bir olguya karşılık gelir. "Bu kayıt çok popüler" hiçbir şeye karşılık gelmez ve denetlenemez. Denetlenemeyen ifade sosyal kanıt değil, sosyal kanıt görünümüdür. **Sayı kullanıcının kararından önce mi sonra mı gösteriliyor?** Karardan önce gösterilen sayım çağlayan üretir. Kaydı açan kullanıcıya ödünç sayısını göstermek yerine, ödünç aldıktan sonra "bu kaydı alan kullanıcılar şunları da aldı" demek aynı bilgiyi bağımsızlığı bozmadan verir. **Kıtlık gerçek mi?** "Bu kaydın kalan tek nüshası" ifadesi katalog verisinden doğruysa kullanıcının işine yarayan bir bilgidir: bekleme kararını değiştirir. Aynı ifade nüsha sayısından bağımsız olarak gösteriliyorsa, kullanıcının aceleci karar vermesini sağlamak için üretilmiş bir sahte kıtlık işaretidir. İkisi ekranda aynı görünür; ayrım verinin kaynağındadır. Bu üç sorunun ortak paydası, bu konunun baştan beri kullandığı ölçüttür. Kullanıcı, gördüğü sayının nasıl üretildiğini bilseydi kararı değişir miydi? Ödünç sayısı gerçek sayımdan geliyorsa değişmez. Popülerlik listesi kendi kendini besleyen bir döngüden geliyorsa değişir. Kıtlık uyarısı stoktan bağımsız gösteriliyorsa değişir — ve o zaman kararın gücü kullanıcının bilgisizliğinden geliyor demektir. #### Özet - Sosyal kanıt, başkalarının davranışının bir bilgi kaynağı olarak kullanılmasıdır; değeri, o davranışların bağımsız yargılardan doğmasına bağlıdır. - Görünür sayım bilgi çağlayanı üretir: benzetimde çoğunluğun doğruluğu yüzde 98.4'ten 82.1'e düştü ve kırk kullanıcıdan yalnızca 3.5'i kendi işaretini kullanabildi. - Görünür sayımlı kırk kullanıcı, yedi bağımsız oya denk bilgi üretir; kalan kullanıcıların bilgisi sisteme hiç girmez. - Popülerlik listesi geri besleme döngüsü kurar: hesapta sonuçtaki ilk onun yalnızca biri gerçekten en nitelikli on kayıt arasındaydı; liste niteliği değil erken görünürlüğü ölçüyor. - Otorite işareti ancak kullanıcının kendi yargısından güvenilirse bilgi taşır; beş bağımsız kullanıcının çoğunluğu, 0.80 doğruluklu bir otoriteden daha isabetlidir. - Denetim üç soruyla yapılır: sayının doğrulanabilir dayanağı var mı, karardan önce mi gösteriliyor, kıtlık gerçek mi? #### Sonraki Adım Bu ders arayüzün kullanıcıya **başkaları hakkında** verdiği bilgiyi ele aldı. Arayüzün verdiği bir bilgi türü daha var ve doğrudan kullanıcının kendisiyle ilgili: nerede olduğu, ne kadar yol aldığı, ne kadar kaldığı. Sonraki ders görünür ilerlemenin akışı tamamlama üzerindeki etkisini hesaplar, geri bildirim gecikmesinin hangi eşiklerde davranışı değiştirdiğini ele alır ve ilerleme göstergesinin ne zaman bilgi ne zaman süs olduğunu ayırır. ### İlerleme ve Geri Bildirim Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/ilerleme-ve-geri-bildirim İlerleme göstergesinin kalan işi doğru bildirip bildirmediğinin hesaplanması, tamamlama oranını yükselten yanıltmanın ayırt edilmesi ve geri bildirim gecikmesinin gösterge sınıflarına bağlanması. Önceki ders arayüzün kullanıcıya başkaları hakkında verdiği bilgiyi ele aldı. Arayüzün verdiği bir bilgi türü daha var ve doğrudan kullanıcının kendisiyle ilgili: akışın neresinde olduğu, ne kadar yol aldığı, ne kadar kaldığı. Bu bilgi kullanıcının tek bir kararını besler: devam etmek mi, çıkmak mı? Karar her adım sonunda yeniden verilir ve kullanıcının elindeki tek girdi, kalan işin ne kadar olduğuna dair tahminidir. Bu ders o tahmini ölçer, göstergenin tahmini nasıl değiştirdiğini hesaplar ve tamamlama oranını yükselten bir göstergenin ne zaman bilgi ne zaman yanıltma olduğunu ayırır. #### Adım Sayısı Zamanı Ölçmez Ödünç alma akışı altı adımdan oluşuyor ama adımlar eşit uzunlukta değil. Kayıt ayrıntısını açmak 0.8 saniye, nüsha seçimi 5.1 saniye sürüyor. Bir ilerleme çubuğu iki farklı biçimde doldurulabilir: adım sayısına göre (altı adımın üçü bitti, yüzde 50) ya da süreye göre (harcanan sürenin toplam süreye oranı). Aşağıdaki hesap iki çubuğun kalan süre tahminini karşılaştırıyor, sonra üç bin kullanıcının devam etme kararını benzetiyor. ```js // ilerleme.mjs — ilerleme gostergesinin dogrulugu ve terk uzerindeki etkisi function uretec(tohum) { let s = tohum >>> 0; return () => { s = (s * 1664525 + 1013904223) >>> 0; return s / 4294967296; }; } // Odunc alma akisinin alti adimi ve gercek sureleri (sn). const ADIMLAR = [ ["arama", 1.2], ["sonuc listesi", 3.4], ["kayit ayrinti", 0.8], ["nusha secimi", 5.1], ["onay", 1.0], ["makbuz", 2.2], ]; const SURELER = ADIMLAR.map(([, d]) => d); const TOPLAM = SURELER.reduce((a, b) => a + b, 0); const gecen = SURELER.map((_, i) => SURELER.slice(0, i + 1).reduce((a, b) => a + b, 0)); // Iki gosterge: adim sayisina gore ilerleyen cubuk, sureye gore agirliklandirilmis cubuk. const adimCubugu = (i) => (i + 1) / ADIMLAR.length; const sureCubugu = (i) => gecen[i] / TOPLAM; console.log("adim sure gecen adim cubugu sure cubugu kalan (gercek) adim cub. tahmini sure cub. tahmini"); let adimHata = 0, sureHata = 0; for (let i = 0; i < ADIMLAR.length - 1; i++) { const kalan = TOPLAM - gecen[i]; const tA = gecen[i] * (1 - adimCubugu(i)) / adimCubugu(i); const tS = gecen[i] * (1 - sureCubugu(i)) / sureCubugu(i); adimHata += Math.abs(tA - kalan) / kalan; sureHata += Math.abs(tS - kalan) / kalan; console.log( `${ADIMLAR[i][0].padEnd(15)} ${SURELER[i].toFixed(1).padStart(4)} ${gecen[i].toFixed(1).padStart(6)}` + ` ${(adimCubugu(i) * 100).toFixed(0).padStart(10)} % ${(sureCubugu(i) * 100).toFixed(0).padStart(11)} %` + ` ${kalan.toFixed(1).padStart(15)} ${tA.toFixed(1).padStart(18)} ${tS.toFixed(1).padStart(18)}` ); } const n = ADIMLAR.length - 1; console.log(`ortalama bagil hata: adim cubugu ${(adimHata / n * 100).toFixed(1)} %, sure cubugu ${(sureHata / n * 100).toFixed(1)} %`); // Terk karari: kullanici her adim sonunda kalan sureyi tahmin eder ve sabriyla karsilastirir. // Dogru karar, GERCEK kalan sure sabri asmiyorsa devam etmektir. const KISI = 3000; const BELIRSIZLIK = 2.2; // gosterge yokken kullanicinin kotumser carpani function karar(gosterge) { const rnd = uretec(20260714); let tamamlayan = 0, gereksizTerk = 0, gereksizDevam = 0; for (let k = 0; k < KISI; k++) { const sabir = 5 + rnd() * 40; // kabul edilen kalan sure (sn) let cikti = false; for (let i = 0; i < ADIMLAR.length - 1; i++) { const gercekKalan = TOPLAM - gecen[i]; const dogruDevam = gercekKalan <= sabir; let tahmin; if (gosterge === "yok") tahmin = gecen[i] * BELIRSIZLIK; else if (gosterge === "adim cubugu") tahmin = gecen[i] * (1 - adimCubugu(i)) / adimCubugu(i); else tahmin = gecen[i] * (1 - sureCubugu(i)) / sureCubugu(i); const devam = tahmin <= sabir; if (devam && !dogruDevam) gereksizDevam++; if (!devam && dogruDevam) gereksizTerk++; if (!devam) { cikti = true; break; } } if (!cikti) tamamlayan++; } return { oran: (tamamlayan / KISI) * 100, gereksizTerk, gereksizDevam }; } console.log("\ngosterge tamamlama gereksiz terk gereksiz devam yanlis karar"); for (const g of ["yok", "adim cubugu", "sure cubugu"]) { const t = karar(g); console.log( `${g.padEnd(15)} ${(t.oran.toFixed(1) + " %").padStart(9)} ${String(t.gereksizTerk).padStart(14)}` + ` ${String(t.gereksizDevam).padStart(15)} ${String(t.gereksizTerk + t.gereksizDevam).padStart(13)}` ); } console.log(`(${KISI} kullanici, akisin gercek toplam suresi ${TOPLAM.toFixed(1)} sn)`); // Geri bildirim gecikmesi siniflari ve her sinifin gerektirdigi gosterge const ISLEMLER = [ ["arama alanina yazma", 0.04], ["suzgec uygulama", 0.18], ["kayit acma", 0.7], ["nusha durumu sorgusu", 2.4], ["odunc kaydi olusturma", 6.5], ["makbuz uretimi", 14.0], ]; const sinif = (t) => t <= 0.1 ? "anlik" : t <= 1.0 ? "akis korunur" : t <= 10 ? "dikkat dagilir" : "dikkat kopar"; const gerekli = (t) => t <= 0.1 ? "gosterge gerekmez" : t <= 1.0 ? "durum degisimi yeter" : t <= 10 ? "belirsiz bekleme gostergesi" : "belirli ilerleme + kalan sure"; console.log("\nislem sure sinif gereken geri bildirim"); for (const [ad, t] of ISLEMLER) { console.log(`${ad.padEnd(25)} ${(t.toFixed(2) + " sn").padStart(8)} ${sinif(t).padEnd(15)} ${gerekli(t)}`); } // Yapay gecikme: gosterilen ilerleme ile gercek is arasindaki bag console.log("\ngosterilen ilerleme ile gercek is arasindaki iliski"); const gercekIs = [0.10, 0.25, 0.45, 0.70, 0.88, 1.00]; const durumlar = { "gercege bagli": gercekIs, "sabit hizli (yapay)": [0.17, 0.33, 0.50, 0.67, 0.83, 1.00], "sona takilan": [0.30, 0.60, 0.85, 0.93, 0.96, 1.00], }; for (const [ad, g] of Object.entries(durumlar)) { let enBuyukSapma = 0, toplam = 0; for (let i = 0; i < g.length; i++) { const s = Math.abs(g[i] - gercekIs[i]); toplam += s; if (s > enBuyukSapma) enBuyukSapma = s; } console.log(`${ad.padEnd(22)} ortalama sapma ${(toplam / g.length * 100).toFixed(1)} puan, en buyuk sapma ${(enBuyukSapma * 100).toFixed(1)} puan`); } ``` ``` adim sure gecen adim cubugu sure cubugu kalan (gercek) adim cub. tahmini sure cub. tahmini arama 1.2 1.2 17 % 9 % 12.5 6.0 12.5 sonuc listesi 3.4 4.6 33 % 34 % 9.1 9.2 9.1 kayit ayrinti 0.8 5.4 50 % 39 % 8.3 5.4 8.3 nusha secimi 5.1 10.5 67 % 77 % 3.2 5.3 3.2 onay 1.0 11.5 83 % 84 % 2.2 2.3 2.2 ortalama bagil hata: adim cubugu 31.3 %, sure cubugu 0.0 % gosterge tamamlama gereksiz terk gereksiz devam yanlis karar yok 48.7 % 1226 558 1784 adim cubugu 89.2 % 11 476 487 sure cubugu 81.4 % 0 0 0 (3000 kullanici, akisin gercek toplam suresi 13.7 sn) islem sure sinif gereken geri bildirim arama alanina yazma 0.04 sn anlik gosterge gerekmez suzgec uygulama 0.18 sn akis korunur durum degisimi yeter kayit acma 0.70 sn akis korunur durum degisimi yeter nusha durumu sorgusu 2.40 sn dikkat dagilir belirsiz bekleme gostergesi odunc kaydi olusturma 6.50 sn dikkat dagilir belirsiz bekleme gostergesi makbuz uretimi 14.00 sn dikkat kopar belirli ilerleme + kalan sure gosterilen ilerleme ile gercek is arasindaki iliski gercege bagli ortalama sapma 0.0 puan, en buyuk sapma 0.0 puan sabit hizli (yapay) ortalama sapma 4.7 puan, en buyuk sapma 8.0 puan sona takilan ortalama sapma 21.0 puan, en buyuk sapma 40.0 puan ``` #### Adım Çubuğunun Hatası Yönlüdür İlk tabloda iki çubuk ilk adımda birbirinden ayrılıyor. Arama bittiğinde adım çubuğu yüzde 17, süre çubuğu yüzde 9 gösteriyor. Kalan gerçek süre 12.5 saniye. Adım çubuğuna bakan kullanıcı 6.0 saniye tahmin ediyor — gerçeğin