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Análisis Heuristico

Tuesday, 15 de January de 2008

    La teoría dice que introducir pruebas de evaluación en los proyectos es bueno, y mientras antes las introduzcas mejor para el resultado final.

    Ahora, existen algunas pruebas de evaluación que presentan una “secuencialidad” determinada, respecto a la fase del proyecto en el que nos encontremos.

    Los análisis heurísticos cumplen ambas categorías, mejor cuanto antes, siempre dentro de la fase de testeo y afinamiento en el enfoque usability.gov o en la fase de desarrollo en el enfoque UCD de ciclo de vida del producto de S.E.

    Bien, eso es la parte teórica del curso.

    Pasemos a la práctica.

    Heurístico…? Eso donde lo hacen ?

    Antes de nada, es necesario aclarar el concepto a todos los implicados.
    Heurístico es como paralelepípedo, que tiene un nombre contundente, pero no por ello es ingeniería espacial.

    Análisis Heurístico es un tipo de análisis en el que se aplica heurística [la capacidad de un sistema para realizar de forma inmediata innovaciones positivas para sus fines], esta capacidad es netamente humana, y podemos considerar a esta capacidad como un sinónimo de “descubrir” (claro, que si dijeras Análisis de Descubrir el cool factor de la investigación desaparecería …)

    De Madrid a Toledo, pasando por Nueva York y a nado.

    Testear Bueno.
    Heuristico Bueno.

    Pero ¿para qué?, es una técnica, no un fin, (el fin de la técnica es detectar e identificar factores que afectan negativamente a la usuabilidad del producto web).
    El análisis heuristico incrementa su significación si esta integrado dentro de una fase de evaluación y mejora del site, y permite responder a la pregunta “¿Y después que?”

    4 ojos ven más que 2, el precio de la vida, ROI, investigadores y costes

    A) El análisis heuristico identifica un mayor número de problemas de usabilidad si se incrementa el número de investigadores.
    B) El análisis heuristico presenta una relación Coste-Beneficio más baja que otras técnicas de análisis.

    A más A) menos B).

    Hay que tenerlo en cuenta, y definir el análisis en términos de Muestra (donde aplicamos, WEB/ PDA/TODO) en términos de Tiempos, Costes y Plazos, y orientar la investigación a un fin, y no llevarnos sorpresas,del tipo “¿Y ahora de donde saco yo un investigador?”

    En conclusión:

    Analisis Heuristico, es un tipo de prueba de evaluación de usabilidad, cuya finalidad es descubrir mediante contraste, con una serie de reglas o guías basadas en principios de usabilidad, que elementos del site lastran la experiencia de uso.

    La capacidad de detección del análisis heurístico teóricamente, nos permite hablar de un nivel de confianza entorno al 75% de problemas de usabilidad para 5 evaluadores, según J. Nielsen, (no he visto los cálculos y el diseño del experimento, pero la lógica me resulta un poco discutible, estos datos se basan en tener identificados el 100% de los problemas antes de iniciar la investigación… lo cual, me resulta extraño, es una técnica exploratoria.

    Todo el proceso se plasma en un informe del Análisis Heuristico. (¿necesitas un ejemplo?, cortesía de las señoritas de cadius)

    bullet.gif Referencias:

    Test de Usuario ¿cualitativo o cuantitativo?

    Tuesday, 10 de July de 2007

      Logo de Investigacion HCI
      Teóricamente una prueba de test con un cuestionario, un diseño muestral y un análisis estadístico es investigación cuantitativa de libro.

      El problema reside en el contraste de investigación.

      No hay suficientes (esto quiere decir, yo no he encontrado…aun) investigaciones sobre el tema. Pero J. Nielsen parece que si cuenta con esos datos como se ve en su letter “Outliers and Luck in User Performance” del 6 de marzo de 2006.
      Siguiendo con esta lógica la distribución debería seguir una curva normal y el comportamiento del usuario debería ser tratado como un modelo probalístico que siga la ley de los grandes números y el teorema del límite central. (O sea > 30 casos, y una distribución concentrada entrono a la media).
      Es cierto que en ningún momento Nielsen afirma que entre User Performance y 5formula estén relacionados, pero creo que ello se sobreentiende y hay que justificar el uso de muestras pequeñas.
      Creo que 5formula no es correcto por que para que sea operativa su lógica hay que presuponer el total de fallos que tiene el diseño (100%) es conocido de antemano por el evaluador, cuando la naturaleza del test es exploratorio, no descriptivo (el 100% serán los errores acumulados de todo los usuarios y aun así seria el 100% de los errores de nuestra muestra, no un total del diseño).
      Aunque CUE 4 es una apuesta arriesgada para los costes de un proyecto (o no? Tengo que comprobarlo, por que este argumento se repite como dogma de fe)

      Por otro lado, si enfrento la distribución normal a algún otro modelo continuo (pienso en una distribución de Pareto) ¿qué pasa?

      Aunque como dice Jacobo, toda esta situación desaparece si optamos por un análisis de tipo cualitativo (Entrevista en profundidad, Grupos de discusión, Cognitive walkthrought (como metodología no como técnica) principalmente)
      Pero no es cuali lo que me esta desquiciando.

      bullet.gif Referencias

      Usability Evaluation Metrics (UEM)

      Thursday, 24 de May de 2007

        Las Métricas de Evaluación Usabilistica (Usability Evaluation Metrics o UEM) son consideradas como las técnicas más populares para medir la usabilidad.

        Las técnicas principales de UEM son los Usability Evaluation Methods
        (UEMs) que agrupan a:

        • Cognitive walkthrought
        • Heuristic evaluation
        • Think-aloud

        Aunque presentan diferencias en el grado de detección, y de selección de la muestra como muestra el CUE-4, así como una severa tendencia a acumular una desviación provocada por el entrevistador (evaluator effects).

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