개인적으로 관심이 많은 주제인데, Contextual computing라고 부르는군요. Social, Interest, Behavior, Personal의 4가지 data graph에 대해 각각을 간략히 살펴보고, 결국 contextual computing이란 어떤 것이어야 할지에 대해서 얘기했습니다. 금방 이뤄질 것 같지 않은 일이지만, 이 모든 일들의 결말은 긍정적으로 보면 wearable intelligence, 어둡게 보면 big brother가 되겠죠. 좋은 쪽으로 만들어가기 위해서는 기술의 발전보다도 그에 대한 인문사회적인 논의가 우선되어야 하겠지요. 어쨌든, Contextual computing의 대략적인 형태를 제시한 것 같습니다. 원문에 달린 comment들도 꼭 읽어보세요. 다양한 의견과 저자의 또 다른 얘기들도 있습니다.

 >원문은 여기

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The Future Of Technology Isn’t Mobile, It’s Contextual

Pete Mortensen / May 24th, 2013 / view original

You’re walking home alone on a quiet street. You hear footsteps approaching quickly from behind. It’s nighttime. Your senses scramble to help your brain figure out what to do. You listen for signs of threat or glance backward. What you learn may prompt you to turn down another street, confront the person, or relax. Whether he or she turns out to be a mugger or a jogger, your brain rapidly cycled through many scenarios seeking an answer.
당신은 조용한 거리를 혼자 걸으며 집으로 가고 있습니다. 그리고 뒤에 빠르게 다가오는 발걸음 소리는 들었습니다.  당신의 감각음 무슨 일인지 알아내려는 당신의 두뇌를 돕기 위해 집중합니다. 당신은 위협의 신호를 듣고 뒤를 살짝 돌아봅니다. 당신은 즉시 다른 길거리로 달려가서 사람들을 만나고 안도합니다. 그/그녀가 강도이든 또는 조깅을 하던 사람이든 당신의 뇌는 답을 찾기 위해 많은 시나리오를 검토하며 빠르게 회전합니다.

It’s called situational awareness. The way we respond to the world around us is so seamless that it’s almost unconscious. Our senses pull in a multitude of information, contrast it to past experience and personality traits, and present us with a set of options for how to act or react. Then, it selects and acts upon the preferred path. This process–our fundamental ability to interpret and act on the situations in which we find ourselves–has barely evolved since we were sublingual primates living on the Veldt.
이것은 situational awareness(상황 인식)라고 합니다. 우리가 우리를 둘러싼 세계에 반응하는 방식은 끊김없이 거의 무의식적으로 계속됩니다. 우리의 감각은 다수의 정보를 끌어내고, 과거의 경험과 개인적인 특성들에 대조하고, 어떻게 행동하거나 반응해야 하는지에 대한 옵션들을 제공해줍니다. 그리고 선택된 방식에 따라 행동하게 됩니다. 이러한 우리가 어떤 상황을 해석하고 행동하는 능력은 인류가 아프리카의 평원에서 살던 원시시절 이후로 거의 진화하지 않았습니다.

Here’s the rub: Our senses aren’t attuned to modern life. A lot of the data needed to make good decisions are unreliable or nonexistent. And that’s a problem.
문제는 이것입니다 : 우리의 감각은 모던 라이프에 적절하지 않습니다. 좋은 결정을 내리기 위해 필요한 많은 데이타는 믿음직하지 않거나 존재하지 않습니다. 이것이 문제입니다. 

Contextual Computing: Our Sixth, Seventh, and Eighth senses

In the coming years, there will be a shift toward what is now known as contextual computing, defined in large part by Georgia Tech researchers Anind Dey and Gregory Abowd about a decade ago. Always-present computers, able to sense the objective and subjective aspects of a given situation, will augment our ability to perceive and act in the moment based on where we are, who we’re with, and our past experiences. These are our sixth, seventh, and eighth senses.
몇 년 안에 contextual computing이라고 알려진 것이 앞으로 다가올 것입니다.  컴퓨터가 언제나 우리의 대상과 주어진 상황의 주관적인 면들을 감지할 수 있게 되면, 우리가 어디에 있는지, 누구와 있는지, 그리고 우리의 과거 경험들에 기반하여 어떤 순간을 이해하고 반응하는 우리의 능력을 증강시킬 것입니다. 이것이 우리의 6번째, 7번째, 8번째 감각들입니다.

Hints of this shift are already arriving. Mobile devices with GPS deliver location-based services, which sets a baseline for the many ways your phone can gather information it will use to make your life easier down the line. Amazon’s and Netflix’s recommendation engines, while not magnificently intuitive, feed you book and video recommendations based on your behavior and ratings. Facebook’s and Twitter’s valuations are premised on the notion that they can leverage knowledge of your acquaintances and interests to push out relevant content and market to you in more effective ways.
이런 변화에 대한 힌트는 이미 우리 주변에 있습니다. GPS를 가진 모바일 디바이스는 당신의 폰이 다양한 방법으로 정보를 모을 수 있는 위치 기반 서비스를 제공하고, 언젠가 당신의 삶을 더 쉽게 만들 것입니다. 아마존과 넷플릿의 추천 엔진은 아직 특별히 직감적이지는 않지만 당신의 행동과 별점에 따라 추천 책과 비디오들의 목록을 제공합니다. 페이스북과 트위터의 인증은 그들이 당신을 당신의 지인들과 관심들에 대한 정보를 관련 컨텐츠와 시장에 더 효과적으로 전달하도록 사용할 수 있다는 개념을 전제로 한 것입니다.

