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Progettare artefatti cognitivi

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versione beta della raccolta dei miei scritti nell'ambito dell'interaction design, usabilità e architettura dell'informazione.

versione beta della raccolta dei miei scritti nell'ambito dell'interaction design, usabilità e architettura dell'informazione.

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    Progettare artefatti cognitivi Progettare artefatti cognitivi Document Transcript

    • Progettare artefatti cognitivi S B V  Versione non definitiva. Licenza Creative commonsAribuzione - Non commerciale - Non opere derivate . Italia (CC BY-NC-ND .)
    • IndiceIntroduzione i . Contai . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ii . Introduzione . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Processi epistemici . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . I Aspetti cognitivi ed emotivi  La categorizzazione nelle scienze cognitive  . Le teorie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . La teoria classica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Assunzioni rappresentazionali . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Critie alla teoria classica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. La teoria basata sulle regole . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . La teoria dei prototipi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Proprietà: dimensioni vs caraeristie dicotomie . . . . . .  . La teoria degli esemplari . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . La teoria delle teorie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . La teoria dei confini decisionali (Decision bound theory) . . . . . . . .  . La teoria della simulazione situata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Sviluppi recenti e prospeive future . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Modelli multipli . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Modelli di neuroscienze cognitive . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Modelli computazionali . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Direzioni future . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  Affordance  . Il museo, i booni . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . La nascita del conceo di affordance . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Classificazione di affordances . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Percezione – azione direa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Affordances percepite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
    •  INDICE Apprendimento e conoscenza  . knowledge management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. La conoscenza . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Convertire la conoscenza . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  Gli aspetti motivazionali  . Lexperience design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Definizioni . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Emotional design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Aspei motivazionali . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Bisogni, scopi, motivazioni . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Gli scopi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. I valori . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Gli interessi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Motivazione interna ed esterna . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Valutazioni dei compiti . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Intenzionalità e motivazioni . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Conclusioni . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Le motivazioni nellexperience design . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Tenology acceptance model . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Il costruo di flow nellHCI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Goal directed design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . I modelli sociocognitivi nellexperience design . . . . . . . . . . . . . .  .. La valutazione di un artefao . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Affordances motivazionali . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Suggerimenti metodologici . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  Lattenzione  . Le teorie dellaenzione . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Definizione di aenzione . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Le funzioni dellaenzione seleiva . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Le teorie dellaenzione per risorse limitate . . . . . . . . . . .  .. Teorie dellaenzione per conflio della risposta . . . . . . . .  .. La features integration theory . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Le vie di elaborazione visive . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Laenzione focalizzata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Conclusioni . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  La rappresentazione delle informazioni visive  . Gli aspei formali delle rappresentazioni spaziali . . . . . . . . . . . .  .. Diversi tipi di mappa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . La codifica delle informazioni nelle due vie di elaborazione . . . . . . .  . Il problema delle coordinate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Trasduori di coordinate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 
    • INDICE II Il design  La gestione di un progetto  . Introduzione . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Il modello a cascata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Le fasi nel modello a cascata . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Gestione del risio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Limiti dellapproccio classico . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Modifie al modello a cascata . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Approccio agile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Sviluppo iterativo e incrementale . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Manifesto agile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Limiti dellapproccio agile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  Model view controller: un pattern per linteraction design  . Introduzione . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Jesse James Garre:  piani . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Cooper: goal-directed design . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Model view control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Il flusso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Soware e buone pratie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . MVC e user experience design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Scenario : Gruppo editoriale . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Scenario : Museo darte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Scenario: orario dellautobus . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Il processo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Model, api, feeds . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Conclusioni? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  Il design  . La creatività . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  Il design partecipativo  . Introduzione . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Definizione . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Design partecipativo e bisogni degli utenti . . . . . . . . . . .  .. Ambiti di applicazione . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Modelli mentali e categorizzazioni . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Topografia mentale nella progeazione di spazi fisici . . . . . . . . . .  .. La mente e le associazioni vs lo spazio fisico . . . . . . . . . . .  .. Vicinanza cognitiva e vicinanza fisica . . . . . . . . . . . . . .  .. Limiti dellapplicazione del modello cognitivo allo spazio fisico  .. Conclusioni . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 
    •  INDICEIII Laritettura dellinformazione  Aritettura dellinformazione  . Definizione . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Definizioni di AI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. La qualità di un sistema informativo . . . . . . . . . . . . . . .  .. Ruolo e obieivi dellariteura dellinformazione . . . . . . .  .. Le dimensioni di una struura informativa: contesto, contenu- to, utenti . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Le aree di intervento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Organizzazione . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Semi organizzativi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Struure organizzative . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Information scent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Le etiee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Conclusioni . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  Metodi  . Introduzione . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Il processo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Fasi progeuali . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Identificazione degli obieivi . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Analisi degli utenti . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Analisi: Identificazione del dominio semantico . . . . . . . . .  . Elicitazione dei contenuti: Free listing . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. A cosa serve . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Come condurre il free listing . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Analizzare i risultati . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Categorizzazione dei contenuti: card sorting . . . . . . . . . . . . . . .  .. Definizione . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. A cosa serve . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. ando usare il card sorting . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Card sorting aperto e iuso . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. La versione carta e penna . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Analisi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Casi di studio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Un esempio: le emozioni . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Il free listing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Il card sorting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Conclusioni . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Conclusioni . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Laffinity diagram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. ando usarlo? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Come si crea un affinity diagram? . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Considerazioni sullaffinity diagram . . . . . . . . . . . . . . . 
    • INDICE IV La fase di testing  Usabilità: metodi  . Cosè lusabilità . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Usabilità ed errori . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Tre livelli di errore . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Errori: slips e mistakes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Livelli di errore e strumenti di prevenzione . . . . . . . . . . .  . Usabilità: quale metodo? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . I soware automatici . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Lanalisi dei file di log . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Euristie e linee guida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Le euristie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Metodi empirici . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Participatory Design workshop . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Valutazione di siti concorrenti . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Test con utenti . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. Test con utenti: come fare . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  .. i and dirty . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  . Conclusioni . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 
    •  INDICE
    • IntroduzioneSono passati degli anni prima e Google togliesse il ``beta da gmail. Pratica piuostodiffusa, tanto da parlare di ``perpetual beta per un modello di design iterativo dovesviluppo e distribuzione si susseguono molto velocemente; tanto da considerare lo statusdi ``beta come uno degli elementi e contraddistinguono il Web .¹. È raro, però,leggere la versione beta di un libro, per un motivo molto semplice: stampare un libro,distribuirlo, venderlo ha dei tempi e dei costi molto più consistenti; sarebbe pertantocontroproducente uscire con una versione beta. esto vale per i libri di carta, ma per i libri in formato eleronico tuo cambia:nulla vieta e ane un e-book possa essere distribuito in versione beta.Il documento e hai appena scaricato è (vorrebbe essere) un e-book in versione beta.Beta per una serie di motivi: • È una raccolta di contenuti pubblicati su hyperlabs.net. Sebbene abbia cercato di ordinarli in una struura sensata, è piuosto evidente e sono dei lavori nati autonomamente e messi assieme senza un sano lavoro di cucitura. • Nella versione finale (.) delle-book e ho in mente si dovrebbe parlare ane di user experience design, emotional design, ontologie, personas, scenari, accessi- bilità e altro ancora. Peré, allora, non finisco il lavoro prima di meere in linea il tuo? I motivi sonomolti: . Confesso, non so quando troverò il tempo per fare tue queste cose. Il risio è e quando il processo sarà finito, le-book sarà già vecio. . Mi piacerebbe ricevere da subito quale feedba, per capire se lidea è buo- na, se vale la pena investirci del tempo, per capire quali argomenti andrebbero approfonditi. . Già ora le-book raccoglie interventi di più persone: Daniele Ziggioo, Raele Scoini, Alice Bolognani. Probabilmente inserirò ane lavori di Miela Ferron, Sarah Menini, Tania Busei. esta versione beta potrebbe ispirare qualcuno a candidarsi per scrivere un capitolo fra quelli mancanti. Le-book, dunque, è as-is: così comè. Ho deciso di intitolarlo ``Progeare artefaicognitivi peré volevo fossero iare un paio di cose: ¹si veda hp://oreilly.com/pub/a/web/arive/what-is-web-.html. i
    • ii INTRODUZIONE . sebbene io mi occupi prevalentemente di web, buona parte dei princˆ qui esposti ipi sono validi per altri artefai interaivi: dagli smart phones alle installazioni al soware a cose e ancora non conosciamo ma e domani faranno parte della nostra vita; . le basi teorie sono quelle delle scienze cognitive, ane se intese in un senso ampio, e dunque ane gli aspei legati alle emozioni, allestetica, alla psicologia sociale.. ContattiSe trovate questo e-book utile (o inutile, o dannoso) e volete contaarmi, vi sono moltimodi: • e-mail: bussolon @ gmail.com; • skype: bussolon; • linkedin: hp://www.linkedin.com/in/bussolon; • facebook: hp://www.facebook.com/stefano.bussolon.
    • .. INTRODUZIONE . Introduzione YABBA-DABBA-DOO Fred Flintstone Alzi la mano i non conosce Fred e Wilma, protagonisti, assieme a Barney e Bey,de Gli Antenati. Come ben descrio da Wikipedia, nel mondo di Fred e Wilma gliuomini delle caverne fanno largo utilizzo di tecnologie simili a quelle auali ma basatesullutilizzo di vari animali: guidano automobili fae di pietra o legno; gli aeroplaniconsistono in gigantesi pterodaili sul cui dorso sono sistemati i sedili per i passeggeri;gli ascensori sono mossi dai brontosauri. esti artefai, moderni ma di pietra, sono unodei punti di forza del cartone. Se vogliamo raccontare la storia degli artefai dallinizio, dobbiamo partire proprioda loro, dagli uomini dellEtà della Pietra. Periodo e deve il nome ai opper, pietreseggiate dai primi ominidi ed utilizzate, presumibilmente, per cacciare, combaeree produrre altri utensili di legno o di ossa. I opper sono i primi esempi di artefat-ti, e costituiscono, assieme alla postura erea, alla mano prensile ed allo sviluppo dellobo frontale, le caraeristie e segnano il passaggio dagli ominidi agli esseri uma-ni. Infai, sebbene altri primati siano capaci di utilizzare degli oggei dellambienticome strumenti, soltanto gli esseri umani hanno la capacità di modificare un oggeopre-esistente per renderlo più utile nel realizzare uno scopo. esta capacità implicalaitudine a rappresentarsi mentalmente lo stato finale delloggeo e le azioni necessa-rie per trasformarlo. Nei opper vediamo un bisogno: cacciare, per procurarsi del cibo, e difendersi.Vediamo degli strumenti capaci di ampliare le possibilità degli individui e li usano.Vediamo, infine, il grado zero della progeazione: un processo, contemporaneamen-te cognitivo e manuale, finalizzato a realizzare uno strumento immaginato (o copiato).Insomma, lantenato del design. Tanto e potremmo dire e luomo nasce designer. Per avere traccia del primo artefao cognitivo, però, dobbiamo aspeare centinaia dimigliaia di anni. Il Codice di Ur-Nammu, risalente al  a.C., ad esempio, costituisceil primo codice legale tramandatoci. Fred e Wilma ci ricordano e, da allora, tuo è cambiato: nei paesi occidentali co-muniiamo con cellulari, computer e internet, viaggiamo in aereo, treno, automobile,e siamo circondati da oggei e tecnologie e ci permeono una vita agiata, sebbene acosto di un crescente inquinamento. Ane i bisogni di un individuo del terzo millenniosono diversi da quelli dei primi Homo Faber. I bisogni di base, però, sono universali.Abbiamo bisogno di quelle risorse e ci permeono di sopravvivere, di sicurezza, direlazioni sociali, affeive. Per luomo preistorico le risorse erano il cibo, lacqua, la sicu-rezza era un luogo dove riposarsi al riparo dai predatori. Per noi le risorse sono il denaro,e ci permee di acquistare tuo il resto, la sicurezza è la casa, il servizio sanitario, leforze dellordine. La tecnologia corre veloce: quandè stata lultima volta e hai usato un floppy disk?Il mio primo calcolatore, un Commodore , salvava i dati sulle musicassee a nastro.La soluzione tecnica cambia rapidamente, diventa più efficiente, più potente, più sicura,ma il bisogno rimane quello dei nastri del Commodore o delle sede perforate dei primi
    •  INTRODUZIONEcalcolatori: salvare le informazioni. Ai tempi di Ur-Nammu le leggi venivano codificatesu pietra e su papiro, ma il bisogno era lo stesso: salvare le informazioni e comunicarle. Apparentemente, per correre veloci, dobbiamo concentrarci sulle tecnologie. Len-fasi sulle tecnologie, però, ci porta a concentrarci sullesistente, oppure a tentare delleprevisioni spesso difficili. Focalizzarsi sui bisogni, al contrario, ci porta a previsioni certe.Peré i bisogni cambiano lentamente, ed alcuni bisogni rimangono gli stessi. In secondo luogo, concentrarsi sui bisogni permee di non rimanere focalizzati sul-le soluzioni note, rimanendo intrappolati nella fissità funzionale e ci impedisce diimmaginare soluzioni innovative... Processi epistemiciLa vita è una sequenza di processi decisionaliSecondo Lorenz, Laltra faccia dello specio: per una storia naturale della conoscenzala vita è un processo cognitivo: ladaamento è una forma di acquisizione di sapere:informare, ci ricorda, significa dare forma. Gli animali, dagli invertebrati ai mammiferi, vivono prendendo decisioni: analiz-zano lambiente circostante ed agiscono di conseguenza; le loro decisioni sono semprefinalizzate a degli scopi: evitamento del pericolo, foraging, accoppiamento, accudimentodella prole. Il sistema perceivo, cognitivo e motorio di tui gli animali è oimizzato a prenderele decisioni e permeono loro di massimizzare la fitness, ovvero soddisfare i loro scopi.Information foraging e coltivazioneIl compito, naturalmente, non è semplice: il mondo è solo parzialmente prevedibile, glistimoli informativi spesso sono scarsi, e soprauo la capacità degli esseri viventi diacquisire dati ed elaborarli in tempi ristrei è estremamente limitata. Information foraging: gli animali per sopravvivere hanno bisogno di informazioni.Linformazione è scarsa, e dunque gli animali devono andare non solo a caccia di cibo,ma ane a caccia di informazioni. E se le informazioni sul territorio non bastano, oltre a raccoglierle bisogna aneseminarle (coltivazione delle informazioni?)Fitness: specializzazione o cognizione?Se la sopravvivenza di un individuo (o una specie) e la sua fitness dipendono dalle sue ca-pacità di prendere le decisioni corree, ecco e parte del processo evolutivo sarà finaliz-zata a migliorare il processo decisionale; laltra parte del processo evolutivo è finalizzataad aumentare lefficacia delle azioni. In un ambiente altamente prevedibile, è vantaggioso focalizzarsi sul secondo aspet-to, araverso forme di specializzazione. In un ambiente complesso e meno facilmenteprevedibile, è più vantaggioso investire sul miglioramento del processo decisionale.
    • .. INTRODUZIONE Situazione stimolo e informazioneTolman [cita] soolinea come ogni situazione stimolo, e di per sé non ha alcuna ri-levanza biologica, possa diventare un segno premonitore di un evento e invece harilevanza biologica.Nei termini comportamentisti informazione è qualsiasi stimolo, biologicamente nondireamente rilevante, e possa indicare la probabilità delloccorrenza di un eventorilevante. Linformazione, dunque, è quellinsieme di dati e aiuta un sistema a prendere unadecisione.Informazioni: nella testa o nel mondo?Per migliorare il processo decisionale, è importante selezionare quei dati e costituisco-no informazione da quelli e costituiscono rumore: lo scopo dellaenzione è proprioquello di focalizzarsi sui dati importanti e disaendere quelli e non lo sono. Il processo decisionale si basa sulle informazioni relative al contesto, ai bisogni, agliscopi e ai compiti ad essi associati, ed alle risorse di cui lagente dispone. A volte, però, linformazione nellambiente non basta. A quel punto, evolutivamen-te, si assiste allemergere di due strategie, fra loro complementari: disseminare lambien-te di informazioni, oppure costruire delle rappresentazioni dellambiente arricite diinformazioni.Azioni pragmatie ed epistemieIl comportamento degli animali è il fruo di un processo decisionale (generalmente, in-consapevole) finalizzato a degli scopi. Le azioni, dunque, hanno una valenza pragmatica:servono a realizzare degli scopi. Ane le risorse investite nel migliorare il processo decisionale hanno un valore prag-matico, e però è generalmente indireo: raccogliere informazioni, elaborarle, crearedelle mappe, disseminare di segnali lambiente può non avere, nel breve termine, alcu-na relazione con gli scopi di fitness. este operazioni sono finalizzate a migliorare lecapacità decisionali in un futuro prossimo o remoto. Kirsh e Maglio, ``On distinguishing epistemic from pragmatic action propongonola distinzione fra azioni pragmatie ed azioni epistemie: mentre le prime sono finaliz-zate a realizzare il piano innescato dal processo decisionale, le seconde sono finalizzatea migliorare il processo decisionale stesso.Feromoni e strutture epistemieChandrasekharan e Stewart, ``e origin of epistemic structures and proto-representationssi sono spinti oltre, identificando struure epistemie ane in etologia. Lesempio piùcomune è lanimale e marca il territorio, utilizzando i feromoni. Luso di ferormoni è comune ane negli invertebrati; questi animali lasciano delletracce nellambiente, e hanno un valore epistemico, e e potranno in seguito tornareutili, a i le ha lasciate ma ane ad altri.
    •  INTRODUZIONE Possiamo considerare queste tracce nellambiente come una forma di realtà (infor-mativamente) aumentata?Processo decisionale e problem solvingIn termini di problem solving (Simon) [cite] possiamo identificare alcuni passaggi: • identificare un problema (un bisogno, uno scopo) • rappresentarlo in termini di distanza dalla situazione auale alla situazione desi- derata • identificare un percorso, ed i mezzi per arrivare • partireesta rappresentazione funziona ane per i topolini e per le formie.Una tassonomiaA questo punto, possiamo immaginare una semplice tassonomia. Il primo passaggio consiste nel dividere le azioni fra pragmatie ed epistemie; leazioni epistemie sono finalizzate ad un aumento delle informazioni pertinenti. Le azioni e le strategie epistemie possono, a loro volta, essere classificate in baseal fao e siano realizzate araverso una rappresentazione mentale, interna, o mo-dificando opportunamente lambiente, arricendolo di informazioni pragmaticamenteutili. Dunque: conoscenza nella mente, o conoscenza nel mondo.Augmenting Human IntellectNel suo Augmenting Human Intellect Engelbart, ``Augmenting Human Intellect: a con-ceptual framework sostiene e, essendo la capacità cognitiva (e dunque decisionale)degli esseri umani limitata, gli artefai, il linguaggio, lapprendimento permeono diampliare questa capacità. Generalmente, gli artefai hanno una funzione pragmatica: servono ad aumenta-re lefficacia dellazione di un agente, e dunque rendere più efficace la realizzazione diquei piani di azione innescati dal processo decisionale. Gli artefai cognitivi, al con-trario, hanno una valenza prevalentemente epistemica, e sono finalizzati a migliorare ilprocesso decisionale.Artefatti cognitivi e strategie epistemieNella nostra tassonomia, gli artefai cognitivi appartengono, apparentemente, a quellestrategie epistemie e disseminano la conoscenza nel mondo. Alcuni di questi artefai si adaano perfeamente alla categoria: basti pensare aicartelli delle indicazioni stradali. Altri, però, pur non essendo fisicamente nella mente dii li usa, sono conceualmente più simili ad una estensione dellapparato cognitivo euna modifica epistemica del territorio. La cartina autostradale non modifica lambiente,ma costituisce unestensione della nostra mappa mentale.
    • Parte IAspetti cognitivi ed emotivi 
    • Capitolo La categorizzazione nelle scienzecognitive -- Peré i cani e gli ebrei non possono entrare babbo? -- Eh, loro gli ebrei e i cani non ce li vogliono. Ognuno fa quello e gli pare Giosuè. Là cè un negozio, cè un ferramenta, loro per esempio non fanno entrare gli spagnoli e i cavalli e coso là, cè un farmacista: ieri ero con un mio amico, un cinese e cha un canguro, dico ``Si può entrare?, dice ``No, qui i cinesi e i canguri non ce li vogliamo. Gli sono antipatici, e ti devo dire? -- Ma noi in libreria facciamo entrare tui. -- No, da domani ce lo scriviamo ane noi, guarda! Chi ti è antipatico a te? -- I ragni. E a te? -- A me … i visigoti! E da domani ce lo scriviamo: ``Vietato lingresso ai ragni e ai visigoti. E mi hanno roo le scatole sti visigoti‼ Roberto Benigni -- La vita è bella In questo capitolo descriveremo le più importanti teorie della categorizzazione.. Le teorieIn molte rassegne sullargomento le teorie vengono differenziate in base a differenti cri-teri.Secondo Kruske, ``Category Learning i vari modelli teorici si differenziano in base atre dimensioni: • Implicazioni sulla rappresentazione. Vi sono teorie e definiscono lapparte- nenza alle categorie in base ai contenuti ed altre e sostengono e ad essere rappresentati siano i confini fra categorie. 
    •  CAPITOLO . LA CATEGORIZZAZIONE NELLE SCIENZE COGNITIVE • Definizioni congiuntive vs. disgiuntive. Alcune teorie assumono e la definizio- ne delle caraeristie sia globale (ovvero congiuntiva), altre e la definizione sia disgiuntiva. • Assunzioni sul grado di appartenenza. Alcune teorie sostengono e lappar- tenenza ad una categoria sia di tipo tuo o nulla, altre e sia una funzione graduata. Secondo Smith e Medin, Categories and Concepts, le teorie della categorizzazione sipongono due problemi generali: . È possibile immaginare una descrizione singola - unitaria e possa rappresentare tui i membri di una classe, Ovvero una rappresentazione unitaria e funga da criterio per valutare lappartenenza di ogni elemento alla classe? . Le proprietà specificate nella descrizione unitaria sono valide allo stesso modo per tui i membri della classe?Il paradigma classico risponde affermativamente ad entrambe le domande. La teoria deiprototipi mee in discussione principalmente il secondo assunto, mentre le teorie degliesemplari meono in discussione ane il primo. Altri due criteri sono citati da ibid. perdifferenziare le teorie: il tipo di inferenze e la stabilità dei concei.Sebbene le diverse teorie siano concorde nellaribuire ai concei le funzioni di catego-rizzazione e di inferenza, nelle teorie dei prototipi e degli esemplari né la categorizza-zione né linferenza porta a risultati certi, ma solo a risultati probabili.La teoria classica ritiene e i concei siano stabili nella rappresentazione degli individuie condivisi fra le persone. Le teorie dei prototipi e degli esemplari fanno assunzioni piùdeboli su entrambi gli aspei. Secondo Ashby e Maddox, ``Stimulus categorization, pag. le teorie si distinguo-no in base a tre tipi di assunzioni: • Assunzioni su ciò e viene rappresentato. Le teorie devono definire le rappresen- tazioni perceive e cognitive degli stimoli e degli esemplari delle diverse categorie. • Assunzioni sullaccesso alle informazioni in memoria. Le informazioni e de- vono essere recuperate dalle rappresentazioni categoriali memorizzate e il tipo di processi computazionali e devono essere aivati prima di poter classificare uno stimolo. • Assunzioni sulla modalità di selezione della risposta. Concernono la modalità di selezione della risposta dopo e le informazioni rilevanti sono state raccolte e processate. Per quanto riguarda la rappresentazione, ibid. presentano un albero delle possibilimodalità. La prima distinzione è fra rappresentazioni numerie e non numerie (sim-bolie e linguistie). Fra le rappresentazioni numerie vengono distinte quelle percaraeristie (feature) e quelle dimensionali. La rappresentazione per caraersitieviene considerata numerica in quanto può essere rappresentata come valore binario, ed
    • .. LA TEORIA CLASSICA è possibile calcolare la distanza fra due entità araverso una metrica (la metrica Ham-ming). Nella rappresentazione dimensionale si assume e gli esemplari e gli stimolipossano essere sintetizzati da un punto in uno spazio multidimensionale; una secon-da assunzione è e la similarità fra due entità è inversamente proporzionale alla lorodistanza. Secondo la decision bound theory gli stimoli sono rappresentati nello spa-zio multidimensionale non come un punto ma come una distribuzione di probabilitàmultivariata (p.). Ashby e Maddox, ``Human Category Learning distinguono inoltre fra teorie para-metrie (come la teoria classica, o basata sulle regole, e la prima teoria dei prototipi) ele teorie non parametrie, come la teoria degli esemplari. Le teorie parametrie assu-mono la separabilità lineare fra le regioni di decisione categoriale, mentre le teorie nonparamentrie non fanno questa assunzione. Barsalou, ``Situated simulation in the human conceptual system classifica le teoriein base a criteri ancora differenti: • Modulare - non modulare. Per modulare si intende un sistema autonomo, separato dalla memoria episodica e dal sistema sensomotorio. • Amodale - modale. Una rappresentazione amodale è simbolica ed indipendente dalle modalità sensomotorie, mentre una rappresentazione modale è legata alle specifie modalità sensomotorie. • Decontestualizzata - situata. È decontestualizzata una conoscenza di tipo enci- clopedico, mentre la rappresentazione situata tiene conto delle proprietà del con- testo, della situazione, delle azioni e la categoria può permeere, e degli stati introspeivi. • Stabile - dinamica. Per stabile si intende una rappresentazione sostanzialmente invariante, mentre dinamica è una rappresentazione e varia a seconda non solo dellapprendimento ma ane del contesto. Le più importanti teorie sulla categorizzazione sono sostanzialmente la teoria clas-sica, e nelle forme più recenti viene definita teoria basata sulle regole (rule based), lateoria dei prototipi, e Smith e Medin, Categories and Concepts definiscono probabi-listica, la teoria degli esemplari, la teoria basata sulle teorie (theory theory), la decisionbound theory, la teoria della simulazione situata di Barsalou e le teorie multiple.. La teoria classicaÈ uso comune, nelle rassegne sulla leeratura della categorizzazione dei concei, partiredalla teoria classica. Nel descrivere storicamente questa teoria, si assume generalmentee sia stata sviluppata da Aristotele e e sia rimasta pressoé invariata fino alle ricer-e filosofie di Wigenstein e agli studi di etnografia e psicologia degli anni sessantae seanta. ibid. fanno propria questa concezione, ane se ammeono e poi fra iricercatori citati nel campo della teoria classica hanno diiarato esplicitamente di di-fendere quella visione.
    •  CAPITOLO . LA CATEGORIZZAZIONE NELLE SCIENZE COGNITIVE Secondo la classificazione di Kruske, ``Category Learning la teoria classica (ba-sata sulle regole) assume e venga rappresentato il contenuto (non i confini categoriali),con delle regole di tipo congiuntivo (non disgiuntivo) e con una funzione di appartenenzadi tipo tuo o nulla (non graduata). Secondo la classificazione di Ashby e Maddox, ``Sti-mulus categorization vengono rappresentate le caraeristie necessarie e sufficienti ela decisione si basa accedendo a tali caraeristie e verificando se sono rispeate. Nellaclassificazione di Barsalou, ``Situated simulation in the human conceptual system, lateoria classica usa rappresentazioni modulari, amodali, decontestualizzate e stabili... Assunzioni rappresentazionaliLa teoria classica, comè ricostruita da Smith e Medin, Categories and Concepts, ha il pre-gio di essere formalizzabile, economica, con un ampio potere esplicativo. Si basa su di unnumero limitato di assunzioni iare e ben definite. Secondo questa teoria, un conceoè caraerizzato da un insieme di aributi definienti, e sono le caraeristie seman-tie necessarie e sufficienti affiné qualcosa possa essere considerato unistanza di unconceo (Keane e Eysen, Cognitive Psyology: A Students Handbook). Il processo dicategorizzazione consiste nel verificare se gli stimoli possiedono tue le caraeristienecessarie (Ashby e Maddox, ``Stimulus categorization).Rappresentazione sintetica La prima assunzione è e la rappresentazione di un con-ceo costituisce una descrizione sintetica di unintera classe. Come soolineato da Ro-s, ``Cognition and Categorization, questa proprietà costituisce uno dei vantaggi fon-damentali del processo di categorizzazione. In termini più specifici, una rappresentazio-ne sintetica: • è generalmente il risultato di un processo di astrazione; • non corrisponde necessariamente a specifie istanze della classe; • può essere utilizzata per verificare se unistanza appartenga o meno alla classe.Caratteristie necessarie e sufficienti Secondo la teoria classica le caraeristiee rappresentano un conceo sono . singolarmente necessarie: ogni caraeristica devessere presente per poter inclu- dere listanza o la sooclasse nella classe; . congiuntamente sufficienti: ogni istanza o sooclasse e possiede tue le carat- teristie appartiene, per definizione, alla classe.Come si vedrà questa è lassunzione e più esplicitamente è stata messa in discussione.Smith e Medin, Categories and Concepts enfatizzano il fao e questo vincolo escludela possibilità e, nella visione classica, possano esistere delle classi disgiuntive, ovveroclassi le cui sooclassi non condividono alcuna caraeristica essenziale.
    • .. LA TEORIA CLASSICA .. Critie alla teoria classicaLa teoria classica è stata oggeo, a partire dagli anni , di numerose critie. Fra i primia meere in discussione questa visione va ricordato Wigenstein, Philosophise Unter-suungen ed il suo famoso esempio del conceo di gioco: non è possibile identificarealcuna caraeristica di gioco e sia necessaria o distintiva. Il fao e per numerosiconcei non si sia trovato lelenco di caraeristie necessarie e sufficienti non implicaperò e queste caraeristie non esistono. In linea di principio, dunque, questa criticaè più empirica e logica. Unaltra possibilità, sostenuta da Katz, e metaphysics ofmeaning, è e la parola gioco si riferisca a dei termini omofoni ma diversi, e e dun-que sia solo accidentale il fao e concei diversi siano nominati con lo stesso termine.Dunque, il gioco del solitario e il gioco del calcio non sarebbero più simili di quantonon lo siano il banco dei pegni e il banco da lavoro. esta obiezione però non paremolto plausibile. Nonostante le differenze è difficile negare un legame semantico fra ivari tipi di gioco. Wigenstein, Philosophise Untersuungen definisce questi legamisomiglianza di famiglia.Concetti disgiuntivi Una seconda critica alla teoria classica è rappresentata dallesi-stenza di concei disgiuntivi.Una possibile difesa rispeo a questa critica si basa sullidea e i concei e nel mon-do reale sembrano disgiuntivi, ma in realtà condividono una o più proprietà essenzialitacitamente assunte dagli individui.Casi ambigui Lassunzione secondo cui le caraeristie essenziali sono necessarie esufficienti a definire un conceo non dovrebbero lasciare spazio ad ambiguità. Nellarealtà però vi sono casi di difficile classificazione, in cui le persone sono incerte.Smith e Medin, Categories and Concepts puntualizzano il fao e tale incertezza puòessere conseguenza di ignoranza da parte delle persone. esto non meerebbe in crisila teoria classica, la quale non esclude affao e le persone possano avere delle lacunenelle conoscenze dei concei. esta spiegazione è peraltro adoata ane da modelliproposti da Ashby e Maddox, ``Stimulus categorization; Kruske, ``Category Lear-ning. ando lambiguità della classificazione non può essere aribuita ad ignoranza,un possibile escamotage è quello di distinguere fra definizioni comuni (spesso imprecise)e definizioni tecnie, e generalmente lasciano meno spazio a casi ambigui.Effetti di tipicità La teoria classica assume e lappartenenza di unistanza o di unasooclasse ad una classe sia una funzione dicotomica: un conceo appartiene a pienotitolo ad una categoria oppure non vi appartiene per nulla.Se però si iede alle persone di valutare quanto unistanza o una sooclasse costituiscaun esempio tipico o rappresentativo di una classe, si oengono risultati stabili, ovverocondivisi fra partecipanti (Mervis, Catlin e Ros, ``Relationships among doodness-of-example, category norms, and word frequency; Rips, Shoben e Smith, ``Semantic di-stance and the verification of semantic relations); un effeo simile si oiene addiriuranella valutazione di tipicità dei numeri pari. esto fao, di per se, lascia intendere e sia legiimo assumere e - almeno alivello psicologico - lappartenenza ad una categoria non sia una funzione dicotomica ma
    •  CAPITOLO . LA CATEGORIZZAZIONE NELLE SCIENZE COGNITIVEgraduata. Laspeo più interessante è e la valutazione di tipicità prevede lefficienzanella categorizzazione, e si rispecia ad esempio nei tempi di reazione in compiti didecisione semantica.Smith e Medin, Categories and Concepts illustrano come, con delle assunzioni ad hoc, irisultati legati alla tipicità possano essere spiegati ane dalla teoria classica. Alcune diqueste assunzioni, però, mancano di sostegno empirico, e risultano pertanto difficilmentedifendibili.Somiglianza di famiglia Ros e Mervis, ``Family resemblances: Studies in the inter-nal structure of categories hanno iesto ai loro partecipanti di elencare le caraeristi-e di una lista di soocategorie di un determinato conceo (ad esempio: arredamento).Dallesperimento non sono emerse caraeristie necessarie (e dunque presenti in tuele soocategorie). Alcune caraeristie erano condivise da molte soocategorie, men-tre altre erano specifie di poe soocategorie. Il numero di soocategorie a cui ognicaraeristica era associata determinava limportanza di quella caraeristica. La som-ma del numero di caraeristie definienti ogni conceo, ponderato per limportanza diogni caraeristica, definiva la misura di somiglianza di famiglia. esta misura è risul-tata essere fortemente correlata con la valutazione di tipicità. esti risultati sono statioenuti sia con categorie naturali sia con categorie artificiali. Adoando la definizionedi Wigenstein, Philosophise Untersuungen Rosh e Mervis hanno definito questoeffeo somiglianza di famiglia.esto dato contrasta con gli assunti fondamentali della teoria classica, in quanto latipicità di un conceo rispeo alla classe geraricamente superiore si basa su carae-ristie non necessarie per la definizione della classe superiore.Altri esperimenti sono giunti agli stessi risultati araverso paradigmi sperimentali diver-si. Hampton (, citato in Smith e Medin, Categories and Concepts) ha iesto ai propripartecipanti di elencare le caraeristie di una lista di soocategorie di un conceo. Insecondo luogo, ha iesto loro di valutare quanto ogni caraeristica fosse presente inogni soocategoria. Ane questa ponderazione correla con i tempi di reazione in uncompito di decisione semantica.Unaltra evidenza a sfavore della teoria classica si basa su di un compito di scaling multi-dimensionale (Rips, Shoben e Smith, ``Semantic distance and the verification of semanticrelations): ai partecipanti vengono presentate coppie di concei, iedendo di valutar-ne la similarità. Le coppie possono essere dello stesso livello gerarico (peirosso ecanarino) o di livello diverso (peirosso e uccello, canarino e animale). In base a questemisure, è possibile collocare i concei in uno spazio bidimensionale. Dallanalisi quali-tativa dello spazio emerge e le due dimensioni correlano con due dimensioni latentidegli uccelli: grandezza fisica dellanimale e ferocia (o tendenza alla predazione). Inol-tre, la distanza di ogni conceo dal conceo di uccello correla con i tempi nei compitidi decisione semantica.Validità delle caratteristie (Cue validity) Unimportante scoperta di Ros e Mer-vis, ``Family resemblances: Studies in the internal structure of categories è e, neldecidere se un item è o meno unistanza di un conceo, vengono considerate non solo lecaraeristie e litem condivide con quel conceo ma ane quelle e condivide con
    • .. LA TEORIA DEI PROTOTIPI concei alternativi a quello target. La categorizzazione di unistanza dipende non solodalle caraeristie dellistanza e del conceo, ma ane dalla similarità dellistanza conconcei rivali. Per spiegare questo effeo, ibid. adoarono il conceo di cue validity,introdoo da Bourne and Restle nel .Ereditarietà dei concetti Lereditarietà dei concei, assunta dalla visione classica (eane implicita nella teoria degli insiemi), induce a prevedere e un conceo sia giudi-cato più simile al conceo sovraordinato più immediato (esempio: peirosso e uccello)e ad un conceo sovraordinato più in alto nella geraria categoriale (peirosso eanimale). esta predizione è generalmente confermata (Collins e illian, ``Retrievaltime from semantic memory), ma vi sono dei casi atipici in cui questo non avviene. Ilconceo di gallina, ad esempio, è giudicato più simile ad animale e ad uccello... La teoria basata sulle regoleOriginariamente, la teoria classica intendeva spiegare ogni compito di categorizzazione,ma, come abbiamo visto, questa ipotesi ha incontrato dei problemi molto seri. Recente-mente alcuni aspei della teoria classica sono stati ripresi nelle teorie e ipotizzano evi siano più meccanismi soggiacenti il processo di categorizzazione, e e il meccanismobasato sulle regole sia uno di questi (Ashby e Maddox, ``Human Category Learning,``Stimulus categorization).. La teoria dei prototipiSe la classificazione non è un processo decisionale basato su caraeristie necessarie esufficienti, allora cosè? La teoria dei prototipi propone e la categorizzazione sia unprocesso e confronta gli esemplari da classificare con i prototipi delle categorie: quan-do incontriamo uno stimolo non conosciuto lo assegnamo alla categoria il cui prototipoè più simile.Smith e Medin, Categories and Concepts definiscono la teoria dei prototipi in base alleseguenti assunzioni: . la rappresentazione di un conceo è la descrizione riassuntiva di unintera classe; . la rappresentazione di un conceo non può essere espressa in base ad una lista di condizioni necessarie e sufficienti; è, piuosto, una misura di tendenza centrale delle proprietà delle istanze. La differenza sostanziale fra lapproccio classico e la teoria dei prototipi risiede pro-prio nel secondo assunto, e è sostanzialmente meno vincolante. Secondo la classificazione di Kruske, ``Category Learning, la teoria dei prototi-pi assume e venga rappresentato il contenuto (non i confini), e la rappresentazionesia globale (il prototipo riassume le caraeristie della classe), con una funzione diappartenenza graduata. Secondo la categorizzazione di Ashby e Maddox, ``Stimuluscategorization, in questo approccio una categoria è rappresentata dal suo prototipo, e ilprocesso decisionale si basa sulla similarità tra gli stimoli e la rappresentazione mnestica
    •  CAPITOLO . LA CATEGORIZZAZIONE NELLE SCIENZE COGNITIVEdel prototipo.Nella classificazione di Barsalou, ``Situated simulation in the human conceptual sy-stem, la teoria dei prototipi è sostanzialmente modulare ed amodale, decontestualizzata(i prototipi non cambiano al variare del contesto) e stabile... Proprietà: dimensioni vs caratteristie dicotomieUnimportante aspeo e emerge dalla teoria dei prototipi (e degli esemplari) è la na-tura delle proprietà e vengono prese in esame nel processo di categorizzazione: que-ste proprietà sono dimensionali (si distribuiscono lungo un continuum), oppure sonodicotomie? Smith e Medin, Categories and Concepts distinguono neamente fra leteorie del prototipo basate su caraeristie dicotomie (le caraeristie) e le teoriedimensionali. Da un punto di vista matematico, però, è possibile mappare delle carae-ristie dicotomie in uno spazio dimensionale. Nel mondo reale si incontrano spessodelle dimensioni la cui distribuzione è fortemente bimodale e e, dunque, risultanoparagonabili a caraeristie dicotomie. Possiamo dunque definire le caraeristiedicotomie come delle dimensioni a distribuzione bimodale. In un modello basato sulle caraeristie un conceo è rappresentato da quelle ca-raeristie salienti e hanno una probabilità sostanziale di occorrere nelle istanze delconceo. Più precisamente, se Fi è una caraeristsica e Xj un conceo Fi sarà una feature diXj se • Fi è saliente (in termini perceivi o conceuali) • P (Fi |Xj ) è alta. Ad esempio, la probabilità e un animale voli, sapendo e quellanimale è un uc-cello [P (volare|uccello)], è molto alta. Volare è dunque una feature di uccello, anese non è una condizione necessaria (vi sono uccelli e non volano, come i pinguini) nésufficiente (i pipistrelli volano, ma non sono uccelli). È interessante notare e, mentrela seconda condizione è streamente legata alle caraeristie proprie delle istanze og-geo di categorizzazione, la prima condizione è squisitamente psicologica, in quanto siriferisce a proprietà perceive o conceuali. ibid. si focalizzano sul fao e, ad essere rappresentate, sono non tue le caraeristi-e ma solo quelle e occorrono più frequentemente. esto aspeo viene considerato,dagli autori, come determinante per differenziare lapproccio basato su caraeristie daquello dimensionale. Nei modelli dimensionali, la seconda assunzione viene riassunta da Smith e Medincome segue: ogni dimensione usata per rappresentare un conceo deve essere saliente,e deve avere una sostanziale probabililtà di occorrere fra le istanze del conceo; inoltreil valore della dimensione rappresentata in un conceo è la media soggeiva dei valoridelle istanze o dei sooinsiemi del conceo in quella dimensione. Se acceiamo lidea e una caraeristica possa essere rappresentata come una di-mensione a distribuzione bimodale la tendenza centrale del prototipo sarà non la mediama la moda. Inoltre sia la codifica dimensionale e quella basata sulle caraeristiepermee una rappresentazione topografica o metrica della distribuzione delle istanze o
    • .. LA TEORIA DEI PROTOTIPI dei sooinsiemi allinterno di una categoria. A questo punto, è possibile definire la cate-gorizzazione in termini computazionali. Listanza (o il sooinsieme) x appartiene ad Sise la distanza fra x e Si è inferiore ad un valore soglia. In realtà molti modelli computa-zionali utilizzano un algoritmo competitivo anzié una soglia: lelemento x appartienea quella classe Si la cui distanza da x è minore.Capacità esplicativa degli aspetti problematiciPoié la teoria dei prototipi si propone di sostituire la teoria classica è necessario valu-tare come questo approccio riesca a tener conto delle evidenze empirie e misero incrisi la teoria precedente.Concetti disgiuntivi I concei disgiuntivi erano problematici per la teoria classicain quanto, per definizione, non vi è alcuna caraeristica necessaria, ovvero presentein ogni elemento della categoria. Nellapproccio per caraeristie, però, questo non èun problema, in quanto non si assume la presenza di caraeristie necessarie. Nellarappresentazione dimensionale, la classificazione si basa sulla distanza dellelemento dalcentroide della classe, confrontato con un valore soglia o con la distanza dalle altre classi.Il fao e due elementi risultino differenti fra loro su tue le dimensioni salienti, nonimpedisce e vengano classificati nella stessa categoria.Casi ambigui Nel modello classico, un elemento appartiene ad una categoria o non viappartiene, non vi sono sfumature. I casi ambigui costituiscono dunque un problema. Imodelli ad appartenenza graduata ammeono per definizione casi ambigui. Computa-zionalmente un caso è ambiguo nel momento in cui la sua distanza dalla classe in cuiè stato classificato è ai limiti del valore soglia, oppure il caso è sostanzialmente equidi-stante fra due possibili classi. La sua appartenenza ad una o allaltra classe sarà dunqueincerta, e persone diverse in circostanze diverse potranno collocarla di volta in volta inuno o nellaltro gruppo.Effetti di tipicità Gli effei di tipicità non solo non sono un problema per le teoriedel prototipo, ma costituiscono unevidenza positiva. Se definiamo la tipicità di un con-ceo rispeo ad una classe come la somma pesata delle caraeristie e il conceocondivide con la classe, non è difficile elaborare dei modelli computazionali capaci dimimare alcuni effei di tipicità, quali la maggior velocità di classificazione. Gli effei ditipicità vengono spiegati facendo riferimento alla distanza tra il conceo ed il centroidedella classe: più il conceo si colloca vicino al centroide della classe di appartenenza,più verrà considerato tipico.Uso di caratteristie non necessarie Il fao e le caraeristie non necessarieabbiano un effeo sulla categorizzazione è un problema per la teoria classica, ma nonper la teoria dei prototipi, e non fa distinzione fra caraeristie necessarie e nonnecessarie.
    •  CAPITOLO . LA CATEGORIZZAZIONE NELLE SCIENZE COGNITIVEConcetti annidati Uno dei dati sperimentali e mee in crisi la teoria classica è evi sono delle eccezioni al fao e un conceo venga considerato più simile alla catego-ria gerarica immediatamente superiore e non alle categorie più ampie. Il peirossoè considerato più simile ad uccello e ad animale, ma la gallina è concepita come piùsimile ad animale e ad uccello.esto effeo può essere spiegato, nella teoria dei prototipi, in base allinfluenza eser-citata dalle caraeristie non necessarie. Il fao e la gallina non voli, ad esempio, larende conceualmente lontana dalla categoria uccello. Ane i dati concernenti i tempidi reazione possono essere spiegati dalla teoria dei prototipi in base alle caraeristienon necessarie.Lapproccio spiega sia la regola generale, secondo cui un conceo viene definito comepiù simile alla classe immediatamente superiore rispeo alla classe generale (peirossoè più simile ad uccello e ad animale) sia le eccezioni (gallina è più simile ad animalee ad uccello), proprio in base al fao e un conceo può essere più o meno distantedai centroidi delle varie classi.Critie alla teoria dei prototipiNonostante la teoria dei prototipi vanti una maggior capacità esplicativa rispeo alla teo-ria classica, nel corso degli anni varie ricere ne hanno messo in luce alcuni importantilimiti.Perdita di informazioni salienti Uno dei principi epistemologici alla base della teo-ria dei prototipi sta nella sua economicità (Ros, ``Cognition and Categorization), inquanto un prototipo riassume le caraeristie di una categoria. esta riduzione, però,ha un costo. Si perdono infai informazioni importanti, quali la variabilità categorialeo la struura correlazionale delle dimensioni.Correlazione fra le caratteristie Una rappresentazione sintetica come quella deiprototipi perde le informazioni sulla correlazione e spesso intercorre fra le diversecategorie. Le correlazioni fra categorie sono determinate non solo dagli esemplari pro-totipici, ma ane da quelli non prototipici, e le correlazioni percepite hanno degli effeisignificativi sulla prestazione degli individui (Ashby e Maddox, ``Stimulus categoriza-tion; Medin e Saffer, ``Context theory of classification learning). La correlazione frale caraeristie è ancor più importante nelle circostanze in cui la probabilità e unacaraeristica sia presente dipende da altre caraeristie. Ad esempio, è più probabilee a cantare siano gli uccelli piccoli di quelli grandi, e dunque vi è un rapporto fra can-tare e dimensione.In alcuni casi il rapporto è di tipo implicazionale: la caraeristica vola correla con lacaraeristica ha le ali, ma questa correlazione denota un legame di tipo causale. estolegame non viene colto da una teoria dei prototipi, ma è evidente lutilità di questa infor-mazione, di cui gli individui tengono sicuramente conto. La teoria delle teorie emergeproprio per rispondere a questo problema.
