[UX Research] UX 모델링의 특징, 알고리즘 UX 설계를 위한 다양한 모델들의 예

토마스 쉘링 <동태적 분리 모델 Dynamic Models of Segregation>

 

모델의 여러 축

수식 기반equation-based 에서 시뮬레이션 기반으로simulation-based

분석 analysis 중심에서 계산 computation 중심으로

 

연속 -> 이산

선형 -> 비선형

결정적deterministic -> 확률적stochastic

추상적 -> 세부적

한두개의 상호작용 요소 -> 다수의 상호작용 요소

동질성 -> 복합성

 

새로운 종류의 모델

예측 모델 -> 설명 모델

실재론 -> 도구주의

환원주의 -> 전체론

 

새로운 엔지니어링

중앙 집중centralized -> 분산decentralized

고립isolation -> 상호작용interaction

일대다 -> 다대다

하향식 -> 상향식

분석 -> 계산

설계 -> 검색

 

알고리즘 UX

알고리즘의 실질적 목표는 디자인을 결정하기 위해 여러 알고리즘들의 성능을 예측하는 것

알고리즘 간의 의미 있는 분석이 선행되어야 한다

 

사용되는 변수들

https://www.nature.com/articles/30918

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클러스터링 : 서로 연결된 노드들의 부분집합, 어떤 두 노드가 동일한 노드에 연결될 가능성을 수치화하여 클러스터링의 계수를 정의한다.

경로의 길이: 두 노드 쌍 사이의 평균 거리, 소셜 네트워크에서 분리 단계와 대응하는 말

 

생성적 모델

어떤 현상을 설명할 때, 그 현상을 만들거나 그 현상으로 이어지게 되는 프로세스를 모델링하는 방법.

와츠와 스트로가츠의 생성적 모델링 프로세스

- n개의 노드, k개의 연결수를 가진 정규 그래프로 시작

- 그래프의 연결선 일부를 선택, 다른 곳에 걸기rewire위해, 무작위 연결선으로 대체.

- 다른 곳에 걸린 연결선의 비율을 매개변수 p로 표시하여 그래프가 얼마나 무작위적인지 조절한다

- p=0이면 정규 그래프, p=1이면 랜덤 그래프가 된다.

 

->다른 모델도 동일한 질적 결과(높은 클러스터링 계수, 짧은 경로 길이)를 어떻게 만들어 낼 수 있을까?

이를 해결하기 위해 고려해야 할 것들 : 클러스터링 계수가 높은 그래프에서 시작하기. 노드들이 무작위로 위치한 그래프에서 시작해보기. 다양한 종류의 연결선 재배치rewiring로 조정하기.

 

 

다익스트라Dikjkstra 

효율적인 최단 경로 알고리즘을 만든다. '단일 출발 최단경로 문제' 해결을 위해 주어진 출발 지점에서부터 그래프의 모든 다른 노드로 향하는 가장 짧은 거리를 찾는다. 

- 출발 노드에 거리를 0으로 주고 큐에 추가한다. 다른 노드들에게는 무한 거리를 준다

- 큐에서 노드를 하나 삭제하고, 거리를 d에 대입한다. 그 노드가 연결되어 있는 다른 노드들을 찾는다. 무한한 거리를 가지고 있는 연결된 노드 각각의 거리 d+1으로 대체 후 큐에 추가한다

- 큐가 비어있지 않다면 이전 단계로 돌아간다.

 

-> 디자인 목표 달성을 위한 최단 경로를 찾아내는 알고리즘을 구현하기. 

 

UX 알고리즘 설계를 위한 질문들.

• 이 모델이 할 수 있는 일은 무엇인가? 예측인가, 설명인가, 둘 다인가?
• 이러한 모델들이 제시하는 설명은 만족스러운가?
• 이 모델의 구현은 다른 케이스에서도 적용 가능한가?

 

O'Reilly의 복잡계와 데이터 과학을 참고하였습니다.