Diferencia entre revisiones de «Valentina Olivares, Tarea 3 - Modulo de Investigación T1 2016»

De Casiopea
 
(No se muestran 26 ediciones intermedias del mismo usuario)
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Luego se debe establecer la estrategia para coleccionar estas métricas, lo que incluye la transición en el tiempo entre métricas y cómo van a ser analizadas y presentadas. Finalmente, se identifica el tipo de participantes que se requieren para hacer el estudio  
Luego se debe establecer la estrategia para coleccionar estas métricas, lo que incluye la transición en el tiempo entre métricas y cómo van a ser analizadas y presentadas. Finalmente, se identifica el tipo de participantes que se requieren para hacer el estudio  
comparativo.  
comparativo.  


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What might seem like a high satisfaction score for your product might not be quite
What might seem like a high satisfaction score for your product might not be quite
as impressive when compared to the competition </nowiki></pre>
as impressive when compared to the competition </nowiki></pre>


*'''Explorar los datos'''
*'''Explorar los datos'''
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liderando, al editor, desarrollador, al manager de productos, etc. Quienes están
liderando, al editor, desarrollador, al manager de productos, etc. Quienes están
preocupados en las debilidades del diseño y cómo mejorarlas.
preocupados en las debilidades del diseño y cómo mejorarlas.


<pre><nowiki>
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Línea 264: Línea 268:




"However, many organizations either do not quantify study data at all or track it inconsistently, usually because studies relate to a particular problem or are just exploratory and the study size is small. So they typically capture usability metrics like these only once in a while, if at all."
<pre><nowiki>
However, many organizations either do not quantify study data at all or track it inconsistently,  
usually because studies relate to a particular problem or are just exploratory and the study size is small.
So they typically capture usability metrics like these only once in a while, if at all.
</nowiki></pre>
 




Línea 336: Línea 345:
su uso puede significar el enfoque hacia un pequeño porcentaje de usuarios que están dispuestos a comprometerse a expensas de otras personas que recién están tomando conciencia de un sitio, o pensando en aumentar su compromiso (engagement) con él.
su uso puede significar el enfoque hacia un pequeño porcentaje de usuarios que están dispuestos a comprometerse a expensas de otras personas que recién están tomando conciencia de un sitio, o pensando en aumentar su compromiso (engagement) con él.


<pre><nowiki>
The metrics in this category can help us to spot trends and get past the So what?
question that applies to all data. The big metrics give us the big picture,
showing how a site or application changes over time and how it lives in the world
or the broader context of other experiences.
</nowiki></pre>


"The metrics in this category can help us to spot trends and get past the So what? question that applies to all data. The big metrics give us the big picture, showing how a site or application changes over time and how it lives in the world or the broader context of other experiences."
 
<pre><nowiki>
The right signals for user experience are usually a combination of interactions and perceptions.
Interactions are what people actually do, including clicking, scrolling, and filling out a form.
Perceptions are what people think about a user experience and how they feel about it.
And if you track interactions and perceptions together, they become more meaningful.
</nowiki></pre>




"The right signals for user experience are usually a combination of interactions and perceptions. Interactions are what people actually do, including clicking, scrolling, and filling out a form. Perceptions are what people think about a user experience and how they feel about it. And if you track interactions and perceptions together, they become more meaningful."


===Métricas ux en organizaciones===
===Métricas ux en organizaciones===
Línea 379: Línea 399:




"You’re most likely to record satisfaction on large scale projects through some sort of user survey. An example cited in the report shows that change can impinge on happiness and that an initial drop in happiness following a change does not necessarily have long-term implications."
<pre><nowiki>
You’re most likely to record satisfaction on large scale projects through
some sort of user survey.
An example cited in the report shows that change can impinge on happiness and  
that an initial drop in happiness following a change does not necessarily have
long-term implications.
</nowiki></pre>
 




Línea 403: Línea 430:
útiles a pequeña escala, aunque las metodologías utilizadas para derivar medidas a una pequeña escala tienen más probabilidades de ser diferentes de manera sustancial.
útiles a pequeña escala, aunque las metodologías utilizadas para derivar medidas a una pequeña escala tienen más probabilidades de ser diferentes de manera sustancial.


 
<pre><nowiki>
"The HEART framework is a useful framework because it’s simple and easy to understand. That makes communicating the reasons for selecting it easy across teams. While the framework may be designed for large projects; there’s nothing to stop it being implemented on smaller projects either – it’s just that the methods used for data collection are likely to vary."
The HEART framework is a useful framework because it’s simple and easy to understand.  
 
That makes communicating the reasons for selecting it easy across teams.  
 
While the framework may be designed for large projects; there’s nothing to stop it  
being implemented on smaller projects either – it’s just that the methods used for
data collection are likely to vary.
</nowiki></pre>


===Lectura 2===
===Lectura 2===
Línea 467: Línea 497:
El proceso de metas -> señales -> métricas puede conllevar al priorizar de manera natural un set de varias métricas. sobretodo las relacionadas con los objetivos más altos.
El proceso de metas -> señales -> métricas puede conllevar al priorizar de manera natural un set de varias métricas. sobretodo las relacionadas con los objetivos más altos.


"If you want your product’s design to be informed by large-scale data, it really helps to have metrics that reflect the quality of the user experience, and that map closely to your main goals. Try using HEART and Goals-Signals-Metrics to help you get there, and let us know how it went. Do you have your own methods for doing this, or advice to share?"
 
<pre><nowiki>
If you want your product’s design to be informed by large-scale data,
it really helps to have metrics that reflect the quality of the user experience,
and that map closely to your main goals.
</nowiki></pre>


==Pruebas de usabilidad para asegurar UX==
==Pruebas de usabilidad para asegurar UX==
Línea 507: Línea 542:
=Abstract=
=Abstract=


'''Palabras Claves:'''
==El Informar sobre la experiencia humana a través del uso de datos en una metodología de diseño==
 
 
 
Alumna: Valentina Olivares
 
Carrera: Diseño gráfico
 
Profesores: Herbert Spencer, Katherine Exss.
 
