He leído mucha literatura académica sobre UX/HCI. Esto es lo que dice. Parte I

La HCI es el lugar donde el diseño, la ciencia cognitiva, la filosofía, la cultura y la sociedad se encuentran en la interfaz. Ahora mismo, es uno de los campos más apasionantes que se me ocurren.

En Medium y en otras plataformas no deja de crecer la lista de magníficos artículos sobre diseño de User Experience. Muchos de ellos los escriben profesionales del UX con una experiencia práctica impecable. Y recomiendo leer lo que tienen que decir, porque la práctica sigue siendo un activo importante para cualquier diseñador serio. Entonces, ¿por qué deberías leer literatura teórica?

Mi respuesta es conocida, pero la repetiré de todos modos: para llegar audazmente adonde nadie ha llegado jamás, es necesario detenerse y reflexionar sobre lo que ya se ha probado y comprobado, sobre lo que funciona y por qué. En otras palabras, pensar detenidamente por qué haces UX de la manera en que lo haces. Corrígeme si me equivoco, pero en el acelerado mundo de la información, las redes y las vidas líquidas de quien está siempre conectado, la industria del UX es una de tantas en las que todo cambia cada semana. No solo quienes empiezan, sino también los gurús curtidos pueden sentir ansiedad, sin suelo firme bajo los pies, leyendo siempre entradas de blog y adaptándose a nuevos conocimientos, métodos y procesos, y aun así pensando: «Otra vez me estoy quedando atrás». Aunque uno no puede evitar aprender sobre la marcha, a veces lo que funciona es sentarse y leer durante seis meses mucha literatura histórica y teórica sobre UX/HCI. Que es exactamente lo que hice mientras escribía mi trabajo de fin de máster. Esto es lo que he aprendido hasta ahora.

Para entender el ambiguo estado actual del diseño UX, es mejor posponer las definiciones de UX y centrarse brevemente en la historia del campo llamado interacción persona-ordenador, que es, en última instancia, donde hay que buscar los comienzos del UX.

Los albores de la HCI

Como siempre ocurre con la humanidad, las innovaciones llegan en tiempos de guerra. Durante la Segunda Guerra Mundial, los investigadores empezaron a analizar por qué los pilotos y sus aviones sufrían accidentes que aumentaban el número total de muertes. Quedó claro que los culpables eran los paneles de mando con sus perillas y botones. Su diseño no era precisamente un modelo de ergonomía, y eso resultó literalmente letal. Surgieron nuevos campos como los «factores humanos», la «ergonomía» y la «psicología de la ingeniería» para hacer el control de los aviones más fácil y menos confuso. Les siguieron las asociaciones profesionales: la Ergonomic Society, fundada en 1952, y su homóloga estadounidense, la Human Factors Society, cinco años después, en 1957.

Saltando casi una década hasta 1963, Ivan Sutherland, inspirado por el Memex de Vannevar Bush, publicó su tesis doctoral, que presentaba el primer software gráfico interactivo, llamado Sketchpad. Más tarde, entre los muros de la legendaria empresa estadounidense Xerox PARC, el trabajo de Sutherland inspiró a Douglas Engelbart, otro de los primeros pioneros, a diseñar la interfaz gráfica de usuario con la metáfora del escritorio tal como la conocemos hoy. El joven Steve Jobs quedó impresionado por el trabajo realizado en Xerox PARC y decidió que la GUI sería el futuro de la informática personal. Pasando de las palabras a los hechos, basó los sistemas operativos de Apple y de NeXT en el trabajo de Engelbart. Estos proyectos llevaron los ordenadores a las masas y a la vida cotidiana de los oficinistas y, más tarde aún, de todos nosotros.

La sociedad se vio inundada por estos nuevos objetos tecnológicos y por su fuerza sin precedentes. El impacto parecía inevitable. ¿Qué ocurrió? Millones de personas empezaron a depender de la interfaz como ventana a las funcionalidades y a los potenciales técnicos ocultos de los ordenadores para resolver sus necesidades laborales, comerciales y cotidianas. De repente, el diseño de los ordenadores y de sus interfaces para la interacción persona-ordenador se convirtió en un problema y en un tema por derecho propio. Los diseñadores necesitaban un marco sólido que les ayudara en esta difícil tarea. Pero la ergonomía y los factores humanos eran esencialmente ateóricos, centrados en soluciones pragmáticas que intentaban adaptar el cuerpo humano y sus limitaciones a las máquinas, y no al revés. Esta relación entre humanos y máquinas empezó a quedarse obsoleta. Los atributos físicos de los seres humanos ya preocupaban menos; el trabajo con ordenadores ponía en juego más nuestras capacidades cognitivas que nuestras manos y espaldas. No «trabajábamos» con los ordenadores: empezamos a pensar a través de ellos. Al rescate de los diseñadores acudió el trabajo de un campo aparentemente ajeno: la ciencia cognitiva y la psicología.

Ciencia cognitiva y HCI

En los albores de los años ochenta, los ateóricos factores humanos y la ergonomía se vieron complementados y, al final, de facto sustituidos por nuevos y apasionantes conocimientos de las ciencias cognitivas. El hito y el nacimiento del campo de la interacción persona-ordenador pueden fecharse en la publicación de la importante obra The Psychology of Human-computer Interaction en 1983. El libro atacaba los dogmas vigentes en los campos mencionados y abogaba por un mayor énfasis en la teoría y en la aplicación de los conocimientos de la ciencia cognitiva. Como decía el libro:

«El usuario no es un operador [manual]. No opera el ordenador, se comunica con él…»

Y fue precisamente la comunicación con los ordenadores lo que empezó a estudiarse bajo la influencia del paradigma cognitivista, una de las tesis más ambiciosas y casi universalmente aceptadas de las ciencias cognitivas: que la mente humana puede entenderse como un procesador humano, análogo a un ordenador digital. También sugería que el pensamiento humano ocurre solo dentro de nuestra cabeza. Una idea intuitivamente correcta, pero, como veremos más adelante, no del todo. Aun así, el cognitivismo fue una idea poderosa que dio resultados nuevos y exitosos en muchos otros campos, como la investigación en inteligencia artificial.

