Test de Usuarios: la clave del éxito en la visualización de datos

Descubre por qué el Test de Usuarios es crucial para la visualización de datos efectiva. Aprende cómo optimizar tus gráficos y dashboards mediante pruebas reales con usuarios, garantizando una experiencia intuitiva y precisa.

En el proceso de diseño de aplicaciones analíticas con visualización de datos, las pruebas de usuarios son un paso esencial a la hora de comprender cómo interactúan los usuarios con los diferentes gráficos, cuadros de mando o elementos visuales que componen una determinada herramienta. En este artículo, exploraremos en detalle las pruebas de usuarios, las técnicas más avanzadas a nuestro alcance y los insights que este tipo de pruebas nos pueden proporcionar en el proceso de mejora y evolución de nuestras visualizaciones.

Test de Usuarios Imprescindibles: Clave para el Éxito en Diseño UX/UI

En un mundo inundado de datos, donde la información es abundante, pero la comprensión es escasa, las herramientas de visualización de datos actúan como puentes entre los números crudos y el entendimiento humano. Sin embargo, la efectividad de estas herramientas no se mide solo por su capacidad para mostrar la información, sino por cómo los usuarios la perciben, interactúan con ella y, en última instancia, la utilizan para tomar decisiones basadas en métricas.

Las pruebas de usuarios, en este contexto, adquieren una importancia crítica. Investigaciones como el estudio de Heer y Shneiderman (2012) subrayan la necesidad de incorporar test con usuarios en el proceso de diseño de visualizaciones de datos. Este enfoque, centrado en el usuario, permite identificar áreas de mejora y optimización que de otro modo podrían pasar desapercibidas.

Más Allá de lo visual: Medición de la Carga Cognitiva y cómo se consume la información

Si bien la observación directa de la interacción del consumidor final de los datos es fundamental en los test con usuarios, el verdadero valor reside en las mediciones más profundas y complejas que revelan aspectos internos del proceso cognitivo. Aquí es donde entran en juego dispositivos como el eye-tracker y dispositivos para la medición de parámetros de carácter biométrico (tensión arterial, sudoración, ritmo cardiaco, etc.).

¿Qué son los eye - trackers y cómo funcionan?

Los eye-trackers, como señala el estudio de Goldberg et al. (2019), son dispositivos clave para comprender cómo los usuarios exploran visualizaciones de datos y en qué orden consumen la información. Al rastrear los movimientos oculares, los investigadores pueden identificar patrones de atención y áreas de interés, al mismo tiempo qué áreas invisibles o poco relevantes, lo que permite optimizar el diseño para una comprensión más rápida y efectiva.

¿Qué son los dispositivos biométricos y cómo funcionan?

Por otro lado, los dispositivos biométricos ofrecen una perspectiva aún más profunda, capturando respuestas fisiológicas que reflejan la carga cognitiva del usuario. Investigaciones como el trabajo de Picard et al. (2001) destacan cómo la variabilidad de la frecuencia cardíaca y la conductancia de la piel pueden revelar emociones y niveles de estrés durante la interacción con visualizaciones de datos. Esta información es invaluable para ajustar el diseño y minimizar la fatiga cognitiva del usuario.

El Espectro de las Mediciones: Memorabilidad, Usabilidad y Más

Más allá de la carga cognitiva, los test de usuarios pueden medir una plétora de aspectos que influyen en la efectividad y la utilidad de las herramientas de visualización de datos. La memorabilidad, por ejemplo, es crucial para garantizar que los usuarios recuerden cómo interactuar con la visualización en futuras sesiones.

Un diseño memorable no solo facilita el uso continuo, sino que también fomenta la adopción a largo plazo de la herramienta.

De nuevo, el eye-tracker nos permite contrastar patrones de consumo de información que nos revelan si esa visualización será fácilmente reconocible y memorizable o si se olvidará fácilmente. Investigaciones como el estudio de Midway et al. (2020) resaltan la importancia de la memorabilidad (o capacidad para recordar una visualización) en la efectividad de las herramientas de datos. Al identificar patrones de interacción que contribuyen a una mayor memorabilidad, los diseñadores pueden crear experiencias más impactantes y duraderas para los usuarios.

