Hay una serie de preguntas que nos hacemos recurrentemente cada vez que diseñamos una interfaz: ¿Entenderá el usuario la información que queremos representar? ¿Lo hará rápidamente o necesitará mucho esfuerzo para hacerlo? ¿Cometerá errores e incluso abandonará la tarea?

En el siguiente post te hablamos de cuatro principios sobre el procesamiento de la información y sus posibles aplicaciones al diseño de interfaces.


Primer principio: trasladar el esfuerzo desde la mente al interfaz.

A principios de los años noventa del siglo pasado se realizó un experimento con jugadores de Tetris. Como sabréis, se usan las teclas para mover piezas en la pantalla y colocarlas unas junto a otras de forma que dejen los mínimos huecos libres. Mover y rotar las piezas puede parecer una pérdida de tiempo, porque hay un tiempo limitado antes de que el bloque caiga.

Sin embargo, los sujetos movían los bloques por la pantalla más de lo que teóricamente necesitaban. Y no lo hacían precisamente los novatos.  Se descubrió que los expertos confiaban más en mover los objetos externamente.

Convertir la tarea cognitiva en una tarea perceptiva ahorra esfuerzo y facilita la experimentación. Lo que hace el experto es trasladar la actividad mental de “qué sucede si lo pongo aquí o si lo pongo allí”, a un plano físico.

Si os habéis enfrentado alguna vez a productos cuya configuración es compleja y muy personalizable, una buena solución es convertir esas características personalizables en elementos manipulables que el usuario pueda manejar dentro de la pantalla.


Segundo principio: mostrar solamente la información relevante para la tarea.

El mapa de metro de Londres fue uno de los primeros que abstrajo la disposición de las vías respecto de la geografía física subyacente.  Anteriormente, los planos mostraban fielmente la geografía: si las vías eran sinuosas así se mostraban en el plano.

Los diseñadores descubrieron que la tarea más común de los pasajeros era descubrir cómo llegar del punto A al punto B. Y mostrar todos los detalles hacía más difícil ir de A a B. Así que quitaron gran parte de ese detalle innecesario para la tarea, convirtiendo el plano en líneas verticales, diagonales y horizontales. Además, en el centro de Londres las estaciones están muy próximas. Así que esa zona está expandida y ocupa relativamente más en el plano que en la realidad. A medida que te acercas a las afueras, las estaciones son menos y más alejadas entre sí. En vez de ocupar el 90% del plano, porque son el 90% del espacio, esas estaciones están representadas más cerca. Al simplificar la tarea de llegar del punto A al B se comprometió otra tarea (toma de decisión en función de la distancia entre las estaciones).

Siempre debemos basar el diseño en la tarea a realizar, y consecuentemente simplificarlo. No siempre es sencillo adaptarlo a varias tareas, por lo que tendremos que llegar a una solución de compromiso entre versatilidad/focalización y complejidad/facilidad de comprensión del diseño por parte del usuario.

En muchas ocasiones tenemos que transmitir a nuestros usuarios la complejidad de un proceso, por ejemplo informar de los pasos que tienen que dar para la consecución de un servicio o producto. Es aquí donde debemos plantearnos hasta qué nivel de detalle debemos llegar. ¿Es necesario que conozcan detalles sobre los procesos internos de nuestro negocio?


Tercer principio: convertir cálculos lentos en percepción
 rápida.

Un gran ejemplo lo podemos ver en los mapas en los cuales tenemos información acerca de la altitud y la profundidad. Podemos representar las zonas más profundas de las áreas oceánicas a través de un color oscuro e ir aclarando el color a medida que las zonas son menos profundas. Igualmente con las zonas sobre el nivel del mar. Se pueden utilizar tonos ocres cada vez más claros a medida que aumente la altitud. Si esta información la dispusiéramos en forma numérica, estaríamos obligando a la persona a realizar cálculos mentales que fácilmente podemos trasladar al mapa en forma de una representación perceptiva.

¿Cuántas veces hemos necesitado transmitir conclusiones y relaciones entre los datos? Para ello tenemos las excelentes herramientas que son las gráficas (líneas temporales, gráficos de barras, gráficos de tarta, etc).


Cuarto principio: divide y vencerás.

Una representación es buena dependiendo de la pericia del usuario para dividir el problema en partes. Algo que se ha observado analizando el juego del ajedrez, es que los expertos son mucho mejores recordando la configuración del tablero, pero solo durante el juego. Si se colocan las piezas en el tablero de tal manera que no pueda jugarse, los expertos no son mejores en absoluto que los novatos. Lo que vemos entonces es que la capacidad de los expertos para separar cosas y tener mayor memoria es debido a que pueden aprovechar su conocimiento de lo que dominan.

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