Archiv für den Autor: Ulf Schubert

Über Ulf Schubert

Ulf Schubert ist Leiter User Experience bei DATEV eG in Nürnberg. Zu seinen Aufgabenbereichen gehören u.a. die anwenderorientierte Oberflächengestaltung und die User Experience der DATEV Anwendungen. Zuvor arbeitete er mehrere Jahre als Usability Consultant und UX Designer (u.a. bei GfK SirValUse) in Hamburg.

DATEV sucht (Senior) UX-Designer (m/w) – Nürnberg

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Ihre Perspektiven

Sie arbeiten an wechselnden Aufgaben der digitalen Transformation in einem crossfunktionalen Featureteam, das übergreifend und im Umfeld der Webentwicklung flexibel einsetzbar ist. Dabei nutzen Sie agile Entwicklungsmethoden und innovative Technologien zur Entwicklung einer neuen Generation von Cloud-Anwendungen. Ihre Skills werden durch die Projekterfahrung stetig weiterentwickelt.

In diesem Kontext

  • sorgen Sie dafür, dass die Bedürfnisse der Stakeholder erhoben werden und in die Entwicklung unserer Produkte einfließen
  • gestalten und moderieren Sie „Design Thinking Workshops“
  • beraten Sie Fachabteilungen beim Human Centered Design und führen in deren Auftrag Studien durch
  • arbeiten Sie dabei eng mit unseren UX Designern, Entwicklern und Marktforschern zusammen

Werden Sie Teil unserer Community mit über 2.000 Softwareentwicklern und arbeiten Sie auf Basis agiler Methoden an der IT-Zukunft unserer Kunden. Wir bieten Ihnen einen modernen Arbeitsplatz mit vielfältigen Einsatzmöglichkeiten. Es erwartet Sie ein innovatives Umfeld mit neuen Kontakten und immer wieder neuen Herausforderungen.

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(Senior) UX-Designer (m/w)

DATEV sucht Data Scientist (m/w) im Bereich User Experience – Nürnberg

Auszug aus Stellenanzeige

Ihre Perspektiven

Sie arbeiten eigenverantwortlich in wechselnden Aufgaben an der digitalen Transformation. Sie nutzen agile Entwicklungsmethoden und innovative Technologien zur Entwicklung einer neuen Generation von Cloud-Anwendungen. Ihre Skills werden durch die Projekterfahrung in unterschiedlichen Produkten stetig weiter entwickelt.

Dabei

  • sind Sie für den Aufbau eines Vorhersagemodells zur Kundenzufriedenheit zuständig
  • setzen Sie das Modell praktisch ein und bauen ein zielgruppengerechtes Reporting auf
  • steuern Sie die Kommunikation und Abstimmung mit verschiedenen Stakeholdern im Haus dazu
  • sind Sie für den Aufbau und die Etablierung von A/B Testing im Rahmen der agilen, andwenderorientierten Softwareentwicklung zuständig
  • unterstützen Sie bei weiteren datengetriebenen Fragestellungen z.B. Customer Journey Analysen

Wenn Sie sich angesprochen fühlen: Werden Sie Teil der DATEV Entwickler Communities, mit über 2000 Softwareentwicklern im neuen DATEV IT-Campus in Nürnberg. Wir bieten Ihnen einen modernen Arbeitsplatz, gute Aufstiegschancen, umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten, eine familienbewusste Personalpolitik und eine wertebasierte Unternehmenskultur.

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Data Scientist (m/w) im Bereich User Experience

Mein Fazit zur #chi2018 in Montreal

Die CHI2018 war wieder großartig – 3.372 Teilnehmer aus 58 Ländern, über 1.200 Beiträge und das in 23 parallelen Tracks. Thematisch ging es dieses Jahr viel um Virtual Reality, Augmented Reality, Machine Learning, Vorhersage von Nutzerverhalten, Diversity, Datenvisualisierung, Voice User Interfaces, Datenschutz, Sketching, Game Design, Handwerk / Making, Health Care, Cognitive Work Load, Barrierefreiheit, Crowd User Research und Design Research.

