Le pagine di descrizione dei prodotti nei siti di e-commerce hanno particolare importanza. Oltre alle normali indicazioni progettuali, alcuni test di usabilità hanno evidenziato un particolare comportamento degli utenti che suggerisce di costruire alcune immagini in un modo particolare.
Ne parliamo nel nuovo articolo su Usabile.it.
Tempo fa ho parlato di interfacce ingannevoli, che riflettevano algoritmi i cui effetti andavano a detrimento dell’utente, mentre facevano guadagnare in modo fraudolento il gestore del servizio.
La newsletter Guerre di Rete di Carola Frediani ci porta all’attenzione un nuovo caso, più sottile ma dalle forti implicazioni sul piano etico, commerciale, dei controlli. È quello degli algoritmi che le compagnie aeree utilizzano per decidere se far sedere assieme i membri di un gruppo o di una famiglia.
A partire dal 2017 la Civil Aviation Authority britannica, una agenzia di regolamentazione sull’aviazione civile corrispondente alla nostra Enac, ha intrapreso un’indagine per capire se tali algoritmi possano nuocere agli interessi della collettività. Ad esempio, separando i minori dai genitori, o i passeggeri con bisogni speciali dal proprio assistente. Le conseguenze in caso di evacuazione di sicurezza potrebbero danneggiare tutti, perché difficilmente durante un’emergenza un genitore lontano dal proprio figlio eviterebbe di cercarlo, con il rischio di ostacolare le operazioni.
L’indagine è stata condotta sia chiedendo informazioni sugli algoritmi usati da 10 diverse compagnie aeree; sia monitorandone gli esiti, attraverso un questionario su oltre 4000 persone che avevano volato in gruppo con le diverse compagnie.
Gli esiti attestano come minimo che le diverse compagnie utilizzano metodi diversi per decidere l’allocazione dei posti. I componenti di gruppi che non avevano pagato per la scelta del posto si sono trovate con probabilità molto diverse fra loro di finire separate. Ryanair è la compagnia dove questo capita più spesso, il 35% dei casi nel sondaggio. Seguita da Emirates con il 22%. Agli ultimi posti Flybe, Monarch Airlines e TUI Airlines, con il 12% di probabilità di volare separati.
Il riassunto dei risultati è disponibile in questa pagina.
Che compagnie diverse utilizzino algoritmi differenti di assegnazione dei posti (per chi non paga la scelta) è confermato anche dalle informazioni fornite dalle compagnie stesse. La cosa interessante però è che nessuna compagnia afferma di voler separare di proposito i gruppi. Anzi: tutte dichiarano di adottare strategie per tentare di metterli assieme, solo che in determinate condizioni questo è difficile o impossibile.
Il fatto che una compagnia low-cost come Ryanair abbia un tasso di separazione più alto, non è visto dalla compagnia come un tentativo di guadagnare di più facendo pagare a parte il servizio, ma come semplice effetto di tempistiche di prenotazione differenti, diversificazione delle tariffe, ecc.
Ma anche se non vogliono esplicitamente separare le famiglie, il modo in cui le compagnie pesano i vari fattori di scelta nell’algoritmo automatico e nei controlli manuali ha risultati decisamente diversi. Potremmo dire che i diversi algoritmi hanno dei bias diversi.
Chiunque programmi sa che il peso che si dà a qualunque variabile in un algoritmo decisionale opera distorsioni. L’indagine del CAA lo mostra con particolare evidenza. E mostra con particolare evidenza anche come esista un problema di trasparenza di queste pratiche.
Le compagnie hanno tutte risposto alle domande dell’ente di regolazione, ma se si fosse basato solo su quelle risposte, l’ente non sarebbe stato in grado di evidenziare differenze specifiche nei risultati. Le dichiarazioni infatti sono quasi sempre nel senso del tentativo di favorire l’allocazione vicina per i posti dei gruppi.
Dunque è solo con un monitoraggio degli esiti (benché con strumento inevitabilmente imperfetto come un questionario a campione) che si possono evidenziare asimmetrie.
A questo punto, il CAA metterà a punto un framework di buone pratiche e di indicazioni su come migliorare questi esiti, proprio per la tutela del bene comune, pur considerando lecite in alcuni casi le differenziazioni tariffarie che le compagnie operano. L’adozione del framework dovrà poi nuovamente essere valutato sia con nuovi contatti con le compagnie aeree che dovranno dire cosa hanno cambiato e implementato nei loro algoritmi, sia con nuovi monitoraggi degli esiti.
Il problema sotteso al caso è ben esemplificato dal modo in cui The Independent ha posto la questione: secondo il ministro per il digitale Margot James le compagnie userebbero gli algoritmi per separare artatamente i gruppi. Non vi è questa evidenza1, a quel che posso capire, nel report della CAA. E non è quello che le compagnie dicono.
Ma, e qui sta il problema, non vi è nemmeno certezza del contrario. Il fatto che alcune compagnie abbiano tassi di separazione così più alti di altre potrebbe essere frutto:
Il punto è che a priori non lo sappiamo. Forse non lo sanno neanche le compagnie stesse…
I controlli dunque in questi settori sono particolarmente importanti. E non possono che essere svolti da organismi e autorità indipendenti. Con metodi vari: sia con la possibilità di accedere a informazioni dirette sul funzionamento degli algoritmi, sia, come detto, verificandone gli esiti sui grandi numeri.
Questo vale e varrà sempre di più in un mondo dominato da scelte automatizzate. Le procedure di monitoraggio sono però onerose. E a fronte dei miglioramenti di efficienza che molti settori traggono dall’applicazione di algoritmi, non si può non vedere l’aggravio di costo sociale.
