Individuelle UI-Optimierung durch constraint-basiertes Design

Überblick

Vorgeschlagen wird ein Mechanismus, der persönliche Angaben zu den kognitiven Merkmalen eines Menschen aufnimmt und daraus eine auf ihn zugeschnittene Oberfläche erzeugt — unter Rückgriff auf die grundlegenden Entwurfsprinzipien von Oberflächen, auf Anforderungen an Sicherheit und Barrierefreiheit sowie auf Forschungsergebnisse zu menschlichen Merkmalen.

Zum Einsatz kommt der Gedanke des constraint-basierten Designs: Der Mensch entwirft die einzuhaltenden Bedingungen und ihren Geltungsbereich, und innerhalb dieses Rahmens arbeitet die generative KI den konkreten Vorschlag aus. Am Beispiel eines Navigationssystems im Auto entstand ein Proof of Concept, der aus dreizehn fiktiven Personas — samt sensorischer und körperlicher Merkmale — Oberflächen erzeugt und die Einhaltung der Bedingungen in einem eigenen Schritt prüft.

Im Vergleich zeigte ein Fall eine deutliche, durch ein körperliches Merkmal ausgelöste Veränderung des Bildschirmaufbaus, während sich der Großteil der Ergebnisse visuell kaum unterschied. Tatsächliche Bedienbarkeit und Sicherheit sind nicht geprüft; deutlich wurde aber, wie weit Entscheidungen der generativen KI überlassen werden können und welche Entwurfsbedingungen den Spielraum für Individualisierung eingeengt haben.

Hintergrund — wie weit trägt eine einzige Oberfläche?

Die meisten Produkte entwerfen und liefern eine gemeinsame Oberfläche, die möglichst viele Menschen bedienen können. Doch wie viel Information jemand auf einmal erfassen kann, wie leicht die Aufmerksamkeit sich lenken lässt, wie verständlich Formulierungen sind und wie genau feine Bedienschritte gelingen — all das ist von Person zu Person verschieden. Eine Oberfläche, die auf viele Rücksicht nimmt, passt deshalb nicht zwangsläufig zu einem bestimmten Menschen.

Auch die Bewertung auf Gruppenebene hat ihre Grenzen. In den freiwilligen Leitlinien, die die US-Behörde NHTSA 2013 veröffentlicht hat, verlangt jedes Akzeptanzkriterium zur Blickzuwendung, dass mindestens 21 von 24 Personen es erfüllen. Das ist keine Bedingung, die besagt, dass alle das Gerät gleichermaßen benutzen können. [1]

Selbst bei Produkten, in denen sich Schriftgröße oder Informationsmenge ändern lassen, muss die Nutzerin erst bemerken, dass es die Einstellung gibt, sie mit der eigenen Schwierigkeit in Verbindung bringen und die passende Anpassung wählen. Bleiben diese Einstellungen ungenutzt, sodass Menschen weiter mit einer Oberfläche arbeiten, die ihnen nicht passt? Diese Frage stand am Anfang.

Beim Navigationssystem im Auto konkurrieren der Blick auf den Bildschirm und dessen Bedienung mit der Aufmerksamkeit, die das Fahren verlangt. [1] Wenn eine schlecht passende Oberfläche diese Last erhöhen kann, dann lohnt es sich — für Bedienbarkeit wie für Sicherheit —, schon zu Beginn der Nutzung einen passenden Zustand bereitzustellen.

Mit generativer KI lässt sich inzwischen ein Schritt prototypisch bauen, der aus persönlichen Angaben und Entwurfswissen eine Oberfläche ausarbeitet. Damit eröffnete sich ein Weg, individuell passende Oberflächen auszuliefern und zugleich den Aufwand zu senken, jeden Bildschirm einzeln von Hand zu entwerfen.

Wie häufig diese Einstellungen tatsächlich genutzt werden und wie sich eine schlecht passende Oberfläche auf Unfälle auswirkt, wurde in diesem Projekt nicht untersucht.

