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Patrones Planta Wars jugador: Visualización como andamios para Etnográfico Insight


Rachel

Rachel Shadoan

Nota del editor: Este mensaje de la edición de abril 'Ethnomining'Edición viene de Rachel Shadoan y Alicia Dudek. Tras los últimos posts sobre híbrido métodos, éste ofrece otra interesante caso de estudio que implica un juego de rol on-line. Su trabajo corresponde a un enfoque diferente, basado en visualizaciones, que lo que vimos en el dos anterior Mensajes.

Rachel Shadoan @ RachelShadoan le gusta encontrar respuestas a preguntas interesantes, y construir cosas interesantes usando esas respuestas. Actualmente ella está contestando preguntas interesantes en los laboratorios de Intel que utilizan una combinación de visualización de datos, minería de datos, y técnicas etnográficas.

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Alicia Dudek


Alicia Dudek @ Aliciadudek es un consultor etnógrafo diseño y experiencia de usuario
. Su pasión es encontrar soluciones inusuales para los problemas habituales. Actualmente, ella es encontrar soluciones inusuales para Deloitte digital, donde se especializa en grupos de interés atractivas en ideas de investigación through talleres de diseño participativo.

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Esta es una de las visualizaciones que hemos creado para la investigación. El eje horizontal es la fecha; el eje vertical es la hora del día según lo registrado por el servidor Wars Plant. Cada marca en el gráfico representa una única instancia de capacitación en el juego. En Wars Plant, un jugador puede entrenar a su planta en una de las tres áreas - Velocidad, defensa, o ataque. Los diferentes colores de las marcas corresponde a la característica que se está capacitado, mientras que el radio de la marca codifica el número de puntos de estadísticas recibido de la formación. El desplazamiento de tiempo se puede ver claramente en esta visualización: antes de junio, este jugador comienza a jugar en serio en torno a 16:00 hora del servidor. Para octubre, el jugador se ha asentado un poco acerca de cómo iniciar el juego alrededor 10:00 al.

Esta es una de las visualizaciones que hemos creado para la investigación. El eje horizontal es la fecha; el eje vertical es la hora del día según lo registrado por el servidor Wars Plant. Cada marca en el gráfico representa una única instancia de capacitación en el juego. En Wars Plant, un jugador puede entrenar a su planta en una de las tres áreas–velocidad, defensa, o ataque. Los diferentes colores de las marcas corresponde a la característica que se está capacitado, mientras que el radio de la marca codifica el número de puntos de estadísticas recibido de la formación. El desplazamiento de tiempo se puede ver claramente en esta visualización: antes de junio, este jugador comienza a jugar en serio en torno a 16:00 hora del servidor. Para octubre, el jugador se ha asentado un poco acerca de cómo iniciar el juego alrededor 10:00 al.

Unas semanas en nuestro estudio de Guerras de la planta, un juego de rol de lucha basado en texto en línea desarrollado por Jon Evans de Artful Dodger Software, nos encontramos con un misterio. Nos habíamos visualizado los datos de registro del servidor que registra los jugadores’ En la partida de actividades, y descubrió un patrón tan obvio como que era inexplicable: en junio 2009, los mejores jugadores Wars planta comenzó lentamente cambiando la hora del día en el que estaban jugando. Durante un período de seis meses, el tiempo que los jugadores comenzaron a jugar cada día se movió por casi seis horas. Vertimos sobre los datos de registro del servidor, comprobar el código de procesamiento de errores, por cuestiones de zona horaria, para cualquier posible explicación de este cambio en el patrón de juego. Utilizando sólo los datos de registro del servidor, nos encontramos con las manos vacías. ¿Qué estaba pasando?

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Insights de análisis de datos de red que generan las observaciones de campo


Fabien Girardin

Nota del editor: Este mensaje de la edición de abril ‘Ethnomining‘ edición viene desde Fabien Girardin @ Fabiengirardin quien describe su trabajo con datos en red / sensor en el Museo del Louvre de París. Sobre la base de este estudio de caso inspirador, discute el proceso general, cómo los métodos mixtos son relevantes en su obra, y qué tipo lecciones que aprendió haciendo esto.

Fabien Girardin es socio de la Near Future Laboratory, una agencia de investigación. Él está activo en los dominios de la experiencia del usuario, ciencia de datos y la informática urbana.