Non solo gli effetti di algoritmi sbagliati o fraudolenti, ma anche i costi dei controlli vengono al momento scaricati sulla collettività, su authority pubbliche o anche private che devono essere finanziate, e che comunque rischiano di arrivare a danno fatto, fotografando sempre il passato e venendo superate dagli eventi.
Il governo britannico prova quindi a lanciare una consultazione per un Centro sull’Etica dei Dati e dell’Innovazione
Di costi sociali avevamo già parlato qui in relazione a Facebook, e tutto lascia intendere che dovremo parlarne ancora, nel futuro. Sia che l’intento degli erogatori dei servizi sia fraudolento, sia che non lo sia: il problema è nell’essenza stessa della scatola nera, e del mero orientamento all’obiettivo che l’azienda si dà.
Un tema che tuttavia rischia di sfuggire ai regolatori, come la dichiarazione allarmata ma semplificata del ministro britannico dimostra. Vedremo come questo Centro per l’etica dei Dati e dell’Innovazione funzionerà. In attesa che qualcosa si muova anche qui sul versante del monitoraggio di questo genere di problemi, sarà bene che tutti iniziamo a pensarci.
1 Il ministro si spinge ad affermare, come fosse acclarato, che le compagnie “controllano i cognomi”… dei passeggeri per poi separarli apposta. Non era mia intenzione fare fact-checking sulle dichiarazioni di un ministro di un altro Paese, ma solo capire come funzionano effettivamente questi algoritmi. E devo dire che nel report di CAA non sono riusciuto a trovare alcuna evidenza che gli algoritmi controllino effettivamente i cognomi, men che meno con l’intenzione di separarli.
Invece, questa appare una soggettiva convinzione di uno dei rispondenti allo studio, che afferma, letteralmente: “We assumed children would be allocated a seat with their parents…It is easy to check family name and age of traveller, to ensure a child sits with their parent. For this reason I am convinced we were deliberately separated, to force us to pay.”.
Non è mia intenzione nemmeno difendere le compagnie aeree, ma se la fonte del ministro è questa, o le sue affermazioni sono state riportate scorrettamente, o è una dichiarazione che non trova riscontro nella ricerca. Ma questo ha consentito a The Independent di farci il titolo…
Nel nuovo articolo di Usabile.it parliamo di learnability. Una delle caratteristiche di cui si compone l’usabilità… forse. Sì, perché le cose possono cambiare a seconda del modo in cui intendiamo questa caratteristica. Buona lettura.
Di recente un articolo di Cory Doctorow, scrittore di fantascienza, ricercatore esperto e molto noto sui temi delle nuove tecnologie, ha pubblicato un articolo che a mio parere chiude definitivamente il dibattito sulle cosiddette fake news, e lo riorienta in modo più opportuno.
L’articolo è stato tradotto qui da Paolo Attivissimo, quindi potete scegliere fra l’originale e la traduzione italiana: non ci sono scuse, leggetelo.
In sintesi provo a dire, con qualche divagazione mia, cosa mi ha convinto dell’articolo:
Quindi il microtargeting non ha cambiato quello che le persone pensano: ha convinto estremisti e razzisti, che prima si sentivano esclusi, a partecipare. Questo, in presenza di un candidato che non si fa remore a esprimere posizioni razziste ed estremiste, ha fatto la differenza.
Anche perché non ha perso buona parte dei non razzisti, vien da dire: ma su questo aspetto bisognerà tornare a parte.
Doctorow ne fa, come suo costume, un problema di etica. Dice senza mezzi termini che Facebook ha prima accumulato “dossier” su tutti i suoi iscritti (i dossier sono i dati che possiedono sui nostri gusti e comportamenti). Poi, siccome singolarmente questi dossier non valgono poi molto, ha deciso di aggregarli e venderli al miglior offerente, senza alcun filtro. Solo per guadagnarci una manciata di dollari: costano infatti abbastanza poco queste campagne targetizzate.
Probabilmente la questione è più complessa di così, perché a Facebook parte di quei dati sono stati trafugati: ma il furto era talmente semplice da non farlo sembrare un furto neanche al ladro, e il derubato si è talmente poco preoccupato che non ha fatto mai alcuna denuncia, limitandosi a cambiare la serratura… un anno dopo!
La questione di etica, insomma, c’è. Doctorow dice che i nostri dati, che singolarmente valgono pochissimo, sono stati usati come stracci che, imbevuti di petrolio, stanno incendiando il pozzo delle nostre democrazie. Un caso di capitalismo di rapina: privatizza pochi margini di utile (il poco che Facebook si guadagna dalle singole campagne sui nostri dati) scaricandone gli effetti nocivi sulla collettività. Come un’industria inquinante scarica i suoi rifiuti nei torrenti: tanto a basse concentrazioni prima che se ne accorgano passeranno anni.
Doctorow fa risalire il problema a quello dell’invasività di quella piattaforme rispetto alla nostra privacy (non ci è veramente data la possibilità di sottrarci a questa raccolta) e poi alla scarsa etica nella gestione aziendale: i dati sono rubabili, i profili hackerabili, utilizzabili da governi autoritari per perseguire gli oppositori. Insomma, sono gestiti dall’azienda di Zuckerberg con estrema spregiudicatezza. Nonostante questo, sembra che riesca facilmente a tenersi i vantaggi e a scaricare con facilità i costi sulla comunità.
Ve l’ho detto, un articolo interessante. Qui ho fatto un mio commento in relazione a ciò di cui avevamo già parlato, ma vale la pena leggerlo con attenzione, comunque la pensiate.