Vorschlag — persönliche Angaben mit zwei Arten von Entwurfswissen verbinden

Eingegeben werden Angaben zu den kognitiven Merkmalen der jeweiligen Nutzerin. Die KI gleicht sie mit zwei zuvor aufbereiteten Wissensbeständen ab: dem einen mit den grundlegenden Entwurfsregeln einer Oberfläche, dem anderen mit dem Wissen, welche Oberfläche zu welchen Merkmalen passt.

Auf dieser Grundlage arbeitet die KI die Oberfläche innerhalb des Erlaubten aus, und die Einhaltung der Bedingungen wird geprüft. Ausgegeben werden die auf die Person zugeschnittene Oberfläche und eine Erläuterung, was wo und warum geändert wurde.

Eingabe: Angaben über die Person

Etwa: wie gut jemand Informationen auf einmal behalten und verarbeiten kann, wie leicht andere Reize die Aufmerksamkeit abziehen und welche Art von Erklärung besonders gut verständlich ist. In der Umsetzung kamen Sehvermögen und Fingerfertigkeit hinzu. Nicht eine Diagnose bestimmt den Bildschirm; verarbeitet werden persönliche Angaben, die für die Nutzung einer Oberfläche von Belang sind.

Wissen A: Regeln, damit eine Oberfläche als solche trägt

Zusammengestellt werden die grundlegenden Entwurfsprinzipien: Konsistenz, Rückmeldung auf Eingaben, Gruppierung von Information, Lesbarkeit von Text und Erkennbarkeit von Bedienelementen. Hinzu kommen die Bedienbeschränkungen für Fahrzeugoberflächen und die Anforderungen der Barrierefreiheit, jeweils zusammen mit den Situationen, in denen sie gelten.

Wissen B: von Merkmalen zur passenden Oberfläche

In der Forschung belegte Merkmale werden mit Prinzipien der Informationsdarstellung und von dort mit dem Entwurf der Oberfläche verknüpft. Zu einem Merkmal wie „Informationen zu behalten und dabei zu bedienen, ist belastend“ gehört die Richtung „weniger im Kopf behalten müssen“, und daraus folgen Entwürfe, die die nötigen Informationen auf dem Bildschirm halten.

Forschung zu einem Merkmal liefert allerdings nicht ohne Weiteres einen Entwurfswert für ein Navigationssystem. Was die Forschung zeigt, wird von den Entwurfsentscheidungen unterschieden, die dieses Projekt daraus abgeleitet hat. Verbesserungen, die allen gleichermaßen nützen, gehören zu den Grundregeln und zählen nicht als Ergebnis der Individualisierung.

Die angestrebte Erfahrung — beim ersten Einsteigen gemeinsam herausfinden, was passt

Ein Zukunftsentwurf. Die Ersteinrichtung im Gespräch ist in diesem Proof of Concept nicht umgesetzt.

Man kauft ein Auto und sitzt zum ersten Mal auf dem Fahrersitz. Im Stand fragt ein KI-Agent nach der eigenen Art zu bedienen. Statt sich durch Fachbegriffe in den Einstellungen zu arbeiten, erzählt man, was üblicherweise Mühe macht und was sich leicht bedienen lässt.

1. Erstes Einsteigen: das Gespräch beginnen

   KI„Damit der Bildschirm zu Ihnen passt: Erzählen Sie mir bitte ein paar Dinge darüber, wie Sie ihn üblicherweise nutzen. Wir können das auch später machen.“

   Die Person versteht den Zweck und entscheidet, ob sie jetzt beginnt oder später.

2. Interview: von den Schwierigkeiten erzählen

   KI„Wenn Ansagen dicht aufeinanderfolgen — an welchen Stellen wird es dann schwer verständlich?“

   Nutzer„Wenn die nächste Ansage kommt, vergesse ich manchmal, was gerade gesagt wurde.“

   Die KI fragt nach konkreten Situationen und ordnet die Schwierigkeiten, die mit dem Behalten von Informationen und der Lenkung der Aufmerksamkeit zusammenhängen.