Auffällig war, dass bei zahlreichen Studien rund um menschliches Verhalten folgendes methodisches Vorgehen zu sehen war:

  1. Mit möglichst vielen Sensoren Daten zum Nutzerverhalten sammeln.
  2. Diese Daten labeln, also zu jedem Datensatz ergänzen, ob ein bestimmtes Ergebnis erreicht bzw. ein bestimmtes Verhalten gezeigt wurde oder nicht.
  3. Beides in Machine Learning-Tools (z.B. Tensor Flow) stecken und ein Modell berechnen lassen.
  4. Die Vorhersagegenauigkeit des Modells zum menschlichen Verhalten in der Praxis evaluieren.

Ansonsten war auch das Leitthema der CHI2017 „Human Computer Integration“ wieder zu spüren. Allerdings weniger als generelles Thema, sondern mehr als selbstverständlicher Bestandteil verschiedener Beiträge. Die internationale HCI-Community hat die Herausforderung offensichtlich angenommen und arbeitet daran.

Auch die kritische Auseinandersetzung mit den negativen Nebenwirkungen des Überwachungskapitalismuses des Silicon Valley war wieder zu verspüren – sowohl in der Abschlusskeynote als auch in zahlreichen Tracks zu Datenschutz.

Die Zusammenfassung der Beiträge, die ich mir angesehen habe, findet Ihr unter dem Tag „CHI2018“ hier im Blog. Besonders spannend fand ich folgende Beiträge:

Eine Übersicht zu allen Beiträgen sowie Links auf die vollständigen Paper findet ihr im Web Program der CHI 2018

Und da war ja auch noch Poutine – der Signature-Dish aus Montreal. In der Theorie ganz einfach: Pommes + Käse + Bratensauce, in der Praxis sehr vielfältig und mit großen Qualitätsunterschieden. Das beste Poutine habe ich übrigens bei „Montreal Poutine“ (161 Rue Saint Paul East) gegessen:

How the Internet has broken democracy, and what we can do now. #chi2018

Sue Gardner – kanadische Journalistin, ehem. Senior Director von CBC, ehem. Executive Director von Wikimedia, Beraterin des Tor Projektes und laut Forbes eine der mächtigsten Frauen der Welt – schloss die CHI2018 mit einem sehr politischen und düsteren Vortrag über den Einfluss des Internets auf Demokratie.

Das Internet war für sie zu Beginn ein großer Hoffnungsträger. Der Journalismus sollte damit besser werden. Meinungsbildung sollte einfacher, vielseitiger und schneller werden. Zensur sollte weniger werden. Das Internet sollte Menschen schlauer und besser machen.

„The best minds of my generation are thinking about how to make people click on ads. I think that sucks.“ – Jeff Hammerbacher

Aber ist das eingetreten? Wenn es nach Sue Gardner geht, ist nichts davon eingetreten. Anstatt es besser zu machen, hat das Internet mit seinem Fokus auf Werbung zu einer Verschlechterung der Welt geführt. Menschen werden getrackt und deren persönliche Daten verkauft. Wahlen wurden mit Fake News manipuliert. (US-Wahl 2016) Informationen werden so gestaltet, dass sie starke (negative) Emotionen bei Menschen hervorrufen, damit sie geteilt werden und damit Geld verdient werden kann. Durch Targeting werden diese Informationen so ausgeliefert, dass es keine Möglichkeit gibt einen Überblick darüber zu bekommen, welche Informationen im Umlauf sind. Daten werden gestohlen oder gehen verloren. Die Anzahl der Journalisten hat sich in den USA deutlich reduziert. Google und Facebook teilen sich einen Mammutanteil des News-Marktes und bestimmen diesen.

Sie zeichnet ein sehr dunkles Bild von den Auswirkungen des Internets. Ein Bild voller Manipulation, Tracking, Targeting, Click Bait, Propaganda, Hate Bait, Hate Speech und der Ignoranz der Probleme seitens der Verursacher. Sie zitierte einige Tech-Celebrities, die sich von Facebook & Co. abwenden, um die Dramatik der Situation zu bestätigen.

Als Hauptproblem der aktuellen Situation identifizierte sie den sogenannten Surveillance Capitalism dessen Monetarisierung auf der Manipulation von Menschen auf Basis ihrer persönlichen Daten und Verhalten basiert.

Surveillance capitalism is a term first introduced by John Bellamy Foster and Robert McChesney in Monthly Review in 2014 and later popularized by academic Shoshana Zuboff that denotes a new genus of capitalism that monetizes data acquired through surveillance.

