可解释性用户界面设计的原则

23/26可解释性用户界面设计的原则第一部分明确沟通意图 2第二部分呈现清晰因果关系 5第三部分突出关键信息 8第四部分避免技术术语 11第五部分提供交互式反馈 13第六部分维护用户控制 16第七部分支持用户探索 19第八部分迭代设计和评估 23

第一部分明确沟通意图关键词关键要点【明确沟通意图】：

1.明确目的：界面应清晰传达其目的，让用户一眼就能理解它的功能和目标。

2.使用简洁语言：文本应简短、清晰、易于理解，避免使用专业术语或模棱两可的语言。

3.提供视觉提示：图标、颜色和布局等视觉元素可以有效传达意图，提高界面可理解性。

【用户参与】：

明确沟通意图

在可解释性用户界面设计中，明确沟通意图至关重要，因为它允许用户清晰地理解系统或应用程序正在做什么以及为什么这样做。这涉及以下关键原则：

1.提供明确的目标和任务描述

清晰地传达系统或应用程序的目标和要完成的任务。避免使用含糊不清或技术性的语言。

*例如，与其说“单击此按钮”，不如说“单击此按钮以生成报告”。

2.使用一致、易懂的语言

使用用户熟悉的语言和术语。避免行业术语或俚语，因为它们可能会造成混淆。

*例如，与其说“执行查询”，不如说“搜索信息”。

3.提供足够的上下文信息

提供用户理解界面或交互所需的所有相关信息。这包括背景信息、定义和示例。

*例如，如果用户需要输入个人信息，请提供有关该信息将如何使用以及受保护方式的说明。

4.突出相关信息

使用视觉提示（如颜色对比、字体大小和布局）来突出界面中最重要的信息。

*例如，突出显示需要用户注意的关键操作或错误消息。

5.提供清晰的错误消息和反馈

当用户犯错时，提供明确的错误消息，解释问题是什么以及如何修复。同样，提供有关操作已成功完成或正在进行的反馈。

*例如，与其显示“错误”，不如说“电子邮件地址无效”并提供更正说明。

6.考虑不同的学习风格

认识到用户有不同的学习风格，并使用多种方法来传达信息。这可能包括文本、图像、视频和交互式元素。

*例如，提供交互式教程以示范如何使用特定功能。

7.持续征求反馈

定期从用户那里征求反馈以评估可解释性。根据反馈调整界面和通信以提高清晰度。

8.无障碍设计

确保界面对所有用户（包括残疾用户）都是可访问的。考虑使用辅助技术和提供替代信息格式。

*例如，提供听觉指示以补充文本消息。

9.避免假设

不要假设用户知道系统或应用程序的工作原理。提供明确的说明和指南，即使它们看起来明显。

*例如，如果输入字段允许不同格式的数据，请明确指定接受的格式。

10.保持更新

随着用户语言和期望的不断发展，保持界面和通信的可解释性至关重要。定期审查和更新以确保清晰度。

影响

明确沟通意图对可解释性用户界面设计的影响是多方面的：

*提高用户满意度：用户能够清晰地理解系统的能力增强了他们的满意度和整体体验。

*减少错误：清晰的沟通可以减少用户错误，因为它消除了对意图的猜测。

*提高效率：用户可以更轻松、更快地完成任务，因为他们清楚地知道系统如何工作。

*增强信心：当用户理解系统或应用程序时，他们对使用它的信心就会提高。

*促进采用：可解释性用户界面易于使用和理解，从而可以促进用户采用新技术或应用程序。

研究支持

大量研究支持明确沟通意图在可解释性用户界面设计中的重要性。例如，一项研究发现，用户在能够清楚地理解界面意图时完成任务的速度提高了25%。另一项研究显示，清晰的错误消息可将用户错误减少多达50%。

结论

明确沟通意图是可解释性用户界面设计的基础。通过遵循上述原则，设计人员可以创建用户能够清晰理解和有效使用的界面。这导致用户满意度提高、错误减少、效率提高、信心增强和采用率增加。第二部分呈现清晰因果关系关键词关键要点因果关系的可视化

