Introducción



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Limitaciones y problemas

El primer problema de los test de usuarios es el alto coste que implica tanto el reclutamiento de los participantes, como el tiempo y esfuerzo dedicados a realizar las pruebas y a sintetizar y analizar los resultados. Para reducir costes se recomienda realizar una evaluación heurística (véase el siguiente apartado) de forma previa a la prueba con usuarios, una técnica más económica que nos permite detectar una gran cantidad de problemas de usabilidad sin necesidad de implicar a usuarios. No obstante, el coste de las pruebas con usuarios se justifica por el retorno de inversión derivado (ROI: Return of Investment) (Marcus; 2002).

El otro problema es que, al tratarse de pruebas que se realizan en laboratorio y en las que los objetivos y tareas se les imponen explícitamente a los participantes, la interacción del usuario se encuentra descontextualizada, influyendo en su forma de resolver problemas. Por ejemplo, Nielsen (1997) afirmaba que los resultados de sus estudios de usabilidad mostraban que más de la mitad de los usuarios se dirigían directamente al buscador interno para resolver sus necesidades cuando visitaban un sitio web, un dato que difícilmente se corresponde con el uso real de los buscadores internos que podemos observar analizando las estadísticas de un sitio web (véase apartado sobre analítica web).

Evaluación Heurística

Qué

No todas las técnicas de DCU requieren la participación de usuarios, resultando de esta forma más económicas. Tal es el caso de los métodos de evaluación por inspección como la evaluación heurística, propuesta originalmente por Molich y Nielsen (1990).

En esta técnica varios expertos inspeccionan y analizan el diseño en busca de potenciales problemas de usabilidad, comprobando para ello el cumplimiento de principios de diseño usable (principios heurísticos) previamente establecidos. Estos principios de diseño o ‘heurísticas’ son directrices que establecen requisitos que debe cumplir el diseño con el fin de facilitar su comprensión y uso por el usuario final.

Cómo

El número ideal de expertos que deben participar en la evaluación debe ser entre 3 y 5. Cada uno de los evaluadores examinará el diseño de forma independiente, documentando los problemas de usabilidad detectados. Una vez finalicen su trabajo, harán una puesta en común de los problemas, y se procederá a elaborar un informe final consensuado. Si la evaluación se hace con menos de tres evaluadores, muchos problemas de usabilidad quedarán sin detectar, y usar más de 5 aumentaría el coste de la evaluación sin ofrecer resultados que los justificasen (Nielsen; 1994).

Respecto al perfil de los revisores, aunque no es imprescindible que sean expertos en usabilidad, diferentes estudios demuestran que conforme más experiencia tengan, mayor será el número de problemas que puedan detectar (González, Pascual, Lorés; 2006).

Durante la prueba, los revisores no sólo deben identificar problemas de usabilidad, sino también ponderar la gravedad de esos problemas, tanto en términos de frecuencia y persistencia del problema, como del impacto o consecuencias que tendrá para el usuario (Manchón; 2003).

Como indica Villa (2003), el revisor puede acometer la evaluación en dos capas:


  • Evaluación de alto nivel: examinando el aspecto y comportamiento del interfaz desde un punto de vista de tareas y objetivos, procesos y pasos...

  • Evaluación en detalle: centrada en aspectos concretos del interfaz. Pantalla por pantalla, analizaremos en detalle el interfaz atendiendo a puntos como el carácter autoexplicativo de la información, ubicación de la misma, controles, textos, accesos a sistema de ayuda, etc.

Numerosos autores han propuesto conjuntos de principios heurísticos o reglas de diseño que pueden ser empleadas como heurísticas (Schneiderman; 1986) (Nielsen; 1994) (Tognazzini; 2003). Otros autores (Hassan-Montero, Martín-Fernández; 2003b) (Márquez-Correa; 2003) (Marcos, Cañada; 2003) ofrecen guías compuestas por criterios heurísticos más específicos que los principios heurísticos, y por tanto de más fácil aplicación por evaluadores no expertos. Además, el lector puede revisar numerosos trabajos que nos ofrecen casos prácticos de aplicación de evaluación heurística (Marcos et al.; 2006) (García-Gómez; 2008) (Candamil-Llano; Guevara-Hurtado; 2009a).

Cuándo

La evaluación heurística, por lo sencillo y económico de su proceso, puede llevarse a cabo en cualquier momento del ciclo de desarrollo del proyecto. Como indicábamos en el apartado sobre test de usuarios, un momento idóneo para su realización es antes de estas pruebas con usuarios, aunque esto no significa que siempre que realicemos una evaluación heurística debamos seguidamente llevar a cabo un test con usuarios.

Dependiendo del momento de aplicación de la evaluación heurística, los principios o criterios a comprobar podrían variar. En las etapas más tempranas se suelen verificar criterios relacionados con la arquitectura de información, mientras que en etapas posteriores, cuando el diseño se encuentra más elaborado, entrarán en juego también principios de diseño gráfico o visual.

Limitaciones y problemas

González, Pascual y Lorés (2006), tras una revisión exhaustiva de la literatura científica sobre evaluación heurística, resumen los problemas o desventajas destacados por diferentes autores, entre los que podemos encontrar los siguientes:


  • La evaluación heurística permite identificar una mayor cantidad de problemas de usabilidad menores, pero una menor cantidad de problemas de usabilidad mayores que otras metodologías como los test de usuarios. Esto significa que esta metodología no puede sustituir a la realización de test de usuarios, ya que resulta menos eficaz en la detección de aquellos problemas de usabilidad que mayor impacto tendrán en el usuario final.

  • La evaluación heurística puede reportar falsas alarmas. Es decir, identificar como un problema de usabilidad aquello que realmente no lo es.

  • Aunque se trata de una técnica económica, para que ofrezca resultados realmente relevantes deberían participar varios evaluadores, por lo que tampoco es una técnica exenta de coste.

Card Sorting

Qué

Como vimos en el capítulo sobre modelos mentales, el conocimiento que los usuarios adquieren y registran a partir de su experiencia lo estructuran internamente en forma de conceptos y relaciones semánticas, pudiendo de esta forma recuperar y aplicar ese conocimiento en su actividad diaria.

Cuando diseñamos arquitecturas de información, siempre y cuando esas arquitecturas no deban cumplir una función didáctica (como pudiera ser el caso de la arquitectura de información de una enciclopedia online), deben adaptarse al modelo mental del usuario. El arquitecto de información, por tanto, tiene un rol de traductor, cuya tarea principal es transformar el modelo organizativo de la empresa o institución que pretende su proyección online (sitio web), al modelo mental de los usuarios a los que se dirige.

Si bien extraer el modelo mental y objetivos del cliente es una tarea relativamente fácil (por ejemplo, por medio de simples entrevistas), extraer el modelo mental del usuario para adaptar la organización y clasificación de información a dicho modelo, resulta una tarea más compleja. Una de las técnicas más populares y eficaces para elicitar o extraer la estructura semántica del conocimiento que los usuarios tienen sobre un dominio concreto, es la llamada card sorting o “Agrupación de tarjetas”.