3. Rückversicherung: die Person kann korrigieren, was die KI verstanden hat

   KI„Es wäre für Sie also einfacher, wenn die nötigen Informationen auf dem Bildschirm bleiben, statt dass Sie sich die Schritte merken müssen — habe ich das richtig verstanden?“

   Die Person bestätigt oder korrigiert dieses Verständnis. Was im Gespräch selbst berichtet wird, bleibt getrennt von gemessenen kognitiven Werten und von Diagnosen; wo eine Messung nötig ist, steht ein eigener Weg der Feststellung bereit.

4. Vorschlag und Probe: den Grund hören, den Bildschirm ausprobieren

   KI„Damit Sie sich weniger merken müssen, schlage ich einen Bildschirm vor, auf dem der aktuelle Schritt und der nächste zugleich zu sehen sind.“

   Im Stand probiert die Person etwa die Zielauswahl aus. Sie kann sagen „vorher war es klarer“ oder „hier hätte ich gern eine andere Formulierung“, und der Vorschlag lässt sich anpassen oder die ursprüngliche Oberfläche wiederherstellen.

5. Nutzungsbeginn: mit der bestätigten Oberfläche arbeiten

   Die bestätigte Oberfläche wird als Ausgangszustand gespeichert. Während der Fahrt bleibt der Grundaufbau, den die Person gelernt hat, unverändert. Wer ihn überdenken möchte, kann im Stand erneut nachjustieren.

Das Gespräch soll die Person nicht ein für alle Mal einordnen. Es soll den Ausgangszustand herrichten — in einem Austausch, in dem sie sich erklären und Missverstandenes korrigieren kann.

Umsetzung — einzuhaltende Bedingungen und der KI überlassene Entscheidungen trennen

Umgesetzt wurde der Mechanismus, der Merkmale einer Person aufnimmt, eine Oberfläche erzeugt und sie anschließend prüft, zeichnet und vergleicht. Anstelle der Befragung im Gespräch dienten dreizehn fiktive Personas mit unterschiedlichen Merkmalen als Eingabe.

Das Navigationssystem wurde als Gegenstand gewählt, weil sich Bedingungen dort konkret fassen lassen: Bildschirmfläche, Größe der Bedienelemente, darstellbare Informationsmenge und das, was während der Fahrt bedient werden darf.

Constraint-basiertes Design als Vorgehen

Constraint-basiertes Design meint in diesem Projekt ein Vorgehen, bei dem der Mensch die einzuhaltenden Bedingungen und ihren Geltungsbereich entwirft und die KI innerhalb dieses Rahmens konkrete Lösungen vorschlägt.

Eine regelbasierte parametrische Änderung legt vorab fest, welcher Eingabe welcher Wert oder welche Option entspricht. Dieser Entwurf füllt statt aller Zuordnungen den zulässigen Bereich und die Gründe der Entscheidung aus und überlässt die noch offenen Werte und Formulierungen dem Ermessen der generativen KI. Die Umsetzung verbindet die rechnerisch bestimmten Teile mit den von der KI bestimmten.

Wo ein Forschungsbefund in die Oberfläche überführt wurde, sind Quelle, Anwendungsbedingungen und Entwurfsentscheidung festgehalten. Weil die Gründe zusammen mit der Oberfläche ausgegeben werden, lässt sich nachvollziehen, warum für diese Person dieser Bildschirm entstanden ist.

Die erzeugte Oberfläche in einem eigenen Schritt prüfen

Die Oberfläche entsteht als strukturierte Daten mit Elementen und Anordnung und wird aus diesen Daten gezeichnet. Numerische und strukturelle Bedingungen prüft Code; einige Bedingungen, die eine Deutung des Sinns verlangen, prüft eine gesonderte Instanz mit einem LLM. Auch was der automatischen Prüfung entzogen ist oder mangels Material nicht geprüft werden konnte, wird festgehalten.

