Analiza heurystyczna – co to jest i jak ją przeprowadzić?

Analiza heurystyczna to skuteczna metoda oceny użyteczności interfejsów użytkownika. Jak dzięki swojej prostocie i wszechstronności pomaga projektantom UX tworzyć intuicyjne i przyjazne dla użytkowników rozwiązania?

Z tego artykułu dowiesz się m.in.:

• Czym jest analiza heurystyczna i jaka jest jej historia?
• Jakie są rodzaje analizy heurystycznej?
• Jakie są najważniejsze zasady analizy heurystycznej?
• Jakie są etapy analizy heurystycznej?
• Jakie są zastosowania analizy heurystycznej?
• Jaka jest rola analizy heurystycznej?

Analiza heurystyczna – definicja i historia

Analiza heurystyczna to metoda oceny i identyfikacji potencjalnych zagrożeń lub problemów w systemach informatycznych, oprogramowaniu lub innych technologiach informacyjnych. Bazuje na zastosowaniu reguł, wzorców i intuicji zamiast wyłącznie na predefiniowanych sygnaturach czy regułach^{[1] [2] [3]}.

Analiza heurystyczna to metoda oceny użyteczności, polegająca na systematycznym przeglądzie interfejsu użytkownika przez ekspertów w celu identyfikacji problemów zgodnie z ustalonymi heurystykami.

Definicja analizy heurystycznej

Analiza heurystyczna pomaga wykrywać nowe, nieznane wcześniej zagrożenia, które nie zostały jeszcze uwzględnione w bazach danych sygnatur antywirusowych. Na przykład, jeśli program próbuje modyfikować kluczowe pliki systemowe lub nawiązywać nietypowe połączenia sieciowe, analiza heurystyczna może zidentyfikować je jako potencjalnie złośliwe, a to pozwala wcześniej wykryć i zablokować nowe rodzaje złośliwego oprogramowania.

Warto też podkreślić, że analiza heurystyczna jest stosowana w projektowaniu interfejsów i UX. W tym kontekście jest to metoda oceny użyteczności interfejsów użytkownika, która polega na systematycznym przeglądzie projektu produktu przez ekspertów, którzy identyfikują problemy związane z użytecznością na podstawie ustalonych zasad heurystycznych.

Początki analizy heurystycznej sięgają lat 80. i 90. XX wieku, kiedy to tradycyjne metody oparte na sygnaturach okazały się niewystarczające wobec szybko ewoluujących zagrożeń. Punktem zwrotnym był rok 1990 – wtedy Jakob Nielsen i Rolf Molich opublikowali artykuł „Improving a Human-Computer Dialogue”, który zawierał zestaw zasad (znanych też jako heurystyki lub bardziej szczegółowo heurystyki Nielsena) do dzisiaj stosowanych w projektowaniu interfejsów i interakcji człowiek-komputer^[4].

Przed publikacją artykułu Nielsena i Molicha, programy antywirusowe mogły identyfikować tylko znane wirusy, bazując na zapisanych wzorcach charakterystycznych. W odpowiedzi na potrzebę wykrywania nowych zagrożeń wprowadzono analizę heurystyczną – w latach 90. i na początku XXI wieku, wraz z rozwojem technologii komputerowych i zwiększeniem mocy obliczeniowej, techniki heurystyczne zaczęły wykorzystywać algorytmy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, a współcześnie analizę heurystyczną łączy się z tradycyjnymi metodami opartymi na sygnaturach oraz innymi technikami, aby zapewnić kompleksową ochronę przed różnorodnymi zagrożeniami^{[5] [6] [7]}.

Rodzaje analizy heurystycznej

Istnieją różne rodzaje analizy heurystycznej, które można podzielić na podstawie metodologii i technik używanych do analizy^{[8] [9]}:

Analiza statyczna

Analiza statyczna polega na badaniu kodu źródłowego lub binarnego programu bez jego uruchamiania. Analizuje się struktury kodu, szukając wzorców typowych dla złośliwego oprogramowania. Jest bezpieczna, ponieważ program nie jest uruchamiany. Z tego powodu jest też szybka, ale może być mniej skuteczna w wykrywaniu złożonych zagrożeń, które ukrywają swoje złośliwe działania za pomocą technik maskowania. Stosuje się do wykrywania podejrzanych instrukcji w kodzie czy porównywania fragmentów kodu z sygnaturami znanych wirusów.