 
 
La revisión de autores presentada toma un nuevo rumbo, ya que parte desde la concepción del uso de datos como metodología y el por qué de esta necesidad de capturar, organizar y analizar este recurso, los beneficios que podemos captar haciendo uso de datos cualitativos y cuantitativos en el estudio de experiencia de usuario y desde qué formas podemos conceptualizar la dualidad de los datos.
Se presentan dos visiones, una de dato cuantitativo como una generalidad del dato partiendo por algo que siempre va a estar ahí, produciéndose constantemente, esto se relaciona con el concepto de big data o el dato de superficie, que se presenta a gran escala. Mientras que la segunda aproximación nos presenta el dato cualitativo como una expresión cercana a la experiencia humana, definiéndose como un “dato profundo” que entrega una información basada en la observación en la experiencia pero que puede ser utilizada a menor escala.
 
Se indaga sobre el uso de métricas en organizaciones actuales y qué tipo de datos miden, cuestionando la posibilidad de utilizar datos cualitativos a una escala mayor, utilizando frameworks o herramientas que permiten cuantificar la experiencia de los usuarios, entregando data que  informará el diseño ux, acercándose lo más posible a la experiencia diaria de las personas.
 
 
 
'''Palabras Claves:''' dato, diseño ux, métrica, experiencia, métodos.


=Ensayo=
=Ensayo=
Los datos, en diferentes formas están cambiando la forma en que pensamos  sobre nosotros mismos y el mundo. Para mejor o peor, están cambiando nuestra experiencia con la tecnología- desde aplicaciones móviles que nos sirven para conocer nuestro estado de salud hasta la publicidad que nos sigue.
¿Cómo darle sentido a todos estos datos? las personas deberían preocuparse por cómo preparamos a las generaciones próximas, no tan solo en el Area de las ciencias, sino en los gobiernos y en las industrias
<ref> Szalay, Alex (2010): ''Data, data everywhere: A special report on managing information. Economist Newspaper </ref>.
También encontramos el área de los datos sociales, que emergen de las redes sociales que usamos a diario, junto con el progreso en herramientas computacionales que pueden procesar cantidades masivas de datos se puede encontrar una nueva aproximación a los estudios de los seres humanos y la sociedad en sí misma. Ya no dependemos entre escoger una opción de tipo de dato a estudiar como el tamaño del dato (gran escala) y la profundidad de este (cualitativo). Podemos estudiar la misma trayectoria que se forma por millones de expresiones culturales, experiencias, textos y vínculos. <ref> Manovich, L. (2011). Trending: ''The promises and the challenges of big social data''. Debates in the digital humanities.</ref>.
Cabe preguntar cómo los datos reflejan el actuar humano y de qué forma podemos incorporar este registro de comportamiento en metodologías de diseño UX, para esto debemos tener en cuenta el carácter dual de los datos como fuente de información, existe una tendencia real a las dicotomías a la hora de hablar de datos; se habla de cuantitativo y cualitativo, objetivo y subjetivo, abstracto y sensorial, negocios y experiencia de usuario, Big data y Thick data, Data y Capta, dato de superficie y dato profundo, etc.
Comprendiendo las diferencias entre esta dualidad se puede sacar provecho de la esencia de cada tipo de dato y nos brinda la capacidad de poder contextualizarlos a la hora de utilizarlos en una estrategia para informar el diseño.
'''¿Por qué utilizar datos?'''
"Los datos construyen una nueva perspectiva. Cuando son utilizados en la manera correcta pueden revelarnos
nuevos descubrimientos sobre las personas, y las personas son el centro a la hora de diseñar cualquier producto" <ref>  Pavliscak, P. (2015). Data-Informed Product Design (1st ed.) (A. Rufino, Ed.)
Retrieved from http://www.oreilly.com/design/free/data-informed-product-design.csp </ref>.
Una buena parte de utilizar datos para informar al diseño ux es darnos cuenta lo que nos preocupa, en general existen tres caminos a la hora de utilizar datos:
Probar algo que ya se tiene o algo nuevo (producto o servicio), Mejorar una experiencia y Descubrir algo que está fuera de lo obvio y que se acerque a innovar.
El mejor tipo de dato para informar la experiencia es el que surge ''in situ'' el que refleja su comportamiento diario, ya sea de de carácter cuantitativo (desde las analíticas) o de estudios etnográficos (cualitativo). Es por eso que se experimenta con diferentes tipos de información a la hora de concebir una
aproximación híbrida, que contemple las dos modalidades, en donde generalmente el dato cuantitativo informa al dato cualitativo.
Sea cual sea el tipo de herramienta o modalidad que se utilice para capturar datos existen ciertos puntos que deben tomarse en cuenta:
*La forma en que se capturan los datos y qué tipo de datos representan frente a un contexto y a una escala
* La forma en que se organizan estos datos y cómo son percibidos por quiénes componen un equipo de trabajo dentro de una organización.
*La forma en que se analizan
*La forma en que se visualizan o se entregan a un otro, siempre se debe tomar en cuenta de que los datos son un entregable de información para un otro, esto incide en la forma en que se visualizan y cómo un otro los entenderá. Esto es válido tanto como para los datos abiertos o los que circulan dentro de una organización privada.
'''El valor de la Métrica'''
Las métricas conforman una manera de medir o evaluar un fenómeno en particular u objeto. Podemos decir que algo es "más largo, más alto o más rápido" porque somos capaces de medir o cuantificar una tributo de éste, tal como distancia, altura o la velocidad. <ref> Albert, W., & Tullis, T. (2013). Measuring the user experience: collecting, analyzing, and presenting usability metrics. Newnes. </ref>
Aquí se diferencian las métricas de ux, son específicas y utilizan el mismo conjunto de medidas cada vez que se mide algo es una forma de entregar resultados que puedan compararse. Este tipo de medida emerge de una observación, ya sea directa o indirecta, todas las métricas deben ser ''cuantificables'' de alguna forma y todas requieren representación en algún formato numérico. Otra particularidad de las métricas ux es que miden algo sobre las personas, sobre sus comportamientos y actitudes. Éstas, al ser altamente diversas y adaptables
generan nuevos desafíos a la hora de trabajar con métricas.
El medir la experiencia de usuario ofrece mucho más que una observación, la métrica ofrece estructura al diseño y al proceso de evaluación, da información sobre nuevos hallazgos, y proveen de información a los que toman desiciones y a todos los involucrados en un proyecto u organización.
La métrica también puede generar el encuentro entre la experiencia de usuario y el marketing,  sin embargo
existen medidas subjetivas como [http://www.measuringu.com/sus.php/ SUS] (System Usability Scale) o
[https://www.nngroup.com/articles/satisfaction-vs-performance-metrics/ medida de satisfacción o facilidad de uso en escalas ] sirven para medir la percepción de las experiencias luego de experimentar el uso de un producto o servicio. Muchas veces se capturan métricas subjetivas y objetivas para obtener una visión más clara sobre la usabilidad de un servicio.
Se definen tres tipos de métricas ux: un grado de '''Efectividad''' o '''usabilidadi''', el ser capaz de completar un objetivo o tarea. Se incluyen las métricas que ya han sido rastreadas, como tiempo de tarea, la tasa de éxito de la tarea y facilidad de uso del sistema.
La segunda corresponde al grado de '''eficiencia''', que se define por la cantidad de tiempo requerido para completar este objetivo o tarea. Se relaciona con el ''engagement'' o el grado de interacción de un usuario con un servicio o producto (métrica de marketing) este muestra cuánta atención le dedican a un servicio o producto, cuánto tiempo están en algún estado de flujo y qué tan bien se sienten sobre este.Es decir, combinarlo con aproximaciones cualitativas. La tercera corresponde al grado de '''satisfacción''', el factor emocional del usuario con la experiencia final, desde el desempeño del objetivo o tarea. El grado de satisfacción conlleva o se relaciona con la ''conversión'' (métrica de marketing),  la acción de convertir las visitas de un sitio en clientes.
Sobre el uso de frameworks
La herramienta '''HEART''' de google, surge como un modo de entregar una serie de métricas centradas en el usuario que permiten medir la experiencia de usuario a gran escala, estas métricas pueden ser utilizadas para informar desiciones en el proceso de desarrollo de un producto.
Estas métricas entregan información cualitativa y cuantitativa para ser utilizadas en estudios de gran escala, utilizando métricas que reflejan la calidad de la experiencia de usuario y que mapean de forma cercana los objetivos principales.
---
El buen diseño de producto proviene del encuentro y balance entre datos, empatía e intuición <ref> A. S. (2015, July 30). Data-driven vs. data-informed design in enterprise products. Retrieved from https://medium.com/designing-atlassian/data-driven-vs-data-informed-design-in-enterprise-products-538749b1b4eb#.14n644rrn </ref> Como diseñadores debemos aceptar el poder que los datos cuantitativos y la experimentación entregan a nuestro proceso de diseño, ya que son un gran complemento a los datos cualitativos y no reemplazan o disminuyen el impacto que éstos puedan tener.
<references/>
==Bibliografía==
<pre><nowiki>
Drucker, J. (2011). Humanities approaches to graphical display. Digital Humanities Quarterly.
</nowiki></pre>
<pre><nowiki>
Manovich, L. (2011). Trending: The promises and the challenges of big social data.
Debates in the digital humanities, 2, 460-475.</nowiki></pre>
<pre><nowiki>
Pavliscak, P. (2015). Data-Informed Product Design (1st ed.) (A. Rufino, Ed.)
Retrieved from http://www.oreilly.com/design/free/data-informed-product-design.csp</nowiki></pre>
<pre><nowiki>
Szalay, Alex (2010): ''Data, data everywhere: A special report on managing information.
Economist Newspaper
</nowiki></pre>
<pre><nowiki>
Albert, W., & Tullis, T. (2013).
Measuring the user experience: collecting, analyzing, and presenting usability metrics. Newnes.
</nowiki></pre>
<pre><nowiki>
Interaction Design Foundation, N. N. (n.d.). Google’s HEART Framework for Measuring #UX.
Retrieved from https://www.interaction-design.org/literature/article/google-s-heart-framework-for-measuring-ux
</nowiki></pre>

