Medición y diagnóstico de emociones con eye tracking

En un artículo sobre medición y diagnóstico de emociones escribí sobre los antecedentes del análisis de expresiones para evaluar la experiencia de un usuario cuando utiliza un sistema.

Unos días después de publicarlo, recibí una pregunta:

¿por qué no se abordó el tema de análisis de emociones con un caso real en vez de sólo teorizar al respecto?

En mi experiencia profesional, la teoría va de la mano de la práctica y las dos son necesarias; en el artículo anterior quise abordar los antecedentes sobre cómo se hace el estudio de emociones en el ser humano desde hace siglos, y ahora quiero continuar con algo más práctico: un caso de estudio real.

Para este caso quiero compartir el análisis en el que trabajé hace algunos años: el del portal  Liverpool.com.mx. En este proyecto buscábamos identificar y resolver problemas de arquitectura de información y usabilidad para crear una experiencia de compra eficaz y eficiente a sus usuarios.

Uno de los objetivos finales de este proyecto era poder argumentar de manera objetiva un rediseño completo del sitio utilizando una evaluación de usabilidad y UX. En el rediseño, el equipo de análisis buscaba definir una mejor experiencia de persuasión de compra al usuario.

En el análisis de usabilidad y UX de la tienda online utilizamos varias herramientas, desde la observación directa a usuarios, casos uso, estudios contextuales en el proceso de compra de un producto específico hasta una herramienta de eye tracking.

El eye tracking  o “seguimiento de ojos” es una tecnología que consiste en seguir los movimientos oculares de un usuario para inferir en qué área del página está mirando y qué es lo que ve. Un dispositivo de eye tracking es un monitor especial que emite rayos infrarrojos a los ojos del usuario y hace el registro de la posición de los ojos frente a lo que está mirando u observando y del tiempo en la que se realiza. Los rayos rebotan en la pupila del usuario y devuelven la información al aparato que la decodifica para calcular la parte de la pantalla que el usuario está mirando.

El eye tracking se utiliza principalmente como una herramienta de análisis para hacer mapas de las zonas ciegas en una interfaz. Algunas personas piensan erróneamente que el eye tracking puede utilizarse para leer emociones por medio  micro expresiones faciales, cuando en realidad lo que puede hacer es medir la satisfacción de un usuario sobre un sistema, que después puede traducirse como emociones de agrado o desagrado.

Estas son algunas de las pantallas del análisis de eye tracking:

Home del sitio Liverpool: inicio de búsqueda para hacer estudio de caso de experiencia de compra.
Home del sitio Liverpool: inicio de búsqueda para hacer estudio de caso de experiencia de compra.
Home del sitio Liverpool: inicio de búsqueda para hacer estudio de caso de experiencia de compra en recuadros rojos para enmarcar la arquitectura de información.
Home del sitio Liverpool: inicio de búsqueda para hacer estudio de caso de experiencia de compra.
Estudio de caso de experiencia de compra: cómo se despliegan los productos respecto a una búsqueda. Los recuadros rojos son para enmarcar la arquitectura de información.
Estudio de caso de experiencia de compra: cómo se despliegan los productos respecto a una búsqueda.
Estudio de caso de experiencia de compra: cómo se despliega la información  en la página. Se muestra un producto respecto a la búsqueda semántica a y los resultados arrojados.
Estudio de caso de experiencia de compra: cómo se despliega la información en la página. Se muestra un producto respecto a la búsqueda semántica a y los resultados arrojados.
Se muestra el producto en recuadros rojos para cuadricular el despliegue de la información y en la visualización de la arquitectura de información cómo afecta la experiencia de compra.
Se muestra el producto en recuadros rojos para cuadricular el despliegue de la información y cómo afecta la experiencia de compra.

Los recuadros rojos en las imágenes representan los bloques de arquitectura de información de las pantallas, aunque no entro en detalle en ese tema en este artículo. Los resultados que aquí comparto son parte de una sección del informe que se entregó al cliente con las observaciones y análisis, que eventualmente se implementaron como correcciones en el portal.

Entre los principales descubrimientos encontramos los siguientes problemas de la interfaz, las consecuencias para la UX y la emoción que generaba en el usuario:

  • No había indicadores de sección en la que está navegando el usuario, lo que le creaba confusión (frustración).
  • Existían demasiados elementos y secciones, lo que saturaba la discriminación de información del usuario (frustración).
  • No había jerarquías de muestreo y se saturaba la discriminación de información del usuario (frustración).
  • No había opciones de accesibilidad en búsqueda. Se saturaba la discriminación de información del usuario (frustración).
  • No había invitación escrita para usarla. Se saturaba la discriminación de información del usuario (frustración).
  • El layout era estático y se saturaba la discriminación de información del usuario (frustración).
  • El diseño era poco estructurado y se saturaba la discriminación de información del usuario (frustración).
  • No había indicadores de sección en la que estaba navegando el usuario y se saturaba su discriminación de información (frustración).
  • En el segundo clic aparecía un menú diferente en grandes dimensiones organizado por categorías (duda).
  • No había uniformidad ni constancia que refirieran a una identidad gráfica además del encabezado y se saturaba la discriminación de información (duda el usuario).
  • En el tercer clic aparecía un nuevo menú de categorías en barra lateral que saturaba la discriminación de información del usuario (frustración).
  • No había congruencia visual ni con la pantalla anterior ni con la de inicio. Se saturaba la discriminación de información (duda).
  • Al seleccionar la opción “mayores de 7 años” se mostraban juguetes para menores de un año (error de semántica).
  • Daba opciones para mostrar secciones dentro de las categorías pero no permitía filtrar la información mostrada, produciendo ruido visual (duda).

