Design

O que acontece quando cientistas de dados e designers trabalham juntos

Jon Wettersten e Dean Malmgren
18 de maio de 2018

Ekaterina_Minaeva / Shutterstock.com

A Rise Science juntou-se a IDEO com um desafio. A nova startup havia construído uma plataforma de dados robusta para atletas universitários e profissionais monitorarem seu sono e ajustarem seu comportamento para que pudessem atuar no mais alto nível. Mas, para os atletas, a experiência era desafiadora. A Rise esperava que os atletas olhassem para as tabelas e os gráficos fomentados por dados para determinar o próximo passo a ser tomado, mas eles tinham dificuldades em encontrar tais informações. A Rise tinha certeza de que precisavam apenas de tabelas e gráficos mais fáceis de serem lidos.

À medida que os designers da IDEO e os cientistas de dados da Rise trabalhavam juntos, com atletas e treinadores, descobriram que o problema da Rise não era com a visualização dos dados, mas com a experiência dos usuários. Tabelas e gráficos eram muito menos importantes do que saber o momento de ir dormir todas as noites e quando acordar na manhã seguinte. Em poucas semanas, as tabelas e os gráficos foram deslocados para o fundo do aplicativo e um despertador e uma ferramenta para chat ganharam destaque.

 

APLICATIVO DA RISE SCIENCE ANTES (ESQUERDA) E DEPOIS (DIREITA) DA PESQUISA COM OS USUÁRIOS.

Nos 18 meses desde o relançamento de seu serviço, a Rise Science contratou mais de 15 das melhores equipes esportivas de profissionais e universitários, bem como inúmeras empresas que esperam aprimorar o desempenho e o bem-estar de seus funcionários por meio de melhores hábitos de sono.

Esse exemplo mostra como a ciência de dados centrada no ser humano pode dar resultado com equipes interdisciplinares incorporando design thinking em sua abordagem. Em vez de uma versão da ciência de dados estritamente centrada na pesquisa de novos modelos estatísticos ou no desenvolvimentos de melhores visualizações de dados, uma abordagem por meio do design thinking reconhece que cientistas de dados são criativos solucionadores de problemas. Não estamos sugerindo a fusão das disciplinas ciência de dados e design, mas, sim, que se profissionais trabalharem juntos e aprenderem o ofício um do outro, conseguirão resultados melhores.

Muitas das técnicas que usamos em processos de design centrados nos seres humanos na IDEO — pesquisa com usuários, inspiração análoga, esboço e protótipo — funcionam bem com produtos, serviços e experiências centrados em dados.

Pesquisa com usuários
Os dados, por si só, são inertes — material inútil e cru. Transformar as coisas em algo útil significa desenvolver projetos com dados de uma maneira que não só reflita acerca dos comportamentos funcionais, sociais e emocionais dos usuários, mas que também ofereça uma resposta a eles. Se você começa por lidar com as necessidades e os insights das pessoas em vez dos dados, pode obter insights por meio de uma combinação de pesquisa de design qualitativo e análise exploratória de dados. Essa abordagem híbrida pode mudar radicalmente a experiência do usuário para melhor e ser um verdadeiro diferencial.

Por exemplo, a Rise e a IDEO visitaram atletas universitários em seus dormitórios e locais de treinamento para compreenderem suas necessidades diárias — uma prática comum no design thinking conhecida como pesquisa com usuários. Observamos que praticamente todos os componentes da vida dos atletas são programados, medidos e otimizados. Dar mais dados para eles digerirem era simplesmente demais. Aprendemos ainda que a experiência de integração e os serviços de pontos de contatos como o treinamento para dormir na hora eram tão importantes para o sucesso dos atletas como informações visuais relacionadas ao sono deles.

Cientistas de dados veem o mundo de maneiras singulares, mas somente podem tirar vantagem desses pontos de vista quando têm a chance de sair para o mundo e passar tempo com seres humanos. Fazer com que cientistas de dados envolvam-se com pesquisa de design produz insights poderosos e, mais importante, possibilita a empatia para com as pessoas que serão atingidas pelos mecanismos de dados que criam.