yarısından az. Süre çubuğu 12.5 saniye veriyor. Ortalama bağıl hata adım çubuğunda yüzde 31.3, süre çubuğunda yüzde 0. İkinci sayı bir başarı değil, tanım gereği doğrudur: süre çubuğu zaten harcanan sürenin oranını gösteriyor, dolayısıyla ondan türetilen tahmin gerçek kalan süreyi verir. Anlamlı olan birinci sayıdır. Adım çubuğunun hatası rastgele de değil. Uzun adım henüz gelmemişken çubuk iyimser (6.0 yerine 12.5), uzun adım geçtikten sonra kötümser (5.3 yerine 3.2) tahmin ürettiriyor. Yani kullanıcı akışın başında kalan işi olduğundan **az** sanıyor. #### Tamamlama Oranı Yanlış Ölçüttür İkinci tablo bu dersin ağırlık merkezidir. Gösterge yokken tamamlama oranı yüzde 48.7; adım çubuğuyla yüzde 89.2; süre çubuğuyla yüzde 81.4. Tamamlama oranına bakan biri adım çubuğunu seçer. Yanındaki üç sütun bu seçimin ne olduğunu söylüyor. Süre çubuğunda yanlış karar sayısı sıfır: hiçbir kullanıcı, devam etmeyi tercih edeceği bir akıştan çıkmıyor ve hiçbiri katlanmayacağı bir akışta kalmıyor. Adım çubuğunda 476 kullanıcı **gereksiz devam** ediyor — kalan işi olduğundan az sandıkları için, sabırlarının üzerinde bir akışı sürdürüyorlar. Adım çubuğunun tamamlama oranını yüzde 81.4'ten 89.2'ye çıkarması, yedi virgül sekiz puanlık bir kazanç gibi görünüyor. Kazancın kaynağı, kullanıcının kalan işi yanlış tahmin etmesidir. Bu, Varsayılanların Gücü dersindeki pişmanlık oranıyla aynı yapıdır: gösterge tablosundaki sayı yükseliyor, yükselişin tamamı yanılmadan geliyor. Gösterge olmayan durum ise ayrı bir kayıp türü gösteriyor: 1226 **gereksiz terk**. Bunlar, kalan iş sabırlarının altında olmasına rağmen belirsizlik yüzünden çıkan kullanıcılar. Bu, ilerleme göstergesinin asıl gerekçesidir — gösterge, kullanıcıyı akışta tutmak için değil, kullanıcının kararını gerçeğe dayandırmak için konur. Doğru göstergenin tamamlama oranını yükseltmesi bu kararın bir sonucudur, amacı değil. #### Geri Bildirim Gecikmesi Gösterge Sınıfını Belirler Üçüncü tablo farklı bir soruyu ele alıyor: bir işlem sürerken kullanıcıya ne gösterilmeli? Yanıt, işlemin süresine bağlıdır ve yerleşik üç eşikle sınıflandırılır. **0.1 saniyeye kadar** kullanıcı gecikmeyi algılamaz; sonuç anında gelmiş gibi görünür. Arama alanına yazma bu sınıftadır ve gösterge gerekmez. Bu sınıfta bir yükleme göstergesi eklemek zarar verir: göstergenin belirip kaybolması, olmayan bir gecikmeyi görünür kılar. **1 saniyeye kadar** gecikme algılanır ama kullanıcının düşünce akışı kesilmez. Süzgeç uygulama ve kayıt açma bu sınıfta. Yeterli geri bildirim, sonucun kendisinin değişmesidir — liste yenilenir, sayfa gelir. Ayrı bir bekleme göstergesi gerekmez. **10 saniyeye kadar** kullanıcının dikkati dağılır; başka bir şeye bakmaya başlar. Nüsha durumu sorgusu ve ödünç kaydı oluşturma bu sınıfta. Burada bir bekleme göstergesi gereklidir; işin ne kadar süreceği bilinmiyorsa belirsiz bir gösterge yeterlidir, çünkü kullanıcının verdiği tek karar "bekleyeyim mi" değil "arayüz çalışıyor mu" sorusudur. **10 saniyenin üstünde** dikkat kopar. Makbuz üretimi bu sınıfta. Burada belirsiz gösterge yetmez; kullanıcının işi bırakıp geri dönme kararını verebilmesi için ilerlemenin ve kalan sürenin gösterilmesi gerekir. İkinci tablodaki hesabın uygulandığı yer burasıdır. #### İlerleme Gerçek İşe Bağlanır Son tablo bir denetim aracıdır: gösterilen ilerleme ile gerçekte tamamlanan işin oranı arasındaki sapmayı ölçer. Gerçeğe bağlı gösterge sıfır sapma verir. Sabit hızlı gösterge — çubuğun eşit aralıklarla ilerlediği, işin gerçek dağılımını yansıtmadığı durum — ortalama 4.7, en fazla 8.0 puan sapıyor. Sona takılan gösterge — çubuğun hızla yüzde 85'e çıkıp orada beklediği durum — ortalama 21.0, en fazla 40.0 puan sapıyor. Sapmanın işareti önemlidir. Sona takılan gösterge işi olduğundan **fazla** tamamlanmış gösteriyor; kullanıcı "neredeyse bitti" diye bekliyor ve beklemesi uzuyor. Bu, tamamlama oranını yükselten ama kullanıcının kararını yanlış bilgiye dayandıran bir tasarımdır. Aynı yapının bir başka biçimi, işin gerçekte bitmiş olmasına rağmen bir bekleme göstergesinin belirli bir süre tutulmasıdır; bu, yapılan işi olduğundan ağır göstermek için eklenen bir gecikmedir. Ölçüt bu konunun her dersindeki ölçütle aynıdır. Kullanıcı, çubuğun gerçek işe değil sabit bir hıza bağlı olduğunu bilseydi ekranda beklemeye devam eder miydi? Sona takılan göstergede yanıt hayırdır: kullanıcı beklemeyi, "yüzde 85 bitti" bilgisine güvendiği için sürdürüyor. Gerçeğe bağlı göstergede yanıt evettir; kullanıcı zaten doğru bilgiyle karar veriyor. #### Özet - İlerleme göstergesi kullanıcının tek bir kararını besler: devam etmek mi, çıkmak mı. Gösterge, kalan işi doğru bildirdiği ölçüde işe yarar. - Adım sayısına göre ilerleyen çubuk, adımlar eşit uzunlukta değilse hatalı tahmin ürettirir; hesapta ortalama bağıl hata yüzde 31.3 ve hata akışın başında iyimser yönde. - Tamamlama oranı yanlış ölçüttür: adım çubuğu tamamlamayı yüzde 81.4'ten 89.2'ye çıkarıyor ama bu kazanç 476 kullanıcının kalan işi az sanmasından geliyor. - Doğru ölçüt yanlış karar sayısıdır; gösterge yokken 1226 kullanıcı gereksiz yere terk ediyor, süre çubuğuyla yanlış karar sayısı sıfır. - Geri bildirim gecikmesi dört sınıfa ayrılır: 0.1 saniyeye kadar gösterge gerekmez, 1 saniyeye kadar durum değişimi yeter, 10 saniyeye kadar belirsiz bekleme göstergesi, üstünde belirli ilerleme ve kalan süre gerekir. - İlerleme çubuğu gerçek işe bağlanır; sabit hızlı ya da sona takılan gösterge kullanıcının bekleme kararını yanlış bilgiye dayandırır. #### Sonraki Adım Bu konunun yedi dersinde aynı ölçüt yedi kez ortaya çıktı: kullanıcı, tasarım kararının nasıl alındığını bilseydi de aynı seçimi yapar mıydı? Belirginlikte, varsayılanda, sosyal kanıtta, ilerleme çubuğunda her seferinde aynı ayrım belirdi — kararın gücü kullanıcının bilgisinden mi geliyor, bilgisizliğinden mi? Sonraki ders bu ölçütü sistemleştirir: acele ettirme, gizli maliyet, zorlaştırılmış iptal, onay tuzağı ve sahte kıtlık kalıplarını sayılabilir göstergelere bağlar ve bir arayüzü bu göstergelerle denetlemenin yolunu kurar. ### Karanlık Kalıplar ve Etik Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/karanlik-kaliplar-ve-etik Bir tasarım kararının meşruluk ölçütünün sayılabilir göstergelere çevrilmesi, acele ettirme, gizli maliyet, zorlaştırılmış iptal, onay tuzağı ve sahte kıtlık kalıplarının tanınması ve reddedilmesi. Bu konunun yedi dersinde aynı soru yedi kez ortaya çıktı. Çift süreçli düşünme dersinde: kullanıcı listenin niçin bu sırayla dizildiğini bilseydi ilk kaydı seçer miydi? Varsayılanlar dersinde: ayarın açık geldiğini fark etseydi açık bırakır mıydı? Sosyal kanıt dersinde: sayının nasıl üretildiğini bilseydi ona güvenir miydi? İlerleme dersinde: çubuğun gerçek işe bağlı olmadığını bilseydi beklemeyi sürdürür müydü? Soru her seferinde aynıydı ve her seferinde iki yanıttan biri çıktı. Bu ders soruyu bir ölçüte, ölçütü de denetlenebilir göstergelere çevirir. #### Ölçüt **Bir tasarım kararı, kullanıcı o kararın nasıl alındığını bilseydi de aynı seçimi yapacaksa meşrudur. Kararın gücü kullanıcının bilgisizliğinden geliyorsa o karar bir karanlık kalıptır.** Ölçütün iki özelliği vardır. Birincisi, kullanıcının davranışını değiştirmeyi kendi başına kusur saymaz — her tasarım kararı davranışı değiştirir; kayıtları uygunluğa göre sıralamak da değiştirir. Kusur, değişimin bir yanlış inanç üzerine kurulmasıdır. İkincisi, tasarımcının niyetini sormaz. Bir kalıp kazayla kurulmuş olabilir; ölçüt yine de aynı sonucu verir ve düzeltme yükümlülüğü aynıdır. **Karanlık kalıp (dark pattern)**, bu ölçütü sistematik olarak çiğneyen, kullanıcının yanlış bilgisine dayanarak sonucu tasarımcının istediği yöne çeviren arayüz kalıbıdır. Aşağıdaki beş kalıp bu dersin denetim listesidir. **Acele ettirme**, kullanıcının düşünme süresini gerçek bir kısıt olmadan daraltan kalıptır: sona ermeyen ya da her oturumda yeniden başlayan geri sayımlar. **Gizli maliyet**, kullanıcının taahhüt ettiği bedelin bir kısmını taahhütten sonra gösteren kalıptır. **Zorlaştırılmış iptal**, bir duruma girmeyi kolay, çıkmayı orantısız biçimde zor yapan kalıptır. **Onay tuzağı**, kullanıcının onayladığını sandığı şeyle gerçekte onayladığı şeyin ayrıştığı kalıptır: önceden işaretlenmiş kutular, ret seçeneğini görünmez kılan düzenler. **Sahte kıtlık**, stok, süre ya da talep hakkında veriye dayanmayan bir azlık iddiasıdır. Bunların hiçbiri burada uygulama tarifi olarak verilmemiştir; her biri **tanıma hedefi** olarak tanımlanmıştır. Aşağıdaki hesap tanımayı ölçüye bağlar. #### Göstergelerin Ölçülmesi ```js // denetim.mjs — bir arayuzun karanlik kalip gostergelerinin olculmesi // ---- 1) Caba asimetrisi: bir seye girmek ile cikmak arasindaki adim farki ---- const AKISLAR = [ { ad: "odunc alma / iade", giris: 2, cikis: 2 }, { ad: "teslim hatirlatmasi", giris: 1, cikis: 1 }, { ad: "oneri bulteni", giris: 1, cikis: 4 }, { ad: "uyelik", giris: 3, cikis: 7 }, ]; console.log("akis giris adimi cikis adimi asimetri esik (2x)"); for (const a of AKISLAR) { const asimetri = a.cikis / a.giris; console.log( `${a.ad.padEnd(23)} ${String(a.giris).padStart(11)} ${String(a.cikis).padStart(12)}` + ` ${(asimetri.toFixed(2) + "x").padStart(9)} ${asimetri > 2 ? "ASILDI" : "gecti"}` ); } // ---- 2) Gizli maliyet: ilk gorulen taahhut ile son toplam arasindaki fark ---- const MALIYETLER = [ { ad: "odunc (ucretsiz)", ilk: 0, son: 0 }, { ad: "gec iade cezasi", ilk: 0, son: 12 }, { ad: "sube arasi tasima", ilk: 5, son: 5 }, { ad: "rezervasyon + tasima + gecikme", ilk: 5, son: 23 }, ]; console.log("\nkalem ilk gosterilen son toplam surpriz orani"); for (const m of MALIYETLER) { const surpriz = m.son === 0 ? 0 : (m.son - m.ilk) / m.son; console.log( `${m.ad.padEnd(32)} ${String(m.ilk).padStart(14)} ${String(m.son).padStart(11)}` + ` ${((surpriz * 100).toFixed(0) + " %").padStart(14)} ${surpriz > 0.2 ? "ASILDI" : "gecti"}` ); } // ---- 3) Kitlik iddiasinin veriyle bagi ---- // 12 kayit icin: gercek raf durumu ve arayuzde gosterilen "kalan nusha" iddiasi. const GERCEK = [1, 4, 2, 7, 1, 3, 9, 2, 5, 1, 6, 8]; const IDDIALAR = { "veriden turetilen": [1, 4, 2, 7, 1, 3, 9, 2, 5, 1, 6, 8], "sabit uyari": [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], "kismen bagli": [1, 3, 2, 3, 1, 3, 3, 2, 3, 1, 3, 3], }; function korelasyon(a, b) { const n = a.length; const oa = a.reduce((x, y) => x + y, 0) / n, ob = b.reduce((x, y) => x + y, 0) / n; let pay = 0, pa = 0, pb = 0; for (let i = 0; i < n; i++) { pay += (a[i] - oa) * (b[i] - ob); pa += (a[i] - oa) ** 2; pb += (b[i] - ob) ** 2; } return pb === 0 ? 