Mary Czerwinski es una destacada investigadora del Grupo de Interacción y Sistemas Adaptativos en Microsoft.  La investigación de Mary se centra principalmente en la utilidad y usabilidad de nuevas visualizaciones de información, el efecto de las notificaciones mientras se realiza multitarea y los sistemas de recordatorio (reminder systems).  Tiene un doctorado en Psicología Cognitiva por la Universidad de Indiana y posee una amplia experiencia en atención visual y diseño de interfaz de usuario. Para más información se puede acceder a su página personal página personal. Lo que sigue es un resumen de la entrevista que tuvo la amabilidad de concedernos.

Mary Czerwinski*

InfoVis.net: 

Parece existir cierto solapamiento y confusión entre Visualización de Información, Diseño de Información y Arquitectura de Información….

Mary Czerwinski: 

Creo que [la Arquitectura de Información] es el proceso de destilar conceptos semánticos en estructuras razonablemente navegables, así que estoy de acuerdo con los arquitectos de Información cuando dicen que este proceso se ha de realizar para cualquier sede web. 

Una vez que tienes la estructura semántica de la sede, tienes que diseñarla y, como parte de ese diseño de Información, uno necesita visualizar la información de forma que el usuario pueda hacer que los patrones significativos de la información salten a la vista o sean fácilmente detectables.

Estas son ideas muy diferentes que quizá pertenecen todas al diseño de una sede web.[…]

InfoVis.net: 

¿Cuales son los principales retos de la Visualización de Información desde el punto de vista de la Psicología Cognitiva?.

Mary Czerwinski: 

Uno de los retos mayores, en mi opinión personal, es pasar de un campo de investigadores que realizan diseños puntuales basados en lo que la tecnología ofrece actualmente, a un campo en el que los investigadores tengan una aproximación más científica con unos fundamentos y principios establecidos. 

Nuestro campo necesita desarrollar la capacidad de medir y valorar la efectividad de las visualizaciones de información resultantes para poder promover este campo hacia una ciencia. […] También necesitamos evaluar los principios de diseño emergentes y eventualmente desarrollar teorías para hacer avanzar este campo.

Esto no quiere decir que no haya lugar para el diseño creativo, todavía hay un gran campo para ello, pero los mejores diseñadores tienen un entendimiento de la cognición y percepción humanas, y este conocimiento hay que capturarlo, documentarlo y mejorarlo.

InfoVis.net: ¿La Psicología cognitiva está suficientemente madura para proporcionar estos principios?.

Mary Czerwinski:

Si, el campo está suficientemente maduro, pero no podemos simplemente utilizar los principios de la psicología cognitiva, sino que hay que contar con la psicología perceptiva, la investigación sobre la atención, la toma de decisiones, sociología, antropología, diseño gráfico e infografía. […]

Si sólo usamos los hallazgos de, pongamos por caso, la psicología, ciertamente puede que no lleguemos nunca a donde queremos, puesto que la tecnología cambia continuamente y nunca tendremos el experimento perfecto que pruebe que este proceso es correcto. Lo que tenemos que hacer es trabajar juntos iterativamente como una comunidad, en el desarrollo de nuestras propias técnicas de medida y evaluación y en nuestras propias teorías nacidas de múltiples disciplinas.

InfoVis.net: 

¿Cómo ve el futuro de la Visualización de Información?. ¿Qué técnicas son las más prometedoras?

Mary Czerwinski: 

¡Esta es una pregunta arriesgada!. Pero me gusta la ciencia ficción… Creo que los próximos 5 años son más fáciles de predecir porque no creo que cambien mucho las cosas. 

Sin embargo predigo --incluso apostaría dinero por ello-- que veremos más entornos 3D. Ciertamente habrá más animaciones 3D para ayudarnos a entender cambios complejos mientras se manipulan los datos y creo que veremos un mejor uso de la transparencia en la interfaz de usuario al margen de si ésta es 2D o 3D.

Creo que veremos una mayor apreciación por el usuario y las tareas que realiza. Veremos más visualizaciones de datos en red gracias al avance del lenguaje XML. Estas cosas son fáciles de predecir porque casi ya están aquí.

Una última cosa que yo incluiría es que la comunidad dedicada a la Inteligencia artificial (AI) ha estado contribuyendo bastante en la predicción de tareas (task prediction), predicción de contexto y creo que es el momento adecuado de aproximar estas dos comunidades.

* Agradecemos a Mary Czerwinski la cesión de su fotografía y la corrección de la transcripción inglesa. Traducción al español del autor.

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