Sie sieht die Gesellschaft an einem ähnlichen Scheideweg wie zu der Zeit, als Atombomben entwickelt und eingesetzt wurden. Damals waren es die Entwickler dieser Technologie, welche maßgeblich eine Bewegung starteten, um zu verhindern, dass sich die Menschheit selbst zerstört.

Sie endet ihre Keynote mit dem Aufruf an die HCI-Community, sich der aktuellen Situation sowie ihrer Verantwortung bewusst zu werden. Sie fordert die HCI-Community auf sich gegen diese Entwicklungen zu stellen und an einer besseren Welt zu arbeiten.

An Experience Sampling Study of User Reactions to Browser Warnings in the Field #chi2018

Robert W. Reeder stellte die Ergebnisse aus einem Experience Sampling-Studie zu SSL-Sicherheitmeldungen (SSL Warning) im Browser vor. (N=5.868 Chrome, N=1.251 Firefox)

Sicherheitsmeldungen wurden ignoriert, wenn die Seite den Testpersonen bekannt war, die Seite ihnen selbst gehörte oder es sich um eine Seite aus einem internen Netzwerk mit bekannt schlechter Sicherheitskonfiguration handelte. Einige Nutzer ignorieren Sicherheitsmeldungen, wenn sie sich davon einen hohen Nutzen versprechen oder schnell fertig werden wollen.

Sicherheitsmeldungen wurden befolgt und die Seite, welche die Warnung verursacht hat, nicht besucht, wenn sie dem Browser bzw. der Warnung vertrauten, die Seite gar nicht öffnen wollten (Schreibfehler, Fehlklick) oder dieser nicht trauten, die Aufgabe nicht so wichtig war, es eine alternative Seite gab oder die Dialoggestaltung sie zum Befolgen der Empfehlung des Browsers motivierte.

Siehe auch

Vollständiges Paper in der ACM Digital Library

Use the Right Sound for the Right Job #chi2018

Christiane Glatz sprach darüber, ob auditive Hinweise im Fahrerhaus von LKWs am besten in Form von Sprachhinweisen oder Soundicons gegeben werden sollten. Die Untersuchung erfolgte im Rahmen des Projektes MODAS in dem SCANIA eine Konzepstudie für das Fahrerhaus der Zukunft entwickelte.

Sie kam zu dem Schluss, dass beide Hinweisarten ähnlich gut unterscheidbar und erkennbar sind. Sie unterscheiden sich aber darin, wie sie im Gehirn verarbeitet werden. Sprachhinweise ziehen mehr Aufmerksamkeit auf sich. Sie eignen sich daher besser für komplexere Hinweise wie Wetter oder Stauinformationen. Soundicons funktionieren besser für Updates hinsichtlich des Nutzungs- bzw. Arbeitskontextes. Sie eignen sich daher besser für Hinweise bezüglich der Verkehrssituation oder des Fahrzeugstatus.

Siehe auch

SCANIA – A look into the future
Vollständiges Paper in der ACM Digital Library

Sensing Interruptibility in the Office #chi2018

Manuela Züger (University of Zürich) stellte die Ergebnisse einer Feldstudie (n=13, Softwareentwickler) zur Erkennung und Vorhersage der Unterbrechbarkeit am Arbeitsplatz bzw. bei der Arbeit am Computer vor. Die Motivation für die Studie waren die hohen Kosten, die ungewollte Unterbrechungen am Arbeitsplatz haben, wie z.B. Verlangsamung der Arbeit und Fehler.

Die Messung basierte auf biometrische Sensoren (Fitbit und Polar H7) und Computer-Interaction Sensoren (Maus, Keyboard, …). Gemessen wurden ingesamt 85 Variablen, wie z.B. Herzschlag, Tastatureingaben, Mausklicks, Mausbewegungen, Fensterwechsel, genutzte Anwendung. Der Grad der Unterbrechbarkeit wurde mittels Fragebogen erhoben.

Aus den Daten wurde mittels Machine Learning ein Modell zur Vorhersage der Unterbrechbarkeit abgeleitet. Das Ergebnis zeigt, dass sich mit den Daten von Computer-Interaction Sensoren – also Daten von Maus, Keyboard, Anwendungswechsel und genutzte Anwendung – mit ausreichender Genauigkeit vorhersagen lässt, ob ein Anwender unterbrechbar ist oder nicht.

Siehe auch

Vollständiges Paper in der ACM Digital Library