0 : pay / Math.sqrt(pa * pb); } console.log("\niddia bicimi gercek stokla korelasyon esik (0.9)"); for (const [ad, v] of Object.entries(IDDIALAR)) { const r = korelasyon(GERCEK, v); console.log(`${ad.padEnd(21)} ${r.toFixed(3).padStart(24)} ${r >= 0.9 ? "gecti" : "ASILDI"}`); } // ---- 4) Geri sayimin gercek bir son tarihe bagli olup olmadigi ---- // Ayni kullanicinin ardisik oturumlarinda gorulen "kalan sure" (dakika). const OTURUMLAR = { "gercek son tarih": [58, 41, 27, 12, 3], "her oturumda sifirlanan": [10, 10, 10, 10, 10], "sayfa yenilendiginde sifirlanan": [10, 10, 9, 10, 10], }; console.log("\ngeri sayim oturumlar azalan mi"); for (const [ad, v] of Object.entries(OTURUMLAR)) { let azalan = true; for (let i = 1; i < v.length; i++) if (v[i] >= v[i - 1]) azalan = false; console.log(`${ad.padEnd(32)} ${v.join(", ").padEnd(20)} ${azalan ? "evet" : "HAYIR"}`); } // ---- 5) Bes gosterge birlikte: bir tasarim kararinin denetimi ---- // Olcut: kullanici karari nasil alindigini bilseydi ayni secimi yapar miydi? // Gostergeler tek tek olculur; biri bile asilirsa karar karanlik kalip sayilir. const KARARLAR = [ { ad: "teslim hatirlatmasi acik varsayilan", pismanlik: 0.128, asimetri: 1.0, surpriz: 0.0, kaynak: 1.00, geriSayim: null }, { ad: "oneri bulteni acik varsayilan", pismanlik: 0.188, asimetri: 4.0, surpriz: 0.0, kaynak: 1.00, geriSayim: null }, { ad: "son nusha uyarisi (stoktan)", pismanlik: 0.000, asimetri: 1.0, surpriz: 0.0, kaynak: 1.00, geriSayim: null }, { ad: "son nusha uyarisi (sabit)", pismanlik: 0.000, asimetri: 1.0, surpriz: 0.0, kaynak: 0.00, geriSayim: null }, { ad: "rezervasyon geri sayimi", pismanlik: 0.000, asimetri: 1.0, surpriz: 0.0, kaynak: 1.00, geriSayim: false }, { ad: "gecikme cezasi son adimda", pismanlik: 0.000, asimetri: 1.0, surpriz: 0.52, kaynak: 1.00, geriSayim: null }, ]; const ESIKLER = { pismanlik: 0.15, asimetri: 2.0, surpriz: 0.20, kaynak: 0.90 }; console.log("\nkarar asilan gosterge sonuc"); for (const k of KARARLAR) { const asilan = []; if (k.pismanlik > ESIKLER.pismanlik) asilan.push("pismanlik"); if (k.asimetri > ESIKLER.asimetri) asilan.push("caba asimetrisi"); if (k.surpriz > ESIKLER.surpriz) asilan.push("gizli maliyet"); if (k.kaynak < ESIKLER.kaynak) asilan.push("dayanaksiz iddia"); if (k.geriSayim === false) asilan.push("sahte aciliyet"); console.log( `${k.ad.padEnd(37)} ${(asilan.length === 0 ? "-" : asilan.join(", ")).padEnd(31)}` + ` ${asilan.length === 0 ? "mesru" : "KARANLIK KALIP"}` ); } ``` ``` akis giris adimi cikis adimi asimetri esik (2x) odunc alma / iade 2 2 1.00x gecti teslim hatirlatmasi 1 1 1.00x gecti oneri bulteni 1 4 4.00x ASILDI uyelik 3 7 2.33x ASILDI kalem ilk gosterilen son toplam surpriz orani odunc (ucretsiz) 0 0 0 % gecti gec iade cezasi 0 12 100 % ASILDI sube arasi tasima 5 5 0 % gecti rezervasyon + tasima + gecikme 5 23 78 % ASILDI iddia bicimi gercek stokla korelasyon esik (0.9) veriden turetilen 1.000 gecti sabit uyari 0.000 ASILDI kismen bagli 0.807 ASILDI geri sayim oturumlar azalan mi gercek son tarih 58, 41, 27, 12, 3 evet her oturumda sifirlanan 10, 10, 10, 10, 10 HAYIR sayfa yenilendiginde sifirlanan 10, 10, 9, 10, 10 HAYIR karar asilan gosterge sonuc teslim hatirlatmasi acik varsayilan - mesru oneri bulteni acik varsayilan pismanlik, caba asimetrisi KARANLIK KALIP son nusha uyarisi (stoktan) - mesru son nusha uyarisi (sabit) dayanaksiz iddia KARANLIK KALIP rezervasyon geri sayimi sahte aciliyet KARANLIK KALIP gecikme cezasi son adimda gizli maliyet KARANLIK KALIP ``` #### Dört Göstergenin Okunması **Çaba asimetrisi**, bir duruma girmek için gereken adım sayısının çıkmak için gereken adım sayısına oranıdır. Ödünç alma ile iade her ikisi de iki adım; oran 1.00. Öneri bülteni bir adımda açılıyor, dört adımda kapanıyor; oran 4.00. Bu ölçüm kütükten değil, arayüzün kendisinden yapılır: iki akışı sayarak. Sayım hiçbir varsayım gerektirmediği için en kolay denetlenen göstergedir. **Sürpriz oranı**, son toplam bedelin taahhüt anında gösterilmemiş kısmının payıdır. Şube arası taşıma ücreti baştan yazıldığı için oran sıfır. Gecikme cezası hiç gösterilmediği için oran yüzde 100. Cezanın koşullu olması bir gerekçe değildir: kullanıcı ödünç alırken gecikme durumunda ne olacağını bilmiyorsa, taahhüdünün bir kısmını görmemiştir. **Kıtlık iddiasının veriyle bağı**, gösterilen azlık iddiasıyla gerçek stok arasındaki korelasyondur. Veriden türetilen iddia 1.000 veriyor. Her kayda "son nüsha" yazan sabit uyarı 0.000 veriyor — iddia hiçbir şeye karşılık gelmiyor. Üçüncü satır ara bir durumu ölçüyor: iddia stokla kısmen ilişkili (0.807) ama stok üçün üstüne çıktığında sabitleniyor. Kısmen doğru bir iddia, denetimi geçmez; kullanıcı sayıya baktığında onun bir ölçüm olduğunu varsayar. **Geri sayımın azalıyor olması**, aciliyetin gerçek bir son tarihe bağlı olup olmadığını gösterir. Gerçek son tarihte ardışık oturumlarda görülen kalan süre azalır. Her oturumda aynı değerden başlayan geri sayımda azalmaz. Üçüncü satır kolay kaçırılan bir biçimi gösteriyor: değerler biraz oynuyor ama bir yöne gitmiyor; süre gerçekte akmıyor, yalnızca akıyormuş gibi gösteriliyor. #### Denetimin Sonucu ve Sınırları Son tablo beş göstergeyi altı karara birlikte uyguluyor. Ödünç akışındaki kararlardan ikisi bütün eşikleri geçiyor; dördü en az bir eşiği aşıyor. Denetim, hangi göstergenin aşıldığını da yazdığı için doğrudan bir düzeltme listesi üretir: öneri bülteninin varsayılanı kapatılır ve kapatma adımı bire indirilir; sabit uyarı stok verisine bağlanır ya da kaldırılır; geri sayım gerçek bir son tarihe bağlanır ya da kaldırılır; gecikme cezası ödünç onayı ekranında yazılır. Denetimin sınırları açıkça belirtilmelidir. **Eşikler bir uzlaşımdır.** Çaba asimetrisinde iki kat, sürpriz oranında yüzde 20, korelasyonda 0.90 — bunlar hesaplanmış değil, seçilmiş değerlerdir. Değerlerin işlevi tartışmayı denetime çevirmektir: eşik yazılıysa bir kararın onu aşıp aşmadığı tartışılmaz, ölçülür. Eşiğin kendisi tartışılabilir ve tartışılmalıdır. **Bütün eşikleri geçen bir karar yine de kusurlu olabilir.** Denetim, ölçülebilir izler bırakan kalıpları yakalar. Kullanıcıyı utandıran bir ret metni ("hayır, tasarruf etmek istemiyorum") hiçbir sayıyı bozmaz; onay tuzağının bu biçimi ancak metin okunarak görülür. Denetim bir tarama aracıdır, bir kanıt değil. **Hiçbir gösterge dönüşüm artışıyla dengelenemez.** Bir kalıbın ödünç alma sayısını yükseltmesi, denetimden geçtiği anlamına gelmez; Varsayılanların Gücü dersinde ve İlerleme dersinde ölçüldüğü gibi bu yükselişin kaynağı kullanıcının yanılmasıdır. Yanılma üzerine kurulmuş bir sayının büyüklüğü, kararın gerekçesi olamaz. #### Reddetmek Bu konunun tamamı, tasarımcının kullanıcının kararı üzerinde ne kadar güç taşıdığını göstermek içindi. Sonuç, gücün her tasarım kararında zaten kullanılıyor olmasıdır: tarafsız bir varsayılan, tarafsız bir sıralama, tarafsız bir vurgu yoktur. Bu yüzden mesleki tutum "etkilemekten kaçınmak" olamaz; kaçınmak mümkün değildir. Tutum şudur: **Kararın hangi göstergeyi yükselttiği yazılır.** Bir değişiklik önerildiğinde "neyi artıracağı" açıkça söylenmelidir. Yükselen sayı ödünç alma mı, yoksa istemeden verilen onay mı — bu ayrım yapılmadan tartışma yürütülemez. **Ölçüt kullanıcı adına uygulanır.** Kullanıcı odada değildir; ölçütü onun yerine uygulayacak olan tasarımcıdır. "Kullanıcı bunu bilseydi de aynı seçimi yapar mıydı" sorusunun yanıtı hayırsa, karar reddedilir. **Ret bir gerekçeyle verilir.** Yukarıdaki beş gösterge, reddin gerekçesini kişisel bir tercih olmaktan çıkarıp denetlenebilir bir bulguya çevirir. "Bunu yapmak istemiyorum" yerine "bu kararın çaba asimetrisi dört kat, eşik iki kat; kapatma adımı bire indirilebilir" denir. **Meşru bir alternatif önerilir.** Denetimden kalan her kararın, aynı amacı ölçütü çiğnemeden karşılayan bir karşılığı çoğu zaman vardır: sahte kıtlık yerine gerçek stok bilgisi, zorlaştırılmış iptal yerine simetrik akış, gizli maliyet yerine taahhüt anında tam bedel. #### Özet - Meşruluk ölçütü tektir: kullanıcı kararın nasıl alındığını bilseydi de aynı seçimi yapacaksa karar meşrudur; kararın gücü bilgisizlikten geliyorsa karanlık kalıptır. - Beş kalıp tanıma hedefi olarak tanımlanır: acele ettirme, gizli maliyet, zorlaştırılmış iptal, onay tuzağı, sahte kıtlık. - Dört gösterge ölçülebilir iz bırakır: çaba asimetrisi, sürpriz oranı, kıtlık iddiasının veriyle korelasyonu ve geri sayımın gerçekten azalıp azalmadığı. - Denetim, aşılan göstergeyi yazdığı için doğrudan bir düzeltme listesi üretir; eşikler uzlaşımdır ve tartışmayı denetime çevirmek için yazılır. - Denetim bir tarama aracıdır: bütün eşikleri geçen bir karar da kusurlu olabilir ve yükselen bir dönüşüm sayısı hiçbir göstergeyi dengelemez. - Tasarımcının tutumu etkilemekten kaçınmak değil, kararın hangi sayıyı yükselttiğini yazmak, ölçütü kullanıcı adına uygulamak, reddi gerekçeye bağlamak ve meşru alternatifi önermektir. #### Sonraki Adım Bu konu boyunca ölçütün uygulanabilmesi için sürekli bir şeye ihtiyaç duyuldu: kullanıcının bilgili tercihini, gerçek görev süresini, yararlı ziyaret oranını bilmeye. Bunların hiçbiri tahminle elde edilmez. Sonraki konu ölçmeye ayrılmıştır ve en temel soruyla başlar: bir arayüzün iyi olduğu nasıl gösterilir? Görev başarımı, süre ve hata oranı nasıl ölçülür, bu üç sayı nasıl tek bir ölçüte indirgenir ve ortalamanın yanıltıcı olduğu yerler nerelerdir? ## Ölçme Görev başarımı, süre ve hata oranından bileşik ölçüt üretimi, dönüşüm hunisinde terk noktalarının saptanması, A/B ve çok değişkenli test tasarımı ve nicel bulgunun nitel gözlemle birleştirilmesi. ### Deneyim Ölçütleri Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/deneyim-olcutleri Görev başarımının güven aralığıyla birlikte raporlanması, süre dağılımının çarpıklığı nedeniyle aritmetik ortalamanın yanıltması ve üç ölçütten ağırlıklı