Kellie Hodge, investigadora principal de diseño en Sutherland Labs. Estados Unidos y Mark Brady, director de investigación en Sutherland Labs. Reino Unido.
Bajo la premisa de la prominencia que la diversidad y la inclusión han ganado como principio de cambio en nuestra industria, los investigadores Kellie y Mark nos formulan varias inquietudes:
¿Es la investigación de UX como una cámara, que refleja la realidad capturando las necesidades y deseos de todas las diferentes personas que utilizan los productos y servicios que ayudamos a diseñar?
¿O es como un motor que reproduce una idea fija de quienes son realmente esas personas, en detrimento de los demás?
¿La investigación, en su estado actual, está creando sin querer una versión de la realidad que excluye a grupos particulares de personas?
Razones por las que la diversidad y la inclusión son foco de atención en la investigación de la experiencia del usuario:
Valores: Apela a nuestros valores como investigadores de la inclusión y de querer diseñar productos que mejoren tantas vidas como sea posible.
Buena práctica: Asegurarse de reflejar la realidad y no producir ideas sesgadas o excluyentes.
Buen negocio: Reduce el riesgo en el desarrollo de productos y llega a más clientes y mercados más grandes.
Nuevos mercados: Según Harvard Business Review, la demografía está cambiando rápidamente, con poblaciones de consumidores negros e hispanos que representan más de $ 1 billón cada uno en poder adquisitivo a nivel mundial. Cuando se consideran estas audiencias, existe una gran oportunidad desde una perspectiva comercial. La demografía y las bases de clientes están cambiando lo cual deja espacio para grandes ganancias.
Eficiencia: Hay grandes oportunidades en el ciclo de desarrollo de productos. Las pruebas tempranas y frecuentes son el camino hacia un diseño de producto exitoso, esto no es diferente para la inclusión.
Annie Jean-Baptiste de Google afirma que cuanto más avanzado esté en el proceso antes de atraer a estos usuarios y comprender sus necesidades, más difícil y costoso será crear un producto inclusivo.
Innovación: Reunir diversas perspectivas da como resultado productos finales más ricos e innovadores con un atractivo más amplio — Google.
¿Cómo lograrlo?
Debemos hacer cambios en nuestra práctica y superar desafíos antes de que este tipo de ventajas puedan ser verdaderamente explotadas.
Como resultado de la experiencia (en EE.UU), hemos obtenido información sobre los desafíos y las oportunidades en la realización de una investigación más inclusiva. Sutherland Labs ha realizado proyectos enfocados específicamente en DEI, (diversidad, igualdad, inclusión) además de aplicar principios en toda nuestra práctica. A medida que aprendemos, estamos reformulando los desafíos en torno a la entrega de una investigación más inclusiva.
Un viaje típico de investigación
Comenzamos con la planificación, luego está el proceso de reclutamiento, recopilación de datos, la investigación real, y luego entregamos información.Todo muy rápido debido a que las partes interesadas del producto y del negocio que compran nuestros servicios necesitan desarrollarse a la velocidad de los mercados.
Más y más rápido
Con el tiempo, hemos ido cada vez más rápido. Hay ocasiones en las que una investigación muy rápida puede ser excluyente, pero también hay formas de llegar a ciertos tipos de personas sin tomar más tiempo.
El desafío es imaginar métodos y procesos que tengan sentido en este contexto, pero que aborden el sesgo que puede colarse en la investigación a gran velocidad.
Medidas simples para construir una detección más inclusiva:
Evitar usar promedios nacionales, especialmente en un país tan diverso regionalmente como los EE. UU. en estudios sobre ingresos del hogar. 1 de cada 5 estadounidenses vive en hogares multigeneracionales, no unifamiliares como se piensa, la mayoría se identifica con herencia asiática, negra o latina, si no se incluye a hogares multigeneracionales en dicho estudio nos alejamos de estas poblaciones.
Este es un ejemplo de cómo una medida que aparentemente no tiene relación con la raza o la etnia puede ser excluyente.
Es necesario un pequeño ajuste a un filtro para que sea más inclusivo y un conocimiento de las estadísticas.
Tome nota:
Las estadísticas y los datos de los usuarios son sus aliados: lo ayudan a verificar si su muestreo ( criterios de selección) es representativo de la población que está tratando de comprender. Pero no siempre las estadísticas y los datos están disponibles, algunos aspectos de la identidad y la experiencia no se miden con mucha frecuencia, si es que se miden.
La ausencia de estadísticas puede ser en sí misma una bandera de marginación, en países que tienen los recursos para medirlas.
El desafío es ofrecer un muestreo imparcial pero eficiente. Puede comenzar comparando sus suposiciones con las estadísticas.
Reclutamiento
Los reclutadores no están reclutando de un grupo de “genpop” (población en general), están reclutando de un grupo de candidatos disponibles que se ajustan a los perfiles comunes requeridos por sus clientes. No se puede suponer que este grupo sea representativo de la población en general, las bases de datos de reclutamiento simplemente no están diseñadas de esa manera.
