Teoría

6 mayo 2016

Sesiones teóricas A & B

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Aquí os dejo enlace a las dos sesiones teóricas específicas de introducción (avanzada) a los conceptos de Hipermedia y AI -Arquitectura de la Información.

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HIPERMEDIA_A  (hacer «click» para ver el PDF)

HIPERMEDIA_B (hacer «click» para ver el PDF)

HIPERMEDIA_C  (hacer «click» para ver el PDF) actualizado 06_05_16 [ versión ALICIA ]

HIPERMEDIA_EXTREM_(hacer «click» para ver el PDF) actualizado 06_05_16

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Meme

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Icono de un Meme
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Richard Dawkins acuñó el término meme en su libro de 1976 El gen egoísta.

Un meme1 es, en las teorías sobre la difusión cultural, la unidad teórica de información cultural2 transmisible de un individuo a otro, o de una mente a otra, o de una generación a la siguiente. Es un neologismo acuñado porRichard Dawkins en El gen egoísta (The Selfish Gene), por la semejanza fonética con «gene» —gen en idioma inglés— y para señalar la similitud con «memoria» y «mimesis».

ver + en: WIKI

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MEME de Internet

Un fenómeno de Internet es un producto, campaña, franquicia o suceso que se populariza a través de Internet, que al ser actualmente uno de losmedios de comunicación de masas más utilizados junto con la televisión y debido a su carácter de fácil acceso a nivel global, permite que cualquier persona pueda darse a conocer a todo el mundo en pocas horas.1

En el año 2008, la convocatoria anual del SIMO prestó un área específica dedicada al fenómeno de Internet.

Un fenómeno de Internet es una idea que es propagada a través del World Wide Web. La idea quizás toma la forma de un hipervínculo, vídeo, imagen,página web, hashtag, o sólo una palabra o frase. El fenómeno quizás se comunica de persona a personas a través de las redes sociales, blogs, correos electrónicos, fuentes de noticias u otros servicios web.

Un fenómeno de Internet quizás pueda permanecer así o quizás cambie con el tiempo, debido a comentarios, imitaciones, parodias o por incorporar nuevas cuentas sobre sí mismo. Los fenómenos pueden evolucionar y comunicarse extremadamente rápido, algunas veces alcanzando una popularidad mundial y desapareciendo en pocos días.

Su rápido crecimiento e impacto han atrapado la atención de investigadores y la industria.3 Académicamente, los investigadores hacen «maquetas» de cómo ellos evolucionan o predicen los fenómenos que sobrevivirían y se comunicarían a través de la web. Comercialmente, son usados en el marketing viral donde son una forma expansiva de publicidad masiva.

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Card Sorting: Técnica de categorización de contenidos

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Hassan Montero, Yusef
Martín Fernández, Francisco J.

fuente: www.nosolousabilidad.com

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Resumen: Explicación de la técnica de ‘card sorting’ u ordenación de tarjetas, detallando cómo conducir la prueba así como los dos tipos posibles de análisis de los resultados: cualitativo y cuantitativo.

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Para realizar una organización de categorías centrada en el usuario, el arquitecto de información dispone de técnicas de ayuda en la toma de decisiones, como es la denominada ‘card sorting’ u ordenación de tarjetas.

La técnica de ‘card sorting’ se basa en la observación de cómo los usuarios agrupan y asocian entre sí un número predeterminado de tarjetas etiquetadas con las diferentes categorías temáticas del sitio web.

De esta forma, partiendo del comportamiento de los propios usuarios, es posible organizar y clasificar la información de un sitio web conforme a su modelo mental.

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Tipos de ‘card sorting’

Podemos diferenciar entre dos tipos de ‘card sorting’: abierto y cerrado.

En el ‘card sorting’ abierto el usuario puede agrupar las categorías libremente en el número de conjuntos que crea necesario; mientras que en el cerrado, los grupos o conjuntos están predefinidos y etiquetados y el usuario únicamente deberá colocar cada categoría en el grupo que crea corresponda.

Este segundo tipo de ‘card sorting’ está recomendado para verificar si una clasificación de información es familiar y comprensible para el usuario, mientras que el «abierto» tiene el objetivo de descubrir qué tipo de clasificación de categorías sería más correcto utilizar.

