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ICH de género

La HCI de género es un subcampo de la interacción persona-computadora que se centra en el diseño y evaluación de sistemas interactivos para humanos. El énfasis específico en la HCI de género está en las variaciones en cómo las personas de diferentes géneros interactúan con las computadoras .

Ejemplos

La investigación de género HCI se ha llevado a cabo en las siguientes áreas (entre otras):

Descripción general

Gender HCI investiga formas en las que los atributos del software (o incluso del hardware) pueden interactuar con las diferencias de género. Como ocurre con todo HCI , Género HCI es un área altamente interdisciplinaria. Los hallazgos en campos como la psicología , la informática , el marketing , la neurociencia , la educación y la economía sugieren fuertemente que hombres y mujeres resuelven problemas, se comunican y procesan la información de manera diferente. Gender HCI investiga si estas diferencias deben tenerse en cuenta en el diseño de software y hardware.

Historia

El término Gender HCI fue acuñado en 2004 por Laura Beckwith, candidata a doctorado en la Universidad Estatal de Oregón , y su asesora Margaret Burnett . [2] Descubrieron que, aunque había habido alguna actividad que podría caracterizarse como trabajo de HCI de Género, las personas no conocían el trabajo de los demás. Los informes de investigación relevantes estaban aislados y dispersos en varios campos. Desde entonces, ellos y otros han trabajado para ayudar a los investigadores a conocer el trabajo de los demás y a los profesionales a estar al tanto de los hallazgos, para permitir que esta área madure como una subárea de HCI.

A continuación se presenta un breve conjunto de hitos en la historia de esta subárea emergente.

Hallazgos seleccionados

A continuación se muestran algunos resultados de la investigación de Género HCI realizada hasta la fecha, ordenados de más a menos reciente, dentro de categorías:

  1. "Expectativas de recompensa de las computadoras con género".
    • En un experimento, los sujetos trabajaron en una tarea con un compañero computarizado llamado James o Julie. La tarea era neutral en cuanto al género, lo que significa que no era directamente relevante para ser hombre o mujer. Los resultados mostraron que los sujetos se comportaron de la misma manera con una computadora llamada James o Julie. A pesar de estas similitudes en el comportamiento, los sujetos estimaron que una computadora llamada James les costaría significativamente más que una llamada Julie. Los hallazgos muestran que el género determina las percepciones de los usuarios sobre sus computadoras, que carecen de los rasgos humanos que definen la característica del género. [1]
  2. Hallazgos relacionados con la confianza.
    • Para las tareas de resolución de problemas de hojas de cálculo , (1) las usuarias finales tenían una autoeficacia significativamente menor que los hombres y (2) las mujeres con baja autoeficacia tenían significativamente menos probabilidades de trabajar de manera efectiva con las funciones de resolución de problemas disponibles en el software. Por el contrario, la autoeficacia de los hombres no afectó su eficacia con estas características. [4]
    • En un estudio sobre las actitudes informáticas y la autoeficacia de 147 estudiantes universitarios, existían diferencias de género en la autoeficacia para tareas complejas (como procesamiento de textos y software de hojas de cálculo), pero no en tareas más simples. Además, los estudiantes varones tenían más experiencia trabajando con computadoras y reportaron más estímulo por parte de padres y amigos. [5]
  3. Hallazgos relacionados con las funciones del software.
    • En las tareas de resolución de problemas de hojas de cálculo, las usuarias finales fueron significativamente más lentas a la hora de probar funciones desconocidas. [2] [4] Las mujeres estuvieron significativamente más de acuerdo con la afirmación: "Tenía miedo de tardar demasiado en aprender la [característica no enseñada]". Incluso si lo probaron una vez, las mujeres tenían significativamente menos probabilidades de adoptar nuevas funciones para un uso repetido. Para las mujeres, a diferencia de los hombres, la autoeficacia predijo la cantidad de uso efectivo de funciones. No hubo diferencias significativas en el éxito de los dos géneros o en el aprendizaje de cómo funcionaban las funciones, lo que implica que la baja autoeficacia de las mujeres sobre el uso de nuevas funciones no era una evaluación precisa de su potencial de resolución de problemas, sino que se convirtió en una Profecía autocumplida. [4]
  4. Hallazgos relacionados con el comportamiento.
    • En las tareas de resolución de problemas de hojas de cálculo, los hombres adoptaron con más frecuencia que las mujeres jugar (experimentar de manera lúdica) con las características. Si bien los hombres se sentían cómodos con este comportamiento, algunos lo hacían en exceso. Para las mujeres, la cantidad de retoques predijo el éxito. Las pausas después de cualquier acción predijeron una mejor comprensión para ambos sexos. [6]
    • Los hombres veían las máquinas como un desafío, algo que había que dominar, superar y comparar. Tomaban riesgos y lo demostraron probando con entusiasmo nuevas técnicas y enfoques. Las mujeres rechazaron la imagen del hacker masculino por considerarla alienante y despersonalizante. Su enfoque hacia las computadoras era "suave"; táctil, artístico y comunicativo. [7]
  5. Hallazgos de la interfaz de hardware.
    • Las pantallas más grandes ayudaron a reducir la brecha de género en la navegación en entornos virtuales. Con exhibiciones más pequeñas, el desempeño de los hombres fue mejor que el de las mujeres. Con pantallas más grandes, el desempeño de las mujeres mejoró y el desempeño de los hombres no se vio afectado negativamente. [8] [9]
  6. Hallazgos de videojuegos.
    • Se informaron varios hallazgos sobre los intereses de las niñas relacionados con los videojuegos, con interpretaciones para la industria del software de videojuegos. [10]
    • Varios investigadores exploraron lo que las niñas buscan en los videojuegos y sus implicaciones para los diseñadores de videojuegos. Entre las implicaciones estaban las preferencias de colaboración versus competencia, y el uso de recompensas no violentas versus muerte y destrucción como recompensas. Estos trabajos discuten ambos lados de la cuestión de si diseñar o no juegos específicamente para niñas. [11] [12]
  7. Otros hallazgos relacionados sobre género y computadoras.
    • En un estudio sobre la forma en que las personas interactuaban con agentes de software conversacionales en relación con el sexo del agente, el agente virtual femenino recibió muchas más propuestas violentas y sexuales que el masculino o el sin género (un robot). [13]
    • En el hogar, donde muchos electrodomésticos son programables hasta cierto punto, se encontró que las diferentes categorías de electrodomésticos tenían más probabilidades de ser programadas por hombres (por ejemplo, dispositivos de entretenimiento) y por mujeres (por ejemplo, electrodomésticos de cocina). A menudo hay un miembro de un hogar que asume la responsabilidad de programar un dispositivo en particular, y una "economía doméstica" se encarga de esta tarea. [14]
    • Hombres y mujeres tenían diferentes percepciones sobre si una página web sería apropiada para su país de origen y, además, las mujeres preferían más información que los hombres en todas las páginas web visitadas durante un estudio. [15]
    • Las mujeres que ingresaron a carreras de matemáticas, ciencias y tecnología tenían una alta autoeficacia académica y social. Su autoeficacia se basó en experiencias indirectas y la persuasión verbal de personas importantes a su alrededor. [dieciséis]
    • Los factores que afectan la baja retención de mujeres en carreras de ciencias de la computación en la universidad incluyeron la menor experiencia previa de las mujeres en informática en comparación con los hombres, su baja capacidad autopercibida, el desánimo por la cultura masculina dominante de pares y la falta de estímulo por parte del profesorado. [17]