These merely scratch the surface. The adoption of contextual computing–combinations of hardware, software, networks, and services that use deep understanding of the user to create tailored, relevant actions that the user can take–is contingent on the spread of new platforms. Frankly, it depends on the smartphone. Mobile technology isn’t interesting because it’s a new form factor. It’s interesting because it’s always with the user and because it’s equipped with sensors. Future platforms designed from the ground up for contextual computing will make such devices seem closer to toys than to a phone with cool tools.
이것들은 단지 표면적인 것들입니다. contextual computing의 적용 – 하드웨어와 소프트웨어, 네트워크의 조합과, 유저에 대한 깊은 이해를 이용하여 잘 맞춰진 관련 액션들을 만들어내는 서비스들 – 은 새로운 플랫폼의 확산에 달렸습니다. 솔직히, 그것은 스마트폰에 달렸습니다. 모바일 기술은 그것이 새로운 form factor라서가 아니라 항상 유저와 함께하고 센서들을 탑재하고 있기 때문에 흥미로운 것이다. Contextual computing에 기반에 디자인된 미래의 플랫폼들은 멋진 도구들을 가진 폰보다는 장난감에 더 가까운 기기들을 만들어낼 것입니다.

For that to happen, computer scientists, technology companies, and users all need to understand and buy into the requirements and possibilities of contextual computing. It’s a cultural moment that’s not dissimilar to the way in which graphical, and then networked computing, were introduced in conceptual and technical forms 10 years before reaching commercial success.
그런 일을 위해서는 컴퓨터 과학자, 기술 회사, 그리고 유저들 모두 contextual computing의 요구사항들과 가능성을 이해하고 투자해야 합니다. 이것은 문화적인 순간으로, 상업적인 성공에 이르기 10여년 전에 컨셉과 기술적인 형태로 제시되었던 graphical(GUI가 탑재된 OS 등을 말하는 듯), networked computing의 방식과 다르지 않다.

You Need Four Data Graphs to Make It Work

At Jump, we’ve identified four data graphs essential to the rise of contextual computing: social, interest, behavior, and personal. Some are well-established and others have emerged seemingly out of thin air in the last few years. By mastering all four of these graphs, players seeking to dominate the next era of the web will be wildly successful.
Contextual computing을 위해서는 4가지 data graph를 구분해야 합니다 : Social, 관심, 행동 그리고 개인. 어떤 것은 잘 준비되어 있고, 다른 것은 지난 몇 년동안 수면 위로 드러나는 듯 합니다. 다음 시대의 웹을 점령하려고 하는 자는 이 4가지 data graph를 숙달함으로서 폭넓게 성공을 거둘 것 입니다.

There are legitimate ethical concerns about each of these graphs. They throw into relief the larger questions of privacy policy we’re currently wrestling with as a culture: Too much disclosure of the social graph can lead to friends feeling that you’re tattling on them to a corporation. The interest graph can turn your passions into a marketing campaign. The behavior graph can allow people who wish you harm to know where you are and what you’re doing. And revealing the personal graph can make it feel like an outside entity is quite literally reading your mind. We’re all trying to understand what to do about this from an individual standpoint, let alone a legal one.
각각의 graph는 법적 도덕적 우려들을 가지고 있습니다.  그 중에서 우리가 현재 문화적으로 씨름하고 있는 개인정보정책에 대한 커다란 질문들이 눈에 띄고 있습니다 : Socai graph에 과도한 노출은 당신의 친구들로 하여금 당신이 그들은 기업에 고자질하고 있는 느낌을 줄 수 있습니다. Interest graph는 당신의 열정을 마케팅 캠페인으로 바꿔버릴 수 있습니다. Behavior graph는 당신을 해치고자 하는 사람들에게 당신이 어디에서 무엇을 하는지 알게 해줄 수도 있습니다. 그리고 Personal graph를 드러내면 그것이 당신의 마음을 말 그대로 읽어버리는 것 처럼 느끼게 될 수 있습니다. 우리는 이런 것에 대해서 개별적인 관점에서 무엇을 해야하는지 이해하고 합법적인 것으로 만들기 위해 노력하고 있습니다.

