La investigación de usuarios es la base del desarrollo de productos en Semantic Scholar y nos ha ayudado a obtener una comprensión profunda de nuestros académicos, cómo interactúan con la literatura científica y sus relaciones dentro de la comunidad.

Evie Cheng es investigadora sénior de UX para Semantic Scholar en el Allen Institute for AI.

En Semantic Scholar, nuestro objetivo es acelerar los avances científicos mediante la creación de mejores formas de buscar y descubrir conocimiento científico utilizando nuestros modelos de IA de última generación. Sin embargo, ayudar a los académicos a realizar investigaciones impactantes requiere más que tecnología.

Nos preocupamos por nuestros usuarios, y es crucial para nosotros obtener una comprensión profunda de los académicos, cómo interactúan con la literatura científica y las relaciones dentro de la comunidad.

La investigación de usuarios es la base del desarrollo de productos en Semantic Scholar. Llevamos a cabo varios tipos de investigación para comprender las motivaciones, los objetivos, los puntos débiles y las necesidades insatisfechas de los académicos, y usamos nuestros aprendizajes para informar las decisiones en nuestros equipos y crear experiencias significativas.

Nuestros enfoques de investigación

Investigación exploratoria

Construir una comprensión compartida de los usuarios que represente la amplitud y diversidad de nuestra base de usuarios ha sido un desafío clave para la investigación de usuarios desde el primer día. Los miembros de nuestro equipo tienen distintos niveles de experiencia con nuestro producto, desde eruditos destacados de renombre que han estado escribiendo artículos científicos durante años, hasta aquellos que nunca habían buscado un artículo académico antes de unirse al equipo.

Dada esta dinámica, buscamos realizar una investigación que les diera a todos una comprensión común de nuestros usuarios reales y sus puntos débiles. Realizamos un estudio diario de 10 días con 15 académicos de todo el mundo en diferentes etapas profesionales y áreas de investigación. A través de entradas de diario en contexto y una reflexión ecológica momentánea, pudimos comprender sus interacciones diarias con la literatura científica, obtener una comprensión más amplia del entorno en el que se lleva a cabo la investigación y traducir los conocimientos en personajes de usuarios que luego se convirtieron en un activo sólido. para que tomemos las decisiones de producto correctas y tengamos el mayor impacto.

“Queríamos entender por qué un usuario estaba tratando de completar una determinada tarea, en qué parte de su viaje de investigación y qué otras herramientas y flujos de trabajo estaban realizando nuestros usuarios”.

Siempre miramos más allá para identificar nuevas oportunidades y explorar espacios en los que podríamos tener impacto. Recientemente, llevamos a cabo un estudio exploratorio para comprender mejor cómo se utilizan los dispositivos móviles en el flujo de trabajo de investigación diario de un académico. En un mundo altamente móvil, el principal dispositivo para la investigación científica sigue siendo predominantemente las computadoras de escritorio y portátiles, y queríamos entender por qué.

Si bien las computadoras son el principal dispositivo de investigación para un trabajo enfocado y profundo, los usuarios revisan nuevas investigaciones, hojean documentos y piensan en ideas todo el tiempo en dispositivos móviles. Con barreras tales como formatos de lectura móvil hostiles y acceso limitado a la literatura, los usuarios desarrollan soluciones alternativas para recordar documentos para leer o cosas que hacer al cambiar de dispositivo. Sin embargo, consumen mucho tiempo y aún requieren una gran carga cognitiva.

“Paso mucho tiempo paseando a mi perro. La llevo al parque para perros casi todos los días y me encuentro navegando por Twitter. Buscaré un artículo, y luego comenzaré a pensar en cosas y encontraré citas”. — Participante

“Probablemente hay mil marcadores. La forma en que uso los marcadores es para refrescar mi memoria para más tarde. La lista es tan larga que incluso yo me confundo”. — Participante

Nos preguntamos: “¿Cómo podríamos hacer que la investigación sea más fácil de consumir para los usuarios en dispositivos móviles? ¿Cómo podríamos hacer que sea más fácil para los usuarios retomar papeles y tareas donde las dejaron al cambiar de dispositivo? Esto nos permitió descubrir información sobre el comportamiento que de otro modo se perdería si solo nos centráramos en las prácticas existentes, y nos permitió adaptar nuestros productos a escenarios y micromomentos sobre la marcha.

