Seminari di Interazione Avanzata
Metodi formali per la progettazione di
modelli di utente
Paolo Bottoni
[email protected]
Pictorial Computing Laboratory
Dipartimento di Informatica
1
Argomenti
•
•
•
•
•
•
Utenti e Sistemi
Componenti della modellazione
Classificazione dell’utente
Modelli mentali
Coevoluzione di utenti e sistemi
Applicazione ai casi di studio
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Utenti e sistemi
•
User model
•
•
Modello utilizzato dal sistema per
caratterizzare l’utente corrente
User’s model (o user mental model)
•
Modello cognitivo utilizzato / supposto
dall’utente
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Architettura di riferimento
H. Bunt, M. Kipp, M. T. Maybury, W. Wahlster, FUSION AND COORDINATION FOR MULTIMODAL
INTERACTIVE INFORMATION PRESENTATION. In Stock, O., Zancanaro, M. (eds.): Multimodal
Intelligent Information Presentation. Kluwer, pp. 325-340
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progettazione di modelli di utente
Definizioni dei comportamenti
•
Basate sulle interazioni ammesse
•
•
Basate sui task
•
•
Ordini parziali
Basate sui linguaggi
•
•
Utente vincolato agire coerentemente
Trasformazioni dell’apparenza dell’interfaccia
Modelli del dialogo
•
•
•
Grammatiche
Macchine a stati finiti
Strutture a eventi
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Problema generale della
modellazione dell’utente
•
Comportamento umano non strettamente dettato
da leggi logiche.
• Assunzione di comportamento razionale degli
utenti:
•
•
•
obiettivi da realizzare
utilizzano conoscenza per raggiungerli
Possibile genericità degli obiettivi
•
•
Creazione artistica, esplorazione di possibilità
Supporto all’handicap, sostegno ad attività quotidiane
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Adattamento fra utenti e
sistemi
•
Adeguamento
•
•
Miglioramento / Coevoluzione
•
•
Diverse versioni del sistema vengono generate a seguito di
studi sull’utenza
Adattabilità
•
•
L’utente adatta le proprie modalità di lavoro alle
caratteristiche del sistema
L’utente modifica esplicitamente caratteristiche del sistema
interattivo
Adattività
•
Il sistema modifica alcune proprie caratteristiche in base
all’osservazione delle azioni dell’utente
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Modificabilità del sistema
•
•
•
•
Modulazione del contenuto
Disponibilità di accesso alle azioni
Layout
Organizzazione delle strategie di
completamento
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Incorporazione del modello
•
Implicita
•
•
L’applicazione incorpora un modello di
utente come definito dal progettista
Separata
•
File di configurazione
• Collezione statica di dati sull’utente
• Base di dati aggiornabile
• Base di dati deduttiva
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Modellazione di utenti
•
•
Livelli di competenza
Definizione da teorie cognitive generali
•
Belief, Desire, Intention
• Logiche di ordine superiore
•
Uso di data mining
•
Cluster mining
• Association rule mining
• Sequential pattern mining
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Definizione di classi di utente
•
•
Definizione di criteri da parte di esperti
Apprendimento automatico
•
Supervisionato (classi identificate a priori)
• Non supervisionato
•
•
Vincolo su numero di classi
Vincolo su criteri di raggruppamento
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Componenti della
modellazione
• Domini
• Dati, Relazioni
• Rappresentazioni
• Elementi, Layout
• Task
• Generici, strutturati
• Categorie
• Accesso, Esperienza, Profili sociologici
• Individui
• Preferenze, Similarità, Comunità
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Descrittori per profilazione
utenti
•
•
•
•
Dati personali (e.g. età, genere,
posizione, professione)
Preferenze e interessi
Conoscenze
Pattern di comportamento
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Profilazione utente
•
Raccolta dati interazione (non intrusiva)
•
•
•
•
Log client
Log server
Valori introdotti durante sessione
Preferenze esplicite (diversi livelli di
intrusività)
•
•
•
Raccolta di questionari
Scelte
Configurazioni
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Fasi nell’uso dei dati estratti
da: M. Koutri, N. Avouris, S. Daskalaki. “A survey on web usage mining
techniques for web-based adaptive hypermedia systems”.
