Unterstützung im Prototyping: Nicht nur für Anfänger spannend?

Wichtig dabei ist es partizipative Iterationen der Lösungsansätze also z.B. der Designs zu erstellen. Eine populäre Methode ist das Erstellen von Prototypen eines Softwaresystems, die dann Nutzer:Innen gezeigt oder zur Interaktion vorgelegt werden. Die Prototypen werden dabei basierend auf Hypothesen entwickelt, die zuvor oft durch geeignete Methoden, wie Beobachtung oder Befragung von Nutzer:Innen erstellt wurden. In der Praxis gibt es inzwischen eine Vielzahl an Softwaretools, die darauf abzielen bei der Erstellung von (Design) Prototypen zu helfen. Populäre Tools in der Praxis sind dabei z.B. Figma, Adobe XD, ProtoPie und Sketch ([1]). Die Eintrittsbarrieren zur Nutzung dieser Tools sind dabei oft so niedrig, dass Prototypiterationen in der Praxis auch von Anwender:Innen erstellt werden, die ggf. gar keine (formalen) Kenntnisse oder Training in der Erstellung von Design Prototypen haben. Da die Evaluation von Prototypen mit Nutzer:Innen aber Ressourcen-aufwändig ist, ist es gerade in der Mensch-zentrierten Entwicklung wichtig, in den Designprototypen vorab vermeidbare Fehler zu reduzieren, damit in der Evaluation der Fokus auf wichtigere Punkte gelegt werden kann (z.B. ist Feedback zur Rechtschreibung sicher hilfreich, aber vermutlich weniger wichtig als Feedback zur Informationsarchitektur, oder ggf. einem verständlichen Buttondesign).

Zur Reduktion von offensichtlichen und oft unbeachteten Fehlern, wurden in den letzten Jahren diverse Assistenzsysteme um die Prototypingtools herum entwickelt. So gibt es für viele kommerzielle Prototypingtools eine große Anzahl an Drittanbietertools (z.B. als Plugins), die beim Design helfen. Populäre Plugins für Figma helfen z.B. dabei Prototypen in der Farbgebung kompatible mit diversen visuellen Einschränkungen zu designen, indem Farben und Farbkontraste geprüft werden. Andere Plugins prüfen automatisiert viele kleine Inkonsistenzen, die dem Auge auffallen, aber schwer zu benennen sind, wie z.B. Radien von Designelementen und Abstände auf Einheitlichkeit. Viele Assistenzplugins optimieren kleine Fehler bereits automatisiert ([2]).

Bei der Erstellung von Prototypen zu assistieren, ist auch Gegenstand aktueller Forschung. Lee et al. ([3]) haben z.B. das Assistenzsystem GUIComp, das live während des Designs drei Arten von Feedback liefert, entwickelt. Zum einen werden verschiedene Metriken (z.B. Alignment Score), die helfen sollen besser zu designen, berechnet und angezeigt. Zusätzlich wird in Echtzeit eine grafische Vorhersage eingeblendet, worauf Nutzer:Innen ihre Aufmerksamkeit legen werden. Außerdem zeigt GUIComp bereits von Dritten designte Referenzanwendungen, als Inspiration, basierend auf dem aktuellen Entwurf. Spannend ist, dass in der Studie gezeigt wurde, dass dieses System unerfahrenen Designer hilft bessere Prototypen zu erstellen ([3]).

Wenn Prototypen von Anwender:Innen erstellt werden, die bisher nur über wenig Kenntnisse in der Erstellung von Designprototyen verfügen, oder Designprototypen mit Nutzer:Innen evaluiert werden sollen, kann es sich für alle Designer lohnen einen Blick auf die verschiedenen Assistenzsysteme zu werfen, die bei der Erstellung von Designprototypen helfen.

Quellen:

[1] https://uxtools.co/survey/2022/basic-prototyping

[2] https://www.figma.com/community/plugins

[3] C. Lee, S. Kim, D. Han, H. Yang, Y.-W. Park, B. C. Kwon, and S. Ko. 2020. GUIComp: A GUI Design Assistant with Real-Time, Multi-Faceted Feedback. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '20). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 1–13.