Coletando Dados de UI Móvel Moderna pra Aplicativos Melhores

Aplicativos móveis agora são uma grande parte das nossas vidas, e tá rolando um interesse crescente em criar ferramentas e estudos baseados em interfaces de usuário (UIS) mobile. Essas UIs incluem os Elementos que a gente vê nas telas, como botões, caixas de texto e imagens. Pra melhorar como a gente entende e projeta essas interfaces, ter acesso a Conjuntos de dados de alta qualidade é crucial. Mas, muitos conjuntos de dados que já existem são antigos ou têm uma qualidade ruim, o que torna eles menos úteis pra aplicações atuais.

Esse artigo discute um novo método pra coletar dados de UI mobile de aplicativos Android usando tecnologia avançada. A gente foca em coletar Designs de UI novos e relevantes que refletem estilos e tendências modernas. Usando técnicas melhoradas pra filtrar dados ruins e contando com a ajuda de humanos pra checar os dados, criamos um conjunto de dados mais robusto. Esperamos que isso forneça um recurso valioso pra pesquisas futuras e avanços no entendimento de UIs mobile.

#A Necessidade de Conjuntos de Dados de Alta Qualidade

À medida que os aplicativos se tornam mais centrais nas nossas atividades diárias, a demanda por ferramentas eficazes e pesquisas que dependem de UIs móveis aumentou. Aplicações como detecção de elementos de UI, melhoria de layouts de tela e rotulagem de ícones dependem muito de bons dados de UI. Os conjuntos de dados atuais frequentemente deixam a desejar porque podem ter sido coletados anos atrás, levando a discrepâncias entre o que os usuários experienciam agora e o que os pesquisadores estudam.

Um dos conjuntos de dados mais usados, o Rico, inclui mais de 66.000 UIs de vários aplicativos, mas não foi atualizado desde o início de 2017. Isso significa que os designs estão ultrapassados, e usá-los pode resultar em um desempenho ruim na modelagem de aplicativos modernos. Além disso, há problemas significativos com os dados do Rico - como ruídos de sobreposição e duplicatas - que complicam o processo de modelagem.

Pra resolver esses problemas, apresentamos um método pra coletar UIs de alta qualidade de novos aplicativos Android. Usando ferramentas avançadas e validação humana, criamos um conjunto de dados fresquinho que reflete as últimas tendências em design de UI.

#Coleta de Dados Automatizada

Nossa abordagem foca em coletar UIs recentes explorando automaticamente aplicativos Android. Usamos uma tecnologia inspirada em modelos de linguagem avançados que pode facilitar a exploração humana dos aplicativos. Nesse processo, o modelo interage com o aplicativo como se fosse um usuário, coletando vários elementos de UI.

Pra maximizar a qualidade do nosso conjunto de dados, primeiro utilizamos um web crawler pra reunir os aplicativos mais populares da Google Play Store. O web crawler é projetado pra navegar de forma eficiente por vários aplicativos e capturar os dados relevantes de UI.

Em seguida, conforme o modelo interage com cada aplicativo, ele coleta capturas de tela da UI e suas informações estruturais. No entanto, esse processo pode gerar um certo nível de dados ruidosos. Pra minimizar isso, utilizamos técnicas comprovadas pra filtrar dados de baixa qualidade antes da coleta final ser feita.

Finalmente, engajamos anotadores humanos pra revisar os dados coletados, garantindo ainda mais que o conjunto final de dados seja de alta qualidade. Essa abordagem combinada automatizada e manual nos permite coletar uma ampla gama de designs de UI modernos.

#Visão Geral do Conjunto de Dados

Nosso conjunto de dados é composto por 18.132 UIs únicas coletadas de 3.300 aplicativos Android espalhados por várias categorias. O uso bem-sucedido tanto de ferramentas automatizadas quanto de validação humana resultou em uma coleção bem organizada. Esse conjunto de dados representa estilos de design modernos e é esperado que esteja mais alinhado com as experiências atuais dos usuários em comparação com conjuntos de dados mais antigos.

Com a ajuda desse conjunto de dados, podemos apoiar duas tarefas essenciais na modelagem de UI: detecção de elementos de UI e recuperação de telas de UI semelhantes. Essas tarefas podem ajudar desenvolvedores a criar aplicativos melhores que atendam às expectativas dos usuários.

#Importância da Detecção de Elementos de UI

A detecção de elementos de UI é crucial pra melhorar como os aplicativos funcionam e aparecem pros usuários. Esse processo envolve identificar diferentes elementos de UI na tela e entender suas funções. A detecção precisa pode ajudar a melhorar a acessibilidade, testes e até mesmo o desenvolvimento futuro de novos aplicativos.

