trung tâm
Chức năng và giao diện của website là toàn bộ những gì người dùng nhìn thấy về hệ thống. Vì vậy, vai trò của website và vấn đề thiết kế website trong hệ thống gợi ý xenoNews lại càng không thể bị xem nhẹ.
Như đã nhắc đến trong phần thiết kế Back-end rằng: Module quản lý và xây dựng
hồ sơ người dùng có một phần nằm trên Front-end. Cụ thể hơn, trên UI, module này chịu
trách nhiệm: thu thập (1) phản hồi của người dùng và (2) các luật tự mô tả, chuyển tới cho middle-level để lưu vào CSDL.
Nhiệm vụ thứ (2) có thể được dễ dàng cài đặt bằng cách cho phép người dùng thêm, bớt, sửa, xoá các luật trong hồ sơ của họ. Và tốt nhất website cũng nên cung cấp cả khả năng “thêm luật nhanh”, để người dùng có thể truy cập dễ dàng, bất cứ lúc nào họ có nhu cầu tạo luật mới, và bất kể khi đó họ đang dùng chức năng gì của website.
Thực hiện được nhiệm vụ (1) phức tạp hơn. Do phản hồi của độc giả về một tin tức, cuối cùng cũng chỉ là để gán cho tin này một trong hai nhãn lớp: “có liên quan - relevant” và “không liên quan - irrlevant” (đến sở thích của độc giả), và hệ thống sẽ lấy đó làm cơ sở mô hình hoá đặc trưng người dùng. Tuy nhiên, trong thực tế, trên phương diện của người dùng, các tin thuộc lớp “có liên quan” gồm hai loại:
- 1. Loại thực sự có liên quan đến sở thích của người dùng: o Người dùng muốn đọc nội dung bài báo
o Người dùng không cần đọc nội dung (do họ cho rằng tiêu đề bài báo đã chứa toàn bộ nội dung cần biết; do họ đã biết về tin này qua một nguồn tin khác: TV, radio, …)
- 2. Loại không liên quan đến sở thích của người dùng, nhưng lại là tin tức cần biết hay nên biết. Ví dụ: tin có tiêu đề: “Xăng tăng lên mức giá cao nhất từ trước đến nay: 30.000đ/lít”.
Để có thể thu thập hiệu quả, chính xác phản hồi, đồng thời đáp ứng các yêu cầu chức năng, như phi chức năng khác (đã mô tả trong Mục 3.2 – trang 32), thì cần kết hợp cả hiểu biết về đặc trưng tin tức (Mục 2.2.4 – trang 28) và thói quen đọc của độc giả. Do vậy, trong phần này, tôi mô tả quá trình đưa những kết quả có được từ khảo sát (trên 8 người tham gia thử nghiệm trong chương 4) về hành vi đọc của người dùng, vào thiết kế Front-end (web):
- Cho phép phản hồi mọi nơi, mọi lúc: độc giả có thể muốn đánh giá về một bài báo họ đang đọc chi tiết, hoặc ngay khi đọc tiêu đề trong danh sách tin được gợi ý. - Tự quyết định phản hồi (dựa trên hành vi người dùng, đối với tin tức cụ thể): vì đa
phần người đọc đều khá “lười” đưa ra phản hồi, kể cả tin tức đó thuộc mối quan tâm của họ. Vì vậy, hệ thống cần có cơ chế hỗ trợ phản hồi tự động. Tôi sử dụng cơ chế đếm ngược với mỗi bài báo người dùng đọc. Nếu thời gian hoạt động của họ trên trang tin được duy trì đủ lâu, hệ thống tự xác định tin đó là “có liên quan” đến sở thích người dùng, đồng thời thông báo để họ biết. Nếu giả định đưa ra là sai, người dùng có thể chỉnh sửa lại ngay phản hồi cho tin tức đó. Cơ chế này được gọi là time-coded – dùng để xác định các phản hồi ẩn (implicit feedbacks).
- Tránh làm người dùng phân tán bởi các tin họ không quan tâm: ẩn các tin người dùng đã phản hồi rằng họ không quan tâm khỏi giao diện.
