Análisis Cuantitativo en un Experimento de Evaluación Heurística

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1 Análisis Cuantitativo en un Experimento de Evaluación Heurística Marta González, Llúcia Masip, Antoni Granollers, Marta Oliva Universitat de Lleida, C/ Jaume II 69, Lleida {tonig, Resumen. En el contexto de evaluación de la usabilidad de los sistemas interactivos, la técnica de evaluación heurística (EH) está muy extendida. En la mayoría de sus aplicaciones los resultados suelen ser de tipo cualitativo, describiendo así los aspectos que requieren alguna mejora en beneficio de la usabilidad. Sin embargo, estos resultados cualitativos no permiten determinar cuan usable es o deja de ser un sistema interactivo. De aquí la necesidad de disponer también de resultados cuantitativos, pudiendo ser este tipo de resultados muy necesario para llegar a determinar el esfuerzo que sería necesario realizar hasta conseguir un sistema suficientemente usable. En el presente artículo se presenta, siguiendo la idea del proyecto de la Iniciativa UsabAIPO, una nueva experimentación para obtener resultados cuantitativos después de realizar una evaluación heurística. Esta nueva experimentación ha requerido ciertas variaciones sobre la idea original, trabajando con un conjunto de categorías de heurísticas diferente, a la vez que se considera el uso de la puntuación de severidad según los parámetros de impacto y frecuencia. 1. Introducción El procedimiento heurístico, en general, puede ser descrito como el proceso en el que se detectan problemas relacionados con el uso de un sistema interactivo a partir de una serie de reglas (heurísticas) previamente determinadas. Hoy en día, en el contexto de evaluación de la usabilidad de los sistemas interactivos, la técnica de EH está muy extendida y su realización es común, no obstante y paradójicamente, lo que no es tan fácil de encontrar es la forma de analizar exhaustiva y rigurosamente los resultados obtenidos mediante esta técnica. El punto de partida de este trabajo se remonta a un trabajo previo (proyecto UsabAIPO [14, 7, 5]), impulsado por la Asociación Interacción Persona Ordenador (AIPO), que pretende evaluar el grado de usabilidad de los sitios web de las universidades españolas a partir de diferentes técnicas de evaluación conocidas. La EH fue una de esas técnicas y el trabajo actual se centra en los resultados obtenidos mediante la misma. IX Congreso Internacional Interacción, Albacete 9-11 de Junio de 2008 Grupo LoUISE-Universidad de Castilla-La Mancha

2 234 M. González, L. Masip, A. Granollers, M. Oliva Los datos recogidos se procesan para obtener resultados de forma objetiva desde dos puntos de vista: cuantitativo, en el que se utilizan funciones estadísticas y cualitativo, en el que se utilizan técnicas del ámbito de Knowledge Data Discovery (KDD). En la Iniciativa UsabAIPO se usó una misma clasificación de heurísticas en categorías para facilitar la comparación general de la usabilidad en los diferentes sitios web analizados y uno de los principales resultados fue la definición de una función, denominada USABAIPO-H, cuya finalidad es el procesamiento cuantitativo de los resultados obtenidos de la evaluación heurística.[14, 5, 7] En la actualidad, uno de nuestros objetivos principales es el desarrollo de un framework para la gestión de sistemas interactivos siguiendo modelos de Diseño Centrado en el Usuario que integre métricas de usabilidad del producto final. Para ello, y con el objetivo de incorporar métricas relacionadas con la EH hemos impulsado un nuevo trabajo experimental para comprobar la validez del experimento anterior y, si es el caso, corregir o mejorar los resultados previamente obtenidos. En esta ocasión hemos probado en un nuevo contexto (un conjunto de 38 sitios web de diferentes poblaciones de las comarcas de Cataluña 1 con menos de habitantes) la fórmula desarrollada en la Iniciativa UsabAIPO pero con alguna pequeña variación y se ha hecho un análisis cuantitativo de los resultados obtenidos. Con esta formula calculamos un valor indicativo del porcentaje de usabilidad de un sitio web después de realizar evaluaciones heurísticas. Es importante destacar que mediante este estudio no se pretende encontrar problemas concretos de cada página evaluada sino dar una estimación sobre el nivel de usabilidad que hay en general en los sitios web seleccionados. El artículo presenta el siguiente orden: en la sección 2 se describe el método de la EH, en la sección 3 se incluye una comparativa del análisis cualitativo versus el análisis cuantitativo. En la sección 4 se presentan los trabajos relacionados. La sección 5 describe el análisis experimental realizado. Finalmente, en la sección 6 se detallan las conclusiones y el trabajo futuro. 2. Evaluación heurística La EH, desarrollada por NIELSEN y MOLICH en 1990 [12], es una técnica de evaluación de la usabilidad por inspección y se efectúa principalmente por evaluadores (los estudios de Nielsen [12] muestran que un número de entre 3 y 5 evaluadores es suficiente) a partir de unos principios establecidos por la disciplina de la Interacción Persona Ordenador aproximadamente el 42% de los problemas graves de diseño y el 32% de los problemas menores, dependiendo del número de evaluadores que revisen el sitio. Además de Nielsen, otros destacados autores han publicado reglas heurísticas para interfaces de usuario [19, 21, 21]. Para realizar una EH eficiente y que permita obtener unos resultados de calidad deben seguirse las siguientes fases [12]: 1 La comarcas de Cataluña son la división actual del territorio de Cataluña (España) en demarcaciones administrativas