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Problemi del data mining su Web
•
•
•
•
Dati di navigazione non numerici
Rumore e incompletezza dei dati
Necessità di integrare i dati grezzi
con altri, e.g. informazione lato
client, dati di registrazione, eventi
legati al prodotto specifico
Misure convenzionali troppo semplici
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Variabili osservabili
•
Web usage mining
•
•
di
Structure mining
•
•
Tecniche relative a dati grezzi
accesso per rivelare pattern di uso.
Analisi della
ipermediale.
struttura
del
sistema
contenuto
del
sistema
Content mining
•
Analsii del
ipermediale.
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Esempio di campo di log (IIS)
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Limitazioni del logging
•
•
•
Riferimenti a documenti mancanti (e
caching)
Identificazione dell’IP reale in caso di
proxy
Povertà dei dati di solo accesso
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Forme di adattamento sul
Web
•
Content selection
•
•
Navigation support
•
•
Selezione automatica e prioritizzazione degli
elementi più rilevanti
Manipolazione di hyperlink,
sorting, annotating.
e.g.
hiding,
Presentation
•
Variazione forme di presentazione
contenuto di un documento web.
del
Brusilovsky, P., and Maybury, M. T. (2002). From adaptive hypermedia
to the adaptive web. Communications of the ACM 45, 5, 30-33.
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Tecniche di clustering
•
Clustering di riferimenti a documenti
•
•
Clustering di visite
•
•
Identifica collezioni di documenti legate al
loro uso
Identifica sequenze tipiche di di riferimenti,
pattern navigazionali
Informazioni addizionali
•
Tempo di permanenza
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Tipi di clustering
•
hard clusters
•
•
overlapping clusters
•
•
Un oggetto può appartenere a diversi cluster. Possono
indicare interessi comuni a utenti diversi, o identificare
documenti con contenuto non univoco.
probabilistic clusters
•
•
Ogni oggetto appartiene a uno e un solo cluster
Ogni oggetto appartiene a ogni cluster con una
probabilità (pi(o) = 1)
fuzzy clusters
•
Ogni oggetto appartiene a ogni cluster con un grado di
appartenenza (max(pi(o)) = 1)
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Estrazione di regole di
associazione
•
Identificazione delle associazioni fra elementi.
•
•
La presenza di un sottoinsieme di elementi implica la
presenza anche di altri
Regola di associazione:
•
•
•
(AB, c, s) A  B = , 0c, s 1
c: confidence, c(A  B) = P(B | A)).
s: support (support(A  B)=P(AB))
(e-class/asp_fundamentals.html 
e_class/asp_examples.html, 0.7, 0.05)
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Sequential pattern mining
•
•
Istanza: DB
 {seq | se q  {t1, ,tn }, ti  {it i1,..., itik }}
time(ti )  time(ti 1 )
Problema: trovare tutti i pattern
sequenziali con un supporto minimo
specificato
•
Supporto = numero di sequenze di dati che
contengono il pattern
30% of users who placed an online order in book_store/book1.html have also
placed an order in book_store/book5.html within 20 days
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Conseguenze della
profilazione
•
•
Raccommandazione personale
Aggiustamento dinamico
•
•
Highlighting, creazione di nuovi link
Aggiustamento statico di pagina / sito
•
in genere eseguito off-line
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Modelli cognitivi computazionali
•
Long-term episodic memory.
•
Memoria stabile di eventi significativi.
• Indirizzabile per contenuti. Episodi ritrovati
da vari indizi, e.g. persona, posto, azione.
•
Affective reflexive memory
•
Associazioni istantanee e istintive.
• Formata filtrando esposizione ripetuta.
