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La revisión bibliografía es una técnica muy común en la mayoría de las investigaciones  de casi cualquier campo del saber, pero por el contrario tiene un uso escaso en HCI.

La finalidad de este post es presentar la técnica de revisión bibliografía, indicar sus ventajas y mostrar su aplicación.

La revisión bibliografía es el proceso por cual se considera la literatura existente sobre el tema que se va a investigar.

Esto podía parecer una forma rimbombante de llamar a los “googlazos”, pero el proceso es un poco más complejo. Veámoslo.

La revisión bibliografía permite que centremos nuestra investigación mediante la consideración de trabajos anteriores. Para ello, lo primero que debemos hacer es identificar los términos o “keywords”  que van a guiar nuestra investigación, estas palabras clave son las que nos permitan localizar  los trabajos previos.

Es importante identificar los trabajos previos publicados para poder focalizar, definir, contrastar o aprovechar la información obtenida, y por que así ayudas a que crezca el cuerpo teórico del HCI. Aunque no te des cuenta, cada pieza de información que aportas a tu proyecto, al equipo o a tu cliente, difunde conocimiento HCI.

Con nuestra lista de keywords realizamos búsquedas en las fuentes. Esto puede ser consultar manuales, búsquedas en bibliotecas o consultas en bases de datos.  Lo más normal es que las fuentes nos aporten nuevas keywords. Por eso tener una lista nos ayuda a mantenernos centrados en los objetivos de la investigación.

Una vez localizadas las referencias obtendremos un lista de referencias, esta lista se  la suele llamar  “lecturas preliminares” suelen considerarse de 20 a 50 referencias, ya, lío, no tengo tiempo para esto. La buena noticia es que las publicaciones científicas tienen un formato que incluye un resumen en pocas lineas.
Parece obvio, pero hay un orden de relevancia de las referencias, un  libro o un articulo en una revista especializada suele aportar más información que un post.

Ok, es posible que tengas más referencias de la que puedes manejar, por lo que una buena opción es ordenar la información en un  mapa conceptual.

Un mapa conceptual, es un diagrama del topic que estamos analizando, en el  que se indican las referencias ordenadas por keywords, junto con la referencia bibliografía (titulo, autor y año). Los mapas conceptuales no se suelen incluir en las publicaciones de las  investigaciones, pero creo que puede ser un buen anexo, ya que ayudan a contextualizar los datos y referencias.

Vale, muy bien, ¿pero todo esto para que me vale a mi? Principalmente para que no pierdas tu tiempo en algo que esta claro y es aceptado por toda la comunidad profesional, segundo, te ayuda a centrar tu investigación, identificando los “topics” de otros autores y  ayudándote a definir las variables de tu proyecto. Tercero, es una buena fuente de ideas para tu diseño de investigación. Si tienes que llevar a cabo investigaciones, la mejor forma de aprender es haciendo y viendo como otros lo han hecho.

Por ejemplo,  en nuestro proyecto estamos interesados en “el diseño centrado en el usuario”.

Lo primero que se nos pasa por la cabeza es buscar en internet, pero no encontramos una definición unitaria. Esto supone un problema. Por lo que decidimos revisar la bibliografía.

Comenzamos  definiendo nuestras keywords.  Como la literatura se encuentra en su mayoría en ingles usaremos este idioma.

Mi lista de keywords es esta:

User-centered desing, UCD, contextual inquiry, customer-focused design, ISO 13407, ISO 9241,  empathic design, participatory design, usability engineering, usability testing, user experience design, UXD, user-focused design, user-friendly design.

Con mis keywords consulto las  bases de datos, las publicaciones especializadas,  google sholar , o la biblioteca.

Mis referencias son:

• User-Centered System Design: New Perspectives on Human-Computer Interaction. D. Norman & Draper, 1986.
• Criteria for selecting methods in user-centred design . N. Bevan, 2009.
• User-Centered Design. C. Abras, D. Maloney-Krichmar, J. Preece. in  Encyclopedia of  Human-Computer Interaction. W. Bainbridge ,2004.
• Bluffer’s guide to ISO 9241. Davis Travis, 2009.
• Hedonic, emotional, and experiential perspectives on product quality. M. Hassenzahl in Encyclopedia of Human Computer Interaction. C. Ghaoui, 2006.
• Usability inspection methods  Jakob Nielsen In Conference on Human Factors in Computing Systems 1994.
• Spark Innovation Through Empathic Design. D. Leonard, J.F. Rayport. Harvard Business Review, 1997.

Y el mapa conceptual es:

Clicar sobre la imagen para ampliar.

Listado de lecturas y breve resumen de libros HCI. Este listado se basa en mi gusto y criterio personal. Espero que pueda ser de utilidad para ti.

