Arquitectura de Información Modular Mejorada por IA para el Patrimonio Cultural: Diseñando Experiencias Cognitivamente Eficientes y Centrada en el Usuario
Autores: Pastrakis, Fotios; Konstantakis, Markos; Caridakis, George
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2026
Acceso abierto
Artículo científico
2026
Arquitectura de Información Modular Mejorada por IA para el Patrimonio Cultural: Diseñando Experiencias Cognitivamente Eficientes y Centrada en el Usuario
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de la tecnología y la inovación
Palabras clave
Plataformas de patrimonio cultural digital
Sobrecarga cognitiva
Diseño centrado en el usuario
Arquitectura de información modular
Teoría de la carga cognitiva
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Las plataformas de patrimonio cultural digital enfrentan un doble desafío: preservar información histórica rica mientras atraen a una audiencia con períodos de atención en declive. Este artículo aborda ese desafío proponiendo una arquitectura de información modular diseñada para mitigar la sobrecarga cognitiva en aplicaciones de turismo de patrimonio cultural. Comenzamos examinando la evidencia de la disminución de la atención sostenida en la experiencia del usuario digital y sus ramificaciones específicas para los sitios de patrimonio cultural, donde el contenido denso puede abrumar a los usuarios. Basados en la teoría de la carga cognitiva y los principios del diseño centrado en el usuario, esbozamos un marco teórico que vincula modelos mentales, encontrabilidad y arquitectura de información modular. Luego presentamos una metodología de modelado centrada en el usuario que elicitó los modelos mentales y tareas de los visitantes (a través de clasificación de tarjetas, indagación contextual, etc.), informando la especificación de componentes de contenido y metadatos semánticos (aprovechando estándares como Dublin Core y CIDOC-CRM). Se introduce un marco visual que mapea las tareas del usuario a los componentes de contenido, agrupa estos en componentes de interfaz de usuario con divulgación progresiva y los adapta a instancias de pantalla adecuadas al contexto, ilustrado a través de un recorrido paso a paso. Usando este marco, evaluamos comparativamente las estrategias de personalización y estructuración de información en tres plataformas: TripAdvisor, Google Arts and Culture y Airbnb Experiences, contra criterios de mitigación de carga cognitiva y compromiso del usuario. También discutimos cómo esta arquitectura modular proporciona una base estructural para la personalización centrada en el ser humano, explicable y basada en IA, y servicios de recomendación en contextos de patrimonio cultural. El análisis revela brechas en los diseños actuales (por ejemplo, contenido abrumador o roles pasivos de los usuarios) y destaca las mejores prácticas (como recomendaciones personalizadas y revelación progresiva de detalles). Concluimos con implicaciones para diseñar experiencias de patrimonio cultural que sean cognitivamente accesibles pero ricamente informativas, resumiendo contribuciones y sugiriendo futuras investigaciones en UX cultural, diseño basado en componentes y entrega de contenido adaptativa.
Descripción
Las plataformas de patrimonio cultural digital enfrentan un doble desafío: preservar información histórica rica mientras atraen a una audiencia con períodos de atención en declive. Este artículo aborda ese desafío proponiendo una arquitectura de información modular diseñada para mitigar la sobrecarga cognitiva en aplicaciones de turismo de patrimonio cultural. Comenzamos examinando la evidencia de la disminución de la atención sostenida en la experiencia del usuario digital y sus ramificaciones específicas para los sitios de patrimonio cultural, donde el contenido denso puede abrumar a los usuarios. Basados en la teoría de la carga cognitiva y los principios del diseño centrado en el usuario, esbozamos un marco teórico que vincula modelos mentales, encontrabilidad y arquitectura de información modular. Luego presentamos una metodología de modelado centrada en el usuario que elicitó los modelos mentales y tareas de los visitantes (a través de clasificación de tarjetas, indagación contextual, etc.), informando la especificación de componentes de contenido y metadatos semánticos (aprovechando estándares como Dublin Core y CIDOC-CRM). Se introduce un marco visual que mapea las tareas del usuario a los componentes de contenido, agrupa estos en componentes de interfaz de usuario con divulgación progresiva y los adapta a instancias de pantalla adecuadas al contexto, ilustrado a través de un recorrido paso a paso. Usando este marco, evaluamos comparativamente las estrategias de personalización y estructuración de información en tres plataformas: TripAdvisor, Google Arts and Culture y Airbnb Experiences, contra criterios de mitigación de carga cognitiva y compromiso del usuario. También discutimos cómo esta arquitectura modular proporciona una base estructural para la personalización centrada en el ser humano, explicable y basada en IA, y servicios de recomendación en contextos de patrimonio cultural. El análisis revela brechas en los diseños actuales (por ejemplo, contenido abrumador o roles pasivos de los usuarios) y destaca las mejores prácticas (como recomendaciones personalizadas y revelación progresiva de detalles). Concluimos con implicaciones para diseñar experiencias de patrimonio cultural que sean cognitivamente accesibles pero ricamente informativas, resumiendo contribuciones y sugiriendo futuras investigaciones en UX cultural, diseño basado en componentes y entrega de contenido adaptativa.