Revisión actual - 12:44 4 may 2016



TítuloValentina Olivares, Tarea 3 - Modulo de Investigación T1 2016
AsignaturaMódulo Investigación T1 2016
Del CursoMódulo Investigación T1 2016
CarrerasDiseño Gráfico"Diseño Gráfico" is not in the list (Arquitectura, Diseño, Magíster, Otra) of allowed values for the "Carreras Relacionadas" property., Interacción y Servicios"Interacción y Servicios" is not in the list (Arquitectura, Diseño, Magíster, Otra) of allowed values for the "Carreras Relacionadas" property.
3
Alumno(s)Valentina Olivares


Revisión Bibliográfica

Measuring the User Experience

Este libro presenta una introducción de cómo plantear las métricas en la experiencia de usuario, desde el ámbito de los negocios, plantea por qué son útiles y de qué formas podemos sacar provecho para desarrollar servicios y productos eficientes.


  • Título: Measuring the user experience,collecting, Analyzing, and Presenting Usability Metrics
  • Autor: Thomas Tullis
  • Capítulo: Cap. 1
  • Tipo de documento: Libro
  • Editorial: Morgan Kaufmann, de Elsevier
  • Año: 2013


Capítulo 1

Sobre las métricas en UX

A metric is a way of measuring or evaluating a particular phenomenon or thing. 
 We can say something is longer, taller, or faster because we are able to measure
 or quantify some attribute of it, such as distance, height, or speed


Las métricas ux están basadas en un sistema confiable de medición, el usar el mismo conjunto de medidas cada vez que se mide algo es una forma de entregar resultados que puedan compararse.

Las métricas ux parten de una observación, ya sea directa o indirecta, todas las métricas deben ser cuantificables de alguna forma, todas las métricas ux requieren que lo que se está midiendo represente algún aspecto de la experiencia de usuario representada en un formato numérico.

Las métricas nos revelan sobre la experiencia de usuario, sobre la experiencia personal de la persona a la hora de utilizar un producto o servicio. También es interacción entre el usuario y el producto en algún tipo de aspecto, se definen tres:


  • Efectividad, o el ser capaz de completar un objetivo o tarea.
  • Eficiencia, la cantidad de tiempo requerido para completar este objetivo o tarea
  • Satisfacción, el factor emocional del usuario con la experiencia final, desde el desempeño del objetivo o tarea.


Another difference between UX metrics and other metrics is that they measure something 
about people and their behavior or attitudes. Because people are amazingly diverse and 
adaptable, we sometimes encounter challenges in our UX metrics.


Se discuten los intervalos de confianza entre métricas, según la variabilidad de los datos. Y cuáles se consideran relevantes y menos relevantes en un contexto de experiencia de usuario.


UX metrics are not an end unto themselves; rather, they are a means to help you reach 
an informed decision. UX metrics provide answers to questions that are critical to your
organization and that can’t be answered by other means.