    • .. LA TEORIA DEGLI ESEMPLARI Effetto del contesto La teoria dei prototipi è sostanzialmente decontestualizzata (Bar-salou, ``Situated simulation in the human conceptual system) e dunque ha difficoltà aspiegare alcuni effei di categorizzazione legati al contesto. Il contesto modifica lim-portanza relativa delle caraeristie. Nellesempio di Smith e Medin, Categories andConcepts la frase ``ha dovuto portare il pianoforte al secondo piano fa emergere leproprietà del pianoforte legate al peso. ``Ha dovuto accordare il pianoforte fa inve-ce emergere le proprietà legate al suono. Limportanza e il ruolo del contesto e dellemotivazioni è stata efficacemente messa in risalto in Barsalou, ``Ad hoc categories.Violazione degli assiomi delle metrie esta critica si rivolge alle teorie del pro-totipo di tipo dimensionale, e assumono e lo spazio multidimensionale costituiscauna metrica. Affiné un sistema relazionale possa essere definito una metrica deverispeare tre assiomi: . minimalità: la distanza fra ogni punto e se stesso devessere pari a zero; . simmetria: la distanza fra ogni coppia di punti devessere tale e d (x,y) = d (y,x); . diseguaglianza triangolare: d(a, c) ≤ d(a, b) + d(a, c) per ogni punto a, b, c.Tversky, ``Features of similarity dimostra però e, negli studi di similarità, il secondoed il terzo postulato vengono sistematicamente violati.Prototipi multiplieste critie meono in difficoltà le teorie radicali dei prototipi, ovvero lassunzionee una categoria venga rappresentata esclusivamente da un prototipo. Una versionepiù morbida della teoria può assumere e, per ogni categoria, esista più di un prototipo.esta proposta venne avanzata già da Ros, ``Cognitive Reference Points: Not all members of a category are equivalent and … the best examples of a category can serve as reference points in relation to whi other category members are judged.Una teoria dei prototipi multipli può spiegare la possibilità di apprendere categorie nonlinearmente separabili, può rappresentare la correlazione fra caraeristie e la varianzadelle dimensioni.. La teoria degli esemplariSia la teoria classica e la teoria dei prototipi assumono e il processo di categorizzazio-ne avvenga araverso il confronto dellelemento da classificare con una rappresentazioneastraa della categoria. Medin e Saffer, ``Context theory of classification learning,al contrario, propongono un modello in cui il confronto avviene fra lelemento nuovoe gli elementi già presenti in memoria. Più specificamente assumono e uno stimoloda categorizzare abbia la proprietà di far recuperare dalla memoria gli stimoli simili adesso e le relative informazioni. In una serie di esperimenti con stimoli astrai, ibid. di-mostrano e le prestazioni dei soggei sono più simili alle previsioni del loro modello
    •  CAPITOLO . LA CATEGORIZZAZIONE NELLE SCIENZE COGNITIVE(e definiscono Context eory for Classification) rispeo alle previsioni di un modellobasato sui prototipi.Uno dei vantaggi principali del modello proposto da Medin e Saffer, ``Context theo-ry of classification learning e ampliato da Nosofsky, ``Aention, similarity, and theidentification-categorization relationship. è la possibilità di classificare insiemi di ele-menti e non sono linearmente separabili. La separabilità lineare è invece uno degliassunti computazionali della teoria del prototipo (Ashby et al., ``A Neuropsyologicaleory of Multiple Systems in Category Learning). Inoltre, lapproccio ad esemplari hail vantaggio di poter tener conto delle correlazioni fra caraeristie di una categoria(Ashby e Maddox, ``Stimulus categorization). Come vedremo nel paragrafo dedicatoai modelli multipli o misti, Minda e Smith, ``Prototypes in category learning: the effectsof category size, category structure, and stimulus complexity sostengono e il model-lo basato sugli esemplari e quello basato sui prototipi hanno punti di forza diversi, eemergono in circostanze di apprendimento e di categorizzazione diverse. Secondo la classificazione di Kruske, ``Category Learning, la teoria degli esem-plari assume e venga rappresentato il contenuto (non i confini), non vi è una rappre-sentazione globale ma solo rappresentazioni atomie, e la funzione di appartenenza ègraduata. Secondo Ashby e Maddox, ``Stimulus categorization in questo approccio unacategoria è rappresentata semplicemente come linsieme di rappresentazioni di tui gliesemplari e appartengono alla categoria. Il processo decisionale si basa sulla compara-zione di similarità fra gli stimoli e la rappresentazione mnestica di ogni esemplare dellacategoria.Nella classificazione di Barsalou, ``Situated simulation in the human conceptual sy-stem, questo approccio è tendenzialmente modulare ed amodale, in quanto general-mente (ma non necessariamente) le teorie degli esemplari non assumono una rappre-sentazione modalità-specifica degli esemplari codificati. Poié le teorie degli esemplaritendono ad escludere processi di astrazione la codifica mnestica degli esemplari tendead essere situata. Medin e Saffer, ``Context theory of classification learning, pag rendono esplicito questo punto: `` Noi proponiamo e linformazione concernente ilsuggerimento, il contesto, e levento sono immagazzinate assieme in memoria e e siail suggerimento e il contesto debbano essere aivati simultaneamente per recuperarelinformazione dellevento; va peraltro precisato e nei termini di ibid., i contesto èdefinito dagli esemplari recuperati nella memoria di lavoro. Da un punto di vista formale, questa teoria si differenzia dalla teoria del prototipo inquanto assume e la rappresentazione di un conceo consiste nelle descrizioni separatedi un consistente numero di esemplari (istanze o sooclassi). Nella versione più radicale,quasta teoria assume e: . Le rappresentazioni siano concrete: ``No categorical information is assumed to enter into the judgements independently of specific item information (ibid.). . Ogni esemplare nella rappresentazione sia unistanza. . Sia memorizzata e contribuisca alla rappresentazione ogni istanza della categoria con cui un individuo viene a contao. I modelli più radicali vengono definiti da Komatsu, ``Recent views of conceptualstructure modelli ad istanze, mentre i modelli a prototipo multiplo assumono possano
    • .. LA TEORIA DELLE TEORIE esserci sia istanze e astrazioni conceuali.Il modello degli esempi migliori (best examples model) sembra derivare logicamente dalconceo di istanze focali proposto da Ros, ``Cognitive Reference Points. Gli esem-pi più prototipici verrebbero utilizzati come punti di riferimento nella categorizzazione.esti modelli, dunque, assumono e la rappresentazione della conoscenza categorialenon sia costituita unicamente da un prototipo (inteso come tendenza centrale unitaria)ma da più prototipi, e possono essere astrai o possono corrispondere agli esemplaripiù prototipici. Una versione a prototipo multiplo della teoria degli esemplari ha il van-taggio di poter gestire meglio i gruppi disgiuntivi. È difficile avere una rappresentazionesommaria di mobili o di mammiferi. È più probabile e concei di questo genere sianorappresentati come un insieme di sooclassi e, a livello di classe, assumono la formadi esemplari.. La teoria delle teorieI paradigmi basati sulla similarità (con un prototipo o con gli esemplari) sono, secondoMurphy e Medin, ``e role of theories in conceptual coherence, insufficienti a spiegarela coerenza categoriale. Secondo questi autori i concei emergono non solo in base allasimilarità ma ane in base alla comprensione e gli individui hanno delle interazionie intercorrono fra le entità. Nella teoria delle teorie i concei sono organizzati aornoa dei modelli cognitivi esplicativi, e spiegano il mondo e contribuiscono a classificarnele entità. La nozione di similarità, dunque, deve tener conto di questi modelli. La concezione di similarità delle teorie dei prototipi o degli esemplari è infai sog-gea ad alcuni problemi. In primo luogo, vi è il risio di un circolo vizioso: gli elementiappartengono ad una categoria peré sono simili, ma in fondo sono simili peré apper-tengono alla stessa categoria. In secondo luogo, le relazioni di similarità fra un insiemedi entità dipendono in maniera sostanziale dal peso relativo aribuito ai differenti at-tributi. Ma Tversky, ``Features of similarity ha dimostrato come il peso aribuito agliaributi varia a seconda del contesto o del compito. Potenzialmente, poi, la lista degliaributi (o delle dimensioni) applicabili ad un oggeo o ad un insieme di oggei è infi-nito, ed operazionalizzare la selezione degli aributi pertinenti è un compito non banale. Le nostre conoscenze del mondo ci permeono ad esempio di classificare elementie perceivamente sarebbero diversi; basti pensare al fao e tui noi classifiiamole balene come mammiferi, sebbene assomiglino a dei pesci. I paradigmi dei prototipie degli esemplari non pongono la giusta enfasi sul ruolo svolto, nella costruzione deiconcei, dagli aspei perceivi da una parte e dai modelli mentali esplicativi dallaltra. Il conceo di similarità viene considerato insufficiente, in quanto la similarità nonè propriamente intrinseca alle entità delle classi. Lipotesi sostenuta da Ros, secondola quale gli aributi delle entità naturali non sono equiprobabili ma tendono a raggrup-parsi in raggruppamenti assume, almeno implicitamente, una struura di correlazionipiù complessa del semplice conceo di similarità. In questa ipotesi agli individui vienearibuita la capacità di riconoscere questi raggruppamenti; gli aributi capaci di diffe-
    •  CAPITOLO . LA CATEGORIZZAZIONE NELLE SCIENZE COGNITIVErenziare i raggruppamenti assumono salienza, mentre gli aributi e mancano di questacapacità discriminativa vengono disaesi. Murphy e Medin, ``e role of theories in conceptual coherence, pur acceando laplausibilità di questa ipotesi, la ritengono comunque insufficiente, in quanto il nume-ro di possibili correlazioni fra le entità naturali è talmente numeroso e lipotesi nonspiega peré gli individui siano coerenti nellusare determinati aributi e non altri, eappaiono altreanto validi per discriminare gli elementi. Ad esempio, è improbabile eun adulto categorizzi una lista di animali in base al colore, ane se il colore è una di-mensione capace di discriminare in maniera iara e saliente gli animali. La teoria delleteorie sostiene e vi siano dei principi soostanti, spesso causali, capaci di determinarela rilevanza delle caraeristie e la loro relazione.(Medin e Aguilar, ``Categorization,p. ).. La teoria dei confini decisionali (Decision bound theo- ry)La teoria dei confini decisionali assume e gli individui dividano lo spazio degli sti-moli in regioni di risposta. ando uno stimolo nuovo viene presentato, il soggeo locategorizza in base alla regione di appartenenza. La linea di confine della partizioneviene definita confine decisionale. Lapprendimento categoriale è il processo di appren-dimento ed aggiustamento delle regioni associate con ogni categoria (Ashby e Maddox,``Stimulus categorization). La teoria assume e: • la distribuzione degli esemplari in una categoria abbia generalmente una distri- buzione normale; • le regioni delle varie categorie tendano a sovrapporsi; • nel conceo siano rappresentati non soltanto il punto medio o modale (come nella teoria dei prototipi) ma ane la varianza, la gamma e la correlazione fra dimen- sioni, ovvero una distribuzione di probabilità multivariata. La teoria è dunque parametrica, ane se assume un maggior numero di parametri rispeo alla teoria dei prototipi.La teoria non assume e la funzione di appartenenza di un esemplare ad un conceo siagraduata, ipotizza invece e sia di tipo tuo o nulla. Per spiegare gli effei di tipicità,il modello proposto da Maddox e Ashby, ``Comparing decision bound and exemplarmodels of categorization assume e il processo decisionale sia di tipo deterministico:se lo stimolo si colloca al centro di una partizione la probabilità e venga classificato inquel cluster è prossima a , mentre se gli stimoli si collocano ai confini fra due regionila probabilità sarà di poco superiore a ..
    • .. LA TEORIA DELLA SIMULAZIONE SITUATA . La teoria della simulazione situataesta teoria è stata proposta da Barsalou, ``Perceptual symbol systems, ``Situated si-mulation in the human conceptual system. Secondo Barsalou, ``Situated simulation inthe human conceptual system il sistema conceuale responsabile della classificazioneè non modulare, modale, situato, dinamico. Un conceo è una abilità, ovvero nel con-ceo è instanziata la capacità di costruire rappresentazioni idiosincratie adaate alleauali necessità dellagente e della situazione in cui agisce. Un conceo è un simula-tore e costruisce un infinito insieme di simulazioni specifie (Barsalou, ``Perceptualsymbol systems). Le simulazioni comprendono informazioni in merito alla situazione,agli scopi ed agli stati introspeivi degli agenti. I concei non sono oranizzati in basealle tassonomie, quanto alle azioni situate, e le categorie sono prevalentemente ad hoc ediree ad uno scopo (Barsalou, ``Ad hoc categories).I concei sono non modulari, in quanto sono fortemente legati alla memoria episodica;sono modali, in quanto la rappresentazione coinvolge specifici sistemi perceivi e moto-ri; sono situati, in quanto mappano ed utilizzano le informazioni legate al contesto, agliscopi e agli stati interni; sono dinamici, in quanto variano di volta in volta a seconda del-le situazioni e degli scopi. Tipico esempio di conceo dinamico sono le categorie ad hoc(ibid.). Barsalou, ``Situated simulation in the human conceptual system non escludele tassonomie classie, ma enfatizza il ruolo delle rappresentazioni situate nei processicognitivi degli individui nella vita reale.. Sviluppi recenti e prospettive future.. Modelli multipliDopo decenni di proposte, esperimenti ed articoli, nessuno dei modelli e delle teorie sem-bra prevalere neamente sugli altri. Ecco e inizia a farsi strada lipotesi e ognuno deimodelli cauri degli aspei importanti della categorizzazione e e laenzione dei ri-cercatori dovrebbe concentrarsi sui contesti in cui le differenti strategie sembrano essereavvantaggiate (Ashby e Maddox, ``Human Category Learning; Medin e Rips, ``Con-cepts and Categories: Memory, Meaning, and Metaphysics). Vi sono sia ricere empi-rie sia modelli teorici e tendono ad assumere la necessità di prevedere meccanismimultipli di categorizzazione. Nosofsky, Palmeri e McKinley, ``Rule-plus-exception model of classification lear-ning combinano il meccanismo rule-based con quello ad esemplari, in base allipotesie, sebbene le categorie sfumate non possano essere apprese esclusivamente araver-so la formulazione di regole, è possibile e lapprendimento si basi sulla formazionedi regole e lapprendimento di eccezioni (Rule-Plus-Exception Model of ClassificationLearning). Minda e Smith, ``Prototypes in category learning: the effects of category size, ca-tegory structure, and stimulus complexity integrano invece la teoria dei prototipi conquella ad esemplari. Secondo questi autori un meccanismo basato sui prototipi risultapiù efficace quando lapprendimento si basa su un alto numero di dimensioni salienti edun alto numero di esemplari da categorizzare; appare inoltre utile nelle fasi di appren-
    •  CAPITOLO . LA CATEGORIZZAZIONE NELLE SCIENZE COGNITIVEdimento. I modelli basati sugli esemplari, al contrario, sembrano più efficaci quando gliesempi da apprendere sono poi, quando le dimensioni salienti sono poe, e quandoil dominio è ben appreso. Secondo Ashby e Maddox, ``Human Category Learning; Ashby et al., ``A Neu-ropsyological eory of Multiple Systems in Category Learning meccanismi neuralidifferenti soendono lapprendimento di nuove categorie e la rappresentazione di cate-gorie già apprese. Sono state documentate infai delle doppie dissociazioni fra pazientipazienti frontali e parkinsoniani, i quali mostravano difficoltà nellapprendere nuovecategorie ma non a classificare degli elementi in categorie già apprese, e pazienti conagnosie specifie per alcune categorie (animali, artefai) ma e tendono a preservarela capacità di apprendere nuove categorie. Secondo Ashby et al., ``A Neuropsyolo-gical eory of Multiple Systems in Category Learning, pag. , lipotesi e vi sianodifferenti meccanismi di categorizzazione è suggerita dalla presenza di molteplici sistemidi memoria. Più specificatamente si assume e i più importanti sistemi di categorizza-zione usino i sistemi di memoria semantica e procedurale, ma non si esclude e altrisistemi siano coinvolti nel processo di categorizzazione. Ashby e Maddox, ``Human Category Learning propongono dunque e, in dif-ferenti circostanze, agiscano meccanismi diversi. Più in particolare, sostengono e ilmeccanismo basato sulle regole si aivi quando le categorie possono essere apprese at-traverso dei processi di ragionamento esplicito, se la regola e massimizza laccuratezza(ovvero la strategia oimale) può essere descria verbalmente e se vi è una sola dimen-sione rilevante, e il compito del soggeo è di scoprire la dimensione e fare corrisponderei valori dimensionali alle corrispondenti categorie. Si ritiene venga utilizzato il mec-canismo basato sulle regole ane per categorie definite su caraeristie multidimen-sionali, ad esempio categorie congiuntive, a pao e le regole possano essere espresseverbalmente. Nei casi in cui la classificazione debba avvalersi di un maggior numero didimensioni salienti, il meccanismo basato sulle regole diviene meno efficiente e si ten-de ad adoare una strategia basata sulla similarità, ovvero basata sugli esemplari o suiprototipi... Modelli di neuroscienze cognitiveA sostegno dellipotesi e vi siano almeno due meccanismi soggiacenti la categorizza-zione, quello basato sulle regole e quello sui confini decisionali, vi sono delle evidenzenellambito delle neuroscienze e della neuropsicologia clinica. Secondo Ashby e Mad-dox, ``Human Category Learning; Ashby e Spiering, ``e Neurobiology of CategoryLearning gli individui utilizzano differenti modalità di categorizzazione in compiti di-versi, e di volta in volta coinvolgendo aree cerebrali differenti.Nei compiti di classificazione dove le categorie sono linearmente separabili gli individuitendono ad applicare una strategia basata sulle regole. Si suppone e, a livello cognitivo,siano coinvolti i processi esecutivi e la memoria di lavoro. A livello cerebrale verrebberoaivate le aree cingolata anteriore, la corteccia prefrontale e la testa del nucleo caudato.Nei compiti dove il processo di categorizzazione è più complesso (multidimensionale onon linearmente separabile) viene adoata una strategia di integrazione delle informa-zioni. In questo caso, ad essere aivata è la parte caudale del nucleo caudato. Pazienti
    • .. SVILUPPI RECENTI E PROSPETTIVE FUTURE affei dal morbo di Parkinson hanno delle prestazioni peggiori nei compiti di apprendi-mento di categorie non linearmente separabili, mentre tendono ad avere una prestazionenella norma se le categorie sono linearmente separabili. Pazienti affei da amnesia (le-sione del lobo temporale mediale) tendono ad avere prestazioni nella norma in compitidi apprendimento di categorie non linearmente separabili. Grossman et al., ``e Neural Basis for Categorization in Semantic Memory, in unlavoro e utilizza la fMRI nello studio della categorizzazione, hanno sooposto i propripartecipanti a due classi di compiti di categorizzazione, uno basato sulle regole e unosimilarity based. Dal loro esperimento emerge e i due processi cognitivi aivano siaaree in comune sia aree distinte. Più in particolare: • nei compiti più specificamente basati sulle regole si assiste ad una maggiore aiva- zione della corteccia prefrontale dorsolaterale, del talamo, della corteccia frontale ventrale sinistra e del nucleo caudato; • nei compiti similarity based vi è una maggiore aivazione della corteccia frontale ventrale destra; • risultano aivati in entrambi i compiti la corteccia cingolata anteriore (ane se più intensamente nei compiti basati su regole) e la corteccia parietale inferiore destra.esti risultati confermano lesistenza di meccanismi di categorizzazione multipli. Ri-sultati simili emergono da Lile et al., ``Event-related fMRI of category learning: Dif-ferences in classification and feedba networks, e però ritengono e il circuito ce-rebrale coinvolto sia più ampio ed includa ane lippocampo. ibid. identificano inoltrearee diverse nei processi di apprendimento, di feedba e di categorizzazione... Modelli computazionaliLa formalizzazione delle teorie in modelli computazionali non è affao nuova: sia Me-din e Saffer, ``Context theory of classification learning e Nosofsky, ``Aention,similarity, and the identification-categorization relationship., ad esempio, formulano lateoria degli esemplari in termini computazionali. Formulare una teoria in termini com-putazionali è importante per almeno due motivi: da una parte permee di specificareesplicitamente le assunzioni del modello; dallaltra permee di fare delle previsioni mol-to deagliate su ciò e le teorie prevedono in specifie situazioni sperimentali. Buonaparte degli esperimenti apparsi in leeratura negli ultimi anni misurano ladeguatezzadelle varie teorie in base al confronto fra i risultati sperimentali e le previsioni dei mo-delli.Una buona rassegna sui modelli computazionali delle differenti teorie è Kruske, ``Ca-tegory Learning. Nella sezione ⁇ presenterò due modelli computazionali basati, rispeivamente, sullateoria degli esemplari e sulla teoria dei prototipi.
    •  CAPITOLO . LA CATEGORIZZAZIONE NELLE SCIENZE COGNITIVE.. Direzioni futureMedin e Rips, ``Concepts and Categories: Memory, Meaning, and Metaphysics conclu-dono il loro articolo indicando delle direzioni future nello studio della categorizzazione.Gli autori auspicano una crescente aenzione allapproccio delle neuroscienze cogniti-ve e alla formalizzazione computazionale dei modelli. In secondo luogo soolineanoe sarebbe opportuno non limitarsi ad esperimenti basati sul training e la misurazionedellapprendimento di stimoli artificiali da parte di studenti universitari di psicologia,ma iniziare sistematicamente ad ampliare sia la tipologia di stimoli e la popolazio-ne di partecipanti. Nel mio lavoro ho seguito queste indicazioni, testando due modellicomputazionali su stimoli naturali e utilizzando varie tipologie di partecipanti reclutatiaraverso internet.
    • Capitolo Affordance. Il museo, i bottoniale anno fa, al museo della tecnologia di Londra, si poteva notare una scena moltointeressante. Nella sezione dedicata alla imica avevano installato una specie di acqua-rio, piuosto grande, con delle serpentine. Dei liquidi colorati si muovevano fra quelleserpentine. Ad un lato di questa installazione vi era una colonna con un boone rosso.Non so dire se siacciare il boone avesse un quale effeo sul movimento dei liquidiallinterno dellinstallazione. Lunica cosa certa è e i bambini e passavano di li nonpotevano resistere alla tentazione di siacciare il boone per vedere cosa succede. el boone rappresentasse al meglio il conceo di affordance.. La nascita del concetto di affordanceIl termine affordance è stato coniato da James J. Gibson in e Ecological Approato Visual Perception. . Le affordances di un ambiente sono linsieme di cose elambiente può offrire allanimale, nel bene e nel male. Il verbo afford esiste nel dizionario, il sostantivo affordance no. Lho inventato io. Con quel termine intendo qualcosa e si riferisce allintera- zione fra ambiente e animale. Implica la complementarietà fra animale e ambiente. (Gibson, )Per Gibson le affordances sono relazioni (Norman, )Gibson: un esempioSe una superficie è orizzontale (piuosto e inclinata), piaa (piuosto e convessa oconcava), e sufficientemente ampia (relativamente alle dimensioni dellanimale) e se ilmateriale è rigido (sopporta il peso dellanimale) allora la superficie permee (affords) ilsupporto.Notate come le quaro proprietà elencate (orizzontale, piana, ampia, rigida) sarebbero 
    •  CAPITOLO . AFFORDANCEproprietà fisie se misurate con una unità di misura fisica, standard. Ma per costituiregli elementi di una affordance vanno misurate in realazione ad un animale.Psicologia ecologicaNella psicologia ecologica viene posta enfasi allidea di una coevoluzione degli animalie del loro ambiente, e si assume lipotesi di reciprocità fra animale e ambiente (Gibson,).Le affordances sono possibilità di azione, movimento e percezione sono mutualmentenecessari; lapproccio è complementare al costruivismo; la percezione non è finalizzataa raccogliere informazioni sullambiente, ma a sopravvivere sfruandone le caraeristi-e. È un approccio non conoscitivo, ma opportunistico.Affordances e cognizione distribuitaA prescindere dalla consacrazione del termine affordance da parte di Norman, lapproc-cio ecologico di Gibson ha avuto fortuna nellambito della hci in quanto costituisce unodei precursori del paradigma di ``distributed cognition. Le affordances sono le azioni possibili specificate dallambiente accoppiate alle pro-prietà dellorganismo. In termini della teoria delle rappresentazioni distribuite, le affor-dances sono rappresentazioni distribuite e si estendono fra lambiente e lorganismo.Le struure e linformazione dellambiente specificano lo spazio di rappresentazioneesterno. La struura fisica, biologica, perceiva, cognitiva (e culturale) dellorganismospecificano lo spazio di rappresentazione interno. Gli spazi di rappresentazione esternaed interna, assieme, specificano lo spazio di rappresentazione distribuito: lo spazio diaffordance. (Zhang)Gli spazi di rappresentazione possono essere descrii sia dai vincoli e dalle azioni pos-sibili. I vincoli costituiscono i ``confini delle azioni possibili. Le azioni possibili sonoquelle e soddisfano i vincoli. (Zhang).. Classificazione di affordancesZhang elenca differenti tipi di affordances: • affordances fisie • affordances biologie • affordances perceive • affordances cognitive • affordances funzionali (Hartson)Per meglio cogliere questa classificazione possiamo valutare le affordances in terminidi compatibilità: un oggeo offre una affordance fisica se è fisicamente compatibile peressere oggeo di una particolare azione da parte di un particolare agente.Possiamo dunque parlare di compatibilità fisica, biologica, cognitiva, perceiva, motoria
    • .. LA NASCITA DEL CONCETTO DI AFFORDANCE (accessibilità). Nellinterazione uomo computer possiamo parlare ane di compatibilitàtecnologica (browser compatibile, ad esempio). Coerentemente con gli assunti della psicologia ecologica e con lapproccio della co-gnizione distribuita, possiamo definire una affordance come segue: Una affordance è una possibilità di azione compatibile con le caraeri- stie delloggeo e con le caraeristie dellagente. Le caraeristie (e la compatibilità) può essere fisica, biologica, perceiva, cognitiva, motoria, culturale (e tecnologica). Laffordance implica una relazione direa fra la percezione e la program- mazione di una azione (prevalentemente un ao motorio): information piup... Percezione – azione direttaUno degli assunti principali della teoria di Gibson è e laffordance sia ``direa: infor-mation piup. Per direa si intende e la programmazione dellazione avviene a pre-scindere dallinterpretazione semantica delloggeo e dalle intenzioni del soggeo. Larealizzazione dellazione è mediata dalla decisione, ma la programmazione dellazione èimmediata. Vi sono esempi di psicologia sperimentale e di neuropsicologia e sembrano confer-mare lipotesi e vi siano dei link direi fra le proprietà visive percepite di un oggeoe lazione e può essere realizzata con quelloggeo (Humphreys, ). (Handy e coll,)Esperimento di brain imagingVisually guided grasping movements require a rapid transformation of visual represen-tations into object-specific motor programs. Here we report that graspable objects mayfacilitate these visuomotor transformations by automatically grabbing visual spatial at-tention. Using event-related potentials (ERPs), we found that spatial aention was sy-stematically drawn to tools in the right and lower visual fields, the hemifields that aredominant for visuomotor processing.Tuer M, Ellis R. ()On the relations between seen objects and components of potential actions. Immaginidi oggei manipolabili. Compito: rispondere al colore delloggeo. Se verde boonesx, se rosso boone dx. La direzione del ``manico delloggeo influenza la risposta.e results (a) are consistent with the view that seen objects automatically potentiatecomponents of the actions they afford, (b) show that compatibility effects of an irrele-vant stimulus dimension can be obtained across a wide variety of naturally occurringstimuli, and (c) support the view that intentions to act operate on already existing motorrepresentations of the possible actions in a visual scene.
    •  CAPITOLO . AFFORDANCEPatologieVisual apraxia Se vediamo limmagine di un oggeo siamo capaci di mimarne luso.Laprassia visiva (De Renzi ed altri, ) è lincapacità (conseguente un danno neurolo-gico) di mimare luso di un oggeo presentato visivamente. Nellaprassia visiva si perdeil link direo fra percezione e programmazione di azioni ``affordabili. Sindrome dusonel trauma cranico Alcuni pazienti, a seguito di trauma cranico, presentano una costel-lazione di sintomi legati a dei deficit del lobo frontale. Uno dei sintomi possibili è lasindrome duso: il paziente non può evitare di usare un oggeo e si trova a portata dimano... Affordances percepiteSecondo Norman è necessario distinguere fra affordances reali e percepite.Nel design di prodoi, dove ci si occupa di oggei fisici, reali, possono esserci sia af-fordances reali e percepite, e i due insiemi possono non coincidere. Nelle interfacciegrafie il designer controlla le affordances percepite. (Norman, ).Gaver () distingue fra affordances false, percepibili e nascoste. e screen affordstouing Norman osserva e un monitor ha le caraeristie perceive e ``invitanoad essere toccato. Ma noi sappiamo e (generalmente) toccare il monitor non producenessun effeo. Il nostro comportamento è influenzato da ciò e sappiamo.Affordances culturali (apprese) Se, come abbiamo visto, le affordances sono definitedai vincoli dellambiente e dellagente, vi sono dei vincoli culturali e in quale mo-do restringono linsieme delle affordances. Noi non tociamo il monitor per cliccarloin quanto sappiamo e questo non avrebbe effeo. ello e sappiamo condizionalinsieme delle affordances.Affordances nascoste e percepite Di fao è vero ane il contrario: ane quello enon sappiamo condiziona linsieme delle affordances. Se non so e la noce di coccopuò essere spaccata e mangiata, io non ho laffordance della commestibilità della nocedi cocco.Se non so e openoffice . mi permee di esportare un file in formato pdf non holaffordance dellesportabilità in pdf di openoffice. Le affordances nascoste sono affor-dances? Nei termini di Gibson, ma ane nei termini di Zhang, le affordances nascostenon sono affordances.Affordances e interfacce elettronieUn link, una icona, il boone di una GUI sono affordances? Secondo Norman () no.Sono convenzioni, vincoli, comunicazione simbolica.Secondo Norman le interfacce grafie sono convenzioni culturali acquisite, non affor-dances. ``Tuo quello e possiamo fare con un computer è scrivere sulla tastiera e spostare il cursore e cliccare con il mouse (Norman, ).
    • .. LA NASCITA DEL CONCETTO DI AFFORDANCE Dunque per Norman gli oggei di una interfaccia eleronica non sono affordancesperé . io non agisco direamente su di essi; . sono oggei arbitrari e si basano su convenzioni culturali acquisite.Zuhandenheit – VorhandenheitSecondo Heidegger un agente può interagire con uno strumento in due modalità: Zu-handenheit (ready to hand): la mia aenzione è focalizzata al compito: io non percepiscocoscientemente lo strumento, e costituisce un estensione del mio corpo. Vorhanden-heit (present at hand): la mia aenzione è focalizzata sullo strumento. esta distinzioneè stata utilizzata per la prima volta in HCI da Winograd e Flores (). Nella prospeivadella cognizione distribuita i confini dellagente si estendono agli strumenti e usa (vediane Bateson). Nel momento in cui uso il mouse il mouse esce dalla mia coscienza, eil cursore diventa una mia estensione. Io presto aenzione al mouse solo quando nonfunziona (pallina sporca).Evidenza sperimentale(con degli strumenti fisici, non con il mouse): Maravita e Itaki (): ``What happensin our brain when we use a tool to rea for a distant object? Recent neurophysiolo-gical, psyological and neuropsyological resear suggests that this extended motorcapability is followed by anges in specific neural networks that hold an updated mapof body shape and posture (the putative `Body Sema of classical neurology). eseanges are compatible with the notion of the inclusion of tools in the `Body Sema,as if our own effector (e.g. the hand) were elongated to the tip of the tool. In questaprospeiva io non sto ``cliccando sul mouse ma sto siacciando un boone e mipermee di stampare la presentazione o di esportarla in pdf.Affordances culturali: la letturaTest di Stroop (): il partecipante deve denominare il colore in cui è scria una pa-rola. Se la parola è il nome di un altro colore, vi è interferenza: tempi di reazione piùlunghi ed errori di denominazione. CASA ALBERO VERDE ROSSO NERO Le parolescrie offrono laffordance di leura: la percezione è in quale modo direa: non puòessere evitata, e avviene a prescindere dalle intenzioni dellagente. Inoltre la ``leggibi-lità dipende dallo stimolo fisico e dalle caraeristie (ane culturali) dellagente. Laconvenzione culturale (arbitraria) della lingua italiana diventa diventa naturale per unitaliano adulto.Psicologia ecologica e opportunismoNella prospeiva delle scienze cognitive classie luomo è un elaboratore di informazio-ni. La percezione è finalizzata ad acquisire informazioni per conoscere il mondo circo-stante. Nella prospeiva della psicologia ecologica la percezione è finalizzata allazione,
    •  CAPITOLO . AFFORDANCEe laccoppiamento percezione – azione è finalizzato alla sopravvivenza e alla realizzazio-ne dei propri obieivi. Il paradigma ecologico ha una maggiore capacità prediiva delcomportamento dellutente medio, e quando interagisce con un artefao è interessa-to non tanto a conoscerlo ma a realizzare i propri scopi. Allutente medio non importaimparare comè fao un sito, ma vuole usare quel sito per oenere le informazioni ocompiere le azioni e desidera.Opportunismo e curiositàNaturalmente gli esseri umani (ma ane i topi, Tolman) nel momento in cui intera-giscono con un nuovo ambiente o un oggeo possono essere spinti ad esplorarlo persemplice curiosità. Curiosità e affordance Forse Gibson non sarebbe daccordo con li-dea di annoverare fra le affordances di un oggeo ane la sua ``esplorabilità. Daltrocanto lesplorabilità è una proprietà molto affine allapproccio ecologico, in quanto è le-gata sia alle caraeristie delloggeo e alle caraeristie (aitudini, conoscenze)dellagente.Estetica e affordancesUna bella mela, rossa e matura, ha una affordance di commestibilità maggiore di unamela brua e bacata. La psicologia ecologica si basa sullidea evoluzionista della coevo-luzione di una specie in un habitat. In questa prospeiva possiamo vedere il senso este-tico come uno strumento cognitivo e permee allagente di massimizzare il proprioadaamento allambiente. Il senso estetico amplia lo spazio di affordance.Verso una ecologia dei siti webCitando Bateson e Boscarol: cosa può insegnare la psicologia ecologica al web design? )pensare allutente come ad un soggeo opportunista )sviluppare laffordance del-lesplorabilità )sfruare lestetica per ampliare gli spazi di affordance hp://www.vocabola.com/interfaccia/teoria.html Bibliografia hp://acad.sahs.uth.tmc.edu/courses/hi/affordance.html zhang .Bateson, G. () Verso unecologia della mente, traduzione di G. Longo e G. Trat-teur, Adelphi .De Renzi E, Faglioni P, Sorgato P. () Modality-specific and supramo-dal meanisms of apraxia. Brain, ():-. .Gaver, W. () Tenology Affor-dances, in Proceedings CHI `, ACM Press, -. .Gibson, J. J. (). e EcologicalApproa to Visual Perception. Boston: Houghton Mifflin. .Handy, T.C., Graon S.T.,Shroff N.M., Ketay S., Gazzaniga M.S. () Graspable objects grab aention when thepotential for action is recognized. Nature Neurosci. ():-. .Hartson, H. R. (),Cognitive, physical, sensory, and functional affordances in interaction design. Beha-viour and Information Tenology,  ():- .Heidegger, Martin (), Essere etempo, trad. it. a cura di P. Chiodi, Longanesi, Milano,  .Humphreys, G.: ()Objects, affordances … action! e Psyologist,  ():- .Maravita, Itaki …..Norman, D. (), Affordance, Conventions and Design. Interactions (may-june):- .Stroop, J. R. () Studies of interference in serial verbal reactions. Journalof Experimental Psyology, :-. hp://psyclassics.yorku.ca/Stroop/ visitato il
    • .. LA NASCITA DEL CONCETTO DI AFFORDANCE .. .Tuer M, Ellis R. (), On the relations between seen objects and compo-nents of potential actions. J Exp Psyol Hum Percept Perform., ():-. .Wino-grad, T. and Flores, F. () Understanding Computers and Cognition: A New Founda-tion for Design. Ablex Publishing Corporation, Norwood, NJ. .Zhang, J. (), Cate-gorization of Affordances. hp://acad.sahs.uth.tmc.edu/courses/hi/affordance.htmlvisitato il ..
    •  CAPITOLO . AFFORDANCE
    • Capitolo Apprendimento e conoscenza. knowledge managementSecondo Regev e Wegmann, ``Where do Goals Come from: the Underlying Principles ofGoal-Oriented Requirements Engineering una organizzazione può essere vista come unsistema aperto (nei termini della teoria generale dei sistemi (von Bertalanfy, Maturanae Varela), e dunque per alcuni aspei paragonabile ad un sistema biologico, in quantocondivide con i sistemi biologici lo scopo fondamentale: la propria sopravvivenza edil mantenimento della propria identità. esta necessità è iara per quanto concernele aziende private, e per sopravvivere devono rimanere sul mercato ed affrontare laconcorrenza, ma in maniera diversa vale ane per le pubblie amministrazioni. In questa prospeiva, il business model dellorganizzazione può essere definito intermini di scopi (goals), e corrispondono al livello più alto dei requisiti. Uno scopo,nella leeratura dedicata alla goal requirements analysis, viene definito un obieivo nonoperazionale e il sistema deve perseguire: sono obieivi da oenere, e costituisconoun framework e definisce lo stato desiderato del sistema. I goal sono gli obieividi alto livello del business, dellorganizzazione, o del sistema. Esprimono il razionaledellorganizzazione e guidano le decisioni, a vari livelli, allinterno dellimpresa. Al fine di poter perseguire i propri scopi, le organizzazioni hanno bisogno di cono-scere lo stato del sistema e dellambiente circostante. Se per i sistemi biologici questaconoscenza avviene araverso il sistema nervoso, possiamo estendere la metafora, con-siderando il sistema di gestione della conoscenza come il sistema nervoso dellorganiz-zazione. Appare dunque iaro come un sistema di gestione e condivisione della conoscenzaassuma un ruolo centrale nel perseguire e raggiungere gli scopi, tanto e alcuni autoripropongono il conceo di Knowledge centric Organization (Smith et al., Metrics Guidefor Knowledge Management Initiatives) e definiscono il Knowledge management comeuno dei processi finalizzati ad oimizzare leffeiva applicazione del capitale intelleualeal fine di perseguire gli obieivi dellorganizzazione. Secondo la prospeiva knowledge based le aziende vengono definite come un si-stema di conoscenza, impegnato nella creazione, ariviazione, trasferimento ed appli- 
    •  CAPITOLO . APPRENDIMENTO E CONOSCENZAcazione della conoscenza, in una visione coerente con la definizione di cognizione or-ganizzativa, ovvero una forma di cognizione distribuita e relativamente indipendentedagli aori e dagli strumenti su cui è realizzata. La cognizione e la conoscenza può es-sere trasferita e analizzata a più livelli: lindividuo, il gruppo, lorganizzazione nel suoinsieme. Secondo (Smith et al., Metrics Guide for Knowledge Management Initiatives), una or-ganizzazione diventa Knowledge centric araverso quegli strumenti e permeono diconneere le persone fra di loro, e offrendo linformazione correa, e solo linformazionecorrea, nel momento opportuno, per aumentare lapprendimento, linnovazione, leffi-cacia e la produività, permeendo allorganizzazione e alle sue struure di assumeredecisioni in maniera efficiente ed agile. La gestione della conoscenza (Knowledge Management, KM) fornisce delle metodo-logie per creare e modificare i processi al fine di promuovere la creazione e la condivisio-ne di conoscenza. Si focalizza sulla comprensione dei bisogni conoscitivi dellorganiz-zazione, e sulla creazione e condivisione come parte integrante del processo produivo,supportando così lempowerment e la responsabilizzazione delle persone. Conneere gli aori è il focus principale della KM: il fine non è banalmente quello diaumentare laccesso allinformazione, ma di trovare il giusto equilibrio fra la pertinenzadellinformazione codificata e i link con le persone e hanno la competenza sufficienteper essere daiuto. I benefici più importanti del KM sono • laumento della performance organizzativa, araverso un aumento dellefficacia, produività, qualità e capacità innovativa; • laumento del valore economico dellorganizzazione, in quanto vi è una maggior valorizzazione delle risorse umane e della conoscenza. La conoscenza di una organizzazione costituisce un asset fra i più importanti, inquanto può produrre un vantaggio competitivo sostenibile a lungo termine. Il valoredella conoscenza, però, è tale solo nella misura in cui può essere applicata efficacemente,ed il vantaggio competitivo è sostenibile solo se la conoscenza viene aggiornata e nuovaconoscenza viene prodoa. Linnovazione può essere definita come un processo in cui lorganizzazione crea edefinisce problemi e sviluppa aivamente nuova conoscenza per risolverli... La conoscenzaUna effeiva gestione della conoscenza di una organizzazione non è un compito sem-plice, e affiné possa essere efficace è necessario un forte coinvolgimento da parte delmanagement.Definire la conoscenzaLa conoscenza, in termini filosofici, è definita come una justified true belief (Alavi e Leid-ner, ``Review: Knowledge management and knowledge management systems: Concep-tual foundations and resear issues). In una prospeiva pragmaticista, la conoscenzaè un insieme di informazioni e permeono ad un aore di agire in maniera efficace.
    • .. KNOWLEDGE MANAGEMENT  La conoscenza è dinamica, in quanto è creata araverso interazioni sociali fra indi-vidui e organizzazioni (Nonaka, Toyama e Konno, ``SECI, Ba and leadership: a unifiedmodel of dynamic knowledge creation). È contestuale, ed è essenzialmente legata alleazioni di un agente. In quanto tale, rappresenta una forma di commitment e credenza, edè ampiamente legata ai sistemi di valori e alle motivazioni delle persone. Linformazionediventa conoscenza quando è interpretata da un individuo, allinterno di un contesto, edè ancorata alle sue credenze e impegni. La conoscenza, dunque, è relazionale. La conoscenza è incorporata e trasmessa araverso molteplici entità, e includonolidentità e la cultura organizzativa, le routines, le politie organizzative, i sistemi, idocumenti e naturalmente le persone. In base a queste premesse, appare iaro e la conoscenza non si riduce alla basedi dati, e nemmeno al conceo di informazioni. I dati sono numeri e fai, linforma-zione si basa sul processamento dei dati, e la conoscenza è informazione e può esseretrasformata in azione (made actionable). Secondo Ipe, ``Knowledge sharing in organizations: a conceptual framework la co-noscenza può essere definita come un fluido mix di esperienze, valori, informazione con-testuale e intuizioni esperte e forniscono un quadro per valutare e incorporare nuoveesperienze e informazioni. È originata e applicata nella mente degli esperti. Dunque: • La conoscenza è una funzione di una particolare prospeiva, intenzione o aeg- giamento preso dagli individui. • La conoscenza è generalmente finalizzata, ed è legata allazione. • La conoscenza è specifica al contesto e relazionale.Conoscenza e persone La conoscenza non esiste indipendentemente da un agente: èmodellata dai bisogni e dalla conoscenza pregressa dellindividuo, è il risultato di proces-si cognitivi innescati dalle informazioni (Fahey e Prusak, ``e eleven deadliest sins ofknowledge management). Le informazioni sono trasformate in conoscenza araverso ilprocessamento nella mente degli individui, e la conoscenza diviene informazione nel mo-mento in cui viene articolata (esplicitata) e presentata, in forma di testi, grafici, numeri,parole. La conoscenza risiede negli utenti, e non nelle base di dati. È uno stato cognitivo,ed in quanto tale implica delle credenze (belief ) sulla correezza delle informazioni, lafiducia (trust) sulle fonti, e sulla loro applicabilità ed efficacia (actionability) Per questa ragione, la gestione della conoscenza non può prescindere dagli utentifinali. esti assunti hanno delle conseguenze importanti: • Affiné la conoscenza di una persona o di un team possano essere utili ad altri, è necessario e vengano espresse e comunicate in modo da poter essere interpretate correamente. • La massa di informazioni non ha valore: solo linformazione e può essere pro- cessata dagli individui, araverso un processo di riflessione, intuizione o appren- dimento può risultare utile.
    •  CAPITOLO . APPRENDIMENTO E CONOSCENZA Secondo Ipe, ``Knowledge sharing in organizations: a conceptual framework, lam-bito del knowledge management è stato tradizionalmente dominato da una prospeivacentrata sulla tecnologia, ma vi è un crescente riconoscimento non solo del ruolo degliindividui ma ane della loro prospeiva.Le tecnologie dellinformazione (IT) possono dunque svolgere un importante ruolo nel-la manipolazione, ariviazione e distribuzione dellinformazione, araverso strumenticome internet, le intranet, le extranet, le basi di dati, le tecnie di data mining. Matuo questo non basta, affiné la conoscenza si propaghi nellorganizzazione. In assen-za di una strategia manageriale forte, le tecnologie abilitanti possono avere un impaomarginale nel flusso di conoscenza. Le organizzazioni non possono creare conoscenzase non araverso gli individui.Commitment Il commitment è una delle componenti più importanti per promuoverela formazione di nuova conoscenza in una organizzazione. I faori più importanti delcommitment sono: intenzione, autonomia e circostanze ambientali. Appare dunque sempre più iara la necessità e gli individui possano e voglianocondividere la propria conoscenza, affiné vi sia creazione, disseminazione e gestionedella conoscenza organizzativa. La conoscenza degli individui viene amplificata e inter-nalizzata nella base di conoscenza dellorganizzazione, ane araverso linterazione fragli individui.La condivisione La condivisione della conoscenza implica la sua conversione in unaforma e possa essere capita, assorbita ed usata da altri individui. Generalmente, lacondivisione implica il fao e i condivide decide di farlo, consciamente, e pertantorinuncia alla proprietà di quella conoscenza. La condivisione è un processo in cui si assume la prospeiva degli altri e le conoscen-ze individuali vengono scambiate, valutate ed integrate, portando alla disseminazionedi nuove idee ed incentivando la creatività (ibid.).Tipi di conoscenzaChoi e Lee, ``An empirical investigation of KM styles and their effect on corporate per-formance, nel ribadire limportanza della gestione della conoscenza, enfatizzano la di-stinzione di Polanyi fra conoscenza tacita ed esplicita, sostenendo e la conoscenzaesplicita devessere caurata e condivisa araverso le tecnologie dellinformazione (IT).La conoscenza tacita risiede nella testa e nel comportamento delle persone, ed è dun-que difficile da formalizzare e comunicare. Evolve araverso linterazione delle perso-ne, e riiede competenze e conoscenza. In base a questa distinzione, ibid. definisconola conoscenza system-oriented (esplicita) e human-oriented (implicita). La conoscen-za esplicita è codificata nella forma di procedure, codici e manualistica. La conoscenzahuman-oriented si origina dai network sociali informali, è condivisa informalmente, epertanto la comunicazione e la fiducia fra gli aori risulta fondamentale (Hildreth et al.,``e duality of knowledge). Lapproccio alla gestione della conoscenza più efficace, sebbene il più costoso, è natu-ralmente quello capace di integrare i due livelli. In questo approccio, il sistema informa-tivo è utilizzato non soltanto per ariviare e meere a disposizione le fonti di conoscen-
    • .. KNOWLEDGE MANAGEMENT za esplicita, ma ane per supportare il lavoro di gruppo e la comunicazione. In questocontesto, strumenti di elicitazione della conoscenza implicita risultano fondamentali nelprocesso di sedimentazione e al limite di formalizzazione di questo sapere.Conoscenza implicita - tacita Il conceo di conoscenza implicita si basa sul fao enoi sappiamo più di quel e sappiamo di sapere, e più di quello e riusciamo a dire. Ma peré la conoscenza implicita è tale? Vi sono almeno  motivi e rendono parte della conoscenza difficile da esplicitaree da codificare.La conoscenza esplicita La conoscenza esplicita, ovviamente, è quella e può esserecaurata e condivisa in maniera più semplice araverso gli strumenti tecnologici. Secondo Choi e Lee, ``An empirical investigation of KM styles and their effect oncorporate performance le aziende e loro definiscono system-oriented sono focalizzatealla codifica e riuso della conoscenza esplicita, araverso le tecnologie dellinformazione(IT). La conoscenza è gestita e condivisa araverso metodi formali: procedure, codicesoware, manualistica. È interessante notare come uno dei fini della condivisione della conoscenza esplicitaaraverso le tecnologia sia quello di eliminare -- o quantomeno diminuire -- la necessitàdi comunicare fra le persone nellorganizzazione... Convertire la conoscenzaCome abbiamo visto, il fine della gestione della conoscenza è quello di permeere evenga condivisa, assorbita e trasformata in azione da parte dellorganizzazione. Abbiamovisto inoltre e la conoscenza esplicita è quella più facilmente condivisibile. Apparedunque logico interrogarsi sulla possibilità di trasformare la conoscenza. Secondo Nonaka e Toyama, ``A firm as a dialectical being: towards a dynamic theoryof a firm è necessario poter disporre di  tipi di trasformazione: da implicita a implicita,da implicita a esplicita, da esplicita a esplicita e infine da esplicita ad implicita. Nonaka,Toyama e Konno, ``SECI, Ba and leadership: a unified model of dynamic knowledgecreation definiscono il modello SECI: • socializzazione: condivisione da implicita ad esplicita; • esternalizzazione: trasformazione della conoscenza implicita in esplicita • combinazione: riformulazione e aggiornamento della conoscenza esplicita • internalizzazione: acquisizione di nuova conoscenza tacita a partire da quella esplicita Nonaka e Toyama, ``A firm as a dialectical being: towards a dynamic theory of afirm vedono la creazione di conoscenza a livello dellorganizzazione come un processoa spirale, e parte dal livello individuale e si muove verso il gruppo e verso lorganiz-zazione o a livello inter-organizzativo (araverso la socializzazione, lesternalizzazione,la combinazione) e ritorna a livello degli individui, con linternalizzazione. A mano amano e questo processo si compie, la conoscenza totale si accresce, a spirale appunto.