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Strutture di memorizzazione per
LTEM e ARM
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Valutazione di valenza affettiva
Dimensioni affettive
• Pleasure-Displeasure, e.g., felicià / infelicità;
• Arousal-Nonarousal, i.e., intensità dei sentimenti;
• Dominance-Submissiveness, ruoli giocati
S(E) = salienza dell’episodio, V(E) = valenza affettiva
H. Liu P. Maes, What Would They Think? A Computational Model of
Attitudes, Intelligent User Interfaces, 38-45, 2004
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Agenti personali
•
Costruiscono modelle di preferenze del proprietario
•
•
•
•
•
Acquisti on line, classificazione di email, links seguiti
Ricevono feedback su proposte fatte
Possono scambiare informazioni con altri agenti
Possono usare decisioni di agenti di utenti con profili
simili a quelli del proprietario
Predizioni su prossime mosse
•
Presentazione di link correlati, suggerimenti di acquisti,
azioni su email
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Assistenti personali
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Modi di apprendimento
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Agenti che raccomandano
modifiche all’interfaccia
Agent mental state
History of suggestions
Domain ontology
Effectiveness of the agent
Negotiation set: cambi proposti al modello
Utility function per correzioni di agente ai
Protocol function
Negotiation strategies
Requirement metrics
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Modelli BDI
•
•
Rappresentano agenti o modelli di utente
Belief: conoscenza dell’agente sullo stato del mondo
•
•
Desire: obiettivi di lungo periodo, stati del mondo da
fare diventare veri
•
•
Insiemi di letterali
Piani per raggiungerli. Descritti da body, precondition, e
invocation condition (trigger)
Intention: impegno a portare avanti un’azione che
trasforma lo stato del mondo
•
Organizzati in stack, possibilmente paralleli
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Sistemi logici per BDI
•
•
•
•
Semantica in termini di mondi accessibili
Time tree indicano diramazioni del comportamento.
Due mondi M1 e M2, possono essere uno
sottoinsieme dell’altro e viceversa, essere identici o
non confrontabili.
Assunzioni di realismo
•
•
•
Realismo: se un agente crede a una proposizione,
desidererà che diventi vera
Realismo forte: se un agente desidera ottenere una
proposizione, crederà che essa sia un’opzione
Realismo debole: se un agente desidera ottenere una
proposizione non crederà che la sua negazione sia
inevitabile.
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Requisiti di razionalità
•
•
Mantenimento di coerenza fra
credenze, desideri e intenzioni, ma non
completezza.
Credenze, desideri e intenzioni non
devono essere chiusi sotto le
implicazioni di ognuno degli altri.
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Esempi di time tree
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Assiomatizzazione
Inizializzazione:Differenze fra stato
obiettivo e belief adottate come goal
Terminazione: Comportamento agente
indeterminato quando tutti obiettivi raggiunti
Obbligazione: Agente deve impegnarsi a portare avanti un obiettivo
Impegno comporta realizzare precondizioni per operatori adottati
Goal adottati rimossi da quelli in attesa
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Mantenimento del belief
Agente crede all’effetto degli operatori applicati
Agente crede a osservazioni dello stato del mondo
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Coevoluzione di modelli di utente
e sistema
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Specifica del sistema
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Specifica dell’utente
•
Espressa in termini di belief
•
Informazioni legate allo stato del sistema
•
Definizione delle azioni possibili
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Conseguenze sul progetto
•
Modellazione di comportamenti utente
•
•
•
•
Es. esplorazione casuale, ordine stretto
Identificazione di comportamenti ottimali
Definizione dell’interfaccia in modo da
supportare comportamenti ottimali
Rimozione di cause di errore
•
Es. mantenere informazioni su link ancora
da esplorare.
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Modulazione del contenuto
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Modelli in Higher Order Logic
•
Architettura cognitiva
•
•
Modelli di utente e di sistema
Funzioni di history
•
Permettono di accedere a informazioni
sugli stati passati dell’utente o del sistema
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Notazione per Higher Order Logic
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Relazioni per USER
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Modelli per verifica
comportamenti
•
Proprietà di correttezza
1.