La métrica va siempre de la mano con una experiencia y no con una preferencia o actitud. Existen métricas que son cuantificables y reflejan algún tipo de comportamiento pero no están basadas en reflejar la variabilidad de los datos, la métrica debe informar algún tipo de decisión ya que provee de información que puede ser utilizada como respuesta a preguntas críticas dentro de una organización.

Sobre el valor de la métrica

El medir la experiencia de usuario ofrece mucho más que una observación, la métrica ofrece estructura al diseño y al proceso de evaluación, da información sobre nuevos hallazgos, y proveen de información a los que toman desiciones ( más allá de los diseñadores)


UX metrics offer a way to estimate the number of users likely to experience this problem.
Knowing the magnitude of the problem could mean the difference between delaying a major 
product launch and simply adding an additional item to the bug list with a low priority.
Without UX metrics, the magnitude of the problem is just a guess.


Durante una prueba de usabilidad es fácil encontrar problemas más obvios, el problema surge a la hora de estimar el tamaño o magnitud de los errores. Las métricas ux son una forma de estimar el número de usuarios que pueden experimentar estos problemas, al tener conocimiento de la magnitud del problema se puede llevar un conteo o priorizar los problemas más importantes dentro de un producto o servicio.


UX metrics are the only way to really know if the desired improvements have been realized.
By measuring and comparing the current with a new,
“improved” product and evaluating the potential improvement, you create a win–win situation.


Se habla sobre el control de la métrica sobre los cambios de diseño y cómo estas reflejan si estos han sido eficientes o no. Se pueden dar tres resultados:

  • La primera versión es mejor que el producto actual (deseado)
  • La versión nueva es peor que la versión actual
  • No existir diferencia entre el producto actual y el nuevo. El impacto de la experiencia de usuario no afecta el éxito o fracaso del producto nuevo.


Las métricas ux también son útiles a la hora de medir el ROI' (Return of Investment) es parte de el modelo de negocio estar al tanto de cuánto dinero se ha ahorrado a partir de un producto nuevo o una mejora, y comparar entre los resultados que entrega una versión antigua sobre una nueva y mejorada.


UX metrics help you gain new insights and lead toward a better understanding of user behavior.


Las métricas ux pueden revelar patrones que son difíciles o imposibles de visualizar, evaluando un producto con una pequeña muestra (sin recolectar métricas) normalmente muestra los problemas obvios. Mientras que los problemas más sutiles requieren de números, ya que pueden afectar la experiencia de usuario de forma circunstancial y entorpecer el proceso.

Capítulo 11

Conceptos clave para surgir trabajando con datos

  • Visualizar los datos, la forma en que se presentan a los demás


Make the data come alive for your stakeholders


Entregar los datos visualizados a quienes toman desiciones dentro de un negocio, para influenciar en la forma en que se toman desiciones. Otra forma es invitar directamente a observar pruebas de usabilidad, integrándolas como forma de trabajo. El estar presente y ser capaz de observar patrones que se repiten en diferentes participantes deja muy pocas dudas a la hora de realizar cambios en el diseño de un producto o servicio.

Otra forma es la audiovisual, mostrar clips ilustrando los problemas de usabilidad de algunos participantes que se enfrenten al mismo problema. Cada uno en su contexto adecuado y con la información del participante (informando a una persona, o tipo de usuario)

Otra forma es presentando las métricas ux y relacionarlas con el ROI (Return of investment)


  • Captar información constantemente

incorporar métricas en pruebas de rutina, categorizando los tipos de problemas y la severidad de estos, es decir clasificando los datos para poder llevar rastro de ellos. Una práctica que se promueve es el captar información sobre SUS (system usability scale) al finalizar una sesión de usabilidad, para probar su efectividad. El tener una medida cuantitativa lleva a mostrar tendencias en el tiempo, una vez que se trabaje con las métricas básicas se pueden considerar nuevas como las de eficiencia, u otras como las expectativas de los usuarios, etc.


  • Planificar

Siempre tener certeza sobre qué se quiere estudiar para captar cierto tipo de métrica. Siempre se debe especificar, además de planificar cómo capturar y analizar los datos.


Every metric and evaluation method requires its own unique set of plans. 
The best way to build your checklist is through experience.


El tener en cuanta cómo tratar los datos puede significar un ahorro de tiempo, una buena práctica es realizar pruebas piloto manteniéndolas lo más realista posible, permitiendo que surjan cualquier tipo de problema.


  • Benchmarking, o estudios comparativos

Las métricas ux son relativas, no existe un estándar sobre lo que significa una “buena experiencia de usuario” y una “mala experiencia ux” Por esta razón es necesario hacer estudios comparativos de la experiencia de usuario de un producto. Se deben determinar qué métricas se van a captar en el tiempo, es aconsejable captar en tres áreas sobre tres aspectos que denotan la ux: efectividad, eficiencia y satisfacción. Luego se debe establecer la estrategia para coleccionar estas métricas, lo que incluye la transición en el tiempo entre métricas y cómo van a ser analizadas y presentadas. Finalmente, se identifica el tipo de participantes que se requieren para hacer el estudio comparativo.


Running a competitive user experience study will put your data into perspective. 
What might seem like a high satisfaction score for your product might not be quite
as impressive when compared to the competition 


  • Explorar los datos

Esto significa apropiarse de los datos y buscar patrones o tendencias que no son obvias. Lo primero que hay que considerar es que el conjunto de datos esté “limpio” , considerar respuestas inconsistentes y remover los valores extremos. Procurar tener variables organizadas y bien catalogadas para poder tener un buen registro de estas y poder generar nuevas variables a partir de las antiguas.

Otra forma de explorar los datos es visualizarlos de diferentes maneras, otra es buscar diferentes fuentes de datos que le de credibilidad a los que ya se tienen y puedan ser presentados como argumento.


  • Relacionarse con el lenguaje de ventas y negocios

Adoptar la perspectiva de negocios, ya sea en ventas, mercado, etc para demostrar dominio y confianza en la estrategia que se va a presentar.

  • Simplificar la forma en que se presentan los datos

las metas de quién presenta deben ser las mismas de las de la audiencia a la que se busca convencer. Al equipo de proyectos; al arquitecto de información, al diseñador liderando, al editor, desarrollador, al manager de productos, etc. Quienes están preocupados en las debilidades del diseño y cómo mejorarlas.


