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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤소현 (서울여자대학교) 박남춘 (서울여자대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 논문지 한국HCI학회 논문지 2020 Vol.15 No.4
발행연도
2020.12
수록면
17 - 26 (10page)
DOI
10.17210/jhsk.2020.12.15.4.17

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

Data Driven UX 디자인을 위한 정량적 데이터와 정성적 데이터 간의 관계성 분석 방법
윤소현 ,  박남춘 한국HCI학회 논문지 2020.12 학술저널
Data Driven UX 디자인을 위한 정량적 데이터와 정성적 데이터 간의 관계성 분석 방법
윤소현 디자인학과 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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본 연구는 Data Driven UX 디자인에서 정량적 데이터와 정성적 데이터에 대한 이해를 바탕으로, UX 디자이너의 인사이트 획득 능력을 높이기 위해 데이터 간의 관계성을 분석하여 서비스 분석을 위한 프레임워크를 이용한 방법 제안을 목적으로 하였다. 문헌연구를 통해 정량적 데이터와 정성적 데이터 간의 관계성을 체계화한 프레임워크를 제작하고, 실제 서비스에 프레임워크를 활용한 관계성 분석을 진행한 뒤, 분석 방법의 차이에서 도출된 인사이트를 정리하였다. 그 결과, 첫째 정량적 데이터만 분석했을 경우, 서비스의 미래 방향성 설정에 유용한 인사이트가 도출되었다. 그러나 구체적인 개선 방향을 잡는 데에는 어려움이 있었다. 둘째 정성적 데이터만 분석할 경우, 사용자의 경험에 중점을 둔 구체적인 개선 방향에 대한 인사이트가 도출되었다. 그러나 시간 흐름에 따른 변화에 대한 인사이트는 도출할 수 없었다. 셋째 관계성 분석을 한 경우, 행동 원인에서부터 시간 흐름에 따라 변화한 결괏값까지 사용자의 전반적인 서비스 이용 흐름을 정리하기에 유용한 인사이트가 도출되었다. 서비스의 전체적인 방향성과 수치적 근거자료를 갖춘 디자인 개선 방향을 모두 제안할 수 있었다. 분석 결과에 따라, 데이터 간 관계성 분석 방법을 통해 사용자의 서비스 경험 개선과 서비스의 목표 설정을 위한 종합적인 인사이트가 획득된다는 것을 확인하였다.
#Data Driven UX Design #Relational Analysis Method #Data Analysis #Quantitative data #Qualitative Data

목차

요약
Abstract
1. 연구의 배경 및 목적
2. 이론적 고찰
3. Data Driven UX 디자인에서 관계성 분석 방법의 필요성
4. Data Driven UX 디자인을 위한 정량적 데이터와 정성적 데이터 간의 관계성 분석 방법
5. Data Driven UX 디자인을 위한 정량적 데이터와 정성적 데이터 간의 분석 방법 사례 적용
6. 결론 및 향후 연구 과제
참고문헌

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
한국데이터산업진흥원 / 2019 / 2019 데이터산업 백서 [통권 22호] / 한국데이터산업진흥원 :111~174 google schola 송현민 / 2020 / 국내 데이터 산업 동향 및 유통·거래 활성화를 위한 정부 정책 방향 / 전자공학회지 47(6):13~17 dbpia RANSBOTHAM, S. / Using Analytics to Improve Customer Engagement google schola 한국정보화진흥원 / 2018 ICT 12대 이머징 이슈 google schola Yang, Q. / 2018 / Investigating how experienced UX designers effectively work with machine learning / Proceedings of the 2018 Designing Interactive Systems Conference :585~596 google schola

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