P.

Post-humanismo y diseño

No todos podemos sostener, con un alto grado de seguridad, que hemos sido siempre humanos. – Rosi Braidotti “Lo Posthumano”

El concepto de humano, nacido en la Ilustración, nos da cierta tranquilidad. Ser humano es lo natural en nosotros, es nuestra característica fundamental como especie, nuestra identidad.

Sin embargo, en el contexto de las sociedades globalizadas y tecnológicamente dirigidas, esta identidad y sus relaciones con los demás se vuelve más compleja. Robots, prótesis, neurociencias, biogenética nos llevan a un mundo de tecnotranscendencia y ciberdrama.

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N.

Not a single design process

We spend years and years exploring, trying and following guidelines about what’s right and wrong to do when “doing UX”. We look for the perfect process, the one that tells you: yes, you’re following a user-centred design methodology that will ensure the best user experience possible.

But let’s face it: there’s no one single process that helps you to solve any and every single problem, and not all designers can and must follow the same creativity path to build good solutions.

So what shall we do then? My suggestion, follow principles, not processes and get alignment, not agreement.

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D.

Diseñar con datos, más allá del A/B Testing

Resumen

Diseñar con datos parece sencillo: haces un test A/B y te quedas con la solución que más conversiones tenga ¿cierto? pero ¿somos conscientes de lo que nos dicen los datos? ¿cómo sabemos qué conviene evaluar? ¿qué hacemos si los resultados contradicen nuestras ideas originales?

¿Hay vida (y datos) más allá de los tests A/B? En esta charla me gustaría compartir algunas ideas y experiencias sobre cómo, cuándo, dónde y por qué podemos usar los datos a lo largo de un proceso de diseño para la Experiencia de Usuario, desde la investigación de usuarios (cuantitativa) hasta la toma de decisiones sobre un producto digital real.

Trataremos también de reflexionar (durante y después de la charla con un café) sobre cómo crear una cultura del diseño informado con datos, donde la experimentación y el desafío sean una constante.

Además, los datos están de moda, el diseño marca la moda, Netflix lo hace ¿qué puede salir mal?

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D.

Data-ink ratio: good design can be better

Data-ink ratio establishes that every pixel used to represent data must be non-redundant and non-erasable, meaning that if the ink is removed from the image, the graphic will lose the content. 

That Tufte’s principle can be understood very quickly with this example gif image:

Darkhorse Analytics

On this occasion, I’m going to take a risk and forcing me to find examples on Dribbble, a social network for designers where you can find outstanding visual design examples. 

The reason why is because it’s easy to see the fail on old and poor designed interfaces, but it’s harder to find the ‘room of improvement’ in those places which already excel.

Disclaimer: I’m not judging the quality and creativity of these designs (which is obvious and I envy), but just trying to do a conscious exercise of critique to identify improvements in the case those designs were meant to be made with the viewer’s understanding in mind.

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6.

6 examples of bad dashboard designs

Dashboards are used to present large amounts of information in a condensed and visual form. 

They are meant to be represented on a single screen, to make an efficient use of the space, avoid superfluous graphics and include actionable, meaningful and relevant data according to viewers objectives.

However, we can find some examples where dashboards display the information in the wrong way. These are some examples of bad designs that can make a nicely intentioned dashboards fail.

1. Tiny and spaced

Yet the dashboard is displayed in one single screen, the amount of white space between charts make it difficult to read as unique piece of information. Increasing font-size and adjusting proportions would make it more efficient.

Resultado de imagen de dashboard opensource
Pentaho Dashboard
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R.

Recursos para una intro a la UX

Este artículo está especialmente dedicado al alumnado del Máster Front-end Lemoncode, aunque creo que puede resultar útil a cualquier persona con perfil de desarrollo que quiera comenzar a practicar y saber más sobre la Experiencia de Usuario. 

Empiezo recordando un artículo que no pasa de moda: 14 libros de UX que pueden darte una base sólida teórica y conceptual sobre Diseño y Experiencia de Usuario.

Un recurso  online gratuito y tremendamente valioso es The Encyclopedia of Human-Computer Interaction.

Una vez tengamos alguna base teórica os comparto también recursos prácticos que cualquier perfil puede intentar utilizar en su día a día desde el momento cero.

Cómo hacer entrevistas

Steve Portigal es un referente en este ámbito, su libro Interviewing Users puede resultaros útil para empezar. Aunque si lo que queremos es sacar el máximo rendimiento, podéis seguir los consejos de este artículo:  3 better questions to ask in user interviews.

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O.

Opensouthcode: resultados de la encuesta y datos de la experiencia

task performance opensouthcode survey

El pasado 1 de Junio mi colega Miguel Torres y yo hicimos una presentación en el evento sobre software libre Opensouthcode y hablamos sobre cómo podíamos analizar la Experiencia de Usuario (UX) con Javascript (JS). Durante nuestra charla presentamos un modelo con el que tomar métricas automáticas de usabilidad para poder conocer mejor a las personas que interactúan con nuestros productos digitales construidos con tecnologías web.

Al final de la presentación hicimos una demostración de cómo podía aplicarse a un caso real y para ellos utilizamos como excusa una encuesta que habíamos lanzado semanas antes. La encuesta no serviría más que a la presentación, sin embargo, ya que un buen número de personas se molestaron en contestarla, es nuestro deber compartir la información que recogimos.

