Designing for trust with personal data : how effective data visualization can build user confidence in mobile applications

Through the use of smart devices, health monitoring has now, more than ever before, the chance to have a meaningful impact on users. Personal data can be collected, sorted and interpreted with greater and greater precision, leading users to gain in-depth knowledge of their habits and lifestyle. However, in most cases, this data is not used to its optimal capacity: ordinary users (non-professional athletes) rarely base their decisions on app suggestions or on their personal interpretation of their health data. Moreover, the presence of such applications on the market has become pervasive, covering areas such as mental health, sleep quality monitoring, menstrual cycle, diabetes and so on. In this environment full of possibilities, how can the user find a way around? What are the factors that lead a user to trust one app over another? What role does trust play in user interactions when visualizing personal health data? The aim of this thesis is to address these issues, investigating and exploring the relationship of trust that exists between user and mobile applications, in particular how different data visualizations and visual cues can impact the user’s trustworthiness. The thesis is developed in collaboration with the Danish start-up Liv, which deals with prediction and prevention of illnesses due to lifestyle. During my experience in the company, I had the opportunity to work on the development of a prototype application for health monitoring and it was in this work environment that the necessity / opportunity to investigate the relationship between user’s trust and data visualization emerged. This analysis work is aimed at generating specific design guidelines for applications containing data visualizations in order to deliver a user experience that safeguards the user’s trust. The design process was followed through its various phases, searching quantitatively and qualitatively for data regarding user trust. At a practical level, a prototype of a health application was tested, implementing the already existing guidelines regarding user-centered mobile apps, to see which types of data visualization would be most effective in ensuring and maintaining user trust. Finally, some interesting design challenges emerged, concerning trust in human-machine interactions.

Grazie all’uso di dispositivi smart, il monitoraggio della salute ha oggi più che mai la possibilità di avere un impatto significativo sugli utenti. I dati personali possono essere raccolti, ordinati e interpretati con sempre maggiore precisione, portando gli utenti ad acquisire una conoscenza approfondita delle proprie abitudini e stile di vita. Tuttavia, nella maggior parte dei casi, questi dati non vengono utilizzati al meglio: gli utenti più comuni (atleti non professionisti) raramente basano le proprie decisioni sui suggerimenti delle app o sulla loro personale interpretazione dei dati sulla salute. Inoltre, la presenza di tali applicazioni sul mercato è ormai pervasiva, coprendo aree come la salute mentale, il monitoraggio della qualità del sonno, il ciclo mestruale, il diabete e via dicendo. In questo ambiente denso di opportunità, come può l’utente orientarsi? Quali sono i fattori che portano un utente a fidarsi di un’app piuttosto che di un’altra? Che ruolo ha la fiducia nelle interazioni dell’utente durante la visione dei dati sulla salute personale? L’obiettivo di questa tesi è quello di approfondire queste tematiche, analizzando ed esplorando il rapporto di fiducia che esiste tra l’utente e le app mobili, in particolare come le diverse visualizzazioni dei dati e indicatori visivi possano influire sul grado di fiducia dell’utente. La tesi è stata sviluppata in collaborazione con la start-up danese Liv, che si occupa di previsione e prevenzione delle malattie dovute allo stile di vita. Durante la mia esperienza, ho avuto l’opportunità di lavorare allo sviluppo di un prototipo di applicazione per il monitoraggio della salute ed è stato in questo ambiente di lavoro che è emersa la necessità/ opportunità di studiare la relazione tra la fiducia dell’utente e la visualizzazione dei dati. Questo lavoro di analisi è mirato a generare linee guida specifiche per la progettazione di applicazioni contenenti visualizzazioni di dati, al fine di offrire un’esperienza d’uso che tuteli la fiducia dell’utente. Il Design Process è stato seguito nelle sue varie fasi, raccogliendo dati quantitativi e qualitativi sulla fiucia del’utente. A livello pratico è stato testato un prototipo di applicazione per la salute, implementando le linee guida già esistenti per app mobili , per verificare quali tipi specifici di visualizzazioni dati possano essere più efficaci per garantire e mantenere la fiducia degli utenti. Infine, sono emerse alcune interessanti sfide progettuali riguardanti la fiducia nelle interazioni uomo-macchina.