En 2016 Lorena Paz me propuso participar en el segundo volumen de “Pioneros y hacedores”, un libro recopilatorio con traducciones al castellano y artículos inéditos de casos de diseño de interacción, accesibilidad y usabilidad, orientado a ser utilizado como material didáctico.
Mi aportación fue un caso inédito de card sorting que redacté pensando en un lector que ha oído hablar de la técnica, pero busca una introducción guiada. También creo que el enfoque del caso es suficientemente original como para que pueda ser de interés a quien está más familiarizado.
Os dejo aquí el resumen del caso:
En este texto se presenta un caso de análisis de agrupamientos en el que no se realizó una ordenación explícita de tarjetas con la participación de personas como en un card sorting tradicional. Se partió de datos extraídos de un análisis de competencia y se obtuvo una representación gráfica tipo dendrograma de las agrupaciones
El libro se puede comprar en físico en Editorial UFLO y la versión digital es de libre acceso, pero actualmente es algo difícil de encontrar, así que os facilito el trabajo.
De diciembre de 2013 a marzo de 2019, durante un total de 1920 días, Felix Arvid Ulf Kjellberg, más conocido como PewDiePie, mantuvo el récord de poseer el canal con más subscriptores en YouTube (con permiso de los canales propios de tendencias de la plataforma).
A finales de 2018, PewDiePie ganaba unos 30.000 suscriptores por día, pero el canal de música T-Series llevaba ya meses subiendo como la espuma, a un ritmo 4 veces superior. Alcanzar a PewDiePie parecía inevitable.
Fuera de toda previsión, con 66 millones de subscriptores en T-Series y a solo un millón de PewDiePie, las suscripciones a este último aceleraron, igualándose a su competidor en velocidad de crecimiento.
Fue lo que se conoce como la sub war, o guerra de
subscriptores: PewDiePie ganó casi 30 millones de subs en 5 meses que
pasarán probablemente a la historia de la cultura pop de Internet.
Bajo el lema #sub2pewdiepie (“suscríbete a PewDiePie”), miles de fans y otros youtubers de la plataforma hicieron todo tipo de acciones de propaganda: desde colgar carteles por todo el planeta, anuncios en Times Square, manifestaciones populares, intervenciones en la Super Bowl, hackear miles de impresores y televisores… e incluso iniciar campañas de “emergencia” cuando T-Series se acercaba a pocos miles de suscriptores.
Durante todo este tiempo, canales como Flare TV, grandes subreddits y varias cuentas en Twitter seguían en vivo el número de suscriptores, alentando así a seguir con la “guerra” y dar soporte a PewDiePie; hasta que, finalmente, T-Series logró igualmente ponerse en la primera posición.
Captura de pantalla de FlareTV (15 de enero de 2019)
Todo este seguimiento fue posibles gracias a que, hasta ahora, en YouTube han mostrado para todos sus canales el número exacto de suscriptores.
Pero en mayo de 2019 anunciaron que iban a dejar de ser tan precisos con esta cifra: los canales con millones de suscriptores, por ejemplo, se iban a redondear al millón. De 15.695.670 pasaríamos a 15M.
El argumento oficial de YouTube es “crear más consistencia”
(ya que en algunos entornos ya hacen este redondeo); pero el cambio, que tiene
como fecha prevista agosto de 2019, parece tener otro interés de fondo.
Dejar de mostrar el número exacto de suscriptores impide a los fans ver cómo sus acciones tienen un efecto en el sistema en tiempo real. Es como si en un juego de carreras no supiéramos dónde están nuestros competidores ni siquiera dónde estamos exactamente nosotros. Para algunos jugadores podría seguir siendo divertido, pero para muchos otros perdería totalmente el incentivo.
YouTube substituirá el detalle de suscriptores con una barra de progreso, pero está por ver qué granularidad e inmediatez tendrá. Sin más información por el momento, y pese a las últimas declaraciones que en Google no utilizan (o no es su foco utilizar) tecnología persuasiva, huele a que tienen una clara intención: influenciar justamente el comportamiento de sus usuarios y desincentivar nuevas guerras de subs.