Immagine: Cory Doctorow New York Public Library 20" (CC BY-NC-SA 2.0) by Houari B.
Il nuovo articolo sulla progettazione delle interfacce è sull’avversione alla perdita. Un fenomeno scoperto negli anni ’70 da due psicologi cognitivi, Kahneman e Tversky, e che ha influenzato economia, marketing e progettazione.
Se fossimo razionali, il piacere di guadagnare qualcosa dovrebbe equivalere alla paura di perdere la stessa cosa. Per esempio, 20 euro. Ma non è così: la paura di perdere qualcosa è maggiore (circa doppia) del piacere di acquisirla. Questa è una delle grandi scoperte per le quali gli psicologi Kahneman e Tversky vinsero il premio Nobel per… l’economia (non lo danno, il premio Nobel per la psicologia!). La tendenza è nota come “avversione alla perdita”.
Le scoperte di Kahneman e Tversky sono molto più complesse di così e vengono riassunte in una teoria generale chiamata Prospect Theory o Teoria del Prospetto. Validata da esperimenti, definisce come le persone si comportano realmente quando devono prendere delle decisioni, e non come dovrebbero o potrebbero comportarsi.
Per questo le scoperte della Teoria del Prospetto vengono utilizzate in molti settori: da quello commerciale alllo studio delle crisi internazionali. E, naturalmente, anche nel settore della progettazione online.
Ne ho accennato parlando del modo in cui sono costruiti i Termini del Servizio che accettiamo con un click quando ci iscriviamo ad un servizio online.
Pochi se lo ricordano, ma una quindicina d’anni fa fare in modo che le persone si iscrivessero a un servizio online era un’impresa titanica. Venivano predisposte lunghe pagine di form per richiedere dati personali e fiscali che le persone non volevano dare, e la cui compilazione era lenta e onerosa, ma che gli uffici legali insistevano essere necessarie.
In altre parole bisognava sostenere quella che veniva percepita come una perdita immediata a fronte di un guadagno incerto, perché i vantaggi dei servizi erano meno chiari di oggi. Pessima strategia. Infatti i tassi di conversione erano bassissimi.
Oggi è sufficiente una mail e una password e siamo iscritti.
Si è capito che le informazioni più dettagliate possono essere fornite dopo, in fasi successive, magari parcellizzate in procedure di più pagine costruite come un gioco per minimizzare il costo cognitivo o l’incertezza.
Insomma, è come se tutti i progettisti si fossero progressivamente adattati alla nostra naturale avversione alla perdita e avessero modificato procedure e design di queste pagine.
Oltre ai progettisti, si sono adeguati anche gli uffici legali, che attorno agli anni 2000 dettavano… be’, legge… e impedivano qualsiasi tipo di semplificazione dei form: ma questo è un altro discorso…
Ma altri esempi non mancano. Il sito Ui-patterns consiglia di applicare le conoscenze derivate dalla loss-aversion nei seguenti casi:
Tutte queste situazioni si applicano all’iscrizione online a un servizio esemplificata sopra. Un unico bottone invece di molti campi non è solo usabilità migliore: è far percepire un’azione come poco rischiosa e poco costosa.
Il problema è che si può far percepire in questo modo un’azione come poco rischiosa anche se invece rischiosa lo è: e questo è un ennesimo problema etico nella progettazione delle interfacce e dei contenuti veicolati.
È importante sottolineare che le persone non scelgono in base a come sono le alternative in realtà, ma a come sono formulate. La formulazione altera la percezione di perdite e guadagni. Questo fenomeno è detto framing, incorniciamento, e la sua importanza è una delle scoperte di Kahneman e Tversky. Nei loro esperimenti, infatti, a gruppi diversi di partecipanti venivano presentati problemi equivalenti. Ma semplici differenze linguistiche nel modo di presentarli ai diversi gruppi cambiava la probabilità delle scelte.
Il framing non è solo linguistico, ma relativo al contesto.
Un esempio fornito da UXMatters è particolarmente utile, e compare anche in alcuni libri sull’applicazione della psicologia al design:
Un utente vuole comprare una custodia per la propria macchina fotografica professionale. Quando è più probabile che ne acquisti una costosa?
Chi ha familiarità con le proposte di e-commerce sugli “articoli comprati assieme” dovrebbe conoscere già la risposta. Chi non ce l’ha dovrebbe dedurla dall’avversione alla perdita. La risposta corretta è la 1, perché in quel momento l’utente sta spendendo molto di più per la macchina fotografica, dunque l’esborso per una custodia costosa gli sembrerà meno svantaggioso che in un secondo momento, visto che spende comunque meno della macchina fotografica e che, anzi, quell’acquisto gli apparirà in quel momento un modo economico proprio per proteggere da una possibile perdita un oggetto di valore.
Se effettuato in un momento successivo, l’acquisto della custodia sembrerà invece un esborso rispetto allo status quo, cioè una perdita netta.
In questo esempio, l’acquisto di un tablet viene associato all’acquisto di ben due diversi accessori di prezzo inferiore. Si noti che non vengono proposti gli accessori più economici né i più costosi, ma quelli con un prezzo all’incirca mediano. È probabile che questo sia frutto di test e sia collegato anche ai giudizi espressi dagli utenti sui prodotti: evita il rischio di lamentele su prodotti troppo economici o troppo costosi. In questo caso pare entrare in gioco un ulteriore fattore, non previsto nella formulazione originale del problema: il rating dei prodotti.
