XVIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2026

Постановка проблемы объединить теорию и практику, продемонстрировав, как когнитивные принципы применяются на конкретных сайтах и какие методики обеспечивают воспроизводимые результаты.

Анализ последних исследований и публикаций показываетклассические работы в области UX и когнитивной психологии, такие труды как Нормана, Нильсена, Канемана и Миллера, заложили основу для современных исследований в нескольких направлениях:

1. Количественная аналитика и экспериментальные подходы: компании, такие как Google, Amazon и Duolingo, активно публикуют результаты A/B-тестов, демонстрируя, как изменения в элементах интерфейса влияют на метрики. Эти отчёты представляют собой ценную информацию, поскольку предоставляют воспроизводимую методику для оценки эффективности интерфейсных нововведений [1].

2. Нейроэргономика и инструменты отслеживания внимания: совмещение методов отслеживания движений глаз (eye-tracking), электроэнцефалографии (EEG) и поведенческих данных позволяет выявить физиологические корреляты когнитивной нагрузки. Исследования показывают, что высокая визуальная плотность увеличивает время, необходимое для фокусировки внимания, и может вызывать усталость [2].

3. Машинное обучение и автоматизация UX-аудита: сегодня разрабатываются инструменты, способные автоматически выявлять проблемные участки и предсказывать снижение конверсии на основе анализа логов и пользовательских сессий. Такие компании, как Google Research и Amazon Science, публикуют алгоритмические подходы, которые значительно упрощают и масштабируют процесс анализа.

4. Локализация исследований: становится очевидно, что восприятие пользователей во многом зависит от языка и культурных особенностей, таких как направление чтения и привычные интерфейсные паттерны. Российские компании, такие как Yandex, Avito и Сбер, проводят внутренние исследования и публикуют их результаты в корпоративных блогах и на площадках для разработчиков. Однако, несмотря на это, количество академических переводных обзоров остаётся недостаточным. [4].

5. Этика и дизайн для благополучия: современная исследовательская повестка дня включает вопросы, связанные с влиянием интерфейсных приёмов на поведение пользователей. В частности, рассматривается баланс между удержанием и манипуляцией, а также необходимость обеспечения прозрачности и контроля пользователей над алгоритмическими рекомендациями [8].

На основании всего выше перечисленного, можно уверено сказать, что «Успешная разработка адаптивного веб-приложения требует компромисса между простотой реализации и производительностью, постоянного мониторинга и анализа, а также гибкости в выборе инструментов и подходов.» [14].

Цель исследования.Изучить, как использовать когнитивные принципы в проектировании веб-интерфейсов, основываясь на международных и российских практиках. Мы также оценим методы, которые помогают подтвердить наши гипотезы, и предложим рекомендации для локальных продуктовых команд.

Основная часть. Ограниченность рабочей памяти и структурирование информации. Концепция рабочей памяти подразумевает, что интерфейс не должен перегружать пользователя избыточным количеством опций. На практике это достигается с помощью иерархической навигации, постепенного раскрытия информации и пошаговых процессов (wizard). Классический пример — Google Search: минималистичная главная страница, сфокусированная на одной задаче, и мгновенная выдача результатов снижает необходимость в сохранении промежуточных состояний в памяти пользователя[1].

Пользователи склонны просматривать страницы, уделяя больше внимания заголовкам, первым строкам и левому столбцу. Поэтому структурирование контента по принципу «важное сверху» и использование маркеров, выделений и заголовков значительно повышает эффективность восприятия. Это особенно важно для информационных порталов и маркетплейсов, где скорость нахождения релевантного предложения напрямую влияет на конверсию.

Законы Гештальта помогают облегчить формирование ментальных моделей. Notion использует повторяющиеся визуальные паттерны (блоки, отступы, одинаковые контролы), что позволяет пользователям быстро понять структуру рабочей области и сократить время обучения.

Интерфейсы, основанные на узнавании (recognition over recall), помогают пользователям быстрее ориентироваться в системе. Amazon и российские маркетплейсы, такие как Avito, используют стандартизованные шаблоны карточек товаров, фильтров и рейтингов, что значительно снижает когнитивную нагрузку на оценку альтернатив.