When presenting results, it’s important to keep the message as simple as possible.
Avoid jargon, focus on the key message, and keep the data simple and straightforward

Escoger las métricas adecuadas para la experiencia de usuario

  • Título: Choosing the Right Metrics for User Experience
  • Autor: Pamela Pavliscak
  • Tipo de documento: columna
  • Año:2014
  • Revista: UX matters (on line)


Esta columna planteada desde la experiencia de un profesional ux, contempla el uso de métricas en diferentes estrategias para mejorar experiencias on line. Observando el estado de las métricas en algunos negocios y generalizando en 3 tipos de métricas mayores para ux, cómo identificarlas, llevar registro de estas y cómo integrarlas en las herramientas de medidas que utilizan algunas organizaciones (frameworks)


Se plantea la métrica como una señal evaluativa de una estrategia UX, la cual se considera clave para llevar registro sobre cambios en el tiempo en un proyecto. ¿Cómo definir una métrica para la experiencia de usuario? 3 tipos, como llevar registro, y cómo integrarlas a una herramienta de medición en un negocio o servicio.


Señales:

muchas de las señales que son fáciles de resgistrar no entregan la información deseada sobre la experiencia de los usuarios en una plataforma. ej: visitas, engagement, numero de usuarios. Son fáciles de registrar y entregan una buena base para diagnosticar el rendimiento de un sitio web, pero su utilidad disminuye a la hora de evaluar el impacto que han producido cambios recientes en un sitio web (conducidos por el diseño ux).Estas métricas son muy generales y no se relacionan directamente con la calidad de la experiencia de usuario o las metas del proyecto.


Historia de las métricas UX

Muchas de las métricas están orientadas al marketing y no a la experiencia, pues no revelan mucho sobre la experiencia de las personas a la hora de utilizar un sitio u aplicación. En general las metricas ux se focalizan en la facilidad de uso, las más comunes son medidas de rendimiento, como tiempo de tarea, porcentaje de éxito, o los errores de los usuarios. Son medidas objetivas que llevan registro de lo que las personas hacen', aunque el porcentaje de éxito puede ser un tanto subjetivo, dependiendo de cómo se mida.

Existen medidas subjetivas como SUS (System Usability Scale) o medida de satisfacción o facilidad de uso en escalas sirven para medir la percepción de las experiencias luego de. Muchas veces se capturan métricas subjetivas y objetivas para obtener una visión más clara sobre la usabilidad de un servicio.


However, many organizations either do not quantify study data at all or track it inconsistently, 
usually because studies relate to a particular problem or are just exploratory and the study size is small.
So they typically capture usability metrics like these only once in a while, if at all.


Archivo:Marketing vs ux.png
comparación entre métricas











"User experience is about more than just ease of use, of course. It is about motivations, attitudes, expectations, behavioral patterns, and constraints. It is about the types of interactions people have, how they feel about an experience, and what actions they expect to take"


Muchas métricas miden lo que las personas hicieron o dicen, aunque parezcan un poco abstractas. Las métricas de marketing se focalizan en la adquisición de clientes, es decir en capturar la atención de éstos y cerrar el trato.

El objetivo de las métricas UX debe ser atraer a las personas, dentro de un contexto y conexiones.

Sobre el contexto: se puede inferir un contexto desde las analíticas ya existentes, para comprender el cómo y el por qué a través de investigación de usuarios creando personas y mapas de experiencia. Si se lleva rastro de cosas como relaciones entre interacciones y los diferentes objetivos y comportamiento que se asocia a algunos usuarios que comienzan desde diferentes canales.

Sobre las conexiones: para llenar el vacío entre lo que sucede y por qué, las métricas de ux pueden complementar los descubrimientos que surgen durante el proceso de desarrollo y lo que se rastrea una vez que el proyecto está terminado o en proceso de “lanzamiento”

Las organizaciones están cada vez más de acuerdo con el conectar y compartir datos desde estudios cualitativos y cuantitativos, servicio al cliente, y sitios de analíticas. Pero sin las métricas, es difícil comprender los cambios o el efecto de estos en el tiempo.

3 métricas importantes

Focalizarse en los valores de negocio no necesariamente significa una mejor experiencia de usuario. Pero las métricas de ux pueden complementar las que utilizan las compañías, utilizando analytics.

Se mencionan 3 métricas que se relacionan con el éxito deuna experiencia de usuario: usabilidad, engagement (compromiso) y conversión.


Archivo:3metricasux.png
comparación entre métricas









Usabilidad: Se centran en qué tan fácil es que las personas cumplan con lo que se les ha pedido (objetivos o tareas) en un contexto de una plataforma. Se incluyen las métricas que ya han sido rastreadas, como tiempo de tarea, la tasa de éxito de la tarea y facilidad de uso del sistema. También puede incluir otras como reconocimiento de iconos, o búsqueday navegación. además incluye patrones de interacción o flujos de eventos (stream events) que pueden mostrar confusión, frustración o duda por parte del usuario.

Engagement: Es el grado de interacción de un usuario con un servicio o marca, desde el área de ux se puede contribuir informando cuántas personas interactúan con un sitio o app, cuánta atención le dedican, cuánto tiempo están en algún estado de flujo y que tan bien se sienten sobre este.Es decir, combinarlo con aproximaciones cualitativas.

Conversión: En marketing, conversión es la acción de convertir las visitas de un sitio en clientes. su uso puede significar el enfoque hacia un pequeño porcentaje de usuarios que están dispuestos a comprometerse a expensas de otras personas que recién están tomando conciencia de un sitio, o pensando en aumentar su compromiso (engagement) con él.

The metrics in this category can help us to spot trends and get past the So what? 
question that applies to all data. The big metrics give us the big picture,
showing how a site or application changes over time and how it lives in the world 
or the broader context of other experiences.


The right signals for user experience are usually a combination of interactions and perceptions.
Interactions are what people actually do, including clicking, scrolling, and filling out a form.
Perceptions are what people think about a user experience and how they feel about it.
And if you track interactions and perceptions together, they become more meaningful.


Métricas ux en organizaciones

existen 3 métricas básicas que se pueden mapear a los KPIs que las organizaciones ya registran,cabe mencionar que muchas organizaciones no tienen métricas para usabilidad.