3 Análisis Cuantitativo en un Experimento de Evaluación Heurística Entrenamiento previo: el evaluador debe familiarizarse con la interfaz durante unos minutos para conocer la web y poder realizar la EH de manera ágil. 2. Evaluación: el evaluador sigue el conjunto de heurísticas para encontrar deficiencias a la web o catalogarla como usable. Puede anotar observaciones. 3. Puntuar la severidad: se debe determinar la severidad de cada uno de los problemas encontrados. Por ello es conveniente ofrecerles que puntúen la importancia de los problemas. En principio se sugieren tres parámetros generales: Frecuencia con la que ocurren los problemas, impacto del problema, si los usuarios se verán muy afectados en cuando ocurra esto, y persistencia del problema. Es un problema que sólo ocurrirá una vez o los usuarios estarán constantemente chocando con ese problema? Los problemas en cada parámetro pueden puntuarse según la escala [22] de 0 (no es un problema de usabilidad) a 5 (catástrofe: es obligatorio arreglarlo). 4. Revisión: Se trata de analizar cada una de las evaluaciones realizadas para presentar un informe con todos los problemas y las posibles resoluciones, teniendo en cuenta que el análisis obtenido es cualitativo. 3. Análisis cualitativo vs análisis cuantitativo Una manera de clasificar los métodos de evaluación de la usabilidad es a partir del tipo de resultado que se obtiene. Así, se distinguen métodos de evaluación de la usabilidad cuantitativos y métodos de evaluación de la usabilidad cualitativos. Ambos tipos de métodos son complementarios y no excluyentes. Los métodos de evaluación de la usabilidad cuantitativos se asocian a la búsqueda de resultados finales que condensen la ponderación de la usabilidad del sistema bajo evaluación en un valor numérico final. Por otro lado, es común incluir métodos de evaluación de la usabilidad cualitativos, ya que no existe actualmente una medida cuantitativa medible que sea lo suficientemente expresiva como para representar conceptos tan complejos como la satisfacción del usuario o el grado general en que todos los problemas de usabilidad presentes en un sistema afectan su calidad [2, 3, 4, 10]. Además, el análisis cualitativo ofrece una gran riqueza y precisión en las observaciones realizadas y el análisis cuantitativo puede ofrecer información que sea estadísticamente significativa y resultados que puedan considerarse generalizables, por lo que es frecuente y recomendable que se combinen ambos tipos [9, 17]. En [22] se pueden encontrar las características que distinguen una investigación cualitativa respecto a una investigación cuantitativa ya que debemos destacar los aspectos positivos de cada uno para poder intentar conseguir unos mejores resultados. 4. Trabajo relacionado En el proyecto UsabAIPO [14], proyecto del que partimos, se realizó una EH utilizando un conjunto de 25 heurísticas agrupadas en 4 categorías (Diseño, Navegación, Contenido y Búsqueda), teniendo en cuenta que cada categoría se pondera