    •  CAPITOLO . APPRENDIMENTO E CONOSCENZA La conoscenza individuale è ampliata araverso linterazione fra esperienza e ra-zionalità, e cristallizzata in una prospeiva unica, originale per un individuo. e-ste prospeive originali sono basate sulla credenza individuale e dal sistema di va-lori, e costituiscono la sorgente interpretativa dellesperienza condivisa con altri nellaconceualizzazione.Socializzazione (implicita - implicita)Secondo Nonaka, Toyama e Konno, ``SECI, Ba and leadership: a unified model of dyna-mic knowledge creation, la socializzazione è il processo di condivisione della conoscen-za tacita araverso esperienze condivise. La socializzazione avviene prevalentemente incontesti tradizionali (off line), ed è prevalentemente informale. Affiné i sistemi informativi possano incentivare la socializzazione, non possonolimitarsi a condividere le informazioni (esplicite) ma devono offrire quegli strumentitecnologici capaci di permeere la socializzazione ane on line. esto passaggio èfondamentale soprauo quando non vi è co-locazione, ovvero quando gli individui diuna organizzazione sono distribuiti sul territorio. Laspeo social di strumenti di gestione della conoscenza come le intranet vieneimplementato, come vedremo, araverso quegli strumenti e, nel linguaggio comune,sono noti come .: i social networks, strumenti di at e di videoconferenza (skype) ecosì via.Esternalizzazione: da implicita ad esplicitaCome abbiamo visto, vi sono diverse tipologie di conoscenza implicta. Una parte diquesta conoscenza non può proprio essere formalizzata: la conoscenza sub-simbolica,quella embodied tipica di quelle competenze non verbali, motorie. Per questa parte, lasocializzazione (off line e on line) appare insostituibile. ella conoscenza e è implicita a causa della difficoltà di renderla esplicita inassenza di adeguati metodi di elicitazione, può essere esternalizzata -- tautologicamente-- araverso metodi di elicitazione adeguati. Cooke, ``Knowledge elicitation cita i metodi di osservazione partecipata, in conte-sto naturale o simulato. Le interviste, soprauo nelle prime fasi del processo, possonoessere aperte, semi-struurate, struurate. ibid. elenca la scenario simulation interview,la goal decomposition interview, lelicitazioni di diagrammi, il metodo teaba (lesper-to spiega allintervistatore, e deve poi rispiegare il conceo allesperto); il gioco delleventi domande, in cui lesperto deve indovinare un conceo facendo delle domande a cuilintervistatore risponde con dei si e no. Le domande e lesperto fa sono sintomatiedei processi cognitivi dellesperto. Il limite delle tecnie osservative e delle interviste è e si raccolgono molte in-formazioni, spesso rice, ma la loro analisi risulta non facile e dispendiosa. Inoltre,tecnie di elicitazione direa come il thinking aloud sono criticate in quanto i processicognitivi dellesperto vengono modificati dal compito. Inoltre, non è garantita la corri-spondenza fra ciò e lesperto sa e quello e riesce a spiegare. Metodi meno direi,come quello del gioco delle venti domande, la goal decomposition interview appaio-
    • .. KNOWLEDGE MANAGEMENT no invece più efficaci, soprauo nellelicitare i processi di problem solving e decisionmaking. Alla definizione del dominio informativo e allelicitazione dei requisiti sono dedicatimetodi di elicitazione come i focus group ed i metodi di brain storming. Il limite diquesti metodi è e, nonostante il facilitatore stabilisca la regola e vieta ai partecipantidi giudicare e censurare le idee degli altri, spesso la produzione di idee e concei èmonopolizzata o comunque condizionata da un ristreo numero di persone allinternodel gruppo di lavoro, con la conseguenza di limitare la creatività e di ridurre la diversitàdi elementi generati.Strumenti come il free listing, soprauo se somministrati in forma anonima ad unampio gruppo di persone appartenenti a diversi segmenti, possono superare questo limitee generare risultati più rici e diversificati. Infine, vi è quella parte di conoscenza difficile da elicitare peré fruo di appren-dimento implicito (Reber, ``Implicit learning and tacit knowledge.). Fra questo ambitosi collocano dimensioni conoscitive molto importanti: le reti semantie, gli semi co-gnitivi ed i modelli mentali si basano, per lo più, su questo tipo di conoscenza. È laconoscenza conceuale tacita. esto tipo di conoscenza va fao emergere araverso quelli e Cooke, ``Know-ledge elicitation definisce metodi conceuali.ibid. identifica quaro passaggi: . elicitazione dei concei (araverso i metodi appena citati); . applicazione di tecnie finalizzate ad elicitare giudizi di similarità; . tecnie statistie di riduzione e rappresentazione dei dati . interpretazione dei risultati. Nei giudizi di similarità si iede alle persone di valutare la similarità di coppie diconcei. Lo svantaggio di questo metodo è e il numero di coppie da giudicare aumentaesponenzialmente (n*n/). Il card sorting permee di misurare la similarità e non èsoggeo allo stesso svantaggio. Unaltra tecnica è quella delle griglie di repertorio, incui si iede di valutare ogni conceo per una o più dimensioni conceuali; la similaritàviene calcolata misurando la distanza di ogni coppia di concei sulle diverse dimensioni. Fra le tecnie statistie di elaborazione dei giudizi di similarità si annoverano loscaling multidimensionale, la cluster analysis e la tecnica di Pathfinder (Svaneveldtet al., ``Measuring the structure of expertise).Le tecnie di clustering, infine, aiutano il ricercatore nellinterpretazione dei dati.Combinazione: elaborazione della conoscenza esplicitaNonaka, Toyama e Konno, ``SECI, Ba and leadership: a unified model of dynamic kno-wledge creation definiscono combinazione lelaborazione della conoscenza esplicita, fi-nalizzata ad una maggiore sistematizzazione.La rielaborazione della conoscenza è essenziale quando questa è codificata in manieranon struurale, ad esempio come un database di record o una lista di documenti fra loronon relati.
    •  CAPITOLO . APPRENDIMENTO E CONOSCENZAI metodi conceuali appena citati (elicitazione di concei, di giudizi di similarità, stati-stie di scaling e di clustering) hanno il vantaggio e permeono non solo di rendereesplicita la conoscenza, ma di struurarla in base alla conoscenza conceuale tacita degliutenti. In questa fase va ane annoverato il complesso processo di sistematizzazione dellerisorse. Creazione e aggiornamento di metadati, classificazione a faccee, classificazionedelle risorse (documenti, file, immagini, risorse multimediali, eventi, news). Infine, nella prospeiva del social network aziendale, vanno definite e sistematizzatele pagine e le informazioni dedicate alle persone e alle struure.Internalizzazione: dallesplicito allimplicito?Nello sema logico di Nonaka, Toyama e Konno, ``SECI, Ba and leadership: a unifiedmodel of dynamic knowledge creation vi è un quarto passaggio, dallesplicito allimpli-cito. Vi è una vera e propria forma di internalizzazione in quei processi di apprendimentoin cui la conoscenza esplicita viene assorbita ed integrata nella conoscenza implicitadelle persone. Più in generale, in questa fase il sistema deve rendere possibile la ri-trasformazionedella conoscenza in qualcosa di operativo e contestuale. I contesti e gli scopi degli uti-lizzatori finali, però, spesso non sono noti a priori, possono variare, possono emergerecontesti e bisogni diversi. Affiné il suo uso sia proficuo, è necessario e la conoscenza venga messa a di-sposizione in maniera flessibile, prevedendo multiple possibilità di accesso ed utilizzo.Luisa Carrada propone la metafora della torta millefoglie: Scegliete la metafora e preferite, inventatene una nuova, ma cambiate il vostro modo di pensare il testo, sul web e sulla carta. Provate a pensarlo “a strati”. Luisa CarradaPiù in particolare, è necessario e linformazione possa essere utilizzata in forma di: • tassonomia gerarica (o multigerarica); • accesso in base ai processi e alle funzioni organizzative; • associazione semantica (ad esempio araverso luso di tag e folksonomies); • motori di ricerca; • navigazione adaiva (preferiti, ultimi visitati, argomenti correlati).
    • Capitolo Gli aspetti motivazionali. Lexperience designLa storia dellinterazione uomo computer è legata a doppio filo a quella del calcolato-re. ando il computer era una cosa costosissima e voluminosissima, usata soltanto dascienziati ed ingegneri informatici, lunica preoccupazione era quella di massimizzare leprestazioni di calcolo. ando il calcolatore fu impiegato in contesti mission critical,come il controllo aereo o la gestione delle centrali nucleari, gli esperti di Human Factorssi preoccupavano e il faore umano non facesse pasticci, elaborando dei sofisticatimodelli di previsione e gestione degli errori (Mantovani, Ergonomia -- Lavoro, sicurezzae nuove tecnologie; Rasmussen, Information Processing and Human- Maine Interac-tion: an Approa to Cognitive Engineering). Lavvento del personal computer ha costituito una vera rivoluzione, entrando nellecase e negli uffici. Ad interagire con il calcolatore non erano più gli esperti, gli informa-tici, ma professionisti ed impiegati e erano spesso obbligati ad usare il PC per il propriolavoro. Ecco e, per venire incontro alle esigenze -- e alle frustrazioni -- di questi utentisi sviluppò il tema dellusabilità. Da quale mese mi porto in tasca un device di  grammi; è un telefono cellula-re, ma ane un calcolatore e mi permee di navigare su internet, di leggere la postaeleronica, di ascoltare musica, di vedere fotografie e filmati; usa linux come sistemaoperativo, e permee di sviluppare applicazioni con Android, e è una estensione dijava; è, dunque, un computer a tui gli effei. Lauale sfida dellinterazione uomo computer è dunque quella di progeare artefaiubiquiti: usati praticamente da iunque, ovunque,  ore al giorno. esto cambio dicontesto ha numerose implicazioni: • Implicazioni etie: infilarsi nelle tase degli utenti, accompagnarli ovunque è una responsabilità e non va soovalutata. 
    •  CAPITOLO . GLI ASPETTI MOTIVAZIONALI • Implicazioni di tipo cognitivo e comportamentale: interagire con uno smartphone sullautobus o al ristorante è diverso dallusare un calcolatore in ufficio o nella propria camerea. • Implicazioni di tipo commerciale: ad usare gli smartphones saranno non soltanto gli esperti ed i geeks; soprauo, gli utenti non sono in quale modo obbligati ad usare quegli strumenti, ma saranno persone e decidono di usarli. Lo user experience design costituisce dunque la naturale evoluzione dellinterazioneuomo computer, un modo per andare ``oltre lusabilità. Naturalmente questa evolu-zione risulta in quale modo incrementale e gerarica: affiné la user experiencedi un prodoo sia positiva, è necessario e siano soddisfati tui i prerequisiti: devefunzionare, deve non fare danni, deve essere accessibile ed usabile. este dimensionicontinuano ad essere indispensabili, solo non sono sufficienti... DefinizioniNonostante limportanza di questo costruo, non vi è ancora una definizione unanime:Zimmermann, ``Beyond Usability -- Measuring Aspects of User Experience ne riportaaddiriura : • ``All the aspects of how people use an interactive product: the way it feels in their hands, how well they understand how it works, how they feel about it while they are using it, how well it serves their purposes, and how well it fits into the entire context in whi they are using it. (Alben, ) • ``User experience is a term used to describe the overall experience and satisfaction a user has when using a product or system. (User Experience Design (Wikipedia), ) • ``[UX encompasses] all aspects of the end-users interaction with the company, its services, and its products. e first requirement for an exemplary user experience is to meet the exact needs of the customer, without fuss or bother. Next come simplicity and elegance that produce products that are a joy to own, a joy to use. True user experience goes far beyond giving customers what they say they want, or providing elist features. (User Experience (Nielsen-Norman Group), ) • ``[UX is] a result of motivated action in a certain context. (Mäkelä e Fulton Suri, ) • ``[UX is] a consequence of a users internal state (predispositions, expectations, needs, motivation, mood, etc.), the aracteristics of the designed system (e.g. complexity, purpose, usability, functionality, etc.) and the context (or the en- vironment) within whi the interaction occurs (e.g. organisational/social mea- ningfulness of the activity, voluntariness of use, etc.). (Hassenzahl e Tractinsky, ``User experience -- a resear agenda) Zimmermann, ``Beyond Usability -- Measuring Aspects of User Experience iden-tifica comunque tre dimensioni e sono comuni nel conceo di Experience design:
    • .. ASPETTI MOTIVAZIONALI  . approccio olistico, e tiene conto di aspei non funzionali; . valutazione soggeiva: si tiene conto di dimensioni soggeive, quali lutilità e lusabilità percepita o la piacevolezza; . focalizzazione sugli aspei positivi dellinterazione: divertimento, passione, pia- cevolezza. Hassenzahl e Tractinsky, ``User experience -- a resear agenda identificano  pro-speive: . un ampliamento della prospeiva oltre gli aspei strumentali, e tenga conto degli aspei edonici e motivazionali; . unaenzione agli aspei emotivi ed affeivi, sia quali antecedenti per la disposi- zione duso di un artefao, sia come consequenza delluso; . una focalizzazione agli aspei di contestualità e temporalità dellesperienza... Emotional designLaspeo emotivo è, naturalmente, una parte importante dellexperience design. Da sem-pre lusabilità si preoccupa e linterazione con lartefao non causi emozioni negativedi frustrazione, ansia e rabbia dovuti a difficoltà duso, errori o malfunzionamenti. Lat-titudine positiva dellexperience design si focalizza sullelicitazione di emozioni positive;laspeo estetico e la piacevolezza duso contribuiscono a rendere positiva la valenzaemozionale dellinterazione. Ciononostante, per loro natura le emozioni non posso-no essere programmate, e dunque progeare gli aspei emotivi risia di essere unaaspirazione velleitaria (ibid.).. Aspetti motivazionaliIn almeno  delle definizioni e abbiamo riportato, ricorrono i concei di bisogni (needs),motivazioni, aspeative. Focalizzarsi sugli aspei motivazionali come base teorica peruna definizione dellexperience design ha, a mio avviso, numerosi vantaggi. In primo luogo viene superata la contrapposizione fra la dicotomia funzionale --non funzionale. Sia gli aspei funzionali e quelli non funzionali possono concorrerea soddisfare diversi bisogni degli utenti. Il livello motivazionale, al contrario, giustificateoreticamente lipotesi e le evidenze empirie e gli aspei funzionali e quelli emotivied estetici tendono ad interagire: un prodoo e funziona bene produce emozioni posi-tive (e, soprauo, un prodoo e non funziona o è difficile da usare produce emozioninegative), un prodoo bello, piacevole o divertente risulta più produivo, in quanto piùproduiva è linterazione con lutente. In secondo luogo ane gli aspei soggeivi, pur rimanendo tali, trovano una giu-stificazione teorica: la valutazione soggeiva degli aspei non funzionali risulta nonarbitraria ma legata alla soddisfazione dei bisogni (non funzionali) dellutente.
    •  CAPITOLO . GLI ASPETTI MOTIVAZIONALI Infine, la prospeiva motivazionale giustifica lapproccio olistico e multidisciplina-re, in quanto riconosce esplicitamente e, nei suoi comportamenti, una persona è mo-tivata contemporaneamente da bisogni, scopi e motivazioni diverse, e e soltanto unapproccio olistico può sperare di tenerne conto. Risulta pertanto importante poter disporre di una teoria motivazionale e costi-tuisca la base (o quantomeno una delle basi) dellexperience design. Giacoma e Casa-li, Design Motivazionale Usabilit` Sociale e Group Centered Design definiscono questo aapproccio Design Motivazionale... Bisogni, scopi, motivazioniLa leeratura sulla psicologia motivazionale distingue differenti costrui e interagi-scono nel determinare le motivazioni degli individui (Eccles e Wigfield, ``Motivationalbeliefs, values, and goals): • i bisogni; • gli scopi; • i valori; • gli interessi. Secondo Baumeister e Leary, ``e Need to Belong: Desire for Interpersonal Aa-ments as a Fundamental Human Motivation i bisogni cosiddei fondamentali condi-vidono alcune caraeristie: • si aivano frequentemente, salvo condizioni avverse • hanno conseguenze sul piano emotivo - affeivo • condizionano i processi di pensiero • la loro non soddisfazione può portare a malessere psicofisico • elicitano comportamenti orientati allo scopo di soddisfarli • tendono ad essere universali • non derivano da altri bisogni • influenzano una ampia varietà di comportamenti • hanno ampie implicazioni psicologie. Secondo Maslow, ``A eory of Human Motivation ogni comportamento motivatova interpretato come una via araverso cui numerosi bisogni vengono simultaneamenteespressi o soddisfai; tipicamente un ao comportamentale può avere più di una motiva-zione. esti bisogni di base costituiscono gli scopi ultimi del comportamento. Secondolo stesso autore i bisogni si collocano in una geraria, e gli individui si preoccupano disoddisfare i bisogni di base prima di quelli di più alto livello nella scala gerarica. ibid.identifica  bisogni:
    • .. ASPETTI MOTIVAZIONALI  . I bisogni fisiologici costituiscono il livello più basso e dunque più importante della geraria. . Il bisogno di sicurezza costituisce il secondo livello motivazionale. . Il bisogno di amare ed essere amati o, più in generale, il bisogno di relazioni con persone significative. . Il bisogno di autostima, definito come il desiderio di una valutazione stabile, solida e positiva di se stessi. . Il bisogno di autorealizzazione, ovvero della possibilità di realizzare ciò per cui si ritiene di essere capaci. È interessante notare e secondo alcune teorie le emozioni sono polarizzate su duesistemi motivazionali, uno definito appetitivo (e corrisponde ai bisogni fisiologici diMaslow) e uno difensivo (Bradley et al., ``Emotion and Motivation I: Defensive andAppetitive Reactions in Picture Processing). Il sistema difensivo è aivato in contesti dipericolo, e i repertori comportamentali possono essere di withdrawal, aacco o fuga. Ilsistetma appetitivo è aivato in contesti e promuovono la sopravvivenza, ed includonosostentamento, procreazione e nurturance ed il cui repertorio comportamentale dibase include lalimentazione, la sessualità e il caregiving. Teorie motivazionali più recenti Deci e Ryan, ``e “What” and “Why” of GoalPursuits: Human Needs and the Self-Determination of Behavior definiscono il conceodi bisogno come una forma di nutrimento psicologico innato ed essenziale per la cre-scita psicologica, lintegrità ed il benessere dellindividuo. Gli autori identificano tremacrobisogni: . il bisogno di competenza; . il bisogno di relazioni; . il bisogno di autonomia.I sistemi motivazionali interpersonaliLo studio degli aspei motivazionali interessa ane gli ambiti della psicoterapia, soprat-tuo nellambito dei disturbi di personalità. Lioi, La dimensione interpersonale dellacoscienza identifica  sistemi motivazionali e regolano il rapporto interpersonale degliindividui: • sistema di aaccamento; • sistema di accudimento; • sistema agonistico; • sistema di cooperazione paritetica; • sistema sessuale.
    •  CAPITOLO . GLI ASPETTI MOTIVAZIONALIBisogno di competenzaIl primo assunto giustifica il fao e le persone tendono a cercare delle situazioni sti-molanti. Generalmente il livello di stimolazione oimale viene considerato quello eassorbe appieno le risorse della persona, e dunque quelle aività il cui livello di difficol-tà (o di sfida) sia abbastanza alto da assorbirne le risorse ma non così alto da risultaretroppo difficile. Il livello di stimolazione oimale implica ane auto-determinazione(la persona sente e sta decidendo cosa fare) e competenza (la persona sente di esserecompetente per laività ed il livello di difficoltà e sta affrontando). esto conceoè simile allidea di livello di flusso oimale descrio da Csikszentmihalyi, Flow: the psy-ology of optimal experience e risale allidea di Hebb, ``Drives and the c.n.s. (conceptualnervous system) secondo cui il bisogno di situazioni stimolanti è giustificato neurofi-siologicamente, in quanto il sistema nervoso è vivo, e ciò e è vivo per sua natura èaivo.Bisogno di relazioniIl bisogno di relazioni si rifà alla teoria dellaaccamento di Bowlby, Aament andloss: Vol. . Aament; in ambito motivazionale Baumeister e Leary, ``e Need toBelong: Desire for Interpersonal Aaments as a Fundamental Human Motivationconcludono e gli esseri umani sono fondamentalmente e pervasivamente motivati daun bisogno di appartenenza, ovvero un forte desiderio di formare e mantenere relazionidurevoli di aaccamento interpersonale. Le persone cercano frequenti interazioni affet-tivamente positive, nel contesto di relazioni di cura a lungo termine.Bisogno di autonomiaIl conceo di autonomia definisce lendorsement interno delle proprie azioni, ed il sensosoggeivo (fenomenologico?) e le azioni emenano da se stessi e a se stessi possonoessere aribuite. Le azioni autonome sono pertanto delle scelte, e Deci e Ryan, ``eSupport of Autonomy and the Control of Behavior intendono in senso non tanto co-gnitivo quanto fenomenologico (organismico, nei loro termini) ancorato nel senso di unpieno e più integrato funzionamento. Più il comportamento è autonomo, più è endorsedcompletamente dal se ed è esperito come un comportamento di cui è responsabile.Secondo ibid. i contesti e gli eventi e supportano lautonomia tendono a mantenere edaumentare la motivazione intrinseca, mentre le situazioni controllanti tendono a dimi-nuirla. ando il significato funzionale di eventi o contesti supporta il comportamentoautonomo delle persone, questi adoano processi comportamentali e sono qualitati-vamente differenti da quelli adoati in contesti controllanti. Situazioni e promuovonolautonomia supportano i comportamenti autodeterminati, aumentano il senso di endor-sement delle proprie azioni, e la sensazione e il comportamento emana da se stessi. Ilrepertorio comportamentale è più flessibile, vi è una minor percezione di tensione emo-tiva, un tono emozionale più positivo, maggior creatività e capacità di apprendimento efunzionamento cognitivo.
    • .. ASPETTI MOTIVAZIONALI  ibid. dimostrano e, in contesti e supportano lautodeterminazione, le personeesperiscono la sensazione di poter scegliere le proprie azioni, e queste azioni sono in-tegrate con la propria personalità, e vi è una minor sensazione di pressione e di conflio.Le situazioni controllanti, al contrario, portano a comportamenti di compliance (ub-bidienza) od defiance; il controllo, sia quando esercitato dallesterno e da se stessi,innesca processi regolatori più rigidi, con un maggiore senso di pressione, tensione, to-no emotivo più negativo, e le prestazioni finali tendono ad essere peggiori (peggioreapprendimento, comprensione, creatività.Need for cognitionIl conceo di need for cognition è stato sviluppato da Cacioppo e collaboratori nellam-bito delle teorie della persuasione. LElaboration Likelihood Model (ELM) si basa su dueassunzioni: . gli individui desiderano avere delle credenze e delle aitudini corree, in modo da fare le scelte più appropriate e convenienti; . loverload informativo costringe le persone a elaborare soltanto una parte delle informazioni e riceve, ed adoare delle semplificazioni (euristie) per assumere le decisioni senza elaborare un numero eccessivo di informazioni.Pey et al., ``To think or not to think - Exploring Two Routes to Persuasion propongonodue procedure decisionali: una centrale, definita elaborativa, cognitivamente costosa, eduna periferica, definita euristica, e si basa prevalentemente su regole semplici, comelaraività della fonte informativa o la lunghezza del messaggio.Ognuno di noi utilizza di volta in volta una dellee due procedure, e spesso entrambe.Luso delluna o dellaltra dipende da aspei situazionali e disposizionali. Fra gli aspeisituazionali, la rilevanza personale dellargomento, faori come limiti temporali, distra-zione o noia. gli aspei disposizionali vengono aribuiti al costruo di need for cogni-tion, e viene defininta come la tendenza individuale ad ingaggiare spontaneamentedei processi cognitivi e di pensiero. Le persone con più alta Need for cognition tende-ranno ad usare più frequentemente la procedura centrale, e tendono a basare le proprieaitudini su una valutazione aenta dei messaggi pertinenti, mentre le persone con bas-so need for cognition si lasciano influenzare in egual misura da argomenti solidi e daargomenti superficiali.Need for cognitive closure Un costruo complementare a quello di need for cogni-tion è la need for cognitive closure (Webster e Kruglanski, ``Individual Differences inNeed for Cognitive Closure). esto costruo viene definito come il bisogno di ave-re una risposta per ogni argomento, una qualsiasi risposta, piuosto e rimanere inuna situazione di ambiguità. La mancata iusura cognitiva viene vissuta come un co-sto, ane peré, in base allassunto citato precedentemente sul desiderio di avere dellecredenze appropriate, la non iusura implica la necessità di ulteriore elaborazione co-gnitiva. Ane in questo caso vi sono sia faori situazionali e disposizionali. I faorisituazionali più importanti sono i vincoli temporali (compiti in cui bisogna raggiungereuna decisione in tempi strei) e quei faori e rendono spiacevole o noioso un compito.
    •  CAPITOLO . GLI ASPETTI MOTIVAZIONALIGli aspei disposizionali vengono aribuiti al costruo di need for closure, e correlacon dimensioni di personalità quali una preferenza per le situazioni ordinate e struura-te, disagio per le situazioni ambigue, trai di tipo decisionista, desiderio di prevedibilitàdelle situazioni future, ed una tendenza alla iusura mentale e al dogmatismo.Implicit power motivation (nPower)Il conceo di implicit power motivation (n Power) è definito come laitudine ad avereun rinforzo positivo (piacere) nellavere un impao fisico, mentale o emozionale su altriindividui o gruppi di individui e il livello di sofferenza derivante dallesperienza del subi-re linfluenza di altri (Stanton e Sultheiss, ``e hormonal correlates of implicit powermotivation). Le persone con unalta motivazione al potere sono interessate ad avere unimpao sugli altri, ed oengono piacere e rinforzo nellesercitare tale influenza.esto costruo ha importanti correlati disposizionali e comportamentali. Le personecon alto nPower tendono a correre più risi, a comperare ed esibire oggei costosi,ad assumere aeggiamenti politici più radicali, aeggiamenti sessuali più promisqui, adabusare di alcol e ad esibire comportamenti violenti nei confronti degli altri significativi.Sebbene il costruo di nPower non abbia direa ainenza con linterazione uomo-computer,può avere un impao in tui i contesti di computer mediated comunication e in tuequelle circostanze in cui la tecnologia viene utilizzata per interagire con altre persone.La leeratura sul costruo di nPower evidenzia inoltre due aspei interessanti nellam-bito dello studio dei bisogni motivazionali. La necessità di misure implicite: la leera-tura dimostra e questionari di self report e misurano esplicitamente il costruo dipower motivation tendono ad avere scarso valore prediivo, mentre misure impliciterisultano essere molto più affidabili (Pang e Sultheiss, ``Assessing Implicit Motives inU.S. College Students: Effects of Picture Type and Position, Gender and Ethnicity, andCross-Cultural Comparisons; Stanton e Sultheiss, ``e hormonal correlates of im-plicit power motivation). Nella ricerca sul nPower vengono misurati ane i correlatiormonali, ad esempio i cambiamenti nel livello di testosterone e cortisolo in contesticompetitivi (Stanton e Sultheiss, ``e hormonal correlates of implicit power motiva-tion; Wirth, Welsh e Sultheiss, ``Salivary cortisol anges in humans aer winningor losing a dominance contest depend on implicit power motivation). Lo studio deicorrelati ormonali può aprire delle interessanti prospeive nello studio di motivazioni ebisogni... Gli scopi[Ford ()] definisce gli scopi come ``stati finali desiderabili e gli individui cerca-no di raggiungere araverso la regolazione cognitiva, affeiva e bioimica dei propricomportamenti. Gli individui determinano e sono guidati dai propri scopi. Secondo Ford la motivazione è influenzata da scopi, emozioni e credenze sulla agencypersonale (personal agency beliefs). Ford e colleghi distinguono fra scopi interni-personali e scopi relazionali. Fra gliscopi personali annoverano • scopi affeivi-emozionali (felicità, benessere psicofisico);
    • .. ASPETTI MOTIVAZIONALI  • scopi cognitivi (creatività, esplorazione); • scopi di autoorganizzazione soggeiva (unità, coerenza, bisogno di trascendenza).Gli scopi relazionali includono: • scopi di auto-assertività: auto-determinazione, individualità; • scopi di relazione e integrazione sociale: appartenenza, responsabilità sociale; • scopi di realizzazione (task goals): mastery (competenza), sicurezza, guadagno (accumulo di risorse). Una simile tassonomia è proposta da Chulef, Read e Walsh, ``A Hierarical Taxo-nomy of Human Goals, e distinguono  cluster: . Scopi intrapersonali: • libertà, creatività, possibilità di godere del piacere estetico, flessibilità, aper- tura, divertimento; • benessere psicologico, stabilità, sicurezza, crescita personale, capacità di ot- tenere risultati (aievement), indipendenza e autodeterminazione; • educazione, sviluppo intelleivo, possibilità di fare carriera e di oenere dei buoni risultati economico-finanziari. . Scopi interpersonali: • appartenenza, riconoscimento e approvazione sociale; • amicizia, supporto e conforto dagli altri, leadership, capacità di essere di esempio e di aiutare, rispeo; . Famiglia, matrimonio, amore, sessualità; pur essendo questi scopi intrinsecamente interpersonali, la loro rilevanza ne giustifica un cluster a se stante. Non è sorprendente realizzare e vi è una somiglianza fra bisogni e scopi, tanto eci si potrebbe iedere e senso abbia distinguere i due costrui. In realtà la distinzioneha senso sia a livello teorico e empirico. A livello teorico i bisogni costituiscono ilfaore esplicativo degli scopi: gli individui di una data cultura tendono ad avere quegliscopi in quanto ritengono, implicitamente o esplicitamente, e la realizzazione di quegliscopi possa soddisfare i loro bisogni. In secondo luogo gli scopi non sono gli unici motoridella motivazione. un individuo può agire per realizzare degli scopi, oppure per coerenzacon dei valori, oppure guidato da degli interessi... I valori[Feather (e.g., , )] definisce i valori come un insieme di credenze, stabili egenerali, su ciò e è desiderabile. I valori emergono da due fonti principali: • le norme sociali
    •  CAPITOLO . GLI ASPETTI MOTIVAZIONALI • i bisogni primari dellindividuo ed il suo senso del sè.I valori influenzano le motivazioni e i comportamenti degli individui, la valenza e lim-portanza aribuita agli scopi e, di conseguenza, la motivazione a perseguirli.I valori possono però essere condizionati ane dalla probabilità di successo, dal modoin cui successo e fallimento sono percepiti, e dalle caraeristie degli scopi... Gli interessiGli interessi costituiscono lorientamento delle risorse di un individuo verso determinatidominii.È opportuno distinguere fra interessi individuali, e sono relativamente stabili, ed in-teressi situazionali, elicitati da specifici contesti, aività, compiti o affordances. Lorientamento può essere determinato da • aspei emozionali (feeling-related) quali il coinvolgimento, la stimolazione, la sensazione di flusso oimale; • giudizi di valore (value-related), se al dominio vengono aribuiti valori congruenti con il sistema valoriale dellindividuo.I due aspei (emozionale e valoriale) tendono a correlare, ma vi sono differenze indivi-duali: per alcune persone è prevalente laspeo emozionale, per altre quello valoriale.In entrambi i casi linteresse ha una valenza intrinseca: un interesse motiva lindividuodi per sé, senza la necessità di motivazioni esterne. Per quanto riguarda laspeo situazionale i faori e aumentano linteresse sono: • largomento è di rilevanza personale per la persona; • largomento è nuovo (novelty); • vi è un buon livello di aività; • la comprensibilità è buona.Novelty, livello di aività e comprensibilità rimandano al conceo di flow... Motivazione interna ed esternaIl comportamento di un individuo può essere legato a motivazioni intrinsee od estrin-see. Il comportamento motivato intrinsecamente è, per definizione, autodetermina-to (Deci e Ryan, ``e Support of Autonomy and the Control of Behavior), emergespontaneamente, motivato dalla soddisfazione implicita. Un comportamento è motiva-to estrinsecamente quando il suo scopo è separabile dallaività in sè, quando lo scopoè quello di evitare una conseguenza negativa, quando il fine è quello di oenere un ri-sultato considerato importante. Ryan e Deci, ``Intrinsic and Extrinsic Motivations: Classic Definitions and New Di-rections hanno soolineato lidea di un continuum fra motivazione esterna ed interna,
    • .. ASPETTI MOTIVAZIONALI ed hanno identificato un processo di internalizzazione. La motivazione può dunque es-sere esterna (la regolazione proviene dallambiente), introiezione (regolazione internabasata da motivazioni come il senso del dovere), identificazione (regolazione interna ba-sata sulla percezione di utilità del comportamento), integrazione (regolazione basata suciò e lindividuo pensa sia importante per sé o coerente con i suoi valori). La mo-tivazione è completamente interna però solo se si raggiunge il livello di stimolazioneoimale. La teoria del Flusso Oimale di Csikszentmihalyi definisce i comportamenti motivatiintrinsecamente nei termini di esperienza soggeiva immediata e ha luogo quando lepersone sono impegnate in una aività. La situazione di flow è caraerizzata da: • sensazione fenomenologica di sentirsi pienamente immersi e guidati dallaività; • azione e consapevolezza sono fenomenologicamente unite (a merging of action and awareness); • il focus aentivo è concentrato sullaività; • vi è una diminuzione del senso di autocoscenza; • sensazione soggeiva di autocontrollo e di pieno controllo della situazione... Valutazioni dei compitiIl valore di un compito, secondo Eccles e Wigfield, ``Motivational beliefs, values, andgoals, viene valutato in base a  componenti: . Valore intrinseco: il piacere (enjoyment) e lindividuo oiene nel cimentarsi nel- laività, o linteresse soggeivo e lindividuo ha per largomento; corrisponde alla motivazione intrinseca e al conceo di flow. . Valore utilitaristico, è determinato dallutilità percepita relativa agli scopi, correnti e futuri. Un compito può avere un valore positivo peré facilita importanti scopi futuri, ane se il valore intrinseco è basso. . Valore di aainment (realizzazione): • limportanza personale aribuita a fare bene quale cosa (in generale); • la rilevanza del compito nel confermare o disconfermare aspei salienti dello sema di sè. . Costi: sono gli aspei negativi legati al compito; fra i possibili costi vengono an- noverati lansia da performance, la paura di fallire, ma ane la paura del successo, la fatica e lenergia e va spesa per portare a termine il compito, e la rinuncia ad altre opportunità e la scelta comporta.
    •  CAPITOLO . GLI ASPETTI MOTIVAZIONALI.. Intenzionalità e motivazioniIl conceo di intenzionalità assume e il comportamento -- esplicito o implicito -- ven-ga interpretato nei termini delle intenzioni degli individui di agire al fine di oeneredeterminati risultati. Deci e Ryan, ``e Support of Autonomy and the Control of Behavior definisconointenzione la determinazione ad impegnarsi in un particolare comportamento. Linten-zione implica causazione personale ed è equivalente allessere motivato allazione.Le intenzioni derivano dal desiderio di oenere dei risultati (outcomes) e hanno va-lenza positiva, o di evitare risultati con valenza negativa. Affiné vi sia intenzionalità e motivazione, sono necessari tre prerequisiti: . il soggeo deve avere degli scopi da perseguire; . deve assumere e vi sia una relazione causale fra comportamento e conseguenza desiderata; . deve credere di poter portare a termine il comportamento considerato efficace. Se manca uno di questi requisiti la motivazione diminuisce o scompare.Dea in altri termini, vi è motivazione se gli individui credono e risultati desiderabilipossano essere conseguiti seguendo determinati comportamenti, e se si ritengono com-petenti nelleseguire quei comportamenti. Se lindividuo non ha iari i propri scopi e i propri bisogni; se ritiene e la soddi-sfazione di bisogni e la realizzazione degli scopi sia indipendende dai comportamenti;infine se ritiene di non avere le competenze necessarie per eseguire quei comportamenti,la motivazione sarà scarsa o nulla... ConclusioniRiassumendo, possiamo elencare numerosi bisogni e condizionano la qualità della vitae guidano il comportamento degli individui: • bisogni materiali: bisogni fisiologici, necessità di tipo economico; a questo bisogno sono legati alcuni scopi di realizzazione, specificamente lo scopo di guadagno; • bisogno di sicurezza, e relativi scopi; • bisogno di relazioni; allinterno di questo tipo di bisogno possiamo annoverare il sistema di aaccamento, di accudimento, di cooperazione, di appartenenza e il sistema motivazionale sessuale; a questi bisogni si associano gli scopi affeivi, gli scopi di appartenenza e gli scopi di famiglia, matrimonio, amore e sessualità; • il bisogno di autostima, al quale possono essere legati numerosi scopi: mastery, aievement, educazione, sviluppo intelleivo, carriera, successo economico;
    • .. LE MOTIVAZIONI NELLEXPERIENCE DESIGN  • il bisogno di autorealizzazione, competenza, need for cognition / closure; a questo bisogno sono associabili gli scopi cognitivi: creatività, esplorazione, mastery; • il bisogno di autonomia, a cui sono associabili gli scopi di auto-organizzazione soggeiva, auto-assertività, auto-determinazione, individualità; • il bisogno di esercitare potere sulle altre persone (nPower), a cui sono associabili gli scopi di leadership, rispeo, capacità di essere di esempio.. Le motivazioni nellexperience designLexperience design si occupa di progeare artefai cognitivi, ovvero oggei e le per-sone (utenti) utilizzeranno per compiere delle azioni. Se i comportamenti e le azionidelle persone sono legati a motivazioni, bisogni, scopi, valori, interessi, ecco e que-sti costrui influiranno sulladozione ed il reale utilizzo di un artefao da parte di unpotenziale utente. Per questo motivo si sta assistendo ad un crescente interesse per lapsicologia della motivazione da parte dellexperience design (Giacoma e Casali, DesignMotivazionale Usabilit` Sociale e Group Centered Design; Venkatesh, ``Determinants of aPerceived Ease of Use: Integrating Control, Intrinsic Motivation, and Emotion into theTenology Acceptance Model; Zhang, ``Motivational Affordances: Reasons for ICTDesign and Use). Che ruolo può avere la teoria delle motivazioni nel design di artefai cognitivi?.. Tenology acceptance modelIl problema del reale utilizzo degli artefai eleronici da parte degli utenti è emersogià negli anni , con la prima introduzione di computer e sistemi eleronici nelle or-ganizzazioni e nelle aziende. Lingresso del calcolatore negli uffici ha incontrato nonpoe resistenze: Davis, Bagozzi e Warshaw, ``User acceptance of computer tenolo-gy: a comparison of two theoretical models scrivevano e gli utenti finali erano spessocontrari ad usare i sistemi informatici e, se adoperati, avrebbero generato dei significa-tivi miglioramenti nella performance, e soolineavano come il successo delladozione diquesti strumenti era legato alla capacità di progeare applicazioni e gli utenti fosseromotivati ad usare.La tenology acceptance model è una teoria sviluppata per affrontare il problema dellaacceabilità alluso di un artefao digitale. La TAM è un adaamento della eory ofReasoned Action, un modello sviluppato da Ajzen e colleghi a partire dalla metà deglianni . Secondo la TRA i comportamenti di un individuo sono determinati dallaitu-dine personale ed alle norme soggeive; le aitudini sono determinate dalle credenzeindividuali e dalla valenza emozionale legata al comportamento o alle sue risultanti. LaTenology acceptance model identifica, quali determinanti dellaitudine alluso di unartefao, due costrui: lutilità percepita e lusabilità percepita. Secondo il modellolusabilità percepita influenza ane lutilità percepita, la quale influenza ane laitu-dine personale. Lutilità precepita viene definita come la credenza di un utente e lusodella tecnologia possa aumentare la sua produività lusabilità percepita è la creden-
    •  CAPITOLO . GLI ASPETTI MOTIVAZIONALIza e luso di una tecnologia sia free of effort, ovvero e non sia (cognitivamente)faticoso. Una meta-analisi pubblicata da Lee, Kozar e Larsen, ``e tenology acceptancemodel: past, present, and future conferma la solidità del modello, capace di prevedereladozione di tecnologie fra loro molto diverse: e-mail, editor di testi, fogli di calcolo,strumenti di grafica.Le determinanti dellusabilità percepitaNellindagare le variabili e determinano lusabilità percepita, Venkatesh, ``Determi-nants of Perceived Ease of Use: Integrating Control, Intrinsic Motivation, and Emotioninto the Tenology Acceptance Model evidenzia limportanza dellesperienza duso diun artefao nel definire la sua utilità e usabilità percepita, e identifica nelleuristca di an-coraggio ed aggiustamento la modalità e gli utenti adoano per modificare la propriapercezione di utilità e usabilità nel corso dellesperienza duso. In base a questa euristica,gli utenti potenziali e non hanno ancora interagito con un sistema tendono basare illoro giudizio di utilità ed usabilità su delle ancore cognitive: le sue esperienze passate,il contesto duso e le prime percezioni del sistema. Se le informazioni di contesto sonoscarse, lesperienza passata diventa elemento preponderante; se il contesto è informati-vo, lesperienza passata assume un peso minore.Secondo ibid. la percezione di utilità e di uso di un utente potenziale si ancora sulle pro-prie credenze rispeo alle tecnologie, sulle esperienze passate e sul contesto. Mano amano e egli interagisce con il sistema, la sua percezione viene aggiustata, tanto espesso vi è una correlazione piuosto bassa fra la percezione di utilità e usabilità inizialee quella riportata dopo un uso estensivo dello strumento.Determinanti di ancoraggio ibid. identifica  variabili e determinano lancoraggio: Lauto-efficacia tecnologica anto lutente pensa di essere capace di usare il pc,internet o le tecnologie; più specificamente questo costruo è legato alla percezione del-lutente di disporre della conoscenza, delle risorse e delle opportunità riieste per usarelartefao; allinterno di una organizzazione lautoefficacia si complementa con il sup-porto esterno, ovvero la presenza di supporto, formale o informale, da parte di colleghi opersonale tecnico (in ambito domestico il supporto può essere rappresentato da un amicoesperto). La motivazione intrinseca La motivazione intrinseca non era prevista nel modelloTAM originale - mentre la motivazione estrinseca è rappresentata dallutilità percepita.Nellestensione proposta da ibid. la motivazione estrinseca è uno dei determinanti diancoraggio, e viene associata al costruo di playfulness; in questo contesto la playfulnessè un trao stabile dellutente ed è relativamente indipendente dal contesto; in gergopotremmo definire la playfulness in termini di quanto un utente è smaneone (o geek):è la propensione ad usare nuove tecnologie, per il piacere di usarle e non solo per la
    • .. LE MOTIVAZIONI NELLEXPERIENCE DESIGN loro utilità. Gli smaneoni tendono a soostimare le difficoltà nelluso di un nuovosistema, in quanto tendono a divertirsi nellesplorarne il funzionamento e consideranomeno faticoso il processo di apprendimento. Le persone con unalta playfulness tendonoad avere una più alta percezione della facilità duso di un artefao e non conoscono,proprio peré le difficoltà e prevedono e dovranno affrontare vengono viste piùcome una sfida e come una fatica. La computer anxiety Si presenta come una emozione di apprensione, o addiriuradi paura, e emerge allidea di dover utilizzare un artefao eleronico; è una reazioneaffeiva negativa verso luso delle tecnologie, un costruo legato alla percezione gene-rale dellutente sulluso dello strumento, ed è tendenzialmente negativamente correlatoallauto-efficacia.Sebbene nel corso dei decenni la pervasività dei calcolatori abbia portato ad una evolu-zione del rapporto delle persone con i computer, le persone la cui percezione di auto-efficacia tecnologica è bassa possono sviluppare una sensazione dansia nel momento incui si trovano costrei ad interagire con strumenti o programmi e non conoscono. Nel contesto più ampio delle teorie sulla motivazione, la computer anxiety può es-sere assimilata ai comportamenti di evitamento legati al bisogno di autostima: secondoCroer e Park, ``e Costly Pursuit of Self-Esteem la motivazione a validare lautosti-ma araverso levitamento di situazioni e potrebbero dimostrare il proprio disvaloretende a generare ansia. Deo in altri termini, se il non saper fare qualcosa viene vissutocome una minaccia alla propria autostima si innescano emozioni di ansia.Le determinanti di aggiustamento Se le determinanti di ancoraggio influiscono sul-lusabilità percepita già prima del reale utilizzo dellartefao da parte dellutente, nel mo-mento in cui loggeo viene utilizzato la percezione di usabilità cambia. Lauto-efficaciae lansia tecnologica continuano però a giocare un ruolo sullusabilità percepita. A questicostrui, però, se ne aggiungono altri due, specifici della fase di aggiustamento. Usabilità reale Comè lecito aspearsi, lusabilità oggeiva di un artefao influen-za la sua usabilità percepita. Se prima di iniziare ad usare uno strumento lusabilitàpuò essere soltanto stimata, durante lutilizzo influenza profondamente la percezionee lutente ha del sistema. Piacevolezza (percived enjoiment) La piacevolezza duso, percepita durante luti-lizzo dellartefao, ha anessa un ruolo nella facilità duso percepita di un artefao esi sta usando. Il legame fra piacevolezza (estetica) e usabilità percepita è documentatoane da Tractinsky, katz katz e Ikar, ``What is beautiful is usable.Limiti della TAMLa Tenology Acceptance model costituisce un solido punto di partenza sia teorico emetodologico, in quanto permee di prevedere il comportamento degli utenti potenzialie reali e la loro aitudine nei confronti di un artefao.Nellambito dello user experience design, però, il modello ha due ordini di limitazioni:
    •  CAPITOLO . GLI ASPETTI MOTIVAZIONALI • da una parte si focalizza quasi esclusivamente sullacceabilità di uno strumen- to, e dunque si applica prevalentemente nei luoghi di lavoro, per artefai la cui motivazione duso è fortemente legata alla funzionalità; • in secondo luogo i costrui di ancoraggio sono quasi esclusivamente in termini di trai stabili degli utenti, mentre le caraeristie dellartefao entrano in gioco soltanto nei determinanti di aggiustamento.Ciononostante, la TAM costituisce un valido punto di partenza, grazie al suo buon valoreprediivo ed alla solida base teorica ed impirica; nella sua versione estesa, inoltre, intro-duce quegli aspei di motivazione intrinseca e costituiscono laspeo più innovativodella user experience design... Il costrutto di flow nellHCIFlusso di esperienza ottimaleIl conceo di flow descrive uno stato psicologico in cui un individuo si sente cognitiva-mente efficiente, motivato e contento. Durante lo stato di flow, le persone sono assortenelle loro aività, e i pensieri e le percezioni irrilevanti sono escluse. Il flusso oimaleè stato conceualizzato come una esperienza oimale e emerge nel momento in cuiuna situazione implica lutilizzo delle proprie capacità ad un livello tale e il compitocostituisce una sfida. Affiné questo stato si innesi, però, è necessario e la sfida delcompito sia abbastanza alta da non annoiare la persona ma non così alta da generareansia.Le dimensioni del flusso ottimaleCsikszentmihalyi, Flow: the psyology of optimal experience, nel definire il costruo diflusso oimale, identifica  dimensioni . obieivi iari (clear goals); . feedba immediato; . livello di competenza buono, e appropriato alla situazione; . lunità fenomenologica fra azione e coscienza; . focalizzazione dellaenzione sul compito; . un senso di controllo della situazione . una modificazione del senso di autocoscienza . una alterazione del senso del tempo . un senso di appagamento e motiva intrinsecamente lazione (esperienza autote- lica).
    • .. LE MOTIVAZIONI NELLEXPERIENCE DESIGN  Sebbene numerosi studi abbiano applicato il conceo di flow allexperience design(Chen, Wigand e Nilan, ``Optimal experience of Web activities; Koufaris, ``Applyingthe Tenology Acceptance Model and Flow eory to Online Consumer Behavior; Pa-ce, ``A grounded theory of the flow experiences of Web users; Skadberg e Kimmel,``Visitors’ flow experience while browsing a Web site: its measurement, contributingfactors and consequences; Sweetser e Wyeth, ``GameFlow: A Model for EvaluatingPlayer Enjoyment in Games), Finneran e Zhang, ``Flow in computer-mediated envi-ronments: promises and allenges soolineano come vi siano delle discrepanze fra ivari autori in merito allutilizzo delle nove dimensioni elencate da Csikszentmihalyi eal loro ruolo come antecedenti, conseguenze o misure del livello di flusso oimale. Unaseconda critica avanzata da ibid. riguarda la mancata distinzione fra lartefao e il com-pito e dovrebbe generare lo stato di flusso oimale. Molte delle ricere, infai, sifocalizzano sulluso del web, ma in molti casi il compito non è ben definito.Un limite probabilmente maggiore è e immaginare di progeare un artefao capacedi innescare uno stato di flusso oimale negli utenti è del tuo velleitario.Dimensioni del flusso ottimale e experience designNonostante i limiti dellapplicazione del conceo di flusso di esperienza oimale allexpe-rience design, le dimensioni proposte da Csikszentmihalyi possono costituire degli utiliprincˆ di progeazione. Obieivi iari, feedba immediato, difficoltà del compito ipiproporzionale alle capacità dellutente, controllo del sistema da parte dellutente sonoregole di progeazione e possono aumentare lutilità, lusabilità ma ane la piacevo-lezza duso dellartefao. este regole possono aumentare la motivazione intrinsecadellutente... Goal directed designCooper, e Inmates are running the Asylum, nel capitolo Designing for Power, sooli-nea come linteraction design ha senso solo nel contesto di una persona e usa lartefat-to per uno scopo. Gli scopi sono dunque, per Cooper, gli elementi iave (assieme allepersonas) dellinteraction design. ibid. distingue fra scopi personali, scopi aziendali escopi pratici. Fra gli scopi personali elenca il non sentirsi stupidi, non fare errori, finirele cose e dobbiamo fare, divertirsi o quantomeno non annoiarsi troppo. Aumentare iprofii, la quota di mercato, ampliare la gamma di prodoi e servizi sono scopi aziendali.Gli scopi pratici sono quelli e, nellambiente lavorativo, permeono allimpiegato diportare a termine il proprio lavoro: soddisfare le riieste dei clienti, o mantenere in or-dine larivio, o scrivere la relazione per il capo. Cooper, Reimann e Cronin, About Face, pur ribadendo la centralità dei goal nellinteraction design, propongono un modellodifferente, basato sui tre livelli di processamento proposti da Norman, Emotional Desi-gn: viscerale, comportamentale e riflessivo. Secondo Cooper, Reimann e Cronin, AboutFace  al livello viscerale si associano gli experience goals, a quello comportamentalegli end goals, a quello riflessivo i life goals.