Esta técnica consiste en solicitar a un grupo de participantes - que como en el caso del test de usuarios deben tener un perfil acorde con la audiencia a la que se dirige el sitio- que agrupen los conceptos representados en cada tarjeta por su similitud semántica. El objetivo es, por tanto, identificar qué conceptos, de los representados en cada tarjeta, tienen relación semántica entre sí, e incluso cuál es el grado de esa relación.

Cómo

Lo primero que debemos decidir al planificar una prueba de card sorting es si vamos a realizar un análisis cualitativo de los resultados o uno cuantitativo, ya que esto influirá tanto en el número de participantes como en la forma de dirigir la prueba.

En el análisis cualitativo, el número de participantes debe encontrarse en torno de 5. De esta forma podremos acompañar a cada participante en su tarea, e interrogarle acerca de por qué toma la decisión de agrupar unos conceptos u otros y con qué problemas de comprensión se encuentra durante la prueba (Carreras-Plaza, Guaderrama-Hernández; 2004) (Ortega-Santamaría; 2005).

Con el análisis cuantitativo, por el contrario, lo que buscamos es una imagen global de las relaciones semánticas entre conceptos. No buscamos tanto un conocimiento en detalle de cómo los usuarios entienden que se relacionan los conceptos, como obtener las relaciones semánticas compartidas y colectivamente más reforzadas que tienen los conceptos para la audiencia del sitio web. En este tipo de análisis, para que los resultados sean representativos, debemos contar con un número mayor de participantes, que Tullis y Wood (2004) estiman entre 20 y 30.

Otra de las decisiones que debemos tomar en la planificación de la prueba es el tipo de card sorting que llevaremos a cabo, en función de su propósito. Rosenfeld y Morville (2002) diferencian entre card sorting abierto y cerrado. En el abierto el usuario puede agrupar los conceptos libremente en el número de conjuntos que crea necesario, mientras que en el cerrado los grupos o conjuntos están predefinidos y etiquetados, y el participante únicamente deberá ubicar cada concepto en el grupo que crea pertinente. El card sorting cerrado es recomendable para evaluar si una categorización resulta predecible para el usuario, mientras que el abierto tiene el objetivo de descubrir qué tipo de categorización o agrupación de los conceptos resultará más natural y acorde con el modelo mental compartido de la audiencia del sitio web. En el trabajo de Hassan-Montero et al. (2004), podemos ver descrito un caso práctico de card sorting abierto, mientras que Candamil-Llano y Guevara-Hurtado (2008) nos ofrecen un caso de card sorting cerrado.

En el análisis cuantitativo de los resultados de card sorting (abierto) entran en juego multitud de técnicas estadísticas, que comparten el objetivo de reducir la matriz NxN (N es el número de conceptos) donde se representa el número de participantes que han colocado en un mismo grupo cada par posible de categorías, a representaciones gráficas que faciliten al evaluador analizar las relaciones semánticas entre conceptos, y en algunos casos el peso de esas relaciones (Hassan-Montero et al.; 2004). Entre las técnicas que podemos utilizar se encuentran el escalamiento multidimensional (MDS: Multidimensional Scaling), la técnica de poda Pathfinder (PFNets), el Análisis de Clusters (clustering), el Análisis de Componentes Principales (PCA: Principal Component Analysis), o la Redes Neuronales Artificiales (Herrero-Solana, Hassan-Montero; 2006). Como señalan Antolí et al. (2005), la más popular y conocida entre los profesionales de la experiencia de usuario es el análisis de clusters.



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Fig. 3.5. Participante agrupando tarjetas. Fuente (García-Gómez; 2005).

Las pruebas de card sorting pueden ser realizadas de forma manual o virtual. En el primer caso (figura 3.5), los conceptos son representados en tarjetas reales (papel o cartón), y los participantes proceden a agruparlas sobre una mesa. En el segundo caso se emplean aplicaciones software específicas, mediante las que los participantes realizan la prueba (ejemplos de aplicaciones populares son optimalsort.com y websort.net). La ventaja principal de usar estas aplicaciones es que automatizan y facilitan la recogida de datos y su análisis estadístico, por lo que son más recomendables cuando el propósito es el análisis cuantitativo. Como desventaja podemos señalar que, como nos indica nuestra experiencia personal llevando a cabo numerosas pruebas de card sorting, los participantes suelen encontrar más divertido el card sorting manual, y por tanto suelen estar más concentrados durante la tarea.

En las pruebas de card sorting hay pequeños detalles que pueden influir y condicionar enormemente la forma en que los participantes realicen el ejercicio, y por tanto el resultado final de la prueba. Por ejemplo, el orden en que se presenten las diferentes tarjetas puede influir en el tipo de agrupaciones que realizará el usuario, tal y como explican Antolí et al. (2005). En pruebas manuales, como sugiere García-Gómez (2005), el tamaño de la mesa podría influir en el número máximo de tarjetas que el participante asignará a cada grupo. En nuestra experiencia con este tipo de pruebas, además, hemos detectado que los participantes tienen una tendencia natural a hacer agrupaciones por relación sintáctica, es decir, a ubicar automáticamente en un mismo grupo tarjetas que tengan en común alguna palabra, aún cuando la relación semántica entre ambos conceptos no esté clara.

No obstante, el factor que en mayor grado puede influir en cómo ejecuten el ejercicio los participantes, es su comprensión acerca de qué tienen que hacer y cómo deben hacerlo. En este sentido, Spencer y Warfel (2007) ofrecen una útil guía, que incluye un ejemplo de las instrucciones que se deben dar a los participantes antes de dar comienzo a la prueba.

Hasta el momento hemos hablado de agrupar “conceptos”, sin establecer un vínculo claro con qué elementos del sitio web pudieran representar estos "conceptos". En las pruebas de card sorting los “conceptos” suelen representar categorías u opciones de navegación, y por tanto lo que se pretende con la prueba es extraer de los propios usuarios cuál sería la mejor forma de agruparlas o clasificarlas, condicionando de este modo cómo los usuarios encontrarán estas opciones o categorías organizadas cuando naveguen por sitio web. Sin embargo, estos “conceptos” no siempre tienen por qué representar categorías u opciones de menús de navegación, ya que podrían representar bloques de contenido de una misma página, permitiéndonos saber cómo ordenarlos espacialmente de acuerdo a su similitud semántica; o incluso podrían representar productos que se vayan a ofrecer desde el sitio web.

Lo que se persigue, en gran medida, es lograr la coherencia local y global del contenido. Cuando el usuario salta desde una unidad de información a otra lo hace porque ambas presentan una conexión semántica. A su vez, cada una de esas unidades de información es posible interpretarla y comprenderla en función de sus relaciones temporales, causales y lógicas, que las relacionan con el contexto global.



Cuándo

El card sorting es una prueba destinada a adaptar la arquitectura de información al modelo mental del usuario, por tanto tiene lugar en etapas tempranas del proyecto (arquitectura de información). Dado que el card sorting abierto cumple la función de ayudar en la toma de decisiones organizativas, y el card sorting cerrado cumple la función de evaluar esas decisiones, en el caso de que se realicen ambas pruebas, la abierta debe preceder a la cerrada. De hecho, ya que ambos tipos de card sorting tienen propósitos diferentes y complementarios, su utilización combinada puede ofrecernos una imagen más fiel el modelo mental del usuario (García-Martín; 2008).



