Sesgos en Investigación con Usuarios y cómo evitarlos

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Cuando llevamos a cabo una investigación con usuarios existe una considerable probabilidad de que experimentemos algún tipo de sesgo. Si esto pasa, puede afectar gravemente a los resultados del estudio, incluso llegar a invalidarlo. Por ello, es de vital importancia que conozcamos los ditintos tipos de sesgos que pueden darse en la investigación con usuarios y cómo evitarlos.

Debemos tener en mente que hacemos investigación con usuarios para ayudar a los participantes a revelar sus actitudes y comportamientos sin distorsiones. Si hay algún tipo de inclinación o sesgo durante el estudio, no estaremos obteniendo datos veraces de nuestros participantes. En su lugar, estaremos analizando una versión distorsionada de la realidad. 

Está claro que debemos evitar los sesgos en nuestra investigación con usuarios pero, ¿cómo lo hacemos?

Vamos a empezar por conocer los diferentes tipos de sesgos que podemos experimentar durante un una investigación con usuarios y cómo podemos evitarlo.

Sesgo en el Reclutamiento

En ocasiones, se da un sesgo por la forma en la que reclutamos a los participantes. La fase de captación de participantes parece la más fácil dentro de un proyecto de investigación. Pero en realidad es una de las más importantes. 

Por ello, nuestro cuestionario de reclutamiento (screener) se debe diseñar cuidadosamente para no cometer ninguno de los siguientes errores: 

1. Sesgo de Disponibilidad

A veces, la duración del test, los horarios disponibles o el mismo test limitan la participación, especialmente en estudios moderados. Se puede dar la posibilidad de que tus usuarios reales no están disponibles  o son difíciles de reclutar (por ejemplo, será difícil reclutar ingenieros en horario laboral o niños durante horario escolar). Estas dificultades no deben llevar nunca al investigador a rebajar los filtros de reclutamiento para poder llegar al cupo de participantes. Hacerlo tendría un efecto directo en los resultados del estudio. 

Mejores prácticas: aumenta los horarios de test por la tarde-noche e incluso fines de semana. Además, puedes recurrir a testing remoto, para reducir las exigencias de tiempo y desplazamientos y facilitar la participación.

2. Sesgo de Afiliación

Ocurre cuando los participantes tienen ciertas características que pueden afectar el resultado del estudio. Por ejemplo, cuando los participantes son empleados o clientes reales de la empresa que ha solicitado el estudio. Las empresas sponsor tienden a elegir o recomendar participantes con los que tienen confianza, que suelen ser más proactivos y que tienen más iniciativa, etc. porque normalmente están más abiertos a participar en este tipo de actividades creativas. Sin embargo, estas cualidades no son representativas. No todos los empleados o clientes son innovadores y extrovertidos. Estas cualidades pueden acabar por afectar los resultados del proyecto. 

El sesgo de afiliación también está relacionado con el Sesgo del Sponsor, del que hablaremos más adelante en el artículo. 

Mejores prácticas: intenta mantener el screener equilibrado y aleatorio. Si es posible, establecer cuotas para cada tipo de participante en el screener (por ejemplo: 33% empleados, 33% autónomos, 33% desempleados).

3. Sesgo de Honorarios

Los participantes esperan recibir algún tipo de retribución o incentivo por su tiempo, lo cual parece justo. Sin embargo, si la única motivación para participar es económica, este incentivo puede sesgar tu estudio. 

Algunos participantes están dispuestos a mentir en el cuestionario de reclutamiento o incluso durante el test para recibir el incentivo, perjudicando directamente la veracidad del estudio. Esto sucede sobre todo en estudios no moderados como tests de usabilidad remotos y encuestas online. 

Mejores prácticas: se debe ofrecer un incentivo justo, teniendo en cuenta el tiempo y esfuerzo que implicará el estudio. Además, hay que ser muy escrupuloso con el cuestionario de reclutamiento y con la calidad de los participantes. Debemos controlar la calidad de las respuestas y eliminar aquellas que puedan estar sesgadas. Por ejemplo, en una encuesta se puede descartar a los participantes que hayan tardado demasiado poco en completarla. O que hayan marcado la misma opción de respuesta en todas las preguntas. También se pueden utilizar preguntas de control que eliminen automáticamente a los participantes no aptos.

