Редактор UX Movement Энтони написал о цветовом контрасте и доступности интерфейса по стандартам WCAG

1. Требования WCAG не всегда оптимальны. Алгоритм оценки контраста занижает её для белого текста на ярком фоне (синем или оранжевом), хотя читать его легче чёрного текста.

2. Контраст текста не обязательно тянуть на уровень 7:1. Это полезно, если большая часть вашей аудитории — люди старше 70 лет с потерей зрения 20/80. Для определённого контента достижение уровня 7:1 невозможно вовсе.

3. Так как текст надо читать, его стандарты контрастности выше, чем у других компонентов интерфейса. У текста 4,5:1 против 3:1 у иконок.

4. Если у иконки есть доступная подпись (контраст 4,5:1), контраст самой иконки не важен. Также не важен цвет кнопки, если находящийся на кнопке текст доступен. Требование контрастности не распространяется на неактивные компоненты (например, отключённые кнопки).

5. Дальтоники нормально воспринимают различные уровни цветового контраста. Если для разграничения состояний использовать только контраст, вероятно, эти состояния будут им доступны.

6. Требование «цвет не должен использоваться в качестве единственного визуального средства передачи информации, обозначения действия или различия элемента» справедливо, когда разным цветам назначены конкретные значения для информирования пользователя. Если для информирования использовать светлоту и темноту с хорошей разницей в контрасте, дополнительный сигнал не нужен.

7. Даже если все требования доступности соблюдены, части пользователей интерфейс всё равно будет неудобен. Для них есть вспомогательные технологии с высококонтрастными режимами.

https://ux.pub/mify-o-dostupnosti-tsvetovogo-kontrasta/

Кажется, неплохая статья о том, как анализировать данные

Да-да, нельзя просто пыриться в гугл-аналитику и молиться, чтобы кривая посещений поползла вверх. Нужно делать какие-то выводы, что-то менять и проверять. Однако, как убедиться в том, что вы не предлагаете какой-то нонсенс?

Вот несколько советов о том, что ж делать-то:

1. Почистите свои данные. Нельзя просто взять и начать интерпретировать полученные результаты, нужно с ними поработать, очистив от лишних всплесков и нерелевантных значений. А уже после этого делать выводы.

2. Держите в голове вопрос, на который вы хотите ответить при помощи данных. Иначе рискуете собрать много бесполезных цифр.

3. Описывайте данные простыми словами. Такие описания помогут вам не запутаться, и быстрее понимать их значение другим людям.

4. Проверьте, что контекст сбора данных был верным. Если вы собрали данных за два года, то половина из них может оказаться нерелевантной из-за изменившегося контекста (например, был проведён редизайн сайта).

5. Собирайте данные из разных источников, чтобы собрать полную картину и проверить данные на противоречия.

6. Выделите свои основные KPI и смотрите на них. Так не потонете в пучинах таблиц и цифр.

7. …но сравнивайте их и с другими метриками, которые идут с KPI в противоречие.

8. Ищите не только данные, которые подтверждают ваши гипотезы, но и те, которые их опровергают. Хоть так соблазнительно закончить исследование, если вы вроде как нашли доказательства ваших инсайтов, но потратьте немного времени и подумайте, где вы можете найти опровержение — возможно, вас ждёт сюрприз.

9. Исследуйте аномалии. Если вы видите наравномерные всплески и провали ключевых метрик, потратьте усилия, чтобы понять их причины. Возможно, это проявления какой-то большой проблемы.

10. Категоризируйте и кластеризируйте качественные и количественные данные — так с ними будет проще работать.

11. Визуализируйте ваши данные. Порой, так будет проще делать выводы, чем просто пырясь в таблицу.

12. Используйте цветовое кодирование… очевидно. ✅

13. Используйте когортный анализ, когда это возможно. (Ну такое)

14. Используйте специальные тулы. (Тут в статье реклама видимо)

https://databox.com/how-to-analyze-data

Защита

Самое время рассказать пару слов о защите. Вот несколько важных вещей, которые я понял на своем опыте.

Первое, лучшая подготовка к любому выступлению — доскональное знание своей темы. Благодаря тому, что я глубоко погрузился в тему, пропустил через себя все бизнес-процессы, до которых смог дотянуться, испробовал кучу концепций и вариантов, я не боялся, что мне нечего будет сказать. Конечно, большую роль в этом сыграл канал — описывая свой опыт, ты укореняешься и на подкорке вытачиваешь весь прогресс.

Второе, нужно максимально упростить повествование не уходя в детали, потому что на выступление дается всего 10-15 минут. Было непросто выбрать логику повествования — когда ты работаешь над проектом полгода, становится сложно выкинуть какие-то части. Но чтобы вас поняли, это необходимо сделать, ваш рассказ должен понять даже ребенок. Мы выбрали одну самую большую боль пользователя и обернули её в историю этого пользователя — от момента, когда он сталкивается с проблемой, до её решения. Одна проблема — одно четкое решение, тогда вас точно услышат и осознанно оценят.

Третье, время выступления. Первым быть проще — пришли ещё не все зрители, и от этого меньше волнения. Выступать ближе к концу — самое волнительное, но в том же время самое «рыбное» время, так как после обеда подошли уже все, кто хотел прийти. Вас услышит больше представителей компаний, которые присматривают себе кандидата, вас увидит больше людей, и в случае хорошей защиты, будут подходить к вам с вопросами и предложениями. Поэтому не бойтесь выступать в конце, если уверены в своих силах. Правда, все эти советы касаются исключительно выступления в британке, но если это какая-нибудь конференция, где все присутствуют с самого утра, то к вечеру все устанут или разойдутся, тогда лучшее время для выступления — перед обедом, когда все воодушевлены скорой паузой, но при этом уже взбодрились после первых выступлений, но ещё не успели устать.