Per lo stesso principio quando si elencano le opzioni di possibili importi per delle donazioni, ad esempio, l’ordine può fare la differenza. Mostrando per primi gli importi più elevati (ad esempio 500 € prima di 100 €, 50 €, 20 €), gli altri sembreranno opzioni più favorevoli che se non ci fosse quella prima opzione molto cara. Questo effetto di influenza di una opzione iniziale sulle altre si chiama ancoraggio.
Come in tutto ciò che riguarda la loss-aversion, però, le cose non sono così semplici. L’effetto dell’ancoraggio dipende anche da altri fattori:
Un interessante esempio di scuola che consente di apprezzare l’importanza di diversi fattori in gioco nella predisposizione alle scelte è il seguente, descritto da Dan Ariely nel libro Predictabily Irrational:
Queste sono le opzioni di abbonamento a The Economist, sottoposte ad alcuni studenti del MIT
L’84% degli studenti ha scelto la terza opzione, carta più web.
Eppure, questa scelta è stata manipolata. Lo si capisce chiaramente con i risultati di un secondo gruppo, al quale non veniva presentata la seconda opzione (solo carta). In presenza di sole due alternative, solo il 34% di studenti sceglieva l’opzione “carta e web”!
L’opzione “solo carta” era dunque quella che viene chiamata offerta-esca, o decoy, cioè un’opzione che serviva solo a far percepire più attrattiva la terza* E ha funzionato.
Dovrebbe a questo punto essere chiaro che la loss-aversion è solo una delle distorsioni cognitive che entrano in gioco quando si prendono decisioni, e che le loro interazioni potrebbero non essere sempre ovvie.
Ogni caso progettuale andrebbe dunque definito, studiato e testato, come questo paper suggerisce.
Per il momento, è utile iniziare a identificare nelle proprie opzioni di design tutti i momenti in cui poniamo l’utente di fronte a delle scelte e a ragionare su come stiamo architettando quelle scelte. Sia che lo facciamo consapevolmente che in modo ingenuo, il modo in cui le presentiamo ha sicuramente effetto sulle sue probabilità di risposta.
Quando i media generalisti si occupano di tecnologia e social network i casi sono due: o stanno spingendo un prodotto, o è successo qualcosa di grosso.
Sugli scudi stavolta c’è la campagna elettorale di Donald Trump, condotta dallo stratega Steve Bannon attraverso una società creata assieme a Robert Mercer e chiamata Cambridge Analytica. Questa società sarebbe stata creata al fine di costruire profili “psicografici” (che non sarebbero altro però che normali profili che includono gusti e inclinazioni) di milioni di americani per costruire campagne social con messaggi mirati.
Un primo problema nasce con la definizione di “profilo psicografico”: un termine che non vuol dire niente, non ha base scientifica e che ha fatto gridare qualcuno al millantato credito. In verità, con quello che è emerso in seguito, pare chiaro che fosse un termine vago e pomposo usato per occultare che si trattasse di profili estratti da Facebook in violazione dei suoi termini di servizio.
Lo scopo era semplice. In pratica, mandando il messaggio giusto alla persona predisposta o coinvolta su un certo argomento, è più facile fare in modo che questa persona rimanga convinta dall’argomento. Non serve solo a convincere qualcuno a cambiare idea, ma soprattutto a rafforzare le idee di quel qualcuno, in modo che non solo non le cambi, ma diventi più attivo e faccia proselitismo, invece di starsene silente. Da information recipient diventi information seeker e persino opinion leader, secondo un diffuso modello di propaganda.
Questo tipo di messaggi – poiché sono mirati a qualcuno che già pensa certe cose – sono meno efficaci e più costosi se inviati a un mucchio indistinto di persone. E’ lo stesso principio per cui vi trovate banner con le scarpe che vi interessano dopo aver fatto una ricerca online proprio sulle scarpe. E magari ne siete pure contenti perché trovate l’offerta migliore. Solo, riferito alle idee politiche, o magari anche solo alla “visione del mondo”: aspetti particolari e sensibili come l’uso delle armi, o l’immigrazione o i temi etici su inizio e fine vita. Un messaggio particolarmente aggressivo su questi temi, se arriva a qualcuno che ha idee opposte genera indignazione e resistenza, ma se arriva a qualcuno già incline a pensarla in quel modo, genera in meccanismo di rafforzamento delle proprie opinioni, specie se accompagnato da alcune strategie mirate a farlo sembrare già condiviso da un sacco di gente, e in particolare da gente proprio simile a noi. Non solo aderiamo quindi ancora di più a quella idea: ci convinciamo pure di non essere soli a pensarla così, e di essere al centro di un gruppo coeso di sconosciuti simili a noi.
Se questo è ciò che Bannon e Mercer hanno fatto, il punto è: come hanno fatto a sapere a chi inviare, sui social network, questo genere di messaggi e a chi no? Per chi sarebbero stati più efficaci e per chi meno? Grazie al lavoro del professor Aleksandr Kogan dell’Università di Cambridge. Assoldato da Bannon e Mercer, Kogan ha accettato di produrre un’app chiamata “Thisisyourdigitallife” e l’ha reclamizzata (con un discreto investimento, pagando anche i partecipanti) come un’app per la raccolta dati in ambito accademico. Lo scopo dichiarato era compilare un questionario personale, ma il vero obiettivo dell’app era più complesso: fare in modo che chi la scaricasse usasse per loggarsi le funzionalità di Facebook Login, il servizio – simile a quello offerto da molti altri social network – grazie al quale si possono usare le stesse credenziali di Facebook su app e servizi terzi senza dover ricordare nuove password. Ben 270.000 utenti si sono loggati all’app nel 2014 usando questa funzionalità.