Die Prüfung bestätigt die Einhaltung der definierten Bedingungen. Ob die Oberfläche tatsächlich leichter zu bedienen oder sicherer ist, verlangt eine Bewertung durch Nutzende.

Zeigt sich in der Entwurfsphase ein Widerspruch zwischen Bedingungen, weist die KI auf die Stelle hin, und ein Mensch entscheidet über die Überarbeitung. Es ist kein Mechanismus, in dem die KI die Bedingungen bei jeder Erzeugung nach eigenem Bedarf ändert.

UI-Vergleich — ein Fall mit großer Veränderung und einer mit fast keiner

Vergleichsmaßstab ist die Oberfläche aus gemeinsamen Vorgabewerten, ohne Eingabe persönlicher Merkmale. Bei gleichem Funktionsumfang wurde ihr das Ergebnis gegenübergestellt, das mit persönlichen Merkmalen als Eingabe entsteht.

Die folgenden Bilder sind Ausgaben des Prototyps, nicht ein handelsübliches Navigationssystem vor und nach einer Überarbeitung. Auch die Personas bilden keine realen Nutzenden nach; sie sind fiktive Eingaben, um die Wirkung einzelner Merkmale zu prüfen.

Ein Fall, in dem die Bedienelemente größer wurden

PS-12 — eine Persona mit einem körperlichen Merkmal, das feine Touch-Bedienung erschwert

Alter sowie kognitive und sensorische Merkmale entsprechen der Referenz PS-01; verändert ist allein die Fingerfertigkeit. Auf den gezeigten Bildern ist jedes Bedienelement größer geworden, und die Einträge in der Bildschirmmitte gehen von sieben auf vier zurück. Die festen Schaltflächen am unteren Rand sind darin nicht mitgezählt.

Gemeinsame Vorgabeoberfläche

Aus persönlichen Merkmalen erzeugte Oberfläche

Größere Bedienelemente haben ihren Preis: Auf demselben Bildschirm stehen weniger Einträge zur Auswahl. Der Funktionsumfang soll erhalten bleiben, doch dieser eine Bildschirm allein erlaubt kein Urteil darüber, wie leicht sich die folgenden Bildschirme erreichen lassen.

Ein Fall, in dem sich der Aufbau kaum änderte

PS-01 — die als Referenz gesetzte Persona

Bei der Schriftgröße gibt es kleine Unterschiede, doch Anzahl der Einträge, Anordnung und Größe der Berührflächen sind nahezu gleich. Mit dieser Kombination aus Regeln und Eingabe entstand kein Ergebnis, das den Aufbau gegenüber der gemeinsamen Vorgabeoberfläche stark verändert.

Gemeinsame Vorgabeoberfläche

Aus persönlichen Merkmalen erzeugte Oberfläche

Ergebnisse und Diskussion — wo blieb der Spielraum der Erzeugung?

Der eigene Beitrag der generativen KI ließ sich nicht hinreichend zeigen

Im eigenen visuellen Vergleich war PS-12 der Fall, den ich als deutliche Veränderung des Bildschirmaufbaus erkennen konnte. Andere Ergebnisse unterschieden sich in Wortwahl und Einstellungen, doch am Erscheinungsbild ließ sich kein großer Unterschied im Nutzen erkennen.

Auch die Änderung bei PS-12 lag in dem Bereich, den Einstellungen für Anzeigegröße und Informationsmenge erreichen können. In der Erfahrung, dass der Ausgangszustand passt, ohne dass man selbst nach Einstellungen sucht, steckt Potenzial. Ob diese Erfahrung wertvoll ist und ob es für die Erzeugung der Oberfläche generative KI braucht, sind jedoch zwei getrennt zu prüfende Fragen.

Dieser Proof of Concept zeigt weder, dass die Anpassung an kognitive Merkmale die Bedienleistung verbessert, noch dass die generative KI eine bessere Oberfläche hervorgebracht hätte als ein regelbasiertes Vorgehen.