Usando nosso conjunto de dados, podemos treinar modelos de detecção que superam os construídos a partir de conjuntos de dados ultrapassados. Essa melhoria provavelmente se deve à natureza moderna e limpa dos nossos dados, que reflete práticas de design atuais.

Através de nossos experimentos com o conjunto de dados, observamos um desempenho melhor em várias classes de elementos de UI. Isso é uma indicação clara de que usar um conjunto de dados fresquinho leva a melhores resultados na tarefa de detecção de elementos de UI.

#Recuperação de UI e Inspiração de Design

A recuperação de UI envolve encontrar exemplos de design semelhantes com base em uma consulta específica. Isso é especialmente útil pra designers que estão em busca de inspiração ou pra quem tá comparando alternativas de design. A capacidade de recuperar designs de UI relevantes pode levar a escolhas de design mais informadas e impulsionar a criatividade.

Usando nosso conjunto de dados, realizamos testes com usuários pra avaliar a eficácia da nossa funcionalidade de recuperação de UI. Os participantes receberam consultas e foram convidados a avaliar a relevância dos exemplos de design gerados a partir do nosso conjunto de dados e do conjunto de dados mais antigo, o Rico.

Os resultados mostraram que nosso conjunto de dados forneceu exemplos de design mais relevantes e modernos, tornando-se um recurso melhor pra designers. A capacidade de acessar tendências contemporâneas de UI ajuda os designers a se manterem atualizados com as necessidades e expectativas em evolução dos usuários.

#Desafios e Ruído em Conjuntos de Dados de UI

Apesar dos nossos melhores esforços pra criar um conjunto de dados limpo, identificamos certos tipos de ruído e erros nos dados coletados. Esses incluem problemas como UIs parcialmente renderizadas, elementos sobrepostos e designs duplicados. Abordar esses problemas é essencial pra manter a integridade do nosso conjunto de dados.

Pra entender melhor os desafios enfrentados em conjuntos de dados existentes, realizamos um pequeno estudo sobre o conjunto de dados do Rico. Essa investigação revelou uma alta porcentagem de ruído, enfatizando a necessidade de dados novos e de alta qualidade como os nossos.

Pra garantir a qualidade do nosso conjunto de dados, empregamos técnicas bem estabelecidas de remoção de ruído e contamos com anotadores humanos pra identificar e sinalizar dados problemáticos. Essa abordagem em múltiplas camadas nos ajudou a minimizar a presença de ruído e melhorar a qualidade geral dos dados.

#Discussão dos Principais Resultados

Ao longo do nosso processo de pesquisa e coleta de dados, descobrimos vários aspectos importantes sobre designs de UI modernos. Primeiro, há uma tendência clara em direção a um apelo visual aprimorado e layouts amigáveis. UIs modernas priorizam simplicidade e legibilidade, guiando os usuários de forma mais eficaz em suas tarefas.

Além disso, nossos achados indicam que os designs de interação estão se tornando mais intuitivos, permitindo que os usuários completem tarefas de maneira mais eficiente. Isso é especialmente notável em áreas como configuração de datas, onde os designs foram otimizados pra uma interação mais suave.

A tipografia, que antes era um aspecto negligenciado do design, agora está recebendo mais atenção. Uma fonte bem escolhida pode capturar a atenção dos usuários e ajudar a transmitir mensagens de forma clara, contribuindo significativamente pra experiência geral do usuário.

#Aplicações Futuras e Direções de Pesquisa

O conjunto de dados que compilamos abre várias avenidas pra pesquisas futuras. Como demonstramos, ele pode apoiar várias tarefas de modelagem, e antecipamos que vai gerar insights valiosos em outras áreas, como sumarização de telas e interações automatizadas de usuários.

No futuro, pretendemos explorar a interseção entre design de UI mobile e comportamento do usuário. Entender como os usuários interagem com diferentes elementos de UI pode abrir caminho pra desenvolver interfaces de usuário mais personalizadas e inteligentes.

Além disso, expandir nossos esforços de coleta de dados pra incluir UIs de outras plataformas, como iOS e aplicações web, pode proporcionar um entendimento mais abrangente das práticas de design de UI em diversos ambientes.

#Conclusão

Em resumo, apresentamos um novo método pra coletar dados de UI mobile de alta qualidade que refletem padrões de design contemporâneos. Nosso processo Automatizado, combinado com validação humana, garante que o conjunto de dados seja robusto e valioso pra pesquisas futuras.

À medida que a tecnologia mobile continua a evoluir, manter conjuntos de dados atualizados é essencial pra entender interfaces de usuário e melhorar as ferramentas e aplicações disponíveis pros usuários. Ao compartilhar nosso conjunto de dados com a comunidade de pesquisa, esperamos impulsionar avanços adicionais no design e funcionalidade de aplicativos móveis, levando a uma experiência melhor pra todo mundo.