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Congestión de visitantes en el Museo del Louvre

Congestión de visitantes en el Museo del Louvre, foto por Fabien Girardin

Al Near Future Laboratory nos gusta experimentar e ir en diferentes direcciones de la consultora de tecnología típica. Nos esforzamos en la participación de múltiples prácticas, y apostar por el unordinary cuando se trata de cuestionar la formulación, recopilación de datos y solución de creación de. Después de terminar mi doctorado en Ciencias de la Computación, Dejé las disciplinas delimitadas de la academia para abrazar el aprendizaje y la conexión con los otros "campos", las otras formas de conocer y ver el mundo. Junto con los socios Julian Bleecker, Nicolas Nova y una red de ojeadores tácticos, formamos una práctica basada en la tecnología que combina la visión y el análisis, diseño y la investigación, y prototipado rápido para transformar las ideas en forma material.

Durante la última 5 año, He llevado las investigaciones que tienen como objetivo extraer el conocimiento de los productos derivados de las actividades digitales de las personas (es decir. datos de la red, También a menudo llamado sombras digitales o huellas digitales). Ese material intangible puede tomar la forma de registros de actividad de la red celular, las transacciones con tarjetas de crédito agregada, información de tráfico en tiempo real, contenido generado por el usuario o la red social de actualizaciones. Con el tiempo mis contribuciones han evolucionado hasta convertirse en ayudar a transformar este tipo de grandes volúmenes de datos en conocimiento, productos y servicios. Ya sea aplicado para un cliente o como parte de nuestras iniciativas de auto-iniciado, esta práctica requiere de las habilidades básicas de un "científico de datos" (análisis de los datos, arquitectura de la información, ingeniería del software y creatividad) junto con una capacidad para participar en las intersecciones con una amplia variedad de profesionales, de físicos e ingenieros a los abogados, estrategas y diseñadores. La pendiente transversal de las investigaciones en los datos de la red requiere la comprensión de las diferentes lenguas que las tecnologías de la forma, presentación de informes sobre el contexto de su uso, y la descripción de las prácticas de la gente. El modelo de investigación combina observaciones de campo cualitativos con datos cuantitativos a menudo extraídos de los registros.

La investigación de la red de datos implica varios pasos a lo largo de múltiples prácticas y habilidades de ingeniería, las estadísticas, diseño, planificación de la estrategia, gestión de productos y la etnografía

La investigación con datos de la red implica múltiples prácticas y habilidades de ingeniería, las estadísticas, diseño, planificación de la estrategia, gestión de productos y la etnografía; foto por Fabien Girardin

Los proyectos anteriores nos han llevado a explotar las fuentes de datos sin explotar, descubrir oportunidades para transformar datos en conocimiento, y materializar nuevos servicios o productos. Nuestro método contempla primero los conjuntos de datos y técnicas para abordar nuestros objetivos. Entonces desarrollamos soluciones tangibles que se acoplan a los interesados ​​en el proyecto en la exploración de distintos escenarios y soluciones. Es a través de las experiencias de las personas con conocimiento del dominio del proyecto que somos capaces de extraer los posibles cambios y oportunidades del futuro próximo.

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Una experiencia iluminadora - la adopción de la etnografía para estudiar la experiencia del usuario del ascensor


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Rebekah Rousi

Nota del editor: Este mensaje de la edición de abril ‘Ethnomining‘ edición viene desde Rebekah Rousi, @ Rebekahrousi quien describe cómo la combinación de la recopilación de datos cualitativos y cuantitativos fue fructífero en su análisis del uso del ascensor. El mensaje destaca las lecciones que destapó el uso de ambos enfoques.

Rebeca es un investigador de la psicología de usuario y candidato a doctorado de Ciencias Cognitivas en la Universidad de Jyväskylä, Finlandia. Con una formación en artes visuales y estudios culturales, ella está particularmente interesado en la psicología de la experiencia del usuario, afectivos interacciones humano-tecnología y los factores mentales de los encuentros de diseño.

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No sé quién estaba más conmovido por la experiencia de diseño del ascensor, yo o el 50 las personas que entrevisté. Hace unos años, un diseño y fabricación empresa líder ascensor me dio la tarea de examinar cómo las personas experimentan e interactuó con ascensores. El ámbito de aplicación incluye todo, desde botones de llamada sala, para el diseño de interiores de la cabina y la percepción del diseño técnico. Cuando se les da la breve, el director artístico características de diseño específicas para cada país señaló (u omisiones) e incluso menciona que puede haber hábitos ascensor observables me gustaría tomar nota de. Entonces, en nuestra oferta un adiós-corporativa académico agregó que puede ser que desee considerar la psicología del entorno arquitectónico que rodea. Con eso, Me quedé con una larga lista de cosas por hacer y sólo uno de los métodos que se me ocurrió que sería capaz de incorporar tantos factores – etnografía. Investigación etnográfica proporciona un marco en el que las propias observaciones y experiencias del fenómeno en estudio del investigador – en este caso, los usuarios de ascensores’ el comportamiento en relación con los ascensores, otros usuarios y el entorno arquitectónico que rodea – se puede combinar con “insiders '” opiniones y puntos de vista.