Der hier geschaffene Entwurfsraum war eng

Sobald Text und Bedienelemente die nötigen Größen einhalten und die Bedingungen zu Bildschirmfläche und Informationsmenge greifen, bleiben nur noch wenige mögliche Aufbauten. In der Umsetzung war zudem vieles rechnerisch oder durch feste Strukturen bestimmt, sodass der KI wenig Raum blieb, zwischen mehreren tragfähigen Vorschlägen zu wählen.

Bei der Wortwahl blieb Spielraum, doch diese Unterschiede sind weniger sichtbar als ein veränderter Aufbau, und die hier verwendete visuelle Bewertung konnte ihren Wert nicht erfassen. Um den Beitrag generativer KI zu belegen, braucht es — so mein Schluss — eine Bandbreite wählbarer Vorschläge, deren Unterschiede für die Erfahrung der Nutzenden Bedeutung haben.

Dieses Ergebnis betrifft die hier zusammengetragenen Regeln, die übernommenen UI-Parameter und den umgesetzten Ausdrucksraum. Es ist keine Grenze der Fahrzeugnavigation im Allgemeinen und auch keine der individualisierten Oberflächen im Allgemeinen.

Zudem habe ich nicht den vollständigen Text aller einschlägigen Normen von JIS, ISO und anderen eingesehen. Das Entwurfswissen entstand aus dem verfügbaren Material: Fachaufsätzen, offiziellen Leitfäden, öffentlichen Daten sowie dem Text oder der Vorschau einiger Normen. Der Umfang des Herangezogenen dürfte beeinflusst haben, welche Entwurfsoptionen zur Verfügung standen. Ob eine genaue Lektüre der Normtexte den Spielraum erweitert oder ihn durch zusätzliche Bedingungen weiter einengt, bleibt zu klären.

Die Arbeit mit der KI verbesserte die Regeln selbst

Ergebnisse zeigten sich vor allem dort, wo die Bedingungen für die Erzeugung entworfen und prüfbar gemacht wurden.

Die KI benennt ein Problem, ein Mensch entscheidet, der Entwurf nimmt es auf. Durch dieses Hin und Her wurde deutlich, was für alle gelten muss und wo sich eine Oberfläche an die einzelne Person anpassen lässt.

Ausblick — den Wert der Erfahrung und den Wert der generativen KI prüfen

Als Nächstes möchte ich zwei Fragen getrennt untersuchen.

Die eine: Wie viel Wert liegt in der Erfahrung, dass die Oberfläche zu Beginn passt, ohne dass man sie selbst einstellen muss? Dafür sind Befragung im Gespräch, Korrektur des Verstandenen und Probelauf umzusetzen, um die Verlässlichkeit der Eingaben und die Belastung für die Nutzenden zu prüfen.

Die andere: Bei welchen Entwurfsgegenständen führen die Unterschiede zwischen den Vorschlägen einer generativen KI zu einer besseren Erfahrung? Ich möchte auf Gegenstände ausweiten, bei denen die nötigen Bedingungen gewahrt bleiben und in Informationsaufbau und Bedienablauf mehrere tragfähige Vorschläge offenbleiben.

In einer Bewertung mit realen Nutzenden würden die gemeinsame Vorgabeoberfläche, eine regelbasiert aus persönlichen Angaben angepasste Oberfläche und eine von generativer KI ausgearbeitete Oberfläche an derselben Aufgabe verglichen. Bearbeitungszeit, Fehlbedienungen, Blickverhalten und subjektive Belastung würden die Wirkung der Anpassung an die Person von der Wirkung des KI-Einsatzes trennen.

Außerdem wird die Sichtung der einschlägigen Normen fortgesetzt, um die Grenze zwischen dem Belegten und der Entwurfsentscheidung fortzuschreiben. Über die Prüfbarkeit der Bedingungen hinaus besteht die nächste Aufgabe darin, innerhalb dieser Bedingungen Optionen zu lassen, die für die Nutzenden Bedeutung haben.