    •  CAPITOLO . GLI ASPETTI MOTIVAZIONALIGoal e PersonasCooper viene considerato linventore delle personas, una tecnica di design utilizzata perpersonificare le caraeristie più importanti degli utenti di un prodoo; permeono didefinire i requisiti di prodoo e di focalizzare il team di progeazione e sviluppo su diun approccio centrato sullutente (Sinha, ``Persona Development for Information-riDomains). I personaggi devono essere definiti da una serie di caraeristie demografi-e, tecnie e culturali (Grudin e Prui, ``Personas, Participatory Design and ProductDevelopment: An Infrastructure for Engagement); ma soprauo i personaggi devonoavere degli obieivi e delle motivazioni.Luso dei personaggi e il Goal directed design costituiscono dunque un esempio conso-lidato del ruolo di obieivi e motivazioni nellexperience design. Il limite maggiore delmodello proposto da Cooper, Reimann e Cronin, About Face  è però la base teorica: nonviene faa distinzione fra scopi e bisogni e si riferisce ad un modello teorico, quello diNorman, Emotional Design, e non è propriamente una teoria motivazionale.. I modelli sociocognitivi nellexperience designCome abbiamo visto nelle sezioni precedenti, lo user experience design si propone di am-pliare lapproccio della interazione uomo computer oltre gli aspei funzionali (beyondthe instrumental) e focalizzandosi su aspei edonici, estetici, emozionali Forlizzi e Bat-tarbee, ``Understanding Experience in Interactive Systems o seduivi Khaslavsky eShedroff, ``Understanding the Seductive Experience. Il principio di focalizzarsi sugliscopi e sui bisogni degli utenti è assunto esplicitamente da molti autori (Cooper, Rei-mann e Cronin, About Face ; Hassenzahl e Tractinsky, ``User experience -- a researagenda). Ciononostante, la leeratura sulle teorie sociocognitive della motivazione èsostanzialmente ignorata nellambito dell UX... La valutazione di un artefattoIl modello di Eccles e Wigfield, ``Motivational beliefs, values, and goals sulla valuta-zione delle azioni, come abbiamo visto, identifica  parametri: . il valore intrinseco; . il valore utilitaristico; . il valore legato allautostima o al valore di sè; . i costi di quellazione. esti quaro parametri possono costituire ane la base per valutare lexperiencedi un artefao, ane peré, nonostante si basino su costrui teorici almeno in par-te diversi, alcune delle teorie e abbiamo analizzato risultano compatibili con questosema. La tenology acceptance model si basa sullutilità e sullusabilità percepita, enel suo modello esteso include la motivazione intrinseca (playfulness e piacevolezza).Lutilità percepita corrisponde al valore utilitaristico, la playfulness e la piacevolezza al
    • .. I MODELLI SOCIOCOGNITIVI NELLEXPERIENCE DESIGN valore intrinseco; lusabilità percepita è esplicitamente definita in termini di valutazio-ne della difficoltà duso (effort), e dunque al costo psicologico; come abbiamo visto, lacomputer anxiety e, in parte, lauto-efficacia tecnologica possono essere conceualmentelegati allautostima. I modelli basati sul conceo di flow tendono ad avere un potere esplicativo più limi-tato, in quanto si focalizzano quasi esclusivamente sul valore intrinseco del compito. Inquesta dimensione, però, offrono una buona base teorica e metodologica. Il goal directed design ha intuito da tempo la necessità di focalizzarsi su bisogni escopi degli individui. La distinzione fra scopi personali, scopi aziendali e scopi praticipermee di enfatizzare la co-esistenza di bisogni differenti, spesso ignorati ane nellouser centered design.Il valore utilitaristicoUn artefao ha un valore utilitaristico se i risultati del suo uso permeono ad un utente direalizzare un bisogno o uno scopo. Gli scopi, però, possono essere molteplici; lapprocciotradizionale si è focalizzato soltanto su quelli e Cooper, e Inmates are running theAsylum definisce scopi pratici, e e spesso rientrano nel cluster dei bisogni materiali.In realtà gli strumenti e utilizziamo hanno spesso finalità diverse: il cellulare rispondeprevalentemente ai bisogni relazionali: essere in una relazione, flirtare, mantenersi incontao con i membri del proprio gruppo. La connessione ad internet può rispondere abisogni di competenza e allo scopo di esplorazione, a bisogni relazionali. Lautomobilerisponde al bisogno di autonomia e a quello di auto-realizzazione, e così via.Utilità reale e percepita Lutilità di un artefao è, di per se, un aspeo oggeivo.Laeggiamento iniziale dellutente nei confronti dellartefao, però, viene guidato piùdallutilità percepita e dallutilità reale (Venkatesh, ``Determinants of Perceived Ea-se of Use: Integrating Control, Intrinsic Motivation, and Emotion into the TenologyAcceptance Model). Nel design di un artefao diventa dunque importante lavorare siasullaspeo dellutilità reale e di quella percepita. Lutilità reale può essere massi-mizzata araverso il coinvolgimento dellutente in un approccio partecipativo: definireassieme ai potenziali utenti quali funzionalità implementare permee di ridurre i costi(evitando di implementare funzioni poco utilizzate) e di aumentare la funzionalità reale. Per quanto concerne lutilità percepita, è utile adoare un approccio simile a quelloe, in ariteura dellinformazione, viene definito information scent (Chi, Pirolli ePitkow, ``e Scent of a Site: A System for Analyzing and Predicting Information Scent,Usage, and Usability of a Web Site; Chi et al., Using Information Scent to Model UserInformation Needs and Actions on the Web; Pirolli e Card, ``Information Foraging) ee nellinteraction design corrisponde alle affordance percepite introdoe da Norman,e psyology of everyday things.
    •  CAPITOLO . GLI ASPETTI MOTIVAZIONALIIl valore intrinsecoIl valore intrinseco è legato al piacere delluso dellartefao, a prescindere dagli effei edai risultati oenuti. Nella leeratura sugli aspei non funzionali dellexperience designci si focalizza principalmente sugli aspei emotivi ed estetici, identificando lexperiencedesign con lemotional design. Ma le teorie motivazionali ci suggeriscono di identificareane altri faori e possono concorrere in maniera sostanziale allesperienza duso diun artefao: gli interessi, il flusso oimale, i valori.Gli interessi Come abbiamo visto, gli interessi possono essere personali o situaziona-li, possono essere determinati da aspei emozionali, da valutazioni valoriali, da aspeicognitivi. Gli interessi costituiscono una motivazione intrinseca: una aività e corri-sponde ai miei interessi è intrinsecamente motivata (è interessante), e costituisce dunqueuna possibile componente non funzionale della valutazione soggeiva di un artefao. Gli utenti saranno portati ad avvicinarsi e ad utilizzare quegli artefai e corrispon-dono ai loro interessi personali. Nella fase di analisi basata sullo user centered design,dunque, sarà importante identificare gli interessi dei potenziali utenti, oppure segmen-tare quella popolazione i cui interessi corrispondono alla natura dellartefao.Nella definizione dei personaggi sarà importante identificare, in maniera empirica e rea-listica, gli interessi degli utenti. Un secondo aspeo, non meno importante, riguarda gli interessi situazionali, ovveroquei faori di contesto e possono aumentare o diminuire linteresse verso una aivi-tà: la rilevanza personale, la novità, il livello oimale di aività, la comprensibilità.esti faori possono contribuire allesperienza duso di un utente in una determinatacircostanza, e vanno dunque gestiti nella fase di analisi e di design.Il flusso ottimale Come abbiamo già soolineato nel paragrafo .., dalla teoria delflusso oimale emergono delle euristie di progeazioni capaci di migliorare il valoreintrinseco dellinterazione: obieivi iari, feedba immediato, difficoltà del compitoproporzionale alle capacità dellutente, controllo del sistema da parte dellutente.I valori I valori costituiscono uno dei faori più importanti nelle scelte e nei compor-tamenti degli individui; se lutente percepisce e luso di un artefao viola dei valori eritiene importanti, è molto probabile e si asterrà dalluso. Se, al contrario, percepiscee lartefao o il suo uso rispeanoe veicolano i suoi valori, risulterà probabilmentemolto più motivato ad utilizzarlo.Di nuovo, va tenuto conto di questi aspei sia in fase di analisi e di design e ditesting. In fase di analisi vanno identificati i valori della popolazione target, e vannodefiniti nella realizzazione delle personas. In fase di design i valori vanno rispeati, edin fase di test va valutato se inavvertitamente alcuni valori sono stati violati.
    • .. I MODELLI SOCIOCOGNITIVI NELLEXPERIENCE DESIGN LautostimaIl modello di Eccles e Wigfield, ``Motivational beliefs, values, and goals elenca la di-mensione dellautostima come uno degli aspei e entrano in gioco nella valutazionedi un compito. Il bisogno di autostima porta gli individui a due tipologie di compor-tamento antitetie: comportamenti di approccio, nelle circostanze in cui ritengono dipoter oenere dei risultati capaci di confermare la propria autostima, e comportamentidi evitamento nelle circostanze in cui, al contrario, temono un fallimento ed interpreta-no linsuccesso come una disconferma del proprio valore (Croer e Park, ``e CostlyPursuit of Self-Esteem).I comportamenti di evitamento possono influire in maniera importante sullutilizzo diuna tecnologia: come correamente osservano Cooper, Reimann e Cronin, About Face, ``non apparire stupido è uno dei bisogni più forti di un individuo, sia nel contestolavorativo e sociale e famigliare. Ecco e, se messo di fronte ad una tecnologia enon sa usare (o e percepisce di non saper usare), può decidere di allontanarsi e, sequesto non è possibile, può sviluppare dei sintomi di ansia o di rabbia.Progeare sistemi con un buon livello di usabilità (reale e percepita) è importante non so-lo per diminuire i costi cognitivi, ma ane per prevenire i comportamenti di evitamentoo le emozioni di ansia e di rabbia.I costiNellexperience design i costi sono di tipo cognitivo, emotivo e motivazionale. I costicognitivi si riferiscono al carico computazionale necessario ad utilizzare lartefao. Loscopo dellusabilità è quello di diminuire questi costi.La motivazione di un individuo nei confronti di un comportamento o un piano di azioneè legata, come abbiamo visto, a numerosi parametri: la rilevanza situazionale del biso-gno o dello scopo; la credenza e il piano di azione possa portare a risultati positivi perla realizzazione dello scopo; la credenza di avere le competenze e le risorse per portarea termine il piano dazione. Tue le variabili e incidono negativamente su questi fat-tori costituiscono un costo motivazionale, e può portare lindividuo ad abbandonare ilcompito o a dover investire una maggiore energia per portarlo a termine.Nella progeazione, è importante meere a disposizione dellutente mezzi capaci di aiu-tarlo a realizzare i suoi scopi, eliminando ambiguità funzionali, complicazioni, dilazionitemporali e riieste inutili di risorse cognitive e motivazionali... Affordances motivazionaliZhang, ``Motivational Affordances: Reasons for ICT Design and Use, ispirandosi almodello di Deci e Ryan, propone un elenco di affordances motivazionali di cui tenerconto nellinteraction design: • Supportare lautonomia • Promuovere la creazione e la rappresentazione dellauto-identità • Progeare il livello oimale di sfida
    •  CAPITOLO . GLI ASPETTI MOTIVAZIONALI • Offrire feedba tempestivi e positivi • Facilitare linterazione fra utenti • Rappresentare i legami sociali • Facilitare il desiderio di influenzare gli altri, e il desiderio di essere influenzati • Indurre emozioni positive, sia nel primo impao dellutente con lartefao e durante il corso dellinterazione.. Suggerimenti metodologiciLe osservazioni dei paragrafi precedenti costituiscono dei suggerimenti di caraere ge-nerale ed indicano una aitudine e il progeista dovrebbe assumere nel design diartefai cognitivi. Risulta però opportuno poter tradurre questi princˆ in linee guida ipidi tipo metodologico.I suggerimenti e seguono costituiscono soltanto un primo abbozzo.Analisi: personas e bisogniCome abbiamo visto i personaggi sono stati introdoi proprio dai proponenti del goal di-rected design, e sono dunque il deliverable e, in fase di analisi, meglio può riassumeregli aspei motivazionali degli utenti. Il nostro suggerimento è quello di considerare i bi-sogni e gli scopi come lelemento centrale nella costruzione dei personaggi, possibilmenteutilizzando lelenco suggerito nel paragrafo ... Per ogni personaggio stabilire il livelloe la modalità di realizzazione di scopi e bisogni, ed utilizzare i bisogni del personaggioprincipale nellanalisi dei requisiti.Analisi: definizione dei requisiti motivazionaliNella definizione dei requisiti degli utenti, elencare: . i requisiti funzionali: • requisiti funzionali materiali; • requisiti funzionali non materiali: bisogno di sicurezza, di relazione, di au- tostima, di realizzazione, di autonomia, di potere. . i requisiti non funzionali: • i requisiti per loimizzazione degli aspei contestuali degli interessi; • i requisiti legati ai valori degli utenti; • i principi progeuali suggeriti dalla teoria del flusso oimale; • i requisiti estetici e di enjoinment, e quelli e Rullo, ``e so qualities of interaction definisce so requirements.
    • .. I MODELLI SOCIOCOGNITIVI NELLEXPERIENCE DESIGN  . i requisiti finalizzati a preservare lautostima dellutente, a eliminare le possibili cause di non utilizzo, evitare quegli aspei dellartefao e possono innescare emozioni di ansia o di rabbia; . i requisiti di usabilità e quelli finalizzati a mantenere alta la motivazione dellu- tente.ProgettazioneLa progeazione deve naturalmente tener conto dei requisiti. • Priorizzare la progeazione ed implementazione di quelle funzioni e soddisfano i bisogni, materiali e non materiali, definiti dai requisiti. • Progeare ed implementare gli aspei autotelici, capaci di aumentare linteresse degli utenti (rilevanza, novelty, livello di aività, comprensibilità) e di innescare il flusso di esperienza oimale. • Progeare gli aspei estetici, seduivi e di divertimento; • Progeare interazioni e non innesino emozioni di frustrazione, ansia e rabbia.
    •  CAPITOLO . GLI ASPETTI MOTIVAZIONALI
    • Capitolo Lattenzione. Le teorie dellattenzione.. Definizione di attenzione Laenzione seleiva si riferisce allelaborazione differenziale di sorgen- ti simultanee di informazione[(Johnston and Dark, , pag. ). Laenzione seleiva è il processo grazie al quale un parte dellinforma- zione disponibile è selezionata da un array sensoriale per ulteriori elabora- zioni, in particolare per la ricognizione o per dei compiti mnemonici(Niebur, Ko and Rosin, ). Laenzione è un fenomeno e coinvolge il vissutoesperenziale di ogni individuo. Ognuno ha, almeno implicitamente, la sensazione divivere immerso in un ambiente formato da innumerevoli oggei. A questi oggei pos-siamo decidere di prestare, o meno, il nostro interesse; ma gli stessi oggei, grazie alleloro caraeristie di salienza, possono in quale modo imporsi al nostro interesse o,viceversa, possono mimetizzarsi. Noi tui abbiamo la capacità di ascoltare una persona fra molte e parlano contem-poraneamente: riusciamo a far emergere la sua voce e a portare in secondo piano le altre.Ma se qualcuna delle altre persone pronuncia il nostro nome essa si impone alla nostracoscienza: riusciamo ad accorgerci e si parla di noi ane se non stavamo ascoltando.E la tipica situazione nota come cotail party. Se iedessimo allipotetico uomo della strada una definizione di aenzione questiprobabilmente ne parlerebbe come della capacità di decidere quali parti del mondo (edei nostri stessi pensieri) far emergere a livello della coscienza. Una definizione nonmolto dissimile a quella data, un secolo fa, da William James: la mia esperienza è ciòa cui decido di prestare aenzione (citato in Bagnara, ). Deo in altri termini, sela coscienza è la nostra telecamera sul mondo laenzione è il regista e decide qualiinquadrature effeuare. 
    •  CAPITOLO . LATTENZIONE Il rapporto coscienza/aenzione ha condizionato il ruolo di questultima nella storiadella psicologia (Bagnara, pag. ). Nellera pionieristica della psicologia, durante il pe-riodo a cavallo fra il xix ed il xx secolo, la coscienza era considerata uno degli argomenticentrali della materia, ed al problema dellaenzione veniva di conseguenza aribuitamolta importanza. In seguito, con lavvento del comportamentismo, la coscienza venne considerata unassunto metafisico non solo inutile, ma addiriura dannoso e lo stesso conceo di aen-zione fu ripudiato in virtù degli assunti mentalisti e veicolava. ando il cognitivismorestituì dignità e ciadinanza al mentalismo si incominciò a parlare nuovamente di at-tenzione ed a studiare il fenomeno con i mezzi conoscitivi e, nel fraempo, erano statisviluppati. Oggi laenzione è uno degli argomenti traati non solo della psicologia genera-le, ma ane della neuropsicologia sperimentale, della neuropsicologia clinica, dallapsicofisiologia e dalla neurofisiologia (Johnston and Dark, , pag. ). Laenzione seleiva consiste nella capacità, da parte di un agente, di selezionare, inbase ad un quale criterio, un solo oggeo fra quelli presenti nel suo ambiente. Essa puòessere considerata un filtro e seleziona le informazioni in input e decide quali di que-ste debbano essere ulteriormente elaborate e quali, viceversa, debbano essere ignorate.Complementare allaspeo seleivo vi è il fenomeno della focalizzazione, e consistenella capacità di sooporre lo stimolo selezionato ad ulteriori elaborazioni. Nel para-grafo ci occuperemo dellaenzione seleiva, mentre il paragrafo introdurrà laenzionefocalizzata.. Le funzioni dellattenzione selettivaPer spiegare lesistenza ed il funzionamento del processo aentivo è necessario rispon-dere alle seguenti domande: . a e cosa serve il filtro, ovvero per quale motivo è necessario eliminare parte dellinformazione disponibile; . dovè collocato allinterno del flusso; . comè fao e come funziona; . in base a quali criteri seleziona le informazioni. Le questioni sono fra loro collegate: non è possibile, ad esempio, pensare e laselezione dellinformazione si basi su criteri semantici se si colloca il filtro in uno stadioprecedente lanalisi semantica. Nelle fasi preaentive della percezione lagente elabora tua linformazione in arrivonei propri canali sensoriali, indipendentemente dal numero di oggei percepiti. Nellefasi postaentive, viceversa, lagente elabora soltanto i dati riguardanti loggeo selezio-nato. Il primo tipo di operazioni è compiuto in parallelo, in quanto alcune operazionisono effeuate contemporaneamente nei confronti della rappresentazione di innumere-voli oggei; le elaborazioni postaentive sono, viceversa, seriali, poié si applicano ad
    • .. LE FUNZIONI DELLATTENZIONE SELETTIVA un solo oggeo alla volta. La perdita di informazione costituisce sicuramente uno svan-taggio in quanto, potendo, sarebbe meglio poter elaborare in maniera completa tui i datiin ingresso. Per capire a e cosa serve laenzione seleiva è necessario allora iedersiperé lelaborazione smee, ad un certo punto, di funzionare in parallelo elaborandotue le informazioni in ingresso. Lelaborazione delle informazioni può avvenire in due modi: • nellelaborazione parallela tui i dati vengono computati contemporaneamente da un numero di unità di elaborazione pari almeno al numero di informazioni da elaborare; • nellelaborazione seriale i dati vengono invece computati uno alla volta (od un gruppo alla volta). Usando uno stesso tipo di unità di elaborazione lelaborazione parallela è banalmentepiù potente di quella seriale, in quanto la capacità computazionale di molte unità di ela-borazione è almeno pari alla capacità di una sola unità di elaborazione. In genere, però, leunità di elaborazione tipie delle ariteure parallele sono meno potenti delle unità dielaborazione tipie delle ariteure seriali. In questo caso è più difficile stabilire qualesia lariteura più appropriata per compiere una data operazione. Nel caso si debba-no compiere operazioni molto semplici e fra loro non ordinate (e dunque non vincolatead una precisa sequenza) unariteura parallela appare più appropriata. alora leoperazioni da compiere debbano essere eseguite in una precisa sequenza lariteuraparallela è superflua, in quanto in ogni istante t un solo elaboratore può operare. a-lora le operazioni possano essere eseguite solo da unità di elaborazione molto potentilariteura parallela può rivelarsi utile ma eccessivamente costosa in termini di po-tenza computazionale. Un primo svantaggio nellelaborazione contemporanea di tuele informazioni disponibili può dunque consistere nelleccessivo carico computazionalee una simile operazione comporta. Un secondo tipo di problemi legati alle ariteure parallele è dato dalla possibilitàe sorgano delle interferenze fra i processi o fra le rappresentazioni. Vi è uninterferenza fra i processi qualora il compimento di unoperazione da partedi una unità compromea in quale modo la possibilità, da parte di unaltra unità, dicompiere in maniera correa il compito e era tenuta ad eseguire. Se consideriamo, unpoco impropriamente, i due muscoli antagonisti di un arto come due unità di elaborazio-ne, ci accorgiamo e essi non possono operare contemporaneamente, pena linefficaciadelle loro azioni. E dunque necessaria, per il loro correo funzionamento, la presenza diun meccanismo (una specie di semaforo) e decida quale dei due muscoli debba essereaivato. Linterferenza a livello di rappresentazioni è possibile (ed addiriura frequente) qua-lora lelaborazione parallela operi su informazioni codificate in maniera distribuita. Inquestultimo caso, infai, la codifica contemporanea di due o più dati può portare adeffei di sovrapposizione e dunque ad una perdita dellinformazione. La serializzazionedellelaborazione potrebbe dunque avvenire per ovviare a questultimo possibile proble-ma. E utile soolineare come, in questo caso, lelaborazione continui ad essere parallelama avvenga sooponendo ad analisi un solo oggeo alla volta.
    •  CAPITOLO . LATTENZIONE Labbandono di unelaborazione parallela a favore di una di tipo seriale può dunqueessere dovuta ai seguenti motivi: . Il primo vincolo può essere legato alle unità di elaborazione: se il numero delle unità è inferiore al numero di dati da elaborare, tali dati non potranno essere elaborati contemporaneamente. I personal computer, ad esempio, dispongono di una sola unità di elaborazione, e riescono dunque a fare unoperazione alla volta (ane se a velocità elevatissime). esto verrà definito il problema delle risorse limitate. . Il secondo vincolo può sorgere a livello del processo, nel momento in cui alcu- ne operazioni sono fra loro incompatibili, oppure producono risultati opposti. In questo caso è necessario e lelaboratore compia una scelta fra le operazio- ni potenzialmente eseguibili. esto verrà definito il problema del conflio della risposta. . Il terzo vincolo può sorgere a livello della rappresentazione ed è noto in leeratu- ra come binding problem (Hinton, McClelland and Rumelhart, , pag. ): il binding problem sorge qualora il campo receivo di un neurone abbia una dimen- sione tale da poter percepire simultaneamente più di un oggeo, e dunque vi sia la possibilità e la codifica di due o più elementi possa causare delle interferenze; in questo caso è necessario e gli elementi siano rappresentati uno alla volta in un processo di tipo seriale. Una teoria dellaenzione si pone, come obbieivo, di spiegare il motivo e sta allabase dellelaborazione seriale delle informazioni. Abbiamo delineato tre possibili moti-vi: risorse limitate, conflio nelle risposte, conflio nella codifica (o binding problem).Analizzeremo ora tre classi di teorie dellaenzione: la teoria dellaenzione per risor-se limitate, la teoria dellaenzione per conflio delle risposte, e la features integrationtheory (e, per amore di simmetria, potremmo definire la teoria dellaenzione perconflio nella codifica)... Le teorie dellattenzione per risorse limitateSecondo la prima ipotesi la mente funziona, ad un certo punto, in maniera sequenzia-le poié le unità di elaborazione sono insufficienti ad elaborare tue le informazionicontemporaneamente: Limmagine dellaenzione come uno sforzo mentale deriva dallassun- zione comune e le capacità di elaborazione di quale meccanismo cen- trale siano limitate(Johnston and Dark, , pag. ); ando le computazioni eseguite dal cervello sono faticose, nel senso e elementi esterni competono per una risorsa comune a capacità limitata, gli psicologi etieano questi elementi come riiedenti aenzione(Posner and Presti, , pag. ).
    • .. LE FUNZIONI DELLATTENZIONE SELETTIVA  Nonostante sia iaro e il parallelismo sia necessario per processare il massiccio numero di dati e rappresentano linput visivo in un lasso di tempo relativamente breve, il parallelismo completo non è possibile, poié riiede troppi processori e connessioni. Piuosto, bisogna trovare un com- promesso […] Un mezzo per implementare questo compromesso è di pro- cessare tui i dati in parallelo nei primi stadi della visione, e poi selezionare parte dei dati disponibili per lulteriore elaborazione dei livelli successivi. A questa serializzazione della computazione verso i livelli di elaborazione più alti ci si riferisce con il nome di aenzione.(Sandon, ). Lipotesi delle risorse limitate è stata presentata per prima se non altro per motivi sto-rici: Broadbent formulò la prima teoria moderna dellaenzione proprio muovendo daquesta idea (Bagnara, , pag. ). Il modello di Broadbent suggeriva e linformazio-ne di ogni canale fosse inizialmente processata in parallelo, ma ad un certo punto conver-gesse in un dispositivo a capacità limitata (un collo di boiglia) deputato allidentificazio-ne degli stimoli e allelaborazione semantico, operazioni ritenute computazionalmentepesanti. La teoria del collo di boiglia supponeva e la selezione aenzionale fosse un filtro,di tipo tuo-o-nulla, localizzato negli stadi iniziali dellelaborazione, e e operasse inbase a criteri di tipo fisico quali la locazione spaziale, il colore, la luminosità. Si rite-neva infai e lelaborazione dei dati di tipo fisico (fra cui la localizzazione spaziale)fosse precedente allanalisi semantica, e veniva considerata posteriore e computazio-nalmente pesante. Una selezione precedente lanalisi semantica (lipotesi early selection)sollevava dunque il sistema dallonere di un lavoro troppo gravoso. Alcuni esperimenti (ascolto dicotico, effeo Stroop) dimostrarono e lipotesi delfiltro tuo-o-nulla era falsa, poié si scoprì e le informazione presentate nel canale onella modalità disaesi venivano comunque elaborate addiriura al livello semantico. Un ipotesi più morbida fu presentata da Treisman nel  ed acceata dallo stessoBroadbent: questo modello assumeva e sia i canali aesi e disaesi fossero proces-sati, ma e il segnale, nel canale disaeso, fosse in quale misura aenuato. esta formulazione riusciva a tenere conto dei dati sperimentali e misero in dif-ficoltà il modello precedente, ma veniva meno al principio delleconomicità, in quanto,come soolineato da Norman (cit. in Bagnara, pag. ), la riduzione del peso sullelabo-ratore centrale determinata dalla aenuazione di alcuni canali è effimera, poié tui isegnali in arrivo devono essere comunque elaborati. La teoria dellaenzione per risorse limitate si fonda su alcune assunzioni piuostoforti sullariteura ed organizzazione dellelaborazione (Allport, , pag. ). Neverranno qui elencate alcune e ne verrà analizzata la validità. • Lassunzione secondo cui lelaborazione dellinformazione segua una sequenza li- neare, ordinata ed unidirezionale di operazioni e vanno dallinput sensoriale alle risposte motorie esplicite, piuosto e, ad esempio, operare araverso vie mul- tiple, parallele e magari reciproe. Solo in una singola serie, lineare e ordinata di operazioni di elaborazione possiamo determinare con certezza quali operazioni sono precedenti e quali successive.
    •  CAPITOLO . LATTENZIONE • Lassunzione e lelaborazione degli aributi fisici di caraere spaziale sia prece- dente allelaborazione degli aributi categorici o semantici. • Lassunzione e vi sia un solo locus dellaenzione seleiva, collocato fra lelabo- razione fisica e quella semantica (early selection) e un unico ed uniforme processo computazionale, e e esista, nel cervello, un sistema centrale unitario, di capacità limitata, e può essere bypassato solo dalle operazioni automatie. Allport analizza tali assunzioni e le verifica sulla base di alcuni dati. La prima as-sunzione, secondo cui lelaborazione dellinformazione visiva avviene secondo una se-quenza lineare, streamente seriale, totalmente ordinata ed unidirezionale è smentitada numerose osservazioni di caraere neuroanatomico: • Non è seriale ma avviene araverso almeno due vie di elaborazione parallelo: – un sistema ventrale, e include buona parte del lobo temporale inferiore, cruciale per i processi di identificazione degli oggei; – un sistema dorsale e proiea verso la corteccia parietale posteriore ed è essenziale per la visione spaziale e la coordinazione visuomotoria. • Non è unidirezionale: il numero dei collegamenti baward è quasi equivalente a quello delle connessioni forward. • Non è streamente sequenziale: ogni area implicata ha dei legami direi con i sistemi motori, e laivazione di ogni area corticale può indurre una disposizione comportamentale allazione, saltando dunque le sequenze successive (o presunte tali). La presenza di due vie visive parallele, luna deputata allanalisi spaziale, laltra al-lidentificazione delle caraeristie degli oggei, rende obsoleta lidea e la codificaspaziale sia in quale modo precedente ad altri tipi di codifica, di tipo categoriale esemantico. Al contrario, la codifica di relazioni visuospaziali e la modulazione aenzio-nale a tali rappresentazioni avviene a differenti livelli di elaborazione visivo e controllovisuomotorio. Infine lidea di un unico centro aentivo sembra contraddea dal fao e la mo-dulazione aenzionale seleiva di tipo spaziale è stata riscontrata in molteplici locianatomico-funzionali, fra i quali i sistemi corticali e subcorticali implicati in funzionidi caraere premotorio. Il problema del locus dellaenzione seleiva nel processo computazionale è statoposto in maniera semplicistica, ritenendo e tuo ciò e ha a e fare con la dimen-sione spaziale avvenga nei primi stadi di computazione: le dimostrazioni sperimentalidellinfluenza della componente spaziale sullefficienza della selezione visiva venivanoconsiderate una conferma dellipotesi dellearly selection. Va invece soolineato come la rappresentazione spaziale dellambiente implii unaserie di operazioni piuosto complesse. Molti dei fenomeni visivi proposti quali indica-tori della cosiddea early selection possono essere dunque ridefiniti, più precisamenteè più appropriatamente, semplicemente quali indicatori di selezione spaziale, selezionee non necessariamente deve avvenire ai primi stadi dellelaborazione. esto fao
    • .. LE FUNZIONI DELLATTENZIONE SELETTIVA pone però dei problemi alle teorie delle risorse limitate, e postulano e la selezioneavvenga precocemente nel corso dellelaborazione. Lipotesi delle risorse limitate non è dunque sufficiente a spiegare tui i fenomenicollegati allaenzione seleiva. esto non significa comunque e sia del tuo falsa.Nella situazione del cotail party, ad esempio, prestare aenzione a più persone è uncompito e sicuramente va oltre le capacità computazionali di una persona, ane senzainvocare problemi di interferenza... Teorie dellattenzione per conflitto della rispostaUna spiegazione alternativa dellaenzione seleiva postula e lelaborazione sequen-ziale sia necessaria in quanto alcune operazioni risultano in conflio fra di loro e dunquesia necessario scegliere quale operazione effeuare. Le teorie e spiegano laenzio-ne in questi termini vengono definite teorie della selezione per conflio della risposta(Bagnara, pag. ). La principale teoria elaborata allinterno di questo approccio è la teoria premoto-ria dellaenzione spaziale. Secondo tale teoria lo scopo fondamentale dellaenzioneconsiste nella scelta di un azione specifica direa verso un dato oggeo, piuosto ela selezione di un singolo stimolo fra i molti presenti nellambiente. Le assunzioni piùimportanti della teoria premotoria sono le seguenti: La programmazione degli ai motori e dei movimenti presuppone la localizzazionedegli oggei nello spazio. Le aree in cui vi è rappresentazione spaziale sono coinvolte negli aspei spaziali dellaprogrammazione motoria. Differenti tipi di azione implicano differenti tipi di codifica delle relazioni spaziali:i movimenti oculari necessitano di rappresentazioni retinotopie dello spazio distale,mentre i movimenti di prensione (reaing) presuppongono una codifica centrata sulcorpo e/o sullarto dello spazio prossimale. Una stessa area può essere coinvolta in molteplici funzioni psicologie quali la rap-presentazione spaziale, laenzione seleiva spaziale e la programmazione dei movi-menti (Rizzolai and Gallese, ). Laenzione spaziale può essere prodoa da ognuna delle mappe e codificanolo spazio, in quanto i meccanismi aentivi sono intrinseci alle mappe semantie edipendono dal programma motorio sviluppato. Non esistono entità simili a circuiti di aenzione seleiva definiti come entità ana-tomie separate dalle mappe spaziali: laenzione spaziale è una conseguenza della fa-cilitazione dei neuroni nelle mappe pragmatie spaziali. La facilitazione dipende dallapreparazione ad eseguire movimenti codificati in forma spaziale e direi ad uno scopo. La selezione e la programmazione di un piano motorio produce automaticamenteuno spostamento dellaenzione verso i seori spaziali dove lazione deve essere esegui-ta. Nella teoria premotoria le mappe spaziali codificano non solo la locazione degli og-gei nellambiente, ma ane la loro la valenza pragmatica, ovvero la possibilità di com-piere, verso tali oggei, determinate operazioni. Le mappe spaziali vengono per questodefinite mappe pragmatie (Rizzolai, Riggio and Sheliga, , pag. ).
    •  CAPITOLO . LATTENZIONE.. La features integration theorySecondo la features integration theory la necessità di ricorrere allaenzione seleivaspaziale deriva da unambiguità potenziale della codifica e può avvenire nelle reti pa-rallele quando viene codificato più di uno stimolo. In tali reti, infai, il campo receivodelle unità può avere unestensione tale da percepire simultaneamente più stimoli, cau-sando problemi di interferenza. Laenzione viene dunque invocata, in questa teoria,per risolvere il binding problem. Nel modello proposto da Treisman e colleghi gli aributi fisici sono codificati in pa-rallelo, automaticamente già nei primi stadi di elaborazione visiva, mentre gli oggeivendono identificati soltanto in un secondo momento e con lintervento dellaenzio-ne seleiva. Il modello assume e la scena visiva sia inizialmente codificata in base adifferenti dimensioni (colore, orientamento, frequenza spaziale, lucentezza, direzione dimovimento). Lelaborazione seriale diviene necessaria al fine di ricombinare tali rappre-sentazioni separate e per assicurare la correa sintesi di aributi per ogni oggeo in unascena complessa. Ogni aributo presente nella stessa locazione aentivamente selezio-nata viene combinato per formare un oggeo unitario (Treisman and Gelade, , pag.).. Le vie di elaborazione visiveNel cervello dei primati vi sono due meccanismi paralleli di elaborazione degli inputvisivi: • un meccanismo deputato allidentificazione degli oggei, indipendentemente dal- la loro posizione (via del what); • un meccanismo deputato alla localizzazione degli oggei, indipendentemente dai loro aributi fisici (via del where). La possibilità, da parte del meccanismo di identificazione, di ignorare le informazionirelative alla posizione spaziale delloggeo costituisce uno dei principali vantaggi delladivisione dei compiti. Nei compiti di identificazione, apprendimento, riconoscimentoe classificazione è necessario infai disporre di una codifica centrata sulloggeo, taleda poter disporre di valori costanti di forma, dimensione e colore indipendentementedalle condizioni di contorno e, soprauo, invariante rispeo alla posizione nello spaziotridimensionale ed a quella della proiezione retinica (Desimone and Ungerleider, ,pag. ; Goodale and Milner, , pag. ). Un mezzo per oenere linvarianza spazialeè quello di ampliare il campo receivo delle cellule coinvolte: È significativo come, in virtù di campi receivi estremamente larghi, i neuroni dellarea temporale inferiore (it) sembrino capaci di assicurare le basi neuronali del fenomeno noto come equivalenza degli stimoli alla trasla- zione retinica, ovvero la capacità di riconoscere uno stimolo come identico a prescindere dalla sua posizione nel campo visivo(Mishkin, Ungerleider and Mao, , pag. ).
    • .. LE VIE DI ELABORAZIONE VISIVE  Lungo la via del what vi sono delle unità, seleive verso determinati aributi fisici,con campi receivi e possono includere un intero emicampo visivo. esto tipo dicodifica, estremamente efficiente, comporta però degli svantaggi: se molti stimoli fisi-ci sono presenti nel campo visivo, alcuni campi receivi risieranno di percepire piùoggei ed il paern di aività di tali unità non riuscirà a discriminare fra le possibilicombinazioni di aributi presenti (Hinton, McClelland and Rumelhart, , pag. ).Affiné la codifica sia correa il diametro dei campi receivi devessere non più ampiodello spazio e intercorre fra i vari oggei. In caso contrario, sarà necessario diminuireil campo receivo dei neuroni, perdendo però leffeo di invarianza spaziale. Lunicomezzo per salvare capra e cavoli è quello di rendere possibile una contrazione dinamicadel campo receivo delle cellule. Lipotesi può sembrare assurda ma, come vedremo neiprossimi capitoli, è proprio questo lo stratagemma utilizzato, reso possibile proprio ara-verso laenzione seleiva spaziale (Moran and Desimone, ; Desimone, Wessinger,omas and Sneider, ). Secondo la features integration theory laenzione seleiva spaziale ha il compito didisambiguare, nel corso del processo di identificazione, le informazioni relative agli at-tributi fisici degli oggei simultaneamente presenti nel campo visivo, rendendo in questomodo possibile lintegrazione delle caraeristie fisie degli stimoli. Ciò consentireb-be di superare i problemi di identificazione collegati al tipo di codifica delle informazionilungo la via del what. Nella generazione dei movimenti saccadici laccuratezza del movimento può esseredrammaticamente danneggiata dalla presenza di un distraore localizzato vicino allostimolo bersaglio. esto effeo, noto in leeratura come effeo gravità (Sparks, Lee,Rohrer, ), è dovuto al tipo di codifica degli stimoli nel collicolo superiore. In questa-rea subcorticale, infai, i neuroni presentano campi receivi ampi e lesaa locazionedi uno stimolo può essere inferita soltanto in base alla popolazione di neuroni e co-stituiscono la mappa. La presenza del distraore modifica il paern di aivazione dellarete ed il veore calcolato andrà a cadere nel punto medio fra i due stimoli. In questocaso, dunque, il problema dellinterferenza nella codifica emerge non a livello dellidenti-ficazione degli stimoli ma a quello della loro localizzazione, danneggiando laccuratezzadella programmazione motoria. Il filtro aentivo ha dunque ane lo scopo di eliminarelinterferenza causata dagli stimoli distraori nella programmazione di ai motori eimplicano una precisa localizzazione degli oggei. esta descrizione del fenomeno hail pregio di meere in risalto i punti in comune fra la teoria dellaenzione per conflionella codifica e teoria dellaenzione per conflio nella risposta... Lattenzione focalizzataNel presente lavoro si prenderà in considerazione quasi esclusivamente laenzione se-leiva; laenzione focalizzata costituisce laltra faccia del processo aentivo: si selezio-na un oggeo per focalizzare su di questo la propria aenzione. Laenzione focalizzataconsiste nella capacità di elaborare ulteriormente ed in maniera migliore linformazioneselezionata. Una simile definizione è però ambigua, in quanto ulteriormente ed in manie-ra migliore non sono sinonimi. Con letiea di aenzione focalizzata si accomunano,dunque, due processi differenti:
    •  CAPITOLO . LATTENZIONE • la possibilità di sooporre gli oggei selezionati ad elaborazioni non disponibili nelle fasi preaentive del processo: identificazione o programmazione di azioni nei loro confronti; • la possibilità di operare, verso gli oggei o le aree spaziali selezionate, in maniera più efficace, araverso una detezione più veloce, migliore capacità discriminativa od una più alta predisposizione alla risposta. E interessante notare come questi vantaggi non si riferiscono alle operazioni sequenziali ad alto livello quanto ai processi elementari computati in parallelo, ovvero quelli e la teoria del collo di boiglia definirebbe preaentivi. Araverso la selezione di un oggeo è possibile compiere, nei suoi confronti, ope-razioni seriali di alto livello. Araverso la selezione di unarea spaziale è possibile av-vantaggiare gli oggei localizzati in tale area ane nellelaborazione in parallelo deglistimoli. In maniera simile araverso la selezione di un aributo fisico è possibile aumen-tare la salienza di quegli oggei e dispongono di tale aributo. Laenzione spazialeha dunque non solo il compito di affrontare i problemi relativi allinterferenza della co-difica nei processi di identificazione e programmazione motoria, ma può essere invocataane allo scopo di migliorare lelaborazione degli stimoli e cadono in una specificaarea spaziale.. ConclusioniIn questo capitolo abbiamo dato alcune definizioni di aenzione seleiva: . Laenzione seleiva consiste nella capacità, da parte di un agente, di selezionare, in base ad un quale criterio, un solo oggeo fra quelli presenti nel suo ambiente. . laenzione seleiva è linterfaccia fra unelaborazione di tipo parallelo ed una di tipo seriale. . laenzione seleiva è un filtro e seleziona un oggeo a scapito di altri; La seconda e la terza definizione sono fra loro complementari: il passaggio da une-laborazione parallela a quella seriale implica una scelta dellinformazione e verrà ul-teriormente computata e, di conseguenza, la necessità di escludere altre informazionidallaccesso. La prima definizione coglie invece un aspeo differente del fenomeno:data limpossibilità di processare tuo contemporaneamente stabilisce e lagente hacomunque, entro certi limiti, la capacità di decidere a quali oggei prestare aenzione.esta assunzione verrà analizzata nei prossimi capitoli. Sono state brevemente discussi tre gruppi di teorie e sono state avanzate per spie-gare gli scopi dellaenzione. La teoria delle risorse limitate è legata soprauo agliaspei semantici dellelaborazione e, pertanto, in questo lavoro non verrà ulteriormentepresa in considerazione. Ci si occuperà, invece, in maniera abbastanza approfondita,degli altri due gruppi di teorie: conflio nelle risposte ed interferenza nella codifica. Va-le comunque la pena di ricordare e le tre diverse spiegazioni non sono mutualmenteescludentisi ma e, piuosto, sono fra loro complementari. La teoria delle risorse limi-tate può spiegare alcuni fenomeni relativi alle operazioni di tipo semantico, la features
    • .. CONCLUSIONI integration theory può interpretare alcuni importanti fenomeni e emergono nei com-piti di identificazione mentre la teoria premotoria può essere invocata nella descrizionedella programmazione degli ai motori.
    •  CAPITOLO . LATTENZIONE
    • Capitolo La rappresentazione delleinformazioni visiveNel presente capitolo verranno descrie le strategie di codifica dellinformazione visiva.Una correa identificazione dei tipi di rappresentazione è centrale in ogni teoria com-putazionale (Marr, , pag. ). Nel caso del processo di selezione dellinformazionevi è un ulteriore motivo di interesse dovuto al fao e il meccanismo aentivo vieneinvocato proprio per risolvere alcuni conflii e possono sorgere nella codifica delleinformazioni visive. In questo capitolo verranno traati i seguenti argomenti: • gli aspei formali della rappresentazione spaziale; • le mappe di salienza e le mappe pragmatie; • il problema delle coordinate di riferimento nelle mappe spaziali.. Gli aspetti formali delle rappresentazioni spazialiUna rappresentazione è un sistema formale il cui scopo è quello di rendere esplicito unospecifico insieme di informazioni (Marr, , pag. ). La scelta della funzione di codifica è strategica, in quanto ogni particolare rappre-sentazione rende certe informazioni esplicite a scapito di altre e vengono lasciate sullosfondo e possono essere difficili da recuperare (Marr, , pag. ). In termini computazionali la rappresentazione avviene araverso una funzione emappa il mondo rappresentato in un mondo rappresentante (Rumelhart e Norman, ,pag. ). Per determinare formalmente una rappresentazione è necessario rendere espli-citi alcuni aspei (Palmer, cit. in Rumelhart e Norman, , pag. ) : . le caraeristie del mondo rappresentato; . le caraeristie del mondo rappresentante; . una definizione delle proprietà del mondo rappresentato e vengono codificate; 
    •  CAPITOLO . LA RAPPRESENTAZIONE DELLE INFORMAZIONI VISIVE . una descrizione degli aspei del mondo rappresentante e sono utilizzate nella codifica; . la definizione della corrispondenza fra i due mondi... Diversi tipi di mappaUna rappresentazione può codificare non solo le caraeristie proprie degli oggei delmondo rappresentato, ma ane i rapporti e intercorrono fra gli oggei stessi. Nellarappresentazione del mondo fisico, ad esempio, è possibile preservare le relazioni di ca-raere topologico: per fare questo è sufficiente e i rapporti spaziali e intercorronofra gli oggei vengano mantenuti nella codifica. Vengono definite mappe le rappresen-tazioni e conservano i rapporti topologici (e, talvolta, metrici) fra gli oggei del mondorappresentato. Una rappresentazione topologica è possibile ane nel sistema nervoso. In questocaso la mappa è data da un insieme di neuroni organizzati in una matrice bidimensionale;i campi receivi delle unità sono organizzati in modo e neuroni adiacenti hanno campireceivi adiacenti, e la locazione spaziale degli stimoli viene rappresentata araverso lalocazione fisica delle cellule. Le mappe presenti nelle aree corticali e subcorticali possono essere raggruppate indue tipologie: • le mappe perceive o sensoriali; • le mappe motorie. Nelle mappe perceive vengono codificati i segnali provenienti dal mondo esternoaraverso gli organi di senso. Le relazioni topologie vengono mantenute in quantoad ogni neurone di tale regione corrisponde unarea spaziale, dea campo receivo, elariteura della regione è tale e, a neuroni adiacenti, corrispondono campi receivispazialmente vicini. Le mappe perceive seleive nei confronti degli aributi fisici sonodefinite mappe degli aributi (features map: Treisman, ). Nella terminologia diTreisman lunione delle mappe degli aributi è definita master map (Treisman, ). Nelle mappe motorie vengono invece codificate le azioni od i movimenti di cui lor-ganismo è capace. In questo caso sono le proiezioni dei neuroni ad essere organizzatetopologicamente, in quanto a neuroni adiacenti corrispondono movimenti simili. Gliai motori possono essere codificati a diversi livelli di astrazione: nelle regioni periferi-e le mappe codificano i movimenti muscolari, mentre nelle aree più centrali la codificaavviene ad un livello più astrao, ad esempio araverso una rappresentazione veoriale. Nel cervello vi sono, però molte mappe premotorie e codificano ane stimoli per-ceivi, e dunque possono essere più propriamente definite mappe perceivo-motorie.Rizzolai e colleghi definiscono queste rappresentazioni come mappe pragmatie (Riz-zolai, Riggio and Sheliga, , pag. ), in quanto la salienza della rappresentazionedipende dalla possibilità di operare, verso quelloggeo, determinate operazioni.
