마이크로소프트가 생각한 포용적 디자인의 핵심을 알려 drill게요
2024.03.18 | vol. 20 | 구독하기 | 지난호 보기
미래에 할 수 있는 경험을 사전 예약하신 퓨처드릴 구독자, 드릴러 여러분 안녕하세요! AIX에서 알쏭달쏭한 점들을 시원하게 알려 drill 퓨처드릴 에디터 쏭입니다.
혹시 부모님에게 스마트폰 사용법을 가르쳐드린 적이 있나요? 지금은 그래도 스마트폰 사용 경험이 길어져서 웬만한 기본적인 것들은 알고 계시지만, 사용 초기만 하더라도 기본 기능도 어디 있는지 찾지 못하셔서 저한테 물어보는 경우가 종종 있었습니다.
그때는 바로 아래 버튼이 있는데 왜 못 보는 거지? 싶었는데요, 오늘 뉴스레터를 준비하면서 사람마다 인지의 과정이 다르므로 나이가 드신 분들은 단순한 기능을 인지하기 위해서도 더 오랜 시간이 걸린다는 것을 알게 되었습니다.
최근 생성형 인공지능의 대두로 적절한 기술 응용이 더욱 중요해지고 있는데요, 잘 사용하는 사람에게는 버튼 몇 번만 누르면 결과를 뚝딱 만들어주는 아주 좋은 도구이지만, 모르는 사람에게는 도대체 무엇부터 눌러야 말을 알아듣는지 도저히 감을 잡을 수 없는 아주 수수께끼 같은 녀석이라고 생각이 듭니다.
기술 활용도가 더욱 중요해지는 만큼 나이와 경험에 상관없이 더 많은 사람이 기술을 잘 활용할 수 있도록 적절한 사용자 경험의 설계가 필요한데요, 오늘은 이처럼 좀 더 다양한 사람들도 쉽게 기술을 사용할 수 있도록 인지를 위한 포용적 디자인 가이드라인을 살펴보도록 하겠습니다. 각 항목에서 어떤 질문을 하고 무엇을 고려해야 하는지 예시는 어떤 것들이 있는지 친절히 알려 drill게요~!
모두 follow me ~
왜 인지를 위한 포용적 디자인일까요?
오늘은 마이크로소프트에서 2016년도부터 업데이트 해오고 있는 인지를 위한 포용적 디자인 가이드라인을 살펴보겠습니다. 포용적 디자인이라고 하면 왠지 익숙하지만 왜 하필 인지를 위한 포용적 디자인일까요? 그것도 테크 회사에서?
2016년도에 마이크로소프트 고객을 대상으로 한 설문 조사에 따르면 여성이 남성보다 다른 사람에게 윈도우 10 제품을 추천하려는 의향이 훨씬 낮은 것으로 나타났습니다. 성별 포용의 선구자인 마가렛 버넷 박사의 도움을 받아 광범위한 포용적 디자인 프로세스를 진행한 결과, 성별이 문제가 아니라 학습 환경 설정이 문제였다는 것이 밝혀졌습니다. 즉, Windows는 스스로 실험하고 가르치는 것을 선호하는 사람들에게 더 잘 작동했습니다. 가이드에 따라 학습하는 방식을 선호하는 사람들에게는 실패했습니다. 그래서 팀은 성별에 대한 이분법적인 정의에서 벗어나 학습 스타일, 자기 효능감, 위험에 대한 내성 등으로 문제를 재구성했습니다.
UX에서 올바른 문제를 정의하는 것은 중요한 일입니다. 인지를 고려하지 않는다면 사용자의 제품에 대한 관점을 납작하게 바라보게 됩니다. 마이크로소프트가 판매하는 운영체제와 같은 제품은 전 연령대의 사람들이 이용해 복합적 태스크를 수행합니다. 이때 사람들이 어떻게 기술을 인지하고 자신들이 원하는 목표를 달성하는지 확인한다면 사람들에게 더 적합한 도움을 줄 수 있을 것입니다.
포용적 디자인 가이드라인은 총 세 가지의 핵심 원칙을 가지고 있습니다. 저희는 그중에서도 인지에 포함되는 핵심 활동은 무엇이며 그 인지에 해당하는 다양한 사용자 경험을 포함하기 위해 어떤 접근방식이 필요한지 살펴보도록 하겠습니다.
사용자가 학습하는 데 필요한 적절한 도움을 제공하고 있나요?
모든 사람은 그들의 동기와 목표에 따라 배움에 다르게 접근합니다. 기술은 시행착오를 통해 배우는 사람들에 맞춰져 있기 때문입니다. 그렇기에 어떤 제품들은 추가적인 가이드나 도움이 필요한 사람을 배제할 수 있습니다.
