Predicting Users’ First Impressions of Website Aesthetics With a Quantification of Perceived Visual Complexity and Colorfulness - Katharina Reinecke, Tom Yeh, Luke Miratrix, Rahmatri Mardiko, Yuechen Zhao, Jenny Liu, Krzysztof Z. Gajos /김수미 x 2013 Fall 13년 10월 16일 수요일
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Transcript
Predicting Users’ First Impressions of Website Aesthetics With a Quantification of Perceived Visual Complexity and Colorfulness- Katharina Reinecke, Tom Yeh, Luke Miratrix, Rahmatri Mardiko, Yuechen Zhao,Jenny Liu, Krzysztof Z. Gajos
/김수미x 2013 Fall
13년 10월 16일 수요일
Predicting Users’ First Impressions of Website AestheticsWith a Quantification of
Perceived Visual Complexity and Colorfulness-‐ CHI 2013 Best Paper
Department of Digital Contents ConvergenceUX Lab.
Kim, Sumi
13년 10월 16일 수요일
Katharina Reinecke postdoctoral fellow in the Intelligent and Interactive Systems group at Harvard School of Engineering and Applied Sciences
Human-Computer Interaction, Intelligent User Interfaces, Cross-Cultural Usability
Tom Yeh Assistant Professor in the Department of Computer Science at the University of Colorado Boulder
causal effect analysis, graphical models, nonparametric analysis of randomized experiments, discretizing data as a non-parametric approach, sparse regression methods
1. 선행연구 - 이미지 특징 요소(Colorfulness, Visual Complexity) - 첫인상에 영향을 미치는 요소
2. 2가지 실험 - 채도(Colorfulness), 시각적 복잡도(Visual Complexity) 정량화 - 채도, 시각적 복잡도로부터의 첫인상 예측 모델
3. 타당성 검증 - Visual appeal에 대한 예측자(Predictor)로서의 타당성 검증
사용자의 웹 선호도를 예측하는 정량적 모델 제시(미적 첫인상) ... 딱 보고 얼마나 끌리는지를 예측해 볼 수 있지 않을까?
13년 10월 16일 수요일
Introduction
. 모형이 무리없이 추정되고 활용에 적합한지 검토 . 결정계수를 활용한 R-square, Adjust R-square 활용
다중선형회기분석 모형 활용(Multiple linear regression model) - 2개 이상의 독립변수로 현상을 설명하는 모형 - 가정: 종속변수(Y)와 독립변수(X1,X2,X3...) 간에는 선형 함수관계가 존재
- 다중선형회기분석 과정
모형 설정
모형 추론
적합성 검토
. 선행연구를 통해 가설 설정 . 변수 설정
. 모형의 추정치(b)를 활용해 모수(β)를 추정하고 검정 . 추정: 종속변수와 독립변수와의 관계의 정도 주로 최소제곱법(OLS,Ordinary Least Square) 활용 . 검정: 신뢰 정도를 객관화 회귀모형 추정량은 t분포를 따르므로 이를 활용한 F-test로 검정
13년 10월 16일 수요일
Introduction
. 모형이 무리없이 추정되고 활용에 적합한지 검토 . 결정계수를 활용한 R-square, Adjust R-square 활용
다중선형회기분석 모형 활용(Multiple linear regression model) - 2개 이상의 독립변수로 현상을 설명하는 모형 - 가정: 종속변수(Y)와 독립변수(X1,X2,X3...) 간에는 선형 함수관계가 존재
- 다중선형회기분석 과정
모형 설정
모형 추론
적합성 검토
. 선행연구를 통해 가설 설정 . 변수 설정
. 모형의 추정치(b)를 활용해 모수(β)를 추정하고 검정 . 추정: 종속변수와 독립변수와의 관계의 정도 주로 최소제곱법(OLS,Ordinary Least Square) 활용 . 검정: 신뢰 정도를 객관화 회귀모형 추정량은 t분포를 따르므로 이를 활용한 F-test로 검정
OLS 회귀 (ordinary least squares regression)제곱한 잔차(변인 Y에 대한 실제 측정값 간 차이) 합을 최소화하는 상수와 계수가 적용된 회귀모델 도출
- SS잔차=∑(Yi-Ŷi)2 을 최소화 (SS : Sum of Square, 제곱의 총합)
13년 10월 16일 수요일
Introduction
1. 선행연구 - 이미지 특징 요소(Colorfulness, Visual Complexity) - 첫인상에 영향을 미치는 요소
2. 2가지 실험 - 채도(Colorfulness), 시각적 복잡도(Visual Complexity) 정량화 - 모델의 채도, 시각적 복잡도로부터의 첫인상 예측 모델
3. 타당성 검증 - Visual appeal에 대한 예측자(Predictor)로서의 타당성 검증
모형 설정
모형 추론
적합성 검토
사용자의 웹 선호도를 예측하는 정량적 모델 제시(미적 첫인상) ... 딱 보고 얼마나 끌리는지를 예측해 볼 수 있지 않을까?
13년 10월 16일 수요일
Quntifying Colorfulness & Complexity
Colorfulness- 색상은 신뢰, 신의, 구매의사 등에 영향- 인지 채도: 어떻게 분포했나(distribution)? 주변 색상과의 결합은(composition)?- 다양한 컬러 모델 활용 (eg.HSV)
< 색상(H), 채도(S), 명도(V) >
Visual Complexity- 너무 단순하거나 복잡해도 인지도, 선호도가 떨어짐(Negative U곡선 형태를 보임)- 다양한 방식으로 시각적 인지 수행
< 게슈탈트(Gestalt) 인지모델 >
13년 10월 16일 수요일
Quntifying Colorfulness & Complexity
Computing Procedure
1. 450개의 웹사이트의 스크린샷(1024*768) 수집
2. 기본화면 픽셀 계산 - W3C의 기본 16개의 색 중심 + HSV 기반 평균 픽셀값 계산
3. 화면 분해 - 색상(color)과 강도(intensity)의 불규칙도(entropy)를 측정해서 일정 수준 이하로 떨어질 때까지 분해
4. Image metrics 형성 - 대칭, 균형, 평형을 고려해 image metrics를 위한 소스코딩(http://iis.seas.harvard.edu/resources/)
Methods- 목적: 사람들이 채도와 시각적 복잡도에 따라 어떤식으로 점수를 매기는지 알아보고 이를 모델제시에 활용- 10분간의 온라인 테스트1. 0.5초간, 30개의 웹페이지(450개의 Pool에서 22개 English + 4 Foreign + 4 Grayscale website)를 보여줌2. 9점 척도(Likeret Scales)로 응답3. 동일한 30개의 웹페이지를 순서를 랜덤하게 한번 더 보여주고 반복 (일관성 확보)
... 30개 x 2
0.5초 0.5초 0.5초 0.5초
13년 10월 16일 수요일
Implementation & Evaluation
Actual Test
13년 10월 16일 수요일
Implementation & Evaluation
Actual Test
13년 10월 16일 수요일
Implementation & Evaluation
Actual Test
13년 10월 16일 수요일
Implementation & Evaluation
Actual Test
13년 10월 16일 수요일
Implementation & Evaluation
Data Preparation and Analyses- 에러율이 75프로 이상이거나 3점 이하의 점수를 받은 웹페이지는 제외하고 수행- 1회와 2회의 편차가 2 이상인 웹페이지는 제외- 총 3412의 rating 평균을 갖고 수행
- ANOVA 교차분석 . 인구통계학적 변수(Demographic Background)를 대입해 교차분석 실시 . 영향력이 적으며 대체로 비슷한 판단을 내리는 것을 관찰