Kogan a quel punto non ha fatto altro che sfruttare una funzionalità ben prevista da Facebook Login: accedere ad alcuni dati non solo degli utenti che si sono loggati, ma anche dei loro amici, registrati dal social network. Secondo alcune stime, circa 50 milioni in tutto. Di queste persone, che non avevano scaricato l’app ed erano ignare di tutto, Kogan ha potuto utilizzare informazioni che vanno dalla residenza a un insieme di gusti e inclinazioni, associati a quelle del profilo compilato dagli originali 270.000. Utilizzandole hanno potuto dedurre altri gusti e preferenze, costruendo un profilo utile agli scopi della campagna.
Quanto fatto da Kogan, ci tiene a precisare Facebook, era perfettamente legale. Non è stata sfruttata nessuna vulnerabilità. Nessuna intrusione nei meccanismi di sicurezza. Nemmeno alcuna violazione della privacy. Perché era proprio il modo in cui Facebook e il suo sistema di Login distribuito funzionava “by-design”, e gli iscritti lo avevano accettato accettando i termini del servizio.
Laddove Facebook ritiene che Kogan abbia violato i termini del servizio è in quel che ha fatto dopo: ha passato questi dati e questi profili a Cambridge Analytica. Questo è espressamente vietato da Facebook, anche se all’epoca lo era in maniera forse meno chiara di oggi. Era (ed è) vietato tentare di monetizzare quei dati inviandoli a servizi terzi di advertising, essenzialmente. Da allora, Facebook ha modificato le API e gli sviluppatori di terze parti non possono più accedere ai dati degli amici.
Per almeno due anni Facebook avrebbe saputo di questo uso dei dati, e avrebbe semplicemente chiesto a Kogan di cancellarli. Senza nemmeno verificare che poi l’abbia veramente fatto.
E’ proprio per questo comportamento che ora Facebook viene chiamato in correità dall’FBI.
Questo è quello che è successo e le cui responsabilità verranno acclarate. La domanda che io mi porrei però è: quello che nel 2014 era un’iniziativa un po’ fraudolenta di un professore e un paio di miliardari che hanno voluto influenzare una campagna elettorale, non è forse ciò che, di base, fanno le piattaforme di programmatic advertising ? Incrociando dati provenienti da svariate fonti, pur legali, costruiscono profili accurati degli interessi in tempo reale di ciascuno di noi, per proporci su qualunque sito proprio la reclame delle scarpe e proprio nel momento in cui le stavamo cercando.
La differenza la fa il fatto che Bannon e Mercer hanno usato uno strumento personalizzato bypassando le tradizionali piattaforme di advertising, e in particolare quella interna di Facebook. E magari inviando non solo pubblicità, ma anche messaggi, inviti a gruppi, insomma, facendo sembrare l’azione più “spontanea”. Ma le informazioni su di noi consentirebbero a chiunque gestisca queste piattaforme di farlo comunque. Magari senza violare alcun “Termine del servizio”.
Ma qui allora dovremmo ricordarci che Facebook non ha eliminato la possibilità di utilizzare i dati degli amici. L’ha solo riservata a… se stesso. In pratica, il problema della Cambridge Analytica sarebbe che ha fatto quello che consente di fare Facebook, ma senza pagare Facebook. Alcuni ricordano infatti che la stessa campagna 2012 di Obama (non quella del 2008, che era basata su un meccanismo autonomo e senza l’uso così massiccio dei social network commerciali, che non avevano le capacità di oggi) era stata fatta per creare messaggi personalizzati da inviare a target specifici. Bannon e Mercer fanno lo stesso ma “fuori da Facebook”.
In mezzo, ci sono i nostri dati, oggetto oggi più che mai di quello che viene chiamato surveillance capitalism. In pratica gli operatori possono agire h24 indirizzandoci messaggi mirati perché ci conoscono bene. A volte questo avviene per fini commerciali, ma a volte per fini politici o ideologici. Ogni volta viene comunque fatto per influenzarci. Talvolta ce ne accorgiamo, altre no.
Su questo si innesta dunque il problema del modello di business di queste tecnologie, e soprattutto della trasparenza o meno della loro azione nei nostri confronti. Avrete notato infatti che l’app di Kogan ha sfruttato proprio un vantaggio di usabilità per gli utenti: la possibilità di un login unico, tramite Facebook. L’usabilità qui viene usata come grimaldello per quella che appare nell’immediato una facilitazione, ma nel lungo termine consente un pescaggio di dati di cui i nostri amici non sono consapevoli, reso possibile dalle API di Facebook e dalla nostra accettazione dei suoi termini di servizio. Era chiara questa possibilità al momento di usare il Facebook Login? E quando abbiamo accettato i termini di servizio?
Ecco, l’ultimo tema è quello dei termini di servizio. È davvero possibile sostenere che basti un qualche click da parte nostra su un qualche bottone e qualche casella di spunta per mettere questi fornitori di servizi al riparo da ogni responsabilità legale? Il problema è spinoso, perché riguarda quello non dell’usabilità, ma della comprensibilità delle condizioni contrattuali. E non coinvolge solo i giganti tech, ma anche banche e assicurazioni (e ogni altro erogatore di servizio). Quanto davvero capiamo dei contratti che sottoscriviamo? In banca, oppure online? Eppure, queste sottoscrizioni sembrano tutto ciò che basta a tutelare il service-provider.
È davvero giusto che sia così? Non sarebbe più giusto invece verificare, con casi concreti ed esempi, che il sottoscrittore abbia capito in pratica cosa significa il contratto, o cosa implicano i termini del servizio, usando precisi scenari? E che sia davvero d’accordo con i casi peggiori che possono presentarsi? Se anziché sottoscrivere un documento in legalese ci venissero posti davanti problemi, cioè situazioni-tipo che comportano conseguenze per i nostri soldi e per i nostri dati, e dessimo direttamente il consenso o il diniego a quelle?
