1 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente Paolo Bottoni Pictorial Computing Laboratory Dipartimento di Informatica.

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1 1 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente Paolo Bottoni bottoni@di.uniroma1.it Pictorial Computing Laboratory Dipartimento di Informatica Seminari di Interazione Avanzata

2 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 2 Argomenti Utenti e Sistemi Componenti della modellazione Classificazione dellutente Modelli mentali Coevoluzione di utenti e sistemi Applicazione ai casi di studio

3 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 3 Utenti e sistemi User model Modello utilizzato dal sistema per caratterizzare lutente corrente Users model (o user mental model) Modello cognitivo utilizzato / supposto dallutente

4 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 4 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

5 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 5 Definizioni dei comportamenti Basate sulle interazioni ammesse Utente vincolato agire coerentemente Basate sui task Ordini parziali Basate sui linguaggi Trasformazioni dellapparenza dellinterfaccia Modelli del dialogo Grammatiche Macchine a stati finiti Strutture a eventi

6 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 6 Problema generale della modellazione dellutente 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 allhandicap, sostegno ad attività quotidiane

7 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 7 Adattamento fra utenti e sistemi Adeguamento Lutente adatta le proprie modalità di lavoro alle caratteristiche del sistema Miglioramento / Coevoluzione Diverse versioni del sistema vengono generate a seguito di studi sullutenza Adattabilità Lutente modifica esplicitamente caratteristiche del sistema interattivo Adattività Il sistema modifica alcune proprie caratteristiche in base allosservazione delle azioni dellutente

8 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 8 Modificabilità del sistema Modulazione del contenuto Disponibilità di accesso alle azioni Layout Organizzazione delle strategie di completamento

9 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 9 Incorporazione del modello Implicita Lapplicazione incorpora un modello di utente come definito dal progettista Separata File di configurazione Collezione statica di dati sullutente Base di dati aggiornabile Base di dati deduttiva

10 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 10 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

11 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 11 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

12 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 12 Componenti della modellazione Domini Dati, Relazioni Rappresentazioni Elementi, Layout Task Generici, strutturati Categorie Accesso, Esperienza, Profili sociologici Individui Preferenze, Similarità, Comunità

13 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 13 Descrittori per profilazione utenti Dati personali (e.g. età, genere, posizione, professione) Preferenze e interessi Conoscenze Pattern di comportamento

14 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 14 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

15 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 15 Fasi nelluso dei dati estratti da: M. Koutri, N. Avouris, S. Daskalaki. A survey on web usage mining techniques for web-based adaptive hypermedia systems.

16 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 16 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

17 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 17 Variabili osservabili Web usage mining Tecniche relative a dati grezzi di accesso per rivelare pattern di uso. Structure mining Analisi della struttura del sistema ipermediale. Content mining Analsii del contenuto del sistema ipermediale.

18 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 18 Esempio di campo di log (IIS)

19 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 19 Limitazioni del logging Riferimenti a documenti mancanti (e caching) Identificazione dellIP reale in caso di proxy Povertà dei dati di solo accesso

20 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 20 Forme di adattamento sul Web Content selection Selezione automatica e prioritizzazione degli elementi più rilevanti Navigation support Manipolazione di hyperlink, e.g. hiding, sorting, annotating. Presentation Variazione forme di presentazione del contenuto di un documento web. Brusilovsky, P., and Maybury, M. T. (2002). From adaptive hypermedia to the adaptive web. Communications of the ACM 45, 5, 30-33.

21 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 21 Tecniche di clustering Clustering di riferimenti a documenti Identifica collezioni di documenti legate al loro uso Clustering di visite Identifica sequenze tipiche di di riferimenti, pattern navigazionali Informazioni addizionali Tempo di permanenza

22 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 22 Tipi di clustering hard clusters Ogni oggetto appartiene a uno e un solo cluster 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 ogni cluster con una probabilità ( p i (o) = 1) fuzzy clusters Ogni oggetto appartiene a ogni cluster con un grado di appartenenza (max(p i (o)) = 1)

23 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 23 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)

24 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 24 Sequential pattern mining Istanza: 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

25 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 25 Conseguenze della profilazione Raccommandazione personale Aggiustamento dinamico Highlighting, creazione di nuovi link Aggiustamento statico di pagina / sito in genere eseguito off-line

26 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 26 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.