¿Cómo saber quién queda fuera de la base de datos del reclutador y por qué? Lo que esto significa para el investigador es que no existe la inclusión pasiva. Debe asumir que existe un sesgo oculto en el grupo de reclutamiento y desarrollar activamente una estrategia para contrarrestarlo.
Uno de los problemas con el dominio del “homo userus” es que no logramos llegar a personas con otras perspectivas.
Homo Userus u homo usuario: Son técnicos, sin problemas con Zoom, con buen computador y micrófono, ingreso medio, en o de las ciudades, habladores en los estudios, clave en la toma de decisiones sobre el producto o servicio que se investiga, se entrevista en horario comercial.
Llegar a algunas comunidades es difícil a menos que se hayan desarrollado relaciones. Es un problema que los antropólogos saben cómo resolver, pero requiere tiempo y creatividad.
Tal vez el “homo userus” represente a muchos consumidores, pero, ¿quién queda fuera?
Es un desafío de innovación.
En este momento, es innegablemente más rápido y económico hablar con un ingeniero en San Francisco que hablar con alguien que vive en una casa móvil, tiene necesidades de accesibilidad o habla otro idioma ¿Significa esto que Silicon Valley está produciendo una gran cantidad de productos basados en un conjunto limitado de experiencias?
Interrumpir el reclutamiento
Hemos tenido conversaciones con nuestros socios de reclutamiento y existe un apoyo abrumador para un reclutamiento más inclusivo. Hemos escuchado algunas ideas alentadoras y creemos que los reclutadores desarrollarán formas de satisfacer las necesidades si hay demanda.
Esperamos que la innovación comience a reducir los costos de algunas formas de investigación inclusiva. No podemos alcanzar nuestros objetivos si el método de investigación es en sí mismo excluyente en su diseño.
Intentamos que la participación en la investigación se sienta cómoda y accesible para todos. Esto comienza con las formas en que le pedimos a las personas que se identifiquen.
Una táctica que adoptamos es hacer preguntas abiertas sobre género, sexualidad, afiliación política y religiosa con una intención seria: que cualquier participante se sienta cómodo expresando su identidad. No genera muchos gastos generales y es fascinante ver que hay incluso más variaciones en la identidad de las que podríamos haber imaginado.
Otra consideración es la accesibilidad digital de la experiencia de investigación, especialmente para las técnicas de investigación remota de las que dependemos. Ya sea por diseño o por las limitaciones del tamaño de la pantalla, muchas de las herramientas requieren que elijamos entre poblaciones según el uso del dispositivo. ¿Nos enfocamos primero en los usuarios de dispositivos móviles o de escritorio? ¿Qué pasa con los próximos mil millones de usuarios sólo móviles? ¿Qué pasa con las personas que usan dispositivos antiguos que no pueden ejecutar los últimos sistemas operativos?
Para ser realmente inclusivos, es posible que debamos considerar herramientas mixtas, lo cual aumenta los costos. Quisiéramos que los proveedores hicieran que sus herramientas fueran más inclusivas para las personas que usan diferentes dispositivos y de diferentes edades.
¿Con qué frecuencia ha iniciado una sesión y se ha dado cuenta de que el participante está en un lugar ruidoso o tal vez en su automóvil? ¿O cancelan en el último minuto porque no pueden ausentarse del trabajo? Podría deberse a que el participante no puede tomarse un descanso fácilmente de un trabajo que implica brindar atención, trabajar en una fábrica o en un servicio de alimentos. O tal vez, se encuentran entre los 15 millones de estadounidenses que trabajan en turnos de noche. (Oficina de Estadísticas Laborales).
¿Qué vería si recopilara los tipos de ocupación de sus participantes y los comparara con las estadísticas laborales? ¿Vería a trabajadores de plataformas petrolíferas, trabajadores de cruceros, animadores, pilotos de líneas aéreas?
Cuanto más se piensa más crece la lista de personas excluidas de la investigación y más estrecho se vuelve el perfil del “homo userus”.
¿Un programa de investigación que se ajuste a la disponibilidad de los participantes?
Cuando abrimos sesiones temprano en la mañana o en la noche, tienden a llenarse rápidamente.
A medida que nos hacemos más conscientes del potencial de sesgo y exclusión cuando seleccionamos a los participantes para “articulación”, estamos cuestionando el protocolo de pensamiento en voz alta. ¿Podríamos centrarnos más en la observación que en la reflexión del momento expresada a través del habla? Imaginemos un escenario en el que los participantes exploren una experiencia de forma natural, sin interrupción. Luego, los moderadores reflexionan sobre clips de esas interacciones en el idioma, el contexto y al ritmo que se adapte al participante.
La tecnología y los avances en la metodología de investigación (p. ej, etnografía basada en evidencia subjetiva) están disponibles para hacer realidad estas ideas.
De la población a la muestra de investigación
De la muestra de investigación a la población
Anteriormente hablamos sobre lo importante que es ser inclusivo y representativo al crear una muestra para la investigación cualitativa.
Una lógica similar se aplica más adelante, cuando los equipos de productos deben decidir cómo, o actuar en función de los hallazgos de pequeñas muestras cualitativas.
