UXPA 波士顿：直观设计的未来

在波士顿的用户体验专业人员协会（UXPA波士顿）是UX下属专业人士组成的民族共同体的地方分会，他们在城市的心脏地带举办了一年一度的会议过去的这一周的权利。

我鼓励任何有兴趣了解 UX 的人加入 UXPA（它是免费的！）并考虑参加他们的众多本地活动之一！

实用无障碍：来自前线的建议

Jackrabbit 在非营利部门做了很多工作，我们偶尔需要加倍努力来考虑可访问性。本次演讲邀请了来自各种公司和组织的专家，重点讨论 UX 如何在不影响或积极增强整体网站体验的情况下改善可访问性前景。

小组成员讨论了他们招募和测试残疾用户的最佳实践。我发现最有趣的一点是测试无障碍设备的想法，而不是用户——例如，研究人员不应该出去测试盲人用户，而应该寻找任何使用屏幕阅读器等工具的用户。此外，研究人员应在重度环境定制（家访，在用户自己的设备上）和计时能力（在首选研究环境中尽可能多地定制体验）之间寻求平衡（出于实际和预算原因） . 重点应该是制作一个整体上可用且直观的网站，而不仅仅是符合既定指南。

小组成员还指出了他们在通过可访问性审核之前看到网站所犯的常见错误。这些包括：

• 颜色对比
• 嵌套表
• 非键盘可访问的框架和设置
• 跨页面和部分的设计一致性
• 无法访问的表格
• 高度复杂的设计

总而言之，可访问性很重要，并且越来越多地被利益相关者和雇主考虑到——但还有更多的工作要做。用户体验研究人员通常是可访问性的主要驱动力，尽管基本上不可能使站点 100% 可访问，但尽最大努力总是值得的。

Mini-SPRINT：一天之内获得高质量的设计解决方案

下一个演讲涵盖了一个迷你冲刺，它本质上是将一个为期五天的过程压缩为一天——非常疯狂，但这位演讲者让它看起来可行！他详细介绍了尝试这种快速过程的研究人员所面临的问题，然后提出了一种结构，让所有各方都走上正轨，以产生出色的工作和惊人的解决方案。这里有一个快速总结：

1. 准备
   让您的团队了解设置和超快速时间表。成功的冲刺拥有积极、敬业的团队成员和领导者。做尽可能多的前期工作，并确保制定一个精确的时间表（精确到分钟！）。
2. 开始
   每个团队成员都会进行各种介绍，引用他们喜欢/不喜欢的设计，并分享任何灵感或现有的设计资产。这几乎就像一个实时情绪板——现在不是想出解决大问题的方法的时候，而是应该直接解决手头的挑战。
3. 第 1 节 – 定义
   定义团队中每个人将扮演的角色。建立项目负责人并确定利益相关者。那么，大家就分散开画吧！涂鸦和创意不受惩罚，知道你只需要分享你创造的最好的东西。然后，在本次会议结束时，将您认为最好的想法汇集在一起​​，并提出一个单一的概念。这可能意味着你“弗兰肯斯坦”有一些想法，或者使用几个想法来融入一个新概念。这就是您将向小组其他成员展示的内容。
4. Break
   我想借此机会指出，我非常感谢 UX 专业人士作为一个整体似乎真的理解并默许了我对固定零食和伸展时间的需求。
5. 第 2 节——决定并继续
   在每个人都提出了他们最好的想法之后，制作一个“画廊”——将所有草图钉在墙上，让团队一起考虑所有事情。考虑、讨论并使用点在每个设计上创建热图。现在是进行速度批评的时候了，您可以在其中表达您的想法、担忧、观察和问题。弄清楚什么值得考虑，然后推进整个团队将共同改进的单一设计。
6. 休息
   因为每个人都需要两个正式的、指定的小吃时间。
7. 总结——展示和承诺
   这是一个反思和庆祝你的进步的时候——一个小冲刺是把大量的工作压缩到一个工作日！这也是您将您的单一精致想法作为前进的最佳选择的时候。

我真的很喜欢这个演讲——迷你冲刺（或者甚至是更典型的五天冲刺）我还没有经历过，但我很确定它即将到来。作为一个喜欢计划和组织的人，我很欣赏整个学科为了实现惊人、高质量和最终有用的结果而实施的细节和过程。

被华晨困惑：机器学习是下一个伟大的用户体验挑战

这个演讲远远超出了我的知识舒适区，但从一开始就非常有趣。演讲者首先驳斥了终结者时代即将来临的观念——“智能”是相对的，我们远未赋予机器那种智能，使它们的机制与我们的人脑相提并论。

我们首先要了解的是“机器学习”和“人工智能”之间的区别。机器学习是挑选一组以某种方式投入使用的技术的过程；实际上，人工智能更像是一种源自机器学习的想法。在实践中，人工智能通常是一个以机器学习为核心的系统。

我们每天都会看到机器学习的例子。每天早上，我醒来都会让 Alexa 给我我的每日新闻；我告诉 Siri 给某人打电话。这两种无处不在的产品是日常使用中机器学习的主要例子，但它们也有助于说明其缺点。例如，代词是一个主要的绊脚石。与智能家居设备的想象对话：

你：关掉客厅的灯。
ML 设备：客厅灯已关闭。
你：实际上，打开它。
机器学习设备：？！？！？！

演讲者指出，精明的开发团队可以让设备始终将前面提到的项目作为代词引用，但这也有其自身的一系列问题——并且清楚地说明了机器学习和实际智能之间的区别。在使用机器智能时，UX 专业人员和开发人员都需要了解产品的已知限制并在其范围内工作。

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