Limitaciones y problemas

Aunque muchos autores coinciden en afirmar que el card sorting es un método rápido, fiable y barato (Sepencer, Warfel; 2007), coincidimos con Antolí et al. (2005) en que su uso inexperto o inadecuado puede producir resultados erróneos.

Por un lado, tal y como hemos visto, existen numerosos factores que, aún pareciendo poco significativos, pueden influir enormemente en los resultados que se obtengan. Por otro lado, y como Antolí et al. (2005) comentan, de todas las opciones posibles para el análisis estadístico de resultados, en la mayoría de aplicaciones software de card sorting, así como en los estudios publicados, suele aplicarse sólo una de las técnicas – análisis de clusters-, y siempre uno de sus tipos, el clustering determinista mediante técnicas “aglomerativas”. No sólo existen más tipos de clustering, sino que incluso entre las técnicas aglomerativas podemos diferenciar alrededor de 150 tipos en función de las reglas de aglomeración que utilicen (Herrero-Solana, Hassan-Montero; 2006). El problema está en que cada uno de estos tipos de análisis de clusters, aplicados sobre los mismos datos, podría ofrecer agrupaciones diferentes.

Con esto, no obstante, no pretendemos desanimar en el uso de esta técnica, ya que creemos que siempre obtendremos una visión más fiel del modelo mental de nuestros usuarios a través de una prueba de card sorting - aún con errores- que sin llevar a cabo prueba alguna.

Por último señalar que, además del card sorting, existen diversas técnicas estrechamente relacionadas, en cuanto que también están orientadas a extraer patrones de conocimiento semántico de los usuarios. Tal es el caso del “listado libre” (Sinha; 2003) o el “análisis de secuencia” (Ronda-León, Mesa-Rábade; 2005).

Eye-Tracking

Qué

Como se puede deducir tras leer el capítulo sobre Percepción Visual, analizando una interfaz desde el conocimiento teórico sobre cómo las personas percibimos visualmente, podemos predecir en gran medida cuál será el comportamiento visual de los usuarios, detectando qué elementos atraerán su atención visual con más fuerza.

Por ejemplo, en función del tipo de elementos que esté buscando visualmente el usuario en cada instante (contenidos, navegación, mapa del sitio web, contacto…), será mayor la probabilidad de que atienda automáticamente a diferentes zonas de la página; un comportamiento que habrá interiorizado a partir de su experiencia previa navegando por otros sitios web. Igualmente sabemos que si un elemento es gráficamente inusual, si presenta características gráficas diferentes a las de sus elementos colindantes, éste atraerá con mayor fuerza la atención del usuario.

No obstante, las interfaces no suelen estar compuestas por formas gráficas simples. Un diseño puede presentar un alto grado de sofisticación visual, sin necesidad de que esto sea consecuencia de una complejidad artificial u ornamental. En estos casos, ser capaz de predecir qué mirará el usuario y en qué orden, se convierte en una actividad propia del mentalismo.

Desde el punto de vista empírico, existe un tipo de pruebas con usuarios que nos permiten estudiar y analizar su exploración visual, denominadas pruebas de eye-tracking o de “seguimiento visual”. El concepto de eye-tracking hace referencia a un conjunto de tecnologías (hardware y software) que permiten monitorizar y registrar la forma en la que una persona mira una determinada escena o imagen, en concreto en qué áreas fija su atención, durante cuánto tiempo y qué orden sigue en su exploración visual (Hassan-Montrero, Herrero-Solana; 2007).

Cómo

Desde el punto de vista procedimental, las pruebas de eye-tracking resultan muy similares a los test con usuarios descritos anteriormente. La diferencia estriba en la tecnología usada para registrar el comportamiento del usuario, y en qué comportamiento se pretende analizar con mayor detalle: su exploración visual.

La mayoría de sistemas de eye-tracking se basan en el uso de cámaras (eye-trackers) que proyectan rayos infrarrojos hacia uno o los dos ojos del participante, infiriendo la zona de la escena visual que el usuario se encuentra atendiendo en cada momento. Podemos diferenciar dos clases de sistemas de eye-tracking: aquellos que se colocan en la cabeza del participante, y aquellos que registran su movimiento ocular desde la distancia, normalmente ubicados y camuflados en el monitor. Estos últimos resultan menos intrusivos (Goldberg, Wichansky; 2003), y por tanto más adecuados para la evaluación de interfaces, donde no resulta crucial que el usuario tenga completa libertad para mover su cabeza.

Tras un breve proceso de calibración del sistema, el participante de la prueba puede dar comienzo a la realización de las tareas que le hayan sido encomendadas, tiempo durante el cual el sistema monitorizará y registrará continuamente su movimiento ocular: fijaciones y “sacadas” (estos conceptos fueron descritos en el capítulo sobre Percepción Visual).

Una vez finalizada la prueba, el software de eye-tracking debe permitirnos analizar los resultados. Para ello, suelen emplearse representaciones gráficas que resumen la ingente cantidad de información que cada participante ha generado con su exploración visual. Para analizar el comportamiento visual de cada participante individualmente, se suelen utilizar representaciones gráficas de su recorrido visual en forma de grafo lineal (figura 3.6), donde cada nodo identifica una fijación, el tamaño del nodo el tiempo de la fijación, y los conectores entre nodos el salto visual de una fijación a la siguiente.

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Fig. 3.6.: Comportamiento visual de cuatro usuarios diferentes sobre una misma página. Fuente: Nielsen (2007).

Para analizar de forma agregada el comportamiento visual de un grupo de participantes, se suelen emplear ‘heatmaps’ o mapas de calor, donde los colores de mayor intensidad señalan las zonas de la interfaz en las que los participantes han fijado su atención con mayor frecuencia (figura 3.7).



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Fig. 3.7.: Mapas de calor sobre tres interfaces diferentes. Fuente: Nielsen (2006b)

Cuándo

Las pruebas de eye-tracking sólo pueden ofrecer información valiosa sobre diseños gráficos elaborados. Pequeños cambios en estos diseños (como cambiar el color de fondo de un bloque, o cambiar la ubicación de un elemento), pueden hacer que los patrones de exploración varíen, por lo que no es una técnica recomendable para su uso iterativo durante el ciclo de desarrollo del producto, sino sólo para su evaluación final.



Limitaciones y problemas

Los actuales sistemas de eye-tracking disponibles en el mercado presentan en su mayoría un alto grado de precisión, fruto de la larga evolución que ha experimentado esta tecnología en las últimas décadas. Sin embargo, sigue siendo una tecnología cara, un hecho que impide una mayor difusión en el entorno profesional.

Otro problema es que, aunque el proceso de calibración visual de los participantes previo a la prueba es rápido y sencillo, existe un significativo porcentaje de personas cuyos ojos no pueden calibrarse (Jacob, Karn; 2003), lo que encarece aún más este tipo de estudios.

Como otras pruebas con usuarios descritas en este capítulo, las pruebas de eye-tracking requieren del evaluador un conocimiento y esfuerzo considerable en la interpretación de los resultados, por lo que su uso inexperto puede conducir a conclusiones erróneas. Una vez más, no obstante, defendemos que cualquier prueba con usuarios resulta más útil que no hacer prueba alguna, aún cuando se comentan errores de interpretación.