Despite the ethical ambiguity around contextual computing, what matters is that companies are actively constructing these graphs already. These products and services are in the market today, but most in existence target only one or two of these graphs. Few are pursuing all four, both given the immaturity of the space and a lack of clear targets to shoot for. This has the unintentional effect of highlighting the risks of using such services, without demonstrating their benefits. For the potential of contextual computing to be realized, these data sets must be integrated.
Contextual computing을 둘러싼 도덕적인 애매함에도 불구하고, 기업들은 이미 스스로 이런 data graph들을 구축한 것이 문제입니다. 이런 제품들과 서비스들은 오늘날 이미 시장에 나와있습니다. 그러나 주로 목표한 영역은 1~2개의 graph에 대한 것입니다. 일부만이 4개를 모두 추구하고 있지만, 성숙하지 못한 공간과 추구하는 명확한 타겟이 부족한 상황입니다. Contextual computing의 잠재력이 현실화되려면 4가지 data graph들이 서로 융합되어야 합니다.

The Social Graph Is About Connections

This data set shows how you connect to other people and how they are connected to one another. It also reveals the nature and emotional relevance of those connections. Most people associate this with Facebook, but it’s actually an idea and data set that spread far beyond its walls. In an ideal contextual computing state, this graph would be complete–so gentle nudges by software and services can bring together two people who are strangers but who could get along brilliantly and are in the same place at the same time. It could be two people who share a friend and who simultaneously move to Omaha, where neither person knows a soul.
Social data graph는 당신이 다른 사람들과 어떻게 연결되고 그들이 또 다른 사람들과 어떻게 연결되어 있는지를 보여줍니다. 또한 이런 관계들의 본질과 감성적인 관계성도 역시 보여줍니다. 대부분의 사람들은 페이스북과 연관되어 있지만, 실제로는 그것을 넘어서 멀리 퍼지는 아이디어와 data들 입니다. 이상적인 contextual computing에서는, 이런 graph는 완성될 것입니다. – 소프트웨어와 서비스의 가벼운 자극들은 서로 모르는 사이지만 아주 잘 어울릴 수 있고 동시에 같은 곳에 있는 두 사람을 연결해줄 수 있을 것입니다. 아마 서로 친구를 공유하고, 누구도 아는 사람이 없는 오마하에 동시에 가고 있는 두 사람일 수 있습니다. 

Only when this graph is open to a wide variety of services will it reach its potential. And all the social data in the world won’t be helpful in the slightest if you know little about a specific person’s beliefs, activities, and interests.
이런 graph가 널리 열릴 때에만  다양한 서비스들이 그들의 잠재력을 보여줄 것입니다. 그리고 이런 모든 social data들은 만약 당신이 어떤 사람의 신념들, 활동들, 관심들에 대해서 조금밖에 모를 때에는 최소한의 도움도 되지 않을 것입니다.

Your Personal Graph Contains (Gulp) All Your Beliefs

This is the set of data relating to a person’s deepest held beliefs, core values, and personality. It’s what makes a person unique in the world, just as the social graph helps to show what makes her similar to others. The data set is under-developed at the moment, and it’s quite difficult to design for, even conceptually.
Personal graph는 개인의 가장 깊은 곳의 신념들, 핵심 가치과 개성에 대한 데이타들입니다. 어떤 한 개인이 세계 속에서 unique하게 되는 것이며, Social graph는 단지 당신을 다른 사람들과 비슷하게  만드는 것들을 보여주는데 도움이 됩니다. Personal graph는 지금 개발 중이며, 이것은 컨셉의 수준으로도 디자인하기가 아주 어렵습니다.

Given that psychology still struggles to explain exactly how our personal identities function, it’s not surprising that documenting such information in a computable form is slow to emerge. There are early indicators that this will change, however. For example, Proust.com, a relatively new (and struggling) social-networking service, asks users to document intimate details of their lives and their beliefs based on the idea of the famed Proust Questionnaire. People have, quite reasonably so, been reluctant to share such information in a publicly viewable social network.
현재의 심리학은 어떻게 우리의 개인적인 특성들이 기능하는지 정확히 설명하기 위해 노력하고 있으며 계산 가능한 형태의 정보로 문서화하는 것이 아주 느리게 진행되는 것은 놀라운 일이 전혀 아닙니다. 어쨌든, 이런 초기 지표들은 변할 것입니다. 예를 들어, 비교적 새로운 SNS인 proust.com은 유저들에게 유명한 프로스트의 설문의 아이디어에 기반하여 그들의 삶과 신념들에 대해서 사적인 정보를 기술하도록 요구하고 있습니다. 사람들은 그런 정보들을 공개된 Social network에 공유하는 것을 그 동안 계속 꺼려오고 있습니다.

A more successful example is Evernote, which has built a large business based on making it incredibly easy and secure to document both recently consumed information and your innermost thoughts. Scraping such intimate files for data is currently the questionable realm of the NSA, however. Entirely new solutions will need to be created if the potential of the personal graph is to be reached.|
더 성공적인 예는 Evernote입니다. 이 서비스는 사용자들이 최근에 접한 정보들과 가장 내밀한 생각들을 문서화하는 것을 아주 쉽고 안전하게 만드는 것에 기반하여 커다란 비즈니스를 구축했습니다. 이런 사적인 데이타의 수집은 현재 아마도 NSA의 미심쩍은 영역입니다. Personal graph의 잠재력이 연결되려면 전혀 새로운 솔루션이 만들어질 필요가 있다.

