Small Data = Investigación con usuarios

Qué es Small Data

Frente a la acumulación y procesamiento masivo de datos del Big Data, el Small Data se ocupada de un volumen manejable de información y los datos en consideración tienen que ver con los factores humanos que se están analizando.

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Metáfora de los nodos de una inmensa red de datos.

En un ejemplo de un comprador de e-commerce, el Big Data analizaría multitud de cosas: el historial de navegación, el tiempo promedio por pantalla, el eye-tracking, además cruzando todo esto con las bases de datos de otros sistemas (tráfico, redes sociales, internet de las cosas, etc), buscando patrones que aporten valor y que permita al negocio sacar conclusiones. Por el contrario, si tenemos en cuenta el Small Data, estamos buscando pequeños detalles que nos llevan a las causas de un comportamiento.

En Small Data nos referimos a personas y no a datos. Queremos explorar el por qué un usuario visita un determinado artículo, pero no mediante una traza y un montón de bases de datos, lo haremos mediante un tú a tú, una entrevista donde nos explique personalmente el comportamiento.

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Datos valiosos que modelan a un usuario.

Las limitaciones actuales del Big Data

El gran problema que se está encontrando ante la implantación sistemática del Big Data en las grandes y medianas empresas es en la dificultad en la selección e interpretación de los datos.

En primer lugar surge el problema de definir bien que se pretende conseguir cuando utilizamos técnicas de análisis de Big Data. No nos basta con algo genérico del tipo: conocer cómo se comportan los usuarios. Porque al final nos encontraremos con tal cantidad de información que para nosotros todo será ruido.

Aun estando perfectamente acotado lo que pretendemos conocer es difícil definir qué marcadores nos van a proporcionar información de valor o como debemos cruzar diferentes fuentes de datos.

Por último la interpretación de los resultados siguiendo criterios de causalidad nos puede empujar a interpretaciones erróneas del verdaderos comportamiento de los usuarios.

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Visualización de grandes cantidades de datos en el LHC.

No hay nada nuevo bajo el sol, si el Big Data fuera perfecto ya tendríamos predicciones meteorológicas, sísmicas, de física de partículas, oceanográficas, biológicas perfectas, ya que estas disciplinas científicas vienen utilizando el Big Data desde sus inicios.

Dentro del UX

En el mundo de la experiencia del usuario contamos con estupendas herramientas que nos permiten trabajar Small Data. La investigación con usuarios parece encajar como un guante en la necesidad de conectar con los usuarios y llegar a las causas de su comportamiento.

Algunas de las herramientas que nos permiten trabajar en este sentido son:

  • Investigación etnográfica.
  • Entrevistas
  • Sesiones de co-creación.
  • Focus group

El diseñador de UX debe intentar conocer a los usuarios de un determinado sistema y por lo tanto la información más importante es la que pueda sacar directamente de ellos, empatizando con ellos, escuchando su narrativa, observando su lenguaje no verbal.

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Sesión de co-creación en la que se pretende conseguir datos de calidad.

Para crear una experiencia de uso interesante nos centramos en las buenas sensaciones que logramos transmitir o en la malas sensaciones que logramos evitar.

Pero esto no debe limitarnos a la hora de utilizar la información cualitativa que logramos del Big Data. Muchas veces no seremos capaces de acceder a los usuarios finales de un sistema y tendremos que extrapolar su personalidad en base a información de terceros o a patrones de comportamiento masivos.

Así la información que obtenemos de estas dos fuentes deben complementar la estrategia a la hora de crear experiencias.

Para saber más

Sobre Small Data:

Sobre la implantación de Big Data:

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