1.通过因果图或路径图直观地表示变量之间的因果关系。

2.使用不同颜色、形状或线条来区分原因和结果变量。

3.避免混淆因素或自变量之间的相关性，以确保因果关系的明确性。

因果推理的解释

1.使用自然语言解释推断出的因果关系，例如「如果A发生，那么B就有可能发生」。

2.提供置信度或概率估计，以表示因果关系的强度或不确定性。

3.允许用户探索不同的解释和假设，以增强对因果关系的理解。

因果模拟

1.允许用户操纵变量或场景，以观察因果关系的影响。

2.提供互动式可视化，以展示因果关系的动态性。

3.促进用户对因果系统行为的探索和实验。

因果反馈

1.追踪和显示用户行为对因果模型的影响。

2.使用可视化提示或文本反馈，以告知用户他们的输入如何影响结果。

3.促进用户对因果关系的主动学习和调整。

因果关系的探索

1.提供探索性工具，例如假设测试和敏感性分析。

2.允许用户调查潜在因果关系并揭示隐藏的模式。

3.促进对因果关系的批判性思考和证据收集。

因果关系的验证

1.集成数据验证和交叉验证技术，以确保因果关系的稳健性。

2.考虑外部知识和专家意见，以三角测量和验证推断出的关系。

3.促进对因果关系的持续监测和更新，以适应新的证据和变化的数据。呈现清晰因果关系

在可解释性用户界面设计中，呈现清晰的因果关系至关重要，以便用户了解系统行为的潜在原因和结果。以下原则可以帮助实现这一点：

1.因果图

因果图是一种可视化表示，它显示变量之间的因果关系。使用箭头连接原因变量和结果变量，可以清楚地展示系统行为背后的因果关系。例如，在购物网站上，用户可以通过改变搜索过滤选项（原因变量）来查看不同的结果列表（结果变量）。

2.因果链

因果链是一种逐步表示因果关系的序列。它分解复杂的系统行为，将因果关系分解为一系列较小的步骤。用户可以通过遵循因果链来理解一系列事件如何导致特定结果。例如，在航班预订系统中，用户可以看到一系列步骤，从选择航班（原因1）到确认预订（结果）。

3.反事实推理

反事实推理允许用户探索如果某个条件发生变化，系统行为会发生什么。通过提供“如果-那么”场景，用户可以理解因果关系的影响。例如，在贷款计算器中，用户可以探索如果改变贷款期限或利率，每月的还款额将如何变化。

4.解释

解释提供了有关因果关系的书面或口头说明。它们阐述了原因和结果之间的联系，并帮助用户理解系统行为背后的推理。例如，在推荐系统中，用户可以获得有关为什么特定产品被推荐的解释，从而了解推荐背后的因果关系。

5.用户控制

允许用户操纵系统并观察结果的控制权可以增强因果关系的理解。通过实验不同的输入变量，用户可以直接体验因果关系，并建立原因和结果之间的联系。例如，在音乐应用程序中，用户可以通过调整音量、音效和均衡器设置来探索声音效果的变化。

6.透明度

系统透明度是指用户了解系统决策过程的能力。提供有关系统如何处理输入、评估因果关系以及得出结论的信息可以提高可解释性。例如，在机器学习模型中，用户可以获得有关模型训练数据和使用的算法的信息，从而加深对因果关系的理解。

案例研究

一项对电子商务网站的研究表明，使用因果图可以显着提高用户对购物推荐背后的因果关系的理解。研究发现，使用因果图的用户在解释推荐时比使用文本描述的用户表现得更好。

结论

呈现清晰的因果关系是可解释性用户界面设计的核心原则。通过遵循上述原则，设计师可以创建用户界面，帮助用户理解系统行为背后的原因和结果。这提高了透明度、信任度和与系统的整体交互性。第三部分突出关键信息关键词关键要点集中视觉重点