The Interest Graph–What You Like–Is About Curiosity

Your tastes and preferences are largely organized around the subjects that tend to correlate with one another. It’s also about the overlaps in taste between the individuals whose lives closely resemble your own. Many companies have made early bets in this arena; Twitter is a fan and believes it’s well on its way to fully charting how all subjects connect to all others.
당신의 취향과 선호사항들은 다른 것과 연관되어 보이는 대상들에 대해서 대규모로 정리된다. Interest graph는 당신과 닮은 사람들과 취향이 겹치는 부분에 대한 것이다. 많은 회사들이 초기에 이 시장에 투자했다 ; 트위터는 모든 주제들이 어떻게 서로 연결되는지에 대한 모두 기록하는 그들의 방식에 자신감과 믿음을 갖고 있다.

For now, such applications are notoriously narrow. For example, a book site like Goodreads.com is capable of predicting what other books you might read based on your expressed interests. What’s problematic is that the interest graph falls far short of depicting your real interests and tastes. It cannot yet tackle the way your curiosity might lead you to new directions. And it could never effectively recommend a restaurant or a vacation spot based on what it knows you read.
지금으로서는 이런 어플리케이션들은 . 예를 들어 Goodreads.com같은 책 사이트는 당신이 표현한 관심에 기반해서 당신이 어떤 책을 읽고싶어할 지 예측하는 서비스를 가지고 있다. 이 서비스의 interest graph가 빠진 문제는, 당신의 진짜 관심과 취향들을 표현하기엔 턱없이 부족하다는 것이다. 아직은 단순한 당신의 호기심이 당신을 엉뚱한 방향으로 이끄는 것을 막지 못하고 있다. 그리고 당신이 읽은 것들을 기반으로 식당이나 휴가지등을 효과적으로 추천하지도 못하고 있다.

Your Behavior Can Be Easily Graphed

It’s easy for data to depict what you actually do instead of what you claim to do. Sensors do the job. So do, if less elegantly, self-reporting mechanisms. This data can sit in pivotal contrast to the interest graph, allowing computers to know, perhaps better than you, how likely you are to go for a jog. It would be useful, too, for a travel site that notes how you tell friends you’d like to visit China but records that you only vacation in Europe. Rather than uselessly recommending vacation deals to Beijing, a smart travel app would instead feed you deals to Paris or Berlin. The behavior graph provides the foundation, to some extent, of Google Search, Netflix recommendations, Amazon recommendations, iTunes Genius, Nike+ run tracking, FourSquare, FitBit, and the entire “quantified self” movement. When mashed against the other three graphs, there’s a potential for real insight.
당신이 해야 한다고 생각하는 것보다 실제로 한 일들을 묘사하는 것은 데이타로 다루기 쉽다. 센서들이 그 일을 하고 있고, 세련되진 않지만 self-reporting 메카니즘을 가지고 있다. 이 데이타는 interest graph와 대비하여 중심에 자리하고 있고, 아마도 당신이 어떻게 조깅을 하러 가는지에 대해 당신보다 더 잘 알고 있을 것이다. 이것은 당신이 친구들에게 중국에 가고 싶다고 말했지만 실제 휴가는 유럽에서만 보낸 기록을 알고 있는 여행사에 유용할 것이다. 베이징으로 가는 휴가를 쓸데없이 제안하는 대신에, 똑똑한 여행 앱은 파리나 베를린으로 가는 휴가를 제안할 것이다. Behavior graph는 구글 검색, 넷플릭스와 아마존의 추천, iTunes Genius, Nike+ run traking, 포스퀘어, FitBit 그리고 모든 ‘수량화된 행동’에 대한 기반을 제공한다. 이 데이타가 다른 3가지 data graph에 대응하여 잘 맞을 때, 진정한 인사이트를 찾을 수 있다.

In the Best Possible Light, Contextual Computing Helps You Out

The real potential of contextual computing isn’t about just one of these graphs. It’s about connections that resonate between them and which get tailored to different kinds of experiences. Early entrants like Google’s Now and Glass projects, Highlig.ht, and Siri are just beginning to experiment with these technologies. Just as the visionaries at Xerox PARC (who developed the foundational technologies of every desktop PC) could not have fully grasped the long-term impact of the mouse and graphical computing when they began working on them in 1973, we cannot say now which contextual applications will emerge as most vital. The way to the future will be paved on many thousands of interesting failures.
Contextual computing의 진정한 잠재력은 이 data graph들 중 하나에 대한 것이 아니다. 그것은 이 graph들간의 공명하는 연결에 대한 것이고, 다른 종류의 경험들에 적절하게 잘 맞춰지는 것이다. 구글 Now나 Glass 프로젝트, Highlig.ht, Siri와 같은 초기의 출전자들은 이런 기술들에 대해 단지 실험을 시작한 것이다. 데스크탑 PC의 기반 기술을 개발한 Xerox PARC의 공상가들이 1973년 마우스와 GUI에 대한 작업을 시작했을 때 그것들의 장기적인 임팩트에 대해서 이해하지 못했던 것과 같이, 우리는 어떤 contextual 어플리케이션이 가장 필수적인 앱으로 등장할 지 말할 수는 없다. 미래로 가는 길은 수천의 흥미로운 실패들로 포장될 것이다.