Вовлечение и мотивация: игровые механики и формирование привычек DuoLingo демонстрирует, как микромеханизмы (ежедневные задания, стрики и визуальные индикаторы прогресса) могут повысить возвращаемость пользователей. Однако при локализации таких механик важно учитывать культурные различия в восприятии поощрений и конкуренции[6].

Методология проверки гипотез и сочетание лабораторных и полевых методов рекомендует методику:

• формулировка когнитивной гипотезы.

• пилотное лабораторное исследование (eye-tracking/интервью) для выявления механизмов.

• a/b-полевая проверка на реальных пользователях.

• анализ метрик и итерация.

Такой подход позволяет не только выявить эффект, но и понять причины изменения поведения.

Машинное обучение (ML) открывает новые горизонты в обнаружении проблем. Оно позволяет автоматизировать процессы, такие как кластеризация сессий, выявление аномалий и предиктивная аналитика. Однако важно помнить, что алгоритмы отражают данные и могут усиливать существующие искажения. Поэтому так важны контроль и прозрачность в их использовании.

А также исследования подтверждают, что паттерны взаимодействия зависят от языка и культуры. Это проявляется в направлении чтения, предпочтениях в визуальной иерархии и реакции на игровые стимулы. Российские продукты, такие как Яндекс, Avito и Сбер, накопили богатый опыт внутренних экспериментов, который следует учитывать при адаптации международных рекомендаций.

Использование когнитивных техник требует этического контроля. Необходимо ясно обозначать цели, предоставлять возможность отказа и минимизировать вред. Это особенно важно при применении методов удержания, таких как геймификация, и персонализированных рекомендаций.

Хотя индустрия UX активно применяет методы тестирования и аналитики, существует определённый разрыв между академической когнитивной наукой и её практическим применением в реальных условиях. Особенно это заметно в русскоязычном сегменте, где наблюдается недостаток исследований, адаптирующих международные выводы к культурным и языковым особенностям пользователей. Поэтому провели исследования и были проанализированы российские сервисы, представляющие разные типы взаимодействия:

1. Yandex и Yandex.Metrica — это крупная экосистема сервисов, известная своей глубокой аналитикой. Компания активно проводит A/B-эксперименты и внутренние исследования, чтобы понять, как пользователи взаимодействуют с её продуктами. Инструменты Metrica предоставляют ценные данные, такие как тепловые карты и анализ сессий, которые помогают в UX-аналитике [7].

2. Avito — это маркетплейс с особыми требованиями к масштабируемому UX. Компания регулярно публикует статьи о своих продуктовых исследованиях и решениях для поиска и фильтрации, где скорость сканирования и понятность карточек объявлений имеют решающее значение [8].

3. Сбер (Sberlabs) — банки и супераппы уделяют особое внимание UX в своих финансовых продуктах. Сбер активно делится исследованиями и решениями по интерфейсам, интегрирующим машинное обучение (ML) и голосовые интерфейсы. В этой сфере критически важны безопасность и доверие пользователей [9].

4. Госуслуги — это пример государственного портала с высокими требованиями к доступности и понятности. Исследования доступности e-government показывают, что упрощение интерфейсов и ясная навигация значительно увеличивают конверсию пользователей в завершении задач, таких как запись на приём или подача документов [11].

Поэтому российские продукты активно применяют экспериментальные практики и аналитические инструменты, однако академическая публикация результатов ограничена, поэтому практические кейсы чаще доступны в корпоративных блогах и конференциях.

В выводе можно сказать, что когнитивная психология — эффективная отправная точка для улучшения UX: от снижения когнитивной нагрузки до повышения конверсии. Интеграция международных практик с локальными исследованиями российских компаний повышает релевантность решений для целевой аудитории. Нужно внедрять комбинированную методику (лабораторные исследования + A/B тест), развивать публикации и обмен результатами в локальном сообществе, учитывать этические ограничения при применении мотивационных механик.