Ad esempio, se ci venisse chiesto:
“Accetti che i tuoi dati vengano usati per inviarti messaggi propagandistici da inserzionisti politici?”
E ancora, si potrebbe specificare:
“Da chi accetti che questi messaggi propagandistici ti arrivino? Da chiunque, o solo da quelli che già convergono con le tue idee?”
Sono solo esempi, ma sufficienti a spingerci a riflettere cosa risponderemmo. Accetteremmo ancora di usare il servizio? Ed è positivo per una società (e per una democrazia…) consentire, ad esempio, che le persone ricevano messaggi solo da coloro che già concordano con loro? Ecco che, messe in questi termini, le condizioni di un servizio appaiono sotto una luce differente.
E se ci venisse detto prima di tutto:
“Accetti che, se si verifica l’evento X…, i tuoi risparmi verranno dimezzati?”
sottoscriveremmo ancora certi contratti finanziari? Un legale può obiettare che il modo in cui sono scritti questi contratti implica già che queste sono le condizioni, ma se facessimo un test di comprensibilità ad ogni sottoscrittore di un contratto dopo la firma, per essere certi che chi ha firmato ne capisca le implicazioni, siamo certi che non troveremmo risultati che contraddicono questi legali?
In molti casi peraltro nemmeno li leggiamo, i contratti: finiamo per affidarci al consulente finanziario o al social a cui vogliamo accedere. Che infatti si affrettano a conquistare una preziosa proprietà chiamata fiducia. E se fosse tutta una circonvenzione di incapace a comprendere, o, peggio, disinteressato a comprendere?…
In un certo senso, il modo in cui sono scritti i contratti costituisce quindi una prima forma di manipolazione. Sappiamo dalla psicologia cognitiva che uno stesso problema che coinvolge le probabilità di perdita e guadagno può essere espresso in modi diversi, e che questi modi diversi, pur equivalenti sul piano del significato, danno vita a scelte e giudizi differenti. Si tratta di un fenomeno noto come avversione alla perdita: siamo più propensi a evitare un evento se ci viene raccontata la probabilità di perdere qualcosa, che se ci viene esposta la complementare probabilità di guadagno. È ovviamente così anche con i contratti. Se tali contratti mettessero sempre in chiaro concretamente cosa rischiamo di perdere, in determinate circostanze, oltre che le probabilità di guadagno, non sarebbero forse solo allora veramente onesti?
Il problema non è detto si risolva neanche così, ma il tema si pone e andrebbe approfondito. È ormai chiaro che i contratti scritti per non essere letti e comunque per non essere capiti sono all’origine delle principali controversie, quando non proprio truffe, nella nostra società dei servizi. Quanto dovremo attendere per rendercene conto e discutere delle loro modalità e della nostra capacità di accettazione?
Aggiornamento: L’articolo è stato modificato dopo la prima pubblicazione per correggere l’anno in cui Kogan ha usato l’app: era il 2014 e non il 2015. Facebook ha d’altra parte eliminato questa possibilità dalle sue API nell’aprile 2015.
Nel campo dell’usabilità ci sono alcuni eventi emblematici che attirano l’attenzione sulla nostra disciplina e travalicano la cerchia degli specialisti.
Uno degli esempi più citati è quello della scheda delle elezioni USA 2000, che costarono il posto ad Al Gore e diedero un decisivo impulso al doppio mandato di George Bush. Il disastro viene ben raccontato da Bruce Tognazzini, e viene spesso citato a esempio di cattiva progettazione, finendo nei commenti di molti giornali e siti generalisti.
La posizione dei fori di punzonatura è ambigua e non corrisponde all’ordine di comparsa nell’elenco dei candidati.
A margine, è bene notare come il design della punzonatrice ne ricordi altri. Ad esempio, quello di alcune emettitrici di biglietti per trasporti pubblici, dove tuttavia non risulta ambiguo (il che ci dice anche come avrebbe potuto essere corretto quello della scheda elettorale).
In questa emettitrice l’ambiguità viene risolta, oltre che con un allineamento preciso fra righe e pulsanti,
anche con la corrispondenza diretta di frecce che collegano righe e pulsante. Si potrebbe dire molto altro sulla comprensibilità delle molte opzioni disponibili, ma questo è un altro discorso.
Più sorprendente quello che è successo nel 2013 sempre negli USA, con il lancio del sito Healthcare.gov, che doveva concretizzare finalmente l’agognata riforma del sistema sanitario statunitense nota anche come “Obamacare”.
Molti ricorderanno che l’esordio del sito Healtcare.gov fu un fiasco tale da rischiare di affossare l’intera riforma di Obama. Ne parlarono a lungo i giornali generalisti, e la cosa sorprese anche perché in precedenza lo staff di Obama aveva dimostrato grande capacità nell’uso delle nuove tecnologie e in particolare dei social media1.
Se la scheda elettorale del 2000 mostrava errori di progettazione e di stampa del materiale cartaceo in relazione alla modalità di votazione con punzonatura – quindi non atteneva strettamente al solo mondo digitale – il problema del 2013 è perfettamente esemplificativo delle difficoltà di progettazione e di gestione che affliggono molti progetti online pubblici.
L’aspetto che finì all’epoca sui giornali riguardava principalmente l’errato dimensionamento dei carichi di accesso al sito nel momento in cui, il primo ottobre 2013, questo andò online. L’accesso degli utenti fu talmente massiccio – con picchi di 250.000 accessi simultanei quando ne erano stati previsti al massimo 60.000 – che portò all’impossibilità per molti utenti di completare le procedure, con attese ingiustificatamente lunghe, le quali davano vita a nuovi tentativi da frustrazione che sovraccaricavano ulteriormente il server, in una spirale che si autoalimentava.
