Arquitectura de la información

Recursos sobre Evaluación Heurística

Un análisis heurístico es una técnica para evaluar la usabilidad de un sistema de interfaces y procesos a cargo de un experto, a partir de los principios de la disciplina de Interacción Persona-Ordenador (IPO o HCI en inglés, Human Computer Interaction).

Esta técnica es perfecta para entender el estado actual del producto e identificar problemas básicos a evitar si es un rediseño o proponer soluciones para arreglarlos.

El análisis consiste en una serie de comprobaciones en base a criterios establecidos que velan por la usabilidad y la consecución de los objetivos de negocio de la aplicación.

Estos criterios se deben adecuar al contexto, por lo que hay que previamente hay que conocer las tareas que se han de realizar y el perfil de usuarios que van a utilizar el sistema o sitio web.

Principios de Jakob Nielsen

Los principios heurísticos de Jakob Nielsen son probablemente los más usados para verificar la usabilidad del diseño de interfaz de usuario.

Existen dos versiones, una primera publicada junto con Rolf Molich en 1990, donde se les denomino «heurísticas» y una segunda junto con Marie Tahir en 2002, donde se revisan los anteriores en base a un análisis de más de 200 sitios web (anglosajonas). A continuación, se enumeran los contenidos en la segunda publicación:

  1. Visibilidad de estado del sistema, informando a los usuarios de lo que ocurre proveyendo feedback adecuado.
  2. Correspondencia entre el sistema y el mundo real. El lenguaje empleado debe ser adecuado al usuario, siguiendo en todo momento las convenciones del mundo real.
  3. Control de uso y libertad. Dado que el usuario va a cometer errores, el sistema debe ayudar a evitar situaciones indeseadas.
  4. Consistencia y estándares para que el usuario no tenga que adivinar diferentes conceptos o palabras. Seguir las convenciones de la plataforma que se esté usando.
  5. Favorecer la prevención de errores antes de que estos ocurran mediante elementos que ayuden a evitarlos.
  6. Reconocimiento de los elementos antes que recuerdo, optando por la visibilida y repetición de elementos, así como de estándares de uso evitando la sobre carga cognitiva de la memoria a corto plazo.
  7. Flexibilidad y eficiencia de uso, estando adaptado tanto para usuarios novatos y expertos.
  8. Estética y diseño minimalista evitando usar elementos que no sean necesarios y sólo añadan ruido visual, restando importancia a los que si la tienen.
  9. Ayuda a los usuarios para reconocimiento, diagnóstico y recuperación de errores mediante indicaciones claras de cómo resolverlos.
  10. Aunque lo ideal es que no sea necesaria, en el caso de que se requiera debe existir una ayuda general y documentación de forma accesible y concisa.

Recursos:

Lista de comprobación de Deniese Pierotti

El conjunto de principios heurísticos de Nielsen ha servido como punto de partida para la creación de numerosas listas de subheurísticos. La de D. Pierotti fue usada por la empresa Xenox Corporation, famosa pionera en evaluar la usabilidad de sus interfaces.

Añade 3 principios a la lista de Nielsen, más una lista de sub-heurísticas de los 10 principios de Nielsen y de los 3 nuevos añadidos:

  • 11. Habilidades: el sistema debe tener en cuenta, extender, suplementar e incentivar las habilidades del usuario, sus conocimientos y su experiencia.
  • 12. Interacción placentera y respetuosa: Las interacciones de los usuario con el sistema deben favorecer su calidad de vida, presentando un diseño estético, en donde los valores artísticos se igualen a los funcionales.
  • 13. Privacidad: el sistema debe ayudar al usuario a proteger la información personal o privada, tanto la del propio usuario como la que pertenece a los clientes del usuario.

8 Principios de usabilidad de Ben Schneiderman

Pero estos no son los primeros. Existen otros, como las 8 reglas de oro para el diseño de interfaces de Ben Schneiderman, publicadas por primera vez en 1986 en su libro «Designing the User Interface: Strategies for Effective Human-Computer Interaction«. Seguir leyendo «Recursos sobre Evaluación Heurística»

Arquitectura de la información

La arquitectura de la Información​ es la disciplina encargada del estudio, análisis, organización, disposición y estructuración de la información en espacios de contenidos y de la selección y presentación de los datos en los sistemas de información interactivos y no interactivos.

Fue definida por primera vez por Richard Saul Wurman en 1975 «El estudio de la organización de la información con el objetivo de permitir al usuario encontrar su vía de navegación hacia el conocimiento y la comprensión de la información«.

Arquitectura de la información

Ejemplo de AI con procesos asociados

En 1998, Morville y Rosenfeld, definen que «El arquitecto de información es la persona que debe identificar la misión (los objetivos) y la visión (las expectativas de los usuarios) de la pagina web, determinar los contenidos y funcionalidades de la página, facilitar el acceso mediante sistemas de organización, etiquetado, navegación y búsqueda y planificar en previsión de futuras modificaciones y crecimiento de la página.»

Garret, en 2003, propone una definición más amplia, alineada con la anterior. «Durante la fase de “estrategia” se deben identificar los objetivos, en la fase de “alcance” las necesidades de los usuarios, en la fase de “estructura” especificar las funcionalidades y requerimientos de la web, en la fase de “esqueleto” el diseño de los sistemas de navegación, organización, etiquetado y búsqueda y en la fase de “interfaz” prototipar la página.»

Para Morville y Rosenfeld, una buena arquitectura de información se sustenta en tres pilares: el contexto organizacional en el que se desarrolla, el contenido que alberga y los usuarios que la visitan y consultan (2006).

Y es que por ejemplo, no es lo mismo definir un etiquetado para usuarios con conocimientos técnicos avanzados sobre un tema, que para personas que no los posean.

De ello surgen muchos problemas en la definición de la AI de páginas gubernamentales o de salud, al ser términos no conocidos por los usuarios finales. Esto se puede preveer mediante sesiones de Card sorting o Tree Jack.

Gracias a pruebas con usuarios reales podemos confirmar si el mapa metal del usuario coincido con el planteado en la AI.

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