Granted, true contextual computing is a little further around the corner than the most optimistic pundits would have you believe. That should not be mistaken as a caveat that it’s unlikely to fully arrive. As Bill Gates astutely pointed out, “There’s a tendency to overestimate how much things will change in two years and underestimate how much change will occur over 10 years.” (Notably, the tablet computers he introduced in 2001 didn’t achieve commercial success until the launch of the iPad in 2010.)
그렇다. 진정한 contextual computing은  가장 긍정적인 전문가들이 믿는 것보다도 좀 더 멀리 있다. 아직 무르익지 않은 신호를 잘못 받아들여서는 안된다. 빌 게이츠가 통찰력있게 지적한 것 처럼, ’2년 안에 얼마나 많은 일들이 변할 지에 대해서 과대평가하고, 향후 10년 간 일어날 변화에 대해서 과소평가하는 경향이 있다’(그가 2001년 소개한 타블렛 컴퓨터는 2010년 iPad가 런칭할 때까지 상업적인 성공을 이루지 못했다)

Within a decade, contextual computing will be the dominant paradigm in technology. Even office productivity will move to such a model. By combining a task with broad and relevant sets of data about us and the context in which we live, contextual computing will generate relevant options for us, just as our brains do when we hear footsteps on a lonely street today. Then and only then will we have something more intriguing than the narrow visions of wearable computing that continually surface: We’ll have wearable intelligence.
10년 안에 Contextual computing은 테크놀로지의 패러다임을 지배할 것이다. 업무 생산성도 그런 모델로 이동할 것이다. 우리 자신과 우리가 사는 context에 대해 다양한 관련 데이타들의 결합에 의해, contextual computing은 우리에게 몇 가지 옵션을 만들어줄 것이다. 마치 우리가 아무도 없는 거리에서 발걸음 소리를 들었을 때 우리의 두뇌가 하는 것처럼. 그러고나서야 우리는 wearable computing의 좁은 비전을 벗어나 더 멋지고 흥미있는 것을 보게 될 것이다 : 우리는 wearable intelligence를 가지게 될 것이다.

오랜만에 번역을 올려본다. 그냥 읽는 건 간단한데, 글로 옮기는 건 참 쉽지 않다는..
어쨌든, 이번 글은 도서관에서 제공하는 서비스가 어떻게 바뀌는지, 어떤 방식으로 접근하고 있는지에 대한 것이고, 물론 미국의 경우에 대한 것이지만 어디서든 마찬가지로 생각할 수 있는 점이 있을 것 같다. 결국 어떤 서비스든지 기본적인 가치는 다르지 않다. 관찰하고, 이해하고, 예측하고, 재빨리 제공해야 한다.

원문 : http://uxmag.com/articles/libraries-a-canvas-for-creating-meaningful-user-experience

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Libraries: A Canvas for Creating Meaningful User Experience

by Amanda L. Goodman,  May, 06, 2013

The patron enters the library with a VHS tape he has not viewed in thirty years. He’s reserved the Digital Media Lab, a digitization space, to convert his tape to DVD. I, a librarian, push the tape into the VCR and demonstrate the conversion process. Then we both turn to the monitor as the tape begins to play.
30대로 보이는 후원자가 VHS 테이프를 가지고 도서관에 들어온다. 그는 VHS를 DVD로 convert하기 위해서 Digital Media Lab을 예약했다. 사서인 나는 VCR에 VHS 테이프를 넣고 변환 과정을 설명한다. 그리고 우리 둘은 모니터를 돌려서 테이브가 재생되기 시작하는 것을 본다.

The video shows the scene of a wedding with guests arriving in cars that are rare on today’s streets. The patron names each person and relates a bit of his or her relationship to the happy couple. Then a car stops and a frothy river of white lace and tulle spills out onto the street. He says, “She’s so beautiful—I need to sit down.” As I leave, he is leaning forward, eyes intent on the screen, watching his bride laugh just outside the church as he waits for her inside.
비디오는 요즘은 보기 힘든 길거리에서 보기 힘든 차를 타고 손님들이 결혼식에 도착하는 장면을 보여준다. 후원자는 한명씩 이름을 말하고 행복한 신랑 신부와의 관계를 말해준다. 그리고 자동차가 도착하고 차에서 거품의 강같은 레이스가 쏟아져나온다. 그가 ‘신부가 아주 아름답지 – 난 좀 앉아야겠군’하고 말한다. 내가 떠나자 그는 앞으로 몸을 기울이고, 눈은 스크린에 고정되어 신랑이 신부를 기다리고 있을 때 신부가 교회 밖에서 웃고 있는 것을 보고 있다.