  1. métricas descriptivas (cuentan lo que sucedió)
  2. métricas de percepción (se centra en la percepción de los clientes de los hechos)
  3. métricas de resultados (lo que los clientes hicieron o esperaron basándose en sus percepciones)


Sobre el framework de google: HEART

Lectura 1

  • Título: Google’s HEART Framework for Measuring #UX
  • Autor: Nick Kellingley
  • Tipo de documento: columna
  • Año:--
  • Sitio web: Interaction design foundation


Diseñado por un equipo de investigación en google: Kerry Rodden, Hilary Hutchinson y Xin Fu.


La finalidad es entregar una serie de métricas centradas en el usuario que permiten medir la experiencia de usuario a gran escala, estas métricas pueden ser utilizadas para informar desiciones en el proceso de desarrollo de un producto. Existen 5 métricas a medir en el framework:


Felicidad: Mide las actitudes del usuario, coleccionadas comúnmente por encuesta (satisfaccion, facilidad de uso, net promoter score), medida de actitud o satisfacción.


You’re most likely to record satisfaction on large scale projects through
some sort of user survey.
An example cited in the report shows that change can impinge on happiness and 
that an initial drop in happiness following a change does not necessarily have
long-term implications.


Engagement/ compromiso:nivel de desenvolvimiento del usuario, medido por proxies de comportamiento como frecuencia, intensidad, o profundiad de la interacción en “x” tiempo. (numero de visitas en x tiempo). Las medidas en esta categoría pueden examinar la regularidad de uso, la intensidad y sobretodo, el nivel de interacción en x tiempo. Las métricas adecuadas pueden variar de producto en producto.


Adopción: nuevos usuarios de un producto o feature. Es definida como el numero de nuevos usuarios sobre x tiempo. Es una medida del éxito a la hora de atraer nuevos negocios. Puede ser discutida como una medida orientada a la experiencia de clientes,marketing y a las ventas, sin embargo es posible que en un corto periodo de tiempo la inversión en ventas y marketing puedan alcanzar problemas de UX. Es necesario ser cauto a la hora de medir el uso.


Retención:a escala en que los usuarios regresan. Se trata de mantener a los usuarios existentes por una x cantidad de tiempo. Que puede ser una cantidad indefinida de tiempo para productos con utilidad a largo plazo. Algunas escalas de tiempo son: semana, mes, un cuarto, un año, todas con intervalos que pueden justificarse como relevantes para un negocio.

Las metricas de adoption & retention se vuelven valiosas cuando hay nuevos lanzamientos de productos o se llevan a cabo cambios sustanciales en estos.


Task Success: Incluye las metricas de ux de comportamiento. Se puede descomponer en el tiempo que requiere cada tarea o el porcentaje de finalización de una tarea específica una vez que se ha comenzado.

El equipo de google notó que mientras las herramientas a pequeña escala tenían como lugar en común, el medir la experiencia a gran escala a través de medios automatizados no tenia marco ni lugar.

Además que el framework está orientado a este tipo de medición. Sin embargo, los principios son igualmente útiles a pequeña escala, aunque las metodologías utilizadas para derivar medidas a una pequeña escala tienen más probabilidades de ser diferentes de manera sustancial.

The HEART framework is a useful framework because it’s simple and easy to understand. 
That makes communicating the reasons for selecting it easy across teams. 
While the framework may be designed for large projects; there’s nothing to stop it 
being implemented on smaller projects either – it’s just that the methods used for
data collection are likely to vary.

Lectura 2

  • Título: How to choose the right UX metrics for your product
  • Autor: Kerry Rodden
  • Tipo de documento: columna
  • Año: 2015
  • Sitio web: Medium


En esta columna habla una de las investigadoras y creadoras del framework. El grupo de investigadores sobre información cuantitativa, pensando una herramienta de medición a gran escala como otro método más de investigación de usuarios. Ideando métodos que pueden ayudar a elegir y definir las métricas apropiadas que reflejen:

  1. The quality of user experience (the HEART framework)
  2. The goals of your product or project (the Goals-Signals-Metrics process)

¿Por qué medir la adopción o retención cuando se puede contar con nuevos usuarios? es necesario tener cuenta de la cantidad en los últimos meses


  • Felicidad: mide las actitudes del usuario, recolectadas de forma normal via encuesta.

For example: satisfacción, facilidad de uso percibida, net-promoter score.

  • Engagement: nivel de interacción y relevancia, exiten proxys que miden la frecuencia, intensidad o el fondo de la interacción en un espacio de tiempo.
  • Adopción: Nuevos usuarios de un producto o característica de un producto.
  • Retención: la velocidad en que los usuarios existentes regresan a un sitio, la falla a la hora de retener se denomina como pérdida de clientes.
  • Tiempo de la tarea: Incluye métricas de comportamiento en experiencia de usuario, como eficiencia, efectividad y la tasa de error.

estas métricas pueden ser aplicadas a diferentes niveles, desde el producto completo hasta a algunas características. No necesariamente se deben crear métricas en cada categoría, se deben escoger las que son primordiales para el proyecto en particular en el que se trabaja.

Se ha aplicado el framework a un rango amplio de proyectos en google y se ha descubierto su utilidad a la hora de focalizar discusiones en equipos. El acrónimo lo hace memorable, es es fácil de facilitar en una discusión informal, escribiendo las categorías en la pizarra.


¿Cómo se obtienen del proceso de las categorías del HEART, es decir, métricas que de verdad se puedan implementar y llevar rastro?

Pensar en métricas que sean útiles para todos en el equipo de trabajo,para identificarlas es necesario identificar objetivos, para poder elegir métricas que sirvan para medir el progreso en cuánto a estos objetivos.

Puede ser difícil articular metas, por lo que se definen según el objetivo, dentro de cada categoría en el framework. Existe una cantidad de señales potencialmente útiles en cada objetivo particular. Una vez generados, es necesario pausar y realizar un análisis para ayudar a tomar desiciones.

primero: qué tan difícil es llevar rastro de cada señal? si el producto está dotado de instrumentos para registrar las acciones relevantes? o podría estarlo? ¿Podría desplegar una encuesta incluida en el producto de forma regular?

Si se tiene interés en las métricas de éxito de objetivos, una de las nociones es utilizar objetivos asignados en un estudio de benchmark, que se puede realizar a larga escala.

Segundo: se deben elegir señales que se esperan sensibles ante cambios en el diseño.Si ya se está coleccionando señales potencialmente útiles se pueden analizar datos, y tratar de comprender qué señales suelen ser las mejores predictoras del objetivo asociado.