bileşik ölçüt üretilmesi. Davranış Tasarımı konusu boyunca ölçütü uygulayabilmek için sürekli bir şeye ihtiyaç duyuldu: kullanıcının bilgili tercihini, gerçek görev süresini, yararlı ziyaret oranını bilmeye. Bunların hiçbiri tahminle elde edilmez. Bu konu ölçmeye ayrılmıştır ve en temel soruyla başlar: bir arayüzün iyi olduğu nasıl gösterilir? Kullanılabilirlik testinden çıkan ham kayıt üç sütun taşır — görev tamamlandı mı, ne kadar sürdü, kaç hata yapıldı. Bu ders o üç sütunun nasıl okunduğunu ve ne zaman yanılttığını ele alır. #### Üç Temel Ölçüt **Görev başarımı (task success)**, görevi tamamlayan katılımcı oranıdır. Tanımın işe yaraması için "tamamlandı"nın önceden yazılmış olması gerekir. Katalog arayüzünde görev "belirli bir cildi bulup ödünç almak" ise başarı ölçütü, doğru cildin ödünç kaydına girmesidir; yanlış cildi ödünç alan katılımcı görevi tamamlamamıştır. **Görev süresi (time on task)**, göreve başlama ile bitirme arasındaki süredir. Başarısız oturumların süresi başarılı oturumlarınkiyle aynı havuzda toplanmaz: başarısız oturum zaman sınırında kesilmiştir ve gerçek süresi bilinmez. **Hata oranı (error rate)**, görev boyunca yapılan hatalı eylemlerin sayısıdır. Hata, görevden uzaklaştıran her eylemdir: yanlış süzgeci uygulamak, yanlış kaydı açmak, geri dönmek zorunda kalmak. Aşağıdaki hesap on dört oturumluk bir kaydı bu üç ölçütle işliyor. ```js // olcutler.mjs — gorev basarimi, sure ve hata oranindan bilesik olcut // 14 oturumun ham kaydi: gorev tamamlandi mi, sure (sn), hata sayisi. // Gorev: katalogda belirli bir cildi bulup odunc almak. const OTURUMLAR = [ ["K01", true, 42, 0], ["K02", true, 58, 1], ["K03", false, 180, 3], ["K04", true, 37, 0], ["K05", true, 91, 2], ["K06", true, 46, 0], ["K07", false, 180, 4], ["K08", true, 63, 1], ["K09", true, 39, 0], ["K10", true, 154, 2], ["K11", true, 51, 1], ["K12", false, 180, 2], ["K13", true, 44, 0], ["K14", true, 72, 1], ]; const n = OTURUMLAR.length; const basarili = OTURUMLAR.filter(([, b]) => b); const basariSayisi = basarili.length; // ---- 1) Gorev basarimi ve Wilson guven araligi ---- function wilson(k, N, z = 1.96) { const p = k / N, d = 1 + z * z / N; const merkez = (p + z * z / (2 * N)) / d; const yari = (z * Math.sqrt(p * (1 - p) / N + z * z / (4 * N * N))) / d; return [merkez - yari, merkez + yari]; } const [alt, ust] = wilson(basariSayisi, n); console.log(`gorev basarimi: ${basariSayisi}/${n} = ${(basariSayisi / n * 100).toFixed(1)} %`); console.log(`Wilson %95 guven araligi: [${(alt * 100).toFixed(1)} %, ${(ust * 100).toFixed(1)} %]`); // ---- 2) Sure: aritmetik ortalama ile geometrik ortalama ---- const sureler = basarili.map(([, , s]) => s); const aritmetik = sureler.reduce((a, b) => a + b, 0) / sureler.length; const geometrik = Math.exp(sureler.reduce((a, s) => a + Math.log(s), 0) / sureler.length); const sirali = [...sureler].sort((a, b) => a - b); const ortanca = sirali.length % 2 ? sirali[(sirali.length - 1) / 2] : (sirali[sirali.length / 2 - 1] + sirali[sirali.length / 2]) / 2; console.log(`\nbasarili oturum suresi (${sureler.length} oturum): ${sirali.join(", ")}`); console.log(`aritmetik ortalama ${aritmetik.toFixed(1)} sn, geometrik ortalama ${geometrik.toFixed(1)} sn, ortanca ${ortanca.toFixed(1)} sn`); console.log(`ortalamanin ustunde kalan oturum: ${sureler.filter((s) => s > aritmetik).length} / ${sureler.length}`); // ---- 3) Hata orani ---- const toplamHata = OTURUMLAR.reduce((a, [, , , h]) => a + h, 0); const hatasiz = OTURUMLAR.filter(([, , , h]) => h === 0).length; console.log(`\ntoplam hata ${toplamHata}, oturum basina ${(toplamHata / n).toFixed(2)}, hatasiz oturum ${hatasiz}/${n}`); // ---- 4) Uc olcutu tek sayiya indirgemek ---- // Her olcut once 0-1 araligina getirilir; sure ve hata ters cevrilir. const SURE_HEDEFI = 40, SURE_TAVANI = 180, HATA_TAVANI = 4; function oturumSkoru([, b, s, h]) { const basari = b ? 1 : 0; const sureSkoru = b ? Math.max(0, Math.min(1, (SURE_TAVANI - s) / (SURE_TAVANI - SURE_HEDEFI))) : 0; const hataSkoru = Math.max(0, 1 - h / HATA_TAVANI); return { basari, sureSkoru, hataSkoru, bilesik: 0.5 * basari + 0.3 * sureSkoru + 0.2 * hataSkoru }; } console.log("\noturum basari sure hata sure skoru hata skoru bilesik"); for (const o of OTURUMLAR) { const s = oturumSkoru(o); console.log( `${o[0].padEnd(7)} ${(o[1] ? "evet" : "hayir").padEnd(7)} ${String(o[2]).padStart(4)} ${String(o[3]).padStart(5)}` + ` ${s.sureSkoru.toFixed(2).padStart(11)} ${s.hataSkoru.toFixed(2).padStart(11)} ${s.bilesik.toFixed(3).padStart(8)}` ); } const bilesikler = OTURUMLAR.map((o) => oturumSkoru(o).bilesik); const bOrt = bilesikler.reduce((a, b) => a + b, 0) / n; const bSapma = Math.sqrt(bilesikler.reduce((a, b) => a + (b - bOrt) ** 2, 0) / (n - 1)); console.log(`bilesik olcut: ortalama ${bOrt.toFixed(3)}, standart sapma ${bSapma.toFixed(3)}, %95 aralik +-${(1.96 * bSapma / Math.sqrt(n)).toFixed(3)}`); // ---- 5) Agirliklarin sonuca etkisi ---- console.log("\nagirlik (basari/sure/hata) bilesik ortalama en dusuk oturum"); const AGIRLIKLAR = [[0.5, 0.3, 0.2], [1.0, 0.0, 0.0], [0.34, 0.33, 0.33], [0.2, 0.6, 0.2]]; for (const [wb, ws, wh] of AGIRLIKLAR) { const skor = OTURUMLAR.map((o) => { const s = oturumSkoru(o); return wb * s.basari + ws * s.sureSkoru + wh * s.hataSkoru; }); const ort = skor.reduce((a, b) => a + b, 0) / n; const enDusuk = OTURUMLAR[skor.indexOf(Math.min(...skor))][0]; console.log(`${`${wb} / ${ws} / ${wh}`.padEnd(26)} ${ort.toFixed(3).padStart(16)} ${enDusuk.padStart(15)}`); } ``` ``` gorev basarimi: 11/14 = 78.6 % Wilson %95 guven araligi: [52.4 %, 92.4 %] basarili oturum suresi (11 oturum): 37, 39, 42, 44, 46, 51, 58, 63, 72, 91, 154 aritmetik ortalama 63.4 sn, geometrik ortalama 57.6 sn, ortanca 51.0 sn ortalamanin ustunde kalan oturum: 3 / 11 toplam hata 17, oturum basina 1.21, hatasiz oturum 5/14 oturum basari sure hata sure skoru hata skoru bilesik K01 evet 42 0 0.99 1.00 0.996 K02 evet 58 1 0.87 0.75 0.911 K03 hayir 180 3 0.00 0.25 0.050 K04 evet 37 0 1.00 1.00 1.000 K05 evet 91 2 0.64 0.50 0.791 K06 evet 46 0 0.96 1.00 0.987 K07 hayir 180 4 0.00 0.00 0.000 K08 evet 63 1 0.84 0.75 0.901 K09 evet 39 0 1.00 1.00 1.000 K10 evet 154 2 0.19 0.50 0.656 K11 evet 51 1 0.92 0.75 0.926 K12 hayir 180 2 0.00 0.50 0.100 K13 evet 44 0 0.97 1.00 0.991 K14 evet 72 1 0.77 0.75 0.881 bilesik olcut: ortalama 0.728, standart sapma 0.380, %95 aralik +-0.199 agirlik (basari/sure/hata) bilesik ortalama en dusuk oturum 0.5 / 0.3 / 0.2 0.728 K07 1 / 0 / 0 0.786 K03 0.34 / 0.33 / 0.33 0.712 K07 0.2 / 0.6 / 0.2 0.688 K07 ``` #### Bir Oran Tek Başına Yanıltır Görev başarımı 11/14, yani yüzde 78.6. Bu sayı bir raporda tek başına yazıldığında kesinlik izlenimi verir. Wilson güven aralığı gerçeği söylüyor: yüzde 52.4 ile 92.4 arasında. Aralık, on dört oturumun neyi belirleyip neyi belirlemediğini gösteriyor. Gerçek başarım oranı yüzde 55 de olabilir, yüzde 90 da. Bu genişlikte bir aralık, "arayüz iyi mi" sorusuna yanıt vermez. Yanıt verdiği soru başkadır: arayüz kullanıcıların yarısından fazlasında işe yarıyor mu? Buna evet der. Buradan iki kural çıkar. Birincisi, **oran her zaman güven aralığıyla yazılır**; aralıksız bir oran, örneklem büyüklüğünü gizler. İkincisi, küçük örneklemli bir testin işi oran kestirmek değil, sorun bulmaktır. Kullanılabilirlik testi az sayıda katılımcıyla sorunları ortaya çıkarır; oranı hassas ölçmek için gereken katılımcı sayısı çok daha büyüktür. Aralığın hesabında Wilson yönteminin kullanılması bir ayrıntı değil. Oranın standart hatasına dayanan basit aralık, küçük örneklemlerde ve uçlara yakın oranlarda sınırların dışına taşabilir; Wilson aralığı taşmaz ve küçük örneklemde daha güvenilirdir. #### Süre Dağılımı Simetrik Değildir Başarılı on bir oturumun süreleri 37 ile 154 saniye arasında. Aritmetik ortalama 63.4 saniye. Bu ortalamanın **üstünde yalnızca üç oturum** var; sekiz oturum altında. Nedeni dağılımın çarpıklığıdır. Görev süresi aşağıdan sınırlıdır — hiçbir oturum sıfır saniyeden kısa olamaz — ama yukarıdan sınırsızdır. Bir kullanıcı takılırsa süre iki üç katına çıkar. Bu yapıdaki dağılımlarda aritmetik ortalama, birkaç uzun oturum tarafından yukarı çekilir ve "tipik" kullanıcıyı temsil etmez. Geometrik ortalama 57.6, ortanca 51.0 saniye. Ortanca, oturumların yarısının altında kaldığı süredir ve tek bir uzun oturumdan etkilenmez. Geometrik ortalama, sürelerin logaritmalarının ortalamasıdır; çarpık dağılımlarda merkezi aritmetik ortalamadan daha iyi yakalar ve ortalamanın tersine, oturum sürelerinin oranlarıyla tutarlı davranır. Kural: **süre raporlanırken ortanca ya da geometrik ortalama yazılır**; aritmetik ortalama yazılacaksa dağılımın uçları da verilir. Katalog arayüzünde 154 saniyelik oturum bir aykırı değer değil; ödünç akışında gerçek bir takılmanın izidir ve silinmez, ayrıca incelenir. #### Bileşik Ölçüt ve Ağırlıkların Sınavı Üç ölçüt ayrı ayrı raporlandığında karşılaştırma zorlaşır: bir tasarım başarımı yükseltip süreyi uzatıyorsa hangisi iyidir? Bileşik ölçüt bu soruyu yanıtlamak için kurulur. Kurulum üç adımlıdır. Her ölçüt önce 0–1 aralığına getirilir; süre ve hata "yüksek kötüdür" yönünde olduğu için ters çevrilir; sonra ağırlıklarla toplanır. Süre skoru için 40 saniye hedef, 180 saniye tavan alınmış — bunlar ölçümden değil karardan gelen sayılardır ve raporda yazılmaları gerekir. Dördüncü tablo bileşik ölçütü oturum oturum veriyor. K10 oturumu görevi tamamlamış (başarı 1) ama 154 saniye sürmüş; bileşik değeri 0.656. K12 görevi tamamlayamamış ama az hata yapmış; 0.100. Tek bir sayı, üç sütunun taşıdığı bilgiyi sıraya sokuyor. Son tablo bileşik ölçütün en önemli sınavıdır: ağırlıklar değişirse sonuç değişir mi? Ortalama bileşik değer 0.688 ile 0.786 arasında oynuyor — yüzde 14'lük bir aralık. Yani **bileşik ölçütün mutlak düzeyi ağırlıklara bağlıdır ve tek başına anlam taşımaz.** Aynı tabloda değişmeyen bir şey var: dört ağırlıklandırmanın üçünde en düşük oturum K07. Sıralama ağırlıklara karşı daha dayanıklı. Bileşik ölçütün doğru kullanımı budur: **iki tasarımı ya da iki oturumu sıralamak için kullanılır, bir eşiğe karşı ölçmek için değil.