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Os voy a contar lo
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Espero que os
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Experiencias en investigación
con usuarios
Aprender de los errores
Mari-Carmen Marcos
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Heurística
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Differences in Information Seeking Behavior. Workshop “Many People, Many Eyes”. CHI'13, April 27-May 2, 2013, Paris,
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Room Experience: Exploring and Enhancing the User Experience for Television. CHI'13, April 27-May 2, 2013, Paris,
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• Marcos, Mari-Carmen. Connected TV needs to improve: an eye tracking study. EyeTrackUX 2012 - Tobii Eye Tracking
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• Mansilla, Verónica; Marcos, Mari-Carmen. User experience en Televisión Conectada: un estudio con usuarios. El
Profesional de la Información, 22:2, marzo-abril 2013.
BUSCADORES
• Marcos, Mari-Carmen; Nettleton, David; Sáez, Diego. Evaluation of User Search Behaviour using a Web Search Log and
Eye Tracking data. Proceedings of the BCS HCI 2012, People & Computers XXVI (Birmingham, UK), 262-267.
• Marcos, Mari-Carmen. An Eye Tracking Study on Interaction in Search Engines. EyeTrackUX 2011 - Tobii Eye Tracking
Conference on User Experience (Londres, 9-10 Julio 2011). Abstract (full paper non-published)
• González-Caro, Cristina; Marcos, Mari-Carmen. Different Users and Intents: An Eye-tracking Analysis of Web Search. In:
King, Irwin; Nejdl, Wolfgang; Li, Hang. WSDM'11 Fourth ACM International Conference on Web Search and Data Mining
(Kowloon, Hong Kong, February 09 - 12, 2011). New York: ACM, 2011. (Disponible online en la web de Yahoo! Research)
• Marcos, Mari-Carmen; González-Caro, Cristina. El comportamiento de los usuarios en la página de resultados de los
buscadores: un estudio basado en la técnica de eye tracking. El Profesional de la Información, 19:4, julio-agosto 2010,
348-358.
¿Preguntas?
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Experiencias en investigación con usuarios. Aprender de los errores

  • 1. Os voy a contar lo que nunca se cuenta Espero que os sirva Experiencias en investigación con usuarios Aprender de los errores Mari-Carmen Marcos Universitat Pompeu Fabra mcmarcos.com @mcmarcos
  • 2. ¡Ah, eres investigadora ¿Y qué investigas? Estudio el comportamiento de las personas con la tecnología con el fin de proponer mejoras en sus interfaces.
  • 3. ¿En serio? ¿Eso se estudia? Interacción Persona-Ordenador (HCI) Arquitectura de la información Usabilidad … Mejorar la Experiencia de Usuario ¡Claro! Forma parte de la disciplina llamada HCI, y hay muchos profesionales que se dedican a ello
  • 4. ¿Y cómo se puede saber cómo se comportan las personas Hay distintas técnicas: • Observacionales: sin manipulación de las variables Ej. Estudios etnográficos • Experimentales: controlamos todas las variables Ej. Tests entornos médicos • Quasi-experimentales: controlamos las variables dependientes pero no todas las independientes Ej. Estudios de usabilidad
  • 5. ¿Y hay que saber muchas matemáticas para hacer esos estudios? Depende del tipo de datos que recojas y de lo que pretendas hacer con ellos Cualitativos • No implican cálculos estadísticos • Requieren tiempo • A menudo son exploratorios, como base de un estudio cuantitativo Cuantitativos • Responden a preguntas muy concretas • Aplican cálculos estadísticos • Requieren un alto control en el diseño del experimento
  • 6. No sé si lo he entendido … Cualitativos Cuantitativos Heurística Rec. Cognit. Encuesta Test de usuarios Analítica (Logs) Entrevista Focus group Observ. Etnogr. Mejor te hago un esquema
  • 7. ¿Y cuál es tu técnica preferida? Cualitativos Cuantitativos Heurística Rec. Cognit. Encuesta Test de usuarios Analítica (Logs) Entrevista Focus group Observ. Etnogr. + Eye tracking No sé si preferida, pero la que más he utilizado es el test de usuarios. Y de eso voy a hablar
  • 8. Bueno… yo me he equivocado muchas veces… de hecho eso es lo que hoy os voy a contar. ¿Y hacer estos tests con usuarios es difícil?