En la HCI, la revolución cognitiva se tradujo en la idea de que el uso humano de los ordenadores debía estudiarse como un flujo de información. Muchas ideas de la ciencia cognitiva se aplicaron para explicar el papel de la cognición humana, sobre todo la memoria, la atención, la percepción, el aprendizaje, los modelos mentales y el razonamiento, y su relación con los problemas de la HCI. La imagen, muy difundida, de un humano animado con diversos subsistemas cerebrales resume bien el ambiente de aquella época. El papel de la teoría en la HCI era investigar, describir y evaluar los distintos subsistemas que intervienen en la interacción con los ordenadores. Los investigadores desarrollaron elaborados modelos empíricos para optimizar las interacciones, como el Keystroke-level model o GOMS (Goals, Operators, Methods, Selection rules). La velocidad de los clics y de las pulsaciones de teclas pasó a ser primordial. La mente humana se convirtió en un ordenador digital. Desapareció el desorden de los seres humanos inmersos en el mundo, sustituido por las experiencias dentro de laboratorios experimentales de precisión clínica.

Sin embargo, no eran más que una mirada artificial a las experiencias humanas cotidianas. De hecho, las experiencias humanas con los ordenadores quedaron reducidas a las de oficinistas impacientes que quieren terminar sus tareas lo antes posible. ¿Es el trabajo realmente la única relación que tenemos con los ordenadores, o con la tecnología en general? ¿Y quién definió, para empezar, qué tareas había que hacer? En la edad oscura del diseño anterior al UX, cuando los programadores diseñaban las interfaces y los directivos definían qué tareas eran importantes para los usuarios, desde luego no era el usuario quien tenía voz sobre el aspecto que tendría la tecnología. Al contrario, el usuario era un obstáculo del que había que ocuparse lo más rápido posible, sin dedicar demasiado tiempo a esos «aspectos humanos irracionales» que podían ser una pesadilla para la mayoría de los programadores.

Hay que reconocer que las aportaciones de las ciencias cognitivas durante los años ochenta supusieron un giro significativo hacia una fundamentación teórica de la HCI. Todo el campo florecía bajo el paraguas de la ciencia cognitiva. La suposición cognitivista de que la mente humana funciona como un ordenador digital unificó la investigación y la práctica. Según el investigador de HCI John Carroll, fue la «edad de oro» de la HCI por su coherencia, sin un cuestionamiento interminable de los supuestos básicos. El futuro parecía prometedor y los objetivos estaban claros: continuar la investigación y mejorar la precisión y la eficacia de la interacción con los ordenadores. Sin embargo, cegado por la visión mecanicista del ser humano, nadie intentó plantear las preguntas serias que, como un caballo de Troya esperando pacientemente ante las puertas, se iban colando en la investigación de la HCI: ¿Quién es el usuario? ¿Se diferencia un licenciado en informática del M.I.T. de una señora mayor? ¿Es la interacción significativa para el usuario? ¿Le mejora la vida y resuelve sus necesidades reales? ¿Cuál es el contexto, el lugar, el momento en que el usuario interactúa con el ordenador?

Como rara vez se planteaban estas preguntas, la crítica empezó a aparecer desde distintos ángulos y campos. Cuanta más tecnología había en nuestra vida, más absurdo resultaba decir que la usamos solo para trabajar. Con la llegada de convergencias tecnológicas como los dispositivos inteligentes y de enfoques como el ubiquitous computing y el internet de las cosas, hoy vemos con claridad lo estrecha de miras que era aquella visión. Pero nos estamos adelantando demasiado.

Durante los ochenta no había iPhones, así que la crítica no podía venir de las experiencias reales con la tecnología, sino de argumentos muy penetrantes y extremadamente ingeniosos procedentes de campos teóricos y algo oscuros. Por sorprendente que parezca, las críticas más contundentes al cognitivismo, no solo en la HCI sino también en la inteligencia artificial, vinieron de filósofos. En concreto, del famoso John Searle y del menos conocido Hubert Dreyfus, especialista en la fenomenología de Martin Heidegger que no tenía casi nada que ver con la tecnología moderna. Además de los filósofos, se sumaron al coro disidente científicos de formación inspirados por Dreyfus: el científico de IA Terry Winograd, la antropóloga Lucy Suchman y el científico cognitivo que llegaría a ser una de las voces más destacadas del campo de la HCI/UX, Don Norman. En los párrafos siguientes resumiré brevemente sus críticas al cognitivismo.

Crítica del cognitivismo en la HCI

Repitamos lo ya dicho: el cognitivismo en la HCI y la IA sostenía que los seres humanos piensan y resuelven los problemas cotidianos aplicando reglas fijas y algorítmicas a cualquier entrada que llegue al cerebro humano. La entrada siempre está representada por algún tipo de símbolos formales (ceros, unos, potenciales eléctricos, etc.). La salida resultante de estas operaciones influye en el comportamiento. Y recuerda: todo esto ocurre solo en la cabeza; no necesitamos nada fuera de nuestro cráneo. La metáfora dominante era que somos, básicamente, ordenadores digitales más lentos y peores.

John Searle

El filósofo John Searle se atrevió a discrepar. Con su famoso experimento de la habitación china, nos invita a imaginar un escenario en el que hay un tipo llamado Bob dentro de una habitación y fuera está Alice. Ella es hablante nativa de chino y, por debajo de la puerta, envía mensajes en chino a la habitación. Ahí dentro está sentado Bob, que no habla chino y para quien esos símbolos son garabatos. Pero tiene un gran libro de instrucciones que le da todas las respuestas necesarias a cualquier mensaje que envíe Alice. Según este escenario, Alice escribe a Bob, que es capaz de responder con la ayuda de su libro y así dar a Alice, o a cualquier observador externo, la impresión de que habla y sabe chino, aunque no tiene ni idea de lo que contesta al mundo exterior. Simplemente sigue las reglas.

https://www.youtube.com/watch?time_continue=7&v=TryOC83PH1g

Searle nos obliga a reconsiderar el dogma cognitivista. Según Searle, todo lo que hace Bob es manipular símbolos o, como dice Searle, realizar «operaciones sintácticas» (sintaxis), que nunca producirán una comprensión real (semántica). Aunque Bob siga todas las reglas, no entiende realmente el idioma ni de qué trata el mensaje, si era una carta de amor o una notificación de Hacienda. Por tanto, a Bob le falta una comprensión real. Y como el experimento de Searle está ingeniosamente diseñado para imitar, básicamente, todos los ordenadores digitales modernos basados en la arquitectura de von Neumann, podemos concluir que, si Bob no tiene una comprensión real de aquello sobre lo que versa su manipulación de símbolos, ningún ordenador digital puede tenerla. Esos símbolos formales, como los ceros y los unos, no son acerca de algo, porque no podemos interpretar su significado sin un contexto más amplio o sin la situación en la que nos encontramos.