2.
Per ogni possibile comportamento del sistema interattivo
l’utente è in grado di raggiungere l’obiettivo principale
associato allo stato
L’utente deve essere in grado di completare tutti i task
sussidiari generati nel raggiungimento dell’obiettivo
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Post-completion error
Utente naive
Al termine dell’interazione l’utente non recupera la carta
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Identificazione di errori e revisione
Revisione
Problema se utente seleziona servizio prima di inserire la carta
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Revisione dei modelli di utente
•
Architettura cognitiva per utente
sofisticato (uso di conoscenza sul task)
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Possibilità di design più flessibili
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Applicazione ai casi di studio
•
•
•
•
Categorizzazione dell’utente
Rappresentazione esplicita dei task
Utilizzo di agenti
Adattamento al contesto
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Categorizzazione dell’utente
•
Fruizione beni culturali
•
•
Creazione artistica
•
•
?
Supporto all’handicap
•
•
Turista, studioso, curatore
Tipologia di handicap [+ modello task]
E-learning
•
Progettista corso, Produttore contenuto, Studente
+ livello conoscenza, Valutatore
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Rappresentazione dei task
•
Fruizione beni culturali
•
•
Creazione artistica
•
•
Definizione delle possibilità di esecuzione
Supporto all’handicap
•
•
Guide interattive
Suggerimenti
E-learning
•
Rappresentazione dei percorsi
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Utilizzo di agenti
•
Fruizione beni culturali
•
•
Creazione artistica
•
•
Agenti di critica, confronto con prodotti precedenti
Supporto all’handicap
•
•
Elicitazione di interessi, suggerimenti
Predizione di azioni successive, creazione di macro
E-learning
•
Ritrovamento di materiale di supporto
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Adattamento al contesto
•
Fruizione beni culturali
•
•
Creazione artistica
•
•
Temporizzazioni, condizioni di illuminazione
Supporto all’handicap
•
•
Localizzazione, capacità dei dispositivi
In progetto, in base alle capacità residue
E-learning
•
Capacità dei dispositivi, modulazione del
contenuto
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Riferimenti
•
•
•
•
•
•
•
•
•
H. Bunt, M. Kipp, M. T. Maybury, W. Wahlster, “Fusion and coordination for multimodal
interactive information presentation”, in O. Stock, M. Zancanaro, (eds.): Multimodal
Intelligent Information Presentation, Kluwer, 325-340, 2005.
M. Koutri, N. Avouris, S. Daskalaki. “A survey on web usage mining techniques for webbased adaptive hypermedia systems”, in S. Y. Chen, G. D. Magoulas (eds.), Adaptable and
Adaptive Hypermedia Systems, IRM Press, 125-149, Hershey, 2005.
P. Brusilovsky, M. T. Maybury, “From adaptive hypermedia to the adaptive web”,
Communications of the ACM 45(5): 30-33, 2002.
H. Liu P. Maes, “What Would They Think? A Computational Model of Attitudes”, Intelligent
User Interfaces, ACM Press, 38-45, 2004
P. Curzon, R. Rukšėnas, A. Blandford, “Formal Verification In Human Error Modelling”,
http://www.dcs.qmul.ac.uk/research/imc/hum/pubs/FAC-FormalVerification.pdf, 2006
R. H. Guttman, A. G. Moukas, P. Maes, “Agent-mediated Electronic Commerce: A Survey”,
Knowledge Engineering Review, 13(2): 147-159, 1998.
S. M. Brown, E Santos Jr., S. B. Banks, M. E. Oxley, “Using Explicit Requirements and
Metrics for Interface Agent User Model Correction”, Proc. 2nd International Conference on
Autonomous Agents (Agents'98), 9-13, ACM Press, 1998.
P. Maes, “Agents that reduce work and information overload”, Communications of the ACM,
37(7):811-821,1994.
Y. Shoham, “Agent oriented programming”, Artificial Intelligence, 60(1):51-92, 1993
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