  • 9. ¡Buenos días! Experiencias en investigación con usuarios Aprender de los errores
  • 10. Fases de investigación • Planificación • Preparación • Ejecución • Análisis • Publicación • Presentación Las posibilidades de equivocarnos están en cada paso de la investigación
  • 11. Planificar bien el estudio es básico. Lo que ahora se haga mal, repercutirá en los resultados Planificación
  • 12. Planificación 1. Centrarse en el foco, simplificar el estudio
  • 13. Planificación 1. Centrarse en el foco, simplificar el estudio Test Google Barcelona-Dubai 1. Cultura de los usuarios 2. Tipos de resultados 3. Tipos de snippets 4. Posición 5. Relevancia 6. Temática 7. Éxito
  • 14. Planificación 1. Centrarse en el foco, simplificar el estudio Test Google Barcelona/Dubai
  • 15. Planificación 1. Centrarse en el foco, simplificar el estudio Test Google Barcelona/Dubai ¿Hacían falta tantas variables?
  • 16. Planificación 2. Objetos de estudio comparables
  • 17. Planificación 2. Objetos de estudio comparables Test Google Barcelona-Dubai Idioma de la interfaz ¡Testear en inglés en Barcelona!
  • 19. Planificación 3. Muestra comparable Test Google Barcelona-Dubai Hombres / Mujeres ¡Ampliar la muestra de hombres en Dubai!
  • 21. Planificación 4. Aleatoriedad y/o rotación Test Legibilidad Texto Inicio Texto Final
  • 22. Planificación 4. Aleatoriedad y/o rotación Test Legibilidad Texto Inicio Texto Final Rotar las tareas ¡La atención decae!
  • 23. Planificación 4. Aleatoriedad y/o rotación Test Legibilidad y layout
  • 24. Planificación 4. Aleatoriedad y/o rotación Test Legibilidad y layout Orden de variables en cada página ¡Repetir los tests!
  • 27. Planificación 6. Recursos técnicos necesarios Test TV Conectada La planificación del test requiere un gran control de todo en el laboratorio No podemos arriesgarnos a perder usuarios
  • 28. Planificación 6. Recursos técnicos necesarios Test TV Conectada El campus no tiene antenaTV ¡Comprar antena exterior!
  • 29. Planificación 7. Imprevistos en la tecnología Test TV Conectada
  • 30. Planificación 7. Imprevistos en la tecnología Test TV Conectada Infrarrojos interfieren ¡Aislar los rayos!
  • 31. Planificación 8. Usuarios que nos dejan plantados Usuarios en reserva Tareas: revisar, pasar a limpio, backup…
  • 32. AnálisisEl análisis de los datos recogidos es un momento clave que requiere rigurosidad y meticulosidad para que los resultados sean válidos científicamente.