1.采用鲜明的对比度、色彩或大小，将用户关注引导至关键信息上。

2.使用视觉分层技术，例如图层或阴影，以区分重要元素和次要元素。

3.运用空间分布，将关键信息放置在视觉中心或焦点区域。

简明扼要

1.限制关键信息的文本长度，只保留必要的内容。

2.使用清晰简洁的语言，避免使用冗余或技术术语。

3.通过视觉辅助元素，例如图标或图表，传达复杂信息。

屏蔽干扰

1.使用留白和视觉界限，清除杂乱，提升关键信息的可见性。

2.避免视觉过载，只显示与目标相关的必要元素。

3.采用聚焦技术，使用光照效果或滤镜突出特定区域。

情境感知

1.提供基于上下文的帮助信息或提示，指导用户理解关键信息。

2.根据用户的偏好或行为定制界面，展示针对性的提示。

3.利用历史数据和分析工具，识别用户最常忽略或误解的关键信息。

交互反馈

1.提供实时反馈，告知用户关键信息的变化或操作结果。

2.使用渐进披露技术，逐步呈现关键信息，以增强用户的理解。

3.允许用户与关键信息进行交互，例如过滤或排序，以获得更深入的洞察。

一致性

1.在整个用户界面中使用视觉元素的一致性，以增强关键信息的识别度。

2.保持关键信息的措辞和布局的一致性，避免混淆。

3.遵循行业标准和最佳实践，以确保关键信息与用户预期相符。可解释性用户界面设计的原则：凸显关键信息

重要性

在可解释性用户界面设计中，凸显关键信息至关重要，因为它能够帮助用户：

*快速理解界面最重要和最相关的元素。

*优先考虑执行任务或做出明智决策所需的信息。

*避免认知超载，提高信息处理效率。

原则

为了有效凸显关键信息，遵循以下原则至关重要：

1.信息层次结构

组织信息以形成清晰的层次结构，其中最重要的信息位于最突出的位置。这可以实现通过视觉分级、分组和嵌套来实现。

2.视觉对比

使用对比度技术（例如颜色、字体大小、粗细）使关键信息从其他元素中脱颖而出。这有助于吸引注意力并强调重要性。

3.空间排版

留出关键信息周围的足够空间，使其成为焦点。避免拥挤或杂乱会增强视觉清晰度并提高理解度。

4.动作引导

使用视觉提示（例如颜色、形状、箭头）引导用户关注最重要的元素。这可以帮助用户直观地导航界面并优先考虑关键信息。

5.简洁

避免信息过载，只显示必要的信息。简洁性确保用户能够轻松识别和处理关键信息，而不会分散注意力。

6.视觉分层

使用不同的视觉元素（例如边框、背景、纹理）创建视觉分层来区分不同级别的信息。这有助于用户轻松识别关键信息。

应用

凸显关键信息在各种用户界面设计中都有广泛应用，包括：

*仪表板：通过使用图表和指标清晰地展示关键业务指标。

*表格：通过使用颜色编码、格式化和排序凸显重要行或列。

*表单：通过使用必填字段、标签和错误消息提示关键信息。

*网站：通过使用标题、副标题和重点区域来引导用户关注重要内容。

研究

研究支持凸显关键信息对用户理解和决策制定能力的积极影响。一项研究发现，使用视觉对比来强调表格中的关键值可以提高任务完成速度和准确性。另一项研究表明，在仪表板上使用颜色编码来区分关键指标可以显着提高用户对重要信息的理解。

结论

在可解释性用户界面设计中凸显关键信息是至关重要的，因为它可以帮助用户快速理解界面、优先考虑信息并做出明智的决策。通过遵循上述原则，设计师可以创建用户友好且易于理解的界面，从而提高整体用户体验。第四部分避免技术术语关键词关键要点避免技术术语

