My Phone and Me: Understanding People’s Receptivity to Mobile Notifications + CHI 2016
- Abhinav Mehrotra et. al
/ 유혜수
x 2016 Fall
- CHI 2016
Abhinav Mehrotra | University of Birmingham
University College London
요약�
노티피케이션은�유저들에게�굉장히�이로우나�부적합한�시점에�시선을�끌때가�많다.��
본�연구는�모바일�방해성�(mobile�interruptibility)이란�주제�아래,�반응시간�그리고�노티피케이션이�주는�방해를��
인지적,�물리적�요인이�미치는�영향을�중심으로�알아보았다.�
My Phone and Me: Understanding People’s Receptivity to Mobile Notifications
Summary
UX Lab Meeting
배경
목표
방법
결과 substantial role of the psychological traits of the individuals on the response time & disruption perceived from a notification
Mixed Method (automated smartphone logging + experience sampling)
Collected 10372 in-the -wild notifications, 474 questionnaire responses from 20 users
in-situ study of mobile interruptibility focusing on the effect of cognitive & physical factors on response time & distruption perceived from a notification
the response time & perceived disruption from a notification can be influenced by • presentation, alert type, sender-recipient relationship • type, completion level, complexity of the tasks in which user is engaged
키워드 Mobile Sensing; Notifications; Interruptibility; Context-aware Computing
Author
UX Lab Meeting
Abhinav Mehrotra
PhD student - visiting @ University College London - Full time @ University of Birmingham
Research Interests - Mobile Sensing, Context aware systems, - Anticipatory Computing, Social Computing, HCI
Introduction
Notification
개념 정리
“receptivity”
“방해” 에 대한 사용자의 반응과 주관적인 경험 user’s reaction to an interruption and their subjective experience
determined by
1) [내용] 얼마나 사용자에게 내용이 흥미롭고, 즐거운지, 관련 있는 내용인지에 따라 2) [앱의 유형] 반응(trigger)을 요하는 애플리케이션의 유형에 따라 3) [시간 & 사회적인 압박] 시간 임계성 & 사회적 압력
Experiment
My phone and Me
Experience Sampling Method (ESM) 접근으로 실험
2달동안 74명의 사용자가 다운받아서 사용함 19494 노티피케이션과 611개의 설문조사를 수집함
하지만 다들 끝까지 대답을 하지 않아서 궁극적으로 10373 노티피케이션과 474 설문 조사를 수집함
Experiment
My phone and Me
Experience Sampling Method (ESM) 접근으로 실험
2달동안 74명의 사용자가 다운받아서 사용함 19494 노티피케이션과 611개의 설문조사를 수집함
하지만 다들 끝까지 대답을 하지 않아서 궁극적으로 10373 노티피케이션과 474 설문 조사를 수집함
시간별로 핸드폰 사용량 알려줌 매시간 앱 사용량 알려줌
앱 상세도
메인 화면 핸드폰 사용 통계 앱 사용 통계 데일리 노티 통계
노티피케이션과 얼마나 interact 했는지?
Time Measurements of a Notification
노티 도착 시점 노티를 본 시점
확인
무시
Time Measurements of a Notification
노티 도착 시점 노티를 본 시점
확인
무시
확인 시간 결정(하는데 걸린) 시간
노티피케이션이 도착하여 유저가 보기까지 걸린 시간
유저가 노티피케이션을 보고 나서 그에 대한 반응을 하기 까지 걸린 시간
Time Measurements of a Notification
Findings
Understanding Response Time - “반응 시간” 이해
Why a Notification becomes disruptive - 왜 노티피케이션이 방해스러운지…Understanding the acceptance of notifications - “노티피케이션의 수용도” 이해
Findings: 반응 시간 (Response Time) - Seen & Decision Time of a notification
The Role of Alert Modality in Perceiving a Notification Alert
alert modality
vibration sound flashing LED
41.94 % sound mode 25.54% silent mode 21.50% vibrate mode 11.03% sound + vibrate
TRIGGERED
MISSED 23.75 % sound 21.05 % sound + vibrate 15.38% vibrate 14.63 % silent
오히려 핸드폰이 무음 모드일때, 유저들이 노티를 가장 잘 알아차린다고함
What Factors Influence Seen Time 확인시간에 영향을 미치는 요인
The Impact of Ongoing Tasks Type on Seen Time
알람 양식, 발신자, 계속 진행중인 과업의 타입, 복잡성, 완성도를 비교 alert modality, sender and ongoing task type, complexity, completion level
6가지 카테고리: 일, 커뮤니케이션, 여행, 유지 (maintenance), 레져, 비가동 (idle)
Recipients (메세지 수령인) 가 지루해(bored) 할 상태인경우, 노티가 반갑게 느껴진다고함 유저가 아무것도 하고 있지 않은 상태 (idle)일 경우, 적극적으로 노티를 받을수 있다고함
노티를 확인한 시점에 업무 종류에 따른 영향
Findings: 반응 시간 (Response Time) - Seen & Decision Time of a notification
HIGHLOW
커뮤니케이션 (Communication)
비가동 (IDLE)
평균 45초 평균 9분 30초
Findings - Decision Time
What factors Influence the Decision Time (노티를 읽었나 안읽나) 결정시간에 영향을 미치는것
Decision Time 결정 시간
the time a user takes to decide how to react to a notification 유저가 노티에 어떻게 반응 할지 경정하는게 걸리는 시간
Partner —>Immediate Family —> Extended family members —) Service providers
파트너 —> 직계 가족 —> 확대 가족원 —> 통신사 (3.315s) (4.891s) (11.93s) (8.147s)
Findings - Notification Presentation
The Role of Notification Presentation 노티피케이션 표현 방식의 역할
HIGH priority LOW priority
유저가 현재 하고 있는 활동에 방해가 되지 않
는 방식
유저가 현재 하고 있는 활동에 방해가 되는
foreground 한 노티피케이션
총 7795 노티피케이션 중 2953 노티피케이션이 유저가 핸드폰에 engaged* 하고 있을 때 받음 2093 high priority notification 860 low prioirty notification
25.91 seconds 11.94 seconds
Findings - Why a notification becomes disruptive
perceived disruption 5 point Likert
Effect of different factors on perceived disruption 인지되는 방해에 대한 다양한 요소들의 영향
The Role of Ongoing Task Complexity 진행중인 업무 복잡도의 역할
The Role of Ongoing Task Completion Level 진행중인 업무 완료단계의 역할
가장 노티피케이션이 방해를 할때: 유저가 한창 업무를 열중하고 있을때 안할때: 업무를 시작하는 단계 혹은 아무것도 안할때
유저가 복잡한 업무에 열중하고 있을 경우, 받게 되는 노티피케이션이 방해가 된다고 함 심플한 업무를 하고 있을 경우, 덜 방해 된다고 함
시작 중간 끝내는중 아무것도 안할때 업무 단계
Lowest LowestHighest Highest
Findings - Why a notification becomes disruptive
The Role of Sender 발신자의 역할에 따른 영향
**발신자
Lowest Disruption
Highest Disruption
직장 동료 혹은 통신사
기계 혹은 직장 부하확대 가족 구성원
(extended family member)
Findings - Understanding the Acceptance of notifications
Disruptive Notifications are likely to be dismissed 방해되는 노티피케이션은 무시되기 쉽다
Why are disruptive notifications accepted? 왜 방해되는 노티피케이션이 받아들여지기도 하는가?
왜 노티를 accept하는지 왜 노티를 dismiss 하는지
Findings - Understanding the acceptance of notifications
Disruptive Notifications are likely to be dismissed 방해되는 노티피케이션은 무시되기 쉽다
Why are disruptive notifications accepted? 왜 방해되는 노티피케이션이 받아들여지기도 하는가?
왜 방해되는 노티를 accept하는지
Implication
Deferring Notifications 노티피케이션 미루기
Improving Notification Presentation 노티피케이션 표현 개선점
노티피케이션 요약을 유저로 하여금 노티피케이션을 무시하거나 혹은 확인할지 빠르게 결정하게 돕도록 표현에 개선이 필요함
방해 관리 (interruptibility management systems) - 유저의 복잡한 과업에 대한 몰입 정도를 예측하고 그에 따라 방해요소의 우선순위를 정함
?•프로포절 주제 | 관련 dexsis, CSCW 연구를 더 구체화 하는데 도움 될 것같음
•실험을 정교하게 설계함 --> 실제 실험을 진행 할때 참고해볼 수 있을것임
SNU UX _ Lab Meeting
+
-
•논문 쓸때, 어떻게 정교하게 실험을 설계 할지 참고 할 수 있을것
•실제 상황속에서 실행했다는것 !!!
•N/A
나의 후기...
감사합니다.