Analiza dynamiczna

Analiza dynamiczna polega na uruchamianiu programu w izolowanym środowisku (sandbox) i obserwacji jego zachowania. Monitoruje akcje wykonywane przez program, takie jak modyfikacje plików, połączenia sieciowe i inne operacje systemowe. Jest skuteczna w wykrywaniu złośliwych działań, które ujawniają się dopiero podczas wykonywania programu oraz może wykrywać zagrożenia niewidoczne dla analizy statycznej, ale wymaga więcej zasobów i czasu, ponieważ program musi być uruchomiony w kontrolowanym środowisku. Stosuje się ją do analizy zachowania plików wykonywalnych w czasie rzeczywistym i monitorowania aktywności sieciowej.

Analiza hybrydowa

Analiza hybrydowa łączy techniki analizy statycznej i dynamicznej, aby zwiększyć skuteczność wykrywania złośliwego oprogramowania. Najpierw analizuje kod, a następnie uruchamia go w sandboksie, aby monitorować jego zachowanie, dzięki czemu łączy zalety obu metod, ale może być skomplikowana do wdrożenia i wymagać dużej mocy obliczeniowej oraz zasobów. Stosuje się ją w systemach antywirusowych i antymalware.

Analiza behawioralna

Analiza behawioralna skupia się na monitorowaniu i analizie zachowań programów i użytkowników w systemie. Wykrywa anomalie i nietypowe zachowania, które mogą wskazywać na obecność złośliwego oprogramowania oraz nowe zagrożenia na podstawie nietypowych działań, niezależnie od sygnatur. Z tego powodu może generować fałszywe alarmy, jeśli normalne zachowania są błędnie klasyfikowane jako złośliwe. Stosuje się ją w systemach detekcji i zapobiegania włamaniom (IDS/IPS), a także w monitorowaniu aktywności sieciowej i użytkowników.

Analiza reputacyjna

Analiza reputacyjna wykorzystuje dane o reputacji plików i programów – muszą one pochodzić z różnych źródeł, takich jak bazy danych złośliwego oprogramowania i społeczności użytkowników. Analizuje historię i źródło pliku, aby ocenić jego bezpieczeństwo. Dzięki temu pozwala szybko i zidentyfikować zagrożenia oraz może ostrzegać przed pobieraniem lub uruchamianiem podejrzanych plików. Stosuje się ją w filtrach antyspamowych oraz systemach ochrony przeglądarek internetowych.

Najważniejsze zasady analizy heurystycznej

Najważniejsze zasady analizy heurystycznej w kontekście UX opracowali Jakob Nielsen i Rolf Molich w latach 90. XX wieku^[10]. Są one powszechnie stosowane do oceny użyteczności interfejsów użytkownika i pomagają projektantom identyfikować problemy oraz ulepszać doświadczenie użytkownika:

• System powinien zawsze informować użytkowników o tym, co się dzieje, poprzez odpowiednie i zrozumiałe informacje zwrotne. Informacje te powinny być przekazywane w odpowiednim czasie, aby użytkownik miał pewność, że system reaguje na jego działania. Przykładem może być pasek postępu podczas ładowania pliku.
• System powinien używać języka użytkowników, czyli pojęć, które są dla nich naturalne i zrozumiałe, oraz prezentować informacje w logicznej i naturalnej kolejności (stąd ważna rola UX writingu). Przykładem może być używanie ikon i terminów powszechnie znanych, np. ikony koperty w przypadku e-maila.
• Użytkownicy powinni mieć możliwość łatwego cofania się lub rezygnacji z działań, aby uniknąć sytuacji, w których są „uwięzieni” w określonym procesie. Przykładem jest opcja „Cofnij” lub „Anuluj” w formularzach i kreatorach.
• Użytkownicy nie powinni się zastanawiać, czy różne słowa, sytuacje lub akcje oznaczają to samo – z tego powodu należy stosować standardy przyjęte w branży oraz spójne nazewnictwo i konwencje. Przykładem jest stosowanie standardowych ikon, takich jak kosz na śmieci dla operacji usuwania.
• System powinien być zaprojektowany tak, aby zapobiegać występowaniu błędów, eliminować możliwości popełnienia błędów przez użytkowników lub dostarczać im ostrzeżenia przed wykonaniem ryzykownych działań. Przykładem są ostrzeżenia wyświetlane przed zamknięciem dokumentu bez zapisania zmian.
• Ułatwiaj użytkownikom rozpoznawanie opcji i działań, zamiast zmuszać ich do przypominania sobie informacji – powinni oni mieć możliwość łatwego odnalezienia potrzebnych opcji. Przykładem jest menu rozwijane zamiast ręcznego wpisywania polecenia.
• System powinien oferować skróty i opcje przyspieszające wykonywanie zadań dla doświadczonych użytkowników, bez utrudniania obsługi nowym użytkownikom. Przykładem są skróty klawiszowe dla zaawansowanych użytkowników.
• Interfejsy powinny dążyć do prostoty i przejrzystości oraz nie powinny zawierać zbędnych informacji, które mogą odwracać uwagę użytkowników. Przykładem jest unikanie przeładowania interfejsu niepotrzebnymi grafikami i tekstami.
• Komunikaty błędów powinny być wyrażone w jasnym i zrozumiałym języku, wskazywać problem i proponować rozwiązanie. Przykładem może być komunikat o błędzie, który wyjaśnia, że wprowadzono nieprawidłowy format daty i informuje, jak poprawnie go wpisać.
• Choć najlepiej będzie, gdy system będzie intuicyjny i możliwy do użycia bez dokumentacji, warto dostarczać pomoc, która będzie łatwo dostępna i skupiona na zadaniach użytkowników. Przykładem jest wbudowana pomoc kontekstowa dostępna w odpowiednich miejscach interfejsu.