This person’s experience with a library’s resources is not unusual. Across the country, libraries are providing services and crafting experiences that make patrons’ visits meaningful and pleasurable. The focus has changed from providing books and reference services to user experience—a change that has been partially facilitated in recent years by the economic downturn.
이 후원자의 도서관에서의 경험은 특별한 것은 아니다. 전국적의 도서관들은 서비스를 제공하고 후원자들의 방문을 의미있고 즐겁게 만드는 경험을 제공하고 있고. 도서관의 포커스는 책과 레퍼런스의 제공에서 UX로 바뀌고 있다.

Why the Interest in User Experience?

User experience is an important tool for libraries to employ against a number of competitors like bookstores and at-home Internet access. Libraries have taken this as an opportunity to provide services that are not available elsewhere, like the story above illustrates. The strategy to focus on users and their needs has earned libraries strong support from the public as demonstrated by a recent Pew Internet study: an overwhelming 91% of Americans “say public libraries are important to their communities.”
사용자 경험은 도서관이 서점과 가정마다 있는 인터넷과 경쟁하는데 있어 중요한 도구이다. 도서관들은 위에서 묘사한 것과 같이 다른 곳에서 가능하지 않은 서비스들을 제공하는 기회를 잡았다. 사용자와 그들의 요구에 집중하는 전략은 도서관들이 대중들로부터 강한 지원을 얻게 해주고 있다. 조사에서 미국인의 91%는 도서관이 그들의 지역사회에 중요하다고 대답했다.

To better understand their users, libraries have either hired outside UX experts or created their own departments. I work at the public Darien Library in Connecticut, within the three-member UX department. We work with all staff to provide services that exceed the expectations of our patrons and to anticipate their needs. For example, in the opening story, the patron could have purchased the equipment to digitize his own home movies. However, he would have needed to invest in the equipment and the time it would take to learn how to use it.
도서관들은 사용자들을 더 잘 이해하기 위해 외부의 UX 전문가를 고용하거나 내부에 자신들만의 팀을 만들었다. 나는 코네티컷의 Darien 도서관에서 3명의 멤버와 함께 UX 부서에서 일하고 있다. 우리는 우리 우훤자들의 기대를 넘어서는 서비스를 제공하고 그들의 요구를 예측하기 위해 도서관의 모든 스탭들과 일하고 있다. 예를 들어 위의 스토리에서 그 후원자들의 홈무비를 디지타이즈 할 수 있는 장비를 구입할 수도 있다. 그러나 그는 장비를 사고 배우는데 돈과 시간을 투자해야 한다.

By coming to the library, the barrier to reliving his wedding day was lowered. The library provided the equipment, had knowledgeable staff to help, and he got to visit family and friends whose faces he had not seen in years. He was able to do all this thanks to learning about the service via targeted marketing which includes email newsletters, website and social media posts, and digital panels in the library.
도서관에 감으로서 그 후원자의 결혼식을 다시 생생하게 살려내는 장벽이 낮아졌다. 도서관은 장비를 제공하며, 도움을 줄 수 있는 직원이 있어서 그는 한동안 만나지 못한 친척과 친구들을 볼 수 있다. 그는 도서관의 이메일 뉴스레터, 웹사이트 그리고 소셜미디어와 같은 타겟 마케팅을 통해 그가 받은 서비스에 대해서 감사를 표시할 수 있다.

UX in libraries needs to be a completely immersive experience. We make sure our shelves are full of items patrons want and need. The surroundings are designed to be home-like with fireplaces, couches, power outlets, lamps, and meeting rooms. Across the country, libraries are thus transforming themselves from book warehouses to places where people want to come and hang out. In Darien, a survey of the senior population revealed that the Library was ranked ahead of local places of worship as the preferred place to meet.
도서관의 UX는 몰입되는 경험이 될 필요가 있다. 우리는 후원자들이 희망하고 필요로 하는 아이템들을 모두 갖춰야 한다. 도서관의 환경은 벽난로, 편안한 소파, 전기 콘센트, 스탠드, 회의실 등을 갖추고 집 처럼 느껴질 수 있도록 디자인된다. 전국적으로 도서관들은 책 창고에서 사람들이 방문해서 시간을 보내기 원하는 장소로 스스로를 변화시키고 있다. Darien 도서관에서 실시한 성인들의 설문조사에서는 도서관이 선호하는  만남의 장소로 자리매김하고 있음을 보여주었다.