4. Sesgo de Experto en Tecnología

Cuando llevamos a cabo un estudio con usuarios en un móvil o en un pc, es importante reclutar participantes que sean capaces de usar estos dispositivos. De lo contrario, podrían encontrar problemas de usabilidad por el uso del dispositivo y no problemas de la página o app que estemos testando. 

Por otro lado, es importante reclutar participantes con distintos niveles de conocimiento tecnológico, incluyendo a aquellos que no sean expertos. Estos participantes no suelen sentirse motivados a probar productos digitales por su falta de conocimiento, pero hay que intentar tener una muestra. De lo contrario, si solo testamos con expertos, no detectaremos los problemas de usabilidad más básicos y obtendremos resultados sesgados. 

Mejores prácticas: asegurate de que hay una pregunta en el screener sobre conocimientos y dominio de pc y móvil. Además, procura captar un mix y que todos los participantes alcanzan un mínimo nivel de conocimiento, si el estudio lo requiere.

Sesgo del Participante

Los participantes son la piedra angular de la investigación con usuarios. Ellos son los que nos van a proporcionar la información que usaremos para generar insights y datos veraces. Por ello, es importante prestar atención a su comportamiento y estar alerta sobre cualquier sesgo que puedan estar causando.

Existen distintos tipos de sesgo de participante en una investigación con usuarios:

1. Sesgos de Aceptación Social y Aquiescencia

Estos dos tipos de sesgos de investigación con usuarios están muy relacionados. El primero se refiere a aquellos participantes que responden lo que creen que queremos escuchar para agradar al moderador. 

El segundo sesgo es la tendencia de los participantes a estar de acuerdo y/o opinar positivamente sobre todo lo que se les pregunta. 

Estos sesgos hacen que los resultados de la investigación sea menos confiable puesto que no representa lo que verdaderamente piensa nuestro usuario. 

Mejores prácticas: En la medida de lo posible, pide que el usuario justifique sus respuestas. Aplica la técnicas de los “5 porqués” para intentar indagar más y obtener una respuesta más sincera. También puedes utilizar preguntas con respuesta abierta para que el participante tenga que pensar en su propia respuesta. Por último, haz que el participante entienda que tanto las respuestas positivas como las negativas son bienvenidas.

2. Sesgo de Habituación

Sucede cuando un participante responde de forma similar o idéntica a preguntas que se parecen (por ejemplo, si preguntas “¿cuáles de las siguientes marcas te gusta?” y a continuación preguntas “¿Cuáles de las siguientes marcas admiras?” lo más probable es que el participante no perciba la diferencia entre las preguntas y responda lo mismo). 

También sucede cuando un participante pierde el interés por el estudio. Si un participante no se esfuerza en responder de forma precisa, estará afectando los resultados del estudio. 

Mejores prácticas: diferencia las preguntas utilizando palabras y estructuras distintas. Y mantén el interés del participante con un guión interesante y con una duración apropiada. Especialmente en estudios no moderados.

3. Sesgo de Marca

Este sesgo tiene lugar cuando el participante tiene una opinión o prejuicio formado sobre la marca sobre la que se está haciendo el estudio o el producto que se está testando. El participante responderá de acuerdo con su actitud hacia esa empresa. Es decir, no será una respuesta neutra y por ello, provocará un sesgo en el estudio. 

Mejores Prácticas: Si es posible, intenta mantener el estudio anónimo. Si no, asegúrate de que el participante entiende que el moderador no es parte de la empresa que se está testando e intenta que no se desvíe demasiado del guión del test cuando expresa sus opiniones.

4. Efecto Hawthorne

También se conoce como el efecto del observador. Los participantes tienen a comportarse de forma distinta cuando saben que alguien les está observando. 

Prestan más atención a lo que están haciendo e intentan resolver los problemas con más empeño.  

A veces, los participantes se dan cuenta de que el moderador está tomando notas y sacan sus propias conclusiones (“si ha tomado nota debe ser que no lo he hecho bien. Lo voy a volver a intentar”), modificando su comportamiento. Cuando esto pasa, ya no estamos observando a un “usuario real” en una “situación real”. 

Mejores Prácticas: recuerda al participante que debería actuar como si estuviese en su casa, en una situación real. Si el participante hubiese abandonado la tarea o se hubiese salido de la web que estamos testando, debería hacer lo mismo o manifestarlo en el estudio también.