Don Norman

El conocido investigador Don Norman estaba de acuerdo. Ya en 1980 escribió un importante artículo, Twelve issues for cognitive science, que, en mi opinión, la comunidad HCI/UX en general ha descuidado por desgracia, o que han eclipsado sus libros más conocidos. Pero déjame contarte por qué deberías leer un texto de hace 38 años en un campo que avanza tan rápido.

En el artículo, Norman se asombra de lo poco que sabemos realmente sobre la cognición humana. Señaló el hecho básico de que no somos seres artificiales, sino que nuestra biología ha sido moldeada por procesos evolutivos. A diferencia de lo que supone el concepto de inteligencia artificial, vivimos en un mundo real, y nuestra cognición y nuestras decisiones están influidas por la cultura, las interacciones sociales, las motivaciones y las emociones. Todos estos factores se habían descuidado en la investigación anterior. Norman propuso entonces que la ciencia cognitiva dejara a un lado el enfoque cognitivista y empezara, en cambio, a estudiar la cognición humana a través de una lente sistémica, cibernética de las complejas interacciones y bucles de retroalimentación entre los humanos, el entorno, la historia, la cultura y la sociedad. En la jerga de la ciencia cognitiva, era una posición sorprendentemente moderna y radical. ¿Qué tienen que ver el entorno y nuestra cultura con cómo pensamos? Por lo visto, mucho. El ser humano no está fuera del mundo físico: tiene un cuerpo físico. Somos criaturas encarnadas. Además, cada persona tiene su propia historia, problemas, necesidades, visión del mundo y bagaje social y cultural. Todos estamos fundamentalmente en el mundo.

Dreyfus, Winograd, Heidegger y las affordances

Al igual que Don Norman, el filósofo Hubert Dreyfus y Terry Winograd, con su colega Fernando Flores, coinciden en que las ciencias cognitivas en la HCI y la IA cometieron un error al no tener en cuenta el papel de un contexto más amplio en nuestras acciones y nuestro comportamiento. Inspirados por el filósofo alemán Martin Heidegger, intentaron responder a la pregunta a la que aludía el experimento de la habitación china de John Searle: ¿de dónde obtenemos el significado?

Como somos seres que viven en el mundo, no podemos separarnos de él. Por trivial que suene, la filosofía occidental lleva casi cuatrocientos años privilegiando la mente y su separación del cuerpo, legado histórico del filósofo francés del siglo XVII René Descartes. A pesar de la influencia duradera del cartesianismo en la tradición filosófica occidental, Heidegger volvió a la mesa de dibujo y dijo que no, que no es así como estamos en el mundo.

¿Qué significa que, como humanos, vivimos en el mundo? Como nos dicen Heidegger, Dreyfus y Winograd, la forma más común en que interactuamos con el mundo son las acciones básicas, comunes y cotidianas. Llevamos a nuestros hijos al colegio, escribimos correos electrónicos, elegimos qué comprar en los mercados de productores o intentamos averiguar cómo funciona la nueva impresora de la oficina. Cada día nos las arreglamos con problemas prácticos para satisfacer nuestras necesidades. Pero la idea es más profunda: usamos las cosas que nos rodean para resolver nuestros problemas, y esas cosas tienen significado para nosotros. No porque analicemos cada herramienta, sino porque el significado surge cuando usamos la herramienta para actuar o ampliar nuestras capacidades humanas naturales. Las herramientas tienen significado en virtud de que las usamos e interactuamos a través de ellas con el entorno. Pero hay distintas maneras de usar una misma herramienta. ¿Cómo elegimos si un uso determinado es adecuado? En otras palabras, ¿qué significado y qué función de una herramienta son relevantes para la tarea que tenemos entre manos? La respuesta es: depende. Del contexto, para ser precisos. Pero ¿cómo conciliamos la necesidad del contexto con la tesis predominante en las ciencias cognitivas de que lo que necesitamos está solo en nuestra cabeza y no hay lugar para factores contextuales sociales, culturales y situacionales?

Entra en escena Dreyfus con su crítica del cognitivismo en la IA, recogida en su libro What computers can’t do: A critique of Artificial Reason. Todos conocemos las miradas desconcertadas y escépticas cuando oímos a un filósofo hablar de tecnología, programación o hardware. Imagina a Dreyfus hablando con los mejores especialistas en IA del mundo, que investigaban en instituciones estadounidenses tan prestigiosas como el M.I.T. o Stanford. Se burlaban de sus ideas. Algunos se mostraban bastante hostiles con aquel académico de carácter apacible. Pero Dreyfus tenía razón; ellos estaban equivocados.

Dreyfus no prestó atención a la inteligencia artificial hasta que unos cuantos estudiantes del departamento de IA que asistían a sus clases empezaron a presumir de que los filósofos llevaban miles de años intentando resolver estos problemas de la mente y la conciencia sin ningún progreso, mientras que la gente de los laboratorios de IA los resolvería en pocos años. Los avances iniciales de la IA hacían pensar que podía ser un objetivo realista. Sin embargo, Dreyfus respondió que nunca crearían una IA real si no cambiaban radicalmente las estrategias y teorías con las que construían sus robots.

El paradigma dominante de la época era, por supuesto, el cognitivismo y la mente como procesamiento de información y manipulación de símbolos, es decir, un ordenador digital. Dreyfus dijo, sin embargo, que la verdadera inteligencia humana se parece más a una inteligencia heideggeriana: resolver problemas prácticos a partir del significado y el contexto de las cosas en la situación concreta. Dreyfus coincidía con Don Norman en que el significado de las cosas no está grabado de antemano en ellas, sino que se da solo después, en el momento de la interacción con ellas. ¿Cómo es posible?

