Metaveri kavramı, bireylerin gerçek zamanlı olarak etkileşim kurabileceği ve bağlantı kurabileceği sanal bir alan vaat ettiği için son zamanlarda büyük ilgi gördü. Ancak genel fikir ve kullanıcı deneyimi tasarımında bazı eksiklikler var. Bu makale bu aksaklıkların ardındaki nedenlerden bazılarını inceleyecektir.  Meta veri deposu: kısa genel bakış  Öncelikle meta veri deposunun gerçekte ne olduğunu tanımlayarak başlayalım. Bu terim, bireylerin gerçek zamanlı olarak birbirleriyle etkileşime girebildiği sanal bir dünyayı veya evreni ifade eder. Sanal gerçeklikleri birleştiren, kullanıcılara çeşitli deneyimler ve çeşitli etkileşim araçları sunan ortak bir alandır. Meta veri tabanının vizyonu, dünya çapındaki herkesin çeşitli cihazlar aracılığıyla erişebileceği, insanların yaşamasına, çalışmasına, oynamasına ve sosyalleşmesine olanak tanıyan ortak bir çevrimiçi dünya yaratmaktır.  Statista'ya göre metaverse piyasa değerinin 2030 yılına kadar 507,8 milyar dolara ulaşması bekleniyor.  ELEKS'te Orta Deneyim Tasarımcısı olan Dzianis Aviaryanau, meta veri deposunun gelişimini yakından takip ediyor ve birçok açıdan başarısız olduğunu gözlemliyor. O halde gelin odağımızı bu başarısızlıklara katkıda bulunan faktörlere çevirelim.  Yapay zeka, kullanıcı deneyiminin önemini gölgede bırakıyor  Meta verideki önemli zorluklardan biri yapay zekanın yaygınlığıdır. Yapay zeka teknolojisi metaveri geliştirmede çok önemli olsa da aynı zamanda iyi deneyim tasarımının önemini de ihmal etti. Bu, geliştiricilerin, kullanıcı deneyimi yerine meta veri tabanının teknik yönlerine (karmaşık algoritmalar oluşturma ve karmaşık ortamlar tasarlama) çok fazla odaklanmasına yol açarak, kullanıcı akışlarının sinir bozucu ve kafa karıştırıcı olmasına neden oldu.    Dzianis Aviaryanau, ELEKS'te Orta Deneyim Tasarımcısı. Gerçekle yüzleşelim: Bu yeni bir konu değil. Eski Facebook olan Meta, arayüzlerle ilgili sorunlar yaşadı ve kullanımı kolay kullanıcı arayüzleri yerine kullanıcı alışkanlıklarına aşırı derecede güvendi. -  Sorun şu ki kullanıcılar meta veri deposunun teknik yönlerini pek umursamazlar; Ana öncelikleri, başkalarıyla etkileşim kurmalarına ve çevreyle anlamlı bir şekilde etkileşim kurmalarına olanak tanıyan sezgisel ve sorunsuz deneyimdir. Ne yazık ki, çoğu meta veri deposu deneyimi, kullanıcıları bunaltacak kadar çok seçenek ve özellik nedeniyle çok karmaşık ve gezinmesi zorlayıcıdır. Sezgisel gezinmenin ve meta veri deposunun kullanılmaması, kullanıcıların hayal kırıklığına ve kafa karışıklığına yol açabilir.  Kullanıcı etkileşimi engelleri  Metauzaylarla ilgili bir başka sorun da bazı geliştiricilerin net görevler ve hedefler olmaksızın birbirinden kopuk deneyimler yaratmasıdır. Kullanıcıların amaçsızca dolaşmasına, kafalarının karışmasına ve ne yapacaklarından ve meta veriyle nasıl etkileşim kuracaklarından emin olamamalarına neden olabilir. Bu durumda stratejik   önemli bir etkisi olabilir. Geliştiriciler, basitliğe ve kullanıcı odaklı tasarıma öncelik vererek kullanıcı katılımını ve memnuniyetini artırabilir. ürün tasarımının  Buna ek olarak, bazı meta veri deposu deneyimlerinde gecikme, çökme ve yavaş yükleme süresi gibi teknik sorunlar yaşanmakta olup bu sorunlar etkileşimi engelleyebilmektedir ve hatta kullanıcıları tamamen uzaklaştırabilmektedir.  Teknik ve donanım zorlamaları  Yukarıda da belirttiğimiz gibi metaverse sorunlarının başında teknik sorunlar geliyor. Ancak bu tür sorunların artmasının ardındaki neden, meta veri tabanının gerektirdiği hesaplama gücünün çok yüksek olmasıdır.  Metaverinin sağladığı dijital dünya, gerçek zamanlı olarak sürekli olarak dönüşüyor ve gelişiyor, büyük miktarda veri yaratıyor. Donanımın aşırı yüklenmesine neden olabilecek önemli bir işlem kapasitesi gerektirir. Örneğin, bazı metauzaylar daha geniş bir kitlenin erişemeyeceği ileri teknoloji PC'lere veya özel ekipmanlara ihtiyaç duyar.  Üstelik modern VR ekipmanı kusursuz bir kullanıcı deneyimi sağlamaz. Ya çok ağır ve kablolu ama yeterince güçlü ya da hafif ve kablosuz ama yavaş ve zayıf. Günümüzde cihazlar genellikle hedef kitlenin geniş kapsamlı ve çeşitli ihtiyaçlarını karşılamakta yetersiz kalmaktadır.  Metaveri algoritmalarının zorlukları  Metaverinin bir eksikliği de bazı algoritmalarının etkisiz veya çok karmaşık olmasıdır. Örneğin, bazı kullanıcı davranışı izleme algoritmaları doğru sonuçlar elde edemedi. Sonuç olarak, alakasız öneriler veya alakalı bilgileri bulma çabası nedeniyle kullanıcı etkileşimi ve memnuniyeti düşebilir.  Sonuçlar  Peki tüm bu sorunlarla birlikte metaveren başarısızlığa mahkum mu? Şart değil. Metaveri için kullanıcı deneyimi tasarımıyla ilgili denemenin iyileştirilmesi gerekirken, bu teknolojinin hâlâ potansiyeli var.  Örneğin yapay zeka, kullanıcı davranışını tahmin ederek ve ilgili öneriler sunarak meta veri deposundaki kullanıcı deneyimini geliştirmek için kullanılabilir. Yapay zeka, kullanıcı verilerini ve kalıplarını analiz ederek tasarımcıların belirli hedeflere ulaşmak ve kullanıcılarının ihtiyaçlarını tam olarak karşılamak için uyarlanmış metaveri ortamları oluşturmasına yardımcı olabilir.  Kullanıcı dostu bir meta veri ortamı oluşturmak ister misiniz?  Bugün bizimle iletişime geçin!  Ayrıca   görünür. burada