게임을 만들기 위해 코딩을 배우는 사람이 있다고 가정해 보죠. 이 사람은 각 학습 단계에서 서로 다른 도움이 필요합니다. 아마 이 사람은 공부를 하는 도중에 도움을 얻기 위해 화면을 계속 이동해야 할 수도 있습니다. 이 상황에서 기술이 어떻게 이 사람을 도울 수 있으며 학습 과정을 풍부하게 해 줄 수 있을지 고민해 보세요:)
무언가를 배워야 할 때 사람들의 접근방식은 세 가지 유형으로 나누어집니다. 보조적인 도움 없이 시행착오를 통해 스스로 배우는 유형, 레시피와 같은 외부의 자료를 보고 학습하는 유형, 수업을 듣는 것과 같은 구조화된 학습을 하는 유형이 있습니다. 여러분이 만든 제품에서 사용자가 무언가 배우고 있다면 여러분이 제공하고자 하는 학습 유형은 무엇일까요? 혹은 여러분이 타깃으로 삼고 있는 사용자가 선호하는 방식은 무엇일까요? 타겟층이 이 구조화된 학습을 선호하는데 제공하는 방식이 시행착오를 통한학습 방식을 제안하고 있다면 맞지 않겠죠!
학습과 관련해 생각해 볼 질문
새로운 것을 배우려면 어떤 것이 필요할까요?
사용자의 몰입을 방해하고 있진 않나요?
사람들의 삶의 질은 종종 그들이 사용하는 기술이 제공하는 정보의 양에 영향을 받습니다. 일상생활에서 우리는 태스크를 선택하고 수행하도록 요구받는 경우가 많습니다. 우리는 다음에 무엇을 해야 할지 선택을 내리는데 일정 수준의 주의 관리에 의존하지만, 그 과정에서 일어나는 방해들은 이 프로세스에 모두 영향을 미칩니다. 그렇기에 제품을 만드는 사람들은 우리가 사용자들을 어떻게 돕는지 혹은 방해하는지 명확하게 평가할 필요가 있습니다.
사람들이 무언가에 집중할 때 원하는 정도의 환경은 모두 다릅니다. 어떤 사람들은 아무 자극도 없는 환경을 원할 수도 있고 또 어떤 사람들은 집중하기 위해 역설적으로 소음이 있는 곳에 자신을 노출하기도 합니다. 여기서는 실제 소리를 기준으로 설명했지만, 만약 물리적인 소리를 제품에서 제공하는 알람으로 치환해서 생각해 본다면 어떨까요? 사용자는 어떠한 방해도 없이 조용한 환경에서 집중하길 원하는 데 도움을 주겠다는 의도로 너무 많은 알람을 띄우고 방해를 하면 사용자는 쉽게 주의집중을 잃어버리고 집중하기를 포기할 수도 있습니다.
집중과 관련해 생각해 볼 질문
중단으로 인한 비용을 고려하고 협업과 작업 완료를 지원하는 환경인가요?
사람들은 서로 다른 수준의 집중력을 조정하기 위해 무엇을 하나요?
방해 요소의 역할은 무엇이며 사람들은 방해 요소를 걸러내기 위해 어떤 방법을 사용하나요?
사용자가 적절한 선택을 내리는 데 도움이 되는 정보를 제공하고 있나요?
기술은 어떻게 사람들이 의사결정을 내리는 데 필요한 정보를 이해하고 제공할 수 있을까요? 한 가지 정보만을 추구할까요, 아니면 모든 것이 어떻게 연결되어 있는지 이해하고 모든 요소가 조화를 이루는지 알아야 할까요?
사람들은 이해관계, 결과, 위험, 상황 정보 등 의사 결정 시 고려하는 사항이 매우 다양합니다.
모든 의사 결정 시점에 여러분의 경험이 무엇을 제공하는지 생각해 보세요. 결정을 내리는 데 필요한 정보와 그 정보를 어디서 얻을 수 있는지는 데이터 손실이나 성능과 같은 잠재적 결과에 대한 명확성과 함께 중요한 고려 사항입니다.
정보에 입각한 결정을 내리기 위해 수집하는 정보가 어떻게 달라지는지, 사람들이 행동에 필요한 정보를 얻는 데 필요한 콘텐츠가 무엇인지 고려해 보세요.