4 236 M. González, L. Masip, A. Granollers, M. Oliva de acuerdo a su peso específico, proviniendo ese peso del porcentaje de heurísticas correspondiente a la categoría (ver tabla 1). Cabe destacar, que al realizar la puntuación de severidad en cada evaluación no se tuvo en cuenta ninguno de los factores descritos en la sección 2, sino que por cada heurística había definidas unas posibles respuestas, que a su vez tomaban los valores 0, 2 ó 4. Tabla 1. Porcentaje asignado a cada heurística en UsabAIPO-H Categoría Total Peso de cada heurística Heurísticas Diseño 7 28% Navegación 7 28% Contenido 5 20% Búsqueda 6 24% TOTAL HEURÍSTICAS % A partir de los resultados obtenidos en cada evaluación, se aplicó la función USABAIPO-H, siendo la definición de esta: USABAIPO-H(w)= D/0,28 + N/0,28+ C/0,2+ B/0,24 (3) de manera que UsabAIPO-H (w) nos da una estimación del grado o nivel de usabilidad, es decir, el valor general de la usabilidad del sitio web w. Después de una búsqueda exhaustiva, de la que queremos destacar los trabajos [1, 15, 16], resulta imprescindible comentar que no se ha encontrado ningún trabajo relacionado en las que se considere el análisis cuantitativo de los resultados de una evaluación de usabilidad basada en el método de la EH. Como resultado de la revisión, sólo se puede destacar que las métricas de evaluación son medidas de la usabilidad de un software considerando a esa usabilidad como un atributo interno. La mayoría de veces estas métricas se resumen en una fórmula matemática que proporciona un valor concreto con respecto a la usabilidad [4]. Su principal ventaja radica en su objetividad y claridad para responder preguntas claves que surgen en el curso de un proceso de desarrollo de software de la vida real. 5. Análisis experimental El objetivo de este análisis experimental es determinar cómo de usables son los portales de ayuntamientos de municipios, de menos de 1000 habitantes, pertenecientes a distintas comarcas de Cataluña (comunidad autónoma, dividida en demarcaciones, conocidas como comarcas, que están formadas por distintas poblaciones). Cataluña actualmente tiene un total de 946 municipios 2. En estos municipios la edad media de los habitantes suele ser bastante alta, con lo que el índice de implantación de las TIC es bajo. Para favorecer el aumento de las TIC debemos esforzarnos a que los sistemas desarrollados sean fáciles de utilizar. Además, 2 (consultado marzo 2008)

5 Análisis Cuantitativo en un Experimento de Evaluación Heurística 237 si la población es superior a éste número de habitantes es probable que en la web se deba incorporar más funcionalidades y estamos convencidos de que los ayuntamientos disponen de más recursos económicos para destinar a las nuevas tecnologías. Hay que destacar que en Catalunya el uso de las TIC aumenta cada año. Si nos centramos en el 2004 un 60,2 % hacían un uso regular del ordenador y un 44,2% eran usuarios de Internet Selección de los sitios web La elección de un conjunto de webs no ha sido una tarea fácil ni tampoco aleatoria. Después de una intensa navegación por las webs de muchos pueblos/municipios de Cataluña se decidió escoger una página web de cada comarca y así conseguir mayor variedad de diseño. Destacar que durante la etapa de elección de las webs se hizo evidente que en cada provincia se repetía un mismo modelo o patrón de diseño para muchas de las webs que existen. Se pudo comprobar que el diseño igual para todas las webs se debía a la iniciativa de las diputaciones provinciales, de ofrecer a los ayuntamientos un conjunto de herramientas informáticas para que pudieran diseñar su propia web. [8] Después de éste periodo de búsqueda de webs, se escogieron 38 webs diferentes, una de cada comarca y siempre que fue posible con un formato o diseño completamente diferente para conseguir una gran variedad de Webs representando la realidad del momento. Se debe tener en cuenta que hay 3 comarcas (Barcelonés, Baix Llobregat y Garraf) que no tienen ninguna población con un censo inferior a 1000 habitantes, por lo que se descartó realizar el análisis de alguna de sus localidades Proceso de trabajo La metodología de trabajo utilizada corresponde, aproximadamente, a la descrita en la sección 2 Inicialmente se tomó un primer contacto con cada sitio web para familiarizarnos con la interfaz y después se realizó la evaluación y puntuación siguiendo las heurísticas y poniendo la nota a cada subheurística. Para realizar la EH se definió una plantilla para los evaluadores basada principalmente en las 10 reglas de Nielsen [23], pero añadiéndole 4 heurísticas más (en la tabla 2 están referenciadas como H11, H12, H13 y H14). Estas 4 heurísticas se creyeron necesarias ya que alguno de los contenidos de las páginas no quedaban evaluados cuando tenían un peso importante en estas. Estas nuevas heurísticas se definieron a raíz del análisis del libro [13], pues se observó que las páginas de inicio de un sitio debían tener algunos ítems los cuales no quedaban reflejados en los 10 criterios heurísticos de Nielsen. 3