1.使用易于理解的日常语言，避免行业术语或缩略语。

2.提供术语表或定义，以澄清必要的技术术语，确保用户理解。

3.避免术语过多，在适当的时候使用类比或比喻来简化概念。

清晰简洁

1.使用简短、简洁的句子，避免冗余或模棱两可的语言。

2.专注于传达关键信息，避免不必要的细节或无关内容。

3.将相关信息分组并提供清晰的标题，以增强可扫描性和可读性。

一致性

1.在整个用户界面中使用一致的术语、格式和风格。

2.避免不必要的视觉干扰或文本变化，以保持一致性和易用性。

3.提供易于查找且熟悉的导航元素，确保用户轻松找到所需的信息。

上下文相关性

1.根据用户的上下文和任务提供相关信息，避免不必要的混乱。

2.通过个性化内容或动态反馈，定制用户界面，满足个体需求。

3.提供清晰的指导和提示，以帮助用户完成任务，避免挫败感。

反馈和支持

1.提供及时的反馈，包括确认消息、错误提示或进度更新。

2.提供帮助文档、教程或联系支持的方式，以解决用户问题。

3.持续收集用户反馈并改进用户界面，以提高可用性和满意度。

趋势和前沿

1.利用机器学习和自然语言处理来简化技术术语和提供个性化体验。

2.探索增强现实和虚拟现实技术，以提供沉浸式和直观的用户互动。

3.跟踪用户界面设计趋势，例如极简主义、响应式设计和聊天机器人集成。避免技术术语

在可解释性用户界面设计中，避免使用技术术语至关重要。其原因如下：

用户理解困难：技术术语通常是高度专业化的，普通用户可能不熟悉或无法理解它们。这会创建认知障碍，阻碍用户理解界面和完成任务。

模糊沟通：技术术语的含义可能随不同背景而变化。当用于非技术环境中时，它们可能会被误解或歧义，导致困惑和挫败感。

专业化疏远：使用技术术语会创造一种专业化的氛围，可能使普通用户感到疏远或不够格使用界面。

影响可访问性：技术术语可以成为非英语母语者或认知障碍者等人群的障碍。

替代策略：

为了避免使用技术术语，可采用以下策略：

使用简单语言：使用清晰简练的语言，避免行话和缩写词。

提供定义：如果技术术语不可避免，请提供明确的定义或解释。

使用比喻和类比：通过比喻和类比，将技术概念转化为用户可以理解的术语。

提供视觉辅助：图表、图表和其他视觉元素可以帮助用户理解复杂的概念而无需使用技术术语。

用户测试：对界面进行用户测试以识别和解决理解困难的问题，包括技术术语的使用。

案例研究：

研究显示，避免使用技术术语对用户界面可理解性和可用性有显著影响：

*一项研究表明，使用清晰易懂的语言（避免技术术语）的用户界面比使用技术术语的界面提高了15%的任务完成率。

*另一项研究发现，当技术术语被定义或解释时，用户理解力提高了20%。

*一个跨文化研究表明，避免使用技术术语可以减少非英语母语者的理解困难，从而提高界面可用性。

结论：

在可解释性用户界面设计中，避免使用技术术语对于确保用户理解、改善沟通、减少疏远感和提高可访问性至关重要。通过遵循上述策略，设计人员可以创建用户可以轻松理解和使用的界面。第五部分提供交互式反馈关键词关键要点即时反馈

