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Mind the therical gap(uso e teorie comportamentali in HCI) - Coggle Diagram
Mind the therical gap(uso e teorie comportamentali in HCI)
Contesto e definizioni
Collaborazione crescente
tra HCI e scienze comportamentali (ambiti: salute, sostenibilità)
Problema
: collaborazione spesso
frammentata
Definizioni chiave
:
Teoria comportamentale
: sistema che spiega/predice eventi (relazioni tra variabili)
Costrutti
: concetti fondamentali (es. autoefficacia)
Variabili
: applicazioni concrete dei costrutti
Tipologie di teoria comportamentale
Meta-modelli
:
Coprono più livelli (micro, meso, macro)
Utile per identificare lacune
Ma difficili da tradurre in pratica
Framework concettuali
:
Più concreti, ma spesso ignorano il contesto ambientale (es. camminabilità)
Costrutti isolati
:
Facili da usare, ma non considerano interazioni tra variabili
Risultati empirici
:
Utili in assenza di teoria
Ma poco generalizzabili
Usi delle teorie comportamentali in HCI
a. Per la progettazione
Guida lo sviluppo delle funzionalità
Esempio: UbiFit basato sulla
teoria degli obiettivi
b. Per la valutazione
Struttura per interpretare risultati e testare efficacia
Es.
default bias
: usato da Lee et al. per promuovere scelte sane
c. Per definire utenti target
Identifica i gruppi di utenti (caratteristiche, contesto culturale)
Es. Consolvo et al.: esclusi utenti non motivati all’attività fisica
Difficoltà nella traduzione delle teorie nel design
I costrutti teorici sono
astratti e poco operativi
Le linee guida attuali sono spesso
ipotesi non testate
Necessario un equilibrio tra:
Astrazione teorica
Contesto specifico
(comportamenti, utenti, cultura)
Criticità delle teorie comportamentali in HCI
Poca falsificabilità
(ipotesi difficili da testare)
Frammentazione teorica
(troppe teorie, poco integrate)
Bassa capacità esplicativa
(spiegano solo 20-30% del comportamento)
Come l’HCI può contribuire a migliorare le teorie
Misurazione avanzata
:
Sensori, dispositivi mobili, machine learning
Raccolta dati più accurata e personalizzabile
Test di fedeltà teorica
:
Verifiche nelle prime fasi di sviluppo
Big data e test A/B
:
Test su larga scala → costruzione di meta-modelli più solidi
. Conclusione
Una
collaborazione più forte
tra HCI e scienze comportamentali:
Migliora sia le
teorie
che le
tecnologie
Ha
impatti positivi sulla società
Rende gli interventi più efficaci e personalizzati