Descubriendo con Desing Sprint como podemos ayudar a los Boomers a detectar las Fakes News

Javier Vera Maestre
7 min readJan 26, 2021

Introducción

En nuestro segundo día del Bootcamp ya teníamos nuestro primer briefing para afrontar nuestro primer reto siguiendo la metodología Design Sprint.

Además, este reto lo afrontamos trabajando en equipo de manera deslocalizada.

Esta metodología trata de un proceso ágil de trabajo desarrollado por Jake Knapp con John Zeeratsky y Braden Kowitz de Google Ventures. Design Sprint tiene la capacidad de resolver los problemas y testear nuevas ideas en solo cinco días bajo un tiempo limitado, utilizando las cinco fases en las que se basa Desing Thinking.

Reto al que nos enfrentamos

¿Cómo podemos ayudar a reducir el impacto de las Fakes New en los “boomers” aplicando las nuevas tecnologías?

https://www.thesprintbook.com/

Lunes: empatizar con el problema y marcarnos un objetivo que se pueda solucionar en una semana.

El lunes el equipo comenzó a debatir el tema principal del reto.

¿Cómo podemos ayudar a reducir el impacto de las Fakes New en los “boomers” aplicando las nuevas tecnologías?.

Muchos de nosotros teníamos varios puntos en común, ya que nuestros familiares no paraban de reenviar todas las noticias sin comprobar la veracidad de ellas y siendo partícipe de la difusión de bulos, sin importarles las consecuencias que pueden causar.

De este modo comenzamos con las Sprint Questions, que son una serie de propuestas que nos ayudarán a pensar en hipótesis y preguntas que llevaremos a cabo más adelante pensando en el usuario.

A continuación creamos tres user persona, y un mapa/journeys centrado en cada uno de ellos de lo que sería el camino que siguen cuando leen las noticias a través de las redes sociales.

En el último paso del Lunes por la mañana fue convertir nuestras sprint questions en How Might We (¿Cómo podríamos…?).

Una vez completada la tarea, las agrupamos por diferentes temáticas, detección, filtro, denuncia/reporting, difusión, asistencia, verificación por usuario y voluntad de cambio.

Por últimos cada miembro del equipo votó la idea que le parecía más interesante desarrollar, pero la votación se definirá con la votación final del Decisor, que es quien determina la pregunta con la que empezaremos a trabajar durante todo el sprint.

La pregunta elegida fue:

¿Cómo podríamos hacer un asistente virtual de voz para detectar fake news?

El lunes por la tarde teníamos las entrevistas con los expertos, para ello debíamos empatizar con el usuario para poder llegar a la mejor solución posible.

Tuvimos la oportunidad de charlar distendidamente con dos expertas reconocidas una de ellas, Cristina Álvarez que abrió el debate de sobre cómo podemos ayudar a reducir el impacto de las fakes news en los “boomers”, desde su perspectiva basada en su experiencia en la política madrileña.

Minutos más tarde se unió al debate Eulalia Nazaret González y aportó una visión de cómo los medios de comunicación nos mantienen informados basada en su experiencia como Editora de TVE en Extremadura.

Una vez finalizado el debate se unió Miguel Martínez experto en data science donde nos dio una visión más amplia debido a sus conocimientos sobre cómo se puede comprobar la trazabilidad y veracidad de las noticias con algoritmos e inteligencia artificial.

Martes: Idear soluciones

El día del martes empezamos realizando un benchamark inspiracional buscando ideas rápidas de otros productos o servicios que se puedan examinar en busca de inspiraciones.

El equipo trabajó realizando demos rápidas de forma individual para finalmente compartir las soluciones encontradas.

Las soluciones encontradas se basaban en asistentes virtuales todos ellos con inteligencia virtual con las capacidades suficientes para poder interactuar con los usuarios por voz y ser capaces de detectar la veracidad de las noticias.

A continuación fue el momento del “Crazy 8” (Cada miembro del equipo empieza desvarío en 8 con un folio tamaño A4, que doblarán tres veces, para obtener ocho recuadros y en cada uno de ellos realizará un boceto diferente durante un minuto en cada uno)

El objetivo es que en cada uno de los recuadros seamos capaces de generar un esbozo diferente de lo que será la solución final.