Una vez que se escogieron las señales, se pueden refinar en métricas que se puedan rastrear en el tiempo o comparar en el tiempo como los A/B test. En este punto, las especificaciones dependen mucho en la infraestructura particular.

El proceso de metas -> señales -> métricas puede conllevar al priorizar de manera natural un set de varias métricas. sobretodo las relacionadas con los objetivos más altos.


If you want your product’s design to be informed by large-scale data,
it really helps to have metrics that reflect the quality of the user experience,
and that map closely to your main goals.

Pruebas de usabilidad para asegurar UX

  • Título: 6 Test de usabilidad fundamentales para asegurar la experiencia de usuario
  • Autor: Maximiliano Martin
  • Tipo de documento: columna
  • Año: 2015
  • Sitio web: IDA.cl


La prueba de usabilidad como herramienta para captar información directamente de la experiencia de los usuarios "Al ser el eje que orienta nuestro trabajo, la experiencia de usuario es el principio y fin de todos los proyectos que desarrollamos"

antes de definir un tipo de test de usabilidad a utilizar, se deben definir los objetivos que llevarán a cabo los usuarios en tu sitio y la acción asociada a este fin.Luego escoges las herramientas que usarás para probar esta acción, percatando la facilidad que tenga un usuario real o simulado en completarla.

Para orientar mejor tu decisión existen cuatro categorías generales de estudios de usabilidad:

  • Uso pauteado del producto: Cuentan con un moderador que impone un listado de tareas a realizar, monitoreando cada acción realizada por el usuario.
  • Uso descontextualizado del producto: Aplica la misma dinámica anterior, esta vez sobre maquetas interactivas que no corresponden al producto final.
  • Uso natural: Se realiza en la plataforma final, con usuarios reales y sin una pauta establecida de acciones.
  • Híbridos: Combinan de forma creativa cualquiera de las pruebas antes descritas.

Una forma de comparar los resultados es aplicar varios métodos complementarios y contrastar los resultados con métricas generadas por la versión online de la plataforma si esta existe. Si se integran elementos de la analítica web se obtiene información importante sobre aspectos que pueden servir como base para hipótesis de trabajo.


  1. Entrevistas y encuestas: encuestas o entrevistas semiestructuradas realizadas a usuarios de un sitio o al público objetivo de la marca a la que pertenece la plataforma.
  2. Pruebas moderadas: Conjunto de tareas encomendadas a un usuario para completar en una plataforma digital.
  3. Card sorting: Ejercicio de ordenación de las categorías de contenido de un sitio, realizado junto a los involucrados en la gestión del proyecto.
  4. Pruebas beta: Acceso a un grupo de usuarios a una plataforma en las etapas finales del desarrollo.
  5. A/B test: Pruebas de dos interfaces con leves diferencias, que son cargadas en el sitio de forma aleatoria a cada visita.
  6. Evaluaciones heurísticas: análisis experto de todos los elementos de usabilidad de un sitio.

Abstract

El Informar sobre la experiencia humana a través del uso de datos en una metodología de diseño

Alumna: Valentina Olivares

Carrera: Diseño gráfico

Profesores: Herbert Spencer, Katherine Exss.


La revisión de autores presentada toma un nuevo rumbo, ya que parte desde la concepción del uso de datos como metodología y el por qué de esta necesidad de capturar, organizar y analizar este recurso, los beneficios que podemos captar haciendo uso de datos cualitativos y cuantitativos en el estudio de experiencia de usuario y desde qué formas podemos conceptualizar la dualidad de los datos. Se presentan dos visiones, una de dato cuantitativo como una generalidad del dato partiendo por algo que siempre va a estar ahí, produciéndose constantemente, esto se relaciona con el concepto de big data o el dato de superficie, que se presenta a gran escala. Mientras que la segunda aproximación nos presenta el dato cualitativo como una expresión cercana a la experiencia humana, definiéndose como un “dato profundo” que entrega una información basada en la observación en la experiencia pero que puede ser utilizada a menor escala.

Se indaga sobre el uso de métricas en organizaciones actuales y qué tipo de datos miden, cuestionando la posibilidad de utilizar datos cualitativos a una escala mayor, utilizando frameworks o herramientas que permiten cuantificar la experiencia de los usuarios, entregando data que informará el diseño ux, acercándose lo más posible a la experiencia diaria de las personas.


Palabras Claves: dato, diseño ux, métrica, experiencia, métodos.

Ensayo

Los datos, en diferentes formas están cambiando la forma en que pensamos sobre nosotros mismos y el mundo. Para mejor o peor, están cambiando nuestra experiencia con la tecnología- desde aplicaciones móviles que nos sirven para conocer nuestro estado de salud hasta la publicidad que nos sigue. ¿Cómo darle sentido a todos estos datos? las personas deberían preocuparse por cómo preparamos a las generaciones próximas, no tan solo en el Area de las ciencias, sino en los gobiernos y en las industrias [1].

También encontramos el área de los datos sociales, que emergen de las redes sociales que usamos a diario, junto con el progreso en herramientas computacionales que pueden procesar cantidades masivas de datos se puede encontrar una nueva aproximación a los estudios de los seres humanos y la sociedad en sí misma. Ya no dependemos entre escoger una opción de tipo de dato a estudiar como el tamaño del dato (gran escala) y la profundidad de este (cualitativo). Podemos estudiar la misma trayectoria que se forma por millones de expresiones culturales, experiencias, textos y vínculos. [2].

Cabe preguntar cómo los datos reflejan el actuar humano y de qué forma podemos incorporar este registro de comportamiento en metodologías de diseño UX, para esto debemos tener en cuenta el carácter dual de los datos como fuente de información, existe una tendencia real a las dicotomías a la hora de hablar de datos; se habla de cuantitativo y cualitativo, objetivo y subjetivo, abstracto y sensorial, negocios y experiencia de usuario, Big data y Thick data, Data y Capta, dato de superficie y dato profundo, etc. Comprendiendo las diferencias entre esta dualidad se puede sacar provecho de la esencia de cada tipo de dato y nos brinda la capacidad de poder contextualizarlos a la hora de utilizarlos en una estrategia para informar el diseño.


¿Por qué utilizar datos?


"Los datos construyen una nueva perspectiva. Cuando son utilizados en la manera correcta pueden revelarnos nuevos descubrimientos sobre las personas, y las personas son el centro a la hora de diseñar cualquier producto" [3].