Los gerentes de producto y los equipos de ingeniería a menudo requieren evidencia cuantitativa para tomar decisiones sobre la hoja de ruta de su producto, pero algunas poblaciones desatendidas son “confusas”, difíciles de medir. No se estudian de manera consistente, no quieren identificarse, o las experiencias que definen a esa población son temporales. Los procesos de representación y generalización: determinar cuán comunes son sus observaciones en la población general, se vuelven mucho más complicados.
En cuanto a la interseccionalidad, en nuestros estudios, muchas personas de bajos ingresos también viven en barrios desfavorecidos, tampoco tienen acceso a atención médica adecuada, han sufrido traumas, etc. Es difícil identificar un factor determinante entre estos y, por lo tanto, es difícil para los equipos de productos dimensionar este tipo de segmentos de consumidores.
También es incorrecto suponer que la marginación y la privación conducen necesariamente a experiencias de vida deterioradas en las personas.
Incluso si logramos llegar a esos grupos y comprender sus experiencias, es posible que a las partes interesadas les resulte difícil defender acciones basadas en los hallazgos.
Imagine algoritmos de clasificación benévolos
No es seguro poder eliminar los riesgos que conlleva la investigación, pero podemos hablar de las oportunidades.
Hablemos de historias de nuestros encuentros de investigación con personas que tienden a salirse de nuestra lente habitual de investigación y discutamos sobre lo que estas experiencias podrían significar.
La mayoría de nosotros sabemos lo que es desplazarse por un feed a altas horas de la noche y sentirse consumidos por el contenido que leemos. Nos desgasta. Para algunas personas, es demasiado. Pero los algoritmos de clasificación están optimizados para servir contenido que agite nuestras emociones, porque eso crea compromiso.
Imaginen si en cambio, estuvieran optimizados para detectar la angustia y el agotamiento y levantarnos.
Muchas herramientas financieras están diseñadas para personas que, si se quedan sin dinero antes de fin de mes, podrían necesitar revisar sus hábitos de gasto. Ver dónde se desviaron y tomar mejores decisiones la próxima vez, pero ¿qué pasa con las personas que se quedan sin dinero a pesar de sus mejores esfuerzos?
Una madre soltera nos dijo que nunca miraría los gráficos sobre sus gastos anteriores en su aplicación bancaria, pues no podría actuar sobre la información. Le inquietaba recordar lo precarias que eran sus finanzas. Necesitaba ayuda cuando pudiera ahorrar dinero o evitar un mal resultado, esto marcaría la diferencia. ¿Imaginen si recibiera una alerta?
Escuchamos repetidamente a participantes de bajos ingresos que pagan sus facturas antes si pueden porque se quitan un peso de sus hombros y disminuye su ansiedad de vivir al límite.
Conocimos a una mamá increíble que tiene tres trabajos para cuidar a sus hijos. Cuando está en el turno de noche, hace que sus dispositivos domésticos inteligentes señalen que es hora de acostarse bajando las luces y reproduciendo sonidos relajantes, controla el uso de dispositivos de sus hijos e incluso los ayuda a preparar su comida. (se describe como no muy experta en tecnología). Si alguien está usando un producto a pesar de que no fue diseñado para él ¿quizás tengamos un caso de uso que valga la pena entender?
Reconocer las oportunidades
Creemos que hay un mundo de servicio y oportunidades por descubrir en los puntos de vista de las personas que están subrepresentadas en la investigación. Y quizás una visión de la tecnología más optimista que los titulares que hemos visto últimamente.
¿Podría la investigación de experiencias ser más como una cámara? Es emocionante considerar lo que podríamos ver a través de la lente de una investigación más inclusiva.
Intenten hacer esta pregunta en su comunidad para ver qué tan común puede ser la exclusión: ¿Usted o un ser querido ha experimentado desventajas relacionadas con un aspecto de su identidad o experiencia?
Recomendaciones
- Revise sus evaluadores y desafíe a sus partes interesadas/clientes
- Si su pregunta de filtro se cierra en ciertos grupos, pregúntese por qué y si realmente necesita hacer esa exclusión.
- Haga que sea un lugar común permitir:
Bandas de ingresos localizadas
Mayor variedad de tipos de hogar - Use estadísticas y datos de usuarios, si están disponibles, para verificar si su muestra es representativa de la población que está tratando de comprender.
- Desafíe a sus reclutadores en cuanto a las bases de datos y los métodos que están utilizando. Haga preguntas difíciles y discuta los beneficios de hacer un cambio.
- Cuestione el uso de preguntas cerradas en los evaluadores para permitir una visión más amplia, quizás más perspicaz, de la realidad, p.ej. sobre género
- Piense detenidamente en las herramientas y métodos de recopilación de datos que está utilizando. ¿Quién podría estar excluido? ¿Puede proporcionar varios métodos para acomodar una muestra más representativa?
p.ej. Si usa herramientas en línea, considere cómo las restricciones en el ruido de fondo, el tamaño de la pantalla, la velocidad del procesador, el tipo de dispositivo, el ancho de banda de Internet, etc., limitan los usuarios con los que habla - Considere cómo los tiempos de sesión afectan su muestra