So by providing great UX through quality programming, timely resources, and stellar customer service, a library can guarantee its own funding. John Blyberg, Assistant Director for Innovation and UX at Darien Library says, “People will get behind something that makes them feel good.” By providing such tangible value to the community, patrons will not only donate directly to the library, they will also advocate to their community’s budgeting boards so libraries are funded year after year.
따라서 좋은 프로그램과 시기적절한 자원, 훌륭한 고객서비스 등을 통한 멋진 UX의 제공으로 도서관은 후원금을 보장받을 수 있게 된다. Darien 도서관의 UX 디렉터인 John Blyberg는 ‘사람들은 그들이 좋게 느끼는 것을 지킬 것입니다’라고 말한다. 지역사회에 실질적인 가지를 제공함으로서, 후원자들은 도서관에 직접 기부하기도 하고, 지역사회의 예산위원회가 계속 도서관에 예산을 지원하도록 할 것이다.

Examples of UX in Libraries

Darien Library’s focus on UX helps everything run more smoothly. While the new building has only been open for four years—following the largest ever fundraising campaign in town—I’ve had enough time to formulate three main tips for fostering UX in a library environment.
Darien 도서관의 UX는 모든 것이 부드럽게 진행되도록 돕는 것에 중점을 주고 있다. 새 건물이 오픈한지 4년 밖에 안되었지만, 나는 도서관에서 UX를 발전시키는 3가지 팁을 설명하려고 한다.

Tip 1: Be observant
관찰자가 되라

The Children’s Library serves the most diverse clientele: from a young child who is being read to, to the kid just starting to read on his or her own, to the busy caregiver looking to learn about childhood development. Five years ago, librarians observed that a child interested in fire trucks would want to see every picture book on the subject. However, the setup at that time made it difficult for children and caregivers to find other books about fire trucks.
어린이 도서관은 가장 다양한 고객들에게 서비스하고 있다: 책을 읽어주기 바라는 어린 아이와 막 읽기를 시작한 꼬마부터 아동 발달에 대해서 배우려고 하는 보육도우미까지. 5년 전에 도서관 사서들은 소방차에 관심이 있는 아이가 그런 주제의 모든 그림책을 보고 싶어 하는 것을 관찰했다. 그 당시 시스템은 아이들에게 어려웠고, 도우미가 소방차에 대한 다른 책을 찾아줘야 했다.

The solution was to devise a color-coordinated system. Stories were rearranged by broad topic areas, which cost nothing but staff time, putting new stickers on the spines and moving the books to their new locations on the shelves. Now a child learns to recognize that a red sticker means that these books are about transportation. The child can then find books on their own which makes them feel like a “big kid.” This experience of independence makes children happy. Also, busy parents are easily able to find a book that is guaranteed to make their child smile. The rearrangement of the picture books collection netted a 500% increase in usage.
해결책은 color-coordinated system을 만드는 것이었다. 책들은 넓은 범위의 주제로 재분류되고 책등에 새로운 색상 스티커를 붙이고 책장의 새로운 위치로 옮겨졌는데, 직원의 시간 외에 비용은 전혀 들지 않았다. 이제 아이들은 빨간 스티커의 책들을 교통 수단에 대한 책이라는 것을 배웠다. 아이들은 자기들이 더 큰 아이가 된 것처럼 책들을 찾을 수 있다. 이렇게 스스로 경험하는 것은 아이들을 웃게 만든다. 그림책들을 새로 분류하는 것은 총 500%나 이용을 증가시켰다.

Another observation was that caregivers were using the empty Toddler Room as a place to bring the kids to play while the adults chatted. The space was originally going to be used for librarian-led activities, but seeing how happy the patrons were using it, the idea was tabled. While the library technically lost program space, we gained happy patrons in return. By observing patron interactions with the books and space, the Children’s Library was able to come up with simple but highly effective and positive experiences for users.
또 다른 관찰은 부모들이 서로 이야기하는 동안 보육도우미가 아이들을 빈 영유아실로 데려가서 놀게 하는 것이었다.  그 곳은 원래 도서관 직원들이 진행하는 활동을 위한 용도로 사용되었는데, 후원자들이 그곳을 아주 잘 사용하는 곳을 보고 아이디어를 냈다. 도서관이 운영하는 프로그램이 없는 동안, 빈 공간을 후원자들이 사용하도록 했다. 후원자들이 책과 공간을 사용하는 인터렉션을 관찰한 결과 어린이 도서관은 단순하지만 매우 효과적이고 긍정적인 경험을 사용자들에게 제공할 수 있게 되었다.

Tip 2: UX is for everyone
UX는 모두를 위한 것이다

After being hired for my position as UX librarian, I made a point of getting to know every staff member. I then coached them to take notice of any opportunities for improving patrons’ interactions and reporting them to me. Then, when I did my group presentation on how I was improving the library’s website, I also showed them proof that I was keeping track of their UX suggestions using Trello. The staff now knows that any suggestion goes onto the board where it will be investigated, evaluated, and presented to my boss for consideration. Afterwards, I follow up with the staff person.
내가 도서관의 UX 담당자로 고용된 후에, 나는 모든 스탭들을 알기 위해 만남을 가지면서, 그들이 후원자들의 인터렉션을 개선할 수 있는 기회를 찾고 내게 알려줄 수 있는 방법을 알려줬다. 그리고 내가 도서관의 웹사이트를 어떻게 개선할 지 프리젠테이션을 하면서, 내가 그들의 제안을 Trello를 이용해 계속 추적하고 있다는 것을 보여주었다. 스탭들은 이제 보드의 어떤 제안이든 모두 조사하고, 평가하고, 내 보스에게 보고된다는 것을 알고 있다. 그 후로는 나는 스탭들을 지원하고 있다.