6 238 M. González, L. Masip, A. Granollers, M. Oliva 5.3. Evaluación Como se ha comentado en la sección anterior, se desarrolló una plantilla para la EH, que utilizada en cada web permite que se evalúen las mismas heurísticas. Estas heurísticas se dividen en subheurísticas y gracias a la relación que hay entre ellas es posible formar grupos y subgrupos de conceptos relacionados. Estos grupos/categorías hacen que el dar un porcentaje como resultado sea más fácil, cómodo e intuitivo; ya que agrupando las diferentes heurísticas se puede dar unos resultados a nivel de grupo. Partiendo de las categorías de heurísticas definidas en la iniciativa UsabAIPO [14], tuvimos la necesidad de adaptarlas, de manera que aunque se mantengan las 3 primeras categorías comentadas anteriormente, la categoría de búsqueda se readaptó definiendo esta categoría como Funcionalidades diversas. En nuestra evaluación se creyó necesario incluir más heurísticas en esta categoría y no solo analizar la heurística de la búsqueda ya que aparecían aspectos importantes, que se debían tener en cuenta, en las distintas webs. En la tabla 2 se muestran las categorías aplicadas en este análisis experimental, incluyendo las heurísticas que se agrupan en cada una de ellas [8]. Tabla 2. Agrupaciones de las heurísticas Grupo 1: Diseño de la interfaz H1. Claridad de los objetivos (3 subheurísticas) H2. Visibilidad del estado del sistema (4 subheurísticas) H4. Control y libertad para el usuario (8 subheurísticas) H7. Reconocimiento más que memoria (6 subheurísticas) Grupo 2: Navegación simple H5. Consistencia y estándares (8 subheurísticas) H8. Flexibilidad y eficiencia de uso (4 subheurísticas) H9. Diálogos estéticos y diseño minimalista (7 subheurísticas) Grupo 3: Organización de los contenidos H3. Adecuación al mundo y a los objetos mentales del usuario / lógica de la información (9 subheurísticas) H14. Arquitectura de la información (2 subheurísticas) Grupo 4: Funcionalidades diversas H6. Prevenir errores (1 subheurística) H10. Ayuda y documentación (6 subheurísticas) H11. Búsqueda (3 subheurísticas) H12. Noticias (3 subheurísticas) H13. Varios (2 subheurísticas) Otro aspecto que diferencia nuestra evaluación de la de UsabAIPO radica en los factores que se tienen en cuenta al puntuar la severidad., ya que consideremos los parámetros de impacto y frecuencia.

7 Análisis Cuantitativo en un Experimento de Evaluación Heurística Análisis de extracción de resultados Una vez se han realizado todas las evaluaciones, se ha definido un proceso de análisis para extraer los resultados. Para ello se han ponderado los 4 grupos de tal manera que los 3 primeros representan un 80% y el cuarto un 20%. Al tratarse de webs sencillas y simples, se han definido estos porcentajes, y el último con un valor inferior, debido a que las webs analizadas no presentan las diferentes funcionalidades que se citan en las subheurísticas que forman parte de este último grupo. Tabla 3. Porcentaje adjudicado a cada grupo de heurísticas Grupo subheurísticas Porcentaje Diseño de la interfaz 21 32,94% Navegación simple 19 29,80% Organización de los contenidos 11 17,25% Funcionalidades diversas 15 20% Total % En la Tabla 3, se muestra la ponderación utilizada para calcular el porcentaje total de usabilidad de las webs: Con esto, podemos concluir que la fórmula usada para calcular el porcentaje de usabilidad de cada sitio web, denominada PU(x) es la siguiente [8]: D N O F PU(x) = Donde D representa la puntuación obtenida en el grupo Diseño de la interfaz, N la de Navegación simple, O Organización de los contenidos y F funcionalidades diversas. Cada una de estas variables corresponde al valor f(x) siguiente, distinguiendo siempre las variables por grupo: f(x) = H (4) ( H ) ( P) (5) Ht Donde el sumatorio de H corresponde a la suma de la puntuación de severidad correspondiente a cada subheurística del grupo, P es el porcentaje aplicado al grupo que nos encontramos, y el sumatorio Ht representa la suma de todo el grupo en el peor de los casos (en caso que todas las puntuaciones fueran 4). Destacar que todos los resultados de porcentajes de usabilidad obtenidos se han calculado, tanto según las puntuaciones de severidad del factor impacto como el de frecuencia, sin considerar el factor de persistencia Análisis de los resultados Después de realizar las evaluaciones heurísticas y con el propósito de analizar los datos recogidos para poder extraer conclusiones, se ha clasificado los resultados obtenidos a