Tomemos, por ejemplo, una botella de PET. Un objeto que todo el mundo conoce. Si pregunto a la gente cuál es la función o el significado de una botella de PET, la mayoría diría que sirve como recipiente para ciertos líquidos y que la forma de la botella está diseñada específicamente para ayudar a la gente a transportarla y beber de ella. Desde luego, parece que la forma sigue a la función. ¿Cómo explicamos entonces que grupos de activistas medioambientales usen botellas de PET como macetas para contrarrestar los atributos derrochadores y peligrosos del plástico? Me fascinó sinceramente encontrarme con una imagen como la de abajo. Me hizo pensar. ¿De verdad la forma sigue a la función? ¿Incorporó el diseñador la forma y el significado de la botella de PET como maceta para el activismo ecológico en el mismo acto de diseñarla? Supongo que no. Pero la forma ofrece esa función, y por eso muchos la han aprovechado precisamente para ello. Así pues, el viejo dictum la forma sigue a la función debería cambiarse por …y la función también sigue a la forma. Lo que es aún más interesante: la botella no solo cambió de significado, sino que adquirió un significado casi exactamente opuesto. De recipiente de plástico derrochador e innecesario para líquidos, ha pasado a ser un recipiente para el nacimiento de nueva naturaleza.

La historia detrás de la historia intenta mostrar algo importante. El significado, e incluso la función, de los objetos que nos rodean no son fijos. Desde luego, los objetos se diseñan pensando en ciertos usos, pero la creatividad humana no es fácil de frenar. Las personas aprovecharán los recursos del contexto dado para satisfacer sus necesidades. No se trata solo de las botellas de PET, claro. Así funcionan, en general, nuestras relaciones con las cosas, los objetos y las herramientas.

Dreyfus lo sabía por haber leído a Heidegger. Nuestra relación con el mundo, orientada a la práctica, significa que el significado está en parte ahí fuera, esperando a ser interpretado y aprovechado por los humanos, y en parte también se construye social y contextualmente. Sin embargo, la manera en que interpretamos los significados depende de cómo vivimos, de quiénes somos, de qué talentos y cuerpos tenemos. Dejando aparte los casos patológicos, también es un universal humano que cuidamos de nuestra vida e intentamos sacarle el máximo partido. Es este cuidado lo que nos impulsa a resolver de forma práctica nuestras tareas y necesidades. Y, lo que es más importante, nuestro cuidado y nuestra manera de vivir restringen necesariamente lo que encontramos significativo y lo que no. Por eso no necesitamos prestar atención a todo lo que nos rodea; eso abrumaría enormemente nuestros sentidos y nuestro cerebro. En cambio, filtramos las cosas innecesarias para centrarnos en lo relevante. La relevancia proviene de nuestras vidas, valores, cultura, sociedad, y uno puede adentrarse aún más en la madriguera del conejo.

Por eso la cuestión de la relevancia resultó ser un problema duro e irresoluble para la investigación en inteligencia artificial bajo el paradigma cognitivista. Los investigadores fueron incapaces de programar en los robots formas suficientes de percibir el entorno y de idear algoritmos que determinaran qué debía cambiarse o actualizarse en la representación interna generada de una escena actual, para no tener que actualizarlo todo constantemente. Dreyfus dijo que la relevancia y el significado se obtienen del contexto, así como del cuidado por la vida y el cuerpo. Es de nuevo la cuestión del ser-en-el-mundo, completamente ajena a los programadores de IA y a sus artilugios. A los algoritmos no les importa nada. Para cambiarlo, Dreyfus sugirió que, si queremos crear una IA con capacidades similares a las de los seres humanos, esa IA debe tener también experiencias similares a las de los seres humanos, lo que significa tener un cuerpo similar y vivir en un entorno similar. De hecho, tenemos toda una variedad de programas de formación inter y multicultural solo para hacernos una idea de lo que se siente al experimentar el mundo a través de los ojos del otro. Porque las culturas y los factores sociales moldean en gran medida nuestro pensamiento, nuestras percepciones, valores y necesidades. En otras palabras, cambian qué experiencias nos parecen significativas y por qué.

Los investigadores de IA, sin embargo, eran testarudos. Hay que reconocer que estaban entre las personas técnicas más inteligentes y creativas del mundo, y que la filosofía no ha resuelto realmente esas cuestiones en dos mil años, así que su confianza no carecía de fundamento. Propusieron una solución puramente técnica al problema del contexto y la relevancia, que Dreyfus llamó problema del marco. Dijeron algo así como: si el contexto define la función y el significado de los objetos, bastaría con generar una lista de todos los contextos posibles y de lo que es relevante para cada uno. Los algoritmos de IA tendrán una lista en la que un contexto llamado, por ejemplo, «cocina» tiene programados todos los objetos y acciones relacionados en los que tiene sentido pensar en la cocina. Con suficiente potencia de cálculo, pueden añadirse más y más elementos a la lista. Era cuestión de procesadores más rápidos y de más memoria.

Sin embargo, Dreyfus replicó que eso no es en absoluto una solución al problema del marco, porque solo desplaza el problema un nivel más arriba. Ahora había que decidir no qué objetos y acciones son relevantes dentro de un contexto reconocido, sino qué rasgos de la escena son relevantes para elegir el contexto relevante. Necesitamos reconocer el «metacontexto» para definir el contexto. Es una regresión infinita.

¿Cómo resuelven los seres humanos el problema del marco? Tenemos la ventaja de estar ya encarnados y situados en un contexto, de modo que no necesitamos representarlo en nuestra cabeza. De hecho, el mundo que nos rodea es su propia representación. Dicho de otro modo, no necesitamos mirar el entorno, luego crear un mapa de él y verlo solo a través de ese mapa. Simplemente miramos el entorno.

Pero ¿cómo vemos el entorno y de dónde obtenemos la relevancia? Si somos criaturas más o menos prácticas, nuestra percepción del mundo debería reflejarlo. Según Heidegger, nuestras formas prácticas de ser significan también que percibimos las cosas de manera práctica a través de lo que podemos hacer con ellas. Miramos las cosas como útiles, cuyo atributo importante es que siempre son para algo o, como dice Heidegger, «algo para…». Además, hay dos maneras de acercarnos a los objetos de nuestro entorno. La primera, menos común, consiste en ver los objetos a través de la lente científica. Observamos sus propiedades, su forma, su color, su material, etcétera. Mientras que esta manera de mirar las cosas forma parte de los valores centrales de la investigación científica, nuestras experiencias cotidianas son distintas. Rara vez nos ponemos las gafas de la ciencia; usamos en cambio la segunda manera de mirar las cosas: simplemente usamos las cosas según lo que nos ofrecen hacer en función de la situación.

Heidegger, Dreyfus y otros investigadores de influencia fenomenológica proponen algo aún más radical. Según ellos, no vemos las cosas tal como son en absoluto; lo que percibimos son sus significados y funciones, lo cual puede traducirse al lenguaje moderno del diseño diciendo que no percibimos las cosas como tales, solo vemos sus affordances.

¿Qué es una affordance? Un neologismo del que casi todo el mundo en la comunidad UX/HCI ha oído hablar, aunque la razón exacta de su popularidad está envuelta en un semimisterio. Las definiciones originales de las affordances las encontramos en la obra del famoso psicólogo ecológico J. J. Gibson, que acuñó el término. Decía que en nuestro entorno hay cosas con cualidades objetivas y perceptibles que ofrecen a los humanos ciertas acciones.

Lo turbio de las affordances solo aflora cuando empezamos a leer las obras originales de Gibson y los comentarios de Norman y otros. Gibson decía que podemos percibir las affordances directamente, que simplemente las «recogemos» del entorno. Al mismo tiempo, sugiere que las affordances son relativas al organismo en cuestión (Gibson no escribió específicamente sobre la percepción de los humanos) y pueden compartirse entre sus miembros si viven en el mismo nicho ecológico. Cuando leí estos pasajes, me quedé confuso, porque contradice la afirmación anterior de que las affordances son tan fáciles de reconocer que basta con verlas. Pero ver, como admite Gibson, resulta ser más complicado que eso. Y tiene sentido. ¿Ven las hormigas de forma distinta a los humanos? Por supuesto. ¿Ve un estudiante del M.I.T. con un doctorado en computación cuántica la interfaz gráfica de una tienda online de forma distinta a un niño? Probablemente. ¿Experimentarán los robots con IA el mundo de forma distinta (si es que lo experimentan) a los humanos? La respuesta ya es fácil de adivinar. Sí, porque su nicho ecológico (contexto) y sus atributos físicos (cuerpos) son distintos. Entonces las affordances ya no parecen tan fijas ni tan directas. El propio Don Norman está de acuerdo. Más que cualidades estáticas del entorno y de los objetos, las affordances son relaciones entre el entorno y el organismo. Están situadas tanto en el entorno físico como en las capacidades cognitivas, los conocimientos y los estados emocionales del organismo.

Hoy en día, los diseñadores que leen sobre affordances piensan en ellas en el sentido gibsoniano. Mientras que Gibson creía, a pesar de sus incoherencias, que las affordances están «ahí fuera» para ser recogidas sin ningún esfuerzo, Norman afirma últimamente que eso no es cierto. Las affordances deben interpretarse primero, y la facilidad de interpretación es relativa. Las affordances de las cosas pueden ser tan fáciles de detectar que las percibimos como transparentes; por otro lado, algunas affordances no son en absoluto transparentes ni evidentes, sobre todo cuando las cosas se estropean. Sus affordances parecen entonces más opacas y tenemos que hacer un esfuerzo consciente para averiguar qué está pasando.

La interpretación puede producirse de inmediato. Por ejemplo, cuando te cruzas por la calle con un amigo que viene hacia ti, no procesas su cara paso a paso para reconocerlo: el reconocimiento facial se produce en un instante. Sin embargo, si al día siguiente ves fugazmente al mismo amigo desde el coche, sin saber si era él o no, de repente empezarás a repasar la lista de detalles que recuerdas haber visto: el pelo, la forma de andar, la ropa que llevaba la persona, etc. La facilidad para interpretar a la misma persona depende del contexto de la situación.

Otro ejemplo. Al leer una buena novela o un buen relato, las palabras y las frases fluyen; quedamos absortos en los sonidos y las imágenes que el autor hábil evoca en nuestra mente a través de la escritura. Sin embargo, el mismo texto no produce de pronto los mismos efectos si lo leemos con gripe o justo después de un divorcio.

Cómo interpretamos ciertas cosas está muy influido por nuestro estado de ánimo, que a su vez depende de los factores contextuales en los que nos encontramos. Nuestra «lectura» de las cosas, los objetos, las herramientas y sus significados está condicionada histórica, cultural y socialmente, a lo cual me resulta útil llamar el contexto amplio; y está condicionada también por la situación inmediata en la que nos encontramos, para la que suelo usar el término el contexto situacional. Aunque puede haber otros enfoques para distinguir entre tipos de contexto, los diseñadores deberían pensar en lo dinámicos y lo amplios que son los factores contextuales dados y en cómo afectan a las decisiones de diseño. El contexto amplio toma su nombre de los factores históricos, culturales, sociales y quizá incluso de desarrollo de una persona. Estas influencias son «amplias» en el tiempo y en el espacio. Por otro lado, el contexto situacional apunta a la influencia del espacio que ocupamos en ese momento. Hablando como diseñador digital, el contexto amplio define qué género o nacionalidad seleccionamos en el formulario de registro, mientras que el contexto situacional proporciona a una aplicación móvil la información sobre si debe avisarnos de atascos en los próximos minutos o más tarde.

Lucy Suchman y las acciones situadas

El contexto situacional lo exploró con más profundidad la antropóloga y teórica feminista Lucy Suchman. En su tesis doctoral y en el libro posterior Plans and situated actions: The Problem of Human-Machine Communication, estudió cómo los usuarios se las veían con una fotocopiadora profesional. Sus observaciones la llevaron a criticar el dogma cognitivista según el cual los humanos piensan, actúan e interactúan con la tecnología conforme a planes predefinidos.

Al contrario, Suchman dice que la interacción con la tecnología se parece a una comunicación bidireccional y que el plan predefinido actúa simplemente como una plantilla para establecerla. Las acciones reales, sin embargo, surgen solo durante el propio acto de interactuar con la tecnología, cuando el usuario adapta y cambia su comportamiento en relación con las necesidades físicas y sociales y con el «contexto situacional». Según la investigación de Suchman, la interacción real con la tecnología se parece a una improvisación ad hoc que aprovecha las herramientas y otros recursos a mano para satisfacer las necesidades del momento.

