Yayakarsa (Denizanası İzleme Programı)
Vatandaşların veri girişine olanak tanıyan etkileşimli yapısı, deniz araştırmalarında kullanıcı etkileşimi için harika bir örnek oluşturur. Basit, anlaşılır ve eylem odaklı tasarımı, halkın katılımını teşvik etmede çok başarılıdır.
- Vatandaş bilimi veri girişi
- İstilacı tür haritalaması
- Kullanıcı dostu mobil uyum

Yayakarsa (Denizanası İzleme Programı), akademik tasarım denetiminde 65/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve hareket tasarımı (88); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (28) ve etkileşim tasarımı (44).
Yayakarsa (Denizanası İzleme Programı), tarafından tasarlanan bu Deniz & Okyanus Araştırma platformu olarak 65/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. Yayakarsa (Denizanası İzleme Programı), dijital dijital alan içinde güçlü bir temel üzerine inşa edilmiş olmakla birlikte genel kullanıcı deneyimini sınırlayan belirli tasarım kararları dikkat çekmektedir. Renk kontrastı, tipografik hiyerarşi ve etkileşim yoğunluğu alanlarında odaklanmış iyileştirmeler kullanıcı deneyimini belirgin ölçüde ilerletecektir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Turuncu yaratıcılık ve erişilebilirliği dengeler. Gençlik odaklı markalarda yüksek güven ve etkileşim skorları ürettiği gözlemlenmiştir. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Enerjik sıcak tonlar güçlü bir aksiyon isteği uyandırıyor; marka iddialı ve dikkat çekici."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Deniz & Okyanus Araştırma
Yayakarsa (Denizanası İzleme Programı) bu kategoride 18 puan üzerinde — sektör ortalaması 47/100. En iyi %9 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler


Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için öncelik CrUX (Chrome User Experience Report — gerçek kullanıcıların canlı saha verisi); CrUX verisi yoksa Lighthouse(kontrollü lab/test ortamı) kullanılır. Bu iki ortam farklı koşullarda ölçtüğü için bazı metrikler birbirinden ayrışabilir — örneğin sunucu yanıtı (TTFB) lab'da hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların içerik boyaması (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha yavaş çıkabilir. Her iki değer de doğrudur; yalnızca farklı pencerelerden bakar.