08 junio 2013

Necesidades de información de los usuarios en las búsquedas

Cómo clasificar los tipos de necesidades de búsquedas de los usuarios es un tema muy estudiado y con grandes autores tras él (Morville y Ronsenfeld; Marchionini; Ingwersen...).

A propósito de la tesis de un amigo, Marcelo Garrido, he releído lo que Morville y Rosenfeld dicen en Information Architecture (2007, pp. 34-35), y quiero anotarlo aquí para compartirlo y para recordarlo.

Existen 4 tipos de necesidades de información comunes en los usuarios:

  • Búsqueda de un ítem conocido (known-item seeking). El usuario realiza una búsqueda con la intención de obtener un dato del que previamente conoce su existencia. El resultado correcto a esta búsqueda es único, por ejemplo en qué año nació cierta persona.
  • Búsqueda exploratoria (exploratory seeking). El usuario pretende obtener información sobre cierta temática, y en función de lo que encuentra va refinando su consulta y "tirando del hilo". No existe una respuesta única a su consulta, y es difícil saber cuándo lo encontrado ha saciado su necesidad de información.
  • Búsqueda exhaustiva (exhaustive research). Responde a la necesidad de encontrar toda la información que exista sobre un determinado asunto. Para ello utilizará distintas consultas, tratando de cubrir todas las posibles maneras de buscar sobre ese tema. Si bien el número de documentos disponible en una base de datos (o en un buscador) sobre cualquier temática es finito, el usuario no puede tener certeza de haber encontrado todo lo existente sobre el tema.
  • Búsqueda de un ítem que se había encontrado previamente (refinding). El usuario intenta localizar cierto documento que ya había encontrado. Es una búsqueda con un final cerrado, pues sólo un documento corresponde a la necesidad del usuario.
Los autores presentan un mismo gráfico los 4 tipos de búsquedas, sólo mirándolo se entiende perfectamente la idea:


09 mayo 2013

El test de usuarios ¿cualitativo o cuantitativo?

Preparando mi charla para el UXSpain 2013, me surge la necesidad de pensar una vez más en un tema que cada poco tiempo se pone sobre la mesa: la discusión sobre si los tests de usuarios son una metodología cualitativa o cuantitativa. Yo tenía mi opinión, pero no la tenía tan clara hasta ahora que le leído a Jon Innes en su artículo "Usability Testing Is Qualitative Only If You Can’t Count" (2011).

Mi conclusión es lo que ya os parecerá obvio:
  • Cualitativo = sin números
  • Cuantitativo = con números y por tanto con cálculos estadísticos

El test de usuarios tiene de ambas cosas (si queremos, no necesariamente tiene que tener las dos):
  • Es cualitativo porque hay una parte fundamental basada en la observación mientras el usuario realiza las tareas, y otra parte muy importante que es la entrevista final, donde el usuario nos trasmite su percepción
  • Es cuantitativo porque medimos lo que ha sucedido durante el test: si ha terminado la tarea con éxito, si ha necesitado ayuda, el tiempo que ha tardado, el número de errores que ha cometido... y si le hemos pasado una encuesta, también se cuantificarán las respuestas dadas.
El otro tema que salta automáticamente es el de la muestra. ¿Puedo aplicar estadística con 2 usuarios?  La respuesta no la voy a dar yo, ya la dio Jim Lewis recientemente en el curso de Estadística para UX en el CHI 2013: sí, claro que puedes aplicara estadística con una muestra de 2 usuarios... ahora bien, no esperes encontrar mucha precisión, tendrás intervalos de confianza muy amplios, del tipo "entre el 20% y el 80% de la población podría mostrar este comportamiento", y se si trata de comparar los resultados de los 2 usuarios, no podrás afirmar que la diferencia encontrada entre ambos sea estadísticamdente significante (sí, el esperado 0,05 de nuestro amigo el p-valor) 

Por lo tanto, si hay pocos o muchos usuarios no tiene que ver a priori con si es cualitativo o cuantitativo el estudio, eso es un tema aparte que tiene que ver con la precisión que se requiere en las estadísticas para la toma de decisiones. Pero es evidente que a mayor muestra, mayor precisión. Otra cosa es que realmente necesitemos más muestra, y si no leed a Jeff Sauro (2010), defensor de muestras pequeñas para UX: