Бен Шнейдерман (родился 21 августа 1947 года) — американский учёный-компьютерщик , заслуженный профессор кафедры компьютерных наук Мэрилендского университета, которая является частью Колледжа компьютерных, математических и естественных наук Мэрилендского университета в Колледж-Парке , а также директор-основатель (1983–2000) Лаборатории взаимодействия человека и компьютера Мэрилендского университета . Он проводил фундаментальные исследования в области взаимодействия человека и компьютера , разрабатывая новые идеи, методы и инструменты, такие как интерфейс прямого манипулирования и его восемь правил проектирования. [1]
Родившийся в Нью-Йорке, Шнейдерман учился в Высшей школе естественных наук в Бронксе и получил степень бакалавра по математике и физике в Городском колледже Нью-Йорка в 1968 году. Затем он продолжил обучение в Государственном университете Нью-Йорка в Стоуни-Брук , где в 1972 году получил степень магистра по компьютерным наукам, а в 1973 году окончил его, получив степень доктора философии.
Шнейдерман начал свою академическую карьеру в Государственном университете Нью-Йорка в Фармингдейле в 1968 году в качестве преподавателя на кафедре обработки данных. В последний год перед выпуском он был преподавателем на кафедре компьютерных наук Университета Стоуни-Брук (тогда он назывался Государственным университетом Нью-Йорка в Стоуни-Брук). В 1973 году он был назначен доцентом на кафедре компьютерных наук Университета Индианы . В 1976 году он перешел в Мэрилендский университет. Он начал с должности доцента на кафедре управления информационными системами и стал доцентом в 1979 году. В 1983 году он перешел на кафедру компьютерных наук в качестве доцента и был повышен до полного профессора в 1989 году. В 1983 году он был основателем и директором Лаборатории взаимодействия человека и компьютера , которой он руководил до 2000 года. [2]
В 2002 году его книга «Leonardo's Laptop: Human Needs and the New Computing Technologies» была удостоена премии IEEE-USA за выдающийся вклад в развитие общественного понимания профессии . Его книга 2016 года « The New ABCs of Research: Achieving Breakthrough Collaborations » призывает к объединению прикладных и фундаментальных исследований. В 2019 году он опубликовал «Encounters with HCI Pioneers: A Personal History and Photo Journal» и «Human-Centered AI» в 2022 году. [3]
Шнейдерман был принят в члены Ассоциации вычислительной техники в 1997 году, в Американской ассоциации содействия развитию науки в 2001 году, в Национальной инженерной академии в 2010 году, в IEEE в 2012 году [4] и в Национальной академии изобретателей в 2015 году. [5] Он является членом Академии ACM CHI и получил их премию за достижения всей жизни в 2001 году. [6] Он получил премию IEEE Visualization Career Award в 2012 году и был принят в Академию IEEE VIS в 2019 году. В 2021 году он получил премию InfoVis Conference Test of Time Award [7] вместе с соавторами Беном Бедерсоном и Мартином М. Ваттенбергом .
Он получил почетные докторские степени от Университета Гвельфа (Канада) в 1995 году, Университета Кастилии-Ла-Манча (Испания) в 2010 году, [8] Университета Стоуни-Брук в 2015 году, [9] Университета Мельбурна в 2017 году, Университета Суонси (Уэльс, Великобритания) в 2018 году и Университета Претории (Южная Африка) в 2018 году.