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Deep Learning

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Digital Transformation

Realise your software vision with us!

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Digital Transformation

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Deep Learning

GitHub Copilot Review: Does it Really Give a 55% Speed Boost to Development?

A Real-World Case Study on Unleashing AI's Potential: AI in Supply Chain

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Çok uzun; Okumak

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

Metaverse Sorunları: UX Tasarımındaki Kusurların Maskesini Ortaya Çıkarma

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Yapay Zekanın Gücünü Ortaya Çıkarıyoruz. En Son Tekniklerin Sistematik Bir İncelemesi: Özet ve Giriş

Kazanmak için Dokun: Telegram, Solana'dan Önce Sonraki 10 Milyar Kripto Kullanıcısına Katılabilir

Sulara Yelken Açmak: Data Lakes ile Üretim Sınıfında RAG Uygulamaları Geliştirme

HackerNoon Yazma Yarışmasını mı Kazanmak İstiyorsunuz? İşte #crypto-api Yarışması Kazananlarının Önerileri

Yapay Zekanın Gücünü Ortaya Çıkarıyoruz. En Son Tekniklerin Sistematik Bir İncelemesi: Özet ve Giriş

Kazanmak için Dokun: Telegram, Solana'dan Önce Sonraki 10 Milyar Kripto Kullanıcısına Katılabilir

Sulara Yelken Açmak: Data Lakes ile Üretim Sınıfında RAG Uygulamaları Geliştirme

HackerNoon Yazma Yarışmasını mı Kazanmak İstiyorsunuz? İşte #crypto-api Yarışması Kazananlarının Önerileri

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps