Architettura dell’informazione e struttura dei menu gerarchici
In che modo la struttura dei menu influenza le prestazioni degli utenti? Meglio strutture “larghe” e poco “profonde” o “strette” e “profonde”?
Lo studio di Sarah Menini, presentato a webb.it 2003, mira a controllare attraverso indagini sul campo la validità di alcune euristiche sulla struttura dei menu gerarchici. In particolare, l’analisi intende identificare in che modo i diversi tipi di menu gerarchici possano influenzare le prestazioni degli utenti.
Precedentemente, Larson & Czerwinski (1998) avevano testato tre tipi di struttura per verificare quale producesse prestazioni migliori:
- 16×32 (16 elementi al primo livello, 32 al secondo)
- 32×16
- 8x8x8 (8 elementi su ciascuno dei tre livelli).
Gli autori conclusero che:
- le strutture gerarchiche poco profonde sono migliori (la prestazione peggiore si ha con la struttura 8x8x8)
- il livello di performance è influenzato dall’ampiezza della struttura
- le strutture con ampiezza molto elevata fanno diminuire il livello della perfomance.
L’ipotesi di partenza dello studio di Sarah Menini è che le scelte degli utenti fossero influenzate soprattutto da:
- profondità della struttura gerarchica
- information scent (serie di indizi sulle pagine che seguono) offerti all’utente dalla struttura
- ampiezza di ciascun livello della struttura.
L’esperimento ha utilizzato delle strutture paragonabili per ampiezza e profondità a quelle di Larson e Czerwinski:
- 16×24
- 24×16
- 8x8x6a (un livello visualizzato su ogni pagina)
- 8x8x6b (due livelli visualizzati su ogni pagina).
I risultati hanno confermato in larga parte le ipotesi di partenza:
- è utile anticipare all’utente informazioni in merito alle pagine seguenti (information scent)
- vanno evitate le liste troppo numerose; il limite riscontrato, però, non si attesta attorno ai 9 elementi, ma può essere anche di molto superiore
- strutturare gli elementi in chunks permette di superare i problemi inerenti alla numerosità degli stessi.
Dal punto di vista metodologico, possiamo affermare che un disegno sperimentale rigoroso permette di giungere a conclusioni che possono essere successivamente utilizzate come se si trattasse di euristiche, ma che hanno una validità superiore perché sono supportate da dati statisticamente rilevanti e non solo da evidenze logiche o empiriche (Sarah Menini).