ユーザーからの拡張された高評価/低評価のフィードバックの保護
私のAndroidアプリでは、単純な「いいね」/「嫌い」のフィードバックをある種の評価システムに置き換えるというアイデアをもてあそんでいます。私の懸念は、ユーザーが複雑な決定の場合、彼らはまったく決定しないか、最も簡単な決定をしないことを選択します。
交換の元のアイデアは、下の画像に示されている線に沿っていました。 
。
ただし、これには、ユーザーが2を超える時間を費やしてスマイリーを理解し、どのスマイリーが自分の感情に最もよく対応しているかを反映する必要があります。私自身の考えでは、yay/nayシステムをより価値のあるものに置き換えることにはいくつかのメリットがあるかもしれませんが、それはおそらく上の3つのスマイリーに限定するのが最適です。
すでにこのような問題を実験した経験のある他の人からの意見を聞きたいです。
これはモバイルでの課題であることに同意します（Androidと言っていました）。
私の$ .02は、特定の気まぐれなユーザーの傾向がモバイルのポータブル形式で増幅されることです。 ポータブル=割り込み可能、対話のオーバーヘッドの痛みのしきい値-意思決定を含む-はおそらく モバイルでは低い デスクトップよりも低い。したがって、デスクトップと同じ原則を使用するのが適切だと思いますが、似顔絵のように、それらを誇張します。モバイルコンテンツはより短く、決定がより明確である必要があります。これには、複数選択の評価などの調査コンテンツが含まれます。
また、セマンティックディファレンシャルフォーマットと、評価スケールのポイントを表すために使用される気まぐれな抽象メタファーの間には、いくつかの不一致があります。私の経験では、中間のニュートラルスマックの5ポイントスケールは、モバイルの評価システムでは0〜5の星評価よりも一般的ではありません。
一方、私はいくつか見ました 「スマイリーフェイス」は、Wordラベル付きのリッカートスケールよりも簡単に消費されるという証拠 。
VerifyAppは、実際には、彼らが呼ぶ美的応答フォーマット 気分テスト を使いました。これは、3つの選択肢だけで違いをうまく分割していると思います-混乱、まあ、スマイリーフェイス。これは、反応を 強制選択形式 ですばやく収集するためのより簡単な決定になると思いますが、これは、以前に反応を測定するために使用したことがあるので、私の意見にすぎません（十分な数がある場合、うまく機能します）サンプルサイズ。）
追伸-私は間違いなくこれらの仮定をテストに当てて、次のような研究の質問を実験しようとします：
{X}を使用すると、完了率が高くなり、中止された調査が少なくなりますか？
... {X}は独立変数です。次のいずれかになります。
- スマイリーフェイスとテキストラベル
- 3つのオプションと5つのオプション
- 必須とオプションの質問形式
...または完全に別のものですが、一度に1つずつ実験して、ノイズと比較して信号を改善し、原因を接続しようとします-そして効果は少し良くなります。