Por último señalar que las pruebas de eye-tracking ofrecen datos cualitativos escondidos bajo la apariencia de datos cuantitativos. Analizar una interfaz con 5 participantes generará una gran cantidad de datos, pero desde el punto de vista estadístico, sigue siendo una muestra de 5 sujetos.

Etnografía

Qué

La etnografía constituye una rama de estudio de la antropología que busca estudiar y describir científicamente la conducta, el comportamiento, las creencias y las acciones de los usuarios de una sociedad y una cultura específica. El investigador convive con los sujetos de la investigación para comprender, por propia experiencia y observación directa, el ámbito sociocultural donde están inmersos.



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Fig. 3.8: Diagrama de la aproximación etnográfica.

Es un campo de estudio que emplea principalmente métodos cualitativos, con el objetivo de ayudarnos a descubrir y comprender el comportamiento social de nuestros usuarios. Sus métodos nos permiten predecir o explicar acciones e interacciones que, de otro modo, podrían quedar aisladas y provocar resultados contrarios a los objetivos propuestos en nuestro sitio.

Los estudios etnográficos nos acercan a un conjunto de valoraciones (sociales, culturales, idiomáticas, actitudinales, mentales…) relacionadas con el contexto de uso, que son incluidas en el proceso y que proporcionan, necesariamente, una garantía sobre la objetividad y certeza de explicaciones o descripciones que se hagan sobre dicho contexto.

Cómo

Este tipo de investigación no es utilizada para validar o invalidar hipótesis generales, porque todo depende, como decíamos antes, del contexto de uso y de la gestión de significados.

Con las técnicas etnográficas observamos a las personas en situaciones reales, contextos naturales que nos permiten examinar y analizar sus experiencias y ver el sentido que tienen en sus vidas. Esto no significa que estemos estudiando concretamente a las personas. Son su entorno, su actividad, su situación o los procesos e interacciones que llevan a cabo, el objeto de nuestro análisis.

Podemos optar por estudios prolongados, que requerirán de un análisis más detallado de las observaciones realizadas, materiales audiovisuales y datos recogidos, o por una etnografía rápida (Norman; 2000) (Millen; 2000) que podrá afectar a la reducción de tiempos, objetivos, equipo de trabajo o recursos empleados. Dependiendo de la aproximación etnográfica que empleemos, el material empírico y analítico (Dourish; 2006) se verá ampliado o reducido condicionando la transferencia y utilización de los resultados.

En cualquier caso el observador no deberá comportarse como un simple grabador de eventos. Actúa como un observador que, sin afectar ni ser afectado por el entorno, reconoce la situación de observación, percibe, recoge y descifra lo explícito e implícito, para ofrecer una representación fiel que facilite el proceso analítico.

La forma de hacerlo puede ser a partir de diarios de campo, anotaciones, documentación extraída del propio contexto o bien a partir de métodos y técnicas de indagación, que permiten recoger de los usuarios sus opiniones y experiencias (en posteriores apartados describiremos la entrevista, una de las técnicas más utilizadas en combinación con otras).



Cuándo

Un estudio etnográfico nos aporta datos cualitativos que debemos organizar, comprender e interpretar en fases tempranas, anteriores al proceso de diseño del producto. Aun así, la información obtenida tendrá la función de servir de referencia en posteriores etapas de diseño y desarrollo.

Sin embargo, estos estudios no pueden condicionar el ritmo de producción ni alzarse como instrumentos imprescindibles que retrasen la labor del equipo de trabajo. Norman (2006) cree que es importante separar las observaciones y estudios de campo del diseño conceptual y del análisis de necesidades. Deberían quedar fuera del proceso y tomarse en consideración en la medida que aporten consistencia y reflejen aspectos cruciales, pero no pueden condicionar el ritmo de trabajo o el comienzo del diseño.

Limitaciones y problemas

Mientras que las técnicas descritas hasta el momento tienen una relación más inmediata con la calidad del producto, la investigación etnográfica se enfrenta a serios desafíos para superar la validez y pragmatismo de sus métodos. Su posición frente a otros métodos de DCU puede verse como una diferenciación entre "validar" para lograr la calidad deseada o "inspirar" para llevar a cabo el diseño (Gilmore; 2002). Pero aún cuando el objetivo principal de la etnografía es la "inspiración", no es menos cierto que los equipos de diseño encuentran dificultades para aprovechar y aplicar en su trabajo los resultados extraídos del "mundo real".

Se plantea así una disyuntiva. Por un lado aceptamos que el diseño debe atender al contexto y a los aspectos sociales que influyen en el comportamiento de nuestros usuarios. Pero por otro, encontramos dificultades para integrar la investigación y las metodologías de trabajo en el proceso. Para Räsänen y Nyce (2006) el problema se produce cuando los desarrolladores y diseñadores usan la etnografía como un instrumento para identificar y resolver problemas o para extraer datos estadísticos, en vez de para predecir y explicar resultados. Esto conlleva que reduzcamos todo su potencial al considerarlo un método para producir respuestas a preguntas específicas, en vez de para descubrir necesidades, comportamientos y actitudes.

Por otra parte, mientras que las investigaciones etnográficas son lentas y requieren tiempo y esfuerzo en la observación e interpretación, la tendencia actual en el entorno profesional es la de reducir y acelerar los ciclos de desarrollo de productos al máximo. En consecuencia, resulta complicada tanto su aplicación, como su aplicación correcta.

Atender a grupos excesivamente amplios también puede verse como un problema o limitación. La etnografía debe trabajar con grupos relativamente pequeños, ya que el observador puede que no realice su trabajo correctamente y acabe por recoger tal cantidad de datos que difuminen las posibilidades argumentativas o interpretativas de los mismos.

Otras técnicas destacables

Además de las técnicas descritas, existen muchas otras que ofrecen información muy valiosa acerca de los usuarios. Sin embargo, debido a las limitaciones del presente trabajo, no todas pueden ser tratadas con el mismo nivel de detalle. Por tanto, a continuación ofrecemos una breve descripción de otras técnicas de valor destacable en DCU.



Entrevistas

La información más valiosa sobre la usabilidad de un diseño la obtenemos observando el comportamiento de los usuarios, no preguntándoles. De hecho, revisando las técnicas que involucran a usuarios descritas hasta el momento, comprobaremos que están orientadas principalmente a obtener información objetiva (qué hacen los participantes), y en mucho menor grado información subjetiva (qué dicen).

Cuando Nielsen (2001) afirma que la primera regla de usabilidad es no escuchar a los usuarios, no le falta razón. Como señala el autor, cuando se le pregunta a un usuario acerca de un diseño, su respuesta estará motivada por lo que cree debería responder o quiere ser oído por quien pregunta. Además, si se nos pregunta sobre el porqué de nuestro comportamiento (en este contexto, usando una aplicación), las personas tendemos a racionalizarlo, a completar, reinventar y reinterpretar nuestros recuerdos, y a buscar una causa, aunque la desconozcamos, a nuestras acciones pasadas.

Esto no significa que no podamos obtener información valiosa para el diseño preguntando a los usuarios. Las entrevistas con usuarios son una poderosa herramienta cualitativa, pero no para evaluar la usabilidad de un diseño, sino para descubrir deseos, motivaciones, valores y experiencias de nuestros usuarios (Kuniavsky; 2003).