Strettamente parlando, si potrebbe derubricare l’episodio a problema gestionale e funzionale, e non legato all’usabilità. In fondo, il corretto dimensionamento dei carichi di un server non è – di solito – compito di coloro che si occupano dell’usabilità. Ed è vero.
Tuttavia i problemi non si fermavano lì. Come un dettagliato resoconto di Craig Tomlin, che condusse dei test di usabilità, ci ricorda, alcuni aspetti concomitanti alle difficoltà di accesso erano mal gestiti anche dal punto di vista dell’usabilità. E potrebbero tutt’ora interessare i progettisti di tutti i siti, pubblici e privati.
Mentre gli utenti avevano difficoltà ad accedere al sito per i già menzionati problemi di dimensionamento, la schermata su cui rimanevano bloccati in attesa offriva un messaggio generico, senza indicazioni di quanto tempo ci sarebbe voluto per procedere.
“Abbiamo un sacco di visitatori in questo momento, per favore rimanete su questa pagina” – su un sito così lungamente atteso-
non offre una grande impressione di affidabilità. No, purtroppo le simpatiche icone non sono sufficienti…
In molti siti la messaggistica non è curata, non si ragiona per scenari d’errore ma solo per scenari di successo, cosicché inevitabilmente, quando l’errore capita, non se ne ha una gestione che aiuti a minimizzare il danno, pratico e di immagine. I messaggi d’errore devono spiegare con un linguaggio chiaro all’utente cosa è successo (o, in questo caso, cosa sta succedendo) e cosa può fare lui per risolvere, offrendo indicazioni pratiche (se possibile, idealmente dei link attivi verso pagine di soluzione).
La cosa più notevole però è che in questo caso il messaggio c’è e la pagina è curata: semplicemente è un messaggio troppo generico e deresponsabilizzante: il sito era molto atteso, come mai ora mi dicono solo che ci sono tanti visitatori? Non lo immaginavano? E non devo far altro che rimanere qui per “non perdere la priorità acquisita”, come in una qualsiasi telefonata di assistenza? Lo stesso richiamo a quell’espressione contribuisce probabilmente a evocare un senso di fastidio e di scarso rispetto per il cittadino.
A peggiorare l’impressione che il sito fece ai cittadini c’è la cattiva gestione di uno strumento che era stato preparato e pensato proprio con l’obiettivo opposto: quello di dare l’idea di un sito vivo, dove l’utente è accudito, grazie a una live-chat disponibile sul sito.
Peccato che anche questa soffrisse, inevitabilmente, dello stesso difetto di dimensionamento. Così quella che, in condizioni normali, diventa un’occasione per intervenire e aiutare direttamente l’utente, divenne in quell’occasione l’ennesimo strumento che non offriva risposte, né indicazioni sui tempi per ottenere risposte.
L’errore qui non è solo di dimensionamento, ma di strategia. Ci si è trovati ad avere ben due funzionalità che funzionavano sulla base delle stesse dinamiche: bene se i carichi fossero stati corretti, male – entrambe – qualora il servizio si fosse trovato in sovraccarico. In altre parole i due sistemi erano in fase. Entrambi dipendevano da risposte sincrone.
Quando si vuol aumentare la resilienza di un sistema a eventi traumatici (come l’eccesso di carico fu per HealtCare.gov) è buona norma predisporre sistemi di sicurezza o di ausilio che funzionino in controfase: in modo che entri in gioco uno proprio quando l’altro è in difficoltà.
Così se, per esempio, il sistema è bloccato per il carico, un help in pagina, già caricato, asincrono, magari con casistiche già spiegate, è un ausilio migliore rispetto alla chat – che funziona meglio a carichi bassi, visto che affronta gli utenti uno per uno.
La conseguenza di questo doppio malfunzionamento (causato in realtà dallo stesso problema, e da una cattiva progettazione delle alternative) fu che gli utilizzatori si fecero non solo un’idea negativa del servizio, ma anche di possibili altre strade di supporto. Ad esempio, si convinsero che non valesse la pena telefonare al numero verde perché, se due strade percepite come “automatiche” e tecnologiche si erano rivelate così scadenti, come avrebbe potuto una semplice assistenza telefonica essere di maggior aiuto?
Nel momento del login, il messaggio di errore che invitava a comporre uno username e una password sicuri appariva ambiguo, con delle congiunzioni oppositive (“o” invece che “e”), posizionate nella frase in modo da far credere che bastasse scegliere o caratteri minuscoli o maiuscoli (e non entrambi), o numeri o simboli (e non entrambi). La conseguenza è che molti sbagliarono già nella fase di creazione del login.
Non basta, però. Quello che segue è un errore che, rivisto oggi, appare incredibile. Benché venisse alla fine richiesto di creare uno username case-sensitive, sia con lettere maiuscole che minuscole, l’email di reminder che veniva inviata presentava il login in maiuscolo, qualunque cosa l’utente avesse scritto!
Così anche chi copiò i dati dalla mail di appoggio sbagliò, e lo fece a causa del sistema stesso!
Questo insieme di errori, soprattutto se elencati tutti assieme, sembrano dimostrare una grande sciatteria nella progettazione. Invece sono tipologie di errori molto comuni, perché riguardano tutto ciò su cui di solito non si riflette in un tradizionale processo di progettazione. In esso ci si concentra molto, per esempio:
Quelli accaduti sono invece errori che non riguardano affatto questi “oggetti progettuali”. Dipendono dall’esecuzione vera e propria di procedure, che durante il processo di progettazione vengono eseguite di solito da esperti – a volte solo dai programmatori – che ne testano soprattutto l’esecuzione corretta.
