BEYOND PERSONAS. Il Machine Learning per personalizzare il progetto

The paper deals with some problems linked to Human-Centred Design (HCD) methods, namely Personas, that may mislead the designers to create distorted and stereotypical representations of users. These archetypal models of ‘human’ are questioned in favour of a data processing approach, that better responds to the needs of the projects contextualized in our hyperconnected society. The core value of this approach is the ability to adapt, based on algorithms capable of matching the product to the activity of each user. These considerations aim to balance the important benefits of the HCD design methods with necessary caution on the introduction of new tools still in verification. The integration of the well-established HCD methods with the new possibilities given by datafication originates a design process integrating the two aspects.

Il paper esplora alcuni problemi legati a metodi dello HCD, quali le Personas, attraverso cui i progettisti rischiano di produrre rappresentazioni distorte e stereotipate degli utenti. Tali modelli archetipici di ‘umano’ vengono messi in discussione a favore di un approccio basato sull’elaborazione dei dati, che risponde meglio alla necessità di progetti contestualizzati nella società iperconnessa. Il valore fondante di tale approccio risiede nella capacità di adattamento, basata su algoritmi in grado di adeguare il prodotto all'attività di ogni singolo utente. Queste considerazioni portano a bilanciare i grandi benefici riconosciuti ai metodi di progettazione HCD e la dovuta cautela verso l'introduzione di nuovi strumenti ancora in validazione. L'integrazione dei metodi HCD consolidati con le nuove possibilità offerte dalla datafication origina un processo di progettazione che integra i due aspetti e che viene presentato a chiusura del paper.