Etapy analizy heurystycznej

Analiza heurystyczna rozpoczyna się od przygotowania, które obejmuje zdefiniowanie celu analizy, zakresu oceny oraz wybór stosowanych heurystyk. Analizę powinni prowadzić eksperci z doświadczeniem w projektowaniu interakcji i analizie UX. Kolejne etapy to:

Analiza interfejsu

Eksperci rozpoczynają od zapoznania się z całym interfejsem, aby zrozumieć kontekst i cel każdego elementu. Analizują sposób, w jaki użytkownicy wchodzą w interakcje z częściami systemu, takimi jak menu, przyciski, formularze, okna dialogowe i inne elementy interfejsu użytkownika. Przeglądają także układ strony, nawigację oraz strukturę informacji. Podczas tego etapu eksperci stosują heurystyki Nielsena i pod ich kątem oceniają każdy element.

Eksperci identyfikują potencjalne problemy, takie jak niejasne etykiety, trudne do znalezienia opcje, nieintuicyjne nawigacje, nadmiar informacji czy brak spójności wizualnej. Zapisują też obserwacje dotyczące miejsc, które mogą sprawiać trudności użytkownikom, jak również konkretne przykłady, gdzie użytkownik może napotkać problem. Dokumentują również sugestie dotyczące możliwych rozwiązań dla zidentyfikowanych problemów. Na przykład, jeśli zauważą, że użytkownicy mają trudności ze znalezieniem określonej funkcji, mogą zaproponować zmiany w układzie menu.

Podczas przeglądu eksperci mogą także przeprowadzać sesje testowe, symulując różne scenariusze użytkowania, aby lepiej zrozumieć, jak użytkownicy mogą wchodzić w interakcje z interfejsem w rzeczywistych warunkach. Pozwala to zidentyfikować problemy, które mogą nie być oczywiste podczas samej analizy statycznej. Zebrane informacje analizuje się, a zidentyfikowane problemy klasyfikuje według ich wpływu na doświadczenie użytkownika. Dane są podstawą dalszych etapów analizy heurystycznej.

Dokumentowanie problemów

Dokumentowanie problemów polega na szczegółowym opisie każdego zidentyfikowanego problemu w taki sposób tak, aby zespół projektowy oraz interesariusze nie mieli problemów z ich zrozumieniem.

Każdy problem opisuje się w kontekście jego wystąpienia – eksperci przedstawiają, w jakiej sytuacji lub podczas jakiej czynności użytkownik napotyka trudność (np. podczas wypełniania formularza). Kontekst jest ważny, ponieważ pomaga zrozumieć, dlaczego problem się pojawia i jakie są jego konkretne przyczyny.

Następnie eksperci analizują, jak dany problem wpływa na doświadczenie użytkownika, czyli oceniają, czy jest to problem krytyczny, który uniemożliwia wykonanie zadania, czy raczej mniejsza niedogodność, która powoduje frustrację, ale nie blokuje korzystania z produktu. W opisie każdego problemu zawiera się sugestie dotyczące możliwych rozwiązań lub ulepszeń. Na przykład, jeśli problemem jest zbyt skomplikowane menu, rozwiązaniem może być uproszczenie struktury nawigacji lub dodanie funkcji wyszukiwania.

