Medir la efectividad de la interacción humana con la computadora (HCI) puede ser complejo ya que involucra muchos factores que influyen, algunos de los cuales se determinan a nivel emocional (lo que lo hace subjetivo en lugar de cuantitativo).
La eficacia de la HCI se relaciona con la usabilidad de un sistema informático por parte de un ser humano. Para que una computadora sea efectiva, los niveles de HCI deben ser altos. En términos simples, una computadora que es difícil de usar no es una buena computadora.
- Indicadores de la eficacia del HCI
Hay una serie de indicadores básicos que puede utilizar para medir la efectividad de la interacción entre humanos y computadoras. En primer lugar, puede medir cuánto tiempo le toma a un usuario realizar una tarea en particular.
Para hacer esto, debe usar una muestra aleatoria de personas (cuanto más grande, mejor) y asignarlas a la tarea. Calcule el tiempo medio promedio que le toma a una persona completarlo de su grupo de muestra. Con esto, puede comparar el nivel de HCI de una computadora con otra. Por supuesto, un estudio como este tendría que ser muy completo para ser considerado confiable.
También puede medir la curva de aprendizaje de un modelo de computadora en particular de la misma manera. Nuevamente, esto es subjetivo, ya que las curvas de aprendizaje varían de persona a persona. Pero para realizar una prueba básica, comience con la computadora y el manual de la computadora, y vea cuánto tiempo le lleva "familiarizarse" con la computadora.
Las computadoras con altos niveles de HCI no deberían tomar mucho tiempo para familiarizarse con ellas. Los sistemas que funcionan bien en esta categoría a menudo se denominan "fáciles de usar".
- Dificultades para medir el HCI
Existen muchas dificultades asociadas con la medición del HCI. Cada persona tiene un patrón de aprendizaje diferente, por lo que el tiempo que lleva utilizar un sistema o realizar una tarea varía mucho entre los diferentes miembros de la población. Además, los sistemas informáticos son complejos y variados, lo que dificulta la comparación de dos modelos diferentes.