** "Bileşik ölçüt 0.75'in üstünde olsun" biçiminde bir hedef, ağırlıkları seçen kişinin hedefi belirlemesi anlamına gelir. Bileşik değerin standart sapması 0.380 ve on dört oturumdaki yüzde 95 aralığı ±0.199. Bu genişlik, iki tasarım arasında 0.2'den küçük bir bileşik farkın on dört oturumla ayırt edilemeyeceğini söyler. #### Ölçütlerin Birlikte Raporlanması **Ham sayılar bileşikle birlikte verilir.** Bileşik ölçüt hangi bileşenin değiştiğini gizler; başarımı düşürüp süreyi kısaltan bir değişiklik bileşikte iyileşme gösterebilir. **Ağırlıklar ve eşikler yazılır.** Süre hedefi, süre tavanı, hata tavanı ve üç ağırlık raporun parçasıdır. Yazılmadıklarında bileşik değer denetlenemez. **Başarısız oturumlar süre havuzuna girmez.** Zaman sınırında kesilen oturumun süresi ölçülmemiştir; havuza katılırsa süre dağılımını hem yukarı çeker hem de yapay bir tavan üretir. **Sorun listesi ölçütlerin yerine geçmez.** Bu ders sayıları ele aldı; sayılar hangi adımın kötü olduğunu söylemez. O soru sonraki dersin konusudur. #### Özet - Görev başarımı oranı güven aralığıyla yazılır; on dört oturumdaki yüzde 78.6'lık başarım yüzde 52.4–92.4 aralığına karşılık gelir ve oran kestirmeye yetmez. - Görev süresi dağılımı sağa çarpıktır; aritmetik ortalamanın üstünde on bir oturumdan yalnızca üçü kaldı, dolayısıyla ortanca ya da geometrik ortalama raporlanır. - Başarısız oturumların süresi zaman sınırında kesilmiştir ve süre havuzuna katılmaz. - Bileşik ölçüt üç ölçütü 0–1 aralığına getirip ağırlıklarla toplar; hedef, tavan ve ağırlık değerleri ölçümden değil karardan gelir ve raporda yazılır. - Bileşik ölçütün mutlak düzeyi ağırlıklara duyarlıdır (0.688–0.786), sıralaması daha dayanıklıdır; bu yüzden karşılaştırma için kullanılır, eşik için değil. - Ölçütlerin belirsizliği ölçülür: bileşik değerin yüzde 95 aralığı ±0.199, yani bundan küçük farklar bu örneklemle ayırt edilemez. #### Sonraki Adım Bu ders bir görevin bütününü ölçtü: tamamlandı mı, ne kadar sürdü, kaç hata yapıldı. Ölçmediği şey, tamamlanmayan görevin **nerede** kaldığı. Üç başarısız oturumun üçü de aynı adımda mı takıldı, yoksa üç ayrı yerde mi? Sonraki ders ödünç alma akışını adımlara bölüp her adımdaki terki ayrı ayrı ölçer, en büyük kaybın hangi adımda olduğunu bulur ve en yüksek terk oranı ile en çok kullanıcı kaybının aynı adım olmayabileceğini gösterir. ### Dönüşüm Hunisi Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/donusum-hunisi Ödünç alma akışının adım adım terk çözümlemesi, en yüksek terk oranı ile en çok kullanıcı kaybının farklı adımlarda olması ve toplulaştırılmış huninin kesim farklarını gizlemesi. Önceki ders bir görevin bütününü ölçtü: tamamlandı mı, ne kadar sürdü, kaç hata yapıldı. On dört oturumun üçü görevi tamamlayamamıştı. Ölçülmeyen şey, o üç oturumun **nerede** kaldığı. Bu soru küçük örneklemli testle değil, tüm kullanıcıların davranış kaydıyla yanıtlanır. **Dönüşüm hunisi (conversion funnel)**, bir görevi sıralı adımlara bölüp her adımı kaç kullanıcının geçtiğini sayan çözümlemedir. Katalog arayüzünde huninin adımları ödünç alma akışıdır: arama, sonuç listesi, kayıt ayrıntısı, nüsha seçimi, ödünç onayı, tamamlanma. #### Huninin Üç Sütunu Her adım için üç ayrı sayı vardır ve karıştırılırlar. **Adım dönüşümü (step conversion)**, bir adıma girenlerin sonrakine geçme oranıdır. **Terk oranı (drop-off rate)**, aynı adımda ayrılanların oranıdır; adım dönüşümünün tümleyenidir. **Kümülatif dönüşüm**, ilk adıma girenlerin o adıma kadar ulaşma oranıdır. Genel dönüşüm, adım dönüşümlerinin **çarpımıdır** — huninin en önemli yapısal özelliği budur. ```js // huni.mjs — odunc alma akisinin adim adim terk cozumlemesi const HUNI = [ ["arama yapildi", 10000], ["sonuc listesi goruldu", 8200], ["kayit ayrintisi acildi", 5330], ["nusha secildi", 4530], ["odunc onayi acildi", 2500], ["odunc tamamlandi", 2350], ]; function wilson(k, N, z = 1.96) { const p = k / N, d = 1 + z * z / N; const m = (p + z * z / (2 * N)) / d; const y = (z * Math.sqrt(p * (1 - p) / N + z * z / (4 * N * N))) / d; return [m - y, m + y]; } console.log("adim giren cikan adim donusumu terk orani kaybedilen kumulatif"); for (let i = 1; i < HUNI.length; i++) { const giren = HUNI[i - 1][1], cikan = HUNI[i][1]; const oran = cikan / giren; const [a, u] = wilson(cikan, giren); console.log( `${HUNI[i][0].padEnd(24)} ${String(giren).padStart(6)} ${String(cikan).padStart(6)}` + ` ${((oran * 100).toFixed(1) + " %").padStart(14)} ${(((1 - oran) * 100).toFixed(1) + " %").padStart(11)}` + ` ${String(giren - cikan).padStart(11)} ${((cikan / HUNI[0][1] * 100).toFixed(1) + " %").padStart(10)}` + ` [${(a * 100).toFixed(1)}, ${(u * 100).toFixed(1)}]` ); } const genel = HUNI[HUNI.length - 1][1] / HUNI[0][1]; console.log(`genel donusum: ${(genel * 100).toFixed(2)} %`); // En buyuk terk orani ile en buyuk kullanici kaybi ayni adim mi let enYuksekOran = 1, enYuksekOranAdim = "", enCokKayip = 0, enCokKayipAdim = ""; for (let i = 1; i < HUNI.length; i++) { const oran = HUNI[i][1] / HUNI[i - 1][1], kayip = HUNI[i - 1][1] - HUNI[i][1]; if (oran < enYuksekOran) { enYuksekOran = oran; enYuksekOranAdim = HUNI[i][0]; } if (kayip > enCokKayip) { enCokKayip = kayip; enCokKayipAdim = HUNI[i][0]; } } console.log(`\nen yuksek terk orani: ${enYuksekOranAdim} (${((1 - enYuksekOran) * 100).toFixed(1)} %)`); console.log(`en cok kullanici kaybi: ${enCokKayipAdim} (${enCokKayip} kullanici)`); // Her adimi 0.98'e cikarmanin genel donusume etkisi (huni carpimsaldir) console.log("\nadim simdiki oran 0.98'e cikarsa genel donusum bagil kazanc"); for (let i = 1; i < HUNI.length; i++) { const oran = HUNI[i][1] / HUNI[i - 1][1]; const yeni = genel * (0.98 / oran); console.log( `${HUNI[i][0].padEnd(24)} ${((oran * 100).toFixed(1) + " %").padStart(13)}` + ` ${((yeni * 100).toFixed(2) + " %").padStart(28)} ${("x" + (yeni / genel).toFixed(2)).padStart(13)}` ); } // Toplulastirilmis huni iki kesimi gizleyebilir const KESIMLER = { "ilk kez gelen": [6000, 4800, 2900, 2400, 900, 820], "kayitli kullanici": [4000, 3400, 2430, 2130, 1600, 1530], }; console.log("\nkesim n adim donusumleri genel"); for (const [ad, v] of Object.entries(KESIMLER)) { const oranlar = []; for (let i = 1; i < v.length; i++) oranlar.push((v[i] / v[i - 1] * 100).toFixed(1) + "%"); console.log(`${ad.padEnd(19)} ${String(v[0]).padStart(5)} ${oranlar.join(" ").padEnd(40)} ${(v[v.length - 1] / v[0] * 100).toFixed(2)} %`); } const toplam = HUNI.map((_, i) => Object.values(KESIMLER).reduce((a, v) => a + v[i], 0)); const toplamOran = []; for (let i = 1; i < toplam.length; i++) toplamOran.push((toplam[i] / toplam[i - 1] * 100).toFixed(1) + "%"); console.log(`${"toplulastirilmis".padEnd(19)} ${String(toplam[0]).padStart(5)} ${toplamOran.join(" ").padEnd(40)} ${(toplam[5] / toplam[0] * 100).toFixed(2)} %`); // Dorduncu adimda iki kesimin farki gercek mi const [a1, u1] = wilson(KESIMLER["ilk kez gelen"][4], KESIMLER["ilk kez gelen"][3]); const [a2, u2] = wilson(KESIMLER["kayitli kullanici"][4], KESIMLER["kayitli kullanici"][3]); console.log(`\nodunc onayina gecis ilk kez gelen [${(a1 * 100).toFixed(1)}, ${(u1 * 100).toFixed(1)}] kayitli [${(a2 * 100).toFixed(1)}, ${(u2 * 100).toFixed(1)}] araliklar ${u1 < a2 || u2 < a1 ? "ayrik" : "ortusuyor"}`); ``` ``` adim giren cikan adim donusumu terk orani kaybedilen kumulatif sonuc listesi goruldu 10000 8200 82.0 % 18.0 % 1800 82.0 % [81.2, 82.7] kayit ayrintisi acildi 8200 5330 65.0 % 35.0 % 2870 53.3 % [64.0, 66.0] nusha secildi 5330 4530 85.0 % 15.0 % 800 45.3 % [84.0, 85.9] odunc onayi acildi 4530 2500 55.2 % 44.8 % 2030 25.0 % [53.7, 56.6] odunc tamamlandi 2500 2350 94.0 % 6.0 % 150 23.5 % [93.0, 94.9] genel donusum: 23.50 % en yuksek terk orani: odunc onayi acildi (44.8 %) en cok kullanici kaybi: kayit ayrintisi acildi (2870 kullanici) adim simdiki oran 0.98'e cikarsa genel donusum bagil kazanc sonuc listesi goruldu 82.0 % 28.09 % x1.20 kayit ayrintisi acildi 65.0 % 35.43 % x1.51 nusha secildi 85.0 % 27.10 % x1.15 odunc onayi acildi 55.2 % 41.73 % x1.78 odunc tamamlandi 94.0 % 24.50 % x1.04 kesim n adim donusumleri genel ilk kez gelen 6000 80.0% 60.4% 82.8% 37.5% 91.1% 13.67 % kayitli kullanici 4000 85.0% 71.5% 87.7% 75.1% 95.6% 38.25 % toplulastirilmis 10000 82.0% 65.0% 85.0% 55.2% 94.0% 23.50 % odunc onayina gecis ilk kez gelen [35.6, 39.5] kayitli [73.2, 76.9] araliklar ayrik ``` #### En Yüksek Terk Oranı ile En Büyük Kayıp Aynı Adım Değildir İlk tablo iki farklı "en kötü adım" veriyor. Terk oranı en yüksek adım ödünç onayına geçiş: yüzde 44.8. En çok kullanıcı kaybeden adım ise kayıt ayrıntısının açılması: 2870 kullanıcı. Fark, adımların farklı büyüklükteki kitlelerle çalışmasından gelir. Kayıt ayrıntısı adımına 8200 kullanıcı giriyor; yüzde 35'lik terk 2870 kişi ediyor. Ödünç onayı adımına 4530 kullanıcı giriyor; daha yüksek olan yüzde 44.8'lik terk 2030 kişi ediyor. İki sayı iki farklı soruya yanıt verir. Terk oranı **adımın kendisinin ne kadar kötü olduğunu** söyler; kaybedilen kullanıcı sayısı **o adımın toplam kayba katkısını** söyler. Bir rapor yalnız birini yazarsa, okuyan kişi diğerini varsayar. #### Çarpımsal Huni ve İyileştirme Payı İkinci tablo hangi adıma müdahale edileceğini belirliyor ve yanıt üçüncü bir sıralama veriyor. Genel dönüşüm adım oranlarının çarpımı olduğu için, bir adımın oranını $r$'den $r'$'ye çıkarmak genel dönüşümü $r'/r$ katına çıkarır. Bu oran yalnızca o adımın **mevcut oranına** bağlıdır; adıma kaç kullanıcının girdiğine bağlı değildir. Tabloda her adımın oranı 0.98'e çıkarılırsa ne olacağı hesaplanmış. En büyük bağıl kazanç ödünç onayı adımından geliyor: x1.78, yani genel dönüşüm yüzde 23.50'den 41.73'e. Kayıt ayrıntısı adımı — en çok kullanıcı kaybeden adım — x1.51 veriyor. Tamamlanma adımı, oranı zaten yüzde 94 olduğu için yalnızca x1.04. Kural: **iyileştirme payı en düşük oranlı adımdadır**, en çok kullanıcı kaybeden adımda değil. Sezgi ters yönde çalışır; en çok kişinin ayrıldığı yer en acil sorun gibi görünür. Hesabın iki varsayımı yazılmalıdır. Birincisi, adımlar birbirinden bağımsız sayılmıştır: bir adımın iyileştirilmesi sonraki adımların oranını değiştirmez. Gerçekte değiştirebilir — daha çok kararsız kullanıcıyı bir sonraki adıma taşımak o adımın oranını düşürebilir. İkincisi, 0.98 hedefi ulaşılabilirlik hesabı değil, ortak bir tavan olarak seçilmiştir; her adım oraya çıkarılamaz. Tablo bir öncelik sıralaması verir, bir vaat değil. #### Toplulaştırılmış Huni Kesimleri Gizler Üçüncü tablo huninin en yaygın hatasını gösteriyor. Ödünç onayına geçiş adımının toplulaştırılmış oranı yüzde 55.2. Aynı adım, ilk kez gelen kullanıcılarda yüzde 37.5, kayıtlı kullanıcılarda yüzde 75.1. Yüzde 55.2 hiçbir kullanıcı kesimini tarif etmiyor; iki farklı davranışın karışım oranından doğan bir sayı. Bu adıma yapılacak müdahale ilk kez gelen kullanıcıya göre tasarlanmalı; toplulaştırılmış sayıya bakan biri sorunun büyüklüğünü yarı yarıya küçümser. Son satır farkın gerçek olup olmadığını sınıyor. İlk kez gelen kesimin yüzde 95 güven aralığı [35.6, 39.5], kayıtlı kesimin [73.2, 76.9]. Aralıklar ayrık; fark örneklem dalgalanmasıyla açıklanamaz. Bu ayrım, davranış tasarımı konusundaki çerçeveye doğrudan bağlanır. İlk kez gelen kullanıcı ödünç onayı ekranında üye kaydı, teslim şubesi ve süre kararlarıyla karşılaşır; kayıtlı kullanıcının bu kararları zaten verilmiştir. Yetenek farkı bir motivasyon farkı değildir ve motivasyon artırmaya çalışan bir müdahale bu adımda işe yaramaz. #### Huniyi Kurmanın Kuralları **Adımlar kullanıcının görevine göre tanımlanır.