- Tránh làm người dùng phân tán bởi các thông tin họ đã biết: với độc giả đọc báo điện tử, nếu có thể, hầu hết mọi người đều mong muốn dễ dàng phân biệt những tin họ đã đọc và chưa đọc trong một danh sách tin. Giao diện Web xenoNews đáp ứng nhu cầu này của độc giả bằng cách mô phỏng theo Youtube - trang chia sẻ video lớn nhất thế giới, đồng thời cũng có chức năng gợi ý. Việc Làm mờ các tin đã đọc
(Minh hoạ 3.7) giúp người dùng có thể tập trung hơn vào những gì họ chưa xem,
Minh hoạ 3.7: Cách Youtube giúp người dùng phân biệt các video họ đã xem
- Khi cần duyệt một danh sách nhiều thông tin nói chung, hay duyệt báo điện tử nói riêng, rất nhiều người (trong đó có bản thân tôi) thường lướt nhanh qua tiêu đề để chọn ra các tin muốn đọc chi tiết. Sau đó mới tiến hành duyệt lần lượt các mục tin đã chọn. Thói quen duyệt tin kiểu này là do người dùng không muốn sau khi đọc xong một tin, lại phải quay về trang chủ tìm tin tiếp theo. Hai ví dụ cho trường hợp này, được mô tả ngắn như sau:
o Người dùng A, vào báo VietnamNet, duyệt từ trên xuống dưới, đọc tiêu đề (có thể cả mô tả ngắn, nếu có) của các tin tức, nếu cảm thấy quan tâm đến chi tiết tin, người dùng này mở bài báo sang Tab mới của trình duyệt Web, rồi lại tiếp tục duyệt và lặp lại quy trình trên nếu vẫn còn tin muốn đọc. Sau
quá trình “lướt” tin này, người A mới bắt đầu đọc các tin đã mở sang Tab mới, tắt một Tab khi đọc xong, chuyển sang Tab tiếp theo.
o Người dùng B, sau khi đăng nhập vào Youtube, duyệt danh sách video mới Youtube đã gợi ý, tìm các video muốn xem và chọn biểu tượng “Watch Later” ngay bên cạnh đường link xem video. Sau đó mới vào mục “Watch Later”, Youtube có thể trình chiếu tự động mọi video trong danh sách, hoặc người dùng tự chọn, hay điều hướng (tin tiếp theo, tin trước trong danh sách) - Minh hoạ 3.8.
Minh hoạ 3.8: Chức năng Watch Later của Youtube
Tính năng này được gọi là “Đọc sau” (Read later) trong xenoNews:
o Giúp cho quá trình duyệt tin của người dùng hiệu quả và tiết kiệm thời gian hơn.
o Các tin này được hệ thống ngầm xác định là người dùng “có quan tâm”, dù họ chưa thực sự đánh giá, và cập nhật vào CSDL. Qua đó, thu thập thêm được nhiều tin tức thuộc sở thích của người dùng.
Tóm lại, giao diện và các chức năng trong phần front-end của hệ thống gợi ý tin tức xenoNews lấy người dùng làm trung tâm, với mong muốn thu thập được nhiều phản hồi từ người dùng, tăng hiệu quả gợi ý của hệ thống.
Chương 4: Các thử nghiệm và kết quả
Trong chương này, tôi sẽ báo cáo về các thử nghiệm được thiết kế nhằm đánh giá hiệu quả gợi ý tin tức (cụ thể hơn là khả năng mô hình hoá độc giả sử dụng Hồ sơ người dùng lai – Hybrid User Profile), thu thập phản hồi người dùng (bao gồm phản hồi trực tiếp từ người dùng và phản hồi ẩn dựa trên thời gian đọc tin). Đầu tiên, tôi sẽ trình bày về độ đo được dùng trong thử nghiệm. Tiếp theo, tôi sử dụng độ đo này để đánh giá hiệu năng hệ thống và phân tích sự đóng góp của từng phần. Kết quả thử nghiệm cũng sẽ chỉ ra rằng Hồ sơ người dùng lai hoạt động hiệu quả hơn so với từng mô hình ngắn hạn, dài hạn riêng biệt. Ngoài ra, khả năng của cơ chế phản hồi time-coded cũng sẽ được đánh giá.