Durante estas entrevistas, el entrevistador debe mostrarse neutral y no dirigir o condicionar las respuestas del entrevistado. Lo que pretendemos es descubrir información que nos oriente en el diseño, no confirmar nuestras propias creencias sobre cómo son los usuarios.

Una variante interesante de las entrevistas, son los “focus group” (en español grupos focales o sesiones de grupo), en las que un moderador entrevista de forma conjunta a un grupo de usuarios, y donde la interacción entre los participantes nos ofrece información adicional sobre problemas, experiencias o deseos compartidos.



Encuestas

Hasta el momento, las técnicas descritas han sido esencialmente cualitativas. Estas técnicas nos ayudan a encontrar respuesta acerca de los problemas de usabilidad de nuestros diseños, cómo los usuarios interactúan y comprenden el diseño, e incluso qué pueden desear o necesitar. Sin embargo, por su naturaleza cualitativa, estas técnicas no nos permiten delimitar cómo son realmente nuestros usuarios, y en qué se diferencian del resto de la población.

Las encuestas representan una poderosa herramienta cuantitativa para conocer a nuestra audiencia, a través de preguntas estructuradas que deben ser respondidas por una proporción estadísticamente representativa de dicha audiencia. Estas preguntas suelen versar sobre cuestiones demográficas (cómo son), tecnológicas (cómo acceden a Internet), de necesidades y hábitos (cómo y para qué usan Internet), competitivas (qué sitios web suelen visitar), de satisfacción (acerca de nuestro producto), de preferencias (qué les gusta y qué no), y de deseos (qué echan en falta) (Kuniavsky; 2003).

El mayor error a cometer en la realización de una encuesta se encuentra en el sesgo que se puede producir en la delimitación de la muestra; es decir, a quién se invitará a participar, y qué subconjunto de los encuestados será considerado válido.

Por último, debemos recordar que las encuestas, al igual que las entrevistas, tampoco representan una herramienta fiable de evaluación de usabilidad, ya que su objetivo es otro.

Analítica Web

La Analítica Web es definida como la medición, recolección, análisis y documentación de datos de Internet con el objetivo de comprender y optimizar el uso de la Web (WAA; 2009). Bajo el concepto de Analítica Web se engloba una gran cantidad de herramientas y técnicas de investigación, aunque sin duda la más definitoria es el análisis de datos reales de uso del sitio web, ya sea a través de los datos recogidos en ‘ficheros log’ desde el lado del servidor, o a través de aplicaciones de monitorización javascript desde el lado del cliente. Estas últimas ofrecen mayor cantidad de información sobre las acciones de los usuarios, lo que sumado al hecho del lanzamiento de herramientas gratuitas como Google Analytics, ha provocado que en los últimos años hayan ganado mucha popularidad.

Estas técnicas permiten un análisis cuantitativo de las acciones que el usuario realiza sobre un sitio web, pero su principal fortaleza es que, al contrario que otras técnicas cuantitativas, no se basan en muestras, sino en la monitorización del total de los usuarios que están haciendo uso del sitio web. Como consecuencia, se trata de una técnica fiable y muy económica, pues no hay sesgo ni necesidad de invertir en la identificación y reclutamiento de participantes.

Las herramientas de monitorización de uso obtienen y manejan una serie de métricas, a través de las que podemos analizar el comportamiento de nuestros usuarios, tales como (WAA; 2007): páginas vistas, visitantes, visitantes únicos, nuevos visitantes, duración de la visita, click-through, etc.

Como argumenta Rovira-Samblancat (2007), existen muy diversas formas de aprovechar los datos que recogen estas herramientas a fin de mejorar la usabilidad de un sitio web, como: analizar dónde hacen clic los usuarios; comparar el número de abandonos y éxitos de una tarea entre dos páginas con la misma función pero diferente diseño; detectar en qué campo de un formulario se produce mayor número de abandonos; o analizar las rutas de navegación que siguen los usuarios.

Otra información de gran valor que podemos obtener a través de estas herramientas, de cara a mejorar la arquitectura de información del sitio web, es analizar el vocabulario utilizado por los usuarios en sus consultas a través del buscador interno del sitio web. De esta forma podemos estudiar, con datos reales y cuantitativos, el grado de correspondencia existente entre el vocabulario utilizado por los usuarios y el utilizado en el sitio web.



3.3. Documentación del diseño

En cualquier proyecto la comunicación - tanto con el cliente como entre los miembros del equipo- resulta fundamental en la consecución de los objetivos fijados. Como diseñadores, además de ser capaces de extraer de los usuarios y el cliente toda aquella información relevante para nuestro trabajo, debemos también ser capaces de comunicar de forma efectiva y precisa los resultados de análisis e investigación, así como las decisiones de diseño que se deriven.

La comunicación y el flujo de información en el proyecto pueden realizarse de muy diversas formas, aunque sin duda su documentación es el medio más estable, efectivo y fácilmente reutilizable. Documentar consiste en registrar ideas y conceptos de diseño, no sólo con el fin de posibilitar su comunicación, sino también de preservar ese conocimiento – es común que los miembros de un equipo cambien a lo largo del proyecto -. Estos documentos, en el contexto del diseño de interacción, suelen denominarse “entregables” (del inglés ‘deliverables’).

La elección del tipo de documentación a emplear debe realizarse a partir de su eficacia comunicativa, algo que podemos deducir de nuestra experiencia como diseñadores. Como vimos en el capítulo sobre la cognición, a las personas les cuesta interiorizar nuevas ideas y conocimiento, por lo que suelen buscar reglas o patrones que sinteticen o resuman esa información. Una de las herramientas que podemos usar para facilitar esta comunicación es la narrativa, es decir, estructurar una serie de hechos en un marco temporal, de tal modo que la sucesión lógica facilite su comprensión y asimilación. Como es sabido, las “anécdotas”, las historias personales, son más fáciles de recordar que los datos; la historia de cómo un usuario intenta afrontar un proceso interactivo y los problemas con los que se encuentra, puede tener más poder comunicativo que una gran cantidad de datos estadísticos sobre el uso del sitio web.

Otra herramienta – no excluyente – es el pensamiento visual. Con este concepto nos referimos a nuestra capacidad de traducción y representación de nuestros modelos mentales a formas visuales - un tema que ya revisábamos en el capítulo sobre modelos mentales-. A partir de estos modelos visuales otros podrán abstraer y construir su propio modelo mental acerca del problema. Pero estos modelos visuales no sólo debemos entenderlos como un medio para comunicar ideas, sino más allá, como uno para compartir visualmente, pensar y resolver problemas de diseño cooperativamente.

Aunque no existe normalización o estandarización en lo que a tipos de entregables - ni su proceso de desarrollo- se refiere, sí existen ciertas convenciones o estándares ‘de facto’. Partiendo de los trabajos de Brown (2007) y Morville (2009), a continuación exponemos algunos de los tipos de documentos más comúnmente usados por diseñadores y arquitectos de información, clasificados en tres categorías: documentos de proyecto, de investigación con usuarios y de diseño.