Image: Beyond Memorability: Visualization Recognition and Recall. 2015. El estudio nos muestra las diferencias en los patrones de consumo de dos visualizaciones. A) Reconocible: La segunda vez que el usuario consume la información la reconoce claramente, patrón puntual. B) La segunda vez que el usuario consume la información no reconoce la visualización, patrón disperso muy semejante a la primera vez que consume la información.

 

La usabilidad es otro aspecto clave que abarca desde la facilidad de aprendizaje hasta la eficiencia de uso y la satisfacción del usuario. Los test de usuarios pueden identificar obstáculos en el flujo de trabajo del usuario, áreas de confusión y funciones que no cumplen con las expectativas. Al abordar estos problemas, los diseñadores pueden optimizar la usabilidad de la herramienta, mejorando la eficiencia y reduciendo la frustración del usuario.

Además, los test de usuarios pueden revelar insights sobre la accesibilidad de la visualización de datos, asegurando que sea usable por una amplia gama de usuarios, incluidos aquellos con discapacidades visuales o cognitivas. Al hacer que la visualización sea más inclusiva, se amplía su alcance y se garantiza que todos los usuarios puedan beneficiarse de la información que presenta.

Desafíos en la Validación y Pruebas de Visualizaciones de Datos

Aunque los test con usuarios son imprescindibles para mejorar la experiencia del usuario en las visualizaciones de datos, enfrentan desafíos que deben abordarse para obtener resultados precisos y significativos. Estos desafíos abarcan desde la selección de participantes adecuados hasta la interpretación de los datos recopilados:

Selección de participantes representativos

Uno de los desafíos más importantes en los test de usuarios es asegurar que los participantes sean representativos del público objetivo. Esto puede ser difícil en visualizaciones de datos dirigidas a audiencias especializadas o con conocimientos técnicos muy específicos. La falta de representatividad puede sesgar los resultados de las pruebas y llevar a conclusiones incorrectas sobre la efectividad de la visualización.

Es crucial realizar una cuidadosa selección de participantes, buscando incluir a individuos con una variedad de antecedentes, habilidades y niveles de experiencia relevantes para el contexto de uso de la visualización. Además, es importante considerar la diversidad en términos de edad, género, etnia y otros factores demográficos para garantizar una perspectiva amplia y equilibrada.

Diseño de escenarios realistas

Otro desafío común en los test de usuarios es crear escenarios y tareas que reflejen de manera precisa y realista el uso típico de la visualización de datos. Los escenarios demasiado simplificados o poco realistas pueden subestimar las capacidades y necesidades del usuario, mientras que los escenarios demasiado complejos pueden abrumarlos y distorsionar los resultados de la prueba.

Los diseñadores deben trabajar estrechamente con expertos en el dominio y usuarios potenciales para desarrollar escenarios y tareas que sean relevantes, significativos y realistas. Esto puede implicar la creación de casos de uso específicos, la simulación de situaciones del mundo real y la incorporación de datos reales o simulados para proporcionar un contexto auténtico para la evaluación.

Interpretación de resultados y selección de métricas

Una vez completados los test, es fundamental interpretar los resultados y definir métricas claras y significativas que nos ayuden a aplicar mejoras en la evolución de nuestra herramienta. La variedad de los datos recopilados durante las pruebas (completitud, tiempos, pupilometría, número y duración de las fijaciones, además de los recopilados por la biometría), puede ser abrumadora, y es crucial identificar los hallazgos más relevantes y accionables para guiar las decisiones de diseño y desarrollo.

Aquí es donde entran en juego las métricas de rendimiento y éxito, que pueden incluir desde tiempos de tarea y tasas de éxito hasta métricas más subjetivas como la satisfacción del usuario y la percepción de utilidad. Sin embargo, seleccionar las métricas adecuadas puede ser un desafío en sí mismo, ya que diferentes stakeholders pueden tener diferentes prioridades y criterios de éxito.

Aunque los test con usuarios resultan imprescindibles para mejorar la experiencia del usuario en las visualizaciones de datos, conllevan una serie de desafíos únicos que se deben abordar de manera efectiva y colaborativa. De la misma manera, gestionar los hallazgos más significativos detectados, nos ayudará a impulsar la evolución y la mejora continua de las visualizaciones de datos en beneficio de los usuarios y las organizaciones.