Шнейдерман проживает в Бетесде, штат Мэриленд . Он племянник фотографа Дэвида Сеймура . [10]
В статье 1973 года «Методы построения блок-схем для структурного программирования», представленной на встрече SIGPLAN в 1973 году, Айзек Насси и Шнейдерман утверждали:
С появлением структурного программирования и программирования без GOTO необходим метод моделирования вычислений в просто упорядоченных структурах, каждая из которых представляет собой законченную мысль, возможно, определенную в терминах других мыслей, пока не определенных. Необходима модель, которая предотвращает неограниченные передачи управления и имеет структуру управления, более близкую к языкам, поддающимся структурному программированию. Мы представляем попытку такой модели. [11]
Представленная ими новая модельная методика структурного программирования стала известна как диаграмма Насси–Шнейдермана ; графическое представление дизайна структурированного программного обеспечения. [12]
В 1970-х годах Шнейдерман продолжил изучать программистов и использование блок-схем . В статье 1977 года «Экспериментальные исследования полезности подробных блок-схем в программировании» Шнейдерман и др. подвели итоги происхождения и статус-кво блок-схем в компьютерном программировании :
Блок-схемы были частью компьютерного программирования с момента появления компьютеров в 1940-х годах. В 1947 году Голдштейн и фон Нейман [7] представили систему описания процессов с использованием блоков операций, утверждений и альтернатив. Они считали, что «кодирование начинается с рисования блок-схемы». До кодирования алгоритм был идентифицирован и понят. Блок-схема представляла собой высокоуровневое определение решения, которое должно быть реализовано на машине. Хотя они работали только с числовыми алгоритмами, они предложили методологию программирования, которая с тех пор стала стандартной практикой в области компьютерного программирования. [13]
Кроме того, Шнейдерман провел эксперименты, которые показали, что блок-схемы не были полезны для написания, понимания или изменения компьютерных программ. В конце своей статьи 1977 года Шнейдерман и др. пришли к выводу:
Хотя нашим первоначальным намерением было выяснить, при каких условиях подробные блок-схемы наиболее полезны, наши повторяющиеся отрицательные результаты привели нас к более скептическому мнению о полезности подробных блок-схем в современных условиях программирования. Мы неоднократно выбирали проблемы и пытались создать тестовые условия, которые бы благоприятствовали группам блок-схем, но не обнаружили статистически значимых различий между группами с блок-схемами и без них. В некоторых случаях средние баллы для групп без блок-схем даже превосходили средние баллы для групп с блок-схемами. Мы предполагаем, что подробные блок-схемы являются просто избыточным представлением информации, содержащейся в операторах языка программирования. Блок-схемы могут даже оказаться в невыгодном положении, поскольку они не столь полны (опускают декларации, метки операторов и форматы ввода/вывода) и требуют гораздо больше страниц, чем краткие операторы языка программирования. [14]
В 1986 году он опубликовал первое издание (сейчас уже шестое) своей книги "Проектирование пользовательского интерфейса: стратегии эффективного взаимодействия человека и компьютера". В эту книгу включен его самый популярный список "Восемь золотых правил проектирования интерфейсов", который гласит:
- Стремитесь к последовательности. В схожих ситуациях должны быть обязательными последовательные действия...
- Дайте возможность частым пользователям использовать сочетания клавиш. По мере увеличения частоты использования растет и желание пользователя сократить количество взаимодействий...
- Предлагайте информативную обратную связь. Для каждого действия оператора должна быть некоторая системная обратная связь...
- Разрабатывайте диалоги, которые приводят к завершению. Последовательности действий должны быть организованы в группы с началом, серединой и концом...
- Предложите простую обработку ошибок. Насколько это возможно, проектируйте систему так, чтобы пользователь не мог совершить серьезную ошибку...
- Разрешить легкое отмену действий. Эта функция снимает беспокойство, поскольку пользователь знает, что ошибки можно отменить...
- Поддерживайте внутренний локус контроля. Опытные операторы настоятельно хотят чувствовать, что они отвечают за систему и что система реагирует на их действия. Разрабатывайте систему так, чтобы пользователи были инициаторами действий, а не ответчиками.
- Уменьшить нагрузку на кратковременную память. Ограничение обработки информации человеком в кратковременной памяти требует, чтобы дисплеи были простыми, многостраничные дисплеи были объединены, частота движения окон была снижена, и было выделено достаточно времени на обучение кодам, мнемонике и последовательностям действий. [15]
Эти рекомендации часто изучаются на курсах по взаимодействию человека и компьютера.
В 2003 году Бен Бедерсон и Шнейдерман совместно написали книгу «Искусство визуализации информации: чтения и размышления». В Главу 8: Теории для понимания визуализации информации в этой книге включены пять целей теорий для практиков и исследователей HCI, которые гласят:
Типичные цели теорий — дать возможность практикам и исследователям:
- Описывайте объекты и действия последовательно и ясно, чтобы обеспечить сотрудничество.
- Объясните процессы поддержки образования и обучения
- Прогнозировать эффективность в обычных и новых ситуациях, чтобы увеличить шансы на успех
- Устанавливать руководящие принципы, рекомендовать лучшие практики и предупреждать об опасностях
- Генерировать новые идеи для улучшения исследований и практики. [16]
Эти цели часто изучаются на курсах по взаимодействию человека и компьютера и цитируются в работах таких авторов, как Ивонн Роджерс , Виктор Каптелинин и Бонни Нарди .
Когнитивный анализ потребностей пользователя Шнейдерманом привел к принципам проектирования интерфейса прямой манипуляции в 1982 году: (1) непрерывное представление объектов и действий, (2) быстрые, пошаговые и обратимые действия и (3) физические действия и жесты для замены набранных команд, что позволило дизайнерам создавать более эффективные графические пользовательские интерфейсы. Он применил эти принципы для проектирования инновационных пользовательских интерфейсов, таких как выделенные выбираемые фразы в тексте, которые использовались в коммерчески успешном Hyperties. [17] Hyperties использовался для создания первого в мире электронного научного журнала, который был выпуском Communications of the ACM за июль 1988 года [18] с семью статьями с конференции Hypertext 1987 года. Он был выпущен в виде дискеты, сопровождающей печатный журнал. Тим Бернерс-Ли ссылался на этот диск как на источник для своих «горячих точек» в своем манифесте весны 1989 года [19] для Всемирной паутины . Hyperties также использовался для создания первой в мире коммерческой электронной книги Hypertext Hands-On! в 1988 году.