Ocena znaczenia problemów i opracowanie planu działania

Analiza zebranych danych to nic innego jak ocena znaczenia i ważności zidentyfikowanych problemów, żeby określić, które powinny zostać rozwiązane w pierwszej kolejności. W tym celu każdy problem ocenia się pod kątem jego wpływu na użytkownika oraz klasyfikuje według kryteriów, takich jak:

• Krytyczność problemu odnosi się do tego, jak wpływu danego problem na zdolność użytkownika do skutecznego korzystania z produktu. Problemy krytyczne uniemożliwiają wykonanie kluczowych zadań, podczas gdy problemy o niższej krytyczności mogą jedynie powodować drobne niedogodności.
• Kolejnym kryterium jest częstotliwość występowania problemu – problemy, które występują często, mają większy wpływ na ogólne doświadczenie użytkownika, nawet jeśli są to problemy o niższej krytyczności.
• Trudność w naprawie odnosi stopnia skomplikowania wprowadzenia zmian w systemie, aby rozwiązać dany problem. Problemy, które można łatwo naprawić, mogą być rozwiązane wcześniej, nawet jeśli są mniej krytyczne.

Po dokonaniu klasyfikacji i priorytetyzacji problemów eksperci tworzą plan działania, który określa, które problemy zostaną rozwiązane najpierw i w jaki sposób.

Stworzenie raportu podsumowującego

Ostatnim etapem analizy heurystycznej jest przedstawienie wyników interesariuszom projektu – prezentuje się je w formie raportu, który powinien zawierać podsumowanie głównych ustaleń, szczegółowe opisy każdego zidentyfikowanego problemu, ich klasyfikację według krytyczności i częstotliwości oraz rekomendacje dotyczące naprawy, które obejmują konkretne działania, które powinny zostać podjęte w celu rozwiązania problemów, a także propozycje zmian w projekcie interfejsu.

Raport omawia się podczas spotkań, na których eksperci i zespół projektowy dyskutują nad możliwymi rozwiązaniami i planem wdrożenia zmian. Dyskusje mogą również prowadzić do nowych pomysłów i innowacyjnych rozwiązań, które poprawią ogólne doświadczenie użytkownika, co może sprawić, że produkt końcowy spełni oczekiwania użytkowników.

Zastosowania analizy heurystycznej

W projektowaniu UX analizę heurystyczną stosuje się do oceny użyteczności interfejsów użytkownika poprzez systematyczną ocenę zgodności z ustalonymi heurystykami, takimi jak zasady Nielsena. Pomaga to identyfikować i naprawiać problemy, które mogą utrudniać użytkownikom korzystanie z produktu. Z kolei w dziedzinie bezpieczeństwa informatycznego wykorzystują ją programy antywirusowe do wykrywania nieznanych zagrożeń.

W kontekście oceny jakości oprogramowania analiza heurystyczna pozwala wcześnie wykryć błędy i problemy, które mogą wpływać na wydajność i funkcjonalność aplikacji. Dzięki systematycznej ocenie zgodności ze standardami i najlepszymi praktykami można szybko identyfikować obszary wymagające poprawy. Ponadto znajduje zastosowanie w edukacji, gdzie jest stosowana do oceny materiałów dydaktycznych pod kątem ich zgodności z zasadami efektywnego uczenia się, a także w marketingu cyfrowym, gdzie pomaga oceniać skuteczność stron internetowych i aplikacji mobilnych oraz identyfikować bariery w konwersji użytkowników.

Rola analizy heurystycznej

Analiza heurystyczna opiera się na doświadczeniu i intuicji ekspertów, co oznacza, że różne osoby mogą dojść do różnych wniosków na temat tego samego interfejsu lub systemu – ta subiektywność może prowadzić do niespójności w ocenie. Wynika z tego kolejne ograniczenie analizy heurystycznej, mianowicie skłonność do generowania fałszywych alarmów (ang. false positives). W kontekście bezpieczeństwa informatycznego może ona czasem błędnie identyfikować bezpieczne pliki jako złośliwe, a to może prowadzić do niepotrzebnego blokowania zasobów i utrudnień dla użytkowników.

Mimo swoich wad analiza heurystyczna ma wiele zalet, takich jak zdolność do szybkiego identyfikowania problemów użyteczności i zagrożeń oraz stosunkowo niskie koszty finansowe i czasowe przeprowadzenia w porównaniu do bardziej formalnych metod badawczych, takich jak testy z udziałem dużej liczby użytkowników. Eksperci chwalą też jej uniwersalność i możliwość stosowania w różnych kontekstach, a także możliwość dopasowania do potrzeb i wymagań danej branży.