Documentos de proyecto

Un proyecto puede contar con suficientes recursos económicos, humanos y tecnológicos, y no obstante fracasar debido a una mala gestión. La gestión de proyectos es, precisamente, el nombre que recibe la disciplina dedicada a la planificación, coordinación y organización de los recursos con el fin de alcanzar los objetivos del proyecto, dentro de los límites temporales y económicos definidos.

El presente trabajo asume que no es tarea del diseñador llevar a cabo la gestión del proyecto, pero sí que participará activamente en la toma de decisiones sobre las estrategias que contextualizarán, condicionarán y guiarán el trabajo de diseño.

Diagramas de Gantt

Los diagramas de Gantt reciben su nombre de Henry Gantt, considerado uno de los “padres” de la gestión de proyectos como disciplina. Estos diagramas son un tipo de gráfico de barras, donde cada barra representa un elemento -como por ejemplo la actividad o tarea a desarrollar-, y sus fechas programadas de inicio y fin. Por tanto, la función de este tipo de diagramas no es otra que representar la planificación o programación temporal de un proyecto. Para su elaboración se pueden usar desde aplicaciones específicas hasta aplicaciones de hojas de cálculo (coloreando celdas).



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Fig. 3.9: Ejemplo de diagrama de Gantt. Fuente: http://www.spottydog.u-net.com/guides/faq/faq.html

Un medio que nos puede facilitar la tarea de programar actividades en el contexto de proyectos bajo la filosofía del DCU, es partir de diagramas de Gantt "marco". En estos diagramas de referencia no se detallan los tiempos y fechas de cada actividad, pues no responden a ningún proyecto concreto, pero sí nos ofrecen una visión general del orden cronológico que debe ocupar cada actividad, así como su duración relativa al resto de actividades. Como ejemplo podemos analizar el "diagrama del proceso de diseño" (Spencer, Warfel; 2007) de la figura 3.10.



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Fig. 3.10: Diagrama del proceso de diseño  (Spencer, Warfel; 2007).

Análisis Competitivo

Nuestro proyecto web, una vez online, tendrá que competir inevitablemente por la atención de los usuarios con otros sitios web de naturaleza similar. Una de las formas que tenemos para afrontar este reto es precisamente investigar a la competencia y detectar las mejores prácticas (en nuestro caso, de diseño), para obtener con su aplicación una ventaja competitiva. Esta forma de innovación aditiva está condicionada por nuestra capacidad para detectar qué es lo que otros hacen mejor que nosotros, y no terminar empeorando nuestra solución tomando por válidas decisiones de diseño menos eficaces. Además, debemos recordar que es una técnica poco adecuada en contextos donde las mejores prácticas se concentran en un único competidor. 

El análisis competitivo tiene dos dimensiones principales: competidores y criterios de análisis (Brown; 2007). Ya que el número de competidores a los que se enfrente nuestro proyecto puede ser muy elevado, elegiremos para el análisis un grupo reducido, lógicamente los de mayor éxito. A continuación debemos determinar cuáles serán los criterios de comparación, es decir, qué tipo de soluciones de diseño vamos a analizar y comparar entre los competidores.

La forma de medir los criterios depende en gran medida de la naturaleza de los mismos. En ocasiones podremos usar valores binarios para indicar si los competidores cumplen o no el criterio (ej.: “¿se utiliza en la home una nube de etiquetas?”); en otras ocasiones se podrán utilizar puntuaciones, indicando el grado en que se cumple el criterio (ej.: “cantidad de publicidad”); en otras ocasiones valores numéricos exactos (ej.: “peso en Kb de la página de inicio”); y en otras descripciones textuales del resultado de comprobar el criterio en cada competidor.

La forma de documentar el resultado del análisis competitivo puede variar enormemente, dependiendo, una vez más, de los criterios elegidos para el análisis. En el caso de valores binarios se pueden representar mediante una simple hoja de cálculo coloreando celdas, en forma de matriz “competidores x criterios”. Cuando los valores son cualitativos o cuantitativos se recomienda el uso de gráficas que sinteticen visualmente los datos como, por ejemplo, en la propuesta de Hawley (2009).

Para determinados criterios, como aquellos que pretenden comparar el ‘layout’ o distribución de contenidos en las páginas de los competidores, se pueden emplear ilustraciones esquemáticas como la de la figura 3.11 (Brown; 2007):



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Fig. 3.11: Representación esquemática de varios ‘layouts’ (Brown: 2007).

Inventarios de Contenido

Cuando nos enfrentamos a la tarea de definición o reestructuración de una arquitectura de información, el primero de los problemas que debemos resolver es determinar el volumen de información a organizar, su naturaleza, audiencia, granularidad, relevancia y localización. La forma tradicional de documentar los inventarios de contenido es a través de hojas de cálculo, ubicando en filas cada pieza de información, y en columnas los diferentes campos o metadatos a registrar.

En Usability.gov (http://www.usability.gov/design/inventory.html) proponen los siguientes campos a incluir en el inventario:


  • La temática general del contenido.

  • El título.

  • URL (o nombre del fichero).

  • Breve descripción del contenido.

  • Fecha de creación.

  • Fecha de la última revisión o modificación.

  • Autor o creador (si se conoce).

  • Responsable actual del contenido.

  • Fecha en la que debe ser revisado el contenido.

  • Fecha de caducidad del contenido.

  • Páginas enlazadas en el contenido.

  • El “estatus” del contenido. Es decir, qué acciones hay programadas o se están realizando sobre éste (ej.: revisión, eliminación, adaptación…).

Veen (2002) propone un conjunto de campos que presenta algunas diferencias, además de ofrecer una plantilla en Excel para la elaboración de estos inventarios:

  • Identificador del contenido (facilitándonos su gestión).

  • Nombre (título o descripción).

  • URL o localización.

  • Tipo de documento. En este caso no se refiere a su formato (html, pdf, etc…), sino al tipo documental (notas de prensa, información legal, ficha de producto, etc…).

  • Palabras clave que describan la temática del contenido.

  • Responsable o Autor del contenido.

  • ROT. Acrónimo que se refiere a Redundante, Obsoleto o Trivial. Con este campo se pretende identificar los contenidos que pueden ser candidatos a eliminación.

  • Notas: cualquier información adicional que pueda resultar de utilidad sobre el contenido.

La elaboración de inventarios de contenido es una de las tareas más complejas, meticulosas y probablemente aburridas que deben acometer los arquitectos de información. Además, algunos autores defienden que su elaboración puede resultar incluso contraproducente.

Reichelt (2006) opina que la creación de inventarios detallados es una de las peores decisiones que se puede tomar si se pretende lograr una buena arquitectura de información, ya que al hacerlo perdemos la perspectiva sobre cómo estos contenidos deberían estructurarse y relacionarse en la nueva arquitectura de información. Maurer (2006) opina lo contrario, argumentando que no es posible crear arquitecturas de información desconociendo la naturaleza en detalle de los contenidos. Por otro lado Rosenfeld (2006) afirma que el problema (de este debate) se encuentra en la visión tradicional que se tiene de los inventarios de contenidos, en la que se entienden como un documento estático – una instantánea del contenido – en vez de como un proceso.