Inspiração análoga
A inspiração análoga é outra técnica do design thinking que os cientistas de dados podem adicionar à sua caixa de ferramentas; essa abordagem foi fundamental para o sucesso de um projeto da Procter & Gamble. Quando a empresa global implementava novas técnicas, convidava 50 funcionários-chave para um treinamento de cúpula de dois dias. Quando esses empregados regressavam, eram encarregados de ensinar a tecnologia aos demais. Embora o treinamento em si fosse eficaz, o processo de seleção de funcionários-chave era problemático. No fim das contas, as pessoas escolhidas não eram suficientemente influentes para difundir o novo conhecimento por toda a empresa.

Nossa equipe de cientistas de dados encontrou inspiração análoga na pesquisa de como doenças se espalham pelas redes sociais. Na maioria dos casos de epidemiologia, estamos interessados em interromper e prevenir a disseminação da doença. Nesse caso, queríamos que a doença (uma tecnologia nova) se espalhasse o mais rápido possível por toda a Procter & Gamble. Desejávamos dar início a uma pandemia tecnológica.

O modelo epidemiológico nos possibilitou descobrir que os funcionários selecionados, embora próximos dos líderes de cargos mais altos, ocupavam uma posição muito central para que houvesse uma dissipação significativa de algo novo por toda a empresa. Sugerimos uma abordagem diferente: escolher participantes distribuídos em diferentes pontos da empresa, mas estrategicamente localizados para espalhar a tecnologia por toda a organização. Tentamos centenas de milhões de combinações de pessoas que estavam melhor posicionadas para dissipar coletivamente essa nova tecnologia. A iniciativa foi tão bem-sucedida que o grupo de embaixadores originado foi utilizado outras vezes em inúmeros outros programas de mudança de gestão.

Esboço e protótipo
Cientistas de dados podem usar esboços ou protótipos para conseguir feedback dos usuários, da mesma maneira como fazem os designers. Embora exista a presença de uma nuvem de ambiguidade durante a fase de análise exploratória de dados, usar o truque dos designers de tornar os dados visíveis ajuda seu cérebro a ver padrões que indicam alguns caminhos a serem seguidos.

O segredo aqui é não ter medo de iterar: um padrão pode levá-lo a olhar para o dado de uma determinada maneira que então faz com que você observe os padrões sob uma perspectiva completamente diferente. Talvez também seja possível optar por retornar para a análise exploratória de dados para desviar ou mudar de direção completamente. Comece com muita desconfiança, uma vez que os dados podem estar corrompidos ou incompletos em alguns campos, indicando, assim, que os padrões estão fora do prumo.

Em outro projeto da Procter & Gamble, por exemplo, iniciamos com esboços simples que foram compartilhados com membros importantes da empresa para que eles nos fornecessem seus inputs. Antes mesmo de escrever qualquer linha de um código, conseguimos aprender como deveria ser uma interface desejável.

É difícil e caro construir uma equipe de cientistas de dados, por isso não surpreende que a maior parte das empresas os encarregue somente de realizar “trabalhos ligado à ciências de dados”. No entanto, envolver cientistas de dados em todos os estágios do processo de design thinking dará resultados de maneiras que não podem ser calculadas. A colaboração interdisciplinar que afasta cientistas de dados de suas telas, colocando-os em contato com o mundo produz resultados poderosos; transforma os dados de uma ferramenta bruta para se medir seu negócio em uma sofisticada ferramenta que auxilia no crescimento do mesmo.
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Jon Wettersten é diretor de design da IDEO, centrando-se em software como uma disciplina criativa.—————————————————————————
Dean Malmgren é diretor executivo de portfólio da IDEO, engenheiro e empreendedor. No último ano, Dean passou a fazer parte da IDEO após a compra da Datascope, uma empresa de consultoria de ciências de dados criada em 2009 e da qual ele foi co-fundador.

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