User Experience in Dataset Search Platform Interfaces

这项研究探讨了数据集搜索平台界面中的用户体验（UX）问题，针对的是Google Dataset Search和data.europa.eu。它专注于UX的6个方面：初始交互、搜索过程、数据集探索、筛选和排序、数据集操作以及协助和反馈。评估方法结合了“大流行难题”用户任务、思考出声方法以及人口统计和任务后问卷调查。从技术公司或学术机构的19名参与者中收集了29个优点和63个缺点。虽然某些洞察力是特定于特定平台的，但大多数是从在各个领域中普遍观察到的数据集搜索平台功能中得出的，这意味着我们的发现具有广泛适用性。从在各个领域中普遍发现的数据集搜索平台功能的观察已经导致了10个新的设计原型的开发。与文献检索不同，数据集检索涉及对元数据可访问性和质量的重点关注，每个元素都可能影响决策。为了解决元数据呈现的阅读疲劳、结果搜索、筛选和选择的低效方法以及当前平台上其他未解决的以用户为中心的问题等问题。这些原型专注于增强与元数据相关的功能。它们包括重新设计的主页、改进的搜索栏、更好的排序选项、增强的搜索结果显示、元数据比较工具和导航指南。我们的目标是提高广泛用户的可用性，包括开发人员和研究人员。

本文旨在研究数据集搜索平台界面的用户体验问题，重点关注Google Dataset Search和data.europa.eu。这篇论文试图解决用户在搜索、筛选和选择数据集时遇到的问题，并提出了新的设计原型来改善用户体验。

本文的关键思路是通过改进元数据相关功能来提高用户体验。作者提出了10个新的设计原型，包括重新设计的主页、改进的搜索栏、更好的排序选项、增强的搜索结果显示、元数据比较工具和导航指南。

本文使用了Pandemic Puzzle用户任务、思考翻译方法、人口统计学和任务后问卷调查相结合的评估方法，收集了19名参与者对Google Dataset Search和data.europa.eu的29个优点和63个缺点的反馈。作者的研究发现，尽管某些见解是特定于特定平台的，但大多数是从在各个领域中普遍观察到的数据集搜索平台功能中得出的，这意味着作者的研究成果具有广泛的适用性。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究。例如，S. M. Akbar et al.的论文“Data Search Engines: A Systematic Review”和A. M. Martinez-Garcia et al.的论文“Evaluation of Open Data Portals: A Systematic Review of the Literature”。