Documentos de investigación con usuarios

La filosofía del diseño centrado en el usuario determina que, con el objetivo de que el resultado final sea usable, el proceso de diseño debe estar dirigido por los usuarios; sus necesidades, habilidades, conocimientos, modelos mentales, objetivos, experiencia y contexto. Además, esta filosofía también nos indica que son precisamente los propios usuarios la mejor fuente de información acerca de la usabilidad de cualquier diseño.

Toda esta información, como vimos en el anterior capítulo, puede extraerse por diferentes técnicas de investigación, como encuestas, entrevistas, analítica web, card sorting, test de usuarios, etc.

Con el objetivo de que la información que extraemos de la investigación con usuarios resulte útil y posibilite la toma de decisiones de diseño acertadas, debemos representarla, sintetizarla y estructurarla en documentos.

Personas’ y ‘Scenarios’

La técnica ‘Persona-Scenario’ (Copper; 1999) (Cooper, Reimann, Cronin; 2007) - que traducimos como ‘personaje-escenario’- pretende sintetizar la información extraída en etapas de indagación de la audiencia a una serie de documentos (o fichas) que representarían arquetipos de usuarios. Mientras que la identidad de estos personajes es inventada (nombre, fotografía, etc.), la información sobre sus necesidades, motivaciones, actitudes y comportamientos debe esta basada en datos reales extraídos de usuarios potenciales o reales del sitio web a diseñar. Es decir, se trata de arquetipos de usuarios, no de estereotipos. Los personajes suelen contextualizarse con escenarios o descripciones de situaciones de uso concretas.

La función de estos documentos es potenciar en el diseñador la empatía con el usuario final, facilitando la toma de decisiones de diseño centradas en los usuarios representados, y no en suposiciones o ideas vagas acerca del público al que nos dirigimos en el sitio web. Además, facilitan la toma de decisiones de diseño cooperativas, ya que con ellos los diferentes miembros del equipo pueden compartir un mismo modelo mental acerca del usuario final.

En la elección de los personajes nos enfrentamos a la problemática de la diversidad de la audiencia, que describíamos en el capítulo sobre la Experiencia del Usuario. Deberemos conseguir que los personajes creados (que no deben superar los 7 u 8), representen al mayor porcentaje posible de la audiencia, y que sus características no se solapen entre sí (de poco sirve tener dos personajes que comparten demasiadas propiedades, y por tanto representan arquetipos de usuarios muy similares).

La información de estos documentos puede estar representada de diversas formas, aunque la forma más común suele ser mediante el uso de la narrativa, tal y como Wiggins (2009) demuestra en su artículo. La ficha de cada personaje suele incluir además una fotografía (algo que ayuda a humanizarlo), datos personales, palabras clave, e incluso representaciones gráficas que sinteticen visualmente su perfil (conocimientos, intereses, motivaciones…), tal y como podemos observar en el ejemplo de la figura 3.12.

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Fig. 3.12: Ficha ‘persona-scenario’ (Warfel; 2007).

Documentos de diseño

Diseñar es un proceso que parte de lo general a lo específico, de la idea a su materialización, de lo abstracto a lo concreto. Los primeros pasos son investigar a la audiencia, analizar el entorno competitivo, o analizar la naturaleza del contenido que pretendemos comunicar. Sobre esta información comenzamos la propuesta de soluciones de diseño, tomando decisiones acerca de cómo estructurar el contenido, cómo presentar la información en las diferentes páginas, o cuáles serán las posibilidades interactivas del sitio web.

A continuación se describen algunos documentos dirigidos a registrar este tipo de decisiones.

Wireframes

Los wireframes son esquematizaciones de la interfaz, documentos en los que se representa cómo deberá ser la distribución, ordenación y relación de los diferentes elementos en cada una de las páginas (o tipos de páginas) del sitio web.

Quién deba llevar a cabo la elaboración de los wireframes no deja de ser una cuestión controvertida. Como señala Brown (2007), estos documentos desdibujan la línea que separa la arquitectura de la información del diseño gráfico.

Se suele diferenciar entre wireframes de “baja fidelidad” y de “alta fidelidad”, aunque no se trate de dos categorías con límites definidos. En los primeros se representa el esqueleto de la interfaz, la distribución de los diferentes bloques de contenido y, en algunos casos, el rotulado. Los de alta fidelidad incluyen mayor detalle visual, como imágenes, colores, tipografías… Las ventajas de unos y otros son obvias. Los primeros son más fácilmente elaborables y modificables, mientras que los segundos ofrecen una imagen más fiel y realista del diseño final de las páginas.

En la figura 3.13 podemos observar un wireframe de baja fidelidad, extraído del trabajo de Candamil-Llano y Guevara-Hurtado (2009b), quienes describen detalladamente un caso práctico de elaboración de wireframes.

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Fig. 3.13: Wireframe de baja fidelidad (Candamil-Llano, Guevara-Hurtado; 2009b)

Entre las herramientas que pueden utilizarse en la elaboración de wireframes, podemos destacar (Ronda-León; 2007) (Barber; 2009):



  • Herramientas generales de diagramación:

    • Microsoft Visio: Fink (2005) y Abbett (2008) ofrecen ‘stencils’ de Visio específicamente ideados para la elaboración de wireframes.

    • OmniGraffle: En graffletopia.com podemos encontrar 'stencils' para elaborar wireframes para esta aplicación.

  • Herramientas específicas:

    • Balsamiq (http://www.balsamiq.com)

    • Axure (http://www.axure.com)

    • The Pencil Project (http://www.evolus.vn/Pencil/) (Gratuita)

Otros recursos de interés son el artículo de Howard (2009), en el que se ofrecen 20 consejos prácticos para la elaboración de wireframes, o el de Olsen (2006), pequeño tutorial sobre el uso de Microsoft Visio en la documentación mediante wireframes. 

Diagramas de interacción

Documentar el diseño de interacción consiste en representar el comportamiento interactivo de la aplicación o sitio web, es decir, cómo la aplicación responderá a las acciones del usuario. La diferencia principal de los diagramas de interacción frente a otros documentos de diseño, es que estos describen la dimensión dinámica, temporal, en movimiento e interactiva del diseño.

La diagramación de la interacción puede hacerse a través de dos tipos de documentos. Por un lado se pueden usar secuencias del estado de la interfaz (mezcla entre un wireframe y un storyboard), tal y como podemos ver en la figura 3.14, extraída del trabajo de Scott (2005).

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Fig. 3.14: Secuencia del estado de la interfaz. Podemos apreciar cómo la aplicación responde a las acciones del usuario; qué cambios se producen en la interfaz en función de las acciones del usuario.  Fuente: Scott (2005).

El segundo tipo de documento es el conocido como diagramas de flujo de interacción. En estos documentos las posibles acciones del usuario y las respuestas del sistema se representan en forma de diagramas, mediante elementos (nodos) y conectores. El significado de cada elemento, así como de la relación definida por los conectores, suele codificarse mediante su forma gráfica, y explicitarse mediante leyendas descriptivas.

Aunque puede usarse el vocabulario gráfico que se desee (una vez más, no existe normalización), uno de los vocabularios gráficos más extendidos y populares es el propuesto por Garrett (2002), del que podemos ver un ejemplo de aplicación en la figura 3.15.

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Fig. 3.15: Diagrama de Flujo de Interacción (Garrett; 2002).