5. Efecto Reciente y de Primacía

Primacía es el efecto por el que tendemos a recordar mejor los primeros elementos de una lista que los últimos. Mientras que el Efecto de lo Reciente es la tendencia a recordar los últimos elementos mejor. 

Ambas teorías pueden afectar a nuestra investigación. Por ejemplo, si preguntamos a un participante por los nombres de todas las marcas que pueda recordar, puede que el participante mencione solo los nombres de las últimas marcas que ha visto en publicidad. 

Mejores prácticas: debemos alternar siempre el orden en el que aparecen las preguntas, respuestas y productos que mostramos en nuestra investigación con usuarios para evitar sesgos.

Sesgos del Investigador

Para finalizar este breve listado, analizamos los sesgos que poden ocurrir en una investigación con usuarios por parte del moderador o del investigador. Estos sesgos pueden afectar a los resultados de nuestra investigación con usuarios por lo que a continuación exponemos varios tipos de sesgo y cómo evitarlos. 

1. Sesgo de Confirmación

Sucede cuando el investigador utiliza los datos del estudio para confirmar su hipótesis. Como investigador, nunca debemos interpretar u omitir la información, aunque suponga que no podamos sacar una conclusión clara sobre un punto concreto. 

Mejores prácticas: utiliza toda la información y datos extraídos del estudio para sacar conclusiones con una mente abierta y el objetivo claro de entender el verdadero “porqué”.

2. Sesgo Cultural

Consiste en interpretar y juzgar las respuestas y comportamiento según los estándares de la cultura del investigador. Cuando se da este sesgo, el researcher no está analizando la información desde un punto de vista neutral. Por lo tanto, los resultados y conclusiones tampoco serán neutrales. Está muy relacionado con el Efecto Halo. 

Tanto el sesgo cultural como el Efecto Halo tienen lugar principalmente en estudios moderados, donde hay una interacción directa entre el participante y el moderador. 

Mejores prácticas: asegurate de que las tareas, el guión y el vocabulario utilizado son neutros. No esperes una respuesta específica o una reacción concreta por parte de los participantes. Y no juzgues o encasilles a tus usuarios.

3. Sesgo por el Orden de las Preguntas

Los participantes pueden sentirse condicionados a reaccionar o responder de una forma concreta a una pregunta por el orden en el que se encuentra. Esto es porque las preguntas iniciales generan un contexto para las siguientes preguntas. Esto tiene un efecto demostrado en las respuestas y en el resultado final del estudio.  

Mejores prácticas: prepara cuidadosamente el guión del estudio. Debería empezar por preguntas abiertas y genéricas para luego continuar con preguntas más específicas. De esta forma, no se sugiere ninguna respuesta a los participantes.

4. Sesgo de Sugerencia

Durante un estudio, especialmente en test de usabilidad, el moderador puede hacer sugerencias involuntarias al participante. Estas sugerencias o sugestiones llevan al participante a actuar o responder de una forma concreta que puede no corresponderse con sus intenciones originales. 

Hay distintas formas en las que un moderador puede sugestionar. Usando el mismo vocabulario que el del interfaz que se está testando, el moderador le está indicando claramente al participante lo que debe buscar. Otra forma de sugerir es confirmando al participante que lo está haciendo bien, con gestos o confirmaciones verbales. Por último, el moderador nunca debería proporcionar información que el participante debería buscar o saber por su cuenta. 

Mejores prácticas: el moderador debería repasar el guión a fondo antes de cada sesión e intentar evitar intervenir de forma innecesaria. ¡El silencio es oro!

Conclusión

Hay muchos posibles sesgos que pueden alterar el resultado de nuestra investigación con usuario. Como hemos visto, algunos son más frecuentes en estudios no moderados como los sesgos de honorarios y habituación. Otros como El efecto Hawthorne o los sesgos de disponibilidad y aceptación social, son más habituales en sesiones moderadas debido a la presencia de observadores y la dificultad del proceso de reclutamiento de participantes. 

De cualquier forma, es nuestra tarea como investigadores evitar estos sesgos y entregar un informe lo más realista y fiable posible. Debemos prestar atención a la definición del cuestionario de captación y a la propia captación. También es importante que permanezcamos neutros y con la mente abierta durante el estudio y a la hora de hacer el análisis de los datos.

Somos expertos en User Research. Testamos con usuarios reales para ayudarte a crear productos usables y experiencias memorables.

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