Литература

1. GoogleResearch. Отчёты по A/B-тестированию и аналитике. [Электронный ресурс]. URL: https://research.google/

2. Nielsen J. 10 Usability Heuristics for User Interface Design. [Электронный ресурс]. URL: Nielsen Norman Group, 1994. https://www.nngroup.com/articles/ten-usability-heuristics/ – Яз. англ.

3. Pernice K. F-Shaped Pattern for Reading Web Content. Nielsen Norman Group, 2006/2017. [Электронный ресурс]. URL: https://www.nngroup.com/articles/f-shaped-pattern-reading-web-content/ – Яз. англ.

4. AmazonScience. Публикации по машинному обучению и UX. [Электронный ресурс]. URL: https://www.amazon.science/publications/uxagent-an-llm-agent-based-usability-testing-framework-for-web-design

5. Ai Q., et al. A Zero Attention Model for Personalized Product Search [Электронный ресурс]. URL: Amazon Science. https://arxiv.org/pdf/1908.11322

6. Mansur O. The habit-building research behind your Duolingo streak Duolingo Blog, 31.01.2022. [Электронный ресурс]. URL: https://blog.duolingo.com/how-duolingo-streak-builds-habit/

7. YandexResearch. Корпоративные исследования и инструменты. Яндекс. Метрика. [Электронный ресурс]. URL: https://research.yandex.com/; https://metrica.yandex.ru/

8. AvitoTech. Статьи о технологиях. [Электронный ресурс]. URL: https://avito.tech/articles

9. Сбер / SberLabs. Исследования и UX-инициативы. [Электронный ресурс]. URL: https://sberlabs.com/

10. Долганова О. И. Доступность и удобство использования веб-ресурсов электронного правительства: проблемы и решения // Вестник Государственного университета управления. – 2022. [Электронный ресурс]. URL: https://vestnik.guu.ru/jour/article/view/3675

11. Госуслуги. Официальный портал государственных услуг Российской Федерации [Электронный ресурс]. URL: https://www.gosuslugi.ru

12. Miller G. A. The Magical Number Seven, Plus or Minus Two // Psychological Review. – 1956.

13. Канеман Д. «Думай медленно... решай быстро». – М.: Альпина Паблишер, 2012. – 526 с.

14. Стрельченко О.В., Олейник Н.П. Адаптивный дизайн производительность. [Электронный ресурс]. URL: https://scienceforum.ru/2025/article/2018037504

NAUCHNYJ PODHOD K UX: KAK KOGNITIVNAYA PSIHOLOGIYA POMOGAET SOZDAVAT' UDOBNYE I PONYATNYE SAJTY

Kamka A.S.

Oleynik N.P.

Federal'noe gosudarstvennoe byudzhetnoe obrazovatel'noe uchrezhdenie vysshego obrazovaniya «Melitopol'skij Gosudarstvennyj Universitet», (g.Melitopol', Rossiya).

Annotaciya

Stat'ya posvyashchena kompleksnomu analizu vliyaniya klyuchevyh polozhenij kognitivnoj psihologii na proektirovanie i ocenku pol'zovatel'skih veb-interfejsov. V ramkah issledovaniya rassmatrivayutsya bazovye kognitivnye processy — vospriyatie, vnimanie, pamyat' i prinyatie reshenij — i ih rol' v formirovanii udobstva, effektivnosti i predskazuemosti pol'zovatel'skogo opyta (UX). Proanalizirovany sovremennye mezhdunarodnye i rossijskie nauchnye publikacii v oblasti kognitivnoj psihologii, cheloveko-komp'yuternogo vzaimodejstviya (HCI) i UX-dizajna, chto pozvolilo vyyavit' osnovnye teoreticheskie modeli i empiricheski podtverzhdyonnye zakonomernosti, primenyaemye v cifrovoj srede.