Patrones de diseño de interacción

Los patrones de diseño fueron originalmente propuestos por el arquitecto Christopher Alexander en el contexto del diseño y construcción urbanística, quien los definió como soluciones a problemas que se usan repetidamente en contextos similares con algunas variantes en la implementación. Esta idea ha sido importada al mundo del diseño de interacción.

Un patrón de diseño responde qué hay que hacer, pero integrando un contexto y objetivos concretos (Welie, Veer, Eliëns; 2000). Los patrones de diseño son, por tanto, específicos, sólo aplicables a contextos determinados, y suelen incluir ejemplos concretos de aplicación (Henninger; 2000)(Henninger, Oltman; 2002). Su naturaleza específica es lo que los diferencia de las directrices de usabilidad o heurísticas, ya que los patrones de diseño incorporan además el resultado deseado (Spool; 2003) (Henninger; 2001).

Aunque los patrones de diseño pueden estructurarse de muy diversas formas (no existe normalización), suelen compartir los siguientes campos (Moreno, Sánchez-Segura; 2003) (Hernández-Hernández et al.; 1998) (Malone et al.; 2005) (Varela-Tabuyo; 2005):



  • Título o nombre del patrón: Debería ser claro, conciso, significativo y sugestivo respecto al problema abordado.

  • Problema: Descripción del problema de interacción abordado.

  • Principio/s de usabilidad: Determina sobre qué principios o criterios de usabilidad se sustenta el patrón.

  • Contexto: Descripción del contexto o situación de interacción para la que puede ser aplicado el patrón.

  • Representación visual: Se trata de un elemento opcional, en el que se representa visualmente la esencia o resumen del patrón (diagramas, esquemas, capturas de interfaz,...).

  • Solución: Este es el elemento principal de un patrón, donde se describe de forma clara y precisa qué decisión de diseño será la más adecuada para solucionar el problema de interacción.

  • Consecuencias: Impacto de la decisión de diseño sobre otros elementos y atributos del producto.

  • Beneficios: Se argumentan las ventajas y beneficios en términos de usabilidad que implica la aplicación del patrón.

  • Ejemplo: Se muestra un ejemplo de aplicación con éxito del patrón, normalmente de forma gráfica.

  • Patrones relacionados: Relación del patrón con otros patrones similares, como aquellos destinados a solucionar el mismo problema en contextos diferentes.

  • Bibliografía: Fuentes de información sobre los que se fundamenta el patrón o a través de las cuales poder ampliar información.

  • Comentarios: Posibilitan que otros puedan aportar información, experiencias y opiniones sobre el patrón.

  • Autor: Persona que propone el patrón.

  • Palabras clave: Describen los conceptos principales tratados en el patrón.

  • Copyright: Información sobre los derechos de autor del patrón.

Actualmente existen numerosas librerías o repositorios de patrones de diseño accesibles online, entre los que cabe destacar:

  • Yahoo! Pattern Library (http://developer.yahoo.com/ypatterns)

  • Welie.com, Patterns in Interaction Design (www.welie.com)

  • UI-Patterns, User Interface Design Pattern Library (www.ui-patterns.com)

Los patrones de diseño de interacción suponen una valiosa herramienta como soporte a la toma de decisiones de diseño acertadas, sustentadas en base al conocimiento compartido y derivado de soluciones alcanzadas previamente para problemas y contextos similares. Por ello, son un medio muy recomendable para registrar el conocimiento del equipo de diseño, permitiendo su reutilización posterior.

Esto no significa que debamos acatar cualquier patrón de diseño como una solución universal e inamovible para el problema descrito. Un patrón de diseño no debe considerarse una respuesta a un problema, sino el punto de partida en el proceso de toma de decisiones de diseño. Una vez analizamos la solución que plantea un patrón de diseño, debemos preguntarnos: ¿podemos aportar una solución que mejore la experiencia del usuario?.

Como ejemplo de innovación, podemos tomar la propuesta de Mac Funamizu, quien nos descubre una nueva manera de indicar a los pasajeros del metro su situación exacta y el recorrido de estaciones para la línea que han tomado, redimensionando el espacio y superando límites que en realidad no existían. 

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Fig. 3.16. Ejemplo de una posible alternativa en la forma de orientar a los pasajeros del metro. Fuente: http://petitinvention.wordpress.com/2009/03/08/train-ceiling-as-info-screen/

Mapas de sitio web

Mientras que los diferentes documentos de diseño expuestos hasta el momento registran diferentes facetas o dimensiones del diseño (por ejemplo, los wireframes registran la organización de los contenidos dentro de cada página, mientras que los patrones de diseño registran soluciones corroboradas a problemas recurrentes), los mapas del sitio web lo que persiguen es ofrecer una visión global del producto, su estructura general.

En estos documentos lo que se representan son las diferentes piezas de contenido (o grupos de piezas), y su relación. Ya que las piezas (y grupos) de contenido pueden tener muy diversos tipos de relaciones entre sí, normalmente las relaciones representadas suelen reducirse a las más relevantes, es decir, las jerárquicas.

Representar una jerarquía de elementos puede hacerse de muy diversas formas. Se puede simplemente crear un índice, donde cada ítem hijo se encuentre tabulado respecto al ítem padre, o se pueden usar diagramas en forma de árbol, donde las relaciones entre unidades se representen como conectores, los ítems como nodos, y el nivel jerárquico venga determinado por su ubicación vertical (figura 3.17).



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Fig. 3.17: Jerarquías de elementos

Los mapas de sitio web, como documentos de diseño, tienen la peculiaridad de que suelen dar pie a sistemas de navegación que responden al mismo nombre, englobados por Rosenfeld y Morville (2002) bajo la categoría de sistemas de navegación suplementarios. El objetivo de los mapas de sitios web como sistemas de navegación es permitir al usuario obtener una visión global del sitio web, y servir de vía directa de acceso a las principales secciones o grupos de contenido del sitio web (véase ejemplo de la figura 3.18).



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Fig. 3.18: Mapa del sitio web de Microsoft.com

No obstante, la popularidad de estos mapas de navegación ha ido variando a lo largo de los años. Uno de los objetivos principales que motivaban la inclusión de estos mapas era que facilitaban la tarea de los robots de los buscadores, mejorando la indización del sitio y por tanto su posicionamiento en los resultados de búsqueda. Sin embargo, desde que Google introdujo el concepto de mapa de sitio web en XML - ficheros cuya función es indicar la ubicación de cada pieza de contenido al robot de forma directa- los mapas de sitio web tradicionales han perdido popularidad entre las tácticas de optimización para buscadores.



Sin embargo, aún persisten como sistema de navegación suplementario, aunque como demuestra La (2009) a través de numerosos ejemplos, lo que se está produciendo es un cambio en su presentación y ubicación. Si tradicionalmente los mapas se ubicaban tras un enlace de acceso (que recibía el nombre de ‘mapa del sitio’ o ‘site map’) ubicado en zonas superiores de la página, actualmente se percibe la tendencia de presentarlos directamente ubicados en el pie de todas las páginas del sitio. En el ejemplo de la figura 3.19 vemos cómo se presenta una versión reducida del mapa del sitio web a pie de página, incluyendo además un enlace al mapa completo.

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Fig. 3.19: Mapa del sitio web de Apple.com


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