Westpac Entrada de la casa

Westpac Entrada de la casa; Imagen a Rebeca Rousi.

Entrada Grenfell Centro

Entrada Grenfell Centro; Imagen a Rebeca Rousi.

Así, Llevé a cabo el estudio en dos de Adelaide (Australia) más altos edificios de oficinas (ver las entradas de los edificios anteriores). Elegí estos edificios por varias razones: 1) ambos son rascacielos en los que el uso del ascensor es una necesidad; 2) ambos son edificios de oficinas no residenciales en los que factores tales como el bienestar en el trabajo, la salud y la seguridad, y las dimensiones socio-culturales, incluyendo las relaciones de poder y jerarquías entran en juego. Con el fin de medir y explicar el comportamiento del usuario en relación a la dinámica tangibles y no tangibles de los espacios, es necesario estudiar los sitios que son similares en propósito. Además, ambos edificios alojan la misma marca de elevadores. Y ambos habían sufrido recientemente actualizaciones de ascensores.

La recolección de datos consistió en dos partes separadas: las mini-entrevistas (o cuestionarios verbales) que duró dos a cinco minutos; y las observaciones de campo. Los mini-entrevistas comprendieron los siguientes temas: información de antecedentes; factores mentales como el estado de ánimo actual y el tipo de personalidad basado libremente en el Indicador de Tipo Myers-Briggs (social, organizado, intuitiva y analítica); Número de dictamen escala Likert de elementos de diseño de ascensores; sugerencias de diseño; preferencias (ascensores o escaleras?); la seguridad y la seguridad; y los hábitos. Los componentes que estaba mirando en la observación de campo fueron: de espera y operación de los hábitos; interacción con diseño; interacción interpersonal; y el flujo de movimiento.

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Abril 2013: Ethnomining y la combinación de cualitativa & datos cuantitativos


Las filas de datos cuantitativos con visualizaciones

Imagen de Fabien Girardin

Después de las dos ediciones anteriores (Franqueza y Historias a la acción), ahora es el momento para nuestra edición de abril en la combinación de datos cualitativos y cuantitativos.

Mientras que la etnografía generalmente se basa en los datos cualitativos, no no significa que los enfoques cuantitativos no deben ser empleadas en el proceso de investigación. La combinación de los dos cables a un “enfoque de métodos mixtos” que puede adoptar diversas formas: recopilación y análisis de datos pueden ser ya sea separados o abordados conjuntamente, y cada uno de ellos se puede utilizar en el servicio de la otra. ¡Por supuesto, esto no es nuevo en los círculos académicos y la etnografía corporativa, pero parece que hay un renovado interés últimamente en este tema.

Una de las fuerzas impulsoras de este renovado interés es la enorme cantidad de información producida por la gente, cosas, espacio y sus interacciones — lo que algunos han llamado “Big Data“. Los grandes conjuntos de datos creados por la actividad de las personas en los dispositivos digitales ha conducido de hecho a un aumento de “rastros” de aplicaciones para teléfonos inteligentes, programas informáticos y sensores ambientales. Dicha información se espera actualmente para transformar la forma en que estudiamos el comportamiento y la cultura humana, con, como de costumbre, esperanzas utópicas, temores distópicas y suspiros * Crítica * de expertos.

Aunque la mayor parte de la obra de los grandes datos se ha centrado en el análisis cuantitativo, es interesante observar cómo los etnógrafos se relacionan con ella. Algunos ofrecer una perspectiva crítica, pero otros lo ven como una oportunidad para crear metodologías innovadoras para beneficiarse de esta situación. Véase, por ejemplo la noción de “Ethnomining” descrito por Aipperspach y col. (2006) en su artículo perspicaz Etno-Minería: La integración de Números y palabras de la tierra para arriba:

Etno-minería, como su nombre indica, combina las técnicas de la etnografía y minería de datos. Específicamente, la integración de técnicas de minería de datos etnográficos y de etno-minera incluye una mezcla de sus perspectivas (en lo que las interpretaciones son válidas e interesantes, y cómo deben caracterizarse) y sus procesos (lo selecciones y transformaciones se aplican a los datos para encontrar y validar las interpretaciones).

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