사람들은 무언가를 계획할 때 필요로 하는 정보의 양이 모두 다릅니다. 어떤 사람들은 우선 비행기 표만 예약하는 것처럼 단일한 정보만을 가지고 계획을 합니다. 반면 비행기 표부터 교통편, 숙박까지 모든 정보를 가지고 한 번에 계획을 짜는 사람도 있습니다. 만약 사용자가 원하는 것은 단일한 정보를 가지고 계획을 짜는 것인데 제품이 너무 많은 정보를 제공한다면 사용자는 오히려 계획을 세우는데 방해를 받을 수도 있습니다.
선택하기와 관련해 생각해 볼 질문
모든 선택에 대해 가장 중요한 요소와 결과가 명확합니까?
작은 결정이 많은 경우, 그 결정이 무엇을 위해 만들어지는지 명확합니까?
[핵심 인지 유형 4] 기억
사용자가 기억하는데 적절한 도움을 제공하고 있나요?
어떤 일을 하는 방법이나 물건이 어디에 있는지 기억하는 것은 간단할 때가 있습니다. 특히 그것이 우리에게 중요한 일이라면 더욱 그렇습니다. 다른 상황에서는 기억 단서가 있으면 도움이 됩니다.
제품 제작자는 사람들이 언제, 어떻게 자동 연상을 하는지, 그리고 언제 알림이 필요한지 고려해야 할 책임이 있습니다.
아래의 질문들에 대답해 보고 다양한 상황을 고려해 보세요:)
사람들이 언제 어디서 무언가를 기억할 것으로 예상되는지 고려하세요.
사용자가 작업을 한 번만 수행한 후 완벽하게 기억할 것이라고 가정하고 있나요?
사람이 무언가를 하려고 하는 순간부터 완료할 때까지의 상호작용의 흐름을 생각해 보세요.
사람들이 목표를 달성하기 위해 필요한 것을 배치하고, 기억하고, 찾기 위한 자신만의 시스템을 어떻게 만드는지 생각해 보세요.
주의가 산만하여 이미 수행한 작업과 다음에 수행해야 할 작업을 기억해야 할 때 어떤 일이 발생하는지 생각해 보세요.
컴퓨팅 디바이스와의 상호작용의 복잡성, 사람들이 얼마나 많은 단계와 순서를 견딜 수 있는지, 열악한 기능 검색 가능성 및 숨겨진 UI로 인한 복잡성을 고려하세요.
우리가 실물로 사용하는 열쇠를 로그인할 때 사용되는 비밀번호로 생각해 본다면 사람들이 자주 사용하는 비밀번호를 어떻게 기억하는지 유형에 따라 달라집니다. 비밀번호를 직접 기억하는 사람도 있을 것이고 혹은 자동 완성처럼 비밀번호를 내 컴퓨터에 저장해 두고 바로 불러와서 사용하는 사람도 있을 것입니다. 지금은 비밀번호의 예시를 들었지만, 비밀번호가 아니라 사람들이 수행하는 일종의 태스크라면 어떨까요? 사용자는 자신이 직접 기억하길 원하지 않고 자동으로 불러오길 원하는데 제품에서 사용자에게 일일이 기억하라고 요구한다면 사용자의 부담감이 꽤 클 것입니다.
기억과 관련해 생각해 볼 질문
사람들이 필요한 것을 배치하고, 기억하고, 찾는 시스템을 만드는 방식에서 기술은 무엇을 배울 수 있을까요?
사람들이 많은 양의 정보를 보관해야 하는 업무가 있는가, 그렇다면 어떤 도구로 기억할 수 있을까요?
사용자와 어떤 과정을 통해 소통하고 있나요?
인간은 언어적, 비언어적 표현을 모두 이용해 소통합니다. 심지어 우리가 몸을 움직이는 방식을 통해서도 의사소통 할 수 있습니다. 우리는 무의식적으로 이러한 신호를 다양한 맥락에 적응시킵니다. 처음 만나는 사람과 대화할 때는 친근하지만 멀리서 보이는 톤으로 할 수 있습니다. 어떤 사람을 오랫동안 알게 되면, 관계는 더욱 친밀하고 다양한 상황에 반응할 수 있는 것으로 발전할 수 있습니다.
예를 들어, 학생은 자신이 익숙한 유형의 문제를 해결할 때 튜터가 그냥 곁에 서 있기를 원할 수 있습니다. 익숙하지 않은 문제의 경우, 더 적극적이고 빈번한 지도를 원할 수 있습니다. 좋은 튜터는 이러한 다른 요구를 직관적으로 느낄 것입니다.