En un almacén de Amazon te puedes encontrar un DVD de Walking Dead cuidadosamente colocado al lado de unos pepinillos en vinagre. No, no es un ejemplo inventado, es literal:
Algunos estaréis ya familiarizados con el llamado “chaotic storage” que usan muchos almacenes: los productos se colocan básicamente al tun-tun, aprovechando cualquier espacio libre sin tener en cuenta la relación entre ellos (más allá de características técnicas como la humedad ambiente, temperatura, etc.)
El “truco” es que los productos se asocian al lugar de almacenaje en el momento de colocarlos (mediante códigos de barras), de forma que en cualquier momento si se necesitan unos pepinillos en vinagre el sistema sabe en qué puntos del almacén se pueden encontrar.
Esta técnica ofrece mucha flexibilidad, ya que no es necesario planificar cómo evolucionarán los stocks de los productos; pero además es muy eficiente, en tres sentidos:
Es eficiente en espacio, ya que se aprovechan mejor los huecos, y el espacio libre en general, al no tener que reservarlos para productos del mismo tipo
Es eficiente para organizar nuevos ítems, ya que no es necesario conocer dónde van, sino simplemente dejarlos en el primer sitio disponible
Y también es eficiente para recoger, ya que un mismo producto es probable encontrarlo en muchos puntos del almacén, consiguiendo así que las cuidadosamente calculadas rutas para recoger varios ítems acaben siendo más cortas
Pero…. Si este sistema de organización es tan bueno, ¿por qué no lo usan también las bibliotecas, por ejemplo?
La respuesta es que los escenarios de uso en ambos casos son distintos. Si en una biblioteca siempre buscáramos libros concretos (conociendo, por ejemplo, su título y autor) el sistema sería factible, pero la realidad es más compleja: nuestro interés en una biblioteca puede ser explorar un tema concreto, sin conocer exactamente qué buscamos; investigar en profundidad alguna cuestión, con un enfoque exhaustivo; o simplemente volver a un libro que ya cogimos en un pasado.
Antes de plantear sistemas de organización y navegación, es indispensable preguntarse si están presentes estos tres escenarios (búsqueda exploratoria, investigación exhaustiva y reencontrar) y no quedarse únicamente con la búsqueda de un elemento conocido.
Overwatch es un reciente videojuego desarrollado por la empresa Blizzard. Se trata de un FPS, un juego de disparos en primera persona, en el que se forman dos equipos de 6 jugadores que compiten entre sí por un cierto objetivo. La derrota o victoria está basada en lo que hace el equipo y no únicamente en el desempeño individual de cada jugador.
Es habitual en este tipo de juegos poder ver en cualquier momento de la partida cómo lo están haciendo tus compañeros, activando estadísticas varias, especialmente el número de bajas (kills) efectuadas por cada jugador.
Scoreboard de Battlefield 4 (tomado de Total Gaming Network) mostrando «K/D», kills/deaths.
En algunos juegos, para estimular que los jugadores no se centren simplemente en matar, no se muestran las bajas, sino unos puntos que se otorgan según las acciones que está haciendo cada miembro del equipo.
Scoreboard de Team Fortress 2 (tomado de Scalari.net)
Pero uno de los objetivos de diseño de Overwatch, según su director Jeffrey Kaplan, fue eliminar el individualismo y la competencia interna (entre miembros del equipo) inherente de este tipo de juegos. Para contribuir a ello tomaron una decisión interesante: no mostrar ningún dato concreto sobre los demás jugadores.
The difference between information, data and content is tricky, but the important point is that the absence of content or data can be just as informing as the presence.
En Overwatch, Kaplan y su equipo han decidido eliminar datos para moldear la información que los usuarios percibirán. La realidad, del juego, sigue siendo la misma, pero al cambiar la fotografía que mostramos al jugador estamos influenciando en sus prioridades y, con ello, en su comportamiento.
So we basically stopped displaying any form of scores, kills, deaths because it really wasn’t telling the story of who was doing their job properly to win or lose as a team. And really, what it’s all about is, «Did you win or lose as a team?» None of that other stuff really matters at the end of the day.