    • .. LA CODIFICA DELLE INFORMAZIONI NELLE DUE VIE DI ELABORAZIONE . La codifica delle informazioni nelle due vie di elabo- razioneLo scopo dei primi stadi di elaborazione visivi è quello di ricostruire e localizzare gli og-gei partendo dalla proiezione bidimensionale fornita dalla retina. La percezione visivaassolve dunque una duplice funzione (De Yoe and Van Essen, , pag. ): • il processo di identificazione degli oggei, finalizzato alla codifica delle proprietà fisie globali degli oggei, in maniera indipendente rispeo alle condizioni locali dellimmagine proieata sulla retina (Desimone and Ungerleider, , pag. ); • il processo di analisi delle relazioni spaziali fra gli oggei e fra le componen- ti di un oggeo, araverso una mappatura topologica dellambiente circostan- te, espresso in coordinate indipendenti dalla posizione dei receori (ovvero non retinocentrie). Gli aributi sensoriali (sensory cue) sono dati da quelle informazioni presenti nel-limmagine e possono essere estrae araverso unelaborazione locale e contribuisco-no alla percezione od al comportamento guidato dalla visione (De Yoe and Van Es-sen, , pag. ): il contrasto spaziale, la velocità retinica, la disparità binocularee lorientamento bidimensionale. A partire da queste informazioni il meccanismo visivo ricostruisce le informazionirelative alle caraeristie fisie degli oggei percepiti, ovvero gli aributi fisici (percei-ved aributes, De Yoe and Van Essen, , pag. ): forma, colore, trama, luminosità,grado di trasparenza, rigidità, estensione spaziale, inclinazione, posizione, traieoria espin (rotazione delloggeo su se stesso). Lo scopo dei primi stadi di elaborazione visivo è quello di ricostruire, partendo dagliaributi sensoriali, gli aributi fisici degli oggei percepiti; tali informazioni sono suc-cessivamente utilizzate nei processi di identificazione e localizzazione. La successionedi elaborazione è la seguente: attributisensoriali ⇒ attributif isici ⇒ identif icazione, localizzazione. Lelaborazione dellinput visivo araverso due meccanismi distinti per la localizza-zione e lidentificazione comporta alcuni notevoli benefici. Paradossalmente, il van-taggio maggiore consiste nella possibilità, da parte di ognuno dei due meccanismi, diignorare le informazioni pertinenti laltro: • la rappresentazione nella via di elaborazione spaziale rende equivalenti oggei fisicamente diversi nei confronti dei quali sia possibile compiere operazioni simili; • la rappresentazione adoata nel meccanismo di identificazione, viceversa, poten- do ignorare le informazioni relative alla localizzazione di un oggeo riesce ad oenere leffeo di invarianza spaziale: due oggei fisicamente uguali sono rap- presentati in maniera identica nonostante la loro immagine possa essere proieata verso aree retinie diverse. Nei compiti di identificazione, apprendimento, riconoscimento e classificazione ènecessario disporre di una codifica centrata sulloggeo, tale da poter disporre di valoricostanti di forma, dimensione, colore indipendentemente dalle condizioni di contorno
    •  CAPITOLO . LA RAPPRESENTAZIONE DELLE INFORMAZIONI VISIVEe, soprauo, invariante rispeo alla posizione nello spazio tridimensionale ed a quelladella proiezione retinica (Desimone and Ungerleider, , pag. ; Goodale and Milner,, pag. ). Il meccanismo di identificazione visiva ha il compito di costruire unasimile rappresentazione a partire dagli aributi fisici, e lungo la via di elaborazione visono dunque delle unità seleive verso tali aributi e capaci di invarianza spaziale. Taleeffeo è oenuto, come abbiamo visto nel precedente capitolo, araverso neuroni concampo receivo molto ampio. Nei compiti di programmazione degli ai motori è invecenecessario disporre di una codifica di quaro tipi di aributi: • il locus spaziale ove loggeo è collocato; • lestensione spaziale delloggeo • la salienza delloggeo; • la valenza pragmatica, ovvero la possibilità di compiere, verso quelloggeo, de- terminate operazioni. La localizzazione e lestensione spaziale degli oggei sono codificate nella localizza-zione ed estensione delle proiezioni neurali. Gli indici di salienza e di valenza pragmaticapossono essere collassati in un unico valore e rappresenti la combinazione (o megliola congiunzione) dei due termini. In questo caso lindice salienza * valenza pragmati-ca è codificato dallintensità di aivazione delle cellule dellarea occupata dalloggeo.Utilizzeremo il termine mappa di salienza nei contesti in cui lelaborazione non facciaesplicitamente uso di informazioni di caraere pragmatico. Mentre nel modulo di identificazione vengono eliminati tui gli indici di carat-tere spaziale nelle mappe pragmatie sono le caraeristie quali colore, forma odinclinazione ad essere perse, rendendo di fao impossibili operazioni di identificazione.. Il problema delle coordinateLe rappresentazioni topologie codificano delle relazioni spaziali e intercorrono fraun osservatore e gli oggei presenti nel suo ambiente. Comè noto una locazione spazialenon può essere determinata in termini assoluti, ma è necessario adoare delle coordinatedi riferimento. Le rappresentazioni spaziali collocate lungo i primi stadi dellelaborazione visivosono codificate in base a coordinate retinocentrie: lorigine del piano è collocata alcentro della fovea. Negli stadi successivi del processo risulta però più appropriata unarappresentazione dello spazio centrata su coordinate diverse: la rappresentazione spaziale nella modalità uditiva è verosimilmente centrata sulcapo: in questo caso lasse verticale del piano corre lungo la linea sagiale del capo; • la rappresentazione proprioceiva del corpo è centrata lungo la linea sagiale del tronco; • nelle aree deputate alla programmazione motoria degli arti la rappresentazione spaziale è centrato sullestremità dellarto;
    • .. IL PROBLEMA DELLE COORDINATE  • dati di caraere clinico e considerazioni di caraere computazionale lasciano sup- porre esistano ane rappresentazioni dello spazio centrate sugli oggei dellam- biente. La presenza di rappresentazioni topologie basate su coordinate diverse da quelledegli oci è confermata da dati clinici su pazienti con sindrome di neglect (Bisia,Capitani and Porta, ) e da dati neurofisiologici (Andersen, Essi and Siegel, ;Jay and Sparks, ). Una mappa bidimensionale può essere metricamente definita da un piano cartesiano.Al fine di identificare univocamente la posizione di un punto in un piano è necessarioadoare un sistema di coordinate; su di un piano tale sistema è costituito da due veorifra loro non collineari (per comodità si scelgono, solitamente, veori fra loro ortogonali),e costituiscono gli assi del piano. Una volta stabilita una base appropriata ogni puntonel piano cartesiano può essere univocamente identificato araverso una coppia ordinatadi numeri e rappresentano la proiezione del punto sui due assi. Lunico punto delpiano, identificato dalla coppia (, ), giacente allintersezione dei due assi, costituiscelorigine del piano. Dato un piano cartesiano è possibile compiere loperazione di traslazione, e consi-ste in una rimappatura di un piano e mantiene inalterati i rapporti metrici fra i puntidel piano originale ma ne modifica la loro posizione rispeo allorigine. La traslazione si oiene sommando algebricamente ad ogni coppia di numeri del-linsieme e costituisce il piano un veore bidimensionale costante; in questo modo gliassi cartesiani passeranno lungo linee differenti e, soprauo, lorigine del piano saràdata da un nuovo punto (corrispondente al reciproco del veore costante sommato). Lungo la via del where si operano numerose traslazioni delle mappe spaziali: • la traslazione dalle rappresentazioni centrate sulla retina a quelle centrate sul ca- po si oiene sommando il veore bidimensionale corrispondente alla posizione angolare degli oci rispeo al capo; • la traslazione dalle rappresentazioni centrate sul capo a quelle centrate sul tronco si oiene sommando il veore bidimensionale corrispondente alla torsione del collo; • la traslazione dalle rappresentazioni centrate sul tronco a quelle centrate sullarto si oiene soraendo la posizione dellarto in base alle coordinate del tronco. Tali traslazioni sono delle operazioni lineari e dunque possono essere algebricamentesommate: se, ad esempio, il veore corrispondente alla posizione degli oci nel capo èil reciproco del veore corrispondente alla torsione del collo le rappresentazioni centratesulla retina saranno identie a quelle centrate sul tronco... Trasduttori di coordinateDalla presenza di rappresentazioni topologie centrate su diverse coordinate si deducelesistenza di alcuni moduli capaci di compiere una simile operazione, e iameremotrasduori di coordinate: un trasduore di coordinate è un dispositivo e, a partire dauna mappa topologica e da un veore, ritorna una nuova mappa identica alla precedentema spostata in direzione del veore.
    •  CAPITOLO . LA RAPPRESENTAZIONE DELLE INFORMAZIONI VISIVE
    • Parte IIIl design 
    • Capitolo La gestione di un progetto. IntroduzioneLa progeazione e lo sviluppo di un artefao cognitivo è un processo complesso ecoinvolge un team multidisciplinare. È dunque necessario applicare una metodologiaprogeuale per minimizzare i risi di fallimento del progeo. Poié linteraction de-sign si riferisce principalmente allo sviluppo di programmi soware o siti web, buonaparte della metodologia progeuale si rifà ai metodi di sviluppo del soware. In questodocumento verrà descrio lapproccio classico, a cascata; ne verranno identificati i limi-ti. Verrà introdoo lapproccio iterativo e agile, se ne discuteranno i vantaggi ed i limiti. Linterazione uomo computer (da cui linteraction design deriva) si occupa di studiaree migliorare linterazione fra un utente ed un artefao computazionale, generalmente uncomputer. Storicamente, dunque, linteraction design si colloca nellalveo dello sviluppodei soware. Sebbene sia possibile immaginare di progeare un modello di interazione a prescin-dere dalla progeazione e dallimplementazione di un soware o di un hardware, gene-ralmente il ruolo di interaction designer si colloca in un team di progeazione e sviluppoe si occupa di realizzare dei prodoi soware. Negli ultimi dieci anni, inoltre, il con-testo dove più frequentemente si studiano e si applicano gli aspei di interaction designè il web: i siti internet e le web application. Non è dunque sorprendente e la gestione del progeo di un artefao interai-vo si basi sui principi dello sviluppo del soware. Lo user centered design, e costi-tuisce la base dellinteraction design, costituisce di fao unestensione dei modelli diprogeazione di programmi per calcolatore. Per capire come si sviluppa un progeo di interaction design è dunque necessa-rio rivolgersi alla leeratura sul soware project management e agli adaamenti dellagestione di progei basati su web. Gestire un progeo significa: • identificare gli obieivi e i risultati aesi, e se possibile quantificarli; • identificare i vincoli; 
    •  CAPITOLO . LA GESTIONE DI UN PROGETTO • pianificare il processo in modo da raggiungere gli obieivi rispeando i vincoli; • monitorare il processo ed aggiustarlo quando necessario; • mantenere un ambiente di lavoro calmo, positivo e produivo. Nella gestione di un progeo vanno tenuti in considerazione  aspei Easterbrook,Project Management: • il prodoo; • le risorse materiali; • i tempi; • i faori di risio;. Il modello a cascata A process model is a description of the significant aspects of the tasks that are accomplished during the development of soware, including the artifacts produced, the agents involved in the activities, and the relation- ships between these entities. Boehm, ``A Spiral Model of Soware Development and EnhancementLa modalità di progeazione tradizionale, sviluppata intorno agli anni seanta, è definitaa cascata, in quanto presuppone una sequenza quasi lineare di passaggi. La figura .descrive graficamente il modello. Si inizia con lanalisi dei requisiti, si passa ad una fasedi analisi, progeazione, implementazione, test e distribuzione. requisiti di sistema requisiti software analisi design implementazione test distribuzione Figura .: Il modello a cascata (waterfall).. Le fasi nel modello a cascataNella prospeiva dellinteraction design la progeazione è raggruppata in  fasi: analisi,design, implementazione e testing.Una rappresentazione piuosto deagliata del modello a cascata dellUser centered desi-gn è riassunta nel sito usabilitynet.org (hp://www.usabilitynet.org/tools/methods.htm).
    • .. IL MODELLO A CASCATA Analisi • stakeholders analysis • analisi del contesto • studio degli standard • pianificazione dei test di usabilità • creazione di un team di progeazione e sviluppo multidisciplinare • sviluppo degli obieivi di usabilità e accessibilità • conduzione di studi sul campo (stile etnografico) • analisi competitiva • creazione dei profili utenti • task analysis • documentazione degli scenari duso • documentazione dei requisiti di performance degli utentiDesign • sviluppo di concei e metafore di design araverso fasi di brain storming • sviluppo di screen flow (?) e modello di navigazione • cognitive walkthroughs dei concepts di design • prototipazione di design con carta e penna • creazione di prototipi wireframe (bassa fedeltà) • conduzione di test di usabilità sui wireframes • creazione di prototipi ad alta fedeltà • conduzione di test di usabilità sui prototipi ad alta fedeltà • documentazione di standard e linee guida • creazione di specifie di designImplementazione • conduzione di valutazioni euristie di usabilità e accessibilità • strea collaborazione con il team di sviluppo per limplementazione del design • conduzione di test di usabilità sul prodoo, as soon as possible.
    •  CAPITOLO . LA GESTIONE DI UN PROGETTOFase di distribuzione • utilizzo di questionari per oenere il feedba dellutente • conduzione di studi sul campo per oenere informazioni sulluso del prodoo • misurazione degli obieivi stabiliti in fase di analisi, araverso dei test di usabilità.. Gestione del risioNel processo progeuale possono emergere degli ostacoli e degli imprevisti e ritarda-no lo sviluppo o e costringono a modificarne delle parti. con gestione del risio siintendono quelle pratie finalizzate a prevenire linsorgere degli ostacoli ed a minimiz-zarne gli effei negativi. Il principio soostante è e la prevenzione del risio è menocostosa e la gestione dellevento negativo. È utile rendere esplicita la stima del risionel momento in cui si fanno delle scelte progeuali.Risi più probabiliMancanza di adeguate competenze Il risio principale è quello di non avere un teamadeguato. Per prevenire questa possibilità è necessario assumere persone competenti ese necessario formarle, e costruire un buon clima allinterno del team (team building).Budget e tempistica non realistica Uno dei risi più frequenti, nello sviluppo diun progeo, è quello di sforare i tempi o il budget. esto evento risia di meerea repentaglio il successo del progeo. Per minimizzare questo risio è indispensabile,allinizio, fare stime corree di tempi e costi, magari rivolgendosi ad esperti. Lapproccioagile alla progeazione, e vedremo nelle prossime sezioni, cerca di affrontare questoproblema.Sviluppo di funzioni non necessarie Un progeo, quando non è banale, consiste nel-lo sviluppo di artefao con una serie di funzionalità. Uno degli errori più frequenti èquello di sviluppare funzioni meno importanti, a discapito di funzioni necessarie. e-sto errore può portare al problema sopra accennato di una dilatazione di tempi e costi.Per prevenire questo risio è necessario fare una correa analisi dei requisiti, in cuivengano ponderate lutilità e il costo di ognuna delle funzioni previste.Sviluppo di interfacce inadeguate Una correa interfaccia è essenziale per lusabilitàdi un prodoo. Il senso dellinteraction design è proprio quello di garantire la qualitàdelle interfacce. I metodi utilizzati sono luso di scenari, prototipi, valutazioni euristie,test con utenti.Continue modifie dei requisiti esta è una situazione molto frequente: i requi-siti iniziali vengono continuamente modificati dal commiente oppure dal fao e lasituazione ambientale non è stabile. Per prevenire questo risio è importante fare unadeagliata stakeholder analysis in cui i requisiti vengono contraati e stabiliti a prioriin maniera iara, specificando i costi di eventuali modifie. Un aeggiamento diverso
    • .. IL MODELLO A CASCATA è quello dellapproccio agile, in cui si adoa uno sviluppo iterativo e incrementale: inquesto caso ad ogni iterazione è possibile aggiornare la lista dei requisiti.Mancanza degli stumenti necessari allimplementazione Allanalisi ed al design de-ve seguire la realizzazione dellartefao. Sebbene analisi - design e implementazionesiano affidati a persone o a team con competenze diverse, è necessario e, in fase diprogeazione, si tenga conto dei problemi legati allimplementazione, per evitare di di-segnare prodoi molto belli sulla carta ma di fao impossibili da realizzare, o la cuiaffidabilità tecnica li rende di fao inutilizzabili. Per minimizzare questo risio è neces-saria una buona analisi del contesto tecnologico (ane araverso lo studio degli utenti),unanalisi dei requisiti tecnici ed una forma di benmarking, in cui si cerca di stimarelesistenza sul mercato delle tecnologie necessarie, la loro disponibilità, il loro costo, laloro affidabilità.Lenfasi e lapproccio agile pone sullo sviluppo early and frequent di versioni preli-minari funzionanti del prodoo è finalizzato ane a minimizzare questo risio: se giànella versione zero ci si pone il problema dellimplementazione gli ostacoli tecnologiciemergeranno da subito e sarà possibile adaare il progeo, magari ad una versione piùpovera, con requisiti più bassi, ma di possibile implementazione. esto approccio, inoltre, non impedisce di mantenere una visione di medio - lungotermine, in cui è possibile immaginare una maggior disponibilità di tecnologie più ade-guate, ed in cui la versione più ricca dellartefao potrà essere realmente implementata.Risi legati a collaboratori esterni Spesso, soprauo in progei complessi, il pro-doo finale è realizzato araverso la collaborazione di più team e con lapporto di per-sone esterne. Un tipico esempio è un sito di contenuti, in cui alla progeazione e larealizzazione dello strumento deve seguire una lunga fase di immissione delle infor-mazioni da parte di persone e sono esterne al gruppo di progeo. Sebbene spesso lagestione di queste persone non sia a carico dei team di progeazione o di sviluppo, èiaro e il successo del progeo dipende ane da questo. Un approccio partecipativo alla progeazione e allo sviluppo del progeo, e coin-volga ane queste persone, può contribuire a minimizzare questo risio; va inoltreprevisto un budget adeguato per queste figure, ed è infine importante lavorare sulla loromotivazione.Problemi di performance del prodotto Sebbene progeato e sviluppato in manieracorrea, un prodoo può non funzionare come si vorrebbe. A volte vi possono esseredei problemi di usabilità, di accessibilità o di utilità e non erano stati preventivamenteidentificati nelle fasi di analisi e di test. Altre volte possono emergere problemi di tipotecnico - tecnologico. Per prevenire questi problemi è utile fare delle simulazioni e deibenmarks di performance. Inoltre è importante monitorare il prodoo ed il loro uso,soprauo nei primi tempi dopo la distribuzione. Araverso delle valutazioni di usabi-lità sul campo, araverso dei questionari è possibile monitorare luso reale dellartefao,eventuali resistenze allutilizzo, problemi di usabilità, errori nel soware.Lapproccio iterativo è finalizzato ad anticipare lemergere di questa problematica. Se
    •  CAPITOLO . LA GESTIONE DI UN PROGETTOuna versione preliminare del prodoo viene rilasciata in tempi strei, è possibile testaresul campo questi risi e prendere tempestivamente dei provvedimenti. (riferimenti).. Limiti dellapproccio classicoPrincipali problemiSebbene molto razionale, lapproccio classico (a cascata) tende a non funzionare moltobene, in quanto emergono una serie di problemi e costituiscono dei seri ostacoli alsuccesso progeuale (Parnas e Clements, ``A rational design process: How and why tofake it).Difficoltà nello stabilire i requisiti del cliente Spesso il commiente non sa esaa-mente cosa vuole, oppure non riesce a spiegarcelo.Difficoltà nellanalizzare i vincoli progettuali Molti dei vincoli e dei requisiti einfluenzano la realizzazione di un progeo emergono nel corso dellimplementazione.Alcuni di questi aspei andranno ad invalidare la fase di design, e saremo costrei atornare indietro.Difficoltà del team di comprendere il progetto Le persone hanno difficoltà a com-prendere appieno tui gli aspei del progeo, soprauo se questo rimane ad un livellodi descrizione astrao. Ane avendo a disposizione tui i requisiti, dunque, è difficileprogeare correamente se si rimane esclusivamente ad un livello astrao.esto è uno dei motivi per cui è utile una adeguata documentazione. Lutilizzo di pro-totipi e di rappresentazioni differenti del design può aiutare commiente, progeisti esviluppatori ad avere una visione di insieme e al giusto livello di deaglio del progeo.Cambiamenti esterni Spesso, durante il processo di sviluppo di un progeo, occor-rono dei cambiamenti nel contesto esterno, alcuni dei quali costringono a rimeere indiscussione alcuni requisiti e dunque la progeazione.Errori Gli errori sono inevitabili, ed è necessario poterli far emergere e correggerli ilprima possibile.Rigidità cognitiva Spesso, nella progeazione, ci si lega ad unidea progeuale, unametafora, un approccio a priori. Se questo approccio non è il più funzionale è impor-tante correggerlo al più presto. In un approccio a cascata, però, il problema potrebbeemergere soltanto nelle fasi finali di implementazione o di testing. La psicologa socialeLanger parla di premature cogntitive commitment. esti limiti possono portare ad un aumento della probabilità di fallimento del pro-geo (Ferreira, ``Interaction Design and Agile Development: A Real-World Perspecti-ve).
    • .. IL MODELLO A CASCATA Vantaggi di un approccio razionaleNonostante i suoi limiti, lapproccio tradizionale ha dei vantaggi. I motivi sono molte-plici. • Le persone hanno bisogno di pianificare il loro lavoro, per sapere come procedere e per evitare la sensazione di overwhelming. • Sebbene unanalisi ed una pianificazione completa sono o impossibili o troppo costose, una ragionevole analisi e pianificazione iniziale costituisce una buona base per la progeazione e limplementazione, diminuendo il risio di errori o la necessità di modifie strategie al progeo. • Ladozione di standard procedurali può essere di aiuto soprauo nella gestione contemporanea di più progei, ma ane per affinare la metodologia fra un pro- geo e laltro. Diviene inoltre più facile verificare il progeo, collaborare con altri team o con persone esterne, condividere materiale o soware. • Se si segue uno standard procedurale diventa più facile misurare i progressi fai e gli eventuali problemi... Modifie al modello a cascataLo svantaggio maggiore del modello a cascata è legato al fao e non tuo è analizzabilea priori, e nel modello waterfall la fase di testing avviene troppo tardi. Limplementazione pedissequa è risiosa e prona ai fallimenti. La fase di test, pre-vista alla fine dello sviluppo, è il primo momento in cui possiamo verificare se il mecca-nismo funziona.I fenomeni e rientrano nella progeazione non sono analizzabili con precisione, per-é spesso vi sono vincoli, interni o esterni al progeo, e non possono essere analizzaticon precisione a priori, e possono emergere solo in fase di test. Se la fase di test, però, avviene solo alla fine dello sviluppo, si aumentano i faori dirisio: • si dilatano i tempi di consegna; • aumentano i costi di sviluppo, in quanto diventa necessario fare delle modifie importanti ad un prodoo già sviluppato; • se gli errori sono relativi allanalisi dei requisiti, bisogna sostanzialmente ripartire dallinizio. È per questa ragione e lo stesso padre dellapproccio waterfall, Winston W. Royce,già nel  identificava delle varianti al modello (Royce, ``Managing the developmentof large soware systems).
    •  CAPITOLO . LA GESTIONE DI UN PROGETTOIniziare dalla programmazioneUna possibile variante è quella di iniziare non con lanalisi, ma con la programmazione.esto approccio ha evidentemente dei limiti, in quanto il programmatore (program de-signer) sarà costreo a programmare in una situazione di incertezza riguardo ai requisiti.Il risultato del suo lavoro sarà sostanzialmente peggiore di quanto non sarebbe stato sesi fosse partiti dallanalisi completa. esto approccio, però, ci permee di testare, dasubito, alcuni aspei del programma.I vincoli di implementazione, testati, andranno a far parte dellanalisi dei requisiti tecni-ci. In questo modo i programmatori potranno contribuire in maniera efficace allanalisidei requisiti. In questo modo, lanalisi dei requisiti sarà più precisa e meno prona aderrori di tipo tecnico. esto approccio implica questi passaggi: . inizia il processo di design con i program designers; . inizia questo processo di realizzazione preliminare a costo di fare cose sbagliate; . documenta in maniera comprensibile i requisiti e emergono da questa prima fase. Ogni membro del team deve avere una comprensione, almeno elementare, del sistema.DocumentazioneLa documentazione è importante, in quanto: • il designer deve poter comunicare con il management, con il cliente, con i pro- grammatori; • nelle prime fasi di sviluppo la documentazione È il design; • durante la fase di testing la documentazione aiuta ad identificare gli errori e a correggerli; • una buona documentazione può aiutare, nella fase di distribuzione (deployment), a scrivere una buona manualistica; • nella fase di redesign aggiornare e migliorare il prodoo diventa più semplice.Do it twiceSe il progeo è piuosto innovativo, parti dal presupposto di doverlo scrivere due volte.La prima sarà la versione pilota, la seconda sarà la versione buona per la distribuzione.Programmare la versione pilota significa fare tuo il processo, ma in miniatura. Il pro-geo pilota può assorbire da / ad / delle risorse: in un progeo di  mesi, possiamoimmaginare di destinare  mesi al progeo pilota.Se nella realizzazione del progeo finale sono necessarie competenze molto specialisti-e, nella realizzazione del progeo pilota diventa essenziale e le persone coinvolteabbiano una competenza più ampia, in quanto devono avere un feeling intuitivo del-lanalisi e della programmazione (coding). Devono intuire velocemente gli eventuali
    • .. APPROCCIO AGILE problemi nel design, esplicitarli, identificare delle alternative, focalizzarsi sugli aspeiimportanti in una determinata fase e tralasciare quelli e, in quella fase, sono secondari.Il fine è quello di arrivare ad un prodoo sub-oimale, ma e funziona (error free).Il progeo pilota, funzionante, può essere sooposto a test. Il test sarà molto più reali-stico ed informativo di quanto non lo sarebbe testando soltanto su di un prototipo.I testNello sviluppo di soware, la fase di test è quella e assorbe la maggior quantità dirisorse, energie e tempo. Le linee guida sopra descrie, di iniziare un prototipo prima deldesign, di documentare bene la progeazione, e di partire con il design di un prodoopilota, sono tue finalizzate a scoprire e risolvere i problemi prima della fase di test.Consigli per la fase di test: • È meglio e il test sia fao da uno specialista, una persona specializzata nel fare test. • È meglio e a fare il test sia qualcuno e non ha partecipato allo sviluppo. esta è una delle ragioni per cui è importante e nella fase di analisi, progeazione e sviluppo si presti aenzione alla documentazione. • Vi sono errori soili ed errori più grossolani. Gli errori più grossolani possono essere scovati e risolti araverso unanalisi euristica: analizzando il codice o fa- cendo analizzare il progeo ad un esperto. Ane in questa fase è importante e i controlla e verifica gli errori sia qualcuno di esteno dal team e ha progeato e sviluppato il prodoo. • Ogni percorso logico andrebbe testato, soprauo in progei innovativi in cui tuo è creato da zero.Coinvolgimento del clienteÈ importante coinvolgere il cliente nelle varie fasi progeuali. esto permee di creareun prodoo e sia più vicino alle sue esigenze, di fare in modo e le sue aspeativesiano realistie, ed in caso di discrepanze fra le aspeative dellutente e idea progeuale,queste differenze possono essere corree prima, minimizzando i risi di dover tornareindietro e buare parte del lavoro fao.. Approccio agilePer superare i limiti del modello a cascata è stato adoato un approccio, definito agile, emodifica in maniera piuosto radicale la progeazione di soware. esta modalità sibasa sullo sviluppo iterativo ed è fondata su di una serie di linee guida (lagile manifesto).
    •  CAPITOLO . LA GESTIONE DI UN PROGETTO.. Sviluppo iterativo e incrementaleLo sviluppo agile assume un approccio iterativo e incrementale allo sviluppo (Wikipedia,Iterative and incremental development). Lidea di base di questo approccio è quella disviluppare un sistema in maniera incrementale, per permeere al team di sviluppo diavvantaggiarsi di quello e si apprende durante lo sviluppo delle fasi precedenti. Ilteam può fare tesoro dei feedba degli utenti e usano la versione implementata delprodoo, o quantomeno dei risultati dei test con utenti. Lidea è quella di iniziare con una implementazione di base, semplice, di un soo-gruppo di funzioni e iterativamente far evolvere il progeo versione dopo versione. Adogni iterazione è possibile apportare delle modifie al design e aggiornare la lista deirequisiti. inizializzazione analisi design test implementazione Figura .: Il modello iterativo Il procedimento consiste in una fase di inizializzazione, di una serie di passaggi diiterazione e laggiornamento della project control list. La fase di inizializzazione crea una versione di base del sistema. Il fine di questaimplementazione è di creare un prodoo con cui lutente può interagire. Dovrebbe offrireun esempio degli aspei iave del servizio, e fornire una soluzione abbastanza sempliceda essere compresa ed implementata facilmente.Nello sviluppo soware, la project control list è la lista dei task e lutente deve poterportare a termine. Dal punto di vista dellinteraction designer viene valutata lusabilitàdellinterfaccia implementata.La verifica dei task costituisce la base per la valutazione dellimplementazione auale eguida il processo di aggiornamento del design e limplementazione della successiva fasedi iterazione. Nei progei di piccole dimensioni limplementazione costituisce la base della docu-mentazione, e a volte la sostituisce. In progei più grandi, o mission-critical, è comunquenecessario utilizzare dei processi più formali di sviluppo.
    • .. APPROCCIO AGILE .. Manifesto agileGli autori e hanno elaborato lapproccio agile hanno scrio un manifesto, e è co-stituito da un decalogo di principi da rispeare nello sviluppo agile (Coburn, AgileSoware Development).. Our highest priority is to satisfy the customer through early and frequent delive-ry of valuable soware. La priorità più alta è quella di soddisfare il cliente, araversola distribuzione frequente e tempestiva di prodoi di valore (e funzionino). Siamo interessati a distribuire prodoi finalizzati a degli scopi (fit for purpose). Losviluppo agile è focalizzato al delivering. Distribuire presto permee di oenere veloce-mente dei feedba sui requisiti, sul team, sul processo, sul progeo. Permee inoltre dioenere da subito dei piccoli risultati concreti. Distribuire frequentemente piccoli mi-glioramenti permee di oenere continuamente feedba e di migliorare costantementeil prodoo. Permee inoltre di cambiare strada in frea qualora alcune scelte progeualisi dimostrino fallimentari. Un vantaggio collaterale di questo approccio è e, in caso di cambiamento del con-testo economico (ad esempio il commiente cambia idea o non ha più soldi) quelloe si è realizzato è comunque qualcosa di funzionante, sebbene soltanto in una formapreliminare.. Deliver working soware frequently, from a couple of weeks to a couple ofmonths, with a preference to the shorter timescale Distribuisci prodoi funzionanticon una frequenza e va da una volta ogni  seimane ad una volta ogni  mesi, conuna preferenza per il calendario più breve. La frequenza di rilascio va decisa in base a due faori: • la capacità del team di rilasciare versioni migliorate del prodoo in tempi brevi; • la tempistica dei clienti e degli utenti di testare il nuovo prodoo.La regola è: fai cicli di distribuzione i più brevi possibili, tenendo conto di questi duevincoli.. Working soware is the primary measure of progress Il prodoo funzionante èla principale misura dello stato di avanzamento. esto principio affronta il problema di come misurare il progresso di un processo disviluppo. Secondo questo principio, è più importante misurare lo stato di avanzamentodei lavori in base ad un prodoo funzionante piuosto e in base alle promesse fae informa di piani, progei e documenti.. Welcome anging requirements, even late in development. Agile processesharness ange for the customers competitive advantage Accea i cambiamentidi requisiti, ane quando arrivano tardi nella fase di sviluppo. I processi agili gestisconoil cambiamento, in modo da aumentare la capacità competitiva del cliente.
    •  CAPITOLO . LA GESTIONE DI UN PROGETTO La progeazione tradizionale presuppone uno scenario stabile, dove il contesto noncambia. In un simile ecosistema è plausibile progeare in modo e non vi siano cam-biamenti in corso di implementazione. Nella realtà, però, spesso le condizioni cambia-no velocemente; questi cambiamenti possono essere letali per un progeo classico, inquanto possono rendere necessari cambiamenti nei requisiti e implicano la necessitàdi ripartire da capo. esto porta ad una dilatazione a volte inacceabile dei tempi odei costi.Il processo agile può gestire i cambiamenti terdivi di requisiti proprio grazie alluso ditecnie iterative e brevi (early and frequent delivery).. Business people and developers work together daily throughout the project. Icommienti e gli sviluppatori devono collaborare costantemente durante tuo il proces-so. Vi è una forte correlazione fra il livello di collaborazione fra commiente e progei-sta e la probabilità di successo di un prodoo (Frakes e Fox, 1995). Una strea col-laborazione minimizza il risio e il progeista sviluppi un prodoo e non è quelloe il commiente si aspeava. Il confronto fra commiente e progeista devessere il più frequente possibile, poiépiù tempo passa nello scambio di informazioni più vi è risio di allungare la tempisticao sviluppare aspei inutili del progeo.. Build projects around motivated individuals. Give them the environment andsupport they need, and trust them to get the job done Crea i progei aorno apersone motivate, e dai loro lambiente ed il supporto di cui hanno bisogno, e fidati diloro per la realizzazione del lavoro. Le persone, la loro motivazione, la loro capacità di collaborare e di comunicare sonopiù importanti della metodologia adoata.. e most efficient and effective method of conveying information to and withina development team is face-to-face conversation Sebbene la documentazione siamolto importante, è essenziale permeere ed incoraggiare la comunicazione allinternodel team.. e best aritectures, requirements, and designs emerge from self-organizingteams I progei migliori emergono quando vi è la possibilità di contare su forme diauto-organizzazione.Il principio soostante questo punto è e è necessario trovare un buon equilibrio fraprogrammazione e creatività. Un eccesso di programmazione tende a mortificare lacreatività e la capacità di innovazione e problem solving del team. Un eccesso di creati-vità, privo di vincoli, porta al fallimento del progeo.Lapproccio agile basa i suoi vincoli non su regole specifie ma su principi generali: svi-luppare e distribuire, presto e frequentemente, prodoi funzionanti, in streo contaocon il commiente e tenendo conto di eventuali mutamenti di contesto. Nel rispeodi questi vincoli è possibile adoare un approccio più creativo alla progeazione e allosviluppo.
    • .. APPROCCIO AGILE Un approccio creativo è tendenzialmente più risioso, peré meno noto e meno testa-to. In un approccio classico, a cascata, assumere dei risi significa meere a repentagliolintero progeo. In un approccio agile, al contrario, è possibile prendersi quale risioin più, in quanto è possibile avere in tempi brevi dei feedba. Se lidea creativa funzio-na si continua su quella strada, altrimenti la si abbandona, senza però aver speso tropperisorse e troppo tempo.. Continuous attention to tenical excellence and good design enhances agilitySebbene lapproccio agile insista su cicli di sviluppo brevi, vi è una aenzione centralesulla qualità dello sviluppo, sia per quanto concerne il design e gli aspei più tecnicidello sviluppo.In alcuni cicli iterativi è più importante sviluppare velocemente delle nuove idee, inmodo da avere un feedba tempestivo sulla loro efficacia ed utilità. Una volta oenutii feedba ed aggiornato il piano progeuale, è però importante tornare ad un lavorodi pulizia, sia a livello progeuale (ad esempio aggiornando la documentazione) e alivello di implementazione.. Agile processes promote sustainable development. e sponsors, developers,and users should be able to maintain a constant pace indefinitely Lapproccio agilepromuove uno sviluppo sostenibile. Araverso lo sviluppo agile è possibile immaginareun processo continuo, e non termina con il rilascio del prodoo.Un approccio a cascata tende ad avere tempistie lunghe e budget alti. esto aumentail risio di non sostenibilità, ovvero la possibilità e il progeo non veda una fine.Araverso lapproccio agile il commiente può oenere dei risultati, seppur parziali,piuosto precocemente. esto aspeo ha numerosi vantaggi: • Offre delle gratificazioni intermedie: sia il commiente e il team di sviluppo e gli utenti vedono da subito quale risultato. • In caso di sopraggiunte difficoltà (ad esempio un periodo di difficoltà finanziaria del commiente) vi è comunque un prodoo e funziona; viceversa in caso di cambiamento di condizioni in termini più favorevoli (maggior budget, oppure la disponibilità di nuove risorse tecnie, umane o di altro genere) è possibile non solo rendere più veloce lo sviluppo, ma soprauo modificare il progeo imple- mentando delle idee più ambiziose e prima erano rimaste nel casseo in quanto non sostenibili. • Lapproccio iterativo permee un continuo miglioramento del prodoo, maga- ri con delle tempistie di distribuzioni più lente (una volta ogni sei mesi, ad esempio) e con un budget più ristreo.. Simplicity--the art of maximizing the amount of work not done--is essentialLa semplicità è essenziale. La semplicità è larte di non fare le cose inutili. Fare lecose semplici è difficile, ma essenziale. Simple, clear purpose and principles give rise tocomplex, intelligent behavior. Complex rules and regulations give rise to simple, stupidbehavior.
    •  CAPITOLO . LA GESTIONE DI UN PROGETTO. At regular intervals, the team reflects on how to become more effective, thentunes and adjusts its behavior accordingly Ad intervalli regolari, il team cerca dicapire come diventare più efficace, e cerca di aggiustare la propria metodologia.La metodologia si impara facendo. Se si assume un approccio agile, iterativo, è più facileadaare la metodologia, valutandone lefficacia ad ogni giro. In questo modo si riesce,iterativamente, a migliorare non solo il prodoo ma ane il metodo... Limiti dellapproccio agileNonostante i suoi vantaggi, ane lo sviluppo agile ha dei limiti, come evidenziati daBoehm, ``Get Ready for Agile Methods, with Care.Sviluppo e documentazione Una delle differenze maggiori della metodologia agilesta nel fao e si basa sulle conoscenze tacite embodied nel team di sviluppo, piuostoe nelle conoscenze esplicite documentate nella fase di progeazione. Se le conoscenzeimplicite del gruppo di lavoro non sono sufficienti, lapproccio agile risia di fallire.Lapproccio waterfall, basato sulla pianificazione, riduce questo risio araverso unadocumentazione e rende esplicita la conoscenza e permee una revisione da parte diesperti esterni. Il prezzo di questo approccio è e, in circostanze mutevoli, i progeipossono diventare obsoleti o può diventare molto costoso aggiornarli. BohemClienti Lapproccio agile implica il coinvolgimento dei clienti. Il cliente devesserecommied, informato, collaborativo, rappresentativo ed empowered. Se questo non ac-cade, non vi è garanzia e un prodoo, ane se rispea i requisiti, venga alla fineadoato ed utilizzato. Se, però, questo tipo di coinvolgimento non è possibile, lapproc-cio agile aumenta il risio di incomprensione con il cliente, in quanto manca sia la co-municazione conversazionale implicita nel metodo, ma manca ane la documentazionepiù formale prevista dallapproccio tradizionale.Requisiti Secondo i fautori dellapproccio agile le organizzazioni sono sistemi adaa-tivi complessi, in cui i requisiti sono emergenti durante il corso dello sviluppo e non sonofacilmente prespecificabili. Lapproccio tradizionale funziona meglio quando i requisiti possono essere determi-nati a priori, ane araverso la prototipazione, e rimangono stabili. Se, al contrario, irequisiti cambiano spesso e molto, lenfasi tradizionale verso una pianificazione precisa,completa, consistente, testabile e tracciabile diventa fortemente controproducente.Prodotti safety-critical Lapproccio tradizionale è inoltre imprescindibile nei prodoisafety-critical: non possiamo immaginare uno sviluppo agile quando si parla di sistemidi controllo aereo, di centrali atomie o di strumenti medici.Aritettura di sistema nel progeare lariteura del sistema lapproccio agile ten-de a privilegiare la semplicità, focalizzandosi su una dimensione e sia adaa ai requisitiauali. Se però vi sono dei requisiti futuri prevedibili e probabili, un approccio troppominimalista può portare alla necessità di riscrivere lariteura di sistema nel momento
    • .. APPROCCIO AGILE in cui questi requisiti dovranno essere implementati. Ane in questo caso, un approcciotroppo minimalista risia di risultare controproducente.Una pianificazione dellariteura capace di scalare in maniera morbida i cambi direquisiti sul lungo termine può dimostrarsi vincente.Refactoring (riprogettazione) ando i progei sono piccoli, la riprogeazione puòavere dei costi minimi, e rientra nel processo di sviluppo incrementale dellapproccioiterativo.ando però i progei superano una certa dimensione, gli oneri di riprogeazione pos-sono esplodere se lariteura corrente è mal progeata. Per prevenire questo risiolapproccio waterfall si basa su di una aenta pianificazione. Lapproccio agile sul prin-cipio numero , ovvero sulla necessità di periodie revisioni finalizzate a manteneredegli alti standard di progeazione ed implementazione.Dimensioni del progetto Lo sviluppo agile appare vincente in team piccoli, mentrelo sviluppo tradizionale, più pianificato, diventa essenziale in gruppi di lavoro di grandidimensioni.Bilanciare agilità e disciplina Un eccesso di pianificazione porta ad un aumento deitempi e dei costi. Troppo poca pianificazione porta ad un aumento dei risi di errore. Aseconda del contesto diventa essenziale trovare un buon rapporto fra agilità e disciplina.
    •  CAPITOLO . LA GESTIONE DI UN PROGETTO
    • Capitolo Model view controller: unpattern per linteraction design. IntroduzioneIn questo intervento si sostiene e il paern soware model view controller può essereapplicato alla progeazione di artefai interaivi... Jesse James Garrett:  pianiNel suo ``e elements of user experience JJ Garre distingue  piani: . the strategy plane; . the scope plane; . the structure plane; . the skeleton plane; . the surface plane.e strategy planeA questo livello si definiscono: • i bisogni degli utenti e lartefao vuole soddisfare, araverso lanalisi degli utenti auali e potenziali; • gli obiettivi dei committenti: – business goals: guadagnare soldi, risparmiare soldi, migliorare la produi- vità … – branding, advertising: far conoscere il proprio mario, i propri prodoi, i propri servizi a potenziali clienti e partner. 
    • CAPITOLO . MODEL VIEW CONTROLLER: UN PATTERN PER LINTERACTION DESIGNe scope planeA questo livello vengono definiti: • le specifie funzionali; vanno definite: – quali funzioni vogliamo sviluppare, in e ordine di priorità, a e iterazione; – quali funzioni non vogliamo sviluppare; • il dominio informativo (content requirements): quali informazioni. Strumenti: – contenuti esistenti; – analisi competitiva -- benmarking; – riieste dei commienti: affinity diagram; – coinvolgimento degli utenti: free listing, valutazione di importanza.e structure planeVengono progeate, secondo JJG: • linteraction design: come il sistema si comporta in risposta ai comportamenti dellutente; definizione dei flussi di processo, flussi dei compiti degli utenti • laritettura dellinformazione: la struura dellinformazione nello spazio in- formativo: – la struura gerarica -- card sorting; – le microontologie.e skeleton planeJJG definisce  componenti: • linformation design: la presentazione delle informazioni allutente; • linterface design: la progeazione degli elementi dellinterfaccia per permeere agli utenti di interagire con lapplicazione; • la progeazione della navigazione, e permee agli utenti di muoversi allinter- no della struura informativa.Uso di convenzioni, metafore, paern, linee guida. Vengono prodoi wireframes.
    • .. INTRODUZIONE e surface planeA questo livello si progeano gli aspei visuali. Gli aspei di cui tener conto sonomolteplici: • estetica; • accessibilità; • branding, identity; • consistenza interna ed esterna; • colori, tipografia, impaginazione.Strumenti: linee guida, elist... Cooper: goal-directed design Se progeiamo e realizziamo prodoi araverso cui gli utenti possono soddisfare i propri scopi, quelle persone saranno soddisfae, efficaci e felici, saranno soddisfae di aver acquistato i nostri prodoi, li raccomanderanno agli amici, e questo si traduce in un successo di business. -- About face Il goal directed design process: tradurre i risultati della fase di ricerca in soluzioniprogeuali. . Resear: studiare gli utenti e il dominio . Modeling: utenti e contesto duso . Requirements: definire i bisogni degli utenti, i requisiti di business, i requisiti tecnici . Framework: definizione della struura e dellinterazione . Refinement: processo iterativo di rifinitura del design, es dai wireframes ai pro- totipi ad alta fedeltà . Support: collaborazione con gli sviluppatori per venire incontro alle loro esigenze salvaguardando lintegrità del progeo.PiattaformeMentre JJG si focalizza soltanto sui siti web, About face ipotizzano lo sviluppo per piat-taforme diverse. Per piaaforma si intende una ``combinazione di hardware e so-ware e permee al prodoo di funzionare. Cooper e colleghi identificano molteplicipiaaforme: . i siti web e le applicazioni web; . i iosi interaivi;
    • CAPITOLO . MODEL VIEW CONTROLLER: UN PATTERN PER LINTERACTION DESIGN . sistemi interaivi montati su veicoli e automobili; . handhelds (smartphone, pda, fotocamere); . sistemi di home entertaimnent (console per gioi, TV interaive, home theater); . strumenti professionali (scientifici, medicali).PostureSecondo Cooper i prodoi e le piaaforme si differenziano in base a quello e defini-scono postura, ovvero alla modalità prevalente di interazione. Cooper identificano treposture: . la postura sovrana: lapplicazione monopolizza laenzione dellutente per un periodo prolungato; esempi: word processor, foglio di calcolo, web mail; . la postura transiente: lapplicazione transiente svolge ununica funzione, viene in- vocata per svolgere quella funzione, linterazione è generalmente breve, poi torna sullo sfondo; esempi: widgets, controlli multimediali; . la postura del demone: demoni sono quelle applicazioni e girano in baground, svolgendo funzioni e non riiedono linterazione con lutente, se non nella fase di setup e configurazione.Case history: lisola dellAsinaraContesto: progeo InDEX: Interaction Design Experience: master di primo livello dellaregione Sardegna.Classe Sassari .Scopo: far conoscere lisola dellAsinara a visitatori potenziali e auali, raccontandola storia, la colonia penale, il carcere di massima sicurezza, gli aspei naturalistici epaesaggistici; promuovere la conoscenza delle regole del parco naturale e della riservamarina.Slogan: portare lAsinara fuori dallAsinara. La classe ha sviluppato  progei: . una installazione interaiva, finalizzata a far conoscere lisola e a ``sedurre i potenziali visitatori, da installare in aereoporti, fiere turistie, traghei; . una applicazione per smartphone (iPhone): guida allisola, ai punti di interesse; informazioni storie e naturalistie, regole del parco; . due installazioni allinterno di un museo nellisola, finalizzati a raccontare la storia e lorganizzazione del carcere.Progei immaginati ma non sviluppati: il sito internet, gli opuscoli informativi.
    • .. MODEL VIEW CONTROL Informazioni condivisePiaaforme diverse, interazioni differenti, ma informazioni sostanzialmente condivise.Lidea: progeare una ariteura informativa comune.. Model view controlModel view controller è un paern di soware design e separa i contenuti, la presen-tazione e linterazione.Sviluppato allo Xerox Parc PARK di Palo Alto ed implementato nel linguaggio ad oggeiSmalltalk-. MVC was conceived as a general solution to the problem of users controlling a largeand complex data set. Secondo linventore di questo paern the essential purpose of MVC is to bridge thegap between the human users mental model and the digital model that exists in thecomputer... Il flusso . Il modello codifica le informazioni e le offre araverso delle interfacce. . Una vista elabora le informazioni e le presenta allutente. . Lutente interagisce con linterfaccia offerta dalla vista. . Il controller è in ascolto, in aesa degli eventi generati dallutente. ando lutente genera un evento il controller lo gestisce avviando una azione, e generalmente aggiorna il modello e-o la vista. . La vista interroga il modello per disporre dei dati aggiornati in seguito allinput dellutente. . Il controller si rimee in aesa degli input dellutente.MVC e soware designesto paern è utilizzato estensivamente nei più importanti framework di svilupposoware: • SmallTalk • Microso Foundation Classes (C++), .Net • Java (Struts, Swing, SpringMVC, Cocoon) • ActionScript
    • CAPITOLO . MODEL VIEW CONTROLLER: UN PATTERN PER LINTERACTION DESIGN • Pyton (Zope, Plone) • Ruby • PHP (Drupal, Joomla!)ModelIl modello codifica le informazioni, privilegiando gli aspei implementativi.È il system model di Donald Norman e limplementation model di Cooper.Linformazione viene codificata generalmente soo forma di: • basi di dati • documenti e usano linguaggi di markup (es xml) • file multimediali: immagini, video, suoni, musicaViewLa vista è una delle possibili rappresentazioni delle informazioni codificate nel modello. La rappresentazione è generalmente visiva, ane se con soware di text to speepuò essere ane uditiva (es. la voce del navigatore satellitare). La view deve adaarsi al modello mentale dellutente.Corrisponde al designers model di Norman.La vista traduce il modello in una forma e permea allutente la comprensione elinterazione. Uno degli assunti fondamentali del paern mvc è e, per ogni modello, possonoesserci viste differenti.Esempio classico: una base di dati può essere vista in forma di tabella e-o in forma digrafico.ControllerIl controller è ciò e permee allutente di agire sul sistema, araverso dei sistemi diinput.Implementa dunque le funzionalità del sistema, permeendo allartefao di interagirecon lutente e di rispondere ai suoi input.È il collegamento fra lutente e il sistema. Offre allutente le affordances per interagirecon lartefao. Tecnicamente linterazione avviene con il modello, ma lutente riceve unfeedba araverso laggiornamento della vista... Soware e buone pratieLa separazione del codice deputato al modello, alla vista e al controllo dellapplicazionecostituisce una buona pratica di progeazione nellambito dello sviluppo del soware,in quanto:
    • .. MVC E USER EXPERIENCE DESIGN  • utilizzano strumenti e linguaggi differenti: . sql, java(pojo,javabeans)-python per il modello; . html, jsp-asp-php per la vista; . javascript, servlet per il controllo; • facilita lo sviluppo, il debug, la manutenzione; • permee la specializzazione degli sviluppatori; • facilita lo sviluppo di applicazioni accessibili.. MVC e user experience designLa proposta è di adaare il paern MVC al modello di progeazione di artefai interat-tivi.VantaggiCompetenzeIl paern permee una migliore differenziazione delle competenze: • il modello sarebbe di esclusiva competenza dellariteura dellinformaizione. Anzi, il modello rappresenterebbe il core dellIA • il controller sarebbe di competenza dellinteraction design (il core dellID) • la vista sarebbe di competenza prevalente dellinformation design - visual desi- gn, con la collaborazione dellIA per la navigazione e dellID per gli aspei legati allinterazione.Sistemi multideviceuna più facile progeazione di sistemi informativi multidevice, ovvero fruibili da web,da smartphone e da altri dispositivi: il modello rimane, la vista e il controller cambiano.Design creativoLo sviluppo di viste differenti può permeere al designer di sviluppare, a fianco delleinterfacce più tradizionali e codificate, soluzioni creative ed innovative. Se gli utentihanno la possibilità di decidere quale fra le differenti interfacce usare, protranno sce-gliere quella e più si adaa alle loro caraeristie, esigenze, prefrenze, tenuto contoane del contesto.
    • CAPITOLO . MODEL VIEW CONTROLLER: UN PATTERN PER LINTERACTION DESIGN.. Scenario : Gruppo editorialeEditore di quotidiani (La Repubblica, Il Corriere, e New York Times). Aualmentequesti gruppi distribuiscono le informazioni araverso molteplici canali: • il quotidiano cartaceo; • il sito web; • il sito per il dispositivo mobile / lapplicazione per iPhone-Android; • broadcast via radio (Radio Capital, Radio), TV, web TV; • futuro prossimo: e-readers.Stesse notizie, livello di approfondimento diverso.Soluzione: un CMS capace di generare viste e interazioni diverse per le differenti piat-taforme... Scenario : Museo darteScenario: un museo organizza una mostra temporanea. Deve sviluppare - aggiornare: • il sito internet del museo, con una sezione dedicata alla mostra; • le guide interaive al museo, e utilizzano handhelds multimediali; • gli opuscoli gratuiti distribuiti allinterno del museo; • gli exibit interaivi; • il catalogo delle opere.Modello: le ontologieLo sviluppo del modello si focalizzerà su due tipologie di unità informative: • gli artisti; • le opere.È possibile usare dei microformati per rappresentare queste informazioni. Esempio, pergli artisti, il microformato foaf (friend of a friend).Definizione di faccee di interrogazione: linea del tempo, nazionalità, movimento arti-stico, stile ….Collocazione dellopera nello spazio fisico del museo.
    • .. MVC E USER EXPERIENCE DESIGN Vista: il webNel sito web possiamo immaginare: • una pagina per ogni artista, e elenca le informazioni bibliografie e lelenco delle opere; • una pagina per ogni opera, con foto, autore, data, collezione, informazioni; • una linea del tempo interaiva; • una mappa e geotagga il luogo di creazione delle opere; • una pianta del museo con la collocazione delle opere.Vista: la guida interattivaLa guida interaiva può prevedere • una sermata per ogni artista; • una sermata per ogni opera, con foto, autore, data, collezione, informazioni; descrizione audio dellopera in formato mp, da ascoltare con cuffie; • interazione: possibilità di riconoscere lopera via qrcode, rfid, codice numerico, localizzazione wireless.Vista: lexibit interattivoLinstallazione interaiva può permeere allutente di giocare con le opere esposte, adesempio usando un programma di image editing per ritoccare una copia della fotografiadei quadri.Oppure creare dei quiz e questionari sulla conoscenza delle opere e degli artisti, utiliz-zando in maniera flessibile le informazioni presenti a livello del model.Può permeere agli utenti di visualizzare il processo di restauro di un quadro, visualiz-zando le differenze fra le condizioni pre e post restauro e i deagli dellintervento.Ane in questo caso queste stesse aività possono essere presentate ane sul sito web.Vista: il catalogo delle opereIl catalogo può essere generato via pdf, e può prevedere • le pagine degli artisti, con descrizione; • le pagine per ogni opera, con fotografia ad alta risoluzione, seda, descrizione; • linea del tempo; • indice degli autori e delle opere.
