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摘要
目的建立一种半自动化可用性测试方法,为研究人员在使用传统可用性测试方法识别移动APP可用性问题时所需成本过高的问题提供一种解决思路。方法使用数据采集工具CAUX,在用户执行测试任务的过程中以屏幕录制的方式自动捕获用户行为数据。利用图像对比技术从录屏数据中提取实际的任务执行序列,然后与预期的任务执行序列进行对比,自动提取存在可用性问题的页面和相关的用户行为数据,并输出一份问题页面报告。根据报告内容可以快速确定可用性问题。最后以虾米音乐作为案例进行对比实验来验证方法的可行性。结果使用该方法发现了传统方法难以发现的绝大多数存在可用性问题的页面及其可用性问题。结论该方法通过远程自动捕获和半自动分析用户执行测试任务时的录屏数据,可以有效发现APP在日常使用环境中存在的可用性问题,从而降低了可用性测试成本,有助于新手研究人员的使用,并很好地推动产品的快速迭代。
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