Conducción de la prueba

El primer paso es reclutar a los participantes de la prueba. En la selección hay que tener en cuenta que éstos deben tener características y perfiles acordes con el público objetivo del sitio web. De nada serviría contar con participantes jóvenes y recién titulados en ingeniería informática, cuando el sitio web está destinado a ser usado por amas de casa, sin estudios y de la tercera edad.

El número de participantes en la prueba deberá ser al menos de 5. El tiempo destinado para la prueba dependerá del número de categorías a ordenar, aunque a modo indicativo, para unas 40 categorías se debe destinar al menos unos 20 minutos.

Al comienzo de la prueba se debe explicar a los participantes el objetivo de la prueba, y que este no es la evaluación de los propios participantes. Además, se indicará a los participantes cuál debe ser el criterio de agrupación de las categorías: por similaridad.

Entonces se le entrega a los usuarios las tarjetas con las diferentes categorías, asegurándonos que cada conjunto entregado a cada usuario esté desordenado (barajado). Entregar a todos los usuarios las tarjetas con un orden predefinido puede condicionar la forma de ordenación por parte de los participantes.

En el caso de ‘card sorting’ de tipo abierto, una vez que hayan terminado la prueba los participantes, se les puede pedir que den nombre a cada uno de los grupos creados.

Existen, así mismo, aplicaciones software con las que poder llevar a cabo la prueba de forma virtual, como EZSort o WebSort .

Análisis cualitativo de los resultados

Este tipo de análisis se puede realizar cuando los participantes, así como el número de categorías, no son muy numerosos.

Consiste, por una parte, en observar de forma individual a cada usuario durante la prueba, y anotar todos los aspectos relativos a cómo cada usuario organiza las tarjetas, qué problemas tiene para realizar la tarea, qué categorías agrupa inmediata e intuitivamente y sobre cuáles duda más, qué preguntas hace durante la prueba, etc.

Después, se analizan «a ojo» los grupos creados por los participantes, observando qué categorías guardan más relación con qué categorías según el modelo mental del usuario.

Análisis cuantitativo de los resultados

Este tipo de análisis consiste en el procesamiento estadístico de los datos, y el posterior «resumen» de los resultados a través de representaciones gráficas que faciliten su interpretación por parte del arquitecto de información. Es, por tanto, un análisis adecuado para pruebas con gran número de participantes y categorías a ordenar.

Primero se crea una tabla de co-ocurrencias en una hoja de cálculo. En ésta, con tantas filas y columnas como número de categorías diferentes, se indica el número de veces que cada par de categorías han sido colocadas en un mismo grupo, dando como resultado una matriz simétrica como la siguiente.

Tabla de co-ocurrencias entre categorias

Después, sobre esta tabla de co-ocurrencias se aplican algoritmos de reducción dimensional, como son los algoritmos de clustering y de escalamiento multidimensional (MDS), cuya función es simplificar las relaciones entre categorías a un número de dimensiones fácilmente interpretables por inspección visual (2D ó 3D).

Para la aplicación de estos algoritmos hay que disponer de un paquete de software estadístico que lo permita, como SPSS o Statistica.

Como se puede apreciar en las figuras, el resultado de la aplicación del algortimo de clustering es un dendograma, y en el MDS una representación geométrica de las categorías, distanciadas según la propia di-similaridad entre éstas.

Dendograma

Figura 1- Dendograma (Clustering)

MDS (Escalamiento multidimensional)

Figura 2- MDS (Escalamiento multidimensional)

Conclusiones

La técnica de ‘card sorting’ es una útil técnica para una categorización de contenidos centrada en el usuario, que proporciona una doble herramienta: como ayuda para la toma de decisiones en la etapa de diseño conceptual (card sorting abierto); y para evaluar una organización concreta de categorías en etapas de evaluación de usabilidad (card sorting cerrado).

Bibliografía

Todas las figuras y ejemplos de este artículo han sido extraidos de:

Hassan Montero, Y.; Martín Fernández, F.J.; Hassan Montero, D.; Martín Rodríguez, O. Arquitectura de la Información en los entornos virtuales de aprendizaje: Aplicación de la técnica de Card Sorting y análisis cuantitativo de los resultados. En: El Profesional de la Información, 2004, marzo-abril, v. 13, n. 2, pp. 93-99.

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Versión borrador disponible en:http://www.nosolousabilidad.com/hassan/cardsorting.pdf