“Tener algo más centralizado que haga todo esto sin que yo tenga que hacerlo manualmente, enviarlo por correo electrónico y recogerlo, y luego pegarlo aquí, y luego hacer esto, y guardar esta información allí. Eso ahorraría mucho tiempo”. — Participante

Empatía de escala

También hemos establecido un programa de investigación recurrente de "User Chat" para acercar el equipo a nuestros usuarios. Invitamos a un usuario cada dos semanas a conversar con nosotros durante 45 minutos sobre su flujo de trabajo de investigación actual, puntos débiles y necesidades. Facilitar y revisar las entrevistas de los usuarios puede parecer lento y desalentador, por lo que intencionalmente diseñamos este programa para que sea liviano y de bajo esfuerzo. Los miembros del equipo pueden traer cualquier pregunta que tengan para los usuarios, o simplemente una taza de café para escuchar. Esto genera credibilidad de manera efectiva, aumenta el apetito del equipo por la investigación de usuarios y abre debates fructíferos sobre lo que es importante para nuestros usuarios en todos los equipos.

Investigación Inclusiva

Por nuestro valor central de promover el acceso equitativo a la ciencia, comenzamos nuestro viaje de investigación inclusivo hablando con académicos ciegos o con discapacidad visual para comprender los desafíos que enfrentan cuando interactúan con la literatura e identificar las brechas de accesibilidad y las oportunidades que podríamos impactar. Las conversaciones informaron la conciencia y las prioridades del equipo para las audiencias desatendidas. Desde entonces, hemos seguido incluyendo diversas voces en nuestra investigación de usuarios y hemos creado inclusión en nuestros paneles de usuarios. Lea más sobre nuestro trabajo de accesibilidad aquí .

Investigación evaluativa

Nos asociamos con nuestros usuarios para incluir sus perspectivas durante todas las etapas de nuestro proceso de diseño. Llevamos a cabo sesiones de codiseño, entrevistas, pruebas de usabilidad y encuestas para intercambiar ideas, refinar e iterar. Esto garantiza que la experiencia del usuario sea agradable y satisfaga mejor las necesidades de nuestros usuarios.

Tomemos como ejemplo una de nuestras principales características diferenciadoras, Feeds de investigación . Cuando lanzamos por primera vez las fuentes de investigación y la biblioteca, eran funciones separadas para el descubrimiento y la organización. Según lo que escuchamos durante las sesiones de investigación, identificamos la necesidad de integrarlos en un centro para que los usuarios se mantengan actualizados. Ahora los estudiantes pueden recibir recomendaciones personalizadas basadas en lo que han guardado en su biblioteca.

“Esa es principalmente la razón por la que vengo a Semantic Scholar. Para ver esas recomendaciones, los nuevos artículos que me interesan porque mencionaron los temas que me interesan”. — Participante

Otro ejemplo es una nueva versión de nuestra función Influencia del autor que se lanzará muy pronto. Las relaciones con los autores son un componente clave de cómo los académicos descubren investigaciones relevantes, comprenden su campo de estudio e infieren el impacto de su propia investigación. Esto nos motivó a pensar en cómo representar mejor esa información para respaldar el descubrimiento y las colaboraciones.

“La investigación es cada vez más colaborativa y de alcance global. Este tipo de red de colaboración es útil y de vanguardia. Ver las colaboraciones de una manera diferente sin estar vinculadas explícitamente a los resultados revisados ​​por pares sería reconocer en gran medida que las cosas están cambiando”. -Partícipe

Al realizar entrevistas, pudimos comprender cómo los usuarios construyen modelos mentales de redes de autoría, cómo los académicos utilizan esta información en diferentes etapas de sus carreras, cómo los usuarios navegan por las visualizaciones y sus preocupaciones e inquietudes. Publicaremos otra publicación de blog para compartir nuestro proceso y conocimientos a medida que construimos esta función.

Mirando hacia el futuro

Hemos avanzado mucho, pero queda más por hacer. Continuamos mejorando para hacer de Semantic Scholar una mejor herramienta para todos los académicos. Si está interesado en compartir comentarios y ayudar a dar forma al futuro de la investigación académica, regístrese en nuestro programa beta .

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