Probar y… ¿descartar?

Design Sprint: Detectando fake news

¿En tan solo cinco días es posible detectar un nicho de mercado, idear una solución a un problema, realizar un prototipo y probarlo?

Si se puede conseguir será con un design sprint. El objetivo es generar un MVP y testarlo para equivocarnos de forma rápida y barata. O acertar 🤓

El reto y campo de acción es idear formas para acercar a un perfil boomer herramientas para detectar fake news. Se propagan a la velocidad de la luz, y personas de edad avanzada o poco familiarizadas con la tecnología lo tienen complicado para acceder a filtros que las ayuden a reconocerlas.

Nuestra respuesta al reto se llama MARIBOT…

Teníamos una semana para elaborar una propuesta y comprobar si se podría convertir en una solución viable.

Paso 1: Target

Para entender mejor cómo podíamos acceder a este tipo específico de público establecimos varios perfiles o user persona y su comportamiento/acceso a la información.

Tras analizarlos decidimos centrarnos en empatizar con aquel que a priori encontraría más dificultades o estaba menos habituado al uso de tecnologías avanzadas. Vimos que se trataba de María, una mujer de 72 años, ama de casa, que fundamentalmente se informaba a través de la televisión y que compartía noticias de sus contactos de Whatsapp y de Facebook. Era en estas dos plataformas donde a María le colaban Fake News de todo tipo.

Paso 2: Sprint Questions: Hoja de ruta

Por eso, después de una tormenta de ideas en forma de Sprint Questions y HMW en la dashboard del Miro colaborativo, optamos por idear una aplicación móvil para dar respuesta fácil e inmediata a sus dudas. Y más concretamente por un asistente virtual.

Un filtrado de noticias verdaderas/falsas en cada una de las aplicaciones de María sería la base del diseño del prototipo en el que nos pusimos a trabajar.

Paso 3: Storyboard

Se había encendido una pequeña luz en la habitación a oscuras de la que se parte siempre en los inicios de un proyecto. Aprovechamos ese momento para darnos otro empujón de inspiración con un story board sobre el primer flujo de esta novedosa aplicación para María.

Paso 4: Wireframes y conceptual

Queríamos poder dotar a cualquier boomer de dos funcionalidades básicas:

1. - Filtrar las noticias sobre lo que comparten en redes sus contactos, icluyendo Whatsapp, donde los grupos son focos de reenvío de fake news.
2. Que el usuario pudiese consultar con Maribot cualquier noticia, tanto en prensa digital como en las mismas redes sociales.

Para eso y mediante wireframes establecimos los primeros apuntes de cómo funcionaría la aplicación.

• Para el filtrado de noticias crearíamos un on boarding sencillo con instrucciones y un menú de botones para seleccionar red social.
• Para la consulta de noticias concretas optamos por un icono flotante y la acción de on drag por parte del usuario. Arrastrando así al enlace a escrutar, obtendría información sobre la noticia elegida.

Paso 5: Capa visual

Ya durante la ideación quisimos dotar al asistente de una imagen cálida, amable y vinculada con la figura del boomer. La misma María nos inspiraba. Por eso con respecto al branding y naming jugamos con su nombre y lo convertimos en el bot del prototipo.

Y así nació MARIBOT!

Guía de estilo

Teníamos clara la paleta de color. Limpia y regida por normas de accesibilidad. Además queríamos vincularla a los colores de la prensa de toda la vida, off-line y muy boomer, es decir el blanco y negro.

Para armonizar con los colores de acento que debíamos usar para las notificaciones (verde y rojo), optamos por cambiar ese concepto black and white por una escala de grises algo más sutil pero que seguía manteniendo contraste.

Verdad o mentira: necesitábamos colores que clasificasen las noticias, e hicimos un benchmark por diferentes sectores para extraer el verde y rojo más comunes que marcan acierto o error. Seleccionamos también un anaranjado para aquellas noticias que nuestro algoritmo calificaría con sesgos ideológicos.

Paso 6: Prototipo

Una vez definimos el estilo que íbamos a seguir nos pusimos a componetizar algunos elementos y a diseñar las pantallas del flujo que probaríamos.

Éste fue el resultado diseñando en Figma tanto las pantallas básicas como la función on drag de Maribot.

Flujo de navegación 1: Filtrado de noticias

Flujo de navegación 2: función de arrastrar a noticia

Esta era nuestra propuesta. Pero como el objetivo era probar y descartar en caso necesario, tocaba testar el prototipo entre usuarios potenciales y ver si les resultaría interesante utilizar la herramienta. Realizamos una encuesta combinando formato online y presencial. Este fue el flujo del prototipo que les mostramos y con el que tenían que interactuar.

Última fase: Testing

Hicimos la prueba con 8 usuarios, en remoto síncrono y asíncrono. Todos comprendieron el tipo de aplicación que tenían entre manos y valoraron positivamente su utilidad.

El 100% completó la ruta planeada con éxito, si bien es cierto que estaba concebida de forma especialmente esquemática. Pero es que nos interesaba más, en este primer paso de diseño, saber si consideraban útil la experiencia y si volverían a ella para consultar sus dudas.

Todos dijeron….¡SI! “La usaría”, “me gusta Maribot, me cae bien”, “la probaría para ver si lo que me envía mi cuñado es verdad, es un pesado”.

El testing nos sirvió también para localizar pain points. De cara al desarrollo habría que revisar algunos puntos del diseño, aunque en general como vemos en los mapas de calor la usabilidad es correcta.

Conclusiones y Futuribles

En este caso no descartamos el desarrollo de la aplicación Maribot. Podemos haber encontrado con ella una solución para un público concreto. En cualquier caso el design Sprint nos ofrece una opción metodológica rápida en equipo y creativa, que gestiona en un breve espacio de tiempo algunos sesgos que se pueden analizar durante el testing. Esto ayuda a redireccionar o descartar ideas que no obtienen un buen resultado en la fase de pruebas.

A iterar en un futuro del detector de Fake News:

• Añadir funcionalidad de asistente de voz
• Comparador de noticias
• Informes detallados
• Reenvío de informes sobre noticias falsas

Gracias por la lectura! 👵👋