По возможности, попробуйте свое выступление в бою с микрофоном и зрителями. Может казаться, что вы супер готовы, знаете тему, у вас классная презентация, но на выступлении вы вдруг обнаруживаете, что микрофон странно передает ваш голос, вы начинаете нервничать и забывать текст. У меня так и случилось на последней защите — я так погрузился в подготовку материалов к презентации, что самонадеянно не репетировал речь, но когда вышел на сцену понял, что это совсем непривычное для меня состояние: микрофон жутко изменял мой голос, он становился гундосым, я начинал нервничать и думаю уже не о презентации, поэтому первые минуты моего выступления ушли на адаптацию к этим неожиданным условиям.

Из мелочей — хорошо добавить к выступлению свою изюминку. Например, мы сделали футболки с иллюстрациями Намы и выступали в них.

Ну и самое главное — жюри. От его состава сильно зависит то, на что будет обращаться внимание при вашей оценке. Жюри это во многом отражение индустрии, и если взглянуть сейчас на индустрию дизайна, то особым столбом будет стоять продуктовый дизайн, в котором на первый план выходят аналитические способности, умение находить проблемы пользователя и шаг за шагом делать продукт удобнее.

Перед защитой всегда очень волнуешься, так как относишься к этому со всей серьезностью. Особенно сильно переживаешь за то как тебя оценят. Когда мы готовились к защите, то чувствовали себя аутсайдерами из-за того, что долго и сложно работали над UI. Но по мере подготовки презентации я понимал, что у нас получается очень крепкая история. Так и получилось — пятёрку получили только две команды: мы и qlean. И нас обеих оценили в первую очередь за то, что мы нашли боль и осознанно попытались её решить. Вы можете сами оценить наш кейс, который сверстан практически в точности по сценарию рассказа презентации.

Записал вводное видео про регулярные выражения

Предпоказ выявил закипание мозгов у зрителей. Но более подробное видео получилось в полчаса длиной и скучное.

https://youtu.be/b-EkpnLINKw

Если кратко. Регулярные выражения помогают искать в тексте куски по сложному шаблону. Например, шаблон /[0-9]+/ найдёт в тексте все цифры, которые повторяются один или более раз подряд.

Но это самый простой случай. В примере я разбираю как работает вот такое выражение: /^(Смартфон\s)?(Apple)\s([a-z ]+)\s(\d+)GB\s(.*)\(([^(]+)\)\s([\d ]+)\sруб.$/igm.

Регулярные выражения помогают обрабатывать большие объёмы данных и приводить их к читаемому виду.

Их сложно понять с первого раза. Но, посмотрев видео, вы поймёте область их применения и сможете изучить их при возникновении необходимости.

Дизайнеры носятся с «эмпатией», но мало где объясняют: как её развивать.

Дизайнеры носятся с «эмпатией», но мало где объясняют: как её развивать.

Вот вам не самый очевидный, но, как оказалось, работающий способ: занимайтесь музыкой.

«Голландские психологи показали (http://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/0305735616654216), что профессиональные музыканты не только точнее интерпретируют сочетания визуальных и звуковых стимулов, чем люди без музыкального опыта, но и легче считывают эмоции другого человека по его изображению и звучанию его голоса.

В эксперименте участвовали две группы по 16 человек: в одной были профессиональные музыканты, во второй — люди без музыкального опыта или те, кто занимался музыкой меньше двух лет и давно не подходил к инструменту.

Испытуемые должны были распознать эмоции человека по фото или записи его голоса. Иногда респондентам давали одновременно фото и запись голоса и просили игнорировать один из источников, при этом иногда изображение и звук совпадали по настроению, а иногда противоречили друг другу.

Оказалось, что музыканты оценивают сочетание звука и изображения точнее, чем немузыканты, даже если их просят ориентироваться не на звук, а на изображение. Музыканты верно определяли, какую эмоцию выражает голос, почти в 95% случаев, если фотография совпадала по настроению, и более чем в 85% случаев, если картинка противоречила звуку. Немузыканты отставали примерно на 10% в обеих ситуациях. Когда требовалось определить эмоцию только по слуховому или визуальному источнику, обе группы показывали примерно одинаковые результаты.

Ученые объясняют способность музыкантов лучше справляться с конкурирующими и дополняющими друг друга стимулами развитым навыком преобразовывать визуальную информацию (ноты) в звуковую, а также навыком улучшенной обработки звуковой информации, который распространяется и на другие каналы восприятия».

Source: https://postnauka.ru/lists/91909

В прошлых уроках я показывал как взять данные с сайта и вставить их в Скетч

На основе тех же данных можно быстро собрать прототип.

В современном JS для этого есть шаблонизируемые строки, их ещё называют «бэкти́ки» — по типу кавычек, в которые они берутся. Для простых прототипов больше не нужно искать фреймворки и шаблонизаторы. Если вы можете сверстать один элемент — вы можете легко сверстать и список на реальных данных.

Статья на Медиуме: https://medium.com/p/3153e280cfbf

Пример кода: https://codepen.io/detepr/pen/dmxYyX

Скринкаст: https://www.youtube.com/watch?v=gw-EaA2xAgc&t=25s