Mientras que el cognitivismo mira el mundo como un fondo estático en el que los planes fijos tienen sentido, Suchman, valiéndose de los métodos de investigación de la etnometodología, mostró que nos actualizamos y adaptamos constantemente a cada situación. Paul Dourish comentó que Suchman «presentó un modelo de interacción con el mundo en el que los fenómenos aparentemente objetivos del modelo cognitivista eran, en cambio, interpretaciones activas del mundo formadas en respuesta a entornos y circunstancias específicos» (Dourish, 2001, p. 72).

Los humanos no siguen algoritmos en las tareas cotidianas, como el cognitivismo quería hacernos creer. Suchman sugiere que pensemos en nuestros actos y nuestro pensamiento como ad hoc, improvisados; en otras palabras, situados.

Conocimiento tácito

Mientras escribía mi trabajo de fin de máster, empecé a tener cada vez más a menudo la sensación de que ya había leído lo que estaba leyendo en ese momento, aunque el libro o el artículo no tuvieran relación. O al menos aparentemente no la tuvieran. Lo que empezó como una aburrida historia de un oscuro campo, la HCI, se volvió mucho más amplio de lo que esperaba. De repente, la HCI parecía un crisol de las ideas nuevas más significativas y apasionantes.

Por ejemplo, la sección sobre Lucy Suchman que acabo de terminar me puso sobre la pista de otro tema amplio. Porque si las personas no siguen tanto las reglas y básicamente improvisan cuando trabajan y resuelven problemas cotidianos, empiezan a surgir nuevas formas de hacer las cosas en torno al contexto, que se convertirán en una nueva microcultura o comunidad de práctica.

Por supuesto, lo conocemos de primera mano. Los diseñadores y programadores con los que trabajamos tienen vocabularios especializados que la gente ajena a su comunidad desconoce. Si una persona de fuera quiere colaborar con ellos, adquirir ese vocabulario especializado es a menudo un requisito previo no solo para entender, sino también para ganarse un respeto que le permita «encajar» en esa cultura concreta.

Algunas partes del vocabulario y de las formas de hacer pueden explicarse fácilmente. Cuando alguien no entiende por qué los programadores hacen «push» de algo tan a menudo, hay muchas instrucciones escritas con las que puede aprender sobre el ecosistema de control de versiones GIT. Si un marciano visitara el planeta Tierra y quisiera saber el sentido de meter el balón a patadas en la red entre los postes de la portería, es fácil decirle que cuantas más veces consigas meter el balón en la red contraria, más posibilidades tendrás de ganar el partido.

Pero supongamos que al marciano le intriga el fútbol (soccer para los lectores estadounidenses) y quiere saber cuál es la mejor manera de golpear el balón, o cómo montar en bicicleta o tocar el violonchelo. De repente, la explicación verbal no basta. Tienes que enseñárselo de verdad y dejar que el marciano observe tus movimientos para que pueda captar cómo se hace.

De hecho, a lo que aludo aquí es a la constatación de Michael Polanyi, en 1958, de que existen dos tipos de conocimiento. El primero es el conocimiento de fechas, nombres y otra información factual. Es el conocimiento del qué, que puede expresarse explícitamente con palabras. El otro tipo de conocimiento es más bien el de cómo hacer las cosas, que es difícil de describir sin más y que, para aprenderlo, nos obliga a sumergirnos en la práctica y experimentarlo de primera mano.

Es el conocimiento del «cómo» lo que Polanyi llamó conocimiento tácito, porque no puede expresarse explícitamente. Y es este tipo de conocimiento el que resulta crucial para directivos o diseñadores y, al mismo tiempo, difícil de obtener, porque las personas que saben hacer diversas cosas no son necesariamente capaces de explicarlas ellas mismas. La mayor parte del tiempo, explicarlo con palabras no tiene sentido. ¿Cómo describimos cómo aprender a nadar o cómo clavar un clavo con un martillo? Podemos filosofar sobre estas cosas sin fin, pero solo después de hacerlas y de adquirir suficiente experiencia en ellas lo «pillaremos».

Para los diseñadores, el conocimiento tácito supone un reto. Si quieren diseñar algo útil y significativo para una determinada comunidad de personas, es esencial saber cómo se comportan y piensan realmente esas personas. Pero si parte del conocimiento es tácito, la única manera de captarlo es mediante la observación y la interpretación. La cuestión del conocimiento tácito y de las comunidades de práctica específicas implica que observar a las personas e interpretar lo que hacen en su contexto cotidiano es una herramienta necesaria en el repertorio del diseñador. Aquí empieza a tener sentido por qué a la antropóloga Lucy Suchman le interesaba cómo interactúan las personas con la tecnología. En tanto que antropóloga, contaba con todos los métodos y herramientas necesarios para observar e interpretar las acciones y prácticas situadas. Y sostenía que precisamente esas herramientas y métodos de su campo, así como de la sociología y otros, deberían convertirse en el instrumental estándar de los diseñadores a quienes les importa si su trabajo produce experiencias funcionales y significativas.

Cognición encarnada

Además, el conocimiento tácito está relacionado con la «cognición encarnada», tema que mencionó el filósofo Hubert Dreyfus. Eleanor Rosch y sus colegas explican las ideas que hay detrás de la «tesis de la encarnación» del siguiente modo:

«Con el término encarnado queremos destacar dos puntos: primero, que la cognición depende de los tipos de experiencia que provienen de tener un cuerpo con diversas capacidades [corporales] y, segundo, que estas [capacidades] individuales están a su vez insertas en un contexto biológico, psicológico y cultural más abarcador» (Fuente: Eleanor Rosch et al.: The Embodied Mind: Cognitive Science and Human Experience, pp. 172–173)

Si el conocimiento tácito depende de nuestros cuerpos para expresar cierto conocimiento (tocar el violonchelo), significa que este conocimiento no es representable (solo) simbólicamente, como pretendía el paradigma cognitivista. Requiere un tipo de cuerpo similar al nuestro, humano, para poder tocar el violonchelo como lo harían los humanos. De paso, también refuta la idea de que todo lo que necesitamos para pensar está dentro de nuestra cabeza.

Margaret Wilson resume la investigación sobre cómo la mente está encarnada en su artículo Six views of Embodied cognition.

1. La cognición es situada: Ya conocemos la importancia del contexto situacional gracias a la investigación antropológica. La ciencia cognitiva actual, no cognitivista, coincide en que nuestra actividad cognitiva tiene lugar en el contexto de un entorno real.
2. La cognición está sometida a presión temporal: La cognición y nuestro comportamiento no pueden entenderse en los laboratorios. La cognición real siempre está presionada por la interacción en tiempo real con el entorno. Esa presión es un factor significativo que influye en cómo nos comportamos y tomamos decisiones.
3. Descargamos trabajo cognitivo en el entorno: Debido a nuestras limitaciones mentales, usamos el entorno para que nos ayude a pensar, conservando o guardando información fuera de nuestra cabeza. Los ejemplos evidentes son los teléfonos inteligentes y las aplicaciones móviles, como los calendarios, las aplicaciones para tomar notas y muchas otras.
4. La cognición es para la acción: Como ya dijeron Heidegger, Dreyfus y otros fenomenólogos, y como coincide Wilson, la función de la cognición es proporcionar medios que nos guíen de manera adecuada en el contexto de una situación dada.
5. La cognición se basa en el cuerpo: Wilson resume que la actividad de la mente se fundamenta en mecanismos que evolucionaron para interactuar con el entorno. Uno de los núcleos de la investigación en cognición encarnada es averiguar cómo nuestros cuerpos influyen, ahora e incluso históricamente, en nuestra cognición. George Lakoff es uno de los principales investigadores que sostienen que nuestro lenguaje, e incluso las matemáticas, se basan esencialmente en la comprensión metafórica del mundo a través de la lente de nuestros cuerpos. Por ejemplo, expresiones como «delante de» o «arriba» son metáforas básicas relacionadas con la posición de nuestro cuerpo respecto al mundo. Lo mismo se aplica a las matemáticas, con los números como metáfora de los objetos físicos del mundo y los conjuntos matemáticos como contenedores de esos objetos.
6. El entorno forma parte del sistema cognitivo: El último punto es el más controvertido. Wilson dice que el flujo de información entre la mente y el mundo es tan denso y continuo que nuestra actividad cognitiva no procede solo de la mente, sino que es una combinación de la mente y de la situación del entorno.

Los defensores de teorías como la de la mente extendida y distribuida están de acuerdo con el sexto punto. Sostienen que nuestra mente y nuestro pensamiento «se filtran» en el entorno, lo que convierte el contexto del entorno en una parte importante de nuestro comportamiento y nuestra toma de decisiones. Tiene sentido explorar qué tienen que decir sobre cómo pensamos.

Cognición extendida y distribuida

Puede que resulte embarazoso, pero tengo que preguntártelo de todos modos: ¿te acuerdas del número de teléfono de tu pareja? ¿Al menos el de tu padre, el de tu abuela, no? ¿Por qué ibas a acordarte? El mundo es un lugar complejo lleno de otras cosas que recordar, así que, si puedes «externalizar» parte de tu memoria en dispositivos inteligentes como el iPhone o el iPad, lo haces encantado.

Pero, según filósofos como Andy Clark y David Chalmers, el psicólogo cognitivo Edwin Hutchins y otros investigadores, cada vez resulta más útil considerar nuestra relación con los artefactos tecnológicos como una cuestión filosófica con consecuencias reales.

Cuanto más rodeados de tecnología estamos, más descargamos nuestras tareas cognitivas en nuestros aparatos, convirtiéndolos en parte de nuestra mente extendida. Investigadores y teorías sugieren que nuestro cerebro no es, de hecho, más que una parte de un sistema cognitivo extendido y distribuido compuesto por personas, artefactos y entorno.

Andy Clark y David Chalmers defienden esta posición en su famoso artículo «The Extended Mind», escrito en 1998. En el texto proponen un experimento mental para mostrar cómo el entorno podría formar parte de nuestra cognición:

Los personajes ficticios Otto e Inga viajan a la vez a un museo. Otto tiene la enfermedad de Alzheimer y ha anotado todas sus indicaciones en un cuaderno que cumple la función de su memoria. Inga es capaz de recordar las indicaciones gracias a su memoria interna. En un sentido tradicional, puede pensarse que Inga tenía una creencia sobre la ubicación del museo antes de consultar su memoria. Del mismo modo, puede decirse que Otto tenía una creencia sobre la ubicación del museo antes de consultar su cuaderno. El argumento es que la única diferencia entre estos dos casos es que la memoria de Inga la procesa internamente el cerebro, mientras que la memoria de Otto la proporciona el cuaderno. En otras palabras, la mente de Otto se ha extendido hasta incluir el cuaderno como fuente de su memoria. El cuaderno cumple los requisitos porque Otto puede acceder a él de forma constante e inmediata, y lo da por bueno automáticamente. (Fuente: https://en.wikipedia.org/wiki/The_Extended_Mind)

Los autores van aún más lejos y se preguntan si la cultura y la sociedad podrían desempeñar un papel similar en la extensión de nuestra cognición:

«¿Y qué hay de la cognición extendida socialmente? ¿Podrían mis estados mentales estar constituidos en parte por los estados de otros pensadores? En principio, no vemos por qué no.»

Aunque esta idea la introdujeron en Occidente Andy Clark y David Chalmers, los investigadores de HCI/UX Victor Kaptelinin y Bonnie Nardi nos ofrecen en su libro Acting with Technology Activity Theory and Interaction Design información suficiente para ver que ideas similares ya las habían desarrollado el psicólogo soviético Lev Vygotski y su círculo de científicos como parte del programa soviético para contrarrestar la ciencia occidental, «burguesa», e incluir tantas influencias sociales y culturales sobre nuestra cognición como fuera posible.

No veo a Clark y Chalmers movidos por una ideología proestalinista o marxista, así que me parece que Vygotski se adelantó realmente a su tiempo y fue bastante moderno al introducir el concepto de psicología histórico-cultural, que sostiene que no podemos separar la mente, el cerebro y la cultura. Para Vygotski era muy importante subrayar dos cosas sobre el impacto de la cultura y la sociedad en los seres humanos.

En primer lugar, la cultura y la sociedad no nos son externas, sino que moldean directamente nuestra mente. Al mismo tiempo, Vygotski no era un determinista cultural, como lo son hoy muchas personas de izquierdas. Incluso dentro del régimen soviético, Vygotski sostuvo que la relación entre la mente del individuo y la cultura y la sociedad era interactiva, dialéctica: la influencia iba en ambas direcciones.

La segunda teoría sobre la que escribió Vygotski, y quizá la más interesante (para los diseñadores), fue la importancia de las herramientas para las funciones psicológicas superiores. Como nos recuerdan Kaptelinin y Nardi en su libro, hoy en día los seres humanos no interactúan directamente con el mundo. Hemos desarrollado tecnología y herramientas tecnológicas que median nuestra relación con el mundo. Vygotski sostenía que, además de las herramientas físicas como los martillos, también estamos equipados con artefactos culturales simbólicos, o «herramientas psicológicas», como los textos, las notaciones algebraicas o, lo más importante, el lenguaje. Como escriben Kaptelinin y Nardi, Vygotski al principio no distinguía entre herramientas físicas y psicológicas; los martillos, los mapas y la notación algebraica eran lo mismo para él. Más tarde observó que las personas dejaban de usar la herramienta física y se apoyaban solo en las funciones interiorizadas o «herramientas psicológicas» de su cabeza.

El matiz es sutil, pero significa que, a través de la tecnología, interiorizamos formas de pensar y de resolver problemas de las que de otro modo no seríamos capaces. Según Vygotski, la tecnología moldea activamente nuestro pensamiento. Esta visión no es ajena a otras teorías. Las teorías de la cognición distribuida afirman explícitamente que los artefactos tecnológicos, los seres humanos y el entorno son partes del sistema cognitivo distribuido. La cognición encarnada añade que nuestros cuerpos y la interacción con el mundo son también esenciales para nuestra cognición.

Hubo seguidores de Vygotski, encabezados por otro psicólogo soviético, Alekséi Leóntiev, que desarrollaron la idea de Vygotski hasta convertirla en toda una nueva teoría —la teoría de la actividad—, que pone un énfasis aún mayor en el papel que desempeñan los artefactos tecnológicos en la configuración de cómo pensamos, actuamos y encontramos sentido a las cosas. La unidad de análisis de la teoría de la actividad es una actividad y el modo en que las herramientas median la interacción entre el ser humano y el objeto, o la meta, de lo que intenta lograr.

Según la teoría de la actividad, la cognición distribuida e incluso la investigación actual en la filosofía posfenomenológica de la tecnología, nuestras herramientas tecnológicas no son neutrales ni meramente instrumentales. Al usar nuestras herramientas, nos moldeamos a nosotros mismos, a la cultura y a la sociedad. En consecuencia, nuestra cultura y nuestra sociedad moldean a su vez nuestras herramientas. Los artefactos tecnológicos, por tanto, llevan consigo capas culturales y sociales como reflejo inevitable del hecho de que la tecnología no existe en el vacío, sino que la crean diseñadores e ingenieros en un contexto sociocultural específico.

Resumen de la caída del cognitivismo

Las secciones anteriores muestran que reconocemos las cosas (herramientas, objetos, tecnología) y las affordances según sus significados y funciones, que nos ayudan a resolver nuestras tareas y necesidades diarias. Los propios significados y funciones son el resultado de nuestra interpretación activa del mundo dentro de los contextos amplio y situacional, como los he llamado antes. El contexto tiene múltiples capas conectadas y es técnicamente imposible hacer una lista de todas las formas en que podemos interpretar las cosas que nos rodean. Por suerte para los humanos, tenemos formas integradas de filtrar lo que es significativo y relevante para nosotros. Estos mecanismos no son mágicos; se basan en el hecho de que somos criaturas encarnadas que viven en el mundo. Nuestra cultura, sociedad, biología, cuerpo y las situaciones en las que nos encontramos reducen siempre las infinitas formas de actuar a algo manejable. En función de quiénes somos, el mundo se nos presenta como un conjunto de acciones potenciales o affordances que podemos aprovechar para resolver nuestras tareas y necesidades prácticas.

En cuanto a la crítica del cognitivismo, los humanos no son unidades de procesamiento de información ni ordenadores digitales con reglas o algoritmos fijos que rigen nuestro pensamiento. El mundo está en constante cambio y tenemos que adaptarnos a él de forma creativa. No nos comportamos científicamente, como observadores objetivos separados del mundo. Al contrario, estamos profundamente implicados en él. Para reducir su complejidad, resolvemos nuestros problemas cotidianos de manera práctica, según lo que nos parece significativo y adecuado a nuestras necesidades. El entorno nos proporciona affordances potenciales que podemos aprovechar o no en función del contexto situacional y amplio de la interacción con las herramientas, los objetos y la tecnología que forman parte de lo que los teóricos llaman nuestro sistema cognitivo amplio. El acoplamiento de herramientas, entorno y nosotros mismos significa que no dependemos solo de lo que hay dentro de nuestra cabeza, como sugería el cognitivismo, sino que usamos activamente todos los recursos que nos rodean para llegar adonde queremos.

Además, mi breve exposición del conocimiento encarnado, de las teorías de la mente extendida o distribuida y la mención de las ideas básicas de la teoría de la actividad deberían ayudarnos a darnos cuenta de que la tecnología no es una ayuda pasiva, neutral o meramente instrumental para resolver nuestras necesidades. La tecnología es omnipresente en nuestras vidas y se sitúa entre nosotros y el mundo como un medio. Como he expuesto a propósito de la obra de Vygotski y de la teoría de la actividad, la tecnología es una herramienta que media nuestra relación con el mundo y moldea activamente nuestro pensamiento. Por tanto, la tecnología no solo lleva consigo capas de la cultura y la sociedad en las que se creó, sino que también, mediante un bucle de retroalimentación, cambia ella misma la cultura y la sociedad.

De la crítica del cognitivismo pueden extraerse dos lecciones principales. En primer lugar, los factores contextuales que el cognitivismo pasó por alto son enormemente importantes para lo que nos parece útil y significativo y para cómo experimentamos el mundo.

En segundo lugar, nuestra relación con la tecnología es mucho más compleja de lo que muchos piensan. Si la tecnología influye en nuestro pensamiento, nuestra cultura y nuestra sociedad, los diseñadores deben estar al tanto de estas cuestiones.

Trataré estos temas por separado en próximas entradas, que abordarán en profundidad qué ocurrió tras la caída del cognitivismo en la HCI y qué papel empezó a desempeñar el contexto. Será una preparación útil para, finalmente, lanzarnos a las preguntas más difíciles, pero también más apasionantes, sobre la filosofía de la interfaz como la relación única entre la tecnología y la sociedad en la que se encuentran la profundidad y la superficie.

El artículo se escribió originalmente para mi blog de Medium, donde se publicó.