메타버스 문제: UX 디자인의 결함 밝히기

메타버스 개념은 개인이 실시간으로 상호작용하고 연결할 수 있는 가상 공간을 약속한다는 점에서 최근 많은 주목을 받고 있다. 그러나 전체적인 아이디어와 사용자 경험 디자인에는 몇 가지 단점이 있습니다. 이 기사에서는 이러한 좌절의 원인 중 일부를 살펴볼 것입니다.

메타버스: 간략한 개요

먼저 메타버스가 실제로 무엇인지 정의하는 것부터 시작하겠습니다. 이 용어는 개인이 실시간으로 서로 소통할 수 있는 가상 세계 또는 우주를 의미합니다. 가상현실을 결합한 공유 공간으로 사용자에게 다양한 경험과 다양한 상호작용 수단을 제공합니다. 메타버스의 비전은 다양한 장치를 통해 전 세계 누구나 액세스할 수 있는 공유 온라인 세계를 만들어 사람들이 살고, 일하고, 놀고, 사교할 수 있도록 하는 것입니다.

Statista에 따르면 메타버스 시장 가치는 2030년까지 5,078억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

ELEKS의 중간 경험 디자이너인 Dzianis Aviaryanau는 메타버스의 개발을 면밀히 관찰해 왔으며 여러 면에서 실패했음을 관찰했습니다. 이제 이러한 실패의 원인이 되는 요인으로 초점을 옮겨 보겠습니다.

UX의 중요성을 무색하게 만드는 AI

메타버스의 중요한 과제 중 하나는 AI의 확산입니다. AI 기술은 메타버스 개발에 매우 중요한 역할을 했지만 동시에 좋은 경험 디자인의 중요성을 간과했습니다. 이로 인해 개발자는 사용자 경험보다는 메타버스의 기술적 측면(복잡한 알고리즘 생성 및 복잡한 환경 설계)에 너무 많은 초점을 맞추게 되었고, 그 결과 사용자 흐름이 좌절되고 혼란스러워졌습니다.

진실을 직시합시다. 그것은 새로운 문제가 아닙니다. 예전 페이스북이었던 메타(Meta)는 인터페이스에 문제가 있었고, 사용하기 쉬운 사용자 인터페이스보다는 사용자의 습관에 지나치게 의존해 왔습니다. - ELEKS의 중간 경험 디자이너 Dzianis Aviaryanau.

문제는 사용자가 메타버스의 기술적인 측면에 별로 신경을 쓰지 않는다는 것입니다. 그들의 최우선 순위는 다른 사람들과 상호 작용하고 환경에 의미 있게 참여할 수 있는 직관적이고 원활한 경험입니다. 불행하게도 많은 메타버스 경험은 사용자를 압도하는 옵션과 기능이 너무 많아 탐색하기가 너무 복잡하고 어렵습니다. 직관적인 탐색 및 메타버스 활용이 부족하면 사용자의 불만과 혼란이 발생할 수 있습니다.

사용자 참여 장애물

메타공간의 또 다른 문제는 일부 개발자가 명확한 작업과 목표 없이 단절된 경험을 생성한다는 것입니다. 이는 사용자가 무엇을 해야 할지, 메타버스에 참여하는 방법을 확신하지 못하고 혼란스럽고 목적 없이 방황하게 만들 수 있습니다. 이 경우 전략적 제품 디자인이 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 개발자는 단순성과 사용자 중심 디자인을 우선시하여 사용자 참여와 만족도를 높일 수 있습니다.

또한 일부 메타버스 경험은 지연, 충돌 및 느린 로딩 시간을 포함한 기술 문제로 인해 참여를 방해하고 심지어 사용자를 완전히 떠나게 할 수도 있습니다.

기술 및 하드웨어 부담

위에서 지적했듯이 기술적 문제는 주요 메타버스 문제 중 하나입니다. 그러나 이러한 문제가 증가하는 이유는 메타버스가 요구하는 엄청난 양의 컴퓨팅 성능 때문입니다.

메타버스가 제공하는 디지털 세상은 실시간으로 끊임없이 변화하고 진화하며 수많은 데이터를 생성하고 있습니다. 하드웨어에 과부하가 걸릴 수 있는 상당한 처리 용량이 필요합니다. 예를 들어, 일부 메타공간에는 더 많은 청중이 접근할 수 없는 고급 PC나 특수 장비가 필요합니다.

더욱이 최신 VR 장비는 원활한 사용자 경험을 제공하지 않습니다. 너무 무겁고 유선이지만 충분히 강력하거나, 가볍고 무선이지만 느리고 약합니다. 요즘 장치는 일반적으로 대상 고객의 광범위하고 다양한 요구를 충족시키지 못합니다.

메타버스 알고리즘의 과제

그리고 메타버스의 한 가지 단점은 일부 알고리즘이 비효율적이거나 너무 복잡하다는 것입니다. 예를 들어 일부 사용자 행동 추적 알고리즘은 정확한 결과를 얻지 못했습니다. 결과적으로, 관련 없는 추천이나 관련 정보를 찾는 데 어려움을 겪음으로 인해 사용자 참여와 만족도가 떨어질 수 있습니다.

결론

그렇다면 이러한 모든 문제로 인해 메타버스는 실패할 운명일까요? 반드시 그런 것은 아닙니다. 메타버스에 대한 사용자 경험 디자인 실험이 개선되어야 하지만 이 기술은 여전히 잠재력을 갖고 있습니다.

예를 들어, AI는 사용자 행동을 예측하고 관련 추천을 제공함으로써 메타버스에서 사용자 경험을 개선하는 데 사용될 수 있습니다. AI는 사용자 데이터와 패턴을 분석함으로써 디자이너가 특정 목표를 달성하고 사용자의 요구 사항을 완전히 충족하도록 맞춤화된 메타버스 환경을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.

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