새로운 경험에 익숙하지 않은 사람은 실시간 팝업이나 문맥에 맞는 팁, 업데이트 또는 알림을 원할 수 있습니다. 과거 세션에서 얻은 정보가 미래 세션에 영향을 줄 수도 있지만, 시간이 지남에 따라 팁의 수는 줄어들 수 있습니다. 일부 사람들은 시각적인 신호를 선호할 수도 있고, 다른 사람들은 서면 가이드를 선호할 수도 있습니다. 기술이 우리의 맥락과 선호도를 더 잘 파악하게 되면 커뮤니케이션이 시간이 지남에 따라 어떻게 변화할까요? 생성적 인공 지능은 개별 욕망에 적응할 수 있는 매우 강력한 방법을 제공할 수 있습니다. 그러나 인공 지능이나 다른 기술 발전이 실제로 유용하려면 제품 제작자들이 사람과 기술 사이의 관계와 맥락을 이해해야 하므로 관련 경험이 음성, 빈도 및 정보 형식에 따라 다양한 요구에 효과적으로 적응할 수 있습니다.
여기서는 새로운 선생님이지만 제품에서는 선생님이 곧 제품이 될 수 있습니다. 만약 제품에 새로운 사용자가 왔을 때 우리는 사용자와 어떻게 소통해야 할까요? 위에서는 친해지기 → 요구 사항에 맞게 조정하기 → 지원 및 지속적인 가치 제공의 단계로 설명하고 있습니다. 만약 새로 온 사용자가 있을 때 아직 서로 잘 알지도 못하는 사이인데 강점과 성장하고자 하는 분야를 알아내 도와주려고 한다면 부담스럽지 않을까요? 사람 사이도 처음엔 알아가는 과정이 필요한 것처럼 제품과 사용자 사이에도 관계의 성숙을 위한 여러 단계가 필요함을 알 수 있습니다. 그렇기에 각 단계에서 우리가 해야 할 과업은 무엇인지 알고 이를 적절히 제공해 주는 것이 필요합니다.
커뮤니케이션과 관련해 생각해 볼 질문
기술은 어떻게 개인의 커뮤니케이션 선호도를 이해하고 이에 적응할 수 있을까요?
오늘은 여러 포용적 디자인을 가이드라인 중에서도 '인지'에 특화된 가이드라인을 살펴보았습니다. 포용적 디자인이라고 하면 굉장히 넓은 범위를 다룰 수 있는데, 그중에서도 '인지'에 특화된 부분이 인상 깊었습니다. 생성형 인공지능이 일상 속으로 깊이 들어오면서 연령에 상관없이 많은 사람이 인공지능을 이용하고 있는데요, 이럴 때일수록 다양한 사람들의 인지적 맥락을 고려한 UX가 더욱더 중요해지리라 생각됩니다.
연령대가 높다고 무조건 촘촘히 가이제공하는 게 과연 합리적일까 적일까? 복잡한 것을 외우게 하지 말고 무조건 쉽게 자동완성해 주는 것이 정말 사용자를 일일까? 같이 만드는 사람의 인지적 과정에서 쉽고 편리한 것을 사용자에게 주는 것이 아닌 그들이 원하는 것은 무엇일지 다시 고민해 보는 과정이 필요하다고 느꼈습니다.
오늘도 긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 앞으로도 여러분에게 실용적인 도움을 드릴 수 있는 글로 찾아오겠습니다.
오늘의 단어: 인지 (Cognition)
인지는 사람들이 정보나 자극을 받아들이고 그것을 이해하는 능력을 의미합니다. 이는 개인의 경험, 학습, 문화적 배경 등에 따라 다양하게 변할 수 있습니다. 사용자의 인지 수준을 고려하는 것은 디자이너가 사용자 경험을 개선하고, 제품이나 서비스가 가능한 모든 사람에게 접근 가능하도록 하는 데 중요합니다. 인지적 다양성을 고려하는 것은 시각, 청각, 운동 능력 등을 포함한 다양한 요소를 고려하여 사용자가 정보를 받아들이고 이해하는 데 도움이 되는 디자인을 만들어내는 것을 의미합니다.
학습 - 사용자가 학습하는 데 필요한 적절한 도움을 제공하고 있나요?
집중 - 사용자의 몰입을 방해하고 있진 않나요?
선택하기 - 사용자가 적절한 선택을 내리는 데 도움이 되는 정보를 제공하고 있나요?
기억 - 사용자가 기억하는데 적절한 도움을 제공하고 있나요?
커뮤니케이션 - 사용자와 어떤 과정을 통해 소통하고 있나요?
AI Experience (AIX)의 이모저모를 전해드리는 '퓨처드릴'입니다!
퓨쳐드릴은 네 명의 에디터가 매주 돌아가면서 글을 작성하고 있습니다.
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