Tanto si eres quien desarrolla una aplicación como si la utilizas todos los días, tienes algo en común: quieres que funcione bien y te haga la vida más fácil. Pero detrás de una buena experiencia de uso no existe sólo código bien escrito; existe la capacidad de entender qué ocurre cuando la app llega a las manos —ya las opiniones— de millones de personas.
Entre estas opiniones, a menudo escondidas entre miles de valoraciones y comentarios, hay pistas claras sobre lo que falla, lo que encanta y lo que se podría mejorar. Y, de forma recurrente, aparece un tema que tiene un impacto directo en la calidad del producto: cómo la aplicación trata el género.
Un equipo de investigación internacional ha analizado 7 millones de reseñas de las 70 aplicaciones más populares de Google Play para descubrir qué dicen las personas usuarias al respecto y qué implicaciones tiene para crear productos digitales más sólidos y bien valorados. ¿El resultado? Una guía basada en datos para entender dónde ganamos y dónde perdemos la confianza de quien utiliza la app.
Un equipo de investigación formado por Mojtaba Shahin (RMIT University), Mansooreh Zahedi (University of Melbourne), Hourieh Khalajzadeh (Deakin University) y Ali Rezaei Nasab (Shiraz University) ha analizado cómo aparece el tema del género en las reseñas de aplicaciones móviles.
Lo han hecho combinando análisis masivo de datos, técnicas avanzadas de inteligencia artificial y revisión manual. El objetivo: entender qué necesidades y problemas reales detectan las personas usuarias y cómo esta información puede servir para crear productos digitales de calidad.
Del volumen masivo de datos a la información útil
El primer paso fue descargar 7 millones de reseñas de las 70 aplicaciones Android más populares de Google Play, repartidas en 22 categorías que van desde comunicación y entretenimiento hasta finanzas.
Para localizar las reseñas en las que se hablaba de género, el equipo creó un conjunto inicial de 45 palabras clave, extraídas de literatura y fuentes previas, que después ampliaron hasta 396 términos con la técnica KeyBERT. Este proceso permitió filtrar más de 12.000 reseñas potencialmente relacionadas con género.
Tras dos rondas de análisis piloto para eliminar términos que generaban falsos positivos, el conjunto se redujo a 4.885 reseñas con alta probabilidad de tratar el tema.
El papel de la clasificación automática
De este conjunto se creó un dataset definitivo con 620 reseñas sobre género y 820 reseñas no relacionadas. Este material sirvió para entrenar varios modelos automáticos de clasificación. El mejor resultado lo dio RoBERTa, con:
- F1-score del 90,77%
- Precisión del 86,64%
Esto significa que es muy eficiente para identificar reseñas que contienen conversaciones sobre género. Pero detectarlas era sólo el primer paso: era necesario analizarlas para extraer información útil para el producto.
¿Qué dicen realmente las personas usuarias
El análisis cualitativo de 388 reseñas sobre género permitió agruparlas en seis grandes bloques de mejora del producto.
Funcionalidades
Muchas personas piden más opciones y flexibilidad a la hora de configurar la aplicación. También aparecen casos de productos que no reconocen bien la voz femenina o obligan a mostrar el género sin opción de esconderlo.
Apariencia
Desde los emojis hasta los colores y diseños que excluyen o encasillan, los elementos visuales influyen en la experiencia de uso.
Contenido
Libros, series, juegos… ¿representan todo el mundo o perpetúan estereotipos? Lo que ofrece la aplicación importa.
Política y censura
Quien decide lo que se ve y lo que se elimina, y con qué criterios de género. Las decisiones sobre moderación afectan a la percepción del producto.
Publicidad
La lluvia de anuncios que te dice quién debería ser según tu género. Los anuncios mal dirigidos degradan la experiencia.
Comunidad
Desde grupos hostiles hasta espacios en los que se respira inclusión y respeto. El ambiente en la app es parte del producto.
Claves para conseguir buenos productos digitales
Dar más control
El estudio muestra que muchas personas se frustran porque no pueden ajustar opciones relacionadas con el género en la app: desde decidir cómo se muestran las opciones hasta configurar qué tipo de contenido o publicidad reciben. Desarrollar mecanismos claros y fáciles de usar para personalizar estas preferencias puede evitar que el usuario sienta que la app le impone una experiencia que no desea, y mejora la percepción global del producto.
Incorporar diversidad en el equipo
Cuando el equipo de desarrollo es homogéneo, existe más riesgo de pasar por alto necesidades de otros perfiles. Incluir a personas con experiencias e identidades diversas ayuda a detectar sesgos antes de que lleguen a producción, a interpretar mejor las opiniones de las usuarias ya proponer soluciones que responden a necesidades reales y variadas.
Hacer investigación con una base de usuarias diversa
Las expectativas y preocupaciones sobre género no son iguales en todas partes. Factores como la cultura, la edad o el contexto social influyen en cómo se percibe una funcionalidad o una política de app. Implicar a personas de diferentes perfiles en la investigación y las pruebas de producto permite recoger una visión más rica y evitar decisiones que puedan ser adecuadas para un grupo pero alienantes para otro.
Monitorear y analizar constantemente el feedback
Leer las reseñas una vez no es suficiente. Las opiniones cambian con el tiempo y las actualizaciones del producto. Establecer un continuo proceso de monitorización y análisis ayuda a detectar patrones, evaluar si las mejoras implementadas funcionan y actuar rápido ante nuevas necesidades o problemas.
Explorar herramientas de análisis automático
Con millones de reseñas e interacciones, la lectura manual es inviable. Herramientas de inteligencia artificial como las utilizadas en este estudio pueden ayudar a identificar y resumir conversaciones sobre género a gran escala, no sólo en reseñas, sino también en foros, tiques de soporte y otros canales de comunicación con el usuario.
Tener en cuenta la categoría de la app
Las conversaciones sobre género no son iguales en todas las categorías de aplicaciones. En apps de vídeo, el foco puede estar en la representación y el contenido; en juegos y redes sociales, el peso recae a menudo en la comunidad; en servicios de transporte, la seguridad puede ser central. Conocer estas diferencias ayuda a priorizar los esfuerzos de mejora allá donde tendrán mayor impacto.