Diseño de interfaces de usuario
Shneiderman B. y Plaisant C.
4ª Edición. Pearson. 2005.
Isbn: 978-84-205-4803-6.

Este libro libro debería ser libro de texto de los cursos de diseño de interfaz que se quieran dar  íntegramente en idioma español.

Para mi, es la mejor referencia en castellano. Proporciona una visión global de los procesos de desarrollo del interfaz, da una bastante buena introducción a las técnicas de investigación con usuarios y permite que te familiarices con los componentes de construcción de las interfaces. Si no tienes formación técnica te va a ayudar a  que te entiendas con los desarrolladores.

✌ Lo mejor: Este libro te aporta muchísimas referencias, tanto de proyectos, productos, investigaciones, como bibliográficas. Te explica la razón de ser de la usabilidad y contextualiza muy bien la practica profesional.

☹ Lo peor: Es viejuno, las capturas de pantalla resultan un poco retro, y si eres muy joven a veces habla de cosas que son puro vintage. Es tocho, funciona para leerlo en plan estudio, no como novela en la mesilla de noche.

Human- Computer interaction
Dix A. y otros.
3º edición. Pearson.
Isbn: 0130461091.

Muy buena referencia, me encanta, vale, es caro, es tocho, esta en ingles, pero es como la biblia del HCI teórico. El libro  se divide en 4 partes, la primera parte, que sirve de introducción al HCI  es genial,  esta parte son 4 capítulos, en el primero se explica como funcionamos los humanos, nuestros sentidos, nuestra percepción, nuestra memoria, en el segundo como funcionan los ordenadores, los periféricos, los controles, en el tercero que es interacción, modelos, como se analiza, interfaces y el cuarto paradigmas de interacción.

Esta primera parte del libro se suele incluir en los planes de lectura de los posgrados de HCI o asimilados de las universidades inglesas.

✌ Lo mejor:  Potencia tus superpoderes de consultor. Ayuda a que un montón de cosas que nunca entendías tengan sentido, el capitulo 5 diseño de interacción deberían venderlo por separado, mi guía de referencia rápida de consultoría favorita.
☹  Lo peor:  Caro, pesado, voluminoso, encuadernación dura, no se puede llevar en el metro, no hace gracia prestarlo.

Interacaction design
Preece J. y otras.
2ª edición. Wiley.
Isbn: 0471492787.

Este es libro vale su peso en oro, si llevas una temporada trabajando en HCI, pero aun notas que hay cosas que no acaban de tener sentido para ti, esta es tu lectura. Muy bueno, a la altura de los anteriores, pero con un enfoque mucho más practico

✌ Lo mejor: los testimoniales, lo bien que se lee, la cantidad de ejemplos que tiene, la sensación de “¿dónde había estado este libro toda mi vida?”

☹ Lo peor: Esta era mi mina de oro particular, casi todo lo que digo que parece interesante lo he sacado de aquí. También las capturas retro.

If you are like me, you really care about user experience. You care about human factors, ergonomics, usability, user-centered design, information architecture, and all that other great stuff. You have a deep, sincere empathy for users. If you are like me, you truly enjoy UX and everything it stands for. You care about users, you like research, and you like to help other people. You’re hip on UX. Maybe you’re in love with UX.

In Selling Usability.

Uno de los factores que influye en la auto-percepción de satisfacción de uso de una interfaz es el grado de carga mental que experimenta el usuario.

La carga mental es la cantidad de esfuerzo mental deliberado (*esto puede ser debido a múltiples factores, por ejemplo, al objetivo de la tarea, a la información que se maneja, a las exigencias de tratamiento de la información, a los modelos mentales, la carga de memoria y de decisión, y a las respuestas que debe dar la persona) que debemos realizar para conseguir un resultado concreto.

Pero modelizar la carga mental no resulta sencillo. Una forma de establecer la carga mental es medir indicadores. Esto es lo que hace el método LEST.

El método LETS fue diseñado por el Laboratorio de Economía y Sociología del Trabajo  del CNRS y permite evalúa las condiciones del trabajo mediante la opinión de la persona que ocupa el puesto evaluado. El método LEST dedica un punto de análisis a la carga mental a partir de cuatro indicadores. Estos indicadores son:

• Exigencias de tiempo. En el cuestionario se divide entre trabajos repetitivos y trabajos no repetitivos, se auto-evalúan.
• Complejidad-rapidez. Cantidad de información que debe memorizar el usuario, o número de elecciones a efectuar, esto se relaciona con el tiempo empleado en  realizar la tarea.
• Atención. Mide el grado de concentración y durante cuanto tiempo ha de mantenerse esa concentración.
• Minuciosidad. Se tiene en cuenta en trabajos de precisión como una forma especial de atención.