  • 33. Análisis 1. Requerimientos técnicos Test TV Conectada - Tarjeta gráfica - Disco duro - RAM
  • 34. Análisis 2. Calcular el tiempo Test TV Conectada Ficheros pesados Marcado manual …
  • 35. Análisis 3. Escoger el test estadístico apropiado
  • 36. Análisis 3. Escoger el test estadístico apropiado ¿Cómo son los datos? Frecuencias o valores - Frecuencias: ej. tasa de éxito en resolver una tarea (eficacia) - Valores: tiempo invertido para terminar la tarea (eficiencia)
  • 37. Análisis 3. Escoger el test estadístico apropiado ¿Cuántas variables manejas? 1, 2 o más
  • 38. Análisis 3. Escoger el test estadístico apropiado ¿Qué diseño has aplicado? Correlacional o Experimental - Correlacional: cuando una variable aumenta la otra también o al revés, ej. Tiempo en SERP y ratio de éxito - Experimental: testear dos condiciones, ej. iOS y Android
  • 39. Análisis 3. Escoger el test estadístico apropiado ¿Los datos siguen una distribución normal? Paramétricos o no
  • 40. Análisis 3. Escoger el test estadístico apropiado ¿Los mismos usuarios están sometidos a dos entornos? Medidas repetidas o independientes - Repetidas: el mismo usuario hace el test en PC y en móvil - Independientes: unos usuarios hacen el test con PC y otros con móvil
  • 41. Análisis 3. Escoger el test estadístico apropiado Jeff Sauro - http://www.measuringusability.com/ - A Practical Guide to Measuring Usability (2010) - Calculadora Excel Jeff Sauro y Jim Lewis - Quantifying the User Experience: Practical Statistics for User Research (2012)
  • 42. Publicación y presentación Finalmente, la forma de presentar el estudio debe ser adecuada al público al que se dirige
  • 43. Publicación y presentación 1. Estilo adecuado al medio y al público Test TV Conectada - Workshop sobre Eye tracking - Workshop sobre UX y TV - Seminario UPF metodologías - Artículo de revista - Blog
  • 44. Presentación y difusión 2. Escritura adaptada Test TV Conectada
  • 45. Presentación y difusión 2. Escritura adaptada
  • 46. Y estos son los errores que me han hecho aprender… Equivocarse es de sabios ¿no? Incluso los grandes se equivocan 
  • 47. Y estos son los errores que me han hecho aprender… Equivocarse es de sabios ¿no? Incluso los grandes se equivocan 
  • 48. ¿Y puedo leer algunos de estos estudios? Sí, claro, te paso los últimos, de 2010 a 2013. Casi todos están en mi web
  • 49. MULTICULTURALIDAD • Marcos, Mari-Carmen; García-Gavilanes, Ruth; Bataineh, Emad; Pasarin, Lara. Using Eye Tracking to Identify Cultural Differences in Information Seeking Behavior. Workshop “Many People, Many Eyes”. CHI'13, April 27-May 2, 2013, Paris, France. LEGIBILIDAD • Rello, Luz; Marcos, Mari-Carmen. An Eye Tracking Study on Text Customization for User Performance and Preference. LA-Web 2012 (Cartagena, Colombia, October 2012). TV CONECTADA • Marcos, Mari-Carmen; Mansilla, Verónica. Video on Demand: Usability Challenges for Connected TV. Workshop Living Room Experience: Exploring and Enhancing the User Experience for Television. CHI'13, April 27-May 2, 2013, Paris, France. • Marcos, Mari-Carmen. Connected TV needs to improve: an eye tracking study. EyeTrackUX 2012 - Tobii Eye Tracking Conference on User Experience (Barcelona, 25-26 April 2012). • Mansilla, Verónica; Marcos, Mari-Carmen. User experience en Televisión Conectada: un estudio con usuarios. El Profesional de la Información, 22:2, marzo-abril 2013. BUSCADORES • Marcos, Mari-Carmen; Nettleton, David; Sáez, Diego. Evaluation of User Search Behaviour using a Web Search Log and Eye Tracking data. Proceedings of the BCS HCI 2012, People & Computers XXVI (Birmingham, UK), 262-267. • Marcos, Mari-Carmen. An Eye Tracking Study on Interaction in Search Engines. EyeTrackUX 2011 - Tobii Eye Tracking Conference on User Experience (Londres, 9-10 Julio 2011). Abstract (full paper non-published) • González-Caro, Cristina; Marcos, Mari-Carmen. Different Users and Intents: An Eye-tracking Analysis of Web Search. In: King, Irwin; Nejdl, Wolfgang; Li, Hang. WSDM'11 Fourth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (Kowloon, Hong Kong, February 09 - 12, 2011). New York: ACM, 2011. (Disponible online en la web de Yahoo! Research) • Marcos, Mari-Carmen; González-Caro, Cristina. El comportamiento de los usuarios en la página de resultados de los buscadores: un estudio basado en la técnica de eye tracking. El Profesional de la Información, 19:4, julio-agosto 2010, 348-358.
  • 51. ¡Muchas gracias! Mari-Carmen Marcos Universitat Pompeu Fabra mcmarcos.com @mcmarcos