Em projetos de design, modelos mentais correspondem à compreensão, pelo usuário e/ou criador, de como um sistema ou objeto funciona. Esta compreensão nem sempre se adapta bem ao modo como o sistema ou objeto funciona: o que os projetistas acham que os usuários fazem nem sempre corresponde ao que os usuários realmente fazem. Mas os projetistas devem se aproximar ao máximo dos modelos mentais que levam os usuários a traçar percursos e a agir.

Modelos mentais correspondem a imagens internas simplificadas, construídas pelos usuários, que conduzem as ações (ou interações) com a interface em uso e o sistema de símbolos que a compõe. O que faz com que interface fácil de aprender? O que leva as pessoas a cometerem erros?

As imagens espontâneas, rápidas, das ações realizadas e a serem realizadas, bem como de sua relação com o conteúdo e elementos funcionais, ilustram como percebem as informações, influenciam a navegação e a compreensão do conteúdo, e conduzem suas ações e escolhas. Normalmente são criadas a partir das pistas da interface sobre o uso e o retorno esperado para cada ação.

A antecipação dos percursos e das ações dos usuários de mídias digitais está diretamente relacionada à elaboração de sentido das diversas estruturas cognitivas (ou modelos mentais) que se aplicam em relação aos sistemas de informações, ao layout, à funcionalidade da interface. Uma pessoa interessada em consultar um site não precisa saber como um computador funciona, mas precisa saber como abrir um browser, acessar o endereço, usar o aplicativo e seguir algumas convenções.

 

No site acima, pode-se comprar produtos com base nas suas cores. A disposição da palheta em local de destaque, bem como o tamanho dos quadrados, ajudam a sinalizar a funcionalidade.

No site acima, pode-se comprar produtos com base nas suas cores. A disposição da palheta em local de destaque, bem como o tamanho dos quadrados coloridos, ajudam a sinalizar a funcionalidade.

A princípio, um produto digital pode considerar quatro modelos mentais genéricos, convergentes em condições ideais:

A imagem que o usuário faz do programa, incluindo suas crenças sobre seu próprio comportamento, sobre o comportamento de outras pessoas, de objetos, de outros programas que já usou. Se está acostumado com um modelo de processador de texto no desktop, transfere suas crenças e habilidades de uso deste programa para o uso de um processador de texto online.

O modo pelo qual os projetistas percebem/descrevem o programa e sua relação com o usuário. Com a ressalva de que nem  sempre os modelos que os designers têm de uma interface são completos, consistentes, estáveis, e isentos de ideias pré-concebidas.

A imagem que o programa efetivamente mostra ao usuário, de modo que possa usá-lo intuitivamente.

O modelo conceitual (ou psicológico) que o usuário elabora a partir do que vê.

Como dissemos, estes modelos são genéricos, na medida em que cada pessoa estrutura suas próprias variantes, mas ajudam no entendimento dos sistemas de informações.

Quando entra em contato com uma interface, cada usuário identifica as informações de diversas ordens (textos, imagens, sons, links, campos de formulários), interpreta estas informações a partir de pistas visuais ou baseado em experiências anteriores, decide como respondê-las e efetiva a resposta (que nem sempre é acertada, uma pequena distração ou desvio pode levá-lo a cometer um erro).

Se não consegue fazer uma imagem clara da estrutura de informações e da funcionalidade da interface, pode ter problemas para encontrar o que procura, e procurar outro site/aplicativo com estrutura mais clara.

Podemos apontar uma pequena diferença entre “lapso” e “erro”. O usuário comete um “lapso”, quando tem um modelo mental correto sobre como funciona um sistema, mas acidentalmente faz a coisa errada. Se ele quer apertar um botão e pressiona outro, comete um  lapso. No entanto, se quer fazer uma coisa e tem um modelo mental equivocado sobre como deve agir, comete um erro. No projeto de interfaces é preciso prevenir os dois casos, melhorando a ergonomia do design para evitar os deslizes e providenciar melhor retorno sobre as opções para evitar erros.

Estes processos subjetivos, diferentes para cada pessoa, envolvem aspectos a ser considerados no desenho de sistemas de informações, como:

A atenção que cada usuário dirige aos diferentes elementos.

A interpretação das informações e dos estímulos de diferentes naturezas (funcionais, visuais, auditivos estéticos).

A capacidade de aprendizado da ação (de uso, apreensão, atividade lúdica, realização de tarefa) a ser realizada.

A modelagem das informações, sua estrutura, suas camadas e etapas de acesso, desdobramentos.

A memória (de curto e longo prazo) da experiência de uso. Quanto mais se interage com o sistema, o modelo
mental vai se aperfeiçoando.

Os modelos mentais são normalmente incompletos, inconsistentes, mutáveis e sujeitos a variações culturais. Por isso, para refletir o modo de pensamento e de ação dos usuários, evitar erros e lapsos, a arquitetura funcional e editorial de um website ou aplicativo precisa ser testada exaustivamente em diversas etapas do projeto e depois do seu lançamento.

Por meio de testes e entrevistas estruturados e da observação ao vivo da navegação e do uso, a interface e o conteúdo podem ser aperfeiçoados para atender à verdadeira demanda de seu público.

(Atualizado em 6.9.2015)

 

Referências

Hutchins, Hollan and Don Norman: Direct manipulation interfaces (PDF, para aquisição), de Brigitte Kaltenbacher (Journal of Information Architecture, 11.12.2009, acesso em 4.1.2010)

Livro: Mental models in human-computer interaction: research issues, de J. M. Carroll e J. R. Olson. Springfield, VA: U.S. Department of Commerce, National Technical Information Service, 1987. Ver em pdf.

Livro: Organizing Knowledge – an introduction to managing acess to information, de Jennifer Rowley e John Farrow. Burlington: Ashgate Publishing Limited, 2000

From prediction to emergence usability criteria in flux (PDF, 16p.), de Brigitte Kaltenbacher (Journal of Information Architecture, 11.12.2009, acesso em 4.1.2010)

IA task failures remain costly (Alertbox, acesso em 20.4.2009)