Anticipatory Design – Ridurre la fatica di decidere

Significa ridurre il carico cognitivo che porta difficoltà a scegliere.
Confusi? Ora ci arriviamo.

Il paradosso della scelta: decision fatigue

Partiamo dal Professor Barry Schwartz, Professore di Social Theory e Social Action allo Swarthmore College.

Nel famoso The paradox of choice, introdotto da un libro nel 2004 e spiegato in questo TED Talk, Barry Schwartz ci suggerisce che – tagliato con l’accetta – dinanzi a troppa scelta non sappiamo cosa scegliere. È emersa quindi quella che in gergo tecnico si chiama Decision Fatigue, ovvero l’affaticamento nel decidere.

Avete presente l’effetto menù dei ristoranti all you can eat? Quando avete difficoltà nel decidere perché c’è troppa roba?
Quella cosa lì.

In gergo tecnico, abbiamo un aumento del Cognitive Load – ovvero del Carico Cognitivo che affatica la nostra working memory e ci impedisce di usare al meglio le nostre risorse cerebrali. (Se nella vita sei Pro del settore, sii clemente… L’ho tagliata con l’accetta, lo so.)

D’altra parte, quotidianamente, l’aumento pressoché infinito di possibilità, piattaforme, offerte… ci rende la vita allo stesso tempo più semplice e il processo decisionale più complicato. Al punto che la stessa Netflix ha deciso di inserire un bottone di shuffle nella sua interfaccia. Il copy che l’accompagna non potrebbe essere più cristallino… Not sure what to watch?

Anticipare una scelta significa conoscere le intenzioni delle persone

Questa cosa ora fa scalpore, magari. Ma ci abbiamo fatto l’abitudine più di quel che pensiamo. Qualcuno forse ricorda la vita prima degli smartphone e il famoso T9 dei Nokia. Quello che ora indichiamo come responsabile di molti orrori di digitazione: l’autocorrettore. Questi sistemi detti di digitazione predittiva altro non fanno che imparare dalle parole usate più frequentemente dalla persona, per proporgli delle alternative credibili in base al suo stile di scrittura. A volte, però, falliscono miseramente. Quelle sono le volte che ci ricordiamo… Quante volte invece lo usiamo senza neanche farci caso? Molte, quello è tutto carico cognitivo risparmiato…

È interessante soffermarci per un attimo sulla questione dei fallimenti di questi algoritmi (una parola che è diventata sinonimo di malvagità): sempre tagliata con l’accetta la questione ma quando un algoritmo di questo tipo fallisce, lo fa perché ci conosce troppo poco. O meglio non ha abbastanza training data (dati di apprendimento) su di noi. Infatti è molto importante ricordarci come sistemi predittivi basino le proprie valutazioni e proposte di soluzioni su un insieme di dati del passato per prendere decisioni future. Questa cosa apparentemente innocua, ha delle implicazioni etiche immense invece. Ne parleremo (di nuovo) al WUDRome di quest’anno.

In ogni caso, di questo tema ne ho parlato nello scorso Summit di Architettura dell’Informazione organizzato da Architecta, inoltre ne ho scritto anche su Agenda Digitale.

Qui potete trovare le slide

Di molti di questi temi ne abbiamo parlato nell’edizione 2020 del WUDRome, soprattutto quelli legati al Machine Learning e all’intelligenza artificiale, ne parleremo ancora presto, magari in una Telegram Voice Chat.

A proposito, ci raggiungete?

Se pensate che quest’approccio possa fare al caso vostro, che vogliate rendere la vita più semplice ai vostri utenti e ridurne il carico cognitivo… scriveteci! Domani poi diventa mai :)