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    A Supporting Tool for Enhancing User’s Mental Model Elicitation and Decision-Making in User Experience Research

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    This is an Accepted Manuscript of an article published by Taylor & Francis in International Journal of Human–Computer Interaction on April 18, 2022, available at: https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2041885User Experience (UX) research is intended to find insights and elicit applicable requirements to guide usable designs. Card Sorting is one of the most utilized methods. It is used to uncover the user's mental model and increase the usability of existing products. However, although Card Sorting has been widely utilized, most applications are based on spreadsheets. Furthermore, existing tools are principally intended to obtain qualitative information or customized quantitative outcomes to improve the information architecture. In this paper, a supporting tool based on the Card Sorting method is presented and detailed, including a comprehensive use case showing the main features. The tool implements predictive analysis of results through advanced statistics and machine learning techniques, providing comprehensive reports that enable evaluators and UX researchers to obtain high-level knowledge and important quantitative clues to enhance decision-making. The tool has been evaluated with participants and evaluators, obtaining relevant usability results and feedback.This work was partially supported by the Spanish Government under grant number RTI2018- 095255-B-I00]; and the Madrid Research Council under Grant number P2018/TCS-4314

    Mejora a la Toma de Decisiones en la Técnica Card Sorting

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    Este Trabajo Fin de Grado consiste en el diseño de una herramienta para la evaluación de la usabilidad utilizando la técnica Card Sorting. La herramienta, lleva a cabo un proceso de evaluación implementando distintos métodos estadísticos y de minería de datos para la obtención de un análisis de resultados predictivo más avanzado, ya que no son soluciones de uso habitual ni aparecen en otras herramientas comerciales. Asimismo, se han utilizado otras técnicas de soporte y ayuda al participante, además de informes estadísticos avanzados para ayudar en la toma de decisiones a evaluadores e ingenieros en usabilidad. De este modo, permite obtener más información que los métodos manuales o tradicionales empleados habitualmente en la técnica Card Sorting. La técnica Card Sorting es utilizada para la evaluación de la usabilidad de sitios web, concretamente es muy utilizada en el contexto de evaluación de los contenidos o de la arquitectura de la información de dichos sitios. Esta técnica se centra en agrupar o catalogar información en categorías a través de clasificaciones colaborativas realizadas por los usuarios. La herramienta implementada en este trabajo es una herramienta web. Los usuarios deben registrarse e iniciar sesión para poder acceder a sus respectivos perfiles, ya sean participantes o evaluadores. En el caso del primer grupo, los usuarios podrán crear Card Sorting, pudiendo además eliminarlos o modificarlos. También podrán abrirlos o cerrarlos para permitir o denegar el acceso a los participantes a la clasificación. Además, tendrán acceso a los Card Sorting creados por ellos mismos y a sus respectivos resultados, todos ellos obtenidos a través de las diferentes clasificaciones realizadas por los participantes. El segundo grupo de usuarios solo tendrá acceso a aquellos Card Sorting que se encuentren en estado “abierto” y de los que previamente les ha sido proporcionado el ID para poder realizar la clasificación. Finalmente, existe un grupo que combina ambos roles, es decir, el grupo de usuarios de participantes y evaluadores. La única restricción en este perfil es que no pueden realizar clasificaciones en sus propios Card Sorting. La herramienta se ha desarrollado en Python, utilizando el macro-framework Django para el desarrollo de aplicaciones web, adoptando una estructura Modelo-Vista-Plantilla (MVT). Además de lo anterior, se utilizó HTML, CSS, JavaScript, JQuery y Ajax para el front-end. Las diferentes vistas son generadas por Django accediendo a los datos del modelo en una base de datos PostgreSQL. Finalmente, la herramienta se desplegó en el entorno de producción en la nube Heroku. Además de todo lo anterior, se han diseñado y realizado una serie de pruebas controladas para medir la usabilidad de la herramienta desarrollada. Para ello, se ha contado con la participación de 20 usuarios que en función de los posibles roles en la herramienta interactuaron con ella para medir su usabilidad y facilidad de uso. De estas pruebas se obtuvieron muy buenos resultados en cuanto a usabilidad de uso, eficiencia y eficacia. Sin embargo, también detectamos pequeñas carencias en cuanto a claridad de uso en algunas partes que habría que mejorar. En conclusión, se ha realizado una herramienta web capaz de crear, gestionar y analizar Card Sorting, aportando más información a los usuarios evaluadores para la toma de decisiones finales y ayudando en las clasificaciones a los usuarios participantes
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