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人机交互领域的人们已经学到了很多关于如何说服和影响计算技术用户的知识。他们对如何帮助用户自己选择的知识却少得多。是时候纠正这种不平衡了。第一步是将心理学和相关领域积累的大量相关知识组织成两个全面但易于记忆的模型：Aspect 模型通过描述选择者基于属性、社会影响、政策、经验、后果和反复试验交替或组合应用的六种选择模式来回答“人们如何做出选择？”的问题。Arcade 模型回答“我们如何帮助人们做出更好的选择？”的问题。通过描述支持选择的六种一般高级策略：访问信息和经验、表示选择情况、组合和计算、建议处理、设计域和代表选择者进行评估。这些策略可以通过简单的交互设计来实现，但每种策略也有特定的相关技术。结合这两个模型，我们可以理解几乎所有现有和可能的选择支持方法都是将一种或多种 Arcade 策略应用于一个或多个 Aspect 选择模式。在介绍人机交互的选择架构思想以及 Aspect 和 Arcade 模型的关键思想之后，我们将详细讨论每个 Aspect 模式，并展示如何将高级 Arcade 策略应用于它以产生特定的策略。然后，我们将这两个模型应用于在线社区和隐私领域。我们的大多数示例涉及使用计算技术的选择，但这些模型同样适用于在计算技术的帮助下做出的日常选择。
人机交互的选择架构
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