** "Sayfa görüntülendi" bir adım değildir; "nüsha seçildi" adımdır. Arayüzün iç olaylarına göre kurulan huni, kullanıcının nerede takıldığını değil sistemin ne kaydettiğini gösterir. **Terk oranı ile kayıp sayısı birlikte yazılır.** Biri adımın kalitesini, diğeri katkısını verir. **Her adım oranı güven aralığıyla verilir.** Onbinlik bir huninin son adımlarında kullanıcı sayısı hızla azalır; son adımlardaki oranlar daha belirsizdir. **Huni en az bir boyutta ayrıştırılır.** İlk kez gelen ile kayıtlı kullanıcı, dar ekran ile geniş ekran, arama ile gezinmeyle gelen. Ayrıştırma yapılmadan bulunan "en kötü adım" çoğu zaman bir karışım etkisidir. **Huni nedeni söylemez.** Ödünç onayı adımında ilk kez gelenlerin yüzde 62.5'i çıkıyor; niçin çıktıkları bu tabloda yok. Huni, hangi adıma bakılacağını söyler. #### Özet - Dönüşüm hunisi görevi sıralı adımlara böler; genel dönüşüm adım oranlarının çarpımıdır. - En yüksek terk oranı ile en çok kullanıcı kaybı farklı adımlarda olabilir: hesapta ödünç onayı adımı yüzde 44.8 terkle en kötü oran, kayıt ayrıntısı adımı 2870 kullanıcıyla en büyük kayıp. - İyileştirme payı adımın mevcut oranına bağlıdır, kullanıcı sayısına değil; en düşük oranlı adımı 0.98'e çıkarmak genel dönüşümü x1.78, en çok kayıp veren adımı çıkarmak x1.51 katına taşıyor. - Hesap adımları bağımsız varsayar ve 0.98'i ortak tavan alır; çıktısı bir öncelik sıralamasıdır, ulaşılabilir bir hedef değil. - Toplulaştırılmış huni kesimleri gizler: yüzde 55.2'lik adım oranı, yüzde 37.5 ile 75.1 arasında iki ayrı davranışın karışımıdır ve güven aralıkları ayrıktır. - Huni hangi adıma bakılacağını söyler, o adımda ne olduğunu söylemez. #### Sonraki Adım Huni bir adımın kötü olduğunu gösterdiğinde sıradaki iş bir değişiklik denemektir. Ama değişiklikten sonra ölçülen sayının farklı çıkması, değişikliğin işe yaradığı anlamına gelmez; huni oranları haftadan haftaya kendiliğinden oynar. Sonraki ders bu ayrımı kurar: bir değişikliği denemek için kaç kullanıcı gerekir, ölçülen fark ne zaman gerçektir, deneyi erken durdurmak yanlış sonucu niçin şişirir ve aynı anda birkaç değişikliği sınamak hangi düzeltmeyi gerektirir? ### A/B ve Çok Değişkenli Test Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/ab-ve-cok-degiskenli-test Örneklem büyüklüğünün saptanmak istenen farkla ilişkisi, oran farkının güven aralığı, erken durdurmanın yanlış pozitif oranını şişirmesi ve çok değişkenli testte çoklu karşılaştırma düzeltmesi. Önceki ders ödünç alma akışının en zayıf adımını buldu: ödünç onayına geçiş, yüzde 55.2. Sıradaki iş bir değişiklik denemektir. Ama değişiklikten sonra ölçülen oranın farklı çıkması, değişikliğin işe yaradığı anlamına gelmez — huni oranları hiçbir şey değişmeden de haftadan haftaya oynar. **A/B testi (A/B test)**, kullanıcıları rastgele iki gruba ayırıp birine mevcut arayüzü, diğerine değiştirilmiş arayüzü göstererek farkı ölçen deneydir. Bu ders deneyin dört sorusunu ele alır: kaç kullanıcı gerekir, ölçülen fark ne zaman gerçektir, deney niçin erken durdurulmaz ve birkaç değişiklik aynı anda nasıl sınanır? #### Dört Hesap ```js // deney.mjs — ornekleme buyuklugu, guven araligi, erken durdurma ve coklu karsilastirma function uretec(tohum) { let s = tohum >>> 0; return () => { s = (s * 1664525 + 1013904223) >>> 0; return s / 4294967296; }; } // Normal dagilim islevleri (Abramowitz-Stegun yaklasimi + ikili arama ile ters alma) function normalDagilim(x) { const t = 1 / (1 + 0.2316419 * Math.abs(x)); const d = 0.3989422804014327 * Math.exp(-x * x / 2); const p = d * t * (0.319381530 + t * (-0.356563782 + t * (1.781477937 + t * (-1.821255978 + t * 1.330274429)))); return x >= 0 ? 1 - p : p; } function z(p) { let alt = -10, ust = 10; for (let i = 0; i < 200; i++) { const orta = (alt + ust) / 2; if (normalDagilim(orta) < p) alt = orta; else ust = orta; } return (alt + ust) / 2; } // ---- 1) Ornekleme buyuklugu: iki oran arasindaki farki saptamak icin ---- // Huni dersinden: odunc onayi adiminin mevcut orani 0.552. const TEMEL = 0.552; function ornekBuyuklugu(p1, p2, alfa = 0.05, guc = 0.80) { const za = z(1 - alfa / 2), zb = z(guc); const ort = (p1 + p2) / 2; const pay = za * Math.sqrt(2 * ort * (1 - ort)) + zb * Math.sqrt(p1 * (1 - p1) + p2 * (1 - p2)); return Math.ceil((pay * pay) / ((p1 - p2) ** 2)); } console.log("saptanmak istenen fark hedef oran grup basina kullanici toplam"); for (const fark of [0.01, 0.02, 0.03, 0.05, 0.08]) { const n = ornekBuyuklugu(TEMEL, TEMEL + fark); console.log( `${((fark * 100).toFixed(0) + " puan").padStart(22)} ${((TEMEL + fark).toFixed(3)).padStart(11)}` + ` ${String(n).padStart(22)} ${String(2 * n).padStart(7)}` ); } console.log(`(temel oran ${TEMEL}, alfa 0.05 cift yonlu, guc 0.80)`); // ---- 2) Oran farkinin guven araligi ---- console.log("\nA grubu B grubu fark %95 guven araligi sonuc"); const DENEYLER = [ { na: 2000, ka: 1104, nb: 2000, kb: 1160 }, { na: 2000, ka: 1104, nb: 2000, kb: 1260 }, { na: 8000, ka: 4416, nb: 8000, kb: 4640 }, ]; for (const d of DENEYLER) { const pa = d.ka / d.na, pb = d.kb / d.nb, fark = pb - pa; const se = Math.sqrt(pa * (1 - pa) / d.na + pb * (1 - pb) / d.nb); const [alt, ust] = [fark - 1.96 * se, fark + 1.96 * se]; console.log( `${(d.ka + "/" + d.na).padEnd(14)} ${(d.kb + "/" + d.nb).padEnd(14)} ${((fark * 100).toFixed(2) + " p").padStart(8)}` + ` [${(alt * 100).toFixed(2)}, ${(ust * 100).toFixed(2)}] puan ${alt > 0 || ust < 0 ? "fark var" : "belirsiz"}` ); } // ---- 3) Erken durdurma: gercekte fark yokken kac kez "fark var" denir ---- const KOSU = 2000, GRUP = 8000, ARA = 500; function aaDenemesi(rnd, kontrolNoktalari) { let ka = 0, kb = 0, sinyal = false; for (let i = 1; i <= GRUP; i++) { if (rnd() < TEMEL) ka++; if (rnd() < TEMEL) kb++; if (kontrolNoktalari && i % ARA === 0 && i >= ARA * 2) { if (Math.abs(zDegeri(ka, i, kb, i)) > 1.96) { sinyal = true; break; } } } if (!kontrolNoktalari) sinyal = Math.abs(zDegeri(ka, GRUP, kb, GRUP)) > 1.96; return sinyal; } function zDegeri(ka, na, kb, nb) { const pa = ka / na, pb = kb / nb, ort = (ka + kb) / (na + nb); const se = Math.sqrt(ort * (1 - ort) * (1 / na + 1 / nb)); return se === 0 ? 0 : (pb - pa) / se; } console.log("\nA/A deneyi (iki grup da ayni arayuz, gercek fark sifir)"); for (const ara of [false, true]) { const rnd = uretec(20260909); let sinyalli = 0; for (let k = 0; k < KOSU; k++) if (aaDenemesi(rnd, ara)) sinyalli++; console.log( `${(ara ? `her ${ARA} kullanicida bakilirsa` : "yalniz sonda bakilirsa").padEnd(32)}` + ` yanlis "fark var": ${(sinyalli / KOSU * 100).toFixed(1)} % (${sinyalli}/${KOSU})` ); } // ---- 4) Coklu karsilastirma: cok degiskenli testte aile duzeyi hata ---- console.log("\nkarsilastirma duzeltmesiz aile hatasi Bonferroni alfa Sidak alfa"); for (const k of [1, 3, 7, 15]) { const aile = 1 - Math.pow(0.95, k); console.log( `${String(k).padStart(13)} ${((aile * 100).toFixed(1) + " %").padStart(23)}` + ` ${(0.05 / k).toFixed(4).padStart(16)} ${(1 - Math.pow(0.95, 1 / k)).toFixed(4).padStart(11)}` ); } // 2x2x2 cok degiskenli test: 8 birlesim, kontrole karsi 7 karsilastirma const K = 7, DUZELTILMIS = 0.05 / K; console.log(`\n2x2x2 cok degiskenli test: 8 birlesim, ${K} karsilastirma`); console.log(`duzeltmesiz aile hatasi ${((1 - Math.pow(0.95, K)) * 100).toFixed(1)} %, Bonferroni alfa ${DUZELTILMIS.toFixed(4)}`); console.log(`duzeltilmis alfa ile 2 puanlik farki saptamak icin grup basina ${ornekBuyuklugu(TEMEL, TEMEL + 0.02, DUZELTILMIS)} kullanici`); console.log(`8 birlesim icin toplam ${8 * ornekBuyuklugu(TEMEL, TEMEL + 0.02, DUZELTILMIS)} kullanici`); console.log(`duzeltmesiz ve tek karsilastirmali A/B testinde toplam ${2 * ornekBuyuklugu(TEMEL, TEMEL + 0.02)} kullanici`); ``` ``` saptanmak istenen fark hedef oran grup basina kullanici toplam 1 puan 0.562 38734 77468 2 puan 0.572 9660 19320 3 puan 0.582 4282 8564 5 puan 0.602 1532 3064 8 puan 0.632 592 1184 (temel oran 0.552, alfa 0.05 cift yonlu, guc 0.80) A grubu B grubu fark %95 guven araligi sonuc 1104/2000 1160/2000 2.80 p [-0.27, 5.87] puan belirsiz 1104/2000 1260/2000 7.80 p [4.76, 10.84] puan fark var 4416/8000 4640/8000 2.80 p [1.26, 4.34] puan fark var A/A deneyi (iki grup da ayni arayuz, gercek fark sifir) yalniz sonda bakilirsa yanlis "fark var": 5.7 % (114/2000) her 500 kullanicida bakilirsa yanlis "fark var": 20.4 % (408/2000) karsilastirma duzeltmesiz aile hatasi Bonferroni alfa Sidak alfa 1 5.0 % 0.0500 0.0500 3 14.3 % 0.0167 0.0170 7 30.2 % 0.0071 0.0073 15 53.7 % 0.0033 0.0034 2x2x2 cok degiskenli test: 8 birlesim, 7 karsilastirma duzeltmesiz aile hatasi 30.2 %, Bonferroni alfa 0.0071 duzeltilmis alfa ile 2 puanlik farki saptamak icin grup basina 15351 kullanici 8 birlesim icin toplam 122808 kullanici duzeltmesiz ve tek karsilastirmali A/B testinde toplam 19320 kullanici ``` #### Örneklem Büyüklüğü Deneyden Önce Hesaplanır İlk tablo, deneyin en çok atlanan adımını veriyor: kaç kullanıcı gerektiği, **kullanıcılar gelmeden önce** hesaplanır. Hesap dört girdi