Ver también

Referencias

  1. ^ ab Posard, Marek (agosto de 2014). "Procesos de estado en las interacciones persona-computadora: ¿Importa el género?". Las computadoras en el comportamiento humano . 37 : 189-195. doi :10.1016/j.chb.2014.04.025.
  2. ^ ab Beckwith, L. y Burnett, M. Género: ¿un factor importante en los entornos de programación del usuario final?, En Proc. Lenguajes visuales y lenguajes informáticos centrados en las personas , IEEE (2004), 107-114.
  3. ^ De Angeli, A. y Bianchi-Berthouze, N. Actas de género e interacción, taller sobre mujeres reales y virtuales en un mundo masculino Archivado el 5 de febrero de 2007 en Wayback Machine , Venecia, 23 de mayo de (2006).
  4. ^ abc Beckwith, L. Burnett, M., Wiedenbeck, S., Cook, C., Sorte, S. y Hastings, M. Eficacia de las funciones del software de depuración para el usuario final: ¿existen cuestiones de género? Conferencia ACM sobre factores humanos en sistemas informáticos (2005), 869-878.
  5. ^ Busch, T. Diferencias de género en autoeficacia y actitudes hacia la computadora, Journal of Educational Computing Research 12 , (1995) 147-158.
  6. ^ Beckwith, L. Kissinger, C., Burnett, M., Wiedenbeck, S., Lawrance, J., Blackwell, A. y Cook, C. Retoques y género en la depuración de programadores de usuarios finales, Conferencia ACM sobre derechos humanos Factores en sistemas informáticos , (2006), 231-240.
  7. ^ Turkle, S. Reticencia computacional: por qué las mujeres temen a la máquina íntima. En Tecnología y voces de mujeres , Cheris Kramerae (ed.), (1988), 41-61.
  8. ^ Czerwinski, M., Tan, D. y Robertson, G., Las mujeres adoptan una visión más amplia, en Proc. CHI 2002 , ACM Press (2002), 195-202.
  9. ^ Tan, S., Czerwinski, M. y Robertson, G., Las mujeres siguen la corriente (óptica), In Proc. de CHI 2003, Factores humanos en sistemas informáticos , (2003), 209-215.
  10. ^ Gorriz, C. y Medina, C. Involucrar a las niñas con las computadoras a través de juegos de software. Comunicaciones de la ACM , (2000), 42-49.
  11. ^ Cassell, J. Genderizing HCI Archivado el 7 de octubre de 2007 en Wayback Machine , MIT Media Lab , (1998).
  12. ^ Cassell, J. y Jenkins, H. (Eds.), De Barbie a Mortal Kombat: género y juegos de computadora Archivado el 25 de enero de 2009 en Wayback Machine , Cambridge, MA: MIT Press, (1998).
  13. ↑ De Angeli, A. y Brahnam, S. Estereotipos sexuales y agentes conversacionales Archivado el 8 de febrero de 2007 en Wayback Machine . En Proc. de Género e Interacción , Taller Mujeres Reales y Virtuales en un Mundo Masculino, (2006).
  14. ^ Rode, JA, Toye, EF y Blackwell, AF , The Fuzzy Felt Ethnography: comprensión de los patrones de programación de los electrodomésticos. Computación personal y ubicua 8 , (2004), 161-176.
  15. ^ Simon, S., El impacto de la cultura y el género en los sitios web: un estudio empírico, La base de datos para los avances en los sistemas de información , 32 (1), (2001), 18-37.
  16. ^ Zeldin, A. y Pajares, F., Contra viento y marea: Creencias de autoeficacia de las mujeres en carreras matemáticas, científicas y tecnológicas. Revista estadounidense de investigación educativa , 37, (2000), 215-246.
  17. ^ Margolis, J. y Fisher, A. Desbloquear la casa club: las mujeres y la informática Archivado el 9 de septiembre de 2006 en la Wayback Machine . Cambridge, MA, MIT Press, (2001).

Otras lecturas

enlaces externos