1.在交互过程中，系统应立即向用户提供反馈，告知其操作的结果或状态。

2.即时反馈可以帮助用户快速判断操作是否成功，及时纠正错误。

3.通过使用视觉提示（如颜色变化、动画）、声音提示或触觉反馈，可以增强反馈效果。

逐步反馈

1.当交互涉及多个步骤或复杂操作时，应提供逐步反馈，引导用户完成整个过程。

2.逐步反馈可以帮助用户保持专注，避免迷路或困惑。

3.可以通过进度条、进度图或其他视觉辅助工具呈现逐步反馈。

错误处理反馈

1.当用户犯错时，系统应提供清晰易懂的错误信息，帮助用户识别错误原因。

2.错误信息应友好、非责备性，避免使用技术术语或行话。

3.可以通过错误突出显示、错误提示或建议解决方案来增强错误处理反馈。

适应性反馈

1.系统应根据用户的行为和偏好调整反馈内容和方式。

2.例如，对于经验丰富的用户，可以提供简化的反馈，而对于新手用户，可以提供更详细的指导。

3.适应性反馈可以改善用户体验，提高用户满意度。

个性化反馈

1.根据每个用户的个性化需求和目标定制反馈内容。

2.例如，对于以娱乐为目的的用户，可以提供更多娱乐性的反馈，而对于以学习为目的的用户，可以提供更多教育性的反馈。

3.个性化反馈可以增强用户的参与度，提升用户体验。

可操作反馈

1.反馈应指导用户采取下一步行动，帮助他们完成目标。

2.可操作反馈可以包括建议的操作、提供额外的信息或指向相关的资源。

3.通过提供可操作的反馈，可以提升用户效率，加快问题的解决。提供交互式反馈

交互式反馈是指向用户提供有关其在用户界面中操作的实时、动态反馈。它通过明确用户操作的结果并提高任务的可见性，提升用户体验。

具体原则：

*视觉指示器：使用视觉提示（例如，加载动画、进度条、鼠标悬停效果）向用户展示系统的响应状态。

*文本通知：提供明确的文本消息或提示，描述操作的状态、成功或错误。

*音效反馈：使用音效（例如，点击声、确认音）增强操作的感知性，并提供额外的反馈机制。

*触觉反馈：对于触摸屏设备，提供触觉反馈（例如，振动），以确认用户输入。

*渐进式披露：分阶段显示信息，逐步引导用户完成任务，而不是一次性全部呈现。

*交互式帮助：提供交互式帮助功能，例如工具提示和上下文菜单，在需要时即时提供支持。

*错误处理：明确显示错误信息，并提供明确的解决方案或补救措施。

交互式反馈的优点：

*提升用户满意度：通过清晰的反馈，用户可以更轻松地理解和控制系统行为，提高整体满意度。

*减少认知负担：通过提供实时反馈，用户可以专注于当前任务，无需猜测或凭直觉操作。

*提高任务完成度：清晰的反馈有助于指导用户完成任务，减少错误和挫折感。

*增强用户参与度：交互式反馈让用户感到参与其中，增加他们对系统的兴趣和投入程度。

*降低用户支持费用：清晰的反馈可以减少对用户支持的需求，因为用户更能独立解决问题。

交互式反馈的示例：

*在加载页面时显示进度条。

*在单击按钮后显示“加载中”消息。

*在文本字段中输入时提供拼写检查。

*在选择选项时显示工具提示，提供更多信息。

*在发生错误时显示红色的错误消息和恢复说明。

交互式反馈的最佳实践：

*确保反馈及时且相关。

*使用明确、一致且易于理解的语言。

*根据用户的背景知识和技能水平定制反馈。

*在不干扰用户工作流的情况下提供反馈。

*提供多种反馈模式（例如，视觉、听觉、触觉）。

*持续监测用户反馈并根据需要进行调整。

通过遵循这些原则，设计师可以创建可解释性高的用户界面，让用户更有能力理解和控制系统，从而提高整体用户体验。第六部分维护用户控制关键词关键要点透明度

1.清晰地传达信息：用户界面应明确易懂地传达其目的和操作方式，让用户可以轻松理解和做出决策。

2.揭示系统行为：用户应能够理解系统在幕后是如何工作的，以及他们的操作会产生什么影响。提供关于算法、决策过程和数据使用的清晰信息。

3.促进用户理解：设计用户界面时，考虑用户的认知局限性，使用视觉化、比喻和类比来帮助他们理解复杂概念。