Riguardano inoltre la progettazione di schermate e di materiali cui si dedica tradizionalmente un’attenzione limitata. Schermate di attesa, messaggi su come creare password o sugli step di una procedura… e a chi mai viene in mente di pensare al modo in cui è formattata una semplice mail automatica di sistema?
Sono oggetti “minori”, quasi invisibili, e che calamitano molte meno attenzioni in fase progettuale di quanto sarebbe invece necessario. Perché richiedono una mentalità anti-confirmativa: ovvero ci vuole che qualcuno pensi agli scenari peggiori, non alle cose che funzionano.
E’ chiaro che il riferimento ai diversi “touchpoint” di un progetto, terminologia legata al settore del cosiddetto “service design”, design dei servizi, serve proprio a focalizzarsi su tutti i punti di contatto fra utente e sistema, non solo su quelli più vistosi. E dunque gli approcci più recenti facilitano la soluzione di questi problemi. Stupisce a maggior ragione che un sito facente parte di un ecosistema complesso di “service design” come quello dell’Obamacare non ne tenesse conto.
C’è un modo “sicuro”, al di là della metodologia che adottate, per identificare precocemente questi problemi?
La risposta più ovvia è che – oltre a una buona direzione di progetto, che abbracci una mentalità critica senza stroncare la creatività – solo i test di usabilità consentono di osservare scenari che noi, progettisti, non immagineremmo nemmeno accadessero. I test di usabilità, in questo caso, si sarebbero dovuti fare ben prima della pubblicazione del sito, ma con il sito già funzionante (almeno nelle funzionalità essenziali). Per consentire il tempo necessario a porre rimedio a quanto si sarebbe evidenziato.
Ma uno dei problemi che soprattutto siti di questo tipo hanno – e lo abbiamo visto anche con la frettolosa pubblicazione di Verybello qualche anno fa e con le difficoltà che ha avuto finora l’attivazione di Spid in Italia – è che spesso la politica non sa gestire correttamente i tempi di un progetto basato su tecnologie internet. Forse perché lo confonde con un tradizionale progetto di comunicazione non interattiva.
Dopo una presentazione frettolosa e affrettata solo per rispettare alcune scadenze, il progetto di Verybello.it, che tante polemiche generò all’epoca, risulta oggi abbandonato, o in un generico stato di “redesign”.
O, detto in un altro modo, i tempi della politica – legati a consenso e annunci – non sempre si attagliano a quelli ideali di un progetto complesso. Quindi si arriva spesso a ridosso della pubblicazione senza esser riusciti a svolgere i test di usabilità pre-rilascio, perché concentrati sul lavoro necessario a garantire la messa online del sistema.
Dal punto di vista della reputazione, non solo i progettisti ma anche i politici dovrebbero aver ormai capito che fare annunci roboanti su servizi tecnologici è un rischio che forse non vale la pena di correre, perché nessun servizio può essere, per definizione, maturo al momento del lancio.
Mentre, specialmente in tempi di antipolitica, le aspettative dei cittadini sono elevate quasi quanto il grado di sfiducia preventivo. E invece solo la presenza di una grande fiducia nell’emittente può salvare dalle figuracce informatiche.
Si cita molto spesso, non a caso, il fatto che per anni la Apple abbia goduto della fiducia degli appassionati anche negli anni in cui i prodotti non erano a livelli ottimi.
Con le dovute differenze, lo stesso si potrebbe dire, ad esempio, per l’estrema tolleranza, o comunque le scarse critiche che la lunga gestazione della piattaforma di democrazia diretta annunciata ad horam dal M5S subito dopo le elezioni del 2013 ha invece richiesto, non venendo alla fine nemmeno poi pubblicata con le caratteristiche attese. Questo per dire che il problema, con questo genere di progetti, non è legato a un colore politico: la tecnologia è complessa e la politica ha esigenze di immediatezza spesso incompatibili con una buona progettazione.
Il rischio di una partita loose-loose è sempre molto alto. Il “caso Obamacare” ce lo ricorda. E, nel farlo, ci offre qualche ammonimento e una manciata di consigli:
1 L’uso di un ambiente social online per la gestione e la mobilitazione degli attivisti durante le campagne elettorali, in particolare quella del 2008, fu talmente efficace e innovativo che viene spesso indicato come caso di studio.
Nel nuovo articolo riprendiamo – per approfondirlo – un argomento oramai consegnato alla Storia della nostra disciplina, proprio nel momento in cui negli USA se ne discute per tutt’altre ragioni: l’Obamacare. Alcuni si ricorderanno che l’esordio della riforma sanitaria voluta da Obama non fu dei migliori, informaticamente parlando. Il sito ebbe molti problemi e rischiò di affossare la riforma.
Raccontiamo qui un po’ più nel dettaglio quei problemi, cercando di capire quali errori furono fatti e cosa questo ci suggerisca per i nostri progetti attuali.
Nel nuovo articolo parliamo di cos’è e perché abbiamo creato il Protocollo eGLU per test di usabilità semplificati per la PA. E come questo metodo si inserisca nel più ampio contesto della Discount Usability di nielseniana memoria. Cogliamo così l’occasione di spiegare che, no, discount usability non vuol dire usabilità gratuita.
E di spiegare anche perché il Protocollo eGLU è uno strumento che abbiamo realizzato per aiutare tutti: PA, privati, liberi professionisti e esperti di UX.