27 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 27 Strutture di memorizzazione per LTEM e ARM

28 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 28 Valutazione di valenza affettiva Dimensioni affettive Pleasure-Displeasure, e.g., felicià / infelicità; Arousal-Nonarousal, i.e., intensità dei sentimenti; Dominance-Submissiveness, ruoli giocati H. Liu P. Maes, What Would They Think? A Computational Model of Attitudes, Intelligent User Interfaces, 38-45, 2004 S(E) = salienza dellepisodio, V(E) = valenza affettiva

29 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 29 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

30 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 30 Assistenti personali

31 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 31 Modi di apprendimento

32 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 32 Agenti che raccomandano modifiche allinterfaccia Agent mental state Domain ontology History of suggestions Effectiveness of the agent Negotiation set: cambi proposti al modello Utility function per correzioni di agente a i Protocol function Negotiation strategies Requirement metrics

33 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 33 Modelli BDI Rappresentano agenti o modelli di utente Belief: conoscenza dellagente sullo stato del mondo Insiemi di letterali Desire: obiettivi di lungo periodo, stati del mondo da fare diventare veri Piani per raggiungerli. Descritti da body, precondition, e invocation condition (trigger) Intention: impegno a portare avanti unazione che trasforma lo stato del mondo Organizzati in stack, possibilmente paralleli

34 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 34 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 dellaltro 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 unopzione Realismo debole: se un agente desidera ottenere una proposizione non crederà che la sua negazione sia inevitabile.

35 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 35 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.

36 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 36 Esempi di time tree

37 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 37 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

38 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 38 Mantenimento del belief Agente crede alleffetto degli operatori applicati Agente crede a osservazioni dello stato del mondo

39 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 39 Coevoluzione di modelli di utente e sistema

40 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 40 Specifica del sistema

41 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 41 Specifica dellutente Espressa in termini di belief Informazioni legate allo stato del sistema Definizione delle azioni possibili

42 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 42 Conseguenze sul progetto Modellazione di comportamenti utente Es. esplorazione casuale, ordine stretto Identificazione di comportamenti ottimali Definizione dellinterfaccia in modo da supportare comportamenti ottimali Rimozione di cause di errore Es. mantenere informazioni su link ancora da esplorare.

43 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 43 Modulazione del contenuto

44 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 44 Modelli in Higher Order Logic Architettura cognitiva Modelli di utente e di sistema Funzioni di history Permettono di accedere a informazioni sugli stati passati dellutente o del sistema

45 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 45 Notazione per Higher Order Logic

46 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 46 Relazioni per USER

47 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 47 Modelli per verifica comportamenti Proprietà di correttezza 1. Per ogni possibile comportamento del sistema interattivo lutente è in grado di raggiungere lobiettivo principale associato allo stato 2. Lutente deve essere in grado di completare tutti i task sussidiari generati nel raggiungimento dellobiettivo

48 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 48 Post-completion error Utente naive Al termine dellinterazione lutente non recupera la carta

49 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 49 Identificazione di errori e revisione Revisione Problema se utente seleziona servizio prima di inserire la carta

50 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 50 Revisione dei modelli di utente Architettura cognitiva per utente sofisticato (uso di conoscenza sul task)

51 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 51 Possibilità di design più flessibili

52 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 52 Applicazione ai casi di studio Categorizzazione dellutente Rappresentazione esplicita dei task Utilizzo di agenti Adattamento al contesto

53 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 53 Categorizzazione dellutente Fruizione beni culturali Turista, studioso, curatore Creazione artistica ? Supporto allhandicap Tipologia di handicap [+ modello task] E-learning Progettista corso, Produttore contenuto, Studente + livello conoscenza, Valutatore

54 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 54 Rappresentazione dei task Fruizione beni culturali Guide interattive Creazione artistica Definizione delle possibilità di esecuzione Supporto allhandicap Suggerimenti E-learning Rappresentazione dei percorsi

55 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 55 Utilizzo di agenti Fruizione beni culturali Elicitazione di interessi, suggerimenti Creazione artistica Agenti di critica, confronto con prodotti precedenti Supporto allhandicap Predizione di azioni successive, creazione di macro E-learning Ritrovamento di materiale di supporto

56 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 56 Adattamento al contesto Fruizione beni culturali Localizzazione, capacità dei dispositivi Creazione artistica Temporizzazioni, condizioni di illuminazione Supporto allhandicap In progetto, in base alle capacità residue E-learning Capacità dei dispositivi, modulazione del contenuto

57 Seminario di Interazione Avanzata 20/11/2006 Metodi formali per la progettazione di modelli di utente 57 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 web- based 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 http://www.dcs.qmul.ac.uk/research/imc/hum/pubs/FAC-FormalVerification.pdf 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