8 240 M. González, L. Masip, A. Granollers, M. Oliva nivel de los grupos establecidos, a nivel de cada provincia y a nivel de los grupos establecidos por provincias. Se ha podido observar que no existen resultados significativamente diferentes entre el porcentaje de usabilidad obtenido mediante las puntuaciones según el factor de impacto, y el porcentaje obtenido mediante las puntuaciones según el factor de frecuencia. a) Resultados a nivel de los grupos establecidos Destacamos que aunque el resultado final obtenido se refiere al porcentaje global de usabilidad, se ha considerado interesante observar los resultados según cada categoría de heurísticas de manera independiente. De esta manera resulta más fácil localizar los problemas de usabilidad que presentan las webs y focalizar posibles soluciones. De manera general, las cuatro categorías se sitúan en un buen nivel de usabilidad, tal y como se representa en la Fig. 1. Fig. 1. Porcentaje global de no usabilidad Fig. 2. Porcentaje provincial de no usabilidad b) Resultados a nivel de cada provincia Teniendo en cuenta los porcentajes obtenidos mediante la puntuación de severidad según el factor impacto y el de frecuencia, en la Fig 2. se puede observar las medianas obtenidas a nivel provincial reflejando el nivel de usabilidad que se ha obtenido. c) Resultados a nivel de los grupos establecidos por provincias Destacar que a nivel de interfaz y de manera general, las webs de ayuntamientos de localidades inferiores a 1000 censos tienen una página web con una interfaz usable. Relacionado con la organización de contenidos la provincia de Girona es la que proporciona a los visitantes de la web una arquitectura de la información más correcta. En la categoría de navegación simple, Girona y Tarragona tienen las webs más usables, y finalmente, en la categoría de funcionalidades varias las webs más usables son las de Tarragona Conclusiones del experimento Como conclusiones generales del experimento teniendo en cuenta los grupos establecidos destacamos lo siguiente: a) A nivel de los grupos establecidos En ninguna de las 4 categorías utilizadas para agrupar las subheurísticas se han dado valores superiores al 10%, por tanto, se puede afirmar que las webs estudiadas, no tienen problemas graves de usabilidad ya sea de la interfaz (grupo más deficiente), de navegación, de organización de los contenidos (no presenta ningún problema ya que la

