Шесть мифов об информационном проектировании

Перевод статьи Памелы Павлисчак, основателя компании Change Sciences, работающей в области дизайн-исследований

The following two tabs change content below.
    Касаева Ирина

    Касаева Ирина

    16, марта 2015

    Существует много шума вокруг термина информационное проектирование, data-driven design, но при этом какое-то единое понимание этого термина пока не сложилось. Для любого сайта или приложения можно сделать аналитику, А/B тесты, опросы, бенчмаркинговые исследования, оценку юзабилити тестов, этнографические исследования и обзоры. Так что считать данными? И что еще более важно, что будет использовано при разработке осмысленно?

    research

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    В попытке понять, что такое data-driven design, мы можем начать с того, что решить, а что им не является.

    Миф 1: Данные — значит, числа
    Много данных о сайте и приложении поступает из систем аналитики, в которых подсчитывается, кто пришел на ваш сайт, как они туда попали, как долго они оставались, на какие страницы переходили, какими средствами обратной связи пользовались. и что они нажали или касания. Возможно также провести опросы и опять же подсчитать результаты.

    Цифры представляют действия людей. Но приведение поведения миллионов людей к одному числу не всегда полезно и является надежным. Даже самые организованные множества чисел не ответят на вопросы, почему люди действуют или не действует определенным образом, что они чувствуют при этом, или что их ожидания привносят в их опыт. Интервью, опросы, этнографические исследования, и юзабилити тестирование заполняют пробелы, оставленные числовыми данными. Но из-за того, что качественные идеи могут не являться числовыми, они часто не считаются данными.

    В других областях — социальные науки и медицина, качественные данные считаются данными. Это имеет смысл принять и для информационного проектирования тоже. Хорошей практикой здесь будет учитывать все «следы», оставленные людьми, не зависимо от их источника.

    Миф 2: Данные — объективная истина
    Количественные данные обычно подсчитывают выполненные действия, и, как правило, это происходит с помощью программного обеспечения, а не людей. Это создает иллюзию, что количественные данные являются жестким фактом.

    Даже если данных много, это вовсе не означает, что они объективны. Наборы данных создаются человеком, который интерпретирует их и присваивает им значение. Определенные смещения и искажения присущи данным. Например, данные социальных сетей демонстрируют только часть населения — тех, кто там зарегистрирован.

    С другой стороны, необходимо помнить об искажениях, которые появляются например, вследствие принципа неопределенности Гейзенберга: на результаты влияет наличие наблюдателя.
    На результаты исследования влияет также, если в нем принимает участие другие люди.

    Никакие данные не совершенны. Есть ограничения и смещения, присутствующие в каждом типе данных. Правильно в этом случае, приводить, каковы могут быть смещения в данных, и всегда учитывать контекст.

    Миф 3: Больше всегда лучше

    Шумиха вокруг Больших Данных предполагает, что благодаря им можно раскрыть все тайны человечества и точно предсказывать будущее. Да, что касается данных иногда чем больше, тем лучше. Но значимо то, что данные из нескольких источников создают более полную картину. Поэтому правильнее сказать — более широкое представление, а не большее, является лучшим.

    Миф 4: Данные для менеджеров, а не дизайнеров
    Есть 3 возможности использования данных в информационном проектировании: найти доказательства, усовершенствование или обнаружение закономерностей и тенденций. Использование данных для усовершенствования часто означает, что данные итеративно отслеживаются во времени или в сравнении версий или даже в отношении конкурентов.

    Часть проблемы в том, что использование данных разрозненно — бизнес руководство работает с одним типом данных, а UX команда — с другим. Каждая команда имеет свою систему координат, и может не быть в курсе о действиях других.

    Но данные необходимы не для того, чтобы решить, кто прав, кто — нет, а для того, чтобы улучшать и открывать новые возможности. Это еще один способ, чтобы рассказать историю о реальных людей, использующих технологии.

    Миф 5: Данные убивают инновации
    Данные рассматривается как антитеза инноваций в трех направлениях:

    • Большинство данных имеет обратную перспективу. И хотя мы можем обнаружить закономерности и тенденции, но далеко не всегда легко сделать предсказания, основанные на этих открытиях.
    • Данные обладают тактическим, а не стратегическим характером. Информационное проектирование может ассоциироваться с А/B тестированием, и воспринимается как хороший способ настроить элементы дизайна, но это не всегда подходит для создания уникального опыта.
    • Данные, особенно аналитика, скользят по поверхности. Не хватает информации о мотивации людей, их ожиданиях, восприятии и эмоциях.

    Есть некоторая доля правды в этом. Но основная проблема не в самих данных, а в том, как они используются.
    Любые данные в информационном проектировании необходимо откалибровать, чтобы учесть сложность.

    Миф 6: Есть правильный способ применить данные в информационном проектировании

    Пока еще нет одного единственного решения, которое работает для любой команды в любых условиях. Но можно выделить несколько рекомендаций:

    • Используйте данные из различных источников: аналитика, А/B тесты, данные социальных медиа, данные о продажах, обзоры, интервью, юзабилити тесты, контекстные и другие исследования.
    • Учитывайте контекст, чтобы создать реальную историю.
    • Убедитесь, что ваши данные чувствительны к сложности человеческого опыта. Используйте средние с осторожностью.
    • Используйте данные, чтобы отслеживать изменения с течением времени, изучить новое, и копнуть глубже, а не просто, чтобы доказать, кто прав, кто виноват.
    • Принимайте решения, основываясь на значимых категориях, которые позволяют разобраться в данных и рассказать историю.
    • Ищите способы поделиться и обсудить данные внутри вашей организации, и совместной работы

    Источник фото — Shutterstock.

    Похожие новости: