Dergiler / Makina Tasarım ve İmalat Dergisi / 2021 / Cilt: 19 - Sayı: 2

Teknoloji Tasarımcılarının Paradoksu: Özgünlük mü? Veriye Dayalı Tasarım mı?

Sayfa
82–87
Yayın Tarihi
2021-10-25
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Araştırmanın sonucunda; seçenekler arasında karar verme, kullanıcı davranışlarını öngörememe ve dijital ürün tasarımlarında veriye dayalı tasarımı kullanmanın; marka, güven, itibar ve uzun süreli hedefler için ise tasarımcının özgünlüğünü öne çıkarmanın daha verimli olacağı ortaya çıkmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu araştırmada, "Teknoloji tasarımında; hangi koşullarda özgünlük, hangi şartlarda veriye dayalı tasarım tercih edilmelidir?" sorusuna cevap aranmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çalışma konusu, İnsan Bilgisayar Etkileşimi alanı, Kullanılabilirlik dalı ile ilgilidir.
💡
Sonuç & Katkı:Araştırmanın sonucunda; seçenekler arasında karar verme, kullanıcı davranışlarını öngörememe ve dijital ürün tasarımlarında veriye dayalı tasarımı kullanmanın; marka, güven, itibar ve uzun süreli hedefler için ise tasarımcının özgünlüğünü öne çıkarmanın daha verimli olacağı ortaya çıkmıştır.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:2012-2020 Verileri
⚙️Değişkenler:insan bilgisayar etkileşimi · kullanılabilirlik · teknoloji tasarım

Özet

Bu araştırmada, "Teknoloji tasarımında; hangi koşullarda özgünlük, hangi şartlarda veriye dayalı tasarım tercih edilmelidir?" sorusuna cevap aranmıştır. Çalışma konusu, İnsan Bilgisayar Etkileşimi alanı, Kullanılabilirlik dalı ile ilgilidir. Problemin çözümü için nitel araştırma teknikleri kullanılmış olup, literatür taraması yapılmıştır. Literatür taraması için "data-driven design", "human computer interaction", "usability" anahtar kelimeleri ile 2012-2020 arasında yayınlanmış İngilizce makaleler incelenmiştir. Araştırmanın sonucunda; seçenekler arasında karar verme, kullanıcı davranışlarını öngörememe ve dijital ürün tasarımlarında veriye dayalı tasarımı kullanmanın; marka, güven, itibar ve uzun süreli hedefler için ise tasarımcının özgünlüğünü öne çıkarmanın daha verimli olacağı ortaya çıkmıştır.

Abstract

In this research, the answer of the question was searched about "In technology design; in what conditions originality, in what conditions should data-based design be preferred?" The subject of the study is related to the field of human computerınteraction, the usability branch. Qualitative research techniques have been used to solve the problem, and a literature review has been made. "data-driven design", "human computer interaction", "usability" keywords and English articles published between 2012-2020 were examined for literature review. Of the 122 studies examined, 50 (41%) were related to” usability“, 44 (36%) to” human computer interaction“, 28 (23%) to” data-driven design " keywords. Most of the studies on the word "data-driven design" from the keywords are in the USA, mostly in engineering subjects; The most studies on the word "human computer interaction" are in Germany, the most work areas are in medicine and dentistry; The most work on the word "usability" has been in China, the most widely in computer science.As a result of the research it has emerged that designers need to use the method of originality to create brand, trust, reputation and long-lasting goals in the product about making decisions between options, not being able to predict user behaviour and preferring the data-based design method in digital product designs.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

PETEKCİ, A. R. (2021). Teknoloji Tasarımcılarının Paradoksu: Özgünlük mü? Veriye Dayalı Tasarım mı?. Makina Tasarım ve İmalat Dergisi, Cilt: 19 - Sayı: 2, 82–87. https://ajindex.com/articles/387485

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (9)

  1. Preece, J., Sharp, H., & Rogers, Y. (2015). Interaction design: beyond human-computer interaction. John Wiley & Sons. Kim, G. (2015). Human-computer interaction. Auerbach Publications. Qi, J., Jiang, G., Li, G., Sun, Y., & Tao, B. (2019). Intelligent human-computer interaction based on surface EMG gesture recognition. IEEE Access, 7, 61378-61387.
  2. Bachmann, D., Weichert, F., & Rinkenauer, G. (2018). Review of three-dimensional human-computer interaction with focus on the leap motion controller. Sensors, 18(7), 2194. Quitadamo, L. R., Cavrini, F., Sbernini, L., Riillo, F., Bianchi, L., Seri, S., & Saggio, G. (2017). Support vector machines to detect physiological patterns for EEG and EMG-based human–computer interaction: a review. Journal of neural engineering, 14(1), 011001. Poole, E. S. (2013). HCI and mobile health interventions: how human–computer interaction can contribute to successful mobile health interventions. Translational behavioral medicine, 3(4), 402-405.
  3. Klemmer, S. (2020, Eylül 26). Scott Klemmer. https://d.ucsd.edu/srk/
  4. Kortum, P. T., & Bangor, A. (2013). Usability ratings for everyday products measured with the System Usability Scale. International Journal of Human-Computer Interaction, 29(2), 67-76.
  5. Baharuddin, R., Singh, D., & Razali, R. (2013). Usability dimensions for mobile applications-a review. Res. J. Appl. Sci. Eng. Technol, 5(6), 2225-2231.
  6. Tuch, A. N., Roth, S. P., HornbæK, K., Opwis, K., & Bargas-Avila, J. A. (2012). Is beautiful really usable? Toward understanding the relation between usability, aesthetics, and affect in HCI. Computers in Human Behavior, 28(5), 1596-1607.
  7. Ding, S. X. (2014). Data-driven design of fault diagnosis and fault-tolerant control systems. Springer London. Zhang, R. Z., Gucci, F., Zhu, H., Chen, K., & Reece, M. J. (2018). Data-driven design of ecofriendly thermoelectric high-entropy sulfides. Inorganic chemistry, 57(20), 13027-13033.
  8. Chi, R., Hou, Z., Huang, B., & Jin, S. (2015). A unified data-driven design framework of optimality-based generalized iterative learning control. Computers & Chemical Engineering, 77, 10-23. MIT Technology Review. (2020, Ağustos 25). How Analytics and Machine Learning Help Organizations Reap Competitive Advantage. Amazonaws. https://s3.amazonaws.com/files.technologyreview.com/whitepapers/Google-Analytics-Machine-Learning.pdf
  9. Philips, M. (2020, Temmuz 3). The True ROI of UX: B2B Redesign Case Studies. Designers. https://www.toptal.com/designers/ux/roi-of-ux-redesign-case-stu