Видео: Настя и сборник весёлых историй (Ноябрь 2024)
Знаете ли вы, что вы делаете за рулем своего автомобиля? Ты пишешь и водишь? Или вы ждете, пока машина не остановится, чтобы проверить ваш телефон? И используете ли вы эту технологию на портативном устройстве, в отличие от аналогичных функций, таких как приложения, которые могут быть включены в автомобиль? Реальные ответы могут вас удивить, а ваши собственные ответы могут быть неправильными.
Конечно, автопроизводители и, возможно, правительственные учреждения, такие как NHTSA, хотели бы знать, как вы используете технологии за рулем. Но они также не полностью знают, хотя миллионы, вероятно, были потрачены на исследования, большая часть которых состоит в том, чтобы спрашивать водителей об их поведении за рулем.
Помимо исследований отвлеченного вождения, исследовательская фирма Aperio Insights обнаружила, что не было много эмпирических данных о том, как водители используют технологии за рулем, и поэтому запустила свою собственную программу. Это также обнаружило разрыв между тем, что водители говорят, что они делают, и тем, что они на самом деле делают, когда дело доходит до использования технологий в автомобиле.
«Сколько обсуждений по планированию продукта было сосредоточено на том, какие приложения добавить в тире, не понимая, какие приложения действительно используют потребители?» сказал основатель Aperio и принцип Майк Кортни. «АНБ может знать, что вы делаете на своем телефоне и компьютере, но, похоже, никто не имеет четкого представления о том, что происходит внутри автомобиля».
Чтобы выяснить это, Кортни и его команда создали «Rolling Lab», которая объединяет данные из приложений для смартфонов и автомобильных датчиков в сочетании с видео с метками времени для наблюдения, идентификации и анализа моделей поведения за рулем. А поскольку автомобильная видеокамера выступает в качестве объективной мухи на стене, в отличие от человека, который проводит клинические исследования с буфером обмена, она постоянно фиксирует реальное поведение водителя - например, читает электронную книгу во время движения - даже если они этого не осознают или не хотят признать это.
Снято на видео: вы
Вы можете увидеть действующую лабораторию Aperio в онлайн-видео (ниже). В то время как клип дает лишь небольшую часть данных, которые Aperio планирует использовать, чтобы помочь автопроизводителям и их поставщикам создавать более совершенные автомобильные функции, Кортни использовала пример испытуемого по имени «Джо», чтобы показать, что может показать Rolling Lab.
Аперио использовал Rolling Labs, чтобы наблюдать за использованием телефона Джо во время восьмичасовой поездки, чтобы забрать свою дочь в колледже. «Мы определили модели поведения, такие как частая проверка погоды и информирование членов семьи о его местонахождении и прогресс с помощью текстовых сообщений», отметил Кортни. Лаборатория также зафиксировала скорость Джо, чтобы увидеть, насколько быстро он ехал, когда проверял разные приложения. «Мы смогли понять факторы, которые могли заставить Джо ехать медленнее и чаще проверять его приложение погоды», - добавила Кортни.
Кортни подчеркнула, что понимание контекста и причины обязательной проверки погоды Джо - чтобы держать его семью в курсе его прогресса и погоды на этом пути - является ключевым. «Если бы мы спросили его о его привычках, Джо, вероятно, дал бы нам общий ответ, который не включал бы все детали, необходимые для реального понимания того, как он в настоящее время использует свои приложения и что может улучшить опыт», - объяснила Кортни.
«Если вы спросите большинство потребителей, чего они хотят от подключенного автомобиля, большинство сразу же укажет на свой телефон или планшет», - добавил он. «Проблема в том, что эти устройства были разработаны для практического использования». И поскольку технология подключенных автомобилей все еще находится в зачаточном состоянии - или, скорее, как в трудной подростковой стадии и пытается найти сплоченную идентичность - к лучшему или худшему, она последовала примеру портативных устройств, предлагая функции, которые не всегда ориентированы на вождение, как Facebook.
Чтобы сделать поездку Джо лучше и безопаснее, машина могла синхронизироваться с его календарем, чтобы узнать, когда начинается его поездка и пункт назначения, еще до того, как он сядет за руль. Затем, основываясь на изучении привычек Джо, машина могла автоматически отображать погоду по пути и сообщать о своем прогрессе своей жене и другим, кого он хочет держать в курсе, - без необходимости Джо смотреть на свое устройство.
По словам Кортни, в то время как автопроизводители уже работают над этим типом прогнозируемого пользовательского опыта, лучшее понимание поведения водителя имеет решающее значение. «Наблюдение - без навязчивости - помогает нам выявлять и идентифицировать закономерности, которые происходят автоматически или без осознанного мышления», - добавил он. «Чем больше автопроизводителей смогут понять, что потребители пытаются достичь в своих автомобилях, тем больше они смогут спроектировать и создать совместный автомобильный опыт, который удивит и порадует своих клиентов». А также знать, что они на самом деле делают за рулем.
ПОСМОТРЕТЬ ВСЕ ФОТОГРАФИИ В ГАЛЕРЕЕ