用户反馈

1.即时响应：提供即时反馈，告知用户他们的操作已经收到或正在处理中。避免让用户长时间等待或不确定操作是否成功。

2.清晰且全面：反馈信息应清晰易懂，全面描述操作结果或系统状态。提供足够的信息，让用户做出明智的决策。

3.可操作性：在适当的情况下，提供可操作的反馈，允许用户根据反馈采取行动。例如，提供纠正错误的具体步骤。

用户自定义

1.允许个性化：提供选项允许用户根据自己的喜好和需求自定义用户界面。例如，更改颜色主题、布局或语言。

2.支持探索：鼓励用户探索用户界面并发现其不同功能。避免限制用户对设置和选项的访问。

3.促进学习：通过提供交互式教程、帮助文档或其他学习资源，帮助用户了解和掌握用户界面的功能。

控制可见性

1.按需显示：只在用户需要和相关时才显示复杂或不常用的选项。避免信息过载，保持用户界面的简洁性。

2.可扩展界面：提供可扩展界面，允许用户在需要时访问更多高级或深入的功能。平衡简洁性和灵活性。

3.渐进式揭示：根据用户的经验水平逐步揭示系统功能。避免一次性呈现过多信息，让用户能够逐渐熟悉系统。

用户参与

1.寻求用户反馈：定期收集用户反馈以了解他们的需求和痛点。使用调查、访谈或可用性测试获取宝贵的见解。

2.协同设计：与用户共同设计和测试用户界面。通过他们的参与，确保用户界面符合他们的预期和需求。

3.持续改进：基于用户反馈和数据分析，持续改进用户界面。保持用户参与，确保其易用性和可解释性。

学习和适应性

1.支持用户学习：提供帮助文档、提示和建议，帮助用户快速学习和掌握用户界面的功能。

2.适应用户行为：随着时间的推移，调整用户界面以适应用户的行为模式和使用模式。通过个性化推荐或优化功能排序来提高效率。

3.人工智能辅助：利用人工智能技术提供上下文感知指导和建议，帮助用户做出明智的决策并理解系统行为。维护用户控制

在可解释性用户界面设计中，维护用户控制至关重要。这涉及赋予用户在交互过程中做出决策并掌控其体验的能力。以下原则可帮助设计师实现这一目标：

提供明确的选择：

*向用户提供清晰、简洁的选择，让他们轻松理解每个选项的后果。

*使用清晰的按钮和标签，避免混淆或不必要的认知负荷。

*提供明确的提示和说明，指导用户完成任务。

允许用户自定义：

*使用户能够调整界面以符合其偏好和需求。

*提供定制选项，例如调整字体大小、颜色主题或布局。

*允许用户保存他们的偏好，以提供个性化的体验。

提供可撤销的动作：

*允许用户撤销或重做操作，从而降低错误的风险。

*提供确认提示，以便用户在提交不可逆转的更改之前进行确认。

*考虑使用撤销历史记录或“版本控制”功能，以恢复到以前的界面状态。

支持灵活的交互：

*允许用户通过多种方式与界面交互，例如使用鼠标、键盘或触控屏。

*设计界面以适应不同设备和屏幕尺寸。

*提供替代方法来执行任务，以满足具有不同能力的用户。

征求用户反馈：

*定期收集用户反馈，了解他们的体验并确定改进领域。

*使用可用性测试、问卷调查或访谈等方法获取反馈。

*根据反馈调整界面，提高可解释性和用户控制。

遵守用户期望：

*设计界面符合用户对类似交互的期望和惯例。

*使用标准设计模式和约定，以提高可用性和可预测性。

*避免引入意想不到的行为或功能，以免造成混乱或挫折。

证据和研究：

这些原则得到了用户界面设计的研究和经验支持。例如，明确的选择有助于降低认知负荷并提高决策效率（Hurtienneetal.,2017）。允许用户自定义增强了用户满意度和参与度，并提高了任务效率（LeeandLee,2016）。提供可撤销的动作降低了错误的风险，并使用户能够更自信地探索界面（Shneidermanetal.,2006）。

结论：

通过遵循这些原则，设计师可以创建可解释性用户界面，赋予用户控制其体验的能力。这将提高可用性、减少挫败感，并为用户带来总体上更令人满意的交互。第七部分支持用户探索关键词关键要点多维探索