Концепции прямого манипулирования привели к появлению сенсорных интерфейсов для управления домом, рисования пальцами и теперь повсеместно распространенных небольших сенсорных клавиатур. Разработка «стратегии отрыва» [20] исследователями из Лаборатории взаимодействия человека и компьютера (HCIL) Мэрилендского университета позволила пользователям касаться экрана, получая обратную связь относительно того, что будет выбрано, корректировать положение пальца и завершать выбор, отрывая палец от экрана.
Команда HCIL применила принципы прямого манипулирования для сенсорных систем домашней автоматизации , программ рисования пальцами [21] и двухкоробочных ползунков диапазона [22] , которые приобрели известность благодаря их включению в Spotfire . Визуальное представление, присущее прямому манипулированию, подчеркивало возможность визуализации информации.
В 1997 году Патти Маес и Шнейдерман провели публичные дебаты по теме «Прямое манипулирование против агентов интерфейса» на конференциях CHI'97 [23] и IUI 1997 (при этом в материалах IUI были представлены две отдельные статьи [24] [25], но не сохранилось никаких следов этой панели в Интернете). Эти события помогли определить две текущие доминирующие темы во взаимодействии человека и компьютера: [26] прямое управление человеком операциями компьютера через визуальные пользовательские интерфейсы против делегирования управления агентам интерфейса, которые знают желания пользователей и действуют от их имени, тем самым требуя меньшего человеческого внимания. Их дебаты по-прежнему высоко цитируются (с 479 цитатами в январе 2022 года для исходных дебатов CHI [27] ), особенно в сообществах по проектированию пользовательских интерфейсов, где ответные дебаты состоялись на конференциях ACM CHI 2017 [28] и ACM CHI 2021 [29] .
Его основная работа в последние годы была посвящена визуализации информации , в результате чего возникла концепция древовидной карты для иерархических данных. [30] Древовидные карты реализованы в большинстве инструментов визуализации информации, включая Spotfire , Tableau Software , QlikView , SAS , JMP и Microsoft Excel . Древовидные карты включены в инструменты исследования жесткого диска, анализ данных фондового рынка, системы переписи населения, данные выборов, экспрессию генов и журналистику данных. Художественная сторона древовидных карт представлена в проекте Treemap Art Project.
Он также разработал динамические слайдеры запросов с несколькими скоординированными дисплеями, которые являются ключевым компонентом Spotfire , который был приобретен TIBCO в 2007 году. Его работа продолжилась над визуальными инструментами анализа для данных временных рядов, TimeSearcher, многомерными данными, Hierarchical Clustering Explorer, и данными социальных сетей, SocialAction. [31] Шнейдерман внес вклад в широко используемый инструмент анализа и визуализации социальных сетей NodeXL .
Текущая работа посвящена визуализации временных последовательностей событий, например, обнаруженных в электронных медицинских картах, в таких системах, как LifeLines2 [32] и EventFlow. [33] Эти инструменты визуализируют категориальные данные, составляющие историю болезни одного пациента, и представляют агрегированное представление, которое позволяет аналитикам находить закономерности в больших базах данных историй болезни пациентов.
В 2012 году Джеффри Хир и Шнейдерман совместно написали статью «Интерактивная динамика для визуального анализа» в Association for Computing Machinery Queue vol. 10, no. 2. В эту статью включена таксономия интерактивной динамики, которая поможет исследователям, дизайнерам, аналитикам, преподавателям и студентам в оценке и создании инструментов визуального анализа. Таксономия состоит из 12 типов задач, сгруппированных в три категории высокого уровня, как показано ниже.
[34]
Он также определил область исследований универсального удобства использования , чтобы привлечь больше внимания к различным пользователям, языкам, культурам, размерам экранов, скоростям сетей и технологическим платформам.
Текущая тема стипендии Шнейдермана – искусственный интеллект, ориентированный на человека [3] [35]
Шнейдерман предлагает альтернативное видение ИИ, которое фокусируется на потребности в надежных, безопасных и заслуживающих доверия системах, которые позволяют людям извлекать выгоду из мощи ИИ, сохраняя при этом контроль. Шнейдерман подчеркивает потребность в технологиях, которые «дополняют, усиливают, расширяют возможности и улучшают людей, а не заменяют их». [36]
Список статей: [37] [38]