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Hintergrund & Ziel

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Academic year: 2021

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Hintergrund & Ziel

Komplexität wird als cognitive load des Benutzers

definiert (vgl. Campbell 1988) und setzt sich aus Merkmalen zusammen, die zu einer Erhöhung des cogn. load führen

(vgl. Nadkarni & Gupta, 2007). Objektive Komplexität meint die tatsächliche Komplexität einer Webseite, die

durch Aggregation objektiv messbarer Merkmale errechnet werden kann. Subjektive Komplexität bezeichnet die

wahrgenommene Komplexität eines Nutzers.

Die bisherige Forschung fokussiert auf den Aspekt der visuellen Komplexität (Harper et al., 2013; Stickel et al.,

2010;) oder betrachtet den Effekt auf Einzelaspekte wie die Zufriedenheit (Nadkarni & Gupta, 2007). In dieser Studie soll der Zusammenhang zwischen der subjektiven

Komplexität und Usability untersucht werden, wobei der Aspekt der Nutzerwahrnehmung und die Dimensionen der Komplexität genauer betrachtet werden.

Nutzerstudie

Durch ein Expertenrating wurden 3 Webshops ausgewählt die einer niedrigen, mittleren und hohen objektiven

Komplexität entsprechen. In einem Nutzertest absolvierten 36 Probanden typische Aufgaben und anschließend wurde die subjektive Komplexität über einen mehr-dimensionalen Fragebogen (Nadkarni & Gupta, 2007) und die Usability mit dem SUS (Brooke, 1996) erhoben.

Dimensionen der wahrgenommenen Komplexität :

• Komponentenkomplexität: Ähnlichkeit bzw.

Unterschiedlichkeit und visuelle Dichte

• Koordinative Komplexität: Menge an

Auswahlmöglichkeiten sowie die Verbundenheit innerhalb einer Webseite

• Dynamische Komplexität: Unklarheiten und Ambiguität von Informationen und Links

Auswertung & Ergebnisse

Um den Zusammenhang der einzelnen Dimensionen der subjektiven

Komplexität zu den Usability-

Bewertungen zu prüfen, wurde eine multiple Regressionsanalyse

durchgeführt. Insgesamt lässt sich mit dem Modell 85 % der Varianz der

Usability erklären, was einem starken Effekt entspricht.

Das Regressionsmodell zeigt, dass alle drei Dimensionen der subjektiven

Komplexität einen signifikanten

negativen Zusammenhang zur Usability aufweisen. Der Regressionskoeffizient

der dynamischen Komplexität (DYN), der die Ambiguität von Informationen und Links erfasst (-0,527) ist am größten. Die

Koeffizienten der Dimensionen, der

Komponenten-Komplexität (KOM=-0,21) und der Koordinativen Komplexität

(KOO=-0,247) sind nur halb so groß.

Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass sich alle Dimensionen der subjektiven

Komplexität in dieser Studie negativ auf die Usability-Bewertungen der

Webshops auswirken, und dass der

Einfluss der dynamischen Komplexität besonders groß ist.

Dass die Dimensionen Komponenten- Komplexität und dynamische

Komplexität kleinere Koeffizienten aufweisen, könnte an der Art der

Webseiten liegen. Bei Shoppingseiten könnte ein gewisser Grad an

Überladenheit tolerierbar sein, da er mit einem breiten Produktangebot

einhergeht. Zukünftige Studien können diese Frage durch Analyse anderer

Webseiten-Arten vertieft untersuchen.

B St. Beta P

Konst. 120,740 p<.001 KOM -4,039 -,210 p=.002

DYN -10,704 -,527 p<.001 KOO -5,177 -,247 p=.001

Testobjekte

www.modkat.com

www.successories.com

www.penguinmagic.com

Literatur

Brooke, J. (1996). SUS-A Quick and Dirty Usability Scale. In

Jordan, P. W. et al. (eds.) (1996). Usability Evaluation in Industry, London: Taylor and Francis, 189(194).

Campbell, D. J. (1988). Task Complexity: A Review and Analysis.

The Academy of Management Review, 13(1), 40–52.

Harper, S., Jay, C., Michailidou, E., & Quan, H. (2013). Analysing the Visual Complexity of Web Pages Using Document Structure.

Behaviour & Information Technology, 32(5), 491–502.

Nadkarni, S., & Gupta, R. (2007). A Task-based Model of

Perceived Website Complexity. MIS Quarterly, 31(3), 501–524.

Stickel, C., Ebner, M., & Holzinger, A. (2010, November). The

XAOS Metric – Understanding Visual Complexity as Measure of Usability. In Symposium of the Austrian HCI and Usability En-

gineering Group (pp. 278-290).

Patricia Böhm, Andrea Hansbauer, Thomas Schmidt , Christian Wolff Vorname.Nachname@ur.de

Lehrstuhl für Medieninformatik, Universität Regensburg

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