9 Análisis Cuantitativo en un Experimento de Evaluación Heurística 241 información es escasa y no tienen profundidad) o de funcionalidades (en general los sitios no tienen buscador, ni ayuda, y en muchos casos tampoco hay noticias). b) A nivel de cada provincia En general, las 4 provincias presentan webs usables ya que se podría poner una nota de 7,5 (evaluando de 1 a 10), pues en ningún caso el porcentaje de no usabilidad es superior al 25%. Estableciendo un ranking de clasificación podemos destacar que Girona tiene las webs más usables, seguida de Tarragona, Barcelona y Lleida. 6. Conclusiones y trabajo futuro Este trabajo intenta transmitir como se pueden obtener resultados cuantitativos después de realizar una EH de un sitio web. Realmente es difícil poder asegurar si una web es usable o no. De todas maneras como comenta [6 decir que una interfaz es usable, bastante usable, poco usable o nada usable, el interés está en disponer de algún tipo de medida que permita darnos valores que reflejen Destacar que los resultados cuantitativos también son importantes aunque no presenten cuales son los problemas detectados. Como futura línea de trabajo intentaremos desarrollar una herramienta automática para la gestión de sistemas interactivos siguiendo modelos de Diseño Centrado en el Usuario para intentar integrar diferentes métricas de evaluación y obtener resultados cuantitativos después de realizar diferentes técnicas de evaluación para obtener unos resultados finales que muestren la ponderación de la usabilidad del sistema. También destacar que sobre la fórmula presentada solo se tienen en cuenta dos factores, impacto y frecuencia. La definición de usabilidad contempla 3 factores, por lo que se podría hacer un análisis cualitativo teniendo en cuenta estos 3 factores. Hasta el momento no existe ningún método que permita determinar si una web es usable o no desde el punto de vista cuantitativo, pues después de realizar alguna técnica de evaluación, como la EH, no podemos establecer algún tipo de ranking que nos permita asegurar de una manera justificada que una web es más usable que otra.. Así como en el área de la accesibilidad 4 existen herramientas 5 para determinar si un sitio cumple con la A, AA y AAA deberíamos intentar conseguir que des del área de la usabilidad se pudiera establecer algún tipo de clasificación. Conseguir esto supone un reto difícil pero no imposible. 7. Referencias 1. Cheryl, L. C., Paulo, A.S., Iden, R., Vaughn, H., Xewrxes P. Kotval. Heuristic Evaluations at Bell Labs: Analyses of Evaluator Overlap and Group Session. CHI 2007, pages , New York, NY, USA, ACM Press

10 242 M. González, L. Masip, A. Granollers, M. Oliva 2. Constantine, L., Lockwood, L. Software for Use. A practical Guide to the Models and Methods of Usage-Centered Design. Addison-Wesley, Dumas, J.S, Redish, J.C., A practical Guide to Usability Testing. Intl. Specialized Book Service Inc, González, M.P. Integración de Técnicas de Descubrimiento de Conocimiento de Bases de Datos dentro de Modelos de Proceso de la Ingeniería de la Usabilidad. Tesis Doctoral. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics. Universitat de Lleida, Gonzalez, M.P., Granollers T., Pascual, A., Lorés J. (in memoriam). Testing Website Usability in Spanish-speaking Academia through Heuristic Evaluation and Cognitive Walkthroughs. - Computer Interaction: Trends and Ch Graz University of Technology. ISSN , vol 13, issue 12, Dec 2007 (in press). 6. Granollers, T. MPIu+a. una metodología que integra la ingeniería del software, la interacción persona-ordenador y la accesibilidad en el contexto de equipos de desarrollo multidisciplinares, Tesis Doctoral, Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics, Universitat de Lleida, Lorés, J., Gonzalez, M.P., Pascual, A. Primera etapa de la Inicitativa UsabAIPO: usabilidad de páginas de inicio de las universidades españolas. Revista Interacción. Vol 1. AIPO Press (2008, in press) 8. Masip, L. Estudi de l'estat actual de les webs d'ajuntaments de localitats de menys de mil habitants. TFC. Departamento de Informática e Ingeniaría Industrial. Universitat de Lleida McEnery, T. & A. Wilson (1996). Corpus Linguistics. Edinburgh Textbooks in Empirical Linguistics. Edinburgh: Edinburgh University Press. 10. Nielsen, J. Usability Engeenering. Morgan Kaufman, Nielsen, J. and Mack, R. Usability engineering. John Wiley and Sons, the SIGCHI conference on Human factors in computing systems, pages , New York, NY, USA, ACM Press. 13 Prentice Hall. ISBN x 14. Pascual, A. Evaluación Heurística de la Iniciativa UsabAIPO mediante técnicas de Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos. TFC. Departamento de Informática e Ingenieria Industrial. Universitat de Lleida Semugabi, S., Villiers, R. A comparative study of Two Usability Evaluation Methods Using a Web-based E-Learning Application. ACM International Conference Proceeding Series; Vol Proceedings of the 2007 annual research conference of the South African institute of computer scientists and information technologists on IT research in developing countries, pages ISBN Shazeeye, k., Shanmugam, R.. Heuristic Evaluation Quality Scores (HEQS): a measure of heuristic evaluation skills. Journal of usability studies, Vol.2, issue 2, February 2007, pages

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