arrow
返回

ALOHA: developing an interactive graph-based visualization for dietary supplement knowledge graph through user-centered design

delete2019-08-08
delete20
delete
OA
AI
X
Xing He
R
Rui Zhang
R
Rubina Rizvi
J
Jake Vasilakes
X
Xi Yang
Y
Yi Guo
Z
Zhe He
M
Mattia Prosperi
J
Jinhai Huo
J
Jordan M. Alpert
J
Jiang Bian *
DOI:10.1186/s12911-019-0857-1delete
delete原文链接
delete分享
delete收藏
查看原文
摘要

摘要

En 中文
背景技术膳食补充剂 (DSs) 被广泛使用。然而,消费者对DSs的安全性和有效性知之甚少。人们对在线获取健康信息越来越感兴趣; 然而,健康信息,特别是DSs上的在线信息,分散在不同的质量水平上。在我们以前的工作中,我们原型化了一个web应用程序ALOHA,具有基于交互式图形的可视化,以方便消费者浏览从科学资源策划的综合膳食补充剂知识库 (iDISK),遵循迭代的以用户为中心的设计 (UCD) 过程。方法遵循UCD原则,我们进行了两次设计迭代,以丰富ALOHA的功能并增强其可用性。对于每次迭代,我们与8-10名参与者的焦点小组进行了可用性评估和设计会议,并使用修改后的系统可用性量表 (SUS) 评估了可用性。通过主题分析,我们总结了确定的可用性问题,并进行了启发式评估,以将其映射到gerhardt-powals的认知工程原理。我们从每个可用性评估会话中得出建议的改进,并在下一个设计迭代中相应地增强了ALOHA。结果第二次设计迭代中的SUS分数从我们原始工作中的63.75 /- 7.2降低到52.2 /- 11.0,这可能是由于我们引入了大量新功能。通过改进现有功能以使用户界面更简单,在第三次设计迭代中SUS得分增加到64.4/7.2。所有与会者都同意,迫切需要这样一个应用程序来解决目前如何组织和在线消费DS信息方面的差距。此外,大多数参与者认为ALOHA中基于图形的可视化是一种获得健康信息的创造性和视觉吸引力的格式。结论在这项研究中,我们改进了一个新颖的交互式可视化平台ALOHA,供公众通过两次UCD设计迭代来获取DS相关信息。从两次设计迭代中吸取的经验教训可以作为进一步增强ALOHA和其他基于知识图的应用程序开发的指南。我们的研究还表明,基于图形的交互式可视化对于有兴趣寻求各种领域的在线健康信息的最终用户来说是一种新颖且可接受的方法。
Keyword:
Knowledge base
Knowledge graph
User-centered design
Usability
Dietary supplement
Online health information
AI总结

AI总结

对已上传原文的论文进行重点信息的提取,主要内容包括:简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。

期刊

BMC Medical Informatics and Decision Making 封面图
BMC Medical Informatics and Decision Making
IF:
3.8
论文数:
4.4K
被引数:
1.2W

机构

U
University of Florida
学者数:
4.0W
论文数: 3.1W
被引数: 6.6W
State University System of Florida 封面图
State University System of Florida
学者数:
12.8W
论文数: 10.9W
被引数: 130
U
University of Minnesota Twin Cities
学者数:
3.7W
论文数: 3.1W
被引数: 58
学者 查看更多机构
引用论文

引用论文

Health information on the Internet -: Accessibility, quality, and readability in English and Spanish
err2001-05-23
err918
errOAAI
errBerland, GK; Elliott, MN; Morales, LS; Algazy, JI; Kravitz, RL; Broder, MS; Kanouse, DE; Muñoz, JA; Puyol, JA; Lara, M; Watkins, KE; Yang, H; McGlynn, EA
err分享
err收藏
err分享
err收藏
DARGS: Dynamic AR Guiding System for Indoor Environments
err2017-12-28
err0
errOAAI
errGeorg Gerstweiler; Karl Platzer; Hannes Kaufmann
err分享
err收藏
Deep Learning in Early Prediction of Sepsis and Diagnosis
err2023-01-24
err0
PREAI
errSaroja Kumar Rout; Bibhuprasad Sahu; Ganesh B. Regulwar; Venkatesh Kavididevi
err分享
err收藏
Real-time decision-making during emergency disease outbreaks
err2018-07-24
err0
errOAAI
errWilliam J. M. Probert; Chris P. Jewell; Marleen Werkman; Christopher J. Fonnesbeck; Yoshitaka Goto; Michael C. Runge; Satoshi Sekiguchi; Katriona Shea; Matt J. Keeling; Matthew J. Ferrari; Michael J. Tildesley
err分享
err收藏
学者 查看更多内容