Prakticheskaya chast' raboty osnovana na sravnitel'nom analize pol'zovatel'skih interfejsov i dizajn-praktik vedushchih cifrovyh produktov i servisov, vklyuchaya Google, Duolingo, Notion, Amazon, Nielsen Norman Group, YAndeks, Avito, Sber i portal «Gosuslugi». Osoboe vnimanie udelyaetsya tomu, kakim obrazom kognitivnye principy realizuyutsya v navigacii, vizual'noj ierarhii, mikrointerakciyah i tekstovoj kommunikacii, a takzhe kak oni adaptiruyutsya k kul'turnym i yazykovym osobennostyam russkoyazychnoj auditorii.

V stat'e takzhe rassmatrivayutsya metody empiricheskoj proverki dizajn-gipotez, vklyuchaya A/B-testirovanie, ajtreking, teplovye karty i analiz povedencheskih dannyh, s tochki zreniya ih nauchnoj obosnovannosti i prakticheskoj primenimosti. Na osnove provedyonnogo analiza formuliruyutsya rekomendacii po integracii kognitivno-nauchnogo podhoda v process proektirovaniya i razrabotki veb-interfejsov, napravlennye na povyshenie vosproizvodimosti rezul'tatov i snizhenie sub"ektivnosti dizajnerskih reshenij. Otdel'no zatragivayutsya eticheskie aspekty primeneniya kognitivnyh modelej, a takzhe voprosy lokalizacii interfejsov v kontekste kul'turnyh razlichij i normativnyh trebovanij.

References

1. Google Research. Otchyoty po A/B-testirovaniyu i analitike. [Elektronnyj resurs]. URL: https://research.google/

2. Nielsen J. 10 Usability Heuristics for User Interface Design. [Elektronnyj resurs]. URL: Nielsen Norman Group, 1994. https://www.nngroup.com/articles/ten-usability-heuristics/ – YAz. angl.

3. Pernice K. F-Shaped Pattern for Reading Web Content. Nielsen Norman Group, 2006/2017. [Elektronnyj resurs]. URL: https://www.nngroup.com/articles/f-shaped-pattern-reading-web-content/ – YAz. angl.

4. Amazon Science. Publikacii po mashinnomu obucheniyu i UX. [Elektronnyj resurs]. URL: https://www.amazon.science/publications/uxagent-an-llm-agent-based-usability-testing-framework-for-web-design

5. Ai Q., et al. A Zero Attention Model for Personalized Product Search [Elektronnyj resurs]. URL: Amazon Science. https://arxiv.org/pdf/1908.11322

6. Mansur O. The habit-building research behind your Duolingo streak Duolingo Blog, 31.01.2022. [Elektronnyj resurs]. URL: https://blog.duolingo.com/how-duolingo-streak-builds-habit/

7. Yandex Research. Korporativnye issledovaniya i instrumenty. YAndeks. Metrika. [Elektronnyj resurs]. URL: https://research.yandex.com/; https://metrica.yandex.ru/

8. Avito Tech. Stat'i o tekhnologiyah. [Elektronnyj resurs]. URL: https://avito.tech/articles

9. Sber / SberLabs. Issledovaniya i UX-iniciativy. [Elektronnyj resurs]. URL: https://sberlabs.com/

10. Dolganova O. I. Dostupnost' i udobstvo ispol'zovaniya veb-resursov elektronnogo pravitel'stva: problemy i resheniya // Vestnik Gosudarstvennogo universiteta upravleniya. – 2022. [Elektronnyj resurs]. URL: https://vestnik.guu.ru/jour/article/view/3675

11. Gosuslugi. Oficial'nyj portal gosudarstvennyh uslug Rossijskoj Federacii [Elektronnyj resurs]. URL: https://www.gosuslugi.ru

12. Miller G. A. The Magical Number Seven, Plus or Minus Two // Psychological Review. – 1956.

13. Kaneman D. «Dumaj medlenno... reshaj bystro». – M.: Al'pina Pablisher, 2012. – 526 s.

14. Strel'chenko O.V., Olejnik N.P. Adaptivnyj dizajn proizvoditel'nost'. [Elektronnyj resurs]. URL: https://scienceforum.ru/2025/article/2018037504