Por último cada uno del equipo individualmente y de forma anónima realizamos los wireframes de nuestra idea.

Presentada por Bea.
Presentada por Javi (yo).
Presentado por Pilar.

Miércoles: Decidir la mejor solución

Todos nuestros wireframes estaban compartidos en Miro y podíamos ver cómo cada uno del equipo había propuesto diferentes soluciones partiendo de un mismo problema y para mi todas las soluciones que veía me parecían que eran geniales.

A continuación llegó el momento de votar las funcionalidades o pantallas que nos gustaban más de cada idea, para generar un mapa de calor y poder identificar visualmente qué partes de los wireframes resultaban más interesantes.

Por último entraba en escena el Decisor con dos pegatinas de color magenta con un R, que eran el voto decisivo de las ideas que se iban a llevar a cabo el prototipo de alta fidelidad.

Las idea ganadora fue:

Júpiter una asistente virtual de voz capaz de identificar la veracidad de las noticias de tus redes sociales.

Con la idea elegida, mi equipo y yo nos volvimos a reunir para trabajar cómo sería el flujo de nuestro usuario con el asistente virtual de voz.

Esta técnica nos ayudó al equipo a definir mejor los flujos de la aplicación, su funcionamiento y posibles problemas a la hora del prototipo de alta fidelidad.

Realizado por mi compañera Bea

Jueves: Prototipado de alta fidelidad

En este punto del Design Sprint era momento de crear un prototipo que nos permitiera probar con usuarios reales cómo funcionaría Júpiter y si la idea de tener un asistente virtual de voz para detectar Fakes News les gustaba a los Boomers.

Me puse manos a la obra, y creé un prototipo en alta fidelidad Adobe Xd para crear la interacción del asistente virtual con el usuario mediante voz.

Y así desarrollé a Júpiter: una app que cuenta con un asistente virtual de voz para ayudar a los Boomers a comprobar la veracidad de las noticias de sus RRSS (Facebook y WhatsApp), y una funcionalidad extra, que permite leer la prensa sabiendo en todo momento la veracidad de las noticias.

Y así fue el resultado de mi prototipo:

Viernes: Día clave para testear el prototipo de alta fidelidad con los usuarios.

El viernes el último día del Design Sprint en que la pregunta más importante que nos podríamos hacer es

¿Han sido capaces los usuarios de entender mi prototipo?

Para pode llegar a contestar esa pregunta hice cinco testing presenciales y guiados con los usuarios, ya que no podía utilizar la herramienta de Maze Design para testear porque era incompatible con las interacciones de voz con Adobe Xd.

A continuación os muestro los resultados obtenidos de los testing realizados. Donde utilicé el verde para una experiencia buena, el naranja para una experiencia regular y el rojo para una experiencia mala.

Una vez analizados los resultados anteriores y mediante la observación durante el testing me di cuenta de unos puntos a iterar.

  • Rediseñar los colores del menú inferior, porque varios usuarios no fueron capaces de identificarlos.
  • Rediseñar en un tamaño mayor el icono de Júpiter para solicitar ayuda.

Futuribles

Si siguiera con el lanzamiento del proyecto los futuribles que implementaría serían aquellos que conseguí mediante la observación a los usuarios cuando estos realizaban el testing y las conversaciones que tuve con ellos donde ellos mismos me sugirieron las siguientes funcionalidades:

  • Crear una nueva funcionalidad para compartir las noticias verificadas en las redes sociales.
  • Añadir una nueva función para mejorar la experiencia del usuario en las pantallas de historial y WhatsApp.

Conclusión Design Sprint

En este reto hemos aprendido que la metodología Desing Sprint nos ayuda a detectar si el producto que hemos desarrollado debemos seguir adelante con él o descartarlo, en un periodo de cinco días.

En este proyecto y una vez analizadas las conclusiones extraídas del testing deberíamos iterar aquellos fallos detectados para hacer la experiencia de usuario más satisfactoria.

Para concluir con el reto uno de las cosas aprendidas ha sido el trabajo realizado por todo el equipo de manera deslocalizada.

Muchas gracias por leerme, si quieres estar al tanto de más artículos sobre mis futuros proyectos te invito a seguirme.

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