Después de varios años de este estudio muchas de las recomendaciones que hicimos siguen vigentes. El portal aún tiene problemas en cuanto a los sistemas de actualización de información, los de inventario, de envío, de formas de pago, y varios más en los que hay otros factores involucrados y que son tema para comentar después en otros artículos.

* * *

Los diagramas y mapas de atención ocular obtenidos mediante eyetracking aportan a la comunicación en el análisis de usabilidad: siempre es más importante escuchar y observar al usuario. De esta manera, las personas que realicen la interpretación de los resultados  podrán enfocarse en el mensaje a comunicar para un público objetivo sin conocimientos técnicos.

Hay varios beneficios al ligar la emoción y el sentimiento usando las fuentes que proporcionan los datos de los usuarios: pueden proporcionar comprensión y contexto de la actitud del usuario frente a una interacción, que servirán para definir la mejor acción al ofertar mejoras al usuario. Lo más importante, es que  proporcionan información para crear una mejor experiencia de usuario/cliente más satisfactoria desde la primera interacción que tenga con una interfaz.

Las herramientas de eye tracking y análisis de experiencia de usuario que existen en el mercado ya incluyen mejoras sobre la precisión para cuantificar los resultados de los análisis. Las herramientas para el análisis de emociones y expresiones faciales siguen siendo costosas y de cierta forma restrictivas; las personas que las utilicen deben estar capacitados para hacer interpretación de los resultados, entre otras cuestiones técnicas.

Referencias

Diseñadora gráfica y psicóloga especializada en diseño editorial e hipermedios, ha sido investigadora y consultora en usabilidad, user experience y diseño emocional desde 2007.

Visualización de datos para seres humanos

El diseño visual de software se ha vuelto más complejo debido a la creciente cantidad de información que los usuarios deben analizar. La conexión entre HCI, UX y Big Data se hace cada día más evidente.

Experiencia de Usuario (o UX) se refiere a la forma de cómo una persona se siente al interactuar con un sistema como un sitio web, una aplicación web, una app móvil o de escritorio hasta sistemas complejos para visualización de información. Existe otro concepto que antecede a UX y es el llamado “interacción persona-ordenador” también conocido como HCI por sus siglas en inglés (human-computer interaction).

HCI ya estaba presente en ámbitos de ingeniería en sistemas desde la década de los sesenta del siglo pasado, y como disciplina abarca más que UX. Sin embargo, en contextos modernos UX es un término “de moda” -algo que a mí no me agrada- pero quienes trabajamos en estos campos sabemos que estudiar y evaluar cómo los usuarios “se sienten” es ver las cosas para darles la mayor facilidad de uso, así como entender la percepción que tienen los usuarios ante el valor que le da al sistema, la utilidad, la eficiencia y eficacia en el desempeño de las tareas en el sistema. Incluyo también aquellos aspectos referentes a los procesos cognitivos de las personas como sus estados anímicos y emotivos.

En UX también analizamos los subsistemas y los procesos dentro en un sistema sin importar si es simple o complejo. Recuerdo que en un proyecto en el que trabajé hace tiempo, un diseñador estudiaba el proceso de compra en un sitio de compra electrónico. Los objetivos principales eran evaluar si los usuarios encontraban sencillo el proceso de la compra de un producto, si podían encontrar un producto rápidamente, si el sitio web era fácil de usar y si la navegación era agradable.

Este análisis se puede profundizar por el estudio de los componentes del subsistema, por ejemplo: qué tan eficiente y grata es la experiencia de usuario mientras va llenando los campos en un formulario para encontrar rápidamente un producto. Podemos entonces decir que el trabajo que se realizó en el estudio para el análisis de los componentes del subsistema fue un trabajo centrado en el usuario.

En la praxis de Experiencia de Usuario se debe representar visualmente una enorme cantidad de datos. Pongamos otro ejemplo: en un sistema de representaciones y transformaciones (un sistema complejo de visualización de datos Big Data) en donde el conocimiento se distribuye haciendo énfasis en la psicología cognitiva que defiende un proceso de infinidad, de modo simultáneo y paralelo, permite datos que son enviados para generar una excitación o inhibición.

Me disculpo si este ejemplo suena complejo, pero encontrar formas interactivas entretenidas para visualizar datos ligadas a la experiencia de usuario es algo que va a ser cada vez más común.

Mauricio Angulo me compartió este artículo sobre visualizaciones de datos. Échenle un vistazo y digánme que piensan sobre las mejor formas de crear  visualización de datos complejos.

Diseñadora gráfica y psicóloga especializada en diseño editorial e hipermedios, ha sido investigadora y consultora en usabilidad, user experience y diseño emocional desde 2007.