Para su aplicación se realiza una entrevista estructurada con el trabajador, y los resultados se cotejan con una tabla. Esta tabla ha sido obtenida mediante diversas investigaciones y es estándar (hay un ejemplo de la tabla en la ficha técnica del INSHT).

Si bien este método esta diseñado para el sector industrial, para cadenas de montaje y puestos que requieren poca especialización, puede resulta interesante  incluir en ciertos análisis de usabilidad el concepto de carga mental, como complemento al análisis de tareas.

Referencias:

• ISO 10075.
• Descripción del método LEST y cuestionario de observación.
• Ejemplo de aplicación del método.
• Otras publicaciones del INHST sobre carga mental.

* Tomado de NTP 659: Carga mental de trabajo: diseño de tareas del INSHT.

El uso de estadística en la aplicación de las técnicas de usability engineering, es la mejor forma de garantizarnos la consistencia de nuestros resultados. Esta consistencia es vital, por ejemplo cuando se realizan test de usuarios, ya que los resultados suelen afectar a las decisiones de diseño del producto, y el producto afecta al negocio.

Debido a estas implicaciones se requiere cierto grado de certeza a la hora de aceptar los datos y la investigación del informe de test de usuarios.

Este post es el ultimo de una serie de 3, y en el nos vamos a centrar en el informe de resultados empleando el modelo CIF.

CIF son las siglas de Common Industry Format, un modelo unificado de informe de test de usabilidad, que se basa en la definición  de usabilidad de la ISO 9241-11

Usabilidad como la capacidad de  que un producto puede ser usado por usuarios específicos para alcanzar objetivos específicos con eficacia, eficiencia y satisfacción en un contexto de uso específico.

El CIF fue creado por el  IUSR group, un grupo de expertos en usabilidad, vinculada con NIST, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología, que es una agencia del gobierno norteamericano y varios  miembros de la industria del software con el fin de  reducir los costes indirectos derivados de los problemas de usabilidad del software, mejorar la productividad de los usuarios, y definir y validar la usabilidad del software.
Todo esto es muy interesante pero ¿En que me beneficia emplear este modelo?

La razón principal es que permite ahorrar tiempo en el diseño del documento de informe, ayuda a centrar el análisis y la metodología en la definición del estudio, y nos permite empezar desde una posición avanzada, con un estándar definido y reconocido por la industria, permitiendo que nos centremos en lograr informes mucho más eficientes y que logren comunicar de una forma  más efectiva.

También permite que el experimento se pueda reproducir, ya que en CIF indica como se ha llevado a cabo y aporta datos sobre el proceso de captación, métricas que se han considerado, definición de usabilidad empleada en la evaluación, tareas evaluadas y forma de valorar el éxito o el fracaso de una tarea y percepción subjetiva de la unidad experimental.

Este ultimo aspecto me parece muy relevante. Un formato estandarizado que permite generar conocimiento acumulativo y dotar a los proyectos de UX Strategy con continuidad en el tiempo.

Pero ¿cómo se plasma este conocimiento acumulativo? Principalmente sirviendo de herramienta para la mejora gradual de la usabilidad del producto mediante las distintas oleadas de consultoría a las que puede estar expuesto el proyecto, que como todos sabemos pueden ser llevadas a cabo por distintas personas e incluso, distintos proveedores.

Si existe un documento marco de test de usabilidad, donde se define que variables se deben tener en cuenta, como medirlas y como implementar las mejoras, todo el ciclo de análisis de usabilidad y su aplicación parece que pueden permitirnos obtener resultados más coherentes.

Existen dos versiones de CIF, la versión 1.0 y la 2.0 esta ultima del 2001, el documento se encuentra en ingles, pero próximamente liberaremos una versión traducida al español.

Referencias:

• Cif Version 2.0 (PDF)

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★ Quizás te interesa leer: Estadística para HCI 1. Introducción

Estadística para HCI 2. Diseño de investigación

El diseño de investigación o diseño experimental es un plan general de investigación para contrastar la hipótesis.

Una hipótesis es una afirmación respecto a una característica de una población.

Todas las investigaciones o estudio estadístico, de forma general, se componen de los siguientes pasos:

• En primer lugar hay que definir el objetivo de la investigación, ¿qué quiero saber? Por ejemplo “como de usable es el interfaz”.

Esta pregunta podría ser nuestra  hipótesis. Pero ¿cómo podemos saber si esta es una buena hipótesis?

Para poder habla de “como de usable es el interfaz” debemos comenzar por definir que atributos vamos a considerar indicadores de usabilidad. Existen numerosas definiciones de usabilidad, por lo que debernos elegir una. Por ejemplo podemos utilizar la definición de la ISO 9241-11*, que vincula la usabilidad  con la Eficiencia, la Eficacia y la Satisfacción del empleo del producto.