Es importante aclarar que la forma en la que almacenamos los datos fue un poco peculiar, y por peculiar me refiero a que usamos el mismo Google Analytics, un servicio en principio destinado a analítica web. En cualquier caso, aquí están los resultados.

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T.

Test de usabilidad automático

Estamos ante un panorama donde el desarrollo de aplicaciones con tecnologías web está creciendo muy rápidamente y esto merece una atención especial. En concreto lo que respecta a la tradicional analítica web no parece salir de los modelos de aplicaciones como los e-commerce o redes sociales a la hora de ofrecer herramientas que permitan entender e interpretar ‘lo que está pasando’ desde una perspectiva de usuario. Plantearnos cómo podemos mejorar estas herramientas de analítica para entender cómo se comportan nuestros usuarios al mismo tiempo que capturamos datos globales sobre su experiencia y su percepción de usabilidad nos ayudará a tomar mejores decisiones de diseño.

En este artículo busco describir un modelo de automatización de los tests de usabilidad con usuarios como continuación del trabajo anterior ‘Measuring UX with your own tools’ con el que poder:

  1. Medir y analizar grandes cantidades de datos generados por los usuarios.
  2. Hacer del diseño un proceso experimental y cuantificable.

Partimos de que la Experiencia de Usuario abarca muchas más cosas que la interacción del usuario con el producto digital a través de su interfaz, pero que esta interacción condiciona su experiencia y es una parte fundamental de la misma. Dejando un lado la visión holísitica del término, la teoría de la actividad vendría a describir el framework en el que se basa este modelo de representación, análisis e interpretación, aunque no está limitado al mismo. Este trabajo también se inspira en la metodología HEART de Google como método para medir la UX a gran escala para aplicaciones web.

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A.

Aprender a enseñar… con propósito

Recientemente he terminado el taller Aprender a Enseñar de La Nave Nodriza facilitado por Marina Lorenzo y Ana Carrascosa de Materia Prima. Mi motivación principal para hacer este curso era el de conseguir, a través de la formación, transformar la manera en la que comparto conocimiento y adecuarla a la audiencia para que tenga valor. Sin embargo, me he encontrado con mucho más.

La buena formación se diseña para la audiencia

El principio es sencillo: el objetivo es que el alumnado aprenda algo que le transcienda. Tan ‘sencillo’ como cualquier otro principio del diseño centrado en el usuario: poner a las personas en el centro del proceso, diseñar productos que las personas deseen usar, encuentren útiles, usables, vivenciales.

Una buena sesión de formación, al igual que un buen producto digital, debe ser diseñada pensando en las personas a las que va dirigida. Partiendo de sus necesidades, sus expectativas, su conocimiento previo y su contexto (y en este contexto intervienen muchos factores).

Pero hay otra cosa mucho más interesante: el grupo. El aprendizaje que se produce en adultos (andragogía) no depende de las facilitadoras únicamente ni se transmite en una única dirección. El trabajo colectivo, la observación, la interactividad con otras personas es fundamental.

El poder del lenguaje, el marco teórico y metodológico, el entendimiento de las fases del aprendizaje grupal y la definición correcta de objetivos realistas, alcanzables y ¡medibles! son parte de este proceso de diseño.

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C.

Ciencia de Datos y Experiencia de Usuario

La ciencia de datos no es algo en lo que una persona pueda especializarse en poco tiempo y es, sin embargo, una de las carreras más tendenciosas de los últimos cinco años. Si éste es un perfil profesional único como el de Experiencia de Usuario (UX) el tiempo lo dirá. Han pasado ya veintiocho años desde que Don Norman se llamara a sí mismo ‘User Experience Architect’ y al menos cincuenta desde que se hablara de la Interacción Persona-Ordenador.

Pero ¿cuál es la relación entre estas dos profesiones? ¿debe un especialista en UX saber algo sobre ciencia de datos? ¿debe un diseñador aprender a programar?

En este artículo me gustaría explicar por qué creo que es importante entender qué es la ciencia de datos y cómo puede aprovecharse desde el diseño de experiencias.

Cuantificando la Experiencia de Usuario

Si ya es difícil diseñar experiencias más de uno pensará que es casi imposible cuantificarla. Si bien no todos los factores que influyen en la interacción y la experiencia con el producto final pueden ser medibles, existen multitud de datos relacionados con la misma que pueden recogerse y analizarse para guiar el proceso de diseño:

  • Datos descriptivos de los usuarios (datos demográficos o tecnología que usan).
  • Datos de actividad y comportamiento (contenido que visitan, búsquedas, interacciones, tiempo que dedican…).
  • Conversión de objetivos.
  • Datos sobre la ejecución de tareas específicas (éxito de la tarea, duración, eficiencia, errores, satisfacción, aprendizaje).

Hasta ahora, todos estos datos los hemos venido interpretando de forma puntual y aislada buscando dar respuesta a algunas de las preguntas más importantes que nos hacemos durante el proceso:

  • ¿Cómo son nuestros usuarios? ¿cómo han llegado hasta mi producto?
  • ¿Qué necesidades de información tienen? ¿cómo interactúan para conseguirla?
  • ¿Han realizado determinada acción?
  • ¿Qué contenido funciona mejor que otro?
  • ¿Consideran que el producto es usable?

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