需要注意的是，《绿野仙踪》原型

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制作过程需要仔细规划和协调，以确保原型准确地模拟您想要探索的体验。通过使用隐藏的角色、有针对性的技术和其他适当的元素，您可以为用户创建引人注目的体验并收集相关数据以改进产品设计。 何时使用绿野仙踪？ 当构建概念背后的技术过于昂贵或问题空间太大并且缩小范围会受益时，“绿野仙踪”方法特别有用。 绿野仙踪范例的应用超越了传统的对话测试。这种方法可以帮助界面创建者评估解决方案的实用性，探索系统的局限性，并在投入资源创建完整的技术解决方案之前发现用户可以提供的可能输入。 如何应用这个方法呢？ 与任何方法一样，使用绿野仙踪方法创建原型的过程首先确定您想要测试或探索的方面。接下来，您需要找到方法来模拟所需的功能，从用户的角度为他们提供真实的体验。 一个例子是，如果我们正在使用人工智能设计虚拟助手。

我们仍在对这个想法进行建模，并为了在屏幕上发展其清晰度，我们决定在屏幕上制作助手显示的一些线框。为了使助手“真实”，我们可以使用绿野仙踪技术来模拟他的声音和交互，使用一名研究人员作为“演员”假装自己是助手，然后能够从该测试中收集信息。 另一个例子是，在制作点唱机原型时，无需构建设备的所有实际机制。相反，可以雇佣一个隐藏的人来播放顾客选择的歌曲，从而提供看似真实的体验。 在原型设计中使用绿野仙踪方法的主要目标是为用户提供一种真实的体 电子邮件营销列表 验，并让他们获得对与系统交互的宝贵见解。通过有效地模拟功能，您可以获得有用的数据并就最终产品的设计和实现做出明智的决策。 绿野仙踪范式的变体 绿野仙踪方法有不同的变体，这些变体是根据助手向用户提供的答案来定义的。下面描述了三种最常见的变体： 关闭 在绿野仙踪方法的封闭方法中，建立了一组固定的系统响应，助手可以从中进行选择。这些响应可以由多个屏幕或预定义的文本片段组成。



这种变化类似于纸质原型测试，其中人类扮演计算机（或助手）的角色，根据用户的操作显示打印在纸上的不同屏幕。此类研究对于经济地探索各种接口实现并选择最有用的选项非常有用。 封闭的方法可以揭示系统内容中可能存在的缺陷。例如，在增强自动支持聊天机器人时，很可能已经存在涵盖域内容的响应集，但确定该集在解决常见用户查询方面是否存在差距或限制非常重要。 为了解决这个问题，可以使用这组响应来训练机器学习模型，然后测试生成的系统。根据测试结果，团队可以决定是否扩大响应集并重新训练模型。这个迭代过程可能需要一些时间。 打开 另一方面，“绿野仙踪”方法的“开放”应用可以帮助降低部分成本。该向导无需使用现有答案集来训练系统，而是可以以几乎零成本提供可比较的答案，从而确定答案集是否合适。 助理必须熟悉答案集，才能快速选择合适的答案。如果发现缺陷，则可以扩展响应集，并可以使用新数据集进行另一项绿野仙踪研究。一旦响应集被认为令人满意，它就可以用于训练机器学习模型。