    • CAPITOLO . MODEL VIEW CONTROLLER: UN PATTERN PER LINTERACTION DESIGN.. Scenario: orario dellautobusAzienda di trasporti pubblici: orario degli autobus. Fruizione: • via opuscolo da distribuire nelle biglieerie o scaricare via web; • via sito web; • via applicazione per smartphone, sfruando lora e la geolocalizzazione via gps; • le paline cartacee o interaive alle fermate.. Il processo Il flusso progeuale. Lapproccio è fortemente iterativo Il processo prevede di separare, in fase di design, la progeazione di modello, vistae controllo.Il processo è fortemente iterativo. Nella prima iterazione ci si focalizza, prima e so-prauo, nello sviluppo del modello. Il modello deve essere abbastanza flessibile dapermeere di essere interrogato da viste molto differenti.Le diverse viste - interazioni vanno progeate in ordine di priorità. Alla prima iterazionela vista / piaaforma più semplice, testata e diffusa. Nelle iterazioni successive le viste/ piaaforme più complesse o innovative... Model, api, feedsLa divisione fra modello, vista e controllo può portare allo sviluppo delle diverse funzionida parte di soggei differenti.Se il modello espone i propri dati araverso delle A.P.I. (soap, rest, json) permee asviluppatori esterni di implementare delle viste differenti e flessibili.Chi sviluppa il view - controller interroga il server, carica i dati grezzi e li elabora inmodalità innovative. Se più soggei sviluppano viste diverse in base agli stessi dati,gli utenti potranno scegliere linterfaccia e riterranno più utile, usabile, piacevole econveniente, in base ane al contesto duso... Conclusioni?Lidea e ho presentato è quella di meere assieme due metodi consolidati (la metodo-logia di design, il paern soware mvc) per formalizzare qualcosa e implicitamentegià succede.
    • Capitolo Il designDelicious è una applicazione web e permee di salvare i propri bookmark online:lutente inserisce il link della pagina e vuole salvare, aggiunge dei tag (ovvero delleparole iave) e, facoltativamente, una descrizione. Lutente può decidere di mantenereprivato questo link (visibile solo da lui), oppure può condividerlo con il resto degli utenti.Il risultato viene definito social bookmarking: un enorme database di risorse web, a cuisono associate delle parole iave. La parola iave più utilizzata su delicious è design.esto dato lascia supporre e un numero consistente dei suoi utenti siano designer, oquantomeno si occupino di design. Recentemente, ho utilizzato le A.P.I. di delicious per scaricare su database .bookmarks e relativi tag. Araverso unanalisi delle frequenze ho identificato i  tagpiù utilizzati. Poié ad ogni bookmark possono essere associate più di una parola iave,è possibile contare il numero di co-occorrenze, ovvero il numero di volte in cui duetag sono stati utilizzati assieme. È possibile rappresentare queste co-occorrenze in unamatrice quadrata,  x . Sulla matrice così oenuta è possibile applicare lanalisi faoriale, una statistica ditipo esplorativo e permee di far emergere le variabili latenti di un dominio. andoil numero di variabili è così alto () e così variegato, è probabile e le possibili variabililatenti siano molte. Se si stabiliscono un numero limitato di faori, quelli e emergonosono generalmente i più forti. In una prima analisi esplorativa, ho stabilito un numero di faori pari a . Ognifaore corrisponde ad una dimensione, e può essere mappata su un grafico.  faoripossono essere mappati su  grafici bidimensionali. Nel visualizzare il primo di questigrafici, corrispondente al primo e al secondo faore, ho notato un aspeo interessante.Il primo faore si polarizza sugli aspei artistici e creativi: i tag allestremità di questadimensione sono graphic, art, portfolio, inspiration, illustration. Il secondo faore sipolarizza sugli aspei legati alla programmazione soware: i termini allestremità sonophp, python, java, javascript, ajax (linguaggi di programmazione), code, framework,development, api, programming. 
    •  CAPITOLO . IL DESIGNIl designDove si colloca, in questo spazio bidimensionale, il design? Sostanzialmente a metà:il cluster legato ai termini design, webdesign, website, interface è collocato proprio ametà fra il cluster legato allarte e alla creatività e quello legato alla programmazione.Nel cluster del design sono presenti termini come usability, ui (user interface), ux (userexperience). Interaction design? Non cè, non fra i primi  tag. E nemmeno fra i primi. Interactive è al esimo posto, ma Interaction non cè. esto piccolo esperimento non va preso troppo sul serio. Il grafico e mappa ilprimo ed il secondo faore della mia analisi, però, costituisce una metafora del designe dellinteraction design. Il design (inteso come cluster, come gruppo di tag), nel graficoe emerge da delicious, è il punto di contao fra la creatività e la programmazione,lintersezione fra i due mondi. Il design come pratica di confine, come frontiera fra duemondi, quello della creatività e quello della programmazione. I termini più frequente-mente associati con design, in delicious, sono inspiration, webdesign, art, blog, web eportfolio. È una concezione di design, quella e emerge da delicious, piuosto lontanadallaccezione italiana, e tende ad identificare il design con il design industriale. Linteraction design non cè, dicevamo. Ci sono, però, gli ingredienti: interactive, in-terface, ux (user experience), usability, visualization. Manca ane information aritec-ture, con mio sommo dispiacere; information è duecentesima, mentre alla posizione troviamo infographics, ovvero la pratica di design dove lariteura dellinformazionee linteraction design si incontrano. È interessante notare come, in leeratura, una simile visione del design non sia nuo-va. L¨wgren, ``Applying design methodology to soware development, ad esempio, osostiene e esistono due approcci al design. Il design ingegneristico assume e vi siaun problema, e il problema possa essere descrio in maniera precisa e completa, pre-feribilmente araverso la specifica dei requisiti. La mission del design ingegneristico èquella di trovare la soluzione del problema. La soluzione deve soddisfare i requisiti e glialtri vincoli e emergono nella fase di analisi, ad esempio i problemi di costi o di perfor-mance. Il design ingegneristico si assume possa essere descrio in maniera struurataed è visto come una catena di trasformazioni e parte dalla lista astraa di requisiti perarrivare al livello concreto del prodoo finale. Il processo viene definito in tre passaggi:analisi, sintesi e valutazione. Il metodo è descrio in maniera razionalistica Il design creativo, al contrario, si focalizza contemporaneamente sul problema e sullapossibile soluzione, araverso un dialogo fra problem seing e problem solving. Lospazio di design viene esplorato araverso la creazione di ipotesi di lavoro in parallelo, dinumerose idee e ipotesi di soluzione. Le assunzioni iniziali sono messe continuamente indiscussione, il processo ed il risultato sono intrinsecamente imprevedibili. La conoscenzadel designer è pervalentemente tacita. Il design ingegneristico ha un approccio più di tipo normativo, ma ibid. soolineacome, nella pratica di design, il processo assomigli molto di più a quello descrio daldesign creativo. La metodologia, secondo ibid., ha un caraere interdisciplinare, coinvolgendo disci-pline fra loro molto differenti. Secondo Harrison, Tatar e Sengers, ``e three paradigms of HCI. alt quello e staemergendo in questi anni è il terzo paradigma allinterno della human computer inte-
    • raction.Il primo approccio allinterazione uomo computer fu quello ingegneristico, caraeriz-zato dai concei di Human Factors, finalizzato ad oimizzare ladaamento fra uomoe macina. Il secondo ha visto lavvento delle scienze cognitive classie, e vedeva-no mente e computer come processori di informazioni e linterfaccia come finalizzataallo scambio di informazioni, e si preoccupava principalmente dellusabilità degli arte-fai. esti paradigmi, sebbene estremamente potenti, difficilmente riescono a spiegarefenomeni in se apparentemente poco razionali o funzionali: peré molte persone, an-e adulte, giocano ai videogames? Peré vi sono molti più utenti Windows e Mac(o Linux)? Peré uninterfaccia piacevole dovrebbe essere migliore di una interfacciabrua? Più nel deaglio, secondo ibid. vi sono dimensioni sempre più importanti nelluso de-gli artefai interaivi di cui i paradigmi ingegneristici e cognitivi faticano a tener conto:luso ubiquito e pervasivo dei devices interaivi, in contesti di lavoro ma ane di svago,con degli utilizzi e non si limitano più ai compiti produivi classici ma e prendonoparte ad aività più complesse, diversificate e distribuite nel tempo e nello spazio, do-ve faori ambientali, sociali, culturali e motivazionali entrano prepotentemente in gioco. Ane secondo Rogers, ``New theoretical approaes for HCI la HCI sta cambiandoperé deve affrontare nuove sfide e nuove opportunità: internet, wireless, dispositivihandheld, strumenti di traing; lambito delle HCI si sta espandendo, sta diventandoun boundless domain, ed i modelli tradizionali sembrano insufficienti a tener conto dellemutate esigenze. ibid. imposta il suo articolo su di una rassegna degli sviluppi teorici dellHCI: dal-le scienze cognitive classie, e si imposero nei primi anni , a prospeive teoriequali la activity theory, la psicologia ecologica, la cognizione esterna, la cognizione di-stribuita, la situated action e letnometodologia.Una rassegna delle differenti teorie va oltre lo scopo di questo articolo. A mio avvisopuò essere utile però fare una distinzione a livello metodologico. Facciamo un esempio:le teorie di cognizione esterna e cognizione distribuita sono, per molti versi, piuostosimili. Metodologicamente, però, emergono delle differenze importanti: i teorici del-la cognizione esterna tendono a mantenere un approccio empirico di tipo scientifico, ela teoria sembra voler allargare gli orizzonti delle scienze cognitive classie. I teoricidella cognizione distribuita, dellazione situata e - esplicitamente - delletnometodologiaadoano strumenti empirici più qualitativi e descriivi. esta metodologia ha, secon-do ibid., alcuni svantaggi, fra loro legati: la descrizione è a livello di deaglio; essendofocalizzata sugli aspei contestuali è difficile generalizzare i risultati, e dunque questimodelli hanno un basso potere generativo (riescono a descrivere le situazioni ma non aprevederle). Lenfasi sul contesto, sulla situatedness costituiscono daltro canto uno dei trai di-stintivi del terzo paradigma. Harrison, Tatar e Sengers, ``e three paradigms of HCI.alt distinguono fra situatedness di interazione (il modo in cui utente, azione, circostan-ze materiali e sociali interagiscono), ecologica (con esplicito riferimento a Gibson, ``etheory of affordances) e sociale (ogni individuo è socialmente situato). Un secondotrao distintivo secondo Harrison, Tatar e Sengers, ``e three paradigms of HCI. alt
    •  CAPITOLO . IL DESIGNè il rapporto fra teoria e pratica, più di tipo deduivo nella HCI classica, più circolarenel terzo paradigma. Infine, secondo Harrison, Tatar e Sengers, ``e three paradigmsof HCI. alt, nel terzo paradigma si pone meno enfasi allelaborazione e trasferimentodi informazione, in quanto si assume una costruzione di significato, basata sugli aori,sulle aività, sui contesti. Un ulteriore livello di analisi, oltre a quello metodologico ed a quello teorico, riguar-da i fondamenti epistemologici e filosofici soostanti le differenti teorie. Se il cogniti-vismo classico si rifaceva, più o meno esplicitamente, ad una tradizione razionalista ecartesiana (e il modello GOMS rappresenta forse lesempio più evidente di questo ap-proccio nellHCI) il terzo paradigma si rivolge piuosto esplicitamente alla tradizionefenomenologica. Significativo, soo questo profilo, il fao e nella raccolta eoriesand practice in interaction design, curata da Bagnara e Smith, eories and practice in in-teraction design, lautore di gran lunga più citato sia Martin Heidegger. Lazione situata,ad esempio, si rifà esplicitamente al pensiero heideggeriano, così come alcuni dei contri-buti di Winograd. Nello stesso volume, però, Claudio Ciborra, ``Situatedness Revisited:e role of Cognition and Emotion si iede quanto del reale pensiero di Heidegger siastato davvero assorbito e quanto invece se ne sia faa una vulgata perdendone alcuniaspei fondamentali. La questione è, a mio avviso, estremamente interessante, in quanto ladozione seriae sistematica della fenomenologia heideggeriana può costituire davvero una rivoluzio-ne scientifica non soltanto per la HCI ma per le scienze cognitive nel loro insieme, ein questa prospeiva la HCI-ID può costituire una delle avanguardie di questa nuovaprospeiva. Per fare questo, però, sarà necessario affrontare due sfide. Da una parte -come giustamente sostiene Ciborra - riuscire a cogliere appieno la portata del pensieroheideggeriano.La seconda sfida, non meno impegnativa, riguarda il rapporto fra fondamenti filosofico-epistemologici e metodologie. Appare a molti naturale pensare e le metodologie piùscientifie, sperimentali e quantitative siano di esclusiva pertinenza di un paradigmarazionalista cartesiano, mentre un approccio fenomenologico debba necessariamente ab-bandonare ogni pretesa di scientificità ed adoare esclusivamente metodologie qualitati-ve. esto pregiudizio, estremamente radicato (mi pare e lo stesso ibid. lo condivida),può costituire un grave ostacolo nellambito delle scienze cognitive, ma avrebbe riper-cussioni negative ane nella pratica dellinteraction design. Io sono profondamenteconvinto e sia possibile adoare una metodologia sperimentale ane nellambito del-la fenomenologia, non solo nella gloriosa tradizione gestaltiana. Credo ad esempio emolto di quello e oggi possono dirci le neuroscienze cognitive possa essere leo in unaiave fenomenologica. Credo di avere, a questo punto, unidea più iara di dove sta andando la comunitàdella HCI. Se questo è lo scenario presente e futuro, non posso e dirmi daccordo, apao e siano affrontate le due sfide e ho appena accennato. Ma in tuo questo, cosacentra il design? Per rispondere a questa seconda domanda, ho cercato di capire e cosa si intendecon il termine design. E non mi sono sorpreso nel constatare vi sono diversi modi di
    • intenderlo. Daniel Fallman, ``Design-oriented human-computer interaction distingue tre ap-procci al conceo di design: lapproccio conservatore, quello romantico e quello prag-matico. Lapproccio conservatore vede il design come un processo scientifico o inge-gneristico, e parte dai requisiti formali per arrivare alla realizzazione, araverso unasequenza di passaggi metodologici discreti, razionali, struurati e ben codificati. In que-sto approccio si assume e il design sia una forma di problem solving: si parte da unproblema, si assume e la descrizione del problema possa essere esaustiva ed accurata,e vada espressa in forma di specifie di requisiti. Compito del designer è di trovaredelle soluzioni progeuali e rispeino le specifie dei requisiti e i limiti di costi, tempie performance. Il processo di design si divide in una fase di analisi, e consiste in unasistematica raccolta di informazioni ed una fase di sintesi, e segue processi formali ditipo logico. Lapproccio romantico si focalizza sul designer, e viene visto come un personaggiodotato del genio creativo e con capacità semi-magie. Il design è paragonato allarte, eil designer deve poter esercitare tua la sua libertà espressiva. Nel processo di design èinsito un aspeo mistico, sostanzialmente inesplicabile e non analizzabile. Lapproccio e ibid. definisce pragmatico, infine, vede il design come un processocalato in un contesto, situato, legato alle persone, agli artefai, alle pratie, con le lorostorie, identità, piani e obieivi. In questa prospeiva il processo di design non è néscienza né arte, ma una forma di processo ermeneutico di interpretazione e creazione disignificato, in cui i designer interpretano iterativamente gli effei del loro progeo nellasituazione presente. È, citando Sön, una conversazione riflessiva con i materiali dellasituazione di progeo. Wolf et al., ``Dispelling`` design as the bla art of CHI distinguono fra design in-gegneristico e design creativo. Il design ingengeristico corrisponde a quello e Fallmandefinisce conservatore. Citando Löwgren, il design creativo viene definito nei termi-ni di una interazione fra problem seing e problem solving, dove lo spazio di design èesplorato araverso la creazione di molte idee e concei in parallelo. Le assunzioni sulproblema vengono continuamente messe in discussione, e il processo e i risultati sonosostanzialmente imprevedibili, e dunque il designer gioca un ruolo personale nel proces-so. Nellambito della leeratura HCI, lamentano ibid., ci si è spesso focalizzati più sulledifferenze fra i due approcci e sulle somiglianze. Visser, ``Designing as construction of representations: A dynamic viewpoint in co-gnitive design resear distingue fra lapproccio di Herbert Simon (centrato sul con-ceo del processamento simbolico, symbolic information system) e lapproccio situa-to, e propone una propria prospeiva, dove il design è un processo di costruzione dirappresentazioni. Secondo ibid. il processo di design consiste nel realizzare un artefao, dati dei re-quisiti e specificano (spesso non esplicitamente né completamente) una o più funzio-ni e devono essere previste, e i bisogni e gli obieivi e devono essere soddisfaidallartefao, in determinate condizioni espresse da vincoli. Consiste nello svilupparerappresentazioni dellartefao finé non sono così concrete, deagliate e precise e
    •  CAPITOLO . IL DESIGNla rappresentazione ultima consiste nellimplementazione dellartefao. Le rappresenta-zioni devono esprimere tre aspei del progeo: cosa, come e peré. Yamamoto e Nakakoji, ``Interaction design of tools for fostering creativity in theearly stages of information design si rifanno alla teoria della cognizione esterna nelproporre un modello di design in cui le modalità di esternalizzazione (rappresentazioneesterna) influenzano il corso del progeo, in quanto i designer interagiscono con talirappresentazioni; e tali esternalizzazioni sono finalizzate sia per esprimere delle solu-zioni (parziali) e per interpretare le situazioni (e dunque lo stato del problema), e eil processo progeuale procede nei termini di un circolo ermeneutico. Lidea di design come circolo ermeneutico è espressa esplicitamente ane da Snod-grass e Coyne, ``Is designing hermeneutical.La loro visione della scienza positivistica è piuosto datata, e nel loro escursus teoricoscivolano in un antiscientismo e non mi piace affao. Interessante, al contrario, laloro idea della progeazione come processo ermeneutico, dove il designer si muove nel-lo spazio di design portando con se i propri pregiudizi, e dove il dialogo fra designer,progeo (e a mio avviso stakeholders e utenti) porta a ad una costruzione di significatoemergente. Mi piace molto la loro affermazione secondo cui la capacità di raggiunge-re un obieivo progeuale dipende dallabilità del designer di anticipare le potenzialitànascoste. Il processo di design, secondo ibid., è un dialogo fra il designer e la situa-zione progeuale. Il designer deve portare nella situazione la propria conoscenza, macontemporaneamente devessere capace di meerla in discussione, evitando i prematurecommitment e possono impedirgli di vedere le possibilità nascoste nel contesto pro-geuale. Cercando di tirare le somme, mi pare e vi siano tre modalità di vedere il design.La concezione romantica, estetizzante, è quella e mi spaventa. È un approccio e ioritengo dannoso per linteraction design, ma ane per larte. Le altre due macro-visioni,quella ingegneristica - razionalistica e quella ermeneutica, mi pare abbiano una relazionecon i tre paradigmi definiti da Harrison, Tatar e Sengers, ``e three paradigms of HCI.alt: ingegneristici e razionalisti i primi due paradigmi, più fenomenologico il terzo. La mia sensazione è e entrambi questi approcci abbiano dei vantaggi. andopossibile, cercare di formalizzare e standardizzare un processo di progeazione può es-sere molto utile, peré permee di rendere espliciti i requisiti e di operazionalizzarei passaggi progeuali. Spesso, però, unanalisi razionale ed esaustiva delle condizioniiniziali non è possibile, per diverse ragioni: a volte non si hanno a disposizione da subitotui gli elementi, e spesso i vincoli e i requisiti non sono espliciti. Ecco e il processo diprogeazione diventa meno formale, il progeista mee in campo le sue conoscenze, edinizia un dialogo ermeneutico con la situazione: i commienti, gli utenti (in un approc-cio partecipativo), le informazioni, la tecnologia, le risorse economie. Lampliamentodegli ambiti applicativi degli artefai computazionali (dal mainframe al pc da ufficioal device ubiquito) ha inoltre ampliato lo spero di requisiti e questi devono soddi-sfare: quando ad usare i calcolatori erano soltanto scienziati ed ingegneri, i requisitierano esclusivamente funzionali: lhardware ed il soware dovevano funzionare, punto.ando il pc è entrato in ufficio ed in mano ai professionisti e agli impiegati, doveva
    • essere ane facile da usare. Nel momento in cui i devices computazionali sono diven-tati ubiquiti è necessario e rispondano ane ad esigenze diverse, di tipo estetico edemozionale. Accanto ai requisiti classici, hard, si impongono dunque dei rqusisiti piùso. Il conceo di requisiti so è sviluppato esplicitamente dal lavoro di Alessia Rullo,``e so qualities of interaction. Lautrice distingue fra requisiti funzionali e requisi-ti so, dove questi ultimi si riferiscono esplicitamente agli aspei estetici dellartefao.Sebbene io non sia del tuo daccordo con questo modello teorico, ritengo estremamenteinteressante lapproccio metodologico, in cui si cerca un equilibrio fra i diversi requisiti,utilizzando sia un approccio partecipativo e unanalisi di tipo euristico. Come infat-ti giustamente soolinea ibid. sebbene il coinvolgimento degli utenti sia estremamenteutile, non sempre questi ultimi hanno la capacità di rendere espliciti i loro bisogni laten-ti.Ancor più interessante è il contesto in cui la metodologia è stata utilizzata: Alessia Rulloha utilizzato questo approccio nella riprogeazione delle unità di terapia intensiva neo-natale. Nel leggere larticolo non ho potuto non pensare ad un ormai classico lavoro dipsicologia animale comparata, e sta alla base della teoria dellaaccamento di Bolwby. Gli esperimenti realizzati da Harlow e Zimmermann, ``e development of affectio-nal responses in infant monkeys erano piuosto crudeli: neonati di scimmia venivanoallontanati dalla propria madre e messi in gabbie sperimentali, per studiare il loro com-portamento. Una delle osservazioni e gli autori fecero era e i cuccioli si aaccavanomorbosamente a delle coperte e erano incidentalmente presenti nelle gabbie per co-prire dei macinari. Nellesperimento più noto, vennero messe nelle gabbie due madriartificiali, ovvero dei maniini di ferro con una cannuccia alla quale i neonati potevanoallaarsi. Lunica differenza fra queste due figure era e mentre una era costituita dauna rete metallica, laltra era stata rivestita da una coperta di materiale morbido. In unacondizione sperimentale i cuccioli venivano allaati soltanto dal maniino metallico.In questo modo i due maniini implementavano i due requisiti: il maniino metallicoil requisito funzionale di allaare il cucciolo, il maniino rivestito il requisito so dioffrire un contao morbido. Ebbene, le piccole scimmie trascorrevano molto più temposul maniino so e su quello da cui bevevano il lae. Da altre osservazioni speri-mentali ibid. evinsero e la presenza di coperte, cuscini, insomma di materiali morbidicostituiva un requisito essenziale affiné i cuccioli potessero sopravvivere e svilupparsi.La situazione della terapia intensiva neonatale è, per alcuni aspei, simile a quella dellescimmiee dellesperimento: per motivi terapeutici i neonati devono essere allontana-ti dalle loro madri per essere curati e monitorati allinterno di un ambiente artificiale.I risultati di psicologia animale comparata ci dicono e i requisiti so sono non me-no funzionali dei requisiti streamente ingegneristici e medici: un ambiente morbido eproteivo è necessario affiné il neonato possa trascorrere in maniera più naturale emeno traumatica possibile il periodo di terapia intensiva. Sebbene quello descrio da Rullo, ``e so qualities of interaction sia un casolimite, può in quale modo fornirci un fondamento teorico e giustifii lampliamentodello spero di requisiti - impliciti ed espliciti - e il designer deve soddisfare.
    •  CAPITOLO . IL DESIGN Per concludere, mi permeo di notare e quelli e Harrison, Tatar e Sengers, ``ethree paradigms of HCI. alt definiscono i tre paradigmi dellHCI assomigliano molto alletre qualità e,  anni fa, Vitruvio aribuiva al design ariteonico: firmitas, utilitas,venustas: la solidità, lutilità, la bellezza (sono debitore a Niccolò Ceccarelli per questacitazione). Se per design intendiamo questo, allora linteraction design costituisce nonsolo il naturale sviluppo dello HCI, ma ane unimportante sfida allevoluzione dellescienze cognitive.. La creativitàLa creatività viene definita come la capacità di produrre qualcosa e sia contempo-raneamente nuovo (originale, inaspeato) ed appropriato (utile, adaativo, capace dirispeare i vincoli).Carson, Peterson e Higgins, ``Decreased latent inhibition is associated with increasedcreative aievement in high-functioning individuals., nello studiare la creatività, pon-gono laenzione su di un costruo cognitivo: linibizione latente. Gli individui creativiappaiono caraerizzati in parte dallabilità di percepire e descrivere ciò e ad altri ri-mane nascosto, non percepito. La non percezione di parte delle informazioni è aribuitaad un meccanismo cognitivo di tipo inibitorio, definito inibizione latente. Linibizionelatente è la capacità individuale di filtrare ed escludere dal focus aentivo quelle in-formazioni e sono state precedentemente esperite come irrilevanti. esta capacitàsi basa su di un meccanismo cerebrale; è una forma di apprendimento, ed è presenteane negli animali. esta capacità ha un importante valore adaativo, in quanto,escludendo tue le informazioni e abbiamo imparato essere irrilevanti, ci permee diconcentrarci sulle cose e abbiamo imparato essere importanti, evitandoci così di in-correre in una situazione di information overflow. esta euristica, però, ha un costo;se applicata in maniera troppo rigida, ci porta ad una sorta di fissità funzionale. an-do le circostanze mutano, è possibile e un elemento e prima era irrilevante possadiventare importante. Ebbene, nel loro studio correlazionale, ibid. hanno evidenziato come individui conunalta capacità creativa hanno una bassa inibizione latente. Laspeo insolito, eviden-ziato dallarticolo, è e un basso livello di inibizione latente è tipico ane delle perso-ne sizofrenie. ello e statisticamente differenzia le persone sizofrenie dallepersone creative è lintelligenza: le persone creative tendono ad avere un quoziente intel-leivo superiore alla media, mentre linterazione fra basso i.q. e bassa inibizione latenteaumentano il risio di sviluppare un disturbo psicotico. Akinola e Mendes, ``e dark side of creativity: biological vulnerability and negati-ve emotions lead to greater artistic creativity., in una serie di esperimenti, dimostranoun aumento della creatività in persone predisposte alla depressione esposte a situazio-ni di rifiuto sociale. La creatività sarebbe dunque facilitata dalla predisposizione alladepressione. esti lavori, lei superficialmente, lasciano intendere due cose: creativi si nasce, edessere creativi risia di essere una sfortuna: per essere creativi bisogna essere depressi opsicotici. Amabile et al., ``Affect and creativity at work offrono una prospeiva diversa:negli ambienti di lavoro vi è una associazione positiva fra emozioni positive e creatività.
    • .. LA CREATIVITÀ Associazione e tende a mostrare un paern circolare: le emozioni positive aumentanola probabilità di avere delle intuizioni creative e, non meno interessante, gli ai creativiinducono emozioni positive. esti dati appaiono contraddiori. Proviamo a leggerli meglio. Faori diversi aiu-tano la creatività. Il più banale è lintelligenza: le persone più intelligenti sono più creati-ve. La capacità di non escludere dallanalisi quegli aspei e appaiono irrilevanti (bassainibizione latente) aiuta il processo creativo. Peré la depressione o il rifiuto sociale au-mentano la prestazione creativa? Vi sono due possibili meccanismi e possono rendereconto di questo effeo: il rifiuto sociale può aivare nellindividuo una forte motiva-zione a ribaltare la situazione, a dimostrare la propria capacità. E al trao depressivoviene aribuito un aumento dellaenzione sostenuta: queste persone hanno una mi-gliore performance creativa peré riescono a focalizzarsi più a lungo ed esclusivamentesul problema. Le emozioni positive, invece, influiscono positivamente sulla creatività inquanto un mood positivo induce una maggiore elasticità di pensiero. este informazioni ci permeono di operazionalizzare i precursori della creatività:intelligenza - competenza, capacità di non inibire le informazioni apparentemente irri-levanti, aenzione sostenuta, elasticità di pensiero. este competenze possono essereinsegnate? Sternberg, OHara e Lubart, ``Creativity as investment identificano sei faori einfluenzano la creatività: le conoscenze, le abilità intelleuali, gli stili cognitivi, la mo-tivazione, la personalità ed il contesto. Nella loro rassegna, gli autori si focalizzano sucontesti lavorativi di teamworking, e il loro suggerimento è di coinvolgere persone constili cognitivi diversi durante le differenti fasi del processo creativo. In un recente articolo pubblicato sulla versione britannica di Wired, Kevin Dunbardescrive i risultati di una ricerca osservativa in quaro laboratori di bioimica dellu-niversità di Stanford. ello e Dunbar ha osservato è e raramente i risultati degliesperimenti rispeavano le aspeative dei ricercatori: la scienza è una aività general-mente frustrante. Si suppone e il processo scientifico sia una rincorsa lineare verso laverità, piena di ipotesi eleganti e vengono verificate o falsificate. Ma gli esperimen-ti raramente ci dicono quello e ci aspeiamo, e questo, secondo Dunbar, è il segretooscuro della scienza. Come reagiscono, i ricercatori, ai risultati inaesi? Generalmente ci riprovano, re-plicano lesperimento, cercando di eliminare lerrore. Che, a volte, si ripete, sistema-ticamente. Ma poié questi errori sistematici sono così frequenti, i ricercatori devonoseparare ciò e è interessante e ciò e non lo è, e nel fare questo spesso sbagliano. Igno-rano fai potenzialmente interessanti, li rubricano come errori. Scoprono cose nuove ele considerano fallimenti. Ma se perfino i ricercatori tendono ad essere conservativi e ad escludere nuove ipo-tesi, comè possibile e la scienza progredisce? Secondo Dunbar, molte idee innovativenascono durante i meeting di laboratorio; non tanto durante la presentazione dei risul-tati di una ricerca, ma durante la discussione e ne segue, in quanto i ricercatori sonospesso costrei a riconsiderare il loro punto di vista.esti meeting di laboratorio sono particolarmente efficaci quando i partecipanti hannouna formazione differente, multidisciplinare. Se nellincontro si confrontano soltantopersone espertissime nella stessa materia del relatore, difficilmente si arriverà ad una
    •  CAPITOLO . IL DESIGNidea innovativa. Se, al contrario, il relatore si confronta con ricercatori con formazionediversa, è molto più probabile e una soluzione innovativa, creativa, emerga. Uno degliaspei caraeristici dei meeting è il linguaggio utilizzato: molto specialistico se la for-mazione dei partecipante è la stessa. Ma se i partecipanti hanno formazioni diverse, eccoe spesso il linguaggio diventa ricco di metafore ed analogie, e questa astrazione per-mee una maggiore elasticità di pensiero e permee di ridimensionare quella inibizionelatente e impedisce ai ricercatori di vedere linnovazione nei risultati inaspeati. Le osservazioni di Dunbar ci tornano utili per due motivi. Il primo: la ricerca scien-tifica assomiglia molto più al design di quanto la vulgata epistemologica non lasci in-tendere, e dunque il dualismo scienza - design va probabilmente sfatato. Il secondoaspeo è e la creatività può essere, se non indoa, comunque favorita da un ambientemultidisciplinare. Ciò e possiamo concludere da questo escursus fra design, creatività e ricerca scien-tifica è e il design è una aività due volte multidisciplinare: primo peré è la risultantedi molte discipline. Ma soprauo peré, se design è creatività, la multidisciplinarietàappare condizione essenziale.
    • Capitolo Il design partecipativo. IntroduzioneVi è mai capitato di dare una mano in cucina in casa di amici? Cercate un coltello dacucina ed aprite il casseo delle posate, per trovare una pentola aprite larmadieo deicorn flakes. iedete ai padroni di casa e questi rispondono con una certa sufficienza,come se fosse ovvio e le posate sono nel primo casseo ed il minestro nel secondo.Loro sono talmente abituati ad usare quella cucina e quella disposizione delle cose edegli spazi sembra loro lunica possibile, e del tuo ovvia. Chi progea un sito web di medie - grandi dimensioni ne frequenta il dominio in-formativo talmente a lungo da diventare un esperto di dominio. Si trova a lavorare coni commienti, e sono esperti di dominio per definizione.Il commiente, generalmente, ha una visione del dominio semantico molto condiziona-ta dalla struura organizzativa dellazienda o dellistituzione e raprresenta. Gli stake-holders interni allorganizzazione tendono comprensibilmente ad avere una visione deipropri servizi o dei propri prodoi più legata al processo produivo e alle modalità difruizione degli utenti - clienti. Con questi presupposti il sito internet rispecierà probabilmente il modello menta-le implicito del commiente. Naturalmente non è necessariamente deo e il modellomentale degli utenti sia radicalmente differente da quello del commiente. Però non ènemmeno escluso. A titolo di esempio cito il lavoro fao -- assieme a Dario Bei e Luca Rosati -- per ilsito dellassessorato alle politie sociali della provincia autonoma di Trento.Alcune delle competenze dellassessorato sono ``al confine con le competenze della-zienda sanitaria. Per il funzionario dellassessorato è iaro quali siano loro le compe-tenze e quali quelle dellazienda sanitaria. Per lutente, però, questa distinzione non hamolto senso. Lutente vuole un servizio, e non è tenuto a sapere qualè lente erogatore.Lutente dunque potrebbe consultare il sito internet cercando informazioni e, dal puntodi vista streamente organizzativo, non sono di competenza di quellente. Naturalmentelente non può e non deve sostituirsi allente competente, né nellerogazione del servizio 
    •  CAPITOLO . IL DESIGN PARTECIPATIVOma nemmeno nel fornire le informazioni. Deve però prevedere la possibilità di indiriz-zare lutente verso le informazioni desiderate, possibilmente spiegando le competenzedelluno e dellaltro ente. esto è solo un esempio di una possibile differenza fra il modello implicito del for-nitore di servizi (o di beni, comunque di informazioni araverso il sito) ed il fruitore. Le figure generalmente più aente a queste problematie sono generalmente i re-sponsabili dellU.R.P., gli uffici per le relazioni con il pubblico. esto peré si ritrovanoa dover rispondere, quotidianamente, a questioni e per loro sono ovvie ma e per gliutenti non lo sono. Scusi, dovè lo scolapaste? Il design partecipativo nellariteura informativa si preoccupa di affrontare pro-prio questo genere di questioni, ed è finalizzato a creare unariteura informativa esia più vicina alle aspeative degli utenti e al modello dei commienti. Più in particolare, gli aspei e questo approccio intende affrontare sono i seguenti: • identificazione dellestensione e dei confini del dominio, secondo le aspeative degli utenti. • identificazione del lessico degli utenti. • valutazione dellimportanza aribuita dagli utenti agli argomenti del sito. • elicitazione dei modelli mentali degli utenti in merito alla struura categoriale delle informazioni... DefinizioneIl design partecipativo è un insieme di teorie, pratie e studi e implicano il coin-volgimento degli utenti finali nella progeazione degli artefai (Muller, ``ParticipatoryDesign: e ird Space in HCI). Il design partecipativo nasce e si sviluppa fra gli anni‘ e gli anni ‘ del secolo scorso in Scandinavia e negli Stati Uniti, nell’ambito dellaprogeazione urbanistica ¹ e dello sviluppo del soware: lidea e guida l’approccioè e il coinvolgimento degli utenti finali nel processo decisionale e di pianificazionepossa non solo garantire una maggior democraticità ma ane sviluppare degli artefai(nella faispecie degli edifici o degli interi quartieri) capaci di meglio rispondere alleesigenze degli utenti finali. Negli anni successivi l’approccio si è sviluppato principal-mente nellambito dello sviluppo del soware e recentemente nello sviluppo di siti web(Kensing e Blomberg, ``Participatory Design: Issues and Concerns), mentre la sua ap-plicazione nellambito urbanistico ed ariteonico raramente ha varcato i confini dellaScandinavia. Originariamente lapproccio partecipativo aveva una forte valenza politicae assumeva e gli utenti venissero coinvolti durante tuo il processo di progeazionee sviluppo. esto approccio ha però incontrato, nellambito urbanistico, notevoli resi-stenze. Da una parte di tipo culturale, in quanto gli aritei ed i progeisti si sentivano ¹si veda il manuale dellAmerican Institute of Aritects <www.aia.org/about/initiatives/AIAS>.
    • .. INTRODUZIONE esautorati nella loro funzione progeuale e creativa. In secondo luogo un coinvolgimen-to così ampio implicava dei costi e dei tempi a volte più lunghi per la progeazione erealizzazione degli artefai. Infine, un problema sostanziale era la difficoltà nel rendereproficua la partecipazione degli utenti per un duplice motivo: i ciadini dovevano esserecoinvolti aivamente e spesso questo poteva essere difficile, allo stesso tempo le esigen-ze, le idee, le conoscenze e i desideri degli utenti erano in larga parte impliciti, non erabanale far emergere questa conoscenza e tradurla sul piano progeuale. Ciononostante,negli Stati Uniti vi sono degli esempi di design partecipativo applicato allo sviluppo ur-banistico decisamente interessanti. Fra tui, il Regional/Urban Design Assistance Team(R/UDAT) è una metodologia sviluppata dallAmerican Institute of Aritects, in cuivengono applicati i principi del design partecipativo alla pianificazione urbanistica. Perun interessante case history si veda il R/UDAT della cià di Austin, Texas (Johnson, eDowntown Austin Planning Process as a Community of Inquiry: An Exploratory Study)... Design partecipativo e bisogni degli utentiMa qualè il razionale e giustifica lipotesi dellutilità, o della necessità, di coinvolge-re gli utenti nella progeazione di un artefao? Secondo Rei et al., ``Varieties andissues of participation and design lapproccio tradizionale alla progeazione e quellopartecipativo si basano su visioni filosofie differenti. Lapproccio tradizionale ha unavisione più platonica dellartefao: lesperto detiene la conoscenza di come lartefaodeve essere e nel suo lavoro infonde questa idea nel progeo. Lapproccio partecipativo,al contrario, assume una visione più costruivista: lartefao non deve ricopiare unideaplatonica depositata nella mente dellesperto. La conoscenza è condivisa e il progeo vacostruito nel confronto fra i vari aori in gioco, non ultimi gli utenti finali. Il coinvol-gimento degli utenti finali nella progeazione è dunque finalizzato principalmente a trescopi: . migliorare la progeazione, aumentando la base di conoscenza in fase di analisi progeuale . fare in modo e le aspeative degli utenti finali siano realistie ma positive, riducendo così la resistenza al cambiamento . aumentare la democrazia sui luoghi di lavoro e sul territorio, garantendo ai cia- dini il dirio di partecipare alle decisioni e avranno un impao sul loro lavoro e sulla loro vita.Nella pratica il livello di coinvolgimento degli utenti può variare. In ogni caso è neces-sario e il coinvolgimento degli utenti abbia una quale influenza sul processo proget-tuale. Per massimizzare lefficacia della partecipazione è spesso necessario coinvolgeregli utenti in maniera struurata. La metodologia R/UDAT, ad esempio, prevede  fa-si: Geing started, Geing Organized, Team visit e Implementation, per ogni fase sonoprevisti dei passaggi specifici. Uno degli aspei critici del design partecipativo è la capa-cità di far emergere le conoscenze implicite degli utenti, per quanto concerne sia le loroesigenze ed i loro desideri e le loro ipotesi di progeazione e realizzazione.
    •  CAPITOLO . IL DESIGN PARTECIPATIVO.. Ambiti di applicazioneLo sviluppo del soware (e in seguito dei siti web) e la progeazione ariteonica -urbanistica sono i due ambiti dove il design è nato e si è maggiormente sviluppato. Af-frontando problemi differenti sono state sviluppate, nei due ambiti, metodologie parzial-mente diverse. Nellambito della progeazione di sistemi informativi il design partecipa-tivo viene utilizzato prevalentemente nella definizione dellariteura dellinformazio-ne e nella valutazione dellusabilità delle interfacce. In questo ambito lo strumento piùutilizzato è, senza dubbio, il card sorting Rugg e McGeorge, ``e sorting teniques: atutorial paper on card sorts, picture sorts and item sorts; Upur, Rugg e Kitenham,``Using Card Sorts to Elicit Web Page ality Aributes, finalizzato allorganizzazionedella macroariteura del sistema. Meno nota ma non meno importante è la tecnicadel free listing (Sinha, Beyond cardsorting: Free-listing methods to explore user catego-rizations), il cui scopo è quello di coinvolgere gli utenti nella definizione del dominioinformativo. Il risultato dellapplicazione del design partecipativo non è quindi necessa-riamente un prodoo fisico, la progeazione può dar vita ad un processo di interazionetra uomo e informazione ad esempio. In questo senso lambito dazione del design par-tecipativo è molto ampio diventando uno strumento per lariteura dellinformazionee si caraerizza come una disciplina pervasiva in grado di definire dei modelli integratie trasversali di interazione uomo-informazione ².. Modelli mentali e categorizzazioniUn modello mentale è una rappresentazione cognitiva di situazioni reali, ipotetie oimmaginarie Johnson-Laird, Giroo e Legrenzi, ``Mental models: a gentle guide for ou-tsiders. I modelli mentali emergono da processi di percezione, immaginazione, com-prensione linguistica e di elaborazione cognitiva delle conoscenze. Una delle caraeri-stie dei modelli mentali è e tendono ad essere analogici, nel senso e la struuradel modello corrisponde alla struura di ciò e è rappresentato. Unaltra caraeristicaè e i modelli mentali sono dinamici, nel senso e possono essere modificati araversodelle regole di trasformazione. Sebbene i modelli mentali possano assumere differentiforme, molto spesso la rappresentazione cognitiva è piorica e spaziale, ane quandovengono rappresentati concei astrai. Una visione più radicale della rappresentazionespaziale è quella sviluppata dalla linguistica cognitiva, da autori come Lakoff e Johnson,Metaphors we live by, secondo i quali non solo molte rappresentazioni cognitive sono ditipo spaziale, ma la rappresentazione spaziale costituisce la base per innumerevoli meta-fore e veicolano linguisticamente molteplici concei astrai. Johnson inoltre sostienee la rappresentazione spaziale sia multimodale, e e dunque coinvolga - a livello ce-rebrale - le aree motorie deputate al movimento del corpo nello spazio. Nellalveo dellarobotica le mappe cognitive spaziali o topologie sono state utilizzate per permeereagli agenti artificiali di apprendere un percorso o la struura di uno spazio e per navigar-lo ed interagire in esso (Remolina e Kuipers, ``Towards a general theory of topologicalmaps). ²Uno studio su questo tema: Ariteura dellinformazione integrata per Apple e Ikea
    • .. TOPOGRAFIA MENTALE NELLA PROGETTAZIONE DI SPAZI FISICI . Topografia mentale nella progettazione di spazi fi- sici.. La mente e le associazioni vs lo spazio fisicoLa mente umana produce delle associazioni multidimensionali tra concei. Facendoriferimento allaeroporto, in quanto passeggeri, ci aspeiamo di trovare un servizio invari contesti per tue le volte in cui esso si rivela necessario, in questo senso i variservizi dovrebbero essere tui legati da un rapporto di vicinanza fisica (dello spaziofisico). Seguendo questo approccio risulta impossibile assecondare tue le esigenze deipasseggeri nel loro relazionarsi con lo spazio fisico dellaeroporto. La mente ci permee di meere in connessione spazi e servizi lontani nella realtà, ilmodello cognitivo non è però facilmente riproducibile nel mondo fisico. Prendendo inconsiderazione la mappatura topografica (figura ) oenuta araverso lanalisi dei datidel card sorting è possibile notare come alcuni item tendano ad avvicinarsi se non adintersecarsi. Tali item e le relazioni e è possibile individuare tra loro, giocano insiemeun ruolo importante nel definire un riferimento per la coscienza dello spazio geograficoe si caraerizza per: . landmark knowledge, punti di riferimento nellambiente . route knowledge, sequenze di punti di riferimento (percorsi di navigazione) . configurational knowledge, processo e consente di individuare i punti di riferi- mento e i percorsi allinterno di un modello di riferimento (Siegel e White, ``e development of spatial representations of large-scale environments).L’esperienza e le persone hanno di un certo ambiente è tanto più vicina alle loro esi-genze quanto più le loro associazioni tra spazi e servizi trovano un riscontro nello spaziofisico, quanto più questultimo si avvicina a ciò e viene definito come configuratio-nal knowledge. In questo senso la mappatura topografica del dominio può essere unostrumento per progeare un ambiente più vicino alle esigenze delle persone... Vicinanza cognitiva e vicinanza fisicaLa mappatura topografica ci consente di ragionare in termini di vicinanza cognitiva evicinanza fisica. La vicinanza cognitiva può essere individuata dalla minore o maggioreprossimità reciproca degli item sulla rappresentazione topografica (figura ). La vicinan-za fisica è ovviamente determinata dalla prossimità spaziale degli item nel dominio diriferimento. Nella fruizione di uno spazio fisico come quello di un aeroporto, le personesi spostano continuamente tra ambienti e servizi (landmark) legati da rapporti di vici-nanza fisica, fintanto e quel contesto sia in grado di soddisfare le loro esigenze con ilsuo insieme di punti di riferimento (landmark) e percorsi (route). Se il contesto non è ingrado di soddisfare tali esigenze, le persone faranno affidamento con tua probabilità adelle associazioni mentali per individuare nuovi contesti in grado di soddisfare le loroesigenze. I rapporti di vicinanza fisica vengono tralasciati momentaneamente per ri-iamare dei rapporti di vicinanza cognitiva. Le esigenze e scaturiscono non possono
    •  CAPITOLO . IL DESIGN PARTECIPATIVOessere soddisfae in modo immediato come nei casi di prossimità fisica, abbiamo deoinizialmente e sarebbe impossibile ripetere ogni servizio dellaeroporto per tue le nvolte in cui esso è riiesto dalle persone, la spazialità fisica impone delle forti limitazionialla potenzialità delle associazioni cognitive. La spazialità fisica tuavia si può avvaleredi riferimenti e lavvicinino il più possibile alla spazialità cognitiva. In questo sensogli aspei fondamentali dellinterazione uomo - informazione in uno spazio fisico sonodue: le persone si spostano tra ambienti limitrofi per fruire di determinati servizi, oppurecercano dei riferimenti per soddisfare lassociazione mentale stabilita tra due ambienti oservizi caraerizzati da una vicinanza solo di tipo cognitivo, per raggiungere uno di essifisicamente. Alla luce di queste considerazioni, possiamo affermare come la mappaturatopografica risultante dalle fasi di design partecipativo, possa essere in buona parte uti-lizzata per progeare uno spazio fisico. In alcuni casi la vicinanza cognitiva corrispondea quella fisica, quindi la mappatura può guidare la progeazione di spazi fisici aigui.In altri casi, ambienti e servizi vicini nel modello cognitivo delle persone possono essereestremamente lontani nello spazio fisico e viceversa, quindi la mappatura può fornire deisuggerimenti sulla tipologia e le funzioni e i riferimenti messi in campo nello spaziofisico devono avere per avvicinare il modello cognitivo a quello fisico... Limiti dellapplicazione del modello cognitivo allo spazio fi- sicoI risultati del card sorting suggeriscono e sia legiimo ed appropriato progeare lospazio fisico dellaeroporto in base ai cluster emersi dal compito di classificazione. Visono però delle circostanze in cui questa mappatura non può essere applicata. Più inparticolare, è necessario prestare aenzione a dei casi particolari: • ambienti e servizi di utilità distribuita, ad esempio le toilee, andrebbero distri- buiti in tui i moduli dellaeroporto • servizi e per un quale motivo non possono essere collocati fisicamente nel cluster di riferimento, ad esempio peré troppo grandi o peré non possono essere spostati (non è deo e si possa collocare la stazione ferroviaria vicino al posteggio degli autobus ane se cognitivamente correo) • servizi e nel card sorting non hanno trovato una collocazione certa ³.ando, come in questi casi, la mappatura non può essere applicata oppure il modellocognitivo e quello fisico non coincidono, è necessario ricorrere ai riferimenti già men-zionati e corrispondono alle tecnie di organizzazione dei contenuti (dove i contenutisono gli ambienti e i servizi), alle strategie di wayfinding e di guida e permeono al-lutente di orientarsi, di individuare il percorso (route knowledge) per raggiungere lam-biente o servizio desiderato. Se invece il modello cognitivo e quello fisico coincidono, èbene riprodurre la vicinanza cognitiva in vicinanza spaziale. ³Nel card sorting abbiamo volutamente incluso una voce di difficile classificazione, la iesa. Gli utentinon hanno trovato un accordo e nel dendogramma questa voce si trova isolata dalle altre. In questi casi ilprogeista deve decidere in base ad altri criteri.