1.提供具有多个维度和过滤器选项的交互式可视化，允许用户灵活地浏览和探索数据。

2.启用钻取和缩放功能，帮助用户深入特定感兴趣区域或放大整体视图以获得更广泛的背景。

3.利用仪表板和故事板等工具，将相关信息从不同角度汇总，促进全面理解。

交互式数据操作

1.允许用户对数据进行交互式操作，例如排序、过滤和分组，以自定义视图并提取有意义的见解。

2.提供拖放式界面，使用户能够轻松创建灵活的查询和可视化，从而快速探索数据。

3.集成机器学习模型，提供预测和建议，帮助用户探索隐藏的模式和趋势。

基于上下文的信息

1.提供基于用户当前上下文的信息，例如最近的交互、搜索历史和用户偏好。

2.通过个性化界面和推荐，帮助用户发现相关的数据和洞察，提高探索效率。

3.利用自然语言处理和人工智能，实现与用户的自然对话，提供有价值的见解。

协作式探索

1.促进用户之间的协作探索，允许他们分享发现、提出问题并共同解决问题。

2.提供实时通讯和协作工具，例如聊天窗口、注释和版本控制，促进想法的交流和洞察力的生成。

3.利用社交网络集成功能，连接专家和同行，拓展专业知识，增强探索能力。

沉浸式体验

1.利用增强现实和虚拟现实技术，提供沉浸式探索体验，提高用户参与度和理解力。

2.创建逼真的数据环境，允许用户在三维空间中与数据交互，获得直观的理解。

3.结合多感官输入，例如视觉、听觉和触觉，创造更有吸引力和难忘的探索体验。

持续性学习

1.将探索作为持续学习过程的一部分，提供交互式教程、文档和知识库来支持用户深入了解数据和探索技术。

2.集成人工智能平台，根据用户的探索历史和反馈，提供个性化建议和指导。

3.通过定期更新和用户反馈，持续改进探索功能，以适应不断变化的用户需求。支持用户探索的原则

可解释性用户界面（XUI）旨在通过界面元素和设计原则提高复杂系统的可理解性。其中，“支持用户探索”是一项关键原则，旨在赋予用户探索系统不同方面并深入了解其内部工作原理的能力。以下介绍了实现这一原则的一些方法：

1.提供多层次的细节

XUI应该为用户提供不同级别的细节，以满足他们的探索需求。例如，仪表盘可以显示系统的高级概览，而更深入的菜单或选项卡则可以让用户钻取到更详细的信息中。这种分层结构允许用户根据自己的知识和兴趣水平进行探索。

2.使用可视化工具

可视化工具，如图表、图表和地图，可以传达复杂信息并促进探索。它们允许用户快速识别模式、趋势和关系，从而加深对系统的理解。交互式可视化还可以让用户通过过滤、缩放和导航来探索不同的数据视图。

3.提供上下文信息

上下文信息对于理解系统行为至关重要。XUI应该提供关于数据来源、计算方法、假设和限制的信息。通过提供背景信息，用户可以对他们看到的信息形成更全面的理解，并进行更明智的决定。

4.支持查询和试验

用户应该能够查询系统并对输入进行试验，以了解其工作原理。XUI可以通过以下方式支持此类探索：

*查询功能：允许用户使用自然语言或其他查询语言提出问题并获取答案。

*交互式演示：提供操作系统的交互式沙箱环境，允许用户进行试验和观察结果。

*模拟工具：允许用户创建假设场景并模拟系统行为，以了解其在不同情况下的反应。

5.允许用户定制界面

定制选项使用户可以根据自己的偏好和需求定制用户界面。这可以增强探索过程，因为用户可以选择显示他们认为最相关的信息和工具。允许用户创建自定义视图、过滤器和警报，可以进一步支持探索。

6.提供帮助和指导

XUI应该为用户提供访问帮助资源和文档的途径。清晰的文档、教程和常见问题解答可以帮助用户理解复杂的系统并指导他们的探索。上下文相关帮助（例如提示和工具提示）可以在特定的界面元素中提供即时支持。

示例

Tableau仪表盘：Tableau仪表盘提供了分层式可视化，允许用户探索大量数据。它具有交互式图表和地图，使用户能够通过过滤、缩放和导航来深入研究数据。上下文菜单提供有关数据来源、计算方法和假设的信息。

GoogleEarth：GoogleEarth是一款交互式3D地球仪，允许用户探索世界的不同区域。它具有多层次的细节，从卫星图像到建筑物和地标的3D模型。用户可以虚拟浏览并使用各种工具（例如测量和注释）来探索和了解不同的地理区域。

IBMWatsonStudio：IBMWatsonStudio提供了一个交互式环境，允许用户试验机器学习模型。它具有拖放式界面，允许用户构建和部署模型，并使用可视化工具探索数据和结果。用户还可以访问教程和文档，以指导他们的探索过程。第八部分迭代设计和评估关键词关键要点用户调研和参与

1.访谈、焦点小组和可用性测试等定性方法可以深入了解用户需求、期望和认知偏差。

2.观察性研究（例如ethnography和日记研究）可以提供有关用户行为、环境和动机的见解。

3.基于调查和遥测的定量方法可以收集大规模数据