Mejora en la Evaluación de la Arquitectura de la InformaciónMediante Soporte Extendido para la Técnica de Testeo de Árboles

• Adrián Callejo Vázquez ^[1] ; José Antonio Macías Iglesias ^[1]
  1. [1] Universidad Autónoma de Madrid

     Universidad Autónoma de Madrid

     Madrid, España

     
• Localización: Actas del XXIV Congreso Internacional de Interacción Persona-Ordenador. Interacción 2024 / Julian C. Flores González (ed. lit.) , José Angel Taboada González (ed. lit.) , Alejandro Catalá Bolós (ed. lit.) , Nelly Condori Fernández (ed. lit.) , Arcadio Reyes Lecuona (ed. lit.) , 2024, ISBN 978-84-09-62293-1, págs. 41-44
• Idioma: español
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• Resumen

  • La técnica de testeo de árboles (tree testing) se utilizaprincipalmente para evaluar la arquitectura de la información de unsitio web, sin tener en cuenta elementos visuales propios de lainterfaz de usuario. La técnica se suele aplicar en etapas tempranas del desarrollo de un sitio web para decidir la navegación de los contenidos, pero también en fases avanzadas o posteriores al desarrollo para evaluar árboles de navegación de aplicaciones web ya existentes. Habitualmente, esta técnica se aplica de formamanual usando tarjetas de papel, sin utilizar ninguna herramientaespecializada para ello. Si bien existen algunas soluciones quepermiten automatizar parte del proceso del testeo de árboles, estastienen ciertas carencias que dificultan un análisis más enprofundidad para la toma de decisiones. En este artículo se presenta una propuesta de diseño de herramienta que permite aplicar la técnica de testeo de árboles dando soporte a evaluadores y participantes, y mejorando en cierta medida las propuestasexistentes en cuanto a capacidad de análisis se refiere. Para ello, se ha realizado un análisis de las herramientas existentes, extrayendo las características principales y planteando posibles mejoras que serán implementadas finalmente en la herramienta propuesta. La funcionalidad de esta herramienta incluirá un mayor número de técnicas estadísticas para mejorar el análisis y la toma de decisiones, entre ellas: árboles de predicción, gráficos de escalado multidimensional y k-medias, gráficos para comparar los resultados de dos o más evaluaciones, nuevas métricas relevantes para el testeo de árboles, y la exportación de resultados a distintosformatos.