My turnaround for following through and implementing most suggestions is 36 hours. Since staff members are my internal customers, by empowering them to trust me as someone who will listen and value their ideas (and give them credit), I have informally increased the UX department to include everyone.
대부분의 제안들은 검토하고 실행하는데 36시간 안에 이루어진다. 스탭들은 나의 내부 고객들이기 때문에, 그들이 나를 그들의 제안을 들어주고 가치있게 생각하는 사람으로 믿을 수 있도록 해서 나는 비공식적으로 UX 부서가 모든 사람들을 포함하도록 확장할 수 있었다.

Tip 3: Anticipate users’ needs
사용자의 요구를 예측하라

Our library has a reputation in this town. Whenever there is a lengthy power outage due to a storm, the staff stays late to keep the library open. After Hurricane Irene came through in 2010, we went to the store and purchased 30 power strips. Our Internet usage spiked as the community packed the library. People came to charge up, to check their email, to be entertained, and, after Hurricane Sandy, they came to fill their stomachs when we hosted a community potluck. Dozens of families filed in for a warm meal after days with no power.
우리 도서관은 도시에서 평가를 받고 있다. 폭풍때문에 긴 단전이 있을 때마다, 직원들은 도서관을 늦게까지 열어놓기 위해 남아있다. 2010년 허리케인 아이린이 왔을 때, 우리는 가게에 가서 30개의 멀티탭을 사왔다. 커뮤니티의 인터넷 사용량은 도서관에 집중되었다. 사람들은 도서관에 와서 충전을 하거나, 이메일을 보거나 그냥 즐겼고, 허리케인 샌디가 지나간 후에 사람들은 도서관에서 주최한 식사모임에 참여하였고, 그 모임에서 많은 가족들이 단전 후 며칠동안 따뜻한 음식을 먹었다.

Similarly, we provided a place for parents to come together after the shooting in Sandy Hook. Newtown, Connecticut is only 50 minutes away from Darien. It is a small, intimate community like our own. The childrens’ librarians worked quickly to provide online resources on how to cope with tragedy. Then we co-sponsored two programs in our Community Room with licensed therapists to discuss how to explain the shooting to children.
비슷하게, 우리는 Sandy Hook의 총격사건 후에 부모들이 함께 모일 수 있는 장소를 제공했다. 코네티컷의 뉴타운은 도서관에서 50분 거리이고, 우리 마을처럼 작고 친밀한 커뮤니티이다. 어린이 도서관의 직원들은 어떻게 비극을 극복할 지에 대해 재빨리 온라인으로 지원을 제공했다. 그리고 우리는 커뮤니티 룸에 어린이에 대한 총격을 설명할지 치료사들과 함께 상담하는 2개의 프로그램을 후원했다.

Libraries across the country are like ours in that they do more than just provide books to the community. We listen, anticipate, and provide a place and programs to help people during difficult events. We then fulfill our goal to provide an experience that makes us the heart of Darien.
전국의 도서관은 우리처럼 단지 책을 제공하는 것을 넘어 많은 일을 하고 있다. 우리는 듣고, 예측하며, 장소와 프로그램을 제공해서 어려운 일을 겪는 사람들을 돕고 있다. 우리는 도서관이 지역사회에서 중심이 되는 경험을 제공하는 목표를 달성하고 있다.

Results

The result of our focus on UX is that we enjoy a national reputation for exceeding patrons’ expectations. Our library is valued by our community, as demonstrated by the fact that over 90% of Darien’s residents hold a library card. Our patrons respond by funding, advocating, and returning to use our services day after day.
UX에 중점을 둔 결과 우리는 후원자들의 기대를 넘어서고 있다는 전국적인 평가를 받고 있다. 우리 도서관은 지역사회에서 가치가 있다고 여겨지고 있으며, 주민의 90% 이상이 도서관 카드를 가지고 있다. 우리 후원자들은 기부를 하고, 홍보를 해주며 우리의 서비스를 이용하기 위해 매일 방문하고 있다.

As with product and service design scenarios, UX in libraries is about listening to your community, meeting their needs, and making their desires come true before they even know what they want. Implementing front-line staff suggestions allows staff to take ownership of a patron’s experience and provide interactions that users cannot have elsewhere.
서비스 디자인 시나리오 상에서, 도서관의 UX는 지역사회의 얘기를 듣고, 그들의 필요로 하고 원하는 것을 그들이 그것을 알기도 전에 이뤄주는 것이다. 일선 직원들의 제안을 실행하는 것은 그들이 고객 서비스에서 주인의식을 가지도록 해주며 사용자들이 다른 곳에서 갖지 못하는 상호작용을 제공할 수 있도록 해준다.