    • .. TOPOGRAFIA MENTALE NELLA PROGETTAZIONE DI SPAZI FISICI .. ConclusioniSebbene questo tipo di progeazione possa garantire una miglior trovabilità e fruibilitàdei servizi allinterno dellaeroporto, questo non esclude affao e sia necessario pro-geare dei supporti per aiutare gli utenti ad orientarsi negli spazi, araverso ad esempioun uso coerente dei simboli e delle indicazioni utilizzate allinterno dello spazio fisico, lascelta di un codice cromatico e identifii gruppi di servizi e e accompagnino le per-sone nellidentificazione dei percorsi allinterno dello spazio fisico oppure sulle interfaccedigitali. Lariteura dellinformazione può intervenire nella definizione di un sistemadi organizzazione degli ambienti e dei servizi come base del sistema di ricerca allinternodellambiente fisico (pannelli video interaivi), sul sito internet dellaeroporto, sulla ver-sione del sito per dispositivi mobili (Falcinelli, ``Find at unistrapg.it; Potente e Salvini,Ariteura dell’informazione integrata: i casi Apple e Ikea). Il limite tra modello cogni-tivo e modello fisico può dunque essere superato grazie allariteura dellinformazionee alle strategie di wayfinding, le quali consentono allutente di soddisfare le esigenze diricerca e di esperienza in un ambiente fisico, in sostanza di plasmare lo spazio fisico inbase al proprio modello cognitivo del medesimo spazio.
    •  CAPITOLO . IL DESIGN PARTECIPATIVO
    • Parte IIILaritettura dellinformazione 
    • Capitolo Aritettura dellinformazione:organizzazione categoriale delleconoscenze ello e linformazione consuma è piuosto ovvio: consuma laenzione dei destinatari. Pertanto, la ricezza di informazione crea scarsità di risorse aentive, e la necessità di allocare laenzione in maniera efficiente fra le sovrabbondanti sorgenti informative e la possono consumare. -- H.A. Simon -- citato in Pirolli e Card, ``Information Foraging. Lariteura dellinformazione si occupa di definire la struura e la navigazione diun sistema informativo. In un sistema come il web la navigazione si basa principalmen-te sui collegamenti ipertestuali, ma ane araverso le interfacce per linterrogazione dimotori di ricerca o di database. In un lavoro oramai classico Rasmussen, Information Processing and Human- Mai-ne Interaction: an Approa to Cognitive Engineering distingue i comportamenti degliutenti in tre livelli: skill-based, rule-based e knowledge-based. In uno studio sullutilitàdi differenti metodi di valutazione dellusabilità Fu, Salvendy e Turley, ``Effectivenessof user testing and heuristic evaluation as a function of performance classification sug-geriscono e la progeazione e la valutazione del livello knowledge-based debba esserebasata su strumenti empirici (ovvero araverso il coinvolgimento degli utenti) mentrei livelli skill e rule based vadano affrontati con metodi non empirici, quali linee guidaed euristie. In questo capitolo mi focalizzerò quasi esclusivamente di quegli aspeidellariteura dellinformazione ascrivibile al livello basato sulla conoscenza: la strut-tura dellinformazione e gli aspei lessicali della navigazione. Nel prossimo capitolointrodurrò una metodologia finalizzata allanalisi e la progeazione di un sistema in-formativo, ed analizzerò nel deaglio i metodi empirici di elicitazione della conoscenzalessicale e categoriale. 
    •  CAPITOLO . ARCHITETTURA DELLINFORMAZIONE. Definizione.. Definizioni di AILariteura dellinformazione è una disciplina piuosto recente, i cui confini non so-no ancora ben delineati. Alcune definizioni presenti in leeratura possono aiutarci acomprenderne le finalità. Termine utilizzato per descrivere il processo di progeazione, imple- mentazione e valutazione di spazi informativi e siano psicologicamente e sociologicamente acceabili dagli stakeholders. (Dillon, ``Information Ar- itecture in JASIST: Just Where Did We Come From?) Ariteura dellinformazione è un termine usato per descrivere la struu- ra di un sistema, il modo in cui linformazione è raggruppata, i metodi di navigazione e la terminologia usata entro il sistema. Lariteura dellinformazione è il processo di costruzione delle moda- lità di accesso allinformazione finalizzato a permeere agli utenti di navi- gare velocemente e produivamente allinterno del sito basandosi solamen- te sul loro intuito. (McCraen, ``Bringing Order to Intranet Chaos with Information Aritecture: A Case Study) Il più importante testo sullariteura dellinformazione, Rosenfeld e Morville, In-formation aritecture for the World Wide Web, fornisce quaro definizioni di aritet-tura dellinformazione: • La combinazione di organizzazione, etieatura e semi di navigazione allin- terno di un sistema informativo. • La progeazione struurale di uno spazio informativo, finalizzata a facilitare il completamento di compiti e laccesso intuitivo ai contenuti. • Larte e la scienza di struurare e classificare siti web ed intranet per aiutare gli utenti a trovare e utilizzare linformazione. • Una disciplina emergente, una comunità di pratie finalizzata a portare i principi della progeazone e dellariteura nel panorama digitale. Lariteura dellinformazione è dunque un corpus di metodi, tecnie e conoscen-ze concernenti il modo in cui le informazioni sono rappresentate, etieate e strut-turate allinterno dei sistemi informativi. In particolare, le conoscenze sullariteuradellinformazione dovrebbero permeere di rendere facilmente accessibili agli utenti leinformazioni presenti nei siti.Il web come sistema informativoNelle citazioni e abbiamo riportato si usano, spesso alternativamente, i termini sitoweb e sistema informativo. Un sito web è un particolare sistema informativo eleronicoe può essere utilizzato araverso internet. Le considerazioni e faremo sui siti web
    • .. DEFINIZIONE potranno quindi riguardare ane ad altri tipi di sistemi informativi e condividonocaraeristie simili... La qualità di un sistema informativoGli utenti usano internet principalmente per cercare e condividere informazioni, percomunicare, per utilizzare servizi e applicazioni, per acquistare o vendere prodoi eservizi. Il valore di un sistema informativo è legato ad una serie di aspei.Utilità Un sistema informativo deve essere utile; deve contenere informazioni di qua-lità e fornire servizi utili. Lutilità di un sito web è data dalla sua capacità di fornirele informazioni e gli utenti cercano, oppure di permeere loro di portare a termine icompiti e si sono prefissi.Usabilità Lusabilità ¹ dei siti web si deve occupare di due aspei, legati ma distinti: • linterfaccia; • lariteura informativa.Piacevolezza A parità di utilità ed usabilità un sistema informativo è migliore se èpiacevole da usare (Busei, Bussolon e Sartori, ``Il colore dei link delle pagine web comememoria esterna).Reperibilità È importante e le informazioni, i servizi ed i prodoi di un sistemainformativo possano essere trovati facilmente dagli utenti.Accessibilità Laccessibilità implica il rispeo di standard finalizzati allaccesso allin-formazione da parte di individui con differenti abilità, strumenti e preferenze, in molte-plici contesti duso (Lazar, Dudley-Sponaugle e Greenidge, ``Improving web accessibi-lity: a study of webmaster perceptions).Credibilità La credibilità è un aspeo molto importante, ane se spesso trascurato,di ogni organizzazione (Fogg et al., ``What makes Web sites credible? a report on a largequantitative study). esto vale a maggior ragione per il web, in quanto lassenza dicontao fisico fra lorganizzazione e lutente rende questultimo più diffidente.Valore È importante e il sito offra risorse o servizi di valore per gli utenti e e creialtresì valore ane per il commiente (Conci, ``Portale Unitn: ariteura dellinfor-mazione centrata sullutente). ¹ Una definizione formale di usabilità, ampiamente acceata in leeratura (Abran et al., ``Usability Mea-nings and Interpretations in ISO Standards; Jokela et al., ``e standard of user-centered design and thestandard definition of usability: analyzing ISO  against ISO -), è quella proposta dallo standardISO - (Ergonomic requirements for office work with visual display terminals - Guidance on usability)come: Il livello in cui un prodoo può essere usato da specifici utenti per raggiungere specifici obieivi conefficacia, efficienza e soddisfazione, in uno specifico contesto duso.
    •  CAPITOLO . ARCHITETTURA DELLINFORMAZIONE.. Ruolo e obiettivi dellaritettura dellinformazioneÈ mia opinione e i metodi, le tecnie e le conoscenze dellariteura dellinformazio-ne -- in particolar modo le tecnie centrate sullutente -- possano influire positivamentesu tre degli aspei elencati: . Ci si aspea e lariteura centrata sullutente aumenti lutilità del sito in quanto alcuni dei suoi metodi empirici permeono di identificare gli interessi, le aspeative e le esigenze degli utenti. . Lariteura centrata sullutente aumenta lusabilità in quanto permee di rile- vare il lessico degli utenti e di cogliere i loro modelli mentali impliciti concernenti il modo in cui si aspeano e linformazione sia struurata e categorizzata. . Una ariteura dellinformazione centrata sullutente tende a migliorare la re- peribilità di un sistema informativo. Per essere reperibile linformazione deve infai essere struurata in maniera coerente, in modo da rispeare le aspeative implicite degli utenti.Obiettivi Gli obieivi dellariteura dellinformazione sono molteplici: • lidentificazione dei contenuti e gli utenti si aspeano di trovare in un sito web; • la valutazione dellimportanza e gli utenti aribuiscono ai contenuti; • la conoscenza del lessico adoato dagli utenti, ed il conseguente adaamento della terminologia del sito; • la struurazione delle unità informative (ad esempio: le pagine web) in partizioni gerarie (alberi); • lidentificazione delle risorse la cui collocazione può risultare problematica; • la progeazione di metainformazioni sulle risorse... Le dimensioni di una struttura informativa: contesto, conte- nuto, utentiVi sono tre dimensioni e vanno tenute in considerazione nella progeazione di unsistema informativo (Rosenfeld e Morville, Information aritecture for the World WideWeb): • il contesto: gli scopi del commiente, le politie, la cultura, la tecnologia, le risorse, i vincoli; • i contenuti del sistema informativo: i documenti, i file, le applicazioni, i servizi, i metadati; • gli utenti del sistema.
    • .. DEFINIZIONE Aritettura dellinformazione centrata sugli utenti In queste pagine mi focalizzeròquasi esclusivamente sulla dimensione legata agli utenti.Peré riteniamo e sia necessario non solo tenere conto degli utenti, ma ane di coin-volgerli nella progeazione di un sito web? Lapproccio e si propone è quello dellouser centered design ², ove si assume e nessuno conosca competenze, cultura, bisogni,limiti, aeggiamenti degli utenti reali meglio degli utenti medesimi, e pertanto prevedeil coinvolgimento degli utenti in tue le fasi della progeazione, realizzazione e gestio-ne di un prodoo. La metodologia centrata sullutente prevede il coinvolgimento aivodegli utenti, la comprensione dei requisiti degli utenti e dei compiti, lallocazione ap-propriata di funzioni tra gli utenti e il sistema, un approccio iterativo alla progeazione(Mao et al., ``User-Centered Design Methods in Practice: A Survey of the State of theArt). Il coinvolgimento degli utenti nel design di un sistema informativo può aiutarci arispondere a tre domande importanti: • Cosa si aspeano di trovare, gli utenti, nel sito e stiamo costruendo? • Come si aspeano e linformazione sia struurata, organizzata, classificata e presentata? • alè il loro lessico? ali termini dobbiamo usare per aiutarli a comprendere, identificare e recuperare i contenuti?.. Le aree di interventoRosenfeld e Morville, Information aritecture for the World Wide Web identificano trearee di intervento: . Organizzazione: il modo in cui linformazione deve essere organizzata e struu- rata. . Labeling: il lessico da usare per etieare le risorse e le categorie del sistema di informazione. . Navigazione e ricerca: gli strumenti dellinterfaccia e permeono agli utenti di navigare nel sistema e di cercare le informazioni araverso il motore di ricerca.La navigazione e la ricerca implicano principalmente i livelli skill e knowledge based,e dunque non saranno traati in questa sede. Verranno invece approfonditi gli aspeidellorganizzazione e del labeling, e riprenderemo poi sia nel capitolo dedicato agliesperimenti e a quello delle applicazioni di Netsorting a casi reali. ²Lo standard ISO  definisce lo user centred design come ``Un approccio allo sviluppo di sistemiinteraivi focalizzato specificatamente allusabilità. È una aività multidisciplinare, e riiede competenzee tecnie specifie di ergonomia . . . Applicare lergonomia al disegno di sistemi riiede di considerare faoriprimari le capacità, competenze, conoscenze, limitazioni ed esigenze degli utenti.``
    •  CAPITOLO . ARCHITETTURA DELLINFORMAZIONE. Organizzazione.. Semi organizzativiIn leeratura (Rosenfeld e Morville, Information aritecture for the World Wide Web)vengono distinti gli semi esai da quelli ambigui.Semi esattiIl filesystem del nostro computer ci da un buon esempio di alcuni semi esai di or-ganizzazione. ando navighiamo le cartelle del nostro hard disk possiamo ordinarne icontenuti per nome, data di ultima modifica, tipo di file o dimensione.Unaltro buon esempio è il client di posta eleronica. Generalmente ordiniamo le mailin entrata in base alla data di arrivo, ma possiamo ordinarle ane per oggeo o permiente.Nome, data, dimensione di un file, oggeo, miente di una mail sono semi di ordi-namento esai, peré sono informazioni e si basano su quantità e possono esseredisposti su scala ordinale, come lordine alfabetico, o ad intervalli, come le date, o a rap-porti, come la dimensione di un file.Un altro sema esao può essere quello geografico. La open directory ³ ad esempio pre-senta ane una categorizzazione per area geografica, e dunque i siti internet dedicatialla cià di Rovereto si trovano soo il percorsoRegional > Europe > Italy > Trentino Alto Adige > Trento > Rovereto Il vantaggio degli semi esai è e non sono ambigui, e generalmente lordinamen-to può essere fao automaticamente dallapplicazione e presenta i dati. Non è dunquenecessario, ad esempio, e io ordini a mano le mail ricevute in base alla data di arrivo,in quanto è il programma stesso a farlo per me. Ma soprauo se conosco la data diarrivo di una mail mi risulta facile trovarla. A volte, però, gli utenti si trovano in difficoltà nellusare gli semi esai, in quantole loro conoscenze in merito a ciò e cercano non sono precise. Se, ad esempio, nonricordo la data precisa di una mail e sto cercando, e nemmeno il miente, e nemme-no loggeo, trovare quella mail in base agli semi esai può risultare unimpresa nonfacile. In altre circostanze, poi, è linformazione stessa e non si presta a semi esai, inquanto è per sua natura ambigua.Semi ambiguiGli semi ambigui sono meno semplici da implementare, ed introducono degli elementidi soggeività. Ciononostante risultano spesso estremamente utili. ``Vi è una sempliceragione e rende gli semi ambigui così utili: non sempre sappiamo e cosa stiamocercando (ibid.). ³www.dmoz.org
    • .. ORGANIZZAZIONE Vi sono differenti tipologie di semi ambigui. Un corpus di informazioni può essereclassificato ad esempio per argomento, per compito, per tipologia di utenza.Immaginiamo, ad esempio, il sito web di una facoltà universitaria. Le risorse possonoessere raggruppate per argomento, e allora potremo avere le categorie didaica, ricerca,servizi. Possono essere raggruppate per tipologia di utente, e allora avremo un ingressodiverso per studenti, docenti, personale, aziende, persone interessate ad iscriversi ai corsidi laurea e così via. Nella sezione dedicata alla didaica on line le risorse possono essereraggruppate per argomento: consultare il programma di un insegnamento, seguire lelezioni on line, iscriversi allesame.Naturalmente in questo caso la classificazione è soggea ad ambiguità e difficoltà. Do-ve colloiamo, ad esempio, la pagina dedicata alla biblioteca? Nella categoria Ricerca,nella categoria Didaica, nella categoria Servizi? È proprio nella creazione di questa tipologia di semi e diviene necessario, infase di design, coinvolgere gli utenti utilizzando degli strumenti di elicitazione dellaconoscenza... Strutture organizzativeLe struure organizzative si occupano della modalità di immagazzinamento e presenta-zione delle informazioni.Ladozione di appropriate struure organizzative è soggea a tre faori: il faore tec-nologico, la tipologia dei contenuti, gli aspei di usabilità legati alla modalità di presen-tazione dei dati. ibid. identificano tre tipi di struure: gerarie, tabellari ed ipertestuali. A nostroavviso altri due tipi di struure meritano la nostra aenzione, poié sono delle tipologiedi organizzazione dellinformazione emergenti in internet: la classificazione a faccee ela classificazione a parole iave.Strutture gerarie Una struura gerarica divide il dominio semantico della strut-tura informativa in partizioni. Un tipico esempio -- di struura gerarica esaa -- è latassonomia linneiana degli esseri viventi.Su internet vi sono degli esempi estremamente celebri, le directory come dmoz.org oyahoo. In questo caso, però, la struura gerarica è di tipo ambiguo.Strutture a tabella, o database Abbiamo già citato alcuni esempi di questa struura:il client di posta eleronica elenca la posta in arrivo in una tabella, dove ad ogni riga(record) corrisponde una mail, mentre le colonne rappresentano i diversi aributi dellemail: data, miente, oggeo, dimensione in kilobites.Un altro esempio è costituito dal servizio offerto da librarything.com, un sito permeedi condividere la propria libreria, inserendo la lista dei libri e si possiede. Chi entranella mia libreria virtuale ⁴ troverà la lista dei miei libri, e potrà essere ordinata perautore, per titolo, per punteggio di gradimento. ⁴cliccando su www.librarything.com
    •  CAPITOLO . ARCHITETTURA DELLINFORMAZIONEStruttura ipertestuale -- network La struura ipertestuale costituisce la più impor-tante caraeristica distintiva del web. Il web è, dal punto di vista dellutente, una ra-gnatela di risorse testuali o multimediali fra loro collegati araverso dei collegamentiipertestuali.Un sito web non è un sito web se non ha collegamenti ipertestuali, in quanto questi co-stituiscono lo strumento universale di navigazione allinterno del web. E dunque anele struure gerarie e tabellari usano i collegamenti ipertestuali per la navigazio-ne. Vi sono però dei sistemi informativi dove i collegamenti ipertestuali costituisconoe rappresentano la struura. Lesempio più importante è costituito da wikipedia ⁵, lapiù importante enciclopedia eleronica, un progeo open source. esto tipo di strut-tura è particolarmente adao per le conoscenze di tipo enciclopedico; ad una struu-ra ipertestuale non gerarica manca però la struura categoriale tipica delle struuregerarie.Classificazione sulla base di attributi o caratteristie: le faccette In termini moltosintetici la classificazione a faccee è una classificazione multidimensionale.Alcuni importanti siti di commercio eleronico fanno uso di questo tipo di classifica-zione. Se ceriamo una macina fotografica digitale su siti come froogle o ebay civiene offerta la possibilità di restringere la ricerca in base a differenti parametri: tipo difotocamera (compaa, reflex), risoluzione in megapixels, zoom, marca, fascia di prezzo.Dal punto di vista dellinterazione con lutente la classificazione a faccee si propone dicombinare la struurazione della classificazione gerarica con la multidimensionalitàdelle struure a tabella.Strutture a parole iave I servizi e si basano su questa struura permeono aglieditori delle informazioni, ma ane agli utenti, di aggiungere delle informazioni allerisorse (documenti, siti web, immagini, video). este informazioni, e tecnicamentesono dei metadati, sono generalmente delle parole iave, tag in inglese. I siti web e sibasano su queste struure permeono agli utenti di navigare allinterno del sito proprioaraverso le parole iave.Flir ⁶ è un sito e permee di condividere le proprie fotografie. Lutente si registrae carica sul server di flir le proprie immagini digitali. Il sito invita a contrassegnareogni immagine con una o più parole iave. Gli utenti potranno visualizzare le fotogra-fie presenti sul sito araverso la ricerca per parola iave. del.icio.us ⁷ offre un serviziodi bookmark online. Se, navigando, mi imbao in un sito o una pagina e reputo in-teressante, posso decidere di salvarne il collegamento fra i segnalibri del mio browser.Del.icio.us permee di fare la stessa cosa salvando lindirizzo sul loro sito, e contrasse-gnandolo con dei tag.Potrei decidere di memorizzare ad esempio il sito web della facoltà di Scienze cognitiveaggiungendo i tag facoltà, scienze cognitive, rovereto. In questo modo posso ritrovarepiù facilmente i miei segnalibri, cercandoli in base alla parola iave, e posso condivi-derli con gli altri utenti: se qualcuno cererà su del.icio.us il tag scienze cognitive potrà ⁵it.wikipedia.org nella versione italiana ⁶www.flir.com ⁷del.icio.us
    • .. INFORMATION SCENT trovare il link al sito della facoltà.La classificazione per parole iave non è una novità. È una novità il fao e siano gliutenti, e non solo gli editori, a definire le parole iave delle risorse.Geotagging Con lavvento di servizi come Google Maps ⁸ è possibile associare ad unarisorsa delle coordinate geografie. Diviene così possibile navigare le risorse ara-verso una mappa satellitare. Flir offre un servizio di questo genere, e permee divisualizzare il luogo dove sono state scaate le fotografie.. Information scentSecondo Pirolli e Card, ``Information Foraging gli esseri umani sono degli informavo-ri il cui successo adaativo dipende dalla loro capacità di applicare con successo dellesofisticate strategie di selezione delle informazioni, di aribuzione di senso, di problemsolving e decision making. Secondo la Information Foraging theory da loro proposta laricerca e la selezione delle informazioni può essere paragonata alla strategia di foraggia-mento degli animali, e dunque i sistemi informativi dovrebbero massimizzare il rapportofra il valore dellinformazione per lindividuo ed il costo sostenuto per trovarla, analiz-zarla, elaborarla. Nel contesto dei siti internet, caraerizzati come abbiamo visto da unanavigazione e si basa sugli ipertesti, le risorse sono presentate allutente araversodei link testuali o grafici. Il designer utilizza le etiee (o le icone, o le immagini) co-me dei suggerimenti prossimali finalizzati a permeere allutente di intuire i contenutidel documento collegato; nella metafora del foraggiamento informativo questi sugge-rimenti vengono definiti da Chi, Pirolli e Pitkow, ``e Scent of a Site: A System forAnalyzing and Predicting Information Scent, Usage, and Usability of a Web Site infor-mation scent: ciò e il link suggerisce è una percezione soggeiva del valore, del costoe delle modalità di accesso alle informazioni. Lutente è guidato nella sua esplorazionedella struura informativa da questi suggerimenti (Chi et al., Using Information Scentto Model User Information Needs and Actions on the Web). Nella definizione di una ar-iteura informativa risulta pertanto estremamente importante adoare delle etieee sappiano guidare in maniera correa gli utenti, permeendo loro di intuire la naturadellinformazione a cui sono collegati... Le etietteCon etiea si intende ununità informativa di piccole dimensioni, finalizzata ad iden-tificare una risorsa: un documento, un file audio, un prodoo, un filmato, una persona.Letiea è generalmente testuale, ma può essere ane una piccola immagine (unico-na) e, in determinati casi, ane un suono. Basti pensare ai telefoni cellulari più recenti:ad un numero telefonico in rubrica si può associare il nome della persona, ma ane unasua fotografia e addiriura una suoneria personalizzata. ando riceviamo una iama-ta da quel numero il suono, limmagine ed il nome di quella persona sono delle etieee ci permeono di identificare il iamante prima ancora di rispondere. ⁸maps.google.com
    •  CAPITOLO . ARCHITETTURA DELLINFORMAZIONE Nella vita reale le persone tendono a cavarsela piuosto bene con le etiee, tantoe non si accorgono nemmeno di usarle. A volte però sorgono dei problemi: di carat-tere etico (basti pensare alle etiee di persona diversamente abile o persona di colore),culturale o burocratico: non passa giorno e nelle stazioni ferroviarie italiane non ven-ga annunciato un ritardo causato da guasti ai materiali viaggianti o ci venga ricordatodi convalidare il documento di viaggio usando le macine obliteratrici. Citiamo questiesempi non tanto per ironizzare su di un vezzo tipicamente italiano quanto per sooli-neare come alcune problematie relative ad un uso appropriato del lessico non sianocircoscrie allambito virtuale di internet, ma coinvolgano ogni forma di comunicazioneistituzionale.Acronimi, termini burocratici Nella progeazione (o riprogeazione) di un sito in-ternet ci si trova spesso a dover affrontare il problema di etiee poco informative.Nella ridefinizione dellariteura dellinformazione del sito di un comune del Trenti-no, abbiamo dovuto affrontare il problema del termine Albo pretorio. Lalbo pretorio èil luogo dove vengono esposte le delibere di consiglio e giunta comunale. Dal punto divista formale Albo pretorio è il termine correo, ma dal punto di vista dellutente è lecitosupporre e, per i meno esperti, questa etiea risulti oscura.Unaltro tipo di etiee oscure sono gli acronimi: quando abbiamo ridefinito laritet-tura dellinformazione della Direzione Informatica e Telecomunicazioni dellUniversitàdi Trento ci siamo imbauti in termini come S.A.R.A. (Servizio di Accesso alla Rete diAteneo) o V.P.N. (Virtual Private Network).Le etiee sono usate ovunque in un sito web: il logo ed il nome del sito sono etiee,il sistema di navigazione usa delle etiee, ovvero il nome del link; lo stesso vale per ilmenu contestuale. I nomi dei gruppi e delle directory nelle gerarie sono delle etiee.Clicca qui è unetiea, citata in ogni manuale di usabilità come regola da evitare.Una buona etiea deve essere dunque breve, informativa, non ambigua. Un sistemadi labeling devessere coerente allinterno dellintero sito. ando possibile è importanterispeare le convenzioni.. ConclusioniIn questo capitolo ho brevemente definito lariteura dellinformazione, focalizzando-mi sugli aspei legati allorganizzazione delle informazioni e allinformation scent vei-colato dalle etiee e dai collegamenti ipertestuali. Nel prossimo capitolo descriveròla metodologia da utilizzare nella definizione di un sistema informativo, e in particolarmodo gli strumenti dellariteura dellinformazione centrata sugli utenti. Vedremocome la tecnica del free listing possa contribuire allidentificazione di etiee centra-te sul lessico degli utenti, e come la tecnica del card sorting possa essere utilizzata peridentificare una struura informativa centrata sugli utenti.
    • Capitolo Metodi di elicitazione delleconoscenze categoriali inaritettura dellinformazione Luomo ` la misura di tui gli oggei duso, dellesistenza di quelli e sono e e della non esistenza di quelli e non sono. -- Protagora. IntroduzioneProveniendo dalla biblioteconomia lapproccio tradizionale allariteura dellinforma-zione si basa prevalentemente su tassonomie convenzionali, di cui le classificazioneDewey ¹ e la Library of Congress Classification ² costituiscono il prototipo. In Gnoli, Ma-rino e Rosati, Organizzare la conoscenza: Dalle bibliotee all’ariteura dell’informazioneper il Web, ad esempio, lapproccio è esplicito ane nel titolo: Organizzare la conoscen-za: Dalle bibliotee allariteura dellinformazione per il Web. In questo approccio ilricorso a metodi empirici è sostanzialmente marginale. In un approccio centrato sullu-tente, al contrario, i metodi empirici risultano centrali (Fuccella, ``Using user centereddesign methods to create and design usable Web sites; Kurniawan, Zaphiris e Ellis,``Involving Seniors in Designing Information Aritecture for the Web; Levi e Conrad,``Usability testing of world wide web sites). Bené lapproccio più normativo e quellocentrato sullutente siano perfeamente compatibili, come abbiamo mostrato in Bei,Bussolon e Rosati (``La classificazione faa dai ciadini. Il caso Tentinosociale.it), inquesto capitolo descriveremo esclusivamente questultimo. ¹ en.wikipedia.org/wiki/Dewey Decimal Classification ² en.wikipedia.org/wiki/Library of Congress Classification 
    •  CAPITOLO . METODI. Il processoIn questa sezione descriverò brevemente le tradizionali fasi progeuali dello sviluppo diun sistema informativo, mi focalizzerò sui processi di sviluppo centrati sullutente, unapproccio fondato sul coinvolgimento dei commienti, degli editori e degli utenti nelladefinizione dellariteura informativa, in modo e risulti facilmente fruibile da partedegli utenti, pur soddisfacendo le necessità dei commienti e degli editori... Fasi progettualiNella costruzione di un sistema informativo la progeazione assorbe, generalmente,tempo e risorse, tanto e spesso i clienti -- ma ane alcuni sviluppatori -- sono tentatidi saltare intere fasi progeuali. In realtà una buona progeazione permee di crearesiti più utili ed usabili; se la progeazione è orientata non solo al presente ma ane aglisviluppi futuri sarà meno soggea ad obsolescenza e più facile da aggiornare (Fuccellae Pizzolato, Creating web site designs based on user expectations and feedba). Caprioe Ghiglione, Information Aritecture identificano quaro fasi di progeazione: . discovery: identificazione degli obieivi del sito, definizione dei requisiti, evi- denziazione di eventuali vincoli progeuali; . analisi: prevalentemente linventario dei contenuti e lanalisi dei profili utente; . aritettura: labeling, categorizzazione dei contenuti, navigazione, definizione del database; . sviluppo: il sito viene sviluppato e testato. In queste pagine analizzeremo brevemente le fasi di discovery e analisi e più in dea-glio la fase dellariteura, focalizzandoci sul processo di sviluppo e sui metodi centratisugli utenti. Il processo e presentiamo costituisce un percorso ideale, e integra differenti pro-poste (Caprio e Ghiglione, Information Aritecture; Fuccella e Pizzolato, Creating website designs based on user expectations and feedba; McGovern, A step-by-step approa- to web classification design; Mcaid, McManus e Goel, ``Designing for a pervasiveinformation environment: the importance of information aritecture; Sinha e Boutelle,``Rapid information aritecture prototyping)... Identificazione degli obiettiviUn sito internet deve produrre valore per i lo commissiona, in modo e vi sia un ri-torno degli investimenti. Il ritorno degli investimenti di unazienda può essere definitoin termini di differenti variabili (Conci, ``Portale Unitn: ariteura dellinformazionecentrata sullutente): aumento della produività dei dipendenti, diminuzione dei costidi formazione, allungamento dei cicli di vita del sito (Fuccella e Pizzolato, Creating website designs based on user expectations and feedba), aumento delle vendite (on line eoff line), aumento della notorietà del mario (Zeni, ``Reti radiali cognitive e marketingcentrato sullutente), diminuzione delluso del call center da parte dei clienti.
    • .. IL PROCESSO Risulta pertanto necessario capire quali sono gli obieivi dellazienda commiente. e-sto passaggio rientra nella fase di stakeholder analysis (Sinha e Boutelle, ``Rapid infor-mation aritecture prototyping). Caprio e Ghiglione, Information Aritecture sug-geriscono di adoare il metodo dellintervista semistruurata, da sooporre a tui glistakeholder. Nellintervista vanno iesti: • gli obieivi dellazienda (lobieivo principale, gli obieivi a breve, medio e lungo termine, in ordine di importanza); • le motivazioni, le aspeative in merito al sito web; • il target di utenza a cui pensano il sito debba rivolgersi; • i criteri di successo del sito... Analisi degli utentiUno degli svantaggi di una progeazione esclusivamente normativa è e tende ad as-sumere di conoscere gli utenti e le loro caraeristie. esta assunzione si rivela peròspesso errata (Nielsen, Top Ten Mistakes in Web Design). Conoscere il profilo degli utentiè molto importante nella costruzione di un sistema informativo e intenda soddisfarele loro esigenze. Nellidentificazione di tale profilo è importante trovare un metodo dicampionamento dei partecipanti e ne selezioni un gruppo rappresentativo. Fuccellae Pizzolato, Creating web site designs based on user expectations and feedba indi-cano, come possibile fonte, i dati di una analisi di marketing. esta fonte però nonsempre è adeguata. In primo luogo peré non tue le organizzazioni dispongono dianalisi di questo genere. In seconda istanza non è deo e lutenza del sito internet siasovrapponibile a quella emersa dallanalisi di marketing.Campionamentoibid. distinguono fra passive e active survey collection: nella ricerca aiva il designerva a caccia di partecipanti, araverso una campagna pubblicitaria, o utilizzando unamailing list o un gruppo di discussione. La passive collection consiste nellutilizzare ilsito internet esistente nella raccolta di partecipanti: allinterno del sito viene presentatoun invito a partecipare al questionario. esto è, a nostro avviso, il metodo migliore, inquanto ci assicura il miglior campionamento: i partecipanti e rispondono sono i realiutilizzatori del sito. Come vedremo nelle sezioni successive luso di strumenti web perla somministrazione dei questionari quali il free listing, la valutazione di importanza eil card sorting sono motivati ane dalla possibilità di testare, on site (nel senso leeraledel termine) i reali utenti del sito.Lo svantaggio di questo metodo, però, è e esclude dallanalisi potenziali nuovi utenti;vi è inoltre il risio e alcune categorie di utenti siano più motivati di altri a rispondere,portando a veri e propri errori di campionamento. Risulterebbe dunque molto utile poterdisporre di differenti modalità di reclutamento, e poter distinguere i partecipanti in basealla modalità, al fine di valutare se i risultati e si oengono sono significativamentediversi. In ogni caso le possibili difficoltà non debbono indurre i progeisti a rinunciare.
    •  CAPITOLO . METODIPoié la finalità è applicativa (e non scientifica) un campionamento sbilanciato è pursempre meglio di nulla.estionariFuccella e Pizzolato, Creating web site designs based on user expectations and feed-ba suggeriscono la somministrazione di brevi questionari finalizzati a delineare alcuniprofili di base degli utenti: • profilo anagrafico: sesso, età; • profilo professionale: titolo di studio, professione; • profilo di utilizzo del web: come, quando, peré usa internet; • se lutente è stato contaato araverso il sito esistente, possono venir ieste ane delle informazioni sulluso del sito, su pregi e difei identificati o desiderata.este informazioni, comunque, possono essere raccolte ane in fase di somministra-zione di questionari più specifici, come il free listing ed il card sorting. Netsorting, lappli-cazione da noi sviluppata, prevede, allinizio del test, di iedere proprio le informazionisopra elencate.I questionari possono fornire delle utili informazioni sugli utenti e sulle loro riieste.Va però tenuto conto e non sempre gli utenti sono in grado di dire cosa vogliono ocosa sia meglio per loro. È pertanto necessario verificare non solo le opinioni ma lusoreale, ad esempio araverso lanalisi contestuale.IntervisteCon alcuni degli utenti è possibile realizzare delle interviste, finalizzate a comprenderei loro comportamenti, bisogni e aspeative (Caprio e Ghiglione, Information Aritec-ture). Dalle interviste e dai questionari è possibile delineare dei profili utente. Alcuniautori suggeriscono di utilizzare i profili più rappresentativi per creare delle personas,dei personaggi fiizi e verosimili su cui focalizzarsi nel design del sito web (Sinha, ``Per-sona Development for Information-ri Domains).Il vantaggio delle interviste è e permeono di approfondire la conoscenza di alcuniprofili di utenti. Lo svantaggio principale è e è costosa, e dunque può essere sommi-nistrata ad un numero limitato di persone.Indagine contestualeLindagine contestuale consiste nellosservare lutente durante la sua aività e nel luo-go in cui si svolge(Caprio e Ghiglione, Information Aritecture). Mcaid, McManuse Goel, ``Designing for a pervasive information environment: the importance of in-formation aritecture, nel ridefinire lariteura dellinformazione di una bibliotecapubblica, decisero di ``walk a mile in the customers shoes:
    • .. IL PROCESSO  Dopo aver osservato gli utenti e parlato con i bibliotecari, avevamo unidea molto più completa del tipo di informazioni disponibili e del modo in cui le persone vi accedono. Abbiamo scoperto, ad esempio, e linformazione e un utente sta cercando può risiedere in media diversi (libri, bolleini, ri- viste, microfie, giornali, videocassee, poster, articoli eleronici, ed altre persone) in luoghi diversi con metodi di accesso ed organizzazione diver- si (sistema Dewey, Library of Congress, collezioni speciali). La varietà e complessità di queste possibilità dimostra la pervasività dellinformazione in una biblioteca. ibid.Lindagine contestuale permee dunque di cogliere le esigenze ed i comportamenti degliutenti. Un approccio di questo genere permee di rendere esplicite conoscenze o esigenzetacite, di cui lutente non è consapevole ma e di fao ne condizionano linterazione conil sistema informativo... Analisi: Identificazione del dominio semanticoesta fase è finalizzata a definire i contenuti del sito web, identificando le priorità, icontenuti correnti e futuri e i requisiti del sito.Lo scopo è di identificare un elenco di risorse informative: documenti, FAQ (risposte alledomande più frequenti), broure, studi di caso, immagini, video, programmi, esempi dicodice da scaricare e così via.Analisi dei contenuti del sito esistenteSe ci si sta occupando del redesign di un sito esistente, il primo passo consiste nellanalisidei contenuti del vecio sito. in primo luogo va creata una lista delle risorse presenti(Caprio e Ghiglione, Information Aritecture). La lista può essere integrata con altre in-formazioni legate alluso del sito (Gamberini e Valentini, ``Web usability today: eories,approa and methods): • il numero medio di contai giornalieri per ogni pagina, basandosi sul file di log del server; • i referrer alla pagina, ovvero lelenco di pagine di altri siti web e hanno un link a quella pagina; • la visibilità della pagina sui motori di ricerca, e le parole iave e indirizzano i motori a quella pagina; • se il sito web permee agli utenti di dare un voto alla pagina, oppure di lasciare un commento, il numero di commenti e il voto medio della pagina.Analisi competitivaPer identificare il dominio semantico è utile elencare le risorse informative presenti susiti internet concorrenti. esto metodo è particolarmente utile se si sta costruendo unsito ex novo, ma può dare indicazioni utili ane nel caso di redesign di un sito esistente
    •  CAPITOLO . METODI(Cordioli, ``Ariteura dell’Informazione dei Siti Museali).Lanalisi competitiva può essere finalizzata non solo a definire il dominio semantico, maane ad identificare eventuali pratie virtuose, standard e consuetudini nel segmentodi mercato considerato. Caprio e Ghiglione, Information Aritecture soolineano comeda unanalisi competitiva sia possibile cogliere diversi aspei dei siti concorrenti: • Caraeristie generali: impressioni, categoria del sito, profilo del target, stile del sito. • Struura: aree generali, aree specifie per profili utenti, organizzazione dei con- tenuti, navigazione. • Funzionalità: motori di ricerca, help, registrazione, autenticazione.In questa fase di processo lanalisi è finalizzata ad oenere una lista delle risorse presentisul sito concorrente, in maniera simile alla lista delle risorse esistenti.Free listingNel free listing si iede al partecipante di elencare quali contenuti si aspea di trovaresul sito. Descriveremo in maniera più deagliata questo metodo nella sezione ..Focus groupil focus group può risultare estremamente utile nelle circostanze in cui vi sia difficoltàad utilizzare i metodi elencati precedentemente. Generalmente ciò avviene quando ildominio coperto dal sito internet non è comune. Nel capitolo dedicato alle applicazionidei nostri metodi descriveremo brevemente la progeazione del portale delle politiesociali della provincia di Trento; in quel progeo abbiamo integrato le informazioniraccolte dal free listing con quelle di un focus group.Valutazione dellimportanza delle risorseDopo aver utilizzato alcuni o tui i metodi elencati sarà necessario elencare le voci cosìoenute in ununica lista, badando naturalmente ad eliminare le ripetizioni e le ridon-danze. È importante includere in questa lista finale tue le voci, e non solo quelle corri-spondenti a risorse già implementate nel sito web; araverso la valutazione di importan-za sarà possibile identificare le aree informative sulle quali varrà la pena di focalizzarsi. La valutazione dellimportanza delle risorse consiste in un questionario in cui ven-gono elencate le risorse identificate nella fase precedente e viene iesto ai partecipantidi esprimere, araverso una scala Likert, quanto ritengano importante ognuna delle vo-ci elencate (Rugg e McGeorge, ``e sorting teniques: a tutorial paper on card sorts,picture sorts and item sorts). Gli scopi di questo questionario sono molteplici: • Permeere agli editori del sito di identificare gli argomenti sui quali è importante concentrare laenzione nella fase di sviluppo e aggiornamento dei contenuti.
    • .. IL PROCESSO  • Decidere a quali risorse dare maggiore risalto nel sito internet, magari araverso dei link nella home page. • Individuare differenze fra gruppi di utenti: se nella definizione dellutenza sono emersi gruppi differenti, è possibile e i diversi gruppi aribuiscano unimportan- za diversa a risorse differenti; araverso il questionario è possibile far emergere queste differenze, delle quali è necessario tener conto nella progeazione della navigazione. • Nel card sorting, e descriveremo in ., agli utenti si iede di classificare una lista di elementi; la prestazione oimale dei partecipanti si ha quando la lista non supera i  -  elementi. Se lelenco di cui disponiamo è più lungo può essere opportuno sooporre a card sorting solo le  voci considerate più importanti dagli utenti. Successivamente, se lo si ritiene opportuno, è possibile somministrare un secondo card sorting con le voci escluse.
    •  CAPITOLO . METODI. Elicitazione dei contenuti: Free listing.. A cosa serveSpesso si assume e lariteo dellinformazione si debba preoccupare degli aspeirelativi allorganizzazione, al labeling, alla navigazione e alla ricerca di un corpus in-formativo già dato o stabilito dal commiente o dagli editori o suggerito dallanalisicompetitiva.Ane la leeratura concernente la User centered design tende a focalizzarsi più sul-linterfaccia dellartefao e sui contenuti. È però nostra opinione e sia importanteadoare un approccio orientato allutente ane nella definizione dei contenuti. Taleapproccio potrebbe infai aumentare non solo lusabilità e la reperibilità delle informa-zioni, ma ane la loro utilità. Adaare i contenuti agli interessi degli utenti costituisceinoltre una intelligente strategia di marketing (Zeni, ``Reti radiali cognitive e marketingcentrato sullutente). Nel definire un dominio semantico ci si pone due domande principali. La prima domanda è: ``quali sono i contenuti del dominio? La seconda do- manda è: ``come sono struurati i contenuti?. Il free listing è una tecnica e può aiutarci a determinare lampiezza del dominio e fornire alcune in- tuizioni su come il dominio è struurato. -- Sinha, Beyond cardsorting: Free-listing methods to explore user categorizations La tecnica del free listing può essere utilizzata per coinvolgere gli utenti nella defi-nizione dei contenuti (Coxon, Sorting data). Più in particolare può essere usata per duefunzioni: elencare i contenuti, lambito e i confini del dominio semantico; identificare illessico degli utenti... Come condurre il free listingSomministrare un questionario di free listing è semplice: è sufficiente iedere ai parte-cipanti di produrre una lista di voci partendo da un dominio o una categoria specifica.Alcuni esempi: • Ti preghiamo di elencare fino a dieci animali nella categoria dei mammiferi (o dei pesci, reili, uccelli). • Cosa ti aspei di trovare nel portale dellUniversità di Trento? ali informazioni? Elenca, per favore, i contenuti e vorresti trovare nel portale delluniversità. • In quale località turistica ti piacerebbe andare in vacanza? • Scrivi le prime  parole e ti vengono in mente quando pensi al caffè... Analizzare i risultatiSe si hanno un numero adeguato di partecipanti araverso questo metodo si può oe-nere una lista degli elementi di un dominio semantico; la lista rappresenta (o almeno
    • .. ELICITAZIONE DEI CONTENUTI: FREE LISTING dovrebbe rappresentare) le aspeative degli utenti e i termini (le etiee) e usano perdefinire le risorse. esti risultati dovrebbero dunque costituire la base non solo per ladefinizione del dominio informativo, ma ane del sistema di labeling.Per oenere risultati aendibili è però necessario prestare molta aenzione al modo incui la domanda è formulata, altrimenti è possibile e si oengano numerosi risultatipoco interessanti. Nel capitolo dedicato alle applicazioni riferiremo di un progeo didefinizione del dominio informativo dei musei in cui il free listing diede dei risultatidecisamente non soddisfacenti. In secondo luogo è possibile e gli utenti siano con-dizionati da ciò e sono abituati a trovare nei siti e frequentano, e questo potrebbelimitare la variabilità dei risultati. Se si usa, per la somministrazione del questionario, una interfaccia web, si oieneuna lista molto lunga di voci. Sarà pertanto necessario analizzare tale lista, al fine dieliminare le ridondanze e le risposte non pertinenti (Bussolon e Conci, ``Portale UNITN:ariteura dellinformazione centrata sullutente; Conci, ``Portale Unitn: ariteuradellinformazione centrata sullutente).Classificazione dei risultatiGli elementi oenuti possono essere ordinati per frequenza e per ordine individuale. Unamodalità molto semplice è quella di aribuire dei punti alle voci in base allordine con cuisono state elencate; ad esempio  punti alla prima voce dellelenco,  alla seconda e cosìvia, fino ad un solo punto per le voci dalla quinta alla decima. La frequenza e lordineindividuale tendono a correlare (Bousfield e Barclay, ``e Relationship Between Orderand Frequency of Occurrence of Restricted Associative Responses, citato in Shina ).Vi è una correlazione ane fra frequenza e valutazione di prototipicità (Bussolon, Ferrone Del Missier, ``On-line categorization and card Sorting).La classifica così oenuta può darci unidea preliminare dellimportanza aribuita aglielementi da parte dei partecipanti. È comunque nostra opinione e sia utile affiancarea questa classifica un questionario per la valutazione esplicita dellimportanza aribuitadagli utenti, in quanto elementi di difficile recupero in fase di free listing possono esserecomunque giudicati importanti dagli utenti.Matrice di similaritàSinha, Beyond cardsorting: Free-listing methods to explore user categorizations suggeri-sce due modalità di computazione di una matrice di similarità a partire dal free listing: . Co-occorrenza: si calcola il numero di volte in cui ogni coppia di elementi co- occorrono nella lista di ogni partecipante. . Average rank distance: più gli elementi sono vicini nel free listing, più si suppone siano percepiti come simili.Altre analisi qualitativeibid. suggerisce la possibilità di oenere altre informazioni da unanalisi qualitativa dellesingole risposte:
    •  CAPITOLO . METODI • stimare la familiarità di dominio di ogni partecipante; • identificare gli ``outliers: partecipanti e percepiscono il dominio in modi dif- ferenti o idiosincratici.A partire dal free listing è inoltre possibile applicare il laddering (Upur, Rugg eKitenham, ``Using Card Sorts to Elicit Web Page ality Aributes): ad ogni itemprodoo dal primo free listing si iede di produrre una nuova lista. Infine è possibileconfrontare le liste prodoe a partire da due domini informativi diversi, per misurarnele eventuali sovrapposizioni.Integrazione delle vociLa lista oenuta dal free listing va integrata con quella oenuta dallanalisi dei contenutidel vecio sito (se esistente), dallanalisi competitiva e dallelenco di risorse previstedagli stakeholder.La lista finale può costituire la base per il card sorting. Se la lista supera le  - voci è preferibile usare soltanto le  -  voci e utenti e commienti considerano piùimportanti. Probabilmente alcune delle voci così oenute non saranno immediatamente inclusenel sitema informativo. Ciò nonostante è comunque opportuno includere nel card sor-ting gli elementi e vengono comunque reputati importanti dagli utenti o e potreb-bero in futuro arricire il sistema (Sinha e Boutelle, ``Rapid information aritectureprototyping).