Muy bien, hasta ahora hemos acotado el objeto de investigación, pero aun así, indicar como de eficiente, eficaz o satisfactorio es el empleo de un interfaz sigue siendo un tanto árido.  Por lo que necesitamos tareas sobre las que ponderar estas características.

Una tarea es una acción que puede realizar un usuario con un objetivo, y tiene un origen y un fin claros.

Las tareas que vamos a seleccionar serán aquella que responden a los objetivos de negocio, interés del proyecto, consistencia con anteriores investigaciones o que nos aporten los datos que necesitamos. Es importante que seleccionemos tareas que aporten datos significativos. Las tareas deben ser únicas y deben tener un único objetivo. Por ejemplo en un librería online la tarea “Comprar el libro X” puede implica 1. Tratar de localizar el libro, 2. Iniciar la compra, 3. Validar la compra. Estaríamos ante 3 tareas, si la enunciamos como una sola tendremos problemas a la hora de cuantificar.

Con la ayuda de las tareas parece que podemos definir nuestra hipótesis.  Recordemos, la hipótesis debe ser formula de forma sencilla e inequívoca.

La idea del proceso es cerciorarnos con números que lo que afirmamos en la hipótesis  es correcto, (cuando es correcta nuestra afirmación decimos que se cumple la hipótesis nula)

• Recogida de la información muestral.

Uno de los aspectos más comentados cuando se habla de test de usuarios es: ¿cuántos usuarios necesito?
Es mucho mas importante definir correctamente las tareas y fijar los objetivos que realizar un muestreo muy exhaustivo. La calidad de la muestra es tan importante como su tamaño.

Es posible que conozcas formula 5. Bueno, en principio usar 5 usuarios no resulta estadísticamente representativo. Además recuerda que Nielsen habla de una población homogénea donde cada unidad descubre el 31% de los problemas de usabilidad de un total de problemas CONOCIDOS.

Puede que necesites argumentar porque no usar 5 usuarios, como alternativa a teórica a  Nielsen están los estudios CUE de Molich.

La selección de la muestra es un problema antiguo de los test de usuarios, ya que en algún sitio esta escrito a fuego que resulta cara la captación de usuarios (en cualquiera de sus sabores, pero la captación formal e informal no tienen el mismo coste), aunque posiblemente resulte más caro tomar decisiones basadas en seudo-investigación.

A la hora de hacer un muestreo es importante el grado de homogeneidad de la población. Por ejemplo si nuestros usuarios responden en su mayoría a una serie de características comunes (grupo de edad muy definido, pautas de consumo similares, objetivos de uso concretos …)  diremos que son muy homogéneos, si no es así, y en la mayoría de casos no lo sera, estableceremos grupos que presenten homogeneidad interna y heterogeneidad entre los grupos (jóvenes, adultos, amplia experiencia con tecnología, poca experiencia con tecnología)  y seleccionaremos aleatoriamente la muestra.

Los estimadores siempre tienen que ir acompañados por una  medida de su precisión por lo que la pregunta no es cuantos usuarios empleo en mi test, sino cuanta incertidumbre puedo aceptar a la hora de hacer recomendaciones de usabilidad, en otras palabras, con que seguridad puedo decir que debemos cambiar “ese botón” por que 5 usuarios han tenido problemas con él. Gota de sudor.

Raúl Páramo tiene un post muy bueno al respecto de tamaños de muestra (y al final del post esta el enlace a la calculadora de muestras para distribuciones normales ¡oro puro!).

• Significación estadística.  Son los análisis numéricos, pero eso se lo vamos a dejar a algún útil programa de calculo como  SPSS, o la alternativa código libre PSPP.

Vas a necesitar los estadísticos descriptivos para el análisis descriptivo.

La significación estadística la vamos a calcular de la siguiente forma:

1. Si se trata de una única variable continua mediante el calculo de la T de Student.
2. Si se trata de mas de una variable continua  mediante el calculo de la ANOVA.
3. Si se trata de una variable discreta mediante el calculo de Chi cudrado.

• Análisis descriptivo. Ya tienes un buen montón de datos, pero es posible que necesites resumir los datos, las formas más intuitivas es la presentación de los datos mediante algún diagrama, como por ejemplo un histograma. Recuerda que un buen gráfico siempre tiene algo de ciencia y algo de arte.

• Informe. Donde documentamos el proceso del test y los resultados obtenidos. Seguiremos el modelo CIF.

* Usability en ISO 9241-11: “the extent to which a product can be used by specified users to achieve specified goals with effectiveness, efficiency and satisfaction in a specified context of use“. Esta definición también se emplea en CIF.

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