Las herramientas interactivas pueden ayudar a las personas a convertirse en sus propios periodistas de big data

Las herramientas interactivas que permiten a los usuarios de medios en línea navegar, guardar y personalizar gráficos y tablas pueden ayudarlos a comprender mejor la avalancha de datos que está disponible en línea, según un equipo de investigadores. Estas herramientas pueden ayudar a los usuarios a identificar información personalmente relevante y verificar información errónea, agregaron.

En un estudio que avanza el concepto de «informática de noticias», que proporciona noticias en forma de datos en lugar de historias, los investigadores informaron que las personas encontraron sitios de noticias que ofrecían ciertas herramientas interactivas, como herramientas de interactividad de modalidad, mensaje y fuente, para visualizar y manipular datos fueron más atractivos que los que no tenían las herramientas. La interactividad de modalidad incluye herramientas para interactuar con el contenido, como hipervínculos y acercamientos, mientras que la interactividad de mensajes se enfoca en cómo los usuarios intercambian mensajes con el sitio. La interactividad de la fuente permite a los usuarios adaptar la información a sus necesidades individuales y contribuir con su propio contenido al sitio.

Sin embargo, no era el caso que más es siempre mejor, según S. Shyam Sundar, profesor James P. Jimirro de Media Effects en la Facultad de Comunicaciones Donald P. Bellisario y codirector del Media Effects Research Laboratory en Penn State. . La experiencia del usuario depende de cómo se combinaron estas herramientas y qué tan involucrados están en el tema, dijo.

«Estos tres tipos de interactividad se unen de maneras interesantes que no se habían visto en investigaciones anteriores», dijo Sundar, una filial del Instituto de Ciencias Computacionales y de Datos (ICDS) de Penn State. «Descubrimos que la presencia de estas herramientas en ciertas combinaciones podría ser buena para los usuarios, sin embargo, en otros casos, la combinación de estas herramientas podría no ser preferible».

Por ejemplo, los investigadores encontraron que el sitio web más atractivo presentaba un alto nivel de herramientas de modalidad e interactividad de mensajes, dijo Sundar.

Juntos, parecían mejorar la retención de los usuarios de la información que revisaron en el sitio, según los investigadores. Cuando el sitio web presentó un mayor nivel de interactividad de mensajes junto con la disponibilidad de más herramientas, los investigadores encontraron que los participantes demostraron una mejor recuperación de la información visualizada.

Sin embargo, Sundar sugirió que ciertas combinaciones de herramientas interactivas podrían reducir el compromiso.

«Simplemente agregar muchas herramientas a una visualización de big data no necesariamente será algo bueno para los usuarios», dijo Sundar. «Por ejemplo, los desarrolladores deben tener en cuenta que un sitio con una fuente de interactividad alta, como una función de blogs, es realmente malo para el usuario cuando se combina con una interactividad de alta modalidad».

Según los investigadores, las herramientas de interactividad de modalidad afectaron la participación del usuario al aumentar la capacidad de los participantes para recibir información, o el ancho de banda perceptivo, así como inducir sentimientos de que el sistema respondía y que ellos estaban a cargo.

“Cuando, por ejemplo, deslizas y haces zoom con estas herramientas, el sitio nos atrae porque estamos absortos en él y eso expande nuestro ancho de banda perceptivo”, dijo Sundar. «En otras palabras, podemos absorber más del sitio porque puedes hacer todas estas cosas. Puedes mirar alrededor del sitio, puedes deslizarte sobre una sección o incluso acercarte y obtener una imagen más grande. Todo eso expande cuánto uno puede percibir».

Sundar dijo que el estudio es un primer paso en el desarrollo de la investigación en torno a la informática de noticias, que se refiere a la presentación y consumo de grandes datos en sitios en línea.

«Hay una enorme cantidad de datos que ingresan todo el tiempo con todo tipo de formas de observar diferentes aspectos de un evento o fenómeno», dijo Sundar. «Entonces, estos sitios basados ​​en datos pueden permitir que los usuarios les den sentido, si están equipados con los tipos correctos de herramientas interactivas. Lo que la informática de noticias básicamente está tratando de hacer es permitir que los usuarios extraigan la mayor cantidad de información e inteligencia o conocimiento de datos de una manera que sea personalmente relevante para ellos».

Al animar a las personas a explorar Big Data por su cuenta, las herramientas interactivas pueden ayudar a las personas a comprender mejor los problemas, explorar puntos de datos que son relevantes para ellos y verificar por sí mismos si la información es sesgada o falsa.

«Con la mayoría de las historias de big data, los periodistas entran y extraen el significado de esos datos», dijo Sundar. «Escriben la historia sobre los puntos que encuentran interesantes y pueden darle su propio giro. Los tipos de interactividades de los que estamos hablando aquí pueden ayudar a los usuarios a encontrar información que consideren personalmente significativa y que les interese. Esta es una caso de verdadera necesidad de información».

Sin embargo, no todos los consumidores de noticias tendrán tal necesidad o estarán interesados ​​en explorar los datos con tanta profundidad.

«Es importante que los sitios que utilizan ‘informática de noticias’ equilibren las necesidades de exploración y expresión de los usuarios muy involucrados con las necesidades más simples de los usuarios menos involucrados», dijo Sundar.

Los investigadores reclutaron a 166 participantes, que fueron asignados al azar para interactuar con uno de los 12 sitios web diferentes, o condiciones experimentales, que presentaban varios niveles de combinaciones de herramientas que podrían usarse para explorar una visualización interactiva de la opinión pública sobre varios eventos de noticias mundiales. Para probar la interactividad de la modalidad, por ejemplo, los investigadores agregaron herramientas, como hacer clic, arrastrar y pasar el mouse, a la condición alta e incluyeron menos herramientas para las condiciones media y baja. Para la interactividad de fuente alta, el sitio permitió al usuario más funciones de personalización, como la capacidad de cambiar colores y escribir una publicación de blog, mientras que las condiciones medias y bajas ofrecieron menos herramientas. Los investigadores probaron la interactividad de los mensajes por la presencia, o no, de funciones que proporcionaban el historial de interacción de cada usuario individual.

Se pidió a los participantes que evaluaran el sitio web, incluso si pensaban que el sitio era fácil de usar y si sentían alguna ansiedad al usarlo. También se preguntó a los participantes sobre su nivel de compromiso, así como sobre la información que había en el sitio, como los problemas globales. Los investigadores registraron el tiempo que los participantes pasaron usando el sitio como otra medida de participación.

Esta investigación obtuvo una mención de honor en el Conferencia ACM sobre Factores Humanos en Sistemas Computacionales (CHI’22) y fue denunciado el 3 de mayo en sus diligencias.

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