    • .. CATEGORIZZAZIONE DEI CONTENUTI: CARD SORTING . Categorizzazione dei contenuti: card sorting.. DefinizioneIl card sorting, come strumento per classificare oggei in categorie, è usato da decenni.È stato utilizzato in numerosi ambiti delle scienze sociali (Ameel et al., ``How bilin-guals solve the naming problem), sebbene con nomi diversi: classificazione soggeiva,categorizzazione soggeiva, folk taxonomy, free classification, free sorting, pile sorting,free grouping (Coxon, Sorting data). In ambito psicoterapeutico alcune tecnie di sor-ting sono utilizzate nellapproccio costruivista di Kelly (Upur, Rugg e Kitenham,``Using Card Sorts to Elicit Web Page ality Aributes). In termini matematici il card sorting viene rappresentato come una partizione diM elementi in C insiemi disgiunti; questa definizione corrisponde a quella e Stevensdefinisce scala nominale (Coxon, Sorting data). Il card sorting ` la tecnica di elicitazione della conoscenza pi` usata e citata nellarea e udellinterazione uomo computer per far emergere i modelli mentali degli utenti relati-ve alla categorizzazione dei contenuti di un sito web (Finer e Tenenberg, ``Makingsense of card sorting data; Maurer e Warfel, Card sorting: a definitive guide; Nielsen,``Enhancing the explanatory power of usability heuristics; Nielsen, Card Sorting: HowMany Users to Test; Rugg e McGeorge, ``e sorting teniques: a tutorial paper on cardsorts, picture sorts and item sorts).Nellambito dellariteura dellinformazione il card sorting costituisce un metodo didesign centrato sullutente, finalizzato ad oimizzare la reperibilit` (findability) di un asistema... A cosa serveIl card sorting costituisce un metodo efficace per individuare i modelli mentali implici-ti degli utenti, rendendo esplicite le loro aspeative di categorizzazione dei contenuti.Conoscere i modelli mentali e le categorizzazioni implicite ci permee di organizzarele informazioni in modo e siano pi` facili da trovare e da utilizzare, migliorando la uqualit` del prodoo. a Araverso il card sorting è possibile identificare il criterio di classificazione usatodagli utenti ed identificare il contenuto e letiea delle categorie da essi utilizzati. Èpossibile far emergere eventuali differenze nella categorizzazione fra diversi gruppi dipartecipanti... ando usare il card sortingNel web design Maurer e Warfel, Card sorting: a definitive guide consigliano luso delcard sorting nel design di un sito nuovo, nel design di una nuova area di un sito, nelredesign di un sito esistente. Nellambito delle scienze sociali, antropologie o cognitive, Coxon, Sorting dataidentifica innumerevoli contesti in cui il card sorting viene utilizzato: classificazionedelle diagnosi medie, analisi dei contenuti, analisi semantie, reti sociali, psicologia
    •  CAPITOLO . METODIsociale e delle organizzazioni, antropologia culturale, areologia. Secondo Rugg e McGeorge, ``e sorting teniques: a tutorial paper on card sorts,picture sorts and item sorts il card sorting può essere usato sia come tecnica esplorativae come tecnica di classificazione vera e propria. Secondo questi autori il card sortingpuò essere applicato ad una gamma di entità estremamente ampia, e spazia da elenidi oggei concreti a concei astrai, e può essere utilizzata ricorsivamente a vari livellidi una struura informativa. Lutilizzo di questa tecnica è appropriato quando ci sipropone di far emergere le categorie usate dagli utenti.Araverso il card sorting possiamo far emergere: • i criteri e i partecipanti adoano per categorizzare e cercare le informazioni; • la struura informativa e implicitamente si aspeano di trovare; • le eventuali differenze fra diversi gruppi di utenti; • le etiee delle categorie, espresse nel vocabolario degli utenti. Il card sorting funziona se è preceduto dai passaggi necessari per identificare la listadi elementi da categorizzare, descrii nelle sezioni precedenti. Inoltre le circostanzeideali per oenere dei buoni riusltati sono: • un elenco non superiore a  -  elementi; • dei contenuti omogenei fra loro; • un campione di partecipanti e conoscano e comprendano i contenuti.VantaggiIl metodo offre numerosi vantaggi (Maurer e Warfel, Card sorting: a definitive guide):è una tecnica facile da realizzare e facile da far comprendere ai partecipanti; gli utentila considerano un metodo di classificazione naturale; può essere utilizzata con individuidi ogni estrazione culturale; i compiti di picture sorting ³ possono essere usati in etàevolutiva e con individui illeerati. È centrato sugli utenti: Nella progeazione di un sito web se i partecipanti sono rap-presentativi degli utenti del sito i risultati dellanalisi tenderanno a rifleere la struurain cui gli utenti si aspeano e le informazioni siano presentate. È un buon punto dipartenza per organizzare la struura del sistema informativo.Svantaggiibid. osservano e il metodo si focalizza sui contenuti, non sui processi: i partecipantinon compiono realmente il compito, ma si limitano a raggruppare le etiee; a volte ³Secondo Rugg e McGeorge, ``e sorting teniques: a tutorial paper on card sorts, picture sorts and itemsorts il compito di categorizzazione può avvenire ane usando delle immagini (picture sorting) o gli oggeiveri e propri da classificare (object sorting)
    • .. CATEGORIZZAZIONE DEI CONTENUTI: CARD SORTING non conoscono le etiee, o non intuiscono il contenuto della risorsa descria dalleti-ea.Lanalisi statistica del card sorting somministrato manualmente impiega molto tempo(Faiks e Hyland, ``Gaining user insight: a case study illustrating the card sort teni-que).Assunti e limitiLe tecnie di sorting assumono e gli individui organizzano la propria rappresenta-zione dellambiente araverso dei processi di categorizzazione, e e le categorizzazioniimplicite degli individui possono essere individuate. Poi´ la seconda assunzione non e` scontata Rugg e McGeorge, ``e sorting teniques: a tutorial paper on card sorts,epicture sorts and item sorts sostengono lutilità di affiancare a queste tecnie deglistrumenti di verifica della bont` dei risultati (ad esempio dei test osservativi) . a.. Card sorting aperto e iusoIl card sorting pu` essere somministrato in due modalit`: card sorting aperto e card sor- o ating iuso.Nel card sorting iuso allutente viene iesto di categorizzare gli item in categorie sta-bilite dallo sperimentatore.Il card sorting aperto ` meno struurato in quanto ` lutente e decide il nome delle e ecategorie; questa variante permee di far emergere i criteri di categorizzazione implicitidegli utenti. Ane i criteri di classificazione e le etiee delle categorie sono dunquedecise dagli utenti; daltro canto la maggiore libert` concessa allutente aumenta la va- ariabilità dei risultati.Il card sorting iuso ` pi` struurato: ` lo sperimentatore e decide le etiee delle e u ecategorie nelle quali gli utenti andranno a categorizzare gli item. Come vedremo nellostudio  il card sorting iuso ` pi` facile del card sorting aperto (Bussolon, Ferron e Del e uMissier, ``Netsorting: On-line categorization and card Sorting).Nei progei e abbiamo seguito si è utilizzato quasi esclusivamente il card sorting aper-to. Se il numero di elementi da classificare non è eccessivo, se non vi sono molti elementidi difficile classificazione e se abbiamo un numero sufficiente di partecipanti (almeno - ) i risultati sono generalmente piuosto stabili. Nelle situazioni in quale modo piùproblematie si può decidere di fare un card sorting iuso come secondo passaggio,dopo aver identificato il criterio di classificazione e le etiee con il card sorting aperto. Come abbiamo accennato, non è opportuno iedere ai partecipanti (quantomenonella somministrazione on line) di classificare più di  -  elementi. Se il sito è dimaggiori dimensioni, potrebbe essere utile applicare il card sorting aperto ai primi elementi, e successivamente un card sorting iuso (con degli esempi già classificati) pergli elementi rimanenti.
    •  CAPITOLO . METODI.. La versione carta e pennaIl processo di card sorting prevede e i partecipanti raggruppino una serie di cartoncini,ognuno provvisto di una etiea, in insiemi e ritengono coerenti. Nel card sortingaperto si iede agli utenti di proporre un nome ai gruppi creati.Preparazione • Creare la lista degli item. Per un sito web, la lista dei contenuti principali; • valutare e le etiee adoate siano comprensibili, araverso unanalisi preli- minare del labelling; • creare un cartoncino per ogni etiea; numerare il dorso dei cartoncini; • creare dei contenitori, ad esempio delle scatole dove il partecipante possa raggrup- pare i cartoncini; il numero dei contenitori devessere pari al numero massimo di categorie e vogliamo e siano create; • in caso di card sorting iuso etieare i contenitori.Nel caso di picture sorting i cartoncini contengono il disegno o la fotografia degli oggei;nel caso di object sorting sono gli oggei stessi ad essere raggruppati dallutente.Somministrazione • Informare il partecipante dello scopo del test e delle modalit` di somministrazione; a • evitare di fornire informazioni e possano influenzare le sue scelte; • informarlo e alcune spiegazioni verranno fornite alla fine del test; • mescolare i cartoncini e presentarli al partecipante; • iedere al partecipante di raggruppare gli elementi in insieme coerenti; • in alcuni minuti lutente dovr` posizionare i cartoncini nelle scatole; a • segnare (su foglio cartaceo, foglio eleronico, database …) i raggruppamenti fai dal partecipante; • segnare gli eventuali missing: cartoncini e lutente non ha saputo catalogare; • nel card sorting aperto iedere allutente di fornire unetiea per ogni gruppo creato.DebriefingFornire al partecipante le informazioni e non era opportuno dare prima dellesperi-mento. Eventualmente offrire la possibilit` di informarlo sui risultati del test una volta ae si sia conclusa la raccolta dei dati e lanalisi.
    • .. CATEGORIZZAZIONE DEI CONTENUTI: CARD SORTING .. AnalisiAnalisi delle singole classificazioniCoxon, Sorting data indica alcuni indici e è possibile calcolare per ogni partecipante(k): il numero di categorie create: mk ;un indice e misura lo stile di classificazione, definito dalla formula dove N è il numero di elementi del dominio.Analisi pairwise (coppie di partecipanti)Di maggior interesse sono le analisi e meono a confronto coppie di partecipanti. Laedit distance (Deibel, Anderson e Anderson, ``Using edit distance to analyze card sorts;Fossum e Haller, ``Measuring card sort orthogonality) consiste nel numero di sposta-menti necessari per passare da una partizione allaltra. Unaltra possibilità è quella dicalcolare la correlazione fra le due matrici dicotomie dei partecipanti usando il coeffi-ciente di Jaccard (Capra, ``Factor analysis of card sort data: an alternative to hieraricalcluster analysis); questa misura è simile alla Pairbonds dissimilarity measure citata daCoxon, Sorting data.Araverso queste misure è possibile creare delle matrici M * M di distanza o di cor-relazione, dove M è il numero di partecipanti. A partire da questa matrice è possibileraggruppare i partecipanti in base allaffinità delle loro partizioni.Analisi delle co-occorrenzePer ogni partecipante è possibile creare una matrice N * N, dove N rappresenta il nu-mero di elementi del dominio classificato. Il valore di ogni cella ci,j sarà pari a  segli elementi i e j appaiono nello stesso gruppo,  se appaiono in gruppi diversi. estamatrice è definita delle co-occorrenze. Dalla somma delle matrici di co-occorrenza degliM partecipanti si oiene la matrice di prossimità. Da questa matrice è possibile oenereuna matrice di dissimilarità araverso la funzione δi,j = max − ci,j dove max è pari alvalore più grande della matrice originale.La matrice di prossimità è una matrice quadrata, simmetrica, dove ogni casella i,j rappre-senta il numero di volte e lelemento i e lelemento j sono stati classificati nello stessogruppo. Se tui i partecipanti hanno classificato tui gli elementi, i valori sulla diago-nale saranno pari al numero M di partecipanti. Se, viceversa, vi sono delle omissioni, lacasella i,i rappresenta il numero di volte in cui lelemento è stato classificato.Analisi multidimensionaliDa un punto di vista matematico è possibile traare la matrice come un insieme di Nosservazioni su N variabili, assumendo e gli elementi classificati costituiscano contem-poraneamente le variabili misurate (le N colonne) e le osservazioni fae (le N righe). Inquesta prospeiva alla matrice di prossimità possono essere applicate tecnie di analisimultidimensionali quali lanalisi delle componenti principali e lanalisi faoriale, fina-lizzate ad esempio a ridurre lo spazio dimensionale, a far emergere delle variabili latenti
    •  CAPITOLO . METODI(Bollen, ``Latent variables in psyology and the social sciences; Borsboom, Mellen-bergh e van Heerden, ``e eoretical Status of Latent Variables) o a visualizzaregraficamente la distanza fra gli elementi citepRayaudhuri.Scaling multidimensionale Lo scaling multidimensionale è un insieme di tecniestatistie esplorative multivariate (Wikipedia, Multidimensional scaling --- Wikipedia,e Free Encyclopedia). Tecnie di scaling multidimensionale come il Classical Multi-dimensional Scaling sono tipicamente applicate a matrici di similarità oenute con tec-nie di sorting (Katrijn Van Deun, Multidimensional scaling). Lo scaling multidimen-sionale trasforma un insieme di dissimilarità in un insieme di punti tali e le distanzefra i punti sono approssimazioni delle dissimilarità (R Development Core Team, R: ALanguage and Environment for Statistical Computing). Lanalisi faoriale è un partico-lare tipo di scaling multidimensionale, così come lanalisi delle componenti principali,in quanto in entrambi i metodi a partire da n dimensioni si estraggono r < n nuovevariabili.Analisi delle componenti principali Lanalisi delle componenti principali (PCA) èuna tecnica statistica esplorativa multivariata finalizzata a semplificare insiemi di daticomplessi (Anderson e Gerbing, ``Structural Equation Modeling in Practice: A Reviewand Recommended Two-Step Approa; Ding e He, ``K-means Clustering via PrincipalComponent Analysis; Rayaudhuri, Stuart e Altman, ``Principal components analy-sis to summarize microarray experiments: application to sporulation time series). Datem osservazioni su n variabili, lo scopo della PCA è di ridurre la dimensionalità dellamatrice di dati trovando r nuove variabili, dove r < n. este r variabili, definitecomponenti principali, hanno la proprietà di spiegare la varianza delle n variabili origi-nali e di essere fra loro ortogonali e non correlate. Ogni componente principale è unacombinazione lineare delle variabili originarie, ed analizzando i coefficenti è possibilearibuire un significato alle componenti (Rayaudhuri, Stuart e Altman, ``Principalcomponents analysis to summarize microarray experiments: application to sporulationtime series). Nelle nostre analisi (sulle matrici di prossimità) i risultati oenuti con loscaling multidimensionale classico (metrico) e la PCA sono del tuo equivalenti.Analisi fattoriale Lanalisi faoriale è una tecnica di riduzione dimensionale utilizza-ta per spiegare la variabilità di n variabili osservate in termini di r < n variabili latenti,definite faori. Le variabili osservate sono rappresentate da una combinazione linearedei faori, con laggiunta di un termine di approssimazione (Wikipedia, Factor analysis--- Wikipedia, e Free Encyclopedia). Soo il profilo matematico la PCA e lanalisi fat-toriale differiscono nella modalità di calcolo ed assegnazione della varianza alle variabilicreate. Ane soo il profilo conceuale vi sono delle differenze: i faori costituisconodelle variabili latenti, mentre le componenti principali sono una trasformazione linearee permee di concentrare la varianza nelle prime componenti principali (ibid.). Lusodellanalisi faoriale sulle matrici di prossimità non è molto comune. In ambito HCI èstata recentemente proposta da Capra, ``Factor analysis of card sort data: an alternativeto hierarical cluster analysis.
    • .. CATEGORIZZAZIONE DEI CONTENUTI: CARD SORTING Consensus analysis La consensus analysis è finalizzata a valutare lomogeneità del-le classificazioni fra partecipanti, e dunque si basa sulla matrice M * M e misura lacorrelazione o la distanza fra i partecipanti. La consensus analysis si basa sullanalisidelle componenti principali, e mee a confronto la variabile spiegata della prima e dellaseconda componente (Boster, ``e information economy model applied to biologicalsimilarity judgment; Coxon, Sorting data; Gatewood, ``Culture … One step at a time);la regola empirica e si utilizza è la seguente: se la varianza spiegata dalla prima com-ponente è alta ed è pari ad almeno  volte la varianza della seconda componente si puòassumere vi sia omogeneità nei criteri di classificazione dei partecipanti.Cluster analysisLa clusterizzazione è una divisione di un insieme in gruppi di oggei fra loro simili.Ogni gruppo, definito cluster, consiste di oggei e sono simili fra di loro e dissimilidagli oggei degli altri gruppi (Berkhin, Survey of Clustering Data Mining Teniques).La cluster analysis è un sistema di classificazione esplorativo senza supervisione (Xu eWuns, ``Survey of Clustering Algorithms) e costruisce una partizione, ovvero uninsieme di gruppi fra loro disgiunti (Ding e He, ``K-means Clustering via Principal Com-ponent Analysis).Vi sono innumerevoli algoritmi di classificazione; i più comuni si distinguono in metodigerarici e metodi di partizionamento (Berkhin, Survey of Clustering Data Mining Te-niques). La cluster analysis gerarica è un metodo gerarico agglomerativo, mentre lak-means è un algoritmo di partizionamento.Cluster analysis gerarica La cluster analysis gerarica costruisce un albero di clu-sters, deo dendrogramma o albero di classificazione gerarica (Coxon, Sorting data;Sinha e Boutelle, ``Rapid information aritecture prototyping); questo è lalgoritmodi clusterizzazione più frequentemente applicato alle matrici di prossimità e dunque alcard sorting (Berkhin, Survey of Clustering Data Mining Teniques; Faiks e Hyland,``Gaining user insight: a case study illustrating the card sort tenique; Tullis e Wood,``How Many Users Are Enough for a Card-Sorting Study?).K-meansLalgoritmo k-means è il metodo di clusterizzazione più usato in ambito scientifico (Ber-khin, Survey of Clustering Data Mining Teniques). K-means è un algoritmo di par-tizionamento e assegna linsieme di oggei in K clusters (Xu e Wuns, ``Survey ofClustering Algorithms); ogni cluster è rappresentato da un centroide, e lalgoritmo, at-traverso un processo iterativo, muove i centroidi -- inizialmente collocati casualmentenello spazio dimensionale -- verso le aree dello spazio multidimensionale a maggioredensità, e contemporaneamente assegna ogni osservazione al centroide più vicino -- at-traverso unopportuna metrica. Da un punto di vista conceuale il centroide rappresen-ta il prototipo del cluster allinterno dello spazio dimensionale (Ding e He, ``K-meansClustering via Principal Component Analysis). La tecnica ha alcuni svantaggi (Xu eWuns, ``Survey of Clustering Algorithms): non è semplice determinare a priori ilnumero K di centroidi; non è garantito il raggiungimento della soluzione oimale, in
    •  CAPITOLO . METODIquanto lalgoritmo può rimanere bloccato in un minimo locale; lalgoritmo è sensibileagli outliers; è applicabile soltanto a variabili numerie.Ding e He, ``K-means Clustering via Principal Component Analysis suggeriscono diapplicare k-means alle componenti principali della PCA; più precisamente gli autoripropongono di calcolare la tecnica di clusterizzazione sulle prime k- componenti; daun punto di vista computazionale questa soluzione ha il vantaggio di minimizzare ilproblema dei minimi locali.Noi abbiamo deciso di applicare questa sequenza alle matrici di prossimità del cardsorting. esto approccio ha numerosi vantaggi: • permee di applicare ai dati del card sorting non solo lalgoritmo di clusterizza- zione gerarica, ma ane un algoritmo di partizionamento; • permee di visualizzare i risultati in uno spazio bidimensionale; • permee di far emergere delle dimensioni semanticamente interpretabili; poié il clustering si basa su tali dimensioni, è possibile interpretare la classificazione in base a tali variabili latenti (Rayaudhuri, Stuart e Altman, ``Principal compo- nents analysis to summarize microarray experiments: application to sporulation time series).Nelle analisi dei dati e presenteremo nei capitoli seguenti abbiamo sistematicamenteapplicato questo metodo, e ha dato dei risultati molto interessanti sia da un punto divista statistico e esplicativo.. Casi di studio. Un esempio: le emozioniCome abbiamo visto, il card sorting può essere usato ane in contesti differenti dal-lariteura dellinformazione dei siti web. Nei mesi scorsi, ad esempio, ho utilizzatoNetsorting -- la web application da me sviluppata per la somministrazione on line di freelisting, valutazione di importanza e card sorting -- per un esperimento sulle emozioni. Il nostro primo obbieivo era quello di avere un inventario delle emozioni stabilitodagli utenti. Il secondo obbieivo era di conoscere come le persone classificano le diverseemozioni: in quali cluster e in base a quali dimensioni... Il free listingPer poter disporre della lista di emozioni abbiamo naturalmente fao ricorso al freelisting, iedendo ai partecipanti di elencare fino a  emozioni.  persone han-no portato a termine il test, elencando centinaia di termini diversi. Poié le risposteconsistevano prevalentemente di termini singoli (amore, gioia, tristezza, paura) è statopossibile stilare una classifica delle risposte in base alla frequenza. Abbiamo adoatoquesta classifica come misura implicita di importanza, saltando dunque il questionariodi valutazione di importanza vero e proprio. Le emozioni più menzionate (amore e gioia)sono state nominate  e  volte, rispeivamente.
    • .. UN ESEMPIO: LE EMOZIONI .. Il card sortingAbbiamo selezionato le  voci e hanno ricevuto il maggior numero di voti come basedi partenza per il card sorting.  persone hanno portato a termine il card sorting: masi,  femmine,  non hanno diiarato il proprio genere. Età media diiarata:. anni. Le  voci sono state raggruppate in  clusters: • delusione, dispiacere, dolore, malinconia, nostalgia, pianto, solitudine, tristezza; • agitazione, angoscia, ansia, disperazione, frustrazione, inquietudine, nervosismo, panico, paura, preoccupazione, terrore; • commozione, compassione; • allegria, appagamento, contentezza, eccitazione, entusiasmo, euforia, felicità, gio- ia, meraviglia, piacere, serenità, soddisfazione, sorpresa, speranza, stupore, tran- quillità; • collera, disgusto, gelosia, invidia, ira, odio, rabbia, rancore; • affeo, amicizia, amore, dolcezza, passione, simpatia, tenerezza; • apatia, indifferenza, noia; • imbarazzo, inadeguatezza, timidezza, timore, vergogna; Figura .: Emozioni: cluster gerarico Non meno interessante i risultati dellanalisi delle componenti principali. La primadimensione mappa la valenza delle emozioni: da una parte abbiamo le emozioni positi-ve: allegria, speranza, simpatia, contentezza, felicità, appagamento, gioia, soddisfazione,tranquillità, piacere, serenità; dallaltra quelle negative: frustrazione, terrore, disperazio-ne, panico, nervosismo, paura, inquietudine, inadeguatezza, timore, dispiacere, disgusto,tristezza, dolore (Figura ., grafico in alto). Nello stesso grafico è mappata la quarta di-mensione e, per le emozioni positive, mappa la polarità serenità vs entusiasmo. Da unaparte abbiamo voci come stupore, euforia, entusiasmo, sorpresa ,meraviglia, eccitazione;dallaltra emozioni quali tenerezza, dolcezza, compassione, amicizia, amore, affeo.La seconda e la terza componente principale, rappresentata nel grafico in basso dellafigura ., mappa le dimensioni di rabbia e paura. La seconda componente polarizzasu voci come odio, ira, rabbia, collera, rancore, invidia, gelosia; la terza le emozioni diagitazione, ansia, angoscia, inquietudine, panico, paura. Figura .: Emozioni: kmeans sulle dimensioni - e -
    •  CAPITOLO . METODI.. ConclusioniLa metodologia e ho descrio, immaginata per la progeazione dellariteura in-formativa dei siti web, può in realtà essere utilizzata ane su dominˆ differenti, come iquello delle emozioni.In questo studio abbiamo utilizzato il free listing per elicitare i nomi delle emozioni piùimportanti e più conosciute dai partecipanti, e araverso il card sorting abbiamo oe-nuto oo gruppi di emozioni.Dallinterpretazione delle dimensioni più importanti dellanalisi delle componenti prin-cipali sono emersi degli aspei molto significativi. La prima componente mappa, e cerada aspearselo, la valenza delle emozioni: quelle considerate positive da una parte, quel-le negative dallaltra.La quarta componente dispone le emozioni positive su una dimensione e va dalla se-renità alleuforia. In questa dimensione le emozioni negative si raggruppano al centrodel grafico.La seconda dimensione polarizza le emozioni legate alla rabbia. Un aspeo interessanteè e, sul versante opposto di questa dimensione, si collocano le emozioni di tristezza.La terza dimensione polarizza le emozioni legate alla paura e allansia. Nel grafico emappa la seconda e la terza dimensione, legata principalmente a valenze negative, leemozioni positive sono collocate al centro, né da una parte, né dallaltra. Uninterpreta-zione psicologico - clinica e si può dare è e lo stato di eutimia (di benessere emotivo)si raggiunge quando si evitano le polarità della tristezza, della rabbia e dellansia.La quinta componente (non rappresentata nei grafici) mappa da una parte i sentimentidi vergogna, dallaltra quelli legati al dolore.. ConclusioniIn questo capitolo ho delineato le fasi progeuali di definizione dellariteura dellin-formazione di un dominio informativo quale un sito web. Ho analizzato quasi esclusi-vamente i metodi empirici e vengono utilizzati allinterno del progeo. Nel prossimocapitolo verrà descrio Netsorting, una applicazione e ho sviluppato per la sommini-strazione on line di alcuni degli strumenti qui analizzati: il free listing, la valutazione diimportanza ed il card sorting.
    • .. LAFFINITY DIAGRAM . Laffinity diagramLaffinity diagram, o metodo KJ, è una tecnica sviluppata negli anni  da Jiro Kawakita,un antropologo giapponese, e ha ideato questa metodologia per organizzare i numero-sissimi dati raccolti tramite osservazione sul campo (Winip, ; Ramon MagsaysayAward Foundation, ). Sin dal primo opuscolo, e pubblicò nel , Kawakita ave-va intuito come laffinity diagram fosse una metodologia molto versatile, adaa aneallambito della gestione della conoscenza aziendale (Ramon Magsaysay Award Foun-dation, ). Laffinity diagram rientra nel novero dei see strumenti di analisi qualitativa e co-stituiscono il second set of seven tools (iamati ane Seven Management and PlanningTools ) sviluppato dalla Japanese Union of Scientists and Engineers (JUSE) per affiancareil first set of seven tools, costituito invece da strumenti e metodi quantitativi per iden-tificare problemi e suggerire strade per il miglioramento continuo (e improvementencyclopedia). Brassard (, citato in Winip, ) definisce laffinity diagram come uno stru-mento e …gathers large amounts of language data (ideas, opinions, issues, etc.) and organizes it into groupings based on the natural relationship between ea item. It is largely a creative rather than a logical process. Un affinity diagram è quindi uno strumento e consente di raccogliere una grandemole di dati (idee, opinioni, variabili di processo, concei…) e di organizzarli in catego-rie basate sulle relazioni e intercorrono tra i dati stessi (Karsak, Sozer and Alptekin,).esta tecnica viene spesso usata per classificare idee generate da aività di brainstor-ming (e Balanced Scorecard Institute, ; per maggiori informazioni vedi Chauncey) o per raggruppare osservazioni emerse da interviste (Beringer and Holtzbla, ). Il dato di partenza sono quindi singoli item, dai quali emergono temi comuni e per-meono di raggruppare le informazioni stesse in categorie o gruppi logicamente omo-genei. Lobieivo generale è quello di fare emergere i faori critici per la tematica inesame e di organizzare gli elementi in una struura condivisa dallintero team di lavoro.Laffinity diagram si caraerizza infai per la necessità di raggiungere un risultato sucui i partecipanti siano concordi, infai laività termina quando tui concordano conla classificazione (informationaritecture.it)... ando usarlo?Laività di affinity diagram è un buon modo per far lavorare le persone, soprauo igruppi, ad un livello creativo per individuare soluzioni alle più diverse problematie(Winip, ; e Balanced Scorecard Institute, ): • questioni, o problemi, complessi e su ampia scala,
    •  CAPITOLO . METODI • situazioni sconosciute o non ancora esplorate dal gruppo, • circostanze confuse o disorganizzate, • problematie tradizionali in maniera innovativa, • situazioni in cui le conoscenze a disposizione riguardo allarea di indagine sono incomplete, • situazioni in cui è importante raggiungere il consenso su una specifica tematica.Nellambito delle nuove tecnologie laffinity diagram può essere utilizzato, in un pro-cesso boom-up, per organizzare quanto emerso da interviste e test di usabilità con gliutenti, al fine di individuare gli aspei ai quali i designer devono prestare particolareaenzione (Beringer and Holtzbla, ). Laffinity process si formalizza in un affinity diagram e risulta particolarmente utilequando lobieivo è (Winip, ; e Balanced Scorecard Institute, ): • generare un gran numero di idee o concei e classificarli in gruppi, • organizzare e comprendere grandi volumi di dati, • incoraggiare nuovi stili di pensiero: dato e il punto di partenza è spesso unat- tività di Brainstorming il team considera tue le idee di tui i partecipanti senza critie, e ciò si rivela sufficiente per generare una lista creativa di idee... Come si crea un affinity diagram?Anzituo va soolineato e laività e genera un affinity diagram è unaività digruppo alla base della quale vi è lidea di fondere le diverse prospeive, opinioni ed in-tuizioni di un gruppo di persone e hanno conoscenze riguardo alla specifica tematicain esame (e Balanced Scorecard Institute, ). Vediamo nel deaglio la sequenza step-by-step del processo di creazione di un affi-nity diagram (e Balanced Scorecard Institute, ):. Formazione del gruppo Formare un team di - persone. Laività di affinitydiagram sembra oenere risultati migliori quando i partecipanti sono non più di sei. Lepersone e formano il gruppo dovrebbero rappresentare un buon mix di esperienze eprospeive, e dovrebbero approcciarsi allaività con mentalità aperta e creativa.. Descrizione del compito È opportuno fornire al gruppo di lavoro una descrizionedi quello e staranno per fare, e di ciò e risulterà dal loro lavoro. La descrizionedovrebbe essere ampia e neutrale, di iara comprensione per tui i partecipanti.. Creazione di Idea Card Tramite aività di Brainstorming si generano le idee. Lefasi successive del lavoro saranno più facili se le idee vengono scrie su dei post-it.
    • .. LAFFINITY DIAGRAM .Posizionamento delle Idea Card Posizionare i post-it su un cartellone, una parete oun tavolo in maniera casuale e classificare le idee. I componenti del gruppo classificanofisicamente le idee in gruppi, senza parlare, seguendo il seguente processo: • Si considerano due idee e sembrano essere in relazione e si posizionano insieme in una colonna, • Si individuano le idee connesse con le due appena posizionate e si aggiungono a quel gruppo, • Infine si cercano altre idee in relazione tra loro e si formano gli altri gruppi.esto processo si ripete sino a quando il gruppo non ha classificato tue le idee ingruppi, e non si è raggiunto il consenso di tui i partecipanti su ogni posizionamento..Creazione di header card per i gruppi Con header card si intende unidea e tra-smea il senso e il legame e unisce le idee contenute in un gruppo. estidea è scriasu di un post-it e consiste in unespressione o in una frase e trasmee iaramente ilsignificato degli item e formano il gruppo, ane a persone e non fanno parte delteam di lavoro. Il gruppo crea le header card: • Individuando allinterno delle idee già emerse quella in grado di fungere da titolo e ponendola in testa al gruppo, • Discutendo e accordandosi sullenunciazione di nuovi post-it appositamente creati per essere header card, • Individuando una relazione tra due o più gruppi e organizzando gli stessi gruppi in colonne soo un superheader.Se si rivela opportuno dividere un gruppo precedentemente creato in diversi soogruppisi possono creare ane dei subheader card..Costruzione dellaffinity diagram finito • Dare un titolo, esemplificativo della problematica affrontata, al Diagramma; • Posizionare header e superheader card sopra i gruppi di idee; • Rivedere e iarire le idee e i raggruppamenti; • Documentare laffinity diagram completato (disegno, foto, etc.)... Considerazioni sullaffinity diagramA differenza del card sorting, e si basa sul confronto tra risultati individuali, laffinitydiagram ha come obieivo la definizione di unorganizzazione su cui i partecipanti sianoconcordi. Mentre il card sorting consente unanalisi quali-quantitativa sulle categoriz-zazioni prodoe dai partecipanti (Rugg and McGeorge, ), la classificazione prodoa
    •  CAPITOLO . METODIdurante il processo di affinity viene interpretata alla luce di quanto emerge dalla discus-sione tra i partecipanti (e Balanced Scorecard Institute, ).Per questa caraeristica, laffinity diagram è una tecnica e, nellabito della definizionedellariteura dellinformazione, solitamente viene utilizzata qualora lorganizzazionedei contenuti sia portata a compimento dal team di progeo o dal solo information ar-itect senza il coinvolgimento degli utenti (informationaritecture.it). Card sorting e affinity diagram sono quindi metodologie sostanzialmente diverse,poié nel primo caso il focus aentivo è rivolto alle classificazioni prodoe dai parteci-panti, mentre nel secondo lelemento centrale è il processo di interazione e si instauratra i partecipanti, e consente di giungere ad una soluzione consensuale.
    • Parte IVLa fase di testing 
    • Capitolo Usabilità: metodi. Cosè lusabilitàDefinizioneLusabilità viene definita come il grado in cui un prodoo può essere usato da partico-lari utenti per raggiungere certi obieivi con efficacia, efficienza e soddisfazione in unospecifico contesto duso.Peré lusabilità è importante?Investire sullusabilità garantisce un elevato ritorno degli investimenti, in termini di: • riduzione dei costi di sviluppo; • riduzione del time to market; • riduzione dei costi di manutenzione/aggiornamento; • miglior posizionamento sul mercato.Maggior competitivitàA parità di condizioni il prodoo e offre una user experience migliore ha un vantag-gio competitivo. Una migliore user experience può essere più importante di un migliorprezzo.Minori costiLusabilità induce gli sviluppatori a creare prodoi più semplici. I prodoi più semplicisono meno costosi da implementare e da aggiornare. Sono più facili da vendere. Dunque:lusabilità taglia i costi. 
    •  CAPITOLO . USABILITÀ: METODIMinor tempo di sviluppoIl design centrato sugli utenti permee da subito di conoscere gli aspei e il mercatoritiene importanti da quelli accessori. È più facile rispeare i tempi se vengono imple-mentate da subito le caraeristie importanti, trascurando quelle e gli utenti realinon utilizzerannoMaggior conoscenza del mercatoCoinvolgere gli utenti significa conoscere da subito le loro esigenze. Raccogliere infor-mazioni dagli utenti significa avere maggiori possibilità di soddisfarli, e dunque unamigliore strategia di mercato.. Usabilità ed erroriLergonomia cognitiva ha sviluppato delle teorie e delle classificazioni degli errori, alfine di elaborare degli strumenti capaci di prevenirli.Uno degli scopi delle valutazioni di usabilità è quella di evitare gli errori di design. Insecondo luogo, di permeere una interazione più proficua... Tre livelli di erroreUna delle più importanti teorie sugli errori è stata elaborata da Rasmussen, InformationProcessing and Human- Maine Interaction: an Approa to Cognitive Engineering.Lautore divide gli errori in tre livelli: . skill-based; . rule-based; . knoweledge based.Skill based levelÈ il livello più basso, e si basa sullinterazione periferica: percezione ed azione. Ge-neralmente non implica luso dellaenzione, in quanto vengono applicati, in manieraautomatica, degli semi consolidati.Rule based levelIn questo livello appliiamo delle regole acquisite, e sono corree per un determinatocontesto. Affiné il comportamento, a questo livello, sia efficace, è necessario e: a)venga applicata la regola correa in base al contesto; b) la regola, o procedura, vengaapplicata correamente.
    • .. USABILITÀ ED ERRORI Knowledge based levelIl livello knowledge-based entra in gioco quando non è possibile applicare una regolaprestabilita. Generalmente questo avviene quando il contesto è nuovo o fluido. Se nonè possibile applicare le regole è necessario interpretare le informazioni, pianificare larisposta, eseguirla e monitorare passo per passo levoluzione... Errori: slips e mistakesGli errori sono definiti, nella leeratura anglosassone, slips e mistakes.Gli slipsSlips sono errori di esecuzione di una azione correa. Esempio: voglio massimizzare unafinestra, e per sbaglio clicco sul boone e la iude. Il problema è a livello skill-based.I mistakesmistakes sono gli errori dovuti ad una azione non appropriata, ane se potenzialmentecorrea. Lerrore può essere a livello rule-based se applico una regola inappropriata alcontesto o alle mie intenzioni. È a livello knowledge based se la mia azione si basa suconoscenze insufficienti o scorree... Livelli di errore e strumenti di prevenzioneSecondo Fu, Salvendy e Turley () valutazioni non empirie e valutazioni empirieaffrontano differenti tipologie di errori e possono migliorare la performance degli utentinei diversi livelli. Da un loro esperimento si evince e le valutazioni degli esperti sono più effica-ci nellidentificare gli errori di design dellusabilità a livello skill-based e soprauorule-based, mentre il test con utenti è molto più efficace nellevidenziare errori di tipoknowledge-based.Knowledge-based level e modello dellutenteSecondo Fu, Salvendy e Turley la valutazione non empirica è meno adaa a diagno-sticare gli errori knowledge-based: è difficile simulare la conoscenza degli utenti, epossono essere completamente naive, e dunque non conoscere nulla del dominio, oppu-re estremamente esperti, e dunque conoscere molto più del valutatore.In secondo luogo gli errori knowledge-based sono estremamente legati allo specifico con-testo. esto rende meno utile lexpertise dellesperto, in quanto ciò e è buono in unparticolare contesto non lo è in un altro.
    •  CAPITOLO . USABILITÀ: METODILivelli skill e rule-based: aspecificità di dominioI livelli skill e rule-based, al contrario, sono molto meno specifici: molte azioni o semidi interazione valgono a prescindere dal dominio specifico. In questo caso gli espertipossono applicare in maniera appropriata delle conoscenze acquisite in altri dominii.ale metodo?Alla luce della precedente riflessione, possiamo affermare e, idealmente, la valuta-zione dellusabilità di un artefao dovrebbe includere sia strumenti non empririci estrumenti empririci (testing di soggei).. Usabilità: quale metodo?Esistono molteplici metodologie per la valutazione dellusabilità, ciascuna caraerizza-ta da un proprio campo privilegiato di indagine, e dunque più indicata in determinaticontesti, in base ai propri vantaggi e svantaggi. (Ziggioo, )Metodi empirici e non empiriciGli strumenti possono essere divisi in due grandi gruppi: empirici e non empirici, doveper empirico si intende lo strumento di analisi e riieda la partecipazione di soggeiestranei al progeo di valutazione. Per alcuni autori i metodi di valutazione più efficacisono la valutazione euristica, in base a linee guida, e il test con utenti.I metodi più usati per il web • I metodi automatici; • Lanalisi tramite euristie o linee guida; • la simulazione duso; • Il confronto con i siti già esistenti. • I metodi dei di self - report (questionari); • Il test con utenti;. I soware automaticiI soware automatici costituiscono un prezioso strumento di indagine quando lanali-si riieda essenzialmente velocità e precisione; il loro campo di utilizzo privilegiatoriguarda: la misurazione dei tempi di risposta e di caricamento delle pagine del sito; lin-dividuazione dei codici HTML non validi, il rispeo delle regole di accessibilità; lanalisidei file di log.
    • .. EURISTICHE E LINEE GUIDA .. Lanalisi dei file di logVantaggiLanalisi dei files di log ha alcuni vantaggi: viene misurato il comportamento reale degliutenti; abbiamo a disposizione molto materiale, relativo a tui gli utenti;SvantaggiNon vediamo il comportamento dellutente, ma soltanto le sue riieste al server; nonsappiamo dunque si gli utenti hanno incontrato delle difficoltà. Non è semplice tradurrei dati di un file di log in una valutazione delluso di un sito.Un esempioContesto: home page del sito hp://www.form.unitn.it/ssis Problema: misurare se gliutenti accedevano ai link delle soocategorie Strumento: i file di log. Abbiamo selezionato dai file di log i record dei link e provenivano dalla homepage, utilizzando il campo referer. Abbiamo contato il numero di contai alle paginedel sito provenienti dalla home page. Araverso questo mezzo abbiamo accertato egli utenti utilizzano il link direo alle soocategorie.Analisi dei files di log: browsers e sistemi operativiProblema: oenere una statistica della tecnologia utilizzata dagli utenti per visitare unsito. Linformazione può essre utile, ad esempio, per capire quali versioni dei browsersupportare. Araverso lanalisi del file di log è possibile oenere queste informazioni.Nellesempio soostante, la parcentuale di utilizzo di differenti browsers da parte degliutenti di due siti: hyperlabs.net e neuropsy.it. Il confronto fra le statistie relative ai due diversi siti può portare a considerazioniinteressanti. Lutenza di europsy.it, di tipo domestico, utilizza quasi solo MSIE .x/.x(Lutenza di hypelabs.net, più tecnologica, usa prevalentemente MSIE .x, ma anebrowser veci (netscape < ) o alternativi (mozilla, konqueror).. Euristie e linee guida.. Le euristieLe euristie sono un numero ristreo di regole piuosto generali di usabilità. La valuta-zione euristica consiste nel verificare quanto una interfaccia rispea i principi generali.La valutazione euristica valuta linterfaccia sulla base di liste di euristie, ovvero prin-cipi e hanno un elevato valore prediivo peré rappresentano la sintesi dei problemidi usabilità più frequenti organizzati in categorie. Le euristie di Nielsen, ad esempio,sono oentute tramite analisi faoriale su una base di  problemi riscontrati in studidi vario tipo.
    •  CAPITOLO . USABILITÀ: METODILe  euristie di Nielsen . Visibilit` dello stato auale del sistema a . Corrispondenza tra il sistema e il mondo reale . Libert` e possibilit` di controllo del sistema da parte dellutente a a . Coerenza interna ed esterna e conformit` agli standard comunemente acceati a dagli sviluppatori di siti Web . Prevenzione degli errori . Riconoscere piuosto e ricordare . Promuovere la flessibilit` e lefficienza a . Grafica e design minimalisti . Fornire allutente i mezzi per riconoscere e riparare gli errori . Inserire strumenti di aiuto e istruzioni di utilizzoGerhardt-Powals () . Libera le risorse cognitive per compiti di alto livello . Evita ragionamenti non necessari . Visualizza le informazioni in maniera iara e ovvia . Raggruppa le informazioni in struure significative . ando presenti nuove informazioni, offri degli aiuti . Usa modelli e metafore note agli utenti . Usa una terminologia comprensibile agli utenti . Usa termini e abbiano un legame con la funzione . Riconoscere è meglio e ricordare . Usa laspeo grafico e visivo al servizio dellusabilità . Mostra solo le informazioni necessarie in quel momento . Se appropriato, offri possibilità multiple di fruizione dellinformazione . Usa un ragionevole livello di ridondanza.
    • .. EURISTICHE E LINEE GUIDA Riferimenti on lineSu internet esistono numerose euristie. Ne citiamo alcune: • www.useit.com • www.boxesandarrows.com • hp://www.asktog.com/basics/firstPrinciples.html • www.hyperlabs.netLe linee guidaLe linee guida sono più specifie e più deagliate delle euristie; contengono delle listestruurate di indicazioni e prescrizioni concernenti il design di una interfaccia.EsempiVediamo  esempi, trai da hp://library.gnome.org/devel/hig-book/stable/ e da hp://www.usability.gov/guidelines/. Parts of Windows and System Interaction Give every window a title (with the excep-tion of alerts and toolboxes). A good window title contains information that is relevantto the user, and distinguishes a particular window from other open windows. Omitinformation that does not assist in this selection, for example the applications versionnumber or vendor name. Use text links. Do not use image links Text links generally download faster, arepreferred by users, and ange colors aer being selected. • hp://www.usability.gov/guidelines/ • hp://web.mit.edu/is/usability/usability-guidelines.html • hp://developer.apple.com/documentation/UserExperience/ • hp://library.gnome.org/devel/hig-book/stable/ • hp://wiki.openusability.org/guidelines/index.php/Main PageLinee guida EsempioUse text links. Do not use image links Text links generally download faster, are preferredby users, and ange colors aer being selected. hp://www.usability.gov/guidelines/Linee guida: esempi I seguenti punti sono trai da Sensible Forms: A Form UsabilityChelist – A list apart • Use the right field for the task; • Give them room to type; • Shorten your forms, just question useful fields;
    •  CAPITOLO . USABILITÀ: METODI • Mark mandatory fields clearly; • Provide descriptive labels for all of your fields; • Let the computer, not the user, handle information formaing; • Use informative error messages; • Dont return users to an altered form.hp://www.alistapart.com/articles/sensibleforms/Valutazioni non empirie: critie Spesso il tono prescriivo di euristie e lineeguida infastidisce i web designers, e non hanno la possibilit` di misurare la credibi- alit` e lefficacia di alcune regole. the guidelines publishers never present any evidence athat following it will actually improve the site. (Jared M. Spool, ). Il problema delleevidenze empirie e sperimentali delle linee guida ` stato seriamente preso in conside- erazione da usability.gov. In hp//www.usability.gov/guidelines/index.html ogni lineaguida viene presentata con una strength of evidence scale.Evidenze empirie: categorie usability.gov distingue  categorie di evidenza empi-rica . categoria A studi sperimentali; . categoria B studi osservazionali, valutazione di performance; . categoria C opinioni di esperti.Secondo usability.gov la categoria A costituisce la migliore evidenza empirica.. Metodi empiriciI metodi empirici risultano particolarmente utili per valutare gli aspei del sito legati aicontenuti e alla struura dellinformazione, ambiti dove la valutazione non empirica in-contra le maggiori difficoltà. Andrebbe inoltre somministrato per evidenziare eventualiproblemi di interfaccia non emersi dalle analisi degli esperti.ando coinvolgere gli utentiGli utenti andrebbero coinvolti gi` in fase di progeazione per definire: a • lariteura dellinformazione; • le loro aspeative, in termini di informazioni o features e ritengono pi` impor- u tanti.In questo caso sarebbe opportuno usare strumenti specifici per la valutazione dellari-teura dellinformazione, quale il card sorting.
    • .. TEST CON UTENTI .. Participatory Design workshopOrganizzare degli incontri fra: • esperti di usabilità; • sviluppatori; • managers e capi progeo; • utenti reali.FinalitàLa finalità principale dei participatory design workshop è quella di coinvolgere da subitogli utenti nel design del prodoo. Può essere utile ane per sensibilizzare il managemente gli sviluppatori alla tematica dellusabilità e accessibilità. Permee di stabilire le lineeguida aziendali per linterfaccia e la grafica... Valutazione di siti concorrentiLa valutazione di siti concorrenti permee di: • conoscere meglio la concorrenza; • valutare le soluzioni adoate da altri; • Coinvolgere e testare gli utenti su di un sito vero già in fase progeuale.. Test con utentiTipologieSecondo Rubin () possiamo distinguere  tipi di test: • test esplorativo; • test di valutazione; • test di validazione; • test di confronto;Test esplorativoScopo: valutare lefficacia del progeo iniziale. esto test consente una notevole in-terazione tra soggeo valutatore. La metodologia è piuosto informale: soggeo e va-lutatore possono ane osservare e utilizzare assieme il prodoo; il valutatore può faredomande ed interagire con il soggeo.
    •  CAPITOLO . USABILITÀ: METODITest di valutazioneSi può condurre a qualsiasi stadio del processo di produzione del sistema. Ha comeobieivo lapprofondimento degli elementi evidenziati con il test esplorativo. La meto-dologia per questo tipo di test è un misto tra lesplorazione informale e le misurazionipiù controllate del test di validazione.Test di validazioneFinalità: valutare leffeiva usabilità del prodoo, misurata in termini di accuratezza,velocità, preferenza. I soggei partecipanti interagiscono poco o nulla con il valutatoreLa raccolta di dati quantitativi è centrale Sostanzialmente questo test riiede un rigoresperimentale maggiore rispeo ai precedenti.Test di confrontoFinalità: confronto di due o più progei alternativi, o di due o più prodoi competitivi.Vengono raccolti dati sulla performance e sulla preferenza e si confrontano i risultati.Può essere condoo informalmente o in modo più controllato; può essere utilizzato incongiunzione con ciascuno dei test precedentemente descrii... Test con utenti: come farePianificare una sessione di test • Identificare laudience del sito • Definire degli obbieivi o degli standard di usabilità • Identificare dei compiti • Raccogliere i soggei, programmare le sessioni, programmare i pagamenti • Identificare i materiali • Organizzare il seingLista dei compiti • breve descrizione dei compiti; • materiale necessario; • descrizione del correo completamento del compito: quando il compito può venir considerato terminato con successo? In quali casi va interroo? ando viene considerato non correamente completato? • limiti di tempo stabiliti per il completamento.
    • .. TEST CON UTENTI Scelta dei compitiVa data la precedenza a: • compiti più frequenti nella popolazione target; • compiti critici, le cui conseguenze possono essere più dannose; • compiti e il valutatore considera possibile fonte di problemiComportamento del valutatore • Il valutatore devessere imparziale. • Deve osservare, non condurre lesperimento. • Non deve lasciarsi condizionare dalle aspeative. • Non deve aiutare i soggei quando si trovano in difficoltà. • Deve soolineare il fao e ad essere soo esame è il prodoo e non lutente.Registrazione della performanceNel condurre un test di usabilità, sarebbe opportuno poter raccogliere differenti tipi didati: • file di log sul comportamento dellutente; • registrazione audio-video del comportamento e dei commenti; • appunti su osservazioni raccolte dallo sperimentatore durande la sessione di te- sting.Tecnie di loggingNel nostro laboratorio abbiamo utilizzato, in alcune circostanze, un browser java da noicostruito per registrare su di un file di log linterazione dellutente con il sito. esti datisi possono prestare per alcune analisi quantitative e qualitative della performance. <imgsrc=hp://www.hyperlabs.net/ergonomia/presentazioni/sperimentale/mouse.png alt=-Tracciato del mouse di un soggeo />estionario di preferenzaAl termine del test può essere utile somministrare ai partecipanti un questionario perraccogliere alcune impressioni sul prodoo e sui compiti valutati.Restituzione ai soggettiNella fase di restituzione si danno ai partecipanti alcune informazioni aggiuntive sultest. esto momento può essere utile per raccogliere alcune impressioni sulle provesomministrate.
    •  CAPITOLO . USABILITÀ: METODI.. i and dirtyNei paragrafi precedenti abbiamo analizzato la situazione ideale di testing. Spesso peròle circostanze (in termini di tempo o di denaro) non ci permeono di procedere in questomodo. Ciononostante è comunque molto meglio fare un test alla buona (qui and dirty)e non fare alcun test.Suggerimenti • condurre dei mini test ogni volta e sia possibile; • utilizzare persone disponibili a sooporsi al test, ane se non sono gli utenti target; è indispensabile però e siano estranei alla progeazione del sito; • identificare i compiti più importanti; • utilizzare gli ambienti disponibili; • se possibile, videoregistrare.. ConclusioniLa scelta del metodo di indagine da adoare per eseguire un test di usabilità dipendedalle circostanze in cui si trova ad operare il valutatore, dalle risorse disponibili e dalgenere di risultati aesi. La nostra opinione è e differenti metodologie andrebberoutilizzate nelle differenti fasi di progeazione, sviluppo e pubblicazione del sito. I metodi empirici, con utenti, andrebbero utilizzati per valutare gli aspei legati aicontenuti e allariteura dellinformazione. I metodi non empirici andrebbero utiliz-zati per creare le interfacce. I test con utenti andrebbero comunque usati ane per lavalutazione finale di usabilità del prodoo.EuristieLinee guidaAritettura dellinformazione
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