Una buena parte de utilizar datos para informar al diseño ux es darnos cuenta lo que nos preocupa, en general existen tres caminos a la hora de utilizar datos: Probar algo que ya se tiene o algo nuevo (producto o servicio), Mejorar una experiencia y Descubrir algo que está fuera de lo obvio y que se acerque a innovar.

El mejor tipo de dato para informar la experiencia es el que surge in situ el que refleja su comportamiento diario, ya sea de de carácter cuantitativo (desde las analíticas) o de estudios etnográficos (cualitativo). Es por eso que se experimenta con diferentes tipos de información a la hora de concebir una aproximación híbrida, que contemple las dos modalidades, en donde generalmente el dato cuantitativo informa al dato cualitativo.

Sea cual sea el tipo de herramienta o modalidad que se utilice para capturar datos existen ciertos puntos que deben tomarse en cuenta:

  • La forma en que se capturan los datos y qué tipo de datos representan frente a un contexto y a una escala
  • La forma en que se organizan estos datos y cómo son percibidos por quiénes componen un equipo de trabajo dentro de una organización.
  • La forma en que se analizan
  • La forma en que se visualizan o se entregan a un otro, siempre se debe tomar en cuenta de que los datos son un entregable de información para un otro, esto incide en la forma en que se visualizan y cómo un otro los entenderá. Esto es válido tanto como para los datos abiertos o los que circulan dentro de una organización privada.


El valor de la Métrica

Las métricas conforman una manera de medir o evaluar un fenómeno en particular u objeto. Podemos decir que algo es "más largo, más alto o más rápido" porque somos capaces de medir o cuantificar una tributo de éste, tal como distancia, altura o la velocidad. [4]

Aquí se diferencian las métricas de ux, son específicas y utilizan el mismo conjunto de medidas cada vez que se mide algo es una forma de entregar resultados que puedan compararse. Este tipo de medida emerge de una observación, ya sea directa o indirecta, todas las métricas deben ser cuantificables de alguna forma y todas requieren representación en algún formato numérico. Otra particularidad de las métricas ux es que miden algo sobre las personas, sobre sus comportamientos y actitudes. Éstas, al ser altamente diversas y adaptables generan nuevos desafíos a la hora de trabajar con métricas.

El medir la experiencia de usuario ofrece mucho más que una observación, la métrica ofrece estructura al diseño y al proceso de evaluación, da información sobre nuevos hallazgos, y proveen de información a los que toman desiciones y a todos los involucrados en un proyecto u organización. La métrica también puede generar el encuentro entre la experiencia de usuario y el marketing, sin embargo existen medidas subjetivas como SUS (System Usability Scale) o medida de satisfacción o facilidad de uso en escalas sirven para medir la percepción de las experiencias luego de experimentar el uso de un producto o servicio. Muchas veces se capturan métricas subjetivas y objetivas para obtener una visión más clara sobre la usabilidad de un servicio.


Se definen tres tipos de métricas ux: un grado de Efectividad o usabilidadi, el ser capaz de completar un objetivo o tarea. Se incluyen las métricas que ya han sido rastreadas, como tiempo de tarea, la tasa de éxito de la tarea y facilidad de uso del sistema.

La segunda corresponde al grado de eficiencia, que se define por la cantidad de tiempo requerido para completar este objetivo o tarea. Se relaciona con el engagement o el grado de interacción de un usuario con un servicio o producto (métrica de marketing) este muestra cuánta atención le dedican a un servicio o producto, cuánto tiempo están en algún estado de flujo y qué tan bien se sienten sobre este.Es decir, combinarlo con aproximaciones cualitativas. La tercera corresponde al grado de satisfacción, el factor emocional del usuario con la experiencia final, desde el desempeño del objetivo o tarea. El grado de satisfacción conlleva o se relaciona con la conversión (métrica de marketing), la acción de convertir las visitas de un sitio en clientes.

Sobre el uso de frameworks

La herramienta HEART de google, surge como un modo de entregar una serie de métricas centradas en el usuario que permiten medir la experiencia de usuario a gran escala, estas métricas pueden ser utilizadas para informar desiciones en el proceso de desarrollo de un producto.

Estas métricas entregan información cualitativa y cuantitativa para ser utilizadas en estudios de gran escala, utilizando métricas que reflejan la calidad de la experiencia de usuario y que mapean de forma cercana los objetivos principales.

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El buen diseño de producto proviene del encuentro y balance entre datos, empatía e intuición [5] Como diseñadores debemos aceptar el poder que los datos cuantitativos y la experimentación entregan a nuestro proceso de diseño, ya que son un gran complemento a los datos cualitativos y no reemplazan o disminuyen el impacto que éstos puedan tener.



  1. Szalay, Alex (2010): Data, data everywhere: A special report on managing information. Economist Newspaper
  2. Manovich, L. (2011). Trending: The promises and the challenges of big social data. Debates in the digital humanities.
  3. Pavliscak, P. (2015). Data-Informed Product Design (1st ed.) (A. Rufino, Ed.) Retrieved from http://www.oreilly.com/design/free/data-informed-product-design.csp
  4. Albert, W., & Tullis, T. (2013). Measuring the user experience: collecting, analyzing, and presenting usability metrics. Newnes.
  5. A. S. (2015, July 30). Data-driven vs. data-informed design in enterprise products. Retrieved from https://medium.com/designing-atlassian/data-driven-vs-data-informed-design-in-enterprise-products-538749b1b4eb#.14n644rrn

Bibliografía

Drucker, J. (2011). Humanities approaches to graphical display. Digital Humanities Quarterly.
Manovich, L. (2011). Trending: The promises and the challenges of big social data.
Debates in the digital humanities, 2, 460-475.
Pavliscak, P. (2015). Data-Informed Product Design (1st ed.) (A. Rufino, Ed.)
Retrieved from http://www.oreilly.com/design/free/data-informed-product-design.csp
Szalay, Alex (2010): ''Data, data everywhere: A special report on managing information.
Economist Newspaper
Albert, W., & Tullis, T. (2013).
Measuring the user experience: collecting, analyzing, and presenting usability metrics. Newnes.
Interaction Design Foundation, N. N. (n.d.). Google’s HEART Framework for Measuring #UX.
Retrieved from https://www.interaction-design.org/literature/article/google-s-heart-framework-for-measuring-ux