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| Como medir el hacinamiento de datos en una imagen | |||||
: El peligro de la acumulación excesiva de datos, sobre todo en una pantalla, es que causa confusión capaz de afectar a la eficacia con la que podemos realizar las tareas. Por eso, tal acumulación es un desafío para los pilotos de aviación en momentos críticos, para las personas que buscan información importante en una interfaz de usuario, para diseñadores de sitios web y para quienes elaboran mapas, entre otros colectivos profesionales. (NC&T) Ahora, un equipo de científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) ha identificado una manera de medir esa acumulación visual. Su investigación podría llevar a crear mapas e interfaces graficas de usuario más fáciles de manejar, así como a brindar consejos útiles para diseñadores que buscan agregar a una imagen un elemento que llame la atención. "Carecemos de un conocimiento preciso de qué es el hacinamiento visual de datos, qué rasgos, atributos y factores son relevantes, por qué representa un problema y cómo identificarlo", explica Ruth Rosenholtz, investigadora en el Departamento de Ciencias Cerebrales y Cognoscitivas del MIT y autora principal del estudio. Es difícil proponer una medida universal de la acumulación visual de datos. Rosenholtz y sus colegas modelaron qué factores llevan a que los elementos en una imagen resulten más fáciles o más difíciles de advertir. Usaron este modelo, que incorpora datos sobre color, contraste y orientación, para obtener una herramienta de software capaz de medir la acumulación visual excesiva de datos. Para ser útil, una herramienta de esa clase tiene que capturar el efecto que el amontonamiento ejerce sobre la eficacia con la que el usuario realiza su trabajo. En su investigación, Rosenholtz y sus colegas Yuanzhen Li y Lisa Nakano pusieron a prueba la influencia del hacinamiento sobre la eficacia en la tarea de buscar un símbolo en un mapa, como una flecha que indica "Usted Está Aquí". Hallaron una buena correlación entre el tiempo que toma encontrar un símbolo en un mapa y el grado de hacinamiento según la estrategia de medición desarrollada. En un trabajo anterior, mostraron también que su detector de hacinamiento se correlaciona bien con las valoraciones subjetivas humanas de acumulación de datos. En ese caso, el equipo pidió a 20 personas que ordenaran 25 mapas de Estados Unidos y San Francisco en orden decreciente, de más hacinado a menos hacinado. Estos iban desde un mapa gris y verde de los 50 estados, hasta un mapa del área de la Bahía de San Francisco abarrotado de líneas, palabras y colores. Aunque entre los participantes en la prueba había cierta discordancia sobre qué puede considerarse hacinado y qué no, cuando los investigadores compararon los resultados de su medición con los juicios de valor de sus sujetos humanos de estudio, encontraron una buena correlación. Ahora, Rosenholtz planea ofrecer esta herramienta de hacinamiento visual, así como otro software desarrollado en su laboratorio, a diseñadores de diversos sectores de actividad, como parte de un estudio de usuarios. Ella espera averiguar qué tipo de señales reveladoras obtendrán los diseñadores usando el software cuando estos traten de pronosticar cómo de bien la gente percibirá las interfaces de usuario, mapas u otros elementos en cuyo diseño estén trabajando. Y también, el mejor modo de presentar esta información estratégica a los diseñadores que usen la herramienta. | |||||
Viernes, 28 Septiembre, 2007 - 12:11 | |||||
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