ister. Temel oran (0.552, huni dersinden), saptanmak istenen en küçük fark, yanlış pozitif oranı $\alpha$ (0.05) ve güç (0.80 — gerçek bir fark varsa onu yakalama olasılığı). Tablonun taşıdığı asıl bilgi ölçek ilişkisidir: gereken örneklem, saptanmak istenen farkın **karesiyle ters orantılıdır**. Sekiz puanlık bir farkı yakalamak grup başına 592 kullanıcı ister; bir puanlık farkı yakalamak 38734. Farkı sekizde birine indirmek örneklemi altmış beş katına çıkarıyor. Bunun pratik karşılığı, deneyin küçük iyileştirmeler için pahalı olmasıdır. Katalog arayüzü haftada beş bin ödünç onayı görüyorsa, iki puanlık bir farkı ölçmek yaklaşık dört hafta sürer; bir puanlık farkı ölçmek on beş hafta. Deneyin süresi, denenmek istenen değişikliğin büyüklüğüne bağlıdır ve bu süre çıkmıyorsa deney yapılmaz — değişiklik başka bir gerekçeyle savunulur ya da savunulmaz. #### Aynı Fark, İki Farklı Sonuç İkinci tablo, "fark var mı" sorusunun neye bağlı olduğunu gösteriyor. Birinci ve üçüncü satırdaki ölçülen fark **birebir aynı**: 2.80 puan. Birinci satırda 2000'lik gruplarla güven aralığı [-0.27, 5.87] ve sıfırı içeriyor; sonuç belirsiz. Üçüncü satırda 8000'lik gruplarla aralık [1.26, 4.34] ve sıfırı içermiyor; fark var. Aradaki tek fark örneklem büyüklüğü. "Yüzde 2.8'lik bir iyileşme ölçtük" cümlesi, örneklem yazılmadan hiçbir şey söylemez. İkinci satır ise karşıt durumu veriyor: 7.80 puanlık büyük bir fark, 2000'lik gruplarla bile aralığın dışında kalıyor. Büyük etkiler küçük örneklemle saptanabilir; ilk tablodaki ilişkinin aynısı. Güven aralığının genişliği ayrıca bir karar bilgisi taşır. Üçüncü satırda gerçek fark 1.26 ile 4.34 puan arasında; değişikliğin maliyeti yalnızca 4 puanlık bir kazançta karşılanıyorsa aralık bu kararı vermeye yetmez. "İstatistiksel olarak anlamlı" ile "kararı değiştirecek kadar büyük" aynı şey değildir. #### Erken Durdurma Yanlış Pozitifi Şişirir Üçüncü hesap bir A/A deneyi kuruyor: iki grup da aynı arayüzü görüyor, gerçek fark sıfır. Doğru çalışan bir sınama bu durumda kullanıcıların yüzde 5'inde yanlışlıkla "fark var" demelidir. Yalnızca deneyin sonunda bakıldığında oran yüzde 5.7 çıkıyor — beklenen yüzde 5'e yakın; aradaki fark iki bin koşunun benzetim dalgalanmasıdır. Her 500 kullanıcıda bir bakılıp sınır aşıldığında durulduğunda oran **yüzde 20.4**'e çıkıyor. Hiçbir gerçek fark yokken, her beş deneyden biri "değişiklik işe yaradı" diyor. Nedeni şudur: sınama her bakışta yüzde 5 yanılma payı taşır. On beş ayrı bakış, on beş ayrı yanılma fırsatıdır. Rastgele dalgalanan bir fark er ya da geç sınırı bir kez aşar ve o an durulduğunda aşan değer sonuç olarak kaydedilir. Kural: **deney, hesaplanan örneklem büyüklüğüne ulaşana kadar durdurulmaz ve arada karar verilmez.** Deney sürerken sayılara bakmak yasak değildir; bakıp durmak yasaktır. Ara kararların gerekli olduğu durumlarda ara bakış sayısına göre sınırı sıkılaştıran ardışık sınama yöntemleri kullanılır; sıradan sınırla ara karar verilmez. #### Çok Değişkenli Testin Bedeli Dördüncü tablo aynı sorunun bir başka biçimini veriyor. Bir deneyde birden çok karşılaştırma yapıldığında, en az birinde yanılma olasılığı — **aile düzeyi hata** — karşılaştırma sayısıyla birlikte yükselir. Yedi karşılaştırmada yüzde 30.2, on beşte yüzde 53.7. **Çok değişkenli test (multivariate test)**, birden çok ögeyi aynı deneyde değiştirip birleşimlerini karşılaştırır. İki değerli üç öge $2^3 = 8$ birleşim, kontrole karşı yedi karşılaştırma üretir. Düzeltme yapılmazsa deneyin yüzde 30.2 olasılıkla en az bir yanlış "kazanan" bildireceği anlamına gelir. Düzeltme, her karşılaştırmanın sınırını sıkılaştırır. Bonferroni düzeltmesi $\alpha$'yı karşılaştırma sayısına böler (0.0071); Šidák düzeltmesi aile hatasını doğrudan 0.05'e sabitler (0.0073) ve biraz daha az sıkıdır. Son blok bedeli veriyor. Düzeltilmiş sınırla iki puanlık farkı saptamak grup başına 15351 kullanıcı ister; sekiz birleşim için 122808 kullanıcı. Aynı farkı tek bir A/B testiyle ölçmek 19320 kullanıcı ister. Çok değişkenli test, altı kattan fazla trafik istiyor. Bu, çok değişkenli testin ne zaman seçileceğini belirler. Ögeler arasında bir etkileşim bekleniyorsa — birinin etkisi diğerinin değerine bağlıysa — ayrı ayrı A/B testleri o etkileşimi hiç göremez ve çok değişkenli test gereklidir. Etkileşim beklenmiyorsa ayrı ayrı ve sırayla yapılan A/B testleri hem ucuzdur hem yorumlanması kolaydır. #### Deneyin Kuralları **Hipotez ve örneklem deneyden önce yazılır.** Hangi ölçütün, hangi yönde, en az ne kadar değişmesinin aranacağı önceden belirlenir. Sonradan seçilen ölçüt, dördüncü tablodaki çoklu karşılaştırma sorununun gizlenmiş biçimidir. **Örneklem hedefine ulaşılmadan karar verilmez.** Üçüncü hesap bunun bedelini veriyor. **Fark güven aralığıyla raporlanır.** Nokta kestirimi tek başına deneyin belirsizliğini gizler. **Kaç karşılaştırma yapıldığı yazılır.** Kesimlere ayrılmış sonuçlar da karşılaştırmadır; "dar ekranda anlamlı çıktı" bulgusu, kesim sayısı kadar karşılaştırma yapıldığı anlamına gelir. **Deney meşruluk ölçütünü değiştirmez.** Bir değişikliğin dönüşümü artırdığını göstermek, o değişikliğin Karanlık Kalıplar dersindeki denetimden geçtiğini göstermez. Deney "işe yarıyor mu" sorusunu yanıtlar; "yapılmalı mı" sorusunu yanıtlamaz. #### Özet - Gereken örneklem, saptanmak istenen farkın karesiyle ters orantılıdır: 8 puanlık fark için grup başına 592, 1 puanlık fark için 38734 kullanıcı. - Aynı ölçülen fark (2.80 puan) 2000'lik gruplarda belirsiz, 8000'lik gruplarda anlamlı çıkar; fark örneklem yazılmadan raporlanamaz. - Güven aralığının genişliği ayrı bir karar bilgisidir; anlamlı olmak, kararı değiştirecek kadar büyük olmak demek değildir. - Erken durdurma yanlış pozitifi şişirir: gerçek fark sıfırken sonda bakan sınama yüzde 5.7, her 500 kullanıcıda bakan sınama yüzde 20.4 oranında "fark var" dedi. - Çok değişkenli testte aile düzeyi hata karşılaştırma sayısıyla yükselir (7 karşılaştırmada yüzde 30.2); Bonferroni ya da Šidák düzeltmesi sınırı sıkılaştırır ve gereken trafiği bu örnekte altı kattan fazlaya çıkarır. - Deney bir değişikliğin işe yarayıp yaramadığını gösterir; yapılıp yapılmayacağı ayrı bir ölçütle karara bağlanır. #### Sonraki Adım Bu ders bir farkın gerçek olup olmadığını söylemeyi öğretti; farkın **niçin** olduğunu söylemedi. Ödünç onayı ekranındaki değişiklik oranı 2.8 puan artırdıysa, kullanıcıların neyi farklı yaptığı sayıda görünmez. Kursun son dersi bu boşluğu kapatır: aynı huni adımındaki terk oranıyla o adımda yapılan görüşmelerin kodları yan yana konur, nicel bulgunun hangi nitel gözlemle eşleştiği hesaplanır ve iki kaynağın birbirini yalanladığı durumda ne yapılacağı ele alınır. ### Nicel ve Nitel Verinin Birleştirilmesi Source: https://academia.sh/tr/kurslar/kullanici-deneyimi/nicel-ve-nitel-verinin-birlestirilmesi İki kaynağın huni adımı ekseninde birleştirilmesi, sıralamalar örtüşmediğinde ortaya çıkan sorunun daraltılması, kapsamın raporlanması ve nitel oranın güven aralığıyla okunması. Önceki ders bir farkın gerçek olup olmadığını söylemeyi öğretti; farkın niçin olduğunu söylemedi. Ödünç formundaki terk oranı yüzde elli dördün üzerindeyse, kullanıcıların o ekranda **ne yaptığı** sayıda görünmez. Tersi de doğrudur: on iki oturumluk bir gözlem çalışmasında beş katılımcının aynı yerde takılması bir sorunun varlığını gösterir ama o sorunun kaç kişiyi etkilediğini söylemez. Bu ders iki kaynağı aynı eksende buluşturur. Eksen, huni adımıdır: nicel kayıt her adımda kaç oturumun düştüğünü, nitel kayıt aynı adımda hangi sorunun kaç katılımcıda görüldüğünü bildirir. Buluşma noktası olmadan iki kaynak yan yana konamaz; adım eşleşmesi bu dersin ilk kuralıdır. #### İki Kaydın Aynı Eksende Toplanması Nicel taraf huni adımlarının giren ve tamamlayan sayılarından oluşur. Nitel taraf gözlem oturumlarında kodlanmış olaylardır: her kayıt bir katılımcının bir adımda yaşadığı bir sorunu bildirir. Kodlama işi Kullanıcı Araştırması Yöntemleri dersinde kurulmuştu; burada kodların **hangi adıma** iliştirildiği önem kazanır. İki kaydın ortak alanı adımdır, kullanıcı değil. Gözlem oturumundaki katılımcı ile alan verisindeki oturum aynı kişi değildir ve olamaz; bu yüzden birleştirme kişi düzeyinde değil adım düzeyinde yapılır. Aşağıdaki hesap bu birleştirmeyi kurar ve iki kaynağın sıralamasını karşılaştırır. ```js // karma.mjs — ayni adimda nicel terk orani ile nitel gozlem kodlarinin yan yana konmasi // 1. Nicel kaynak: huni adimlari ve adima giren / adimi tamamlayan oturum sayilari. const HUNI = [ { adim: "arama-sonucu", giren: 4820, tamamlayan: 3140 }, { adim: "kayit-ayrintisi", giren: 3140, tamamlayan: 2610 }, { adim: "odunc-formu", giren: 2610, tamamlayan: 1180 }, { adim: "kimlik-dogrulama", giren: 1180, tamamlayan: 1044 }, { adim: "onay", giren: 1044, tamamlayan: 1002 }, ]; // 2. Nitel kaynak: 12 gozlem oturumunda kodlanmis olaylar. // Her kayit bir katilimcinin bir adimda yasadigi bir sorunu bildirir. const KODLAR = [ { oturum: "K01", adim: "odunc-formu", kod: "sube-secimi-anlasilmadi" }, { oturum: "K02", adim: "odunc-formu", kod: "sube-secimi-anlasilmadi" }, { oturum: "K03", adim: "odunc-formu", kod: "sube-secimi-anlasilmadi" }, { oturum: "K05", adim: "odunc-formu", kod: "sube-secimi-anlasilmadi" }, { oturum: "K07", adim: "odunc-formu", kod: "sube-secimi-anlasilmadi" }, { oturum: "K02", adim: "odunc-formu", kod: "tarih-bicimi-reddedildi" }, { oturum: "K06", adim: "odunc-formu", kod: "tarih-bicimi-reddedildi" }, { oturum: "K09", adim: "odunc-formu", kod: "tarih-bicimi-reddedildi" }, { oturum: "K04", adim: "arama-sonucu", kod: "suzgec-sonucu-bosaldi" }, { oturum: "K08", adim: "arama-sonucu", kod: "suzgec-sonucu-bosaldi" }, { oturum: "K10", adim: "arama-sonucu", kod: "siralama-beklenmedik" }, { oturum: "K11", adim: "kayit-ayrintisi", kod: "raf-kodu-anlasilmadi" }, { oturum: "K12", adim: "kimlik-dogrulama", kod: "kod-gelmedi-beklendi" }, ]; const OTURUM_SAYISI = 12; // 3. Nicel taraf: adim basina terk orani ve mutlak kayip. const nicel = HUNI.map((h) => ({ adim: h.adim, terkOrani: (h.giren - h.tamamlayan) / h.giren, kayip: h.giren - h.tamamlayan, })); console.log("adim giren tamamlayan terk orani mutlak kayip"); for (const h of HUNI) { const n = nicel.find((x) => x.adim === h.adim); console.log( h.adim.padEnd(20) + String(h.giren).padStart(7) + String(h.tamamlayan).padStart(12) + (100 * n.terkOrani).toFixed(1).padStart(12) + "%" + String(n.kayip).padStart(14) ); } // 4. Nitel taraf: adim basina kod cesitliligi ve kodun gorüldügü katilimci sayisi. const kodOzeti = new Map(); for (const k of KODLAR) { const anahtar = k.adim + "|" + k.kod; if (!kodOzeti.has(anahtar)) kodOzeti.set(anahtar, new Set()); kodOzeti.get(anahtar).add(k.oturum); } console.log("\nadim kod katilimci orani"); for (const [anahtar, oturumlar] of [...kodOzeti].sort((a, b) => b[1].size - a[1].size)) { const [adim, kod] = anahtar.split("|"); console.log( adim.padEnd(20) + kod.padEnd(28) + String(oturumlar.size).padStart(6) + (" " + (100 * oturumlar.size / OTURUM_SAYISI).toFixed(0) + "%").padStart(9) ); } // 5. Iki kaynagin siralamasi yan yana. const nicelSira = [...nicel].sort((a, b) => b.kayip - a.kayip).map((x) => x.adim); const nitelSayim = new Map(HUNI.map((h) => [h.adim, 0])); for (const k of KODLAR) nitelSayim.set(k.adim, nitelSayim.get(k.adim) + 1); const nitelSira = [...nitelSayim].sort((a, b) => b[1] - a[1]).map(([adim]) => adim); console.log("\nadim nicel sira nitel sira fark gozlem sayisi"); let uyusan = 0; for (const h of HUNI) { const n = nicelSira.indexOf(h.adim) + 1; const q = nitelSira.indexOf(h.adim) + 1; if (n === q) uyusan++; console.log( h.adim.padEnd(20) + String(n).padStart(10) + String(q).padStart(12) + String(n - q).padStart(6) + String(nitelSayim.get(h.adim)).padStart(15) ); } console.log(`ayni siraya dusen adim: ${uyusan} / ${HUNI.length}`); // 6. Kapsam: en buyuk kaybin ne kadari kodlanmis bir nedene baglanabiliyor? const enBuyuk = [...nicel].sort((a, b) => b.kayip - a.kayip)[0]; const oAdimKodlari = [...kodOzeti].filter(([a]) => a.startsWith(enBuyuk.adim + "|")); const kodlananKatilimci = new Set(KODLAR.filter((k) => k.adim === enBuyuk.adim).map((k) => k.oturum)); console.log( `\nen buyuk kayip: ${enBuyuk.adim} (${enBuyuk.kayip} oturum, %${(100 * enBuyuk.terkOrani).toFixed(1)})` ); console.log(` o adimda kodlanmis ayri neden: ${oAdimKodlari.length}`); console.log(` sorunu yasayan katilimci: ${kodlananKatilimci.size} / ${OTURUM_SAYISI}`); // 7. Iki kaynagin ayristigi adimlar: siralamalar ortusmuyorsa neden? console.log("\niki kaynagin ayristigi adimlar"); for (const h of HUNI) { const n = nicelSira.indexOf(h.adim) + 1, q = nitelSira.indexOf(h.adim) + 1; if (n === q) continue; const olcum = nicel.find((x) => x.adim === h.adim); const katilimci = new Set(KODLAR.filter((k) => k.adim === h.adim).map((k) => k.oturum)).size; console.log( ` ${h.adim.padEnd(18)} nicel ${n}. / nitel ${q}. ` + `terk %${(100 * olcum.terkOrani).toFixed(1)}, kayip ${olcum.kayip}, ` + `gozlemde ${katilimci}/${OTURUM_SAYISI} katilimci` ); } // 8. Nitel sayidan oran uretmenin siniri: 12 oturumluk kumede guven araligi. function oranAraligi(basari, n) { const z = 1.96, p = basari / n; const payda = 1 + (z * z) / n; const merkez = (p + (z * z) / (2 * n)) / payda; const yayilim = (z * Math.sqrt((p * (1 - p)) / n + (z * z) / (4 * n * n))) / payda; return [merkez - yayilim, merkez + yayilim]; } console.log("\nnitel orani nicel gibi okumanin siniri (12 oturum)"); for (const [anahtar, oturumlar] of kodOzeti) { if (oturumlar.size < 3) continue; const [alt, ust] = oranAraligi(oturumlar.size, OTURUM_SAYISI); const [adim, kod] = anahtar.split("|"); console.log( ` ${kod.padEnd(28)} ${oturumlar.size}/12 = %${(100 * oturumlar.size / OTURUM_SAYISI).toFixed(0)}` + ` %95 aralik: %${(100 * alt).toFixed(0)} - %${(100 * ust).toFixed(0)}` ); } ``` ``` adim giren tamamlayan terk orani mutlak kayip arama-sonucu 4820 3140 34.9% 1680 kayit-ayrintisi 3140 2610 16.9% 530 odunc-formu 2610 1180 54.8% 1430 kimlik-dogrulama 1180 1044 11.5% 136 onay 1044 1002 4.0% 42 adim kod katilimci orani odunc-formu sube-secimi-anlasilmadi 5 42% odunc-formu tarih-bicimi-reddedildi 3 25% arama-sonucu suzgec-sonucu-bosaldi 2 17% arama-sonucu siralama-beklenmedik 1 8% kayit-ayrintisi raf-kodu-anlasilmadi 1 8% kimlik-dogrulama kod-gelmedi-beklendi 1 8% adim nicel sira nitel sira fark gozlem sayisi arama-sonucu 1 2 -1 3 kayit-ayrintisi 3 3 0 1 odunc-formu 2 1 1 8 kimlik-dogrulama 4 4 0 1 onay 5 5 0 0 ayni siraya dusen adim: 3 / 5 en buyuk kayip: arama-sonucu (1680 oturum, %34.9) o adimda kodlanmis ayri neden: 2 sorunu yasayan katilimci: 3 / 12 iki kaynagin ayristigi adimlar arama-sonucu nicel 1. / nitel 2. terk %34.9, kayip 1680, gozlemde 3/12 katilimci odunc-formu nicel 2. / nitel 1. terk %54.8, kayip 1430, gozlemde 7/12 katilimci nitel orani nicel gibi okumanin siniri (12 oturum) sube-secimi-anlasilmadi 5/12 = %42 %95 aralik: %19 - %68 tarih-bicimi-reddedildi 3/12 = %25 %95 aralik: %9 - %53 ``` #### Sıralamalar Örtüşmediğinde Çıktının üçüncü bölümü iki sıralamayı yan yana koyuyor: beş adımın üçü aynı sıraya düşüyor, ikisi yer değiştiriyor. Bu iki adım dersin asıl konusudur. Arama sonucu ekranı **mutlak kayıpta birinci**: bin altı yüz seksen oturum orada düşüyor. Ama gözlemde yalnızca üç katılımcı orada bir sorun yaşadı. Ödünç formu ise mutlak kayıpta ikinci, gözlemde birinci: yedi katılımcı orada takıldı ve iki ayrı neden kodlandı. Bu ayrışmanın iki açıklaması vardır ve ikisi de veriyle sınanabilir. Birincisi, arama sonucu ekranındaki düşüşün bir **sorun olmayabileceğidir**: tarama yapan bir kullanıcının sonuç listesinden çıkması beklenen bir davranıştır — huni bunu terk olarak sayar, ama görev başarısızlığı değildir. İkincisi, gözlem çalışmasının o adımda **görev tanımı gereği** kısa kalmasıdır: katılımcıya aranacak kitap verildiyse arama zorluğu hiç oluşmaz. Hangi açıklamanın doğru olduğuna bu tablo karar veremez. Verebildiği şey soruyu daraltmaktır: arama sonucu ekranı için görev tanımı serbest bırakılmış yeni bir gözlem turu gerekir. Nicel ve nitel verinin birleştirilmesi bir sonuç üretmez; **bir sonraki çalışmanın konusunu** üretir. #### Kapsam: Kaybın Ne Kadarı Açıklanabiliyor Dördüncü bölüm en büyük kaybı ve o adımda kodlanmış nedenleri sayıyor. Arama sonucunda iki ayrı neden kodlanmış ve bunlar on iki katılımcının üçünde görülmüş. Bu sayı bir kapsam göstergesidir: kaybın büyüklüğü ile onu açıklayan gözlemin gücü arasındaki mesafeyi ölçer. Mesafe büyükse iki yanlış karar yolu açılır. Birincisi, az sayıda gözlemden çıkan nedeni bütün kayba genellemektir — üç katılımcının bildirdiği iki ayrı sorun, bin altı yüz seksen oturumun nedeni sayılır. İkincisi, gözlemi hiç kullanmayıp yalnız sayıya bakmaktır; o zaman da düzeltilecek şey belirsiz kalır. Doğru okuma, kapsamın kendisini raporlamaktır: "bu adımdaki kaybın açıklanabilen bölümü üç katılımcının bildirdiği iki nedenle sınırlıdır." #### Nitel Oranı Nicel Gibi Okumak Son bölüm sık yapılan bir hatayı sayıyla gösteriyor. On iki oturumda beş katılımcının yaşadığı sorun için "kullanıcıların yüzde kırk ikisi" demek, örneklem büyüklüğünü gizler. Aynı gözlemin yüzde doksan beş güven aralığı yüzde on dokuz ile yüzde altmış sekiz arasındadır. Bu genişlikte bir aralık, bir tasarım kararını gerekçelendirebilir ama bir öncelik sırasını tek başına belirleyemez. Kural şudur: nitel çalışma **sorunun varlığını ve biçimini** bildirir, yaygınlığını bildirmez. Yaygınlık sorusu alan verisiyle ya da sorunun bir ölçüte dönüştürüldüğü bir ölçümle yanıtlanır. Beş katılımcının şube seçimini anlamaması, o alanın yeniden tasarlanması için yeterli gerekçedir; "kullanıcıların yüzde kırk ikisi" cümlesi ise yazılmamalıdır. #### İki Kaynak Birbirini Yalanladığında Bir adımda terk oranı düşük ama gözlemde birden çok sorun kodlanmışsa, ya sorun görevi tamamlamayı engellemiyordur ya da alan verisi o adımı yanlış ölçüyordur. Tersi durumda — terk yüksek, gözlem yok — ya gözlem görevleri o yolu hiç kullanmıyordur ya da düşüş bir başarısızlık değildir. Her iki durumda da izlenecek sıra aynıdır: önce ölçümün kendisi denetlenir (adım tanımı, olay kaydının tetiklendiği an, oturum tanımı), sonra görev tanımı denetlenir, en son tasarım değiştirilir. Ölçüm hatası düzeltilmeden yapılan tasarım değişikliği, sonucu yorumlanamaz hâle getirir. #### Özet - Nicel ve nitel kayıtlar kişi düzeyinde değil **adım düzeyinde** birleştirilir; gözlem katılımcısıyla alan verisindeki oturum aynı kişi değildir. - İki kaynağın sıralaması örtüşmediğinde tablo bir sonuç değil bir soru üretir: beş adımın ikisi yer değiştiriyor ve her ikisinin de veriyle sınanabilir iki açıklaması var. - Kapsam raporlanır: en büyük kaybı açıklayan gözlem on iki katılımcının üçünden geliyor; bu mesafe hem aşırı genellemeyi hem de gözlemi yok saymayı engeller. - Nitel çalışma sorunun varlığını ve biçimini bildirir, yaygınlığını bildirmez: 5/12 gözlemin güven aralığı yüzde on dokuz ile altmış sekiz arasındadır. - İki kaynak çeliştiğinde sıra ölçümü denetlemek, görev tanımını denetlemek ve en son tasarımı değiştirmektir. #### Kurs Kapanışı Bu kurs kullanıcıyı tasarımın girdisi hâline getirmenin zincirini kurdu. Araştırma ve Tanımlama konusu yöntemin seçimini katılımcı onayı ve veri sınırlarıyla birlikte ele aldı, profilleri gerçek veriye bağladı ve problem tanımını çözümden önce yazmayı kural yaptı. Bilgi Mimarisi ve Akış konusu yapıyı içerikten türetti, gezinme modellerini derinlik ve genişlik ödünleşimiyle hesapladı ve kullanılabilirlik testini küçük örneklemin ne söyleyebildiği sınırıyla kurdu. Davranış Tasarımı konusu kararın nasıl verildiğini modelledi ve her mekanizmayı tek bir ölçüte bağladı: kullanıcı bilseydi de aynı seçimi yapacaksa karar meşrudur, kararın gücü kullanıcının bilgisizliğinden geliyorsa karanlık kalıptır. Ölçme konusu ise bu kararların sonucunu görev başarımı, süre ve hata oranıyla raporlamayı, huniyi okumayı, deneyi doğru kurmayı ve bu dersteki gibi iki kaynağı birleştirmeyi öğretti. Buraya kadar her karar tek tek doğrulandı. Bir sonraki soru ölçeğe aittir: aynı kararların onlarca ekranda, birden çok ekipte ve zaman içinde tutarlı kalması nasıl sağlanır? Bir sonraki kurs, **Tasarım Sistemleri**, bu soruyu ele alır. Tasarım dilini belirteçlere çevirir, bileşen kataloğunu belge ve sürüm disipliniyle yönetir, sistemin benimsenmesini ölçer ve yönetişimini kurar. Bu kursta verilen kararlar orada birer sözleşmeye dönüşür.