Das Gebiet Human-Computer Interaction (HCI) beschäftigt sich vorrangig mit der Gestaltung und Nutzung von digitalen Artefakten. Mit ihrer zunehmenden Durchdringung des privaten und öffentlichen Alltags ist jedoch auch die Betrachtung negativer Auswirkungen stärker in den Vordergrund gerückt. In diesem Beitrag geht es um die „Nichtnutzung“ bzw. selektive Nutzung von gesellschaftlich normativen Technologien. Obwohl Studien zur Nichtnutzung das Potenzial zugesprochen wird, den „digitalen Imperativ“ kritisch zu hinterfragen, beschränken sie sich bisher auf Klassifikationen für individuelle Nichtnutzung und Strategien von „Nichtnutzenden“. In der vorliegenden Arbeit wurden Cultural Probes als Inspirationsquelle genutzt, um neue Perspektiven bezüglich der Rolle von Nichtnutzung im HCI-Design zu finden. Nutzende und Nichtnutzende von Smartphones reflektierten den Umgang mit Kommunikations- und Informationsmitteln. Die Ergebnisse deuten an, dass beide Gruppen die Benutzung von Smartphones in Alltagssituationen auf andere Weise wahrnehmen und reflektieren. Das Erfassen, Verstehen und Vermitteln solcher unterschiedlichen Wahrnehmungen und Reflektionen ist eine wichtige Voraussetzung für ausgewogene Gestaltungs- und Aneignungsprozesse digitaler Artefakte.

We present the results of a usability study with 35 participants investigating the influence of personality on various metrics used in usability engineering. We conduct a task based usability test with a website integrating tasks of various difficulty and also measure performance metrics like task completion rate and time on task. We also use standard questionnaire based usability metrics like the System Usability Scale (SUS). Furthermore, we gather qualitative data via open-ended questions and count the number of words as well as the mentions of positive and negative aspects. We measure personality using the well-known big five model, also often referred to as OCEAN model (openness, conscientiousness, extraversion, agreeableness, neuroticism) and three basic needs (need for influence and power, need for recognition and performance, need for security and tranquility). We analyze the relationship between personality and usability metrics via correlations and regression models. We identify multiple significant results and show that in our study the personality correlated with some of the usability metrics we inspected. Extraversion and the need for influence and power show the most and strongest correlations. Furthermore, we also show that regression models based on personality traits can explain up to 37% of the variance in usability metrics. The results have implications for the improvement of the selection process of usability test participants as well as for the interpretation of test results. We discuss these implications and give an outlook on further research in this area.

We investigate exploration as an alternative to explanation to improve user understanding of algorithms and algorithmic decision-making. Drawing on complex problem-solving as defined in cognitive science, we conducted a think-aloud study in the lab (N=10) as well as an MTurk online study (N=123) using a flight booking scenario to see if and how exploration supports \textit{knowledge acquisition} in two different tasks. One group was told to focus on booking the cheapest flight (knowledge acquisition as a secondary task), the other on understanding the system logic (knowledge acquisition as a primary task).

Our results indicate that exploration, even as a secondary task, may contribute to knowledge about the underlying algorithm. However, our study also suggests that the overall knowledge acquired through exploration is limited in the sense that it gives people an idea of how a system works, rather than teaching them concrete rules they can recall.

Overall, we conclude that exploration presents a design opportunity to interweave knowledge acquisition with users' primary task, and may thus contribute to (but not substitute) existing design solutions for supporting users in understanding algorithmic decision-making.

Personas gelten als eine grundlegende Methode, um Empathie für die Nutzenden einer Software zu erzeugen. Allerdings wird ihnen nachgesagt, sie könnten Stereotypisierungen auslösen oder begünstigen, z.B. durch Informationen bezüglich des Geschlechts, der ethnischen Zugehörigkeit oder des Alters der Persona, die fotografischen Abbildungen der fiktiven Personen inhärent sind. Um dieser Annahme nachzugehen wurde eine Eye-Tracking-Studie mit 93 Studierenden aus Studiengängen der Fakultät für Informatik durchgeführt. Die Teilnehmenden erhielten eine identische Persona-Beschreibung je nach Bedingung mit a) dem Foto einer dunkelhäutigen Frau, b) dem Foto einer hellhäutigen Frau, c) einer Zeichnung (Sketch) oder d) gar keiner Visualisierung. Die vier experimentellen Bedingungen wurden hinsicht-lich ihres Einflusses auf die Wahrnehmung im Sinne des „Stereotype Content Models“ und anderer Attribute der Persona untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass die Art der visuellen Darstellung begrenzt Einfluss auf die Wahrnehmung der Persona hatte und teilweise Stereotypisierungen reduzierte. Geschlecht und kultureller Hintergrund der Teilnehmenden erwiesen sich als bedeutsame Einflussfaktoren. Die Ergebnisse werden vor dem Hintergrund von In-group/Out-Group-Phänomenen und Stereotypisierungen diskutiert.

In research and development in general, and in user-centered design (UCD) in particular, participants of studies have to be representative for the target audience. However, given the voluntary participation in user studies and an ensuing self-selection bias, participants of user studies likely prefer to engage with technology more strongly than the target audience in general (i.e., they have a higher affinity for technology interaction, ATI). Unchecked, this potential bias might lead to products that neglect important user groups or miss valuable market niches. At the same time, participants’ time is limited, so assessment of ATI must be economical. Thus, we propose an ultra-short ATI scale derived from the ATI scale by [10]. ATI-S was developed using theoretical considerations and empirical analyses. It provides a sufficiently reliable and valid assessment of ATI in conditions with strict time-constraints, in which the full ATI scale cannot be used.