사용자의 False belief를 이용한 새로운 기능 선택방식에 대한 연구

Abstract

신제품/서비스를 설계함에 있어 해당 제품 혹은 서비스가 제공하여야 할 기능을 선정하는 것(feature selection)은 디자이너의 매우 어려운 의사결정 문제이지만, 기존 방법론들은 특정 제품-서비스에 대한 사용자의 니즈를 효과적으로 파악하기에는 한계점이 있다. 특히 기존의 선호도 서베이를 통한 방법은 사용자의 멘탈모델에 대한 분석에 기반하지 않기에 기능과부화(feature creep) 현상의 한 원인으로 지적되고 있다. 본 연구는 사용자에게 새로운 기능을 제공할 경우(혹은 제공된 기능을 제거해야 할 경우), 그 기능으로부터 추론되는 제품-서비스의 멘탈모델을 탐지하는 새로운 기법인 ‘False belief technique’을 제안하고, 이를 통해 디자이너의 기능 선정(feature selection) 의사결정에 활용될 수 있도록 하고자 한다.

Selecting appropriate features that products or services should provide for users has been a critical decision making problem for designers. However, the existing feature selection methods have prominent limitations when figuring out how they perceive the features. For example, selecting features based on the users' preference without analyzing users' mental models might lead to the 'feature creep' phenomenon. In this study, we suggest the 'False belief technique' that is able to detect users' mental model for the products/services that are formed after being provided with new features. This technique will be utilized as a way forward to help the designer to determine what features should be included in the new product development.