{"id":838,"date":"2018-06-27T16:54:35","date_gmt":"2018-06-27T14:54:35","guid":{"rendered":"https:\/\/alistapart.com\/it\/article\/discovery-economica-parte-2\/"},"modified":"2018-06-27T16:54:35","modified_gmt":"2018-06-27T14:54:35","slug":"discovery-economica-parte-2","status":"publish","type":"article","link":"https:\/\/alistapart.com\/it\/article\/discovery-economica-parte-2\/","title":{"rendered":"Discovery economica, parte 2"},"content":{"rendered":"<p>Benvenuti alla seconda puntata della serie \u201cDiscovery economica\u201d, nella quale esploreremo come condurre una discovery research efficace quando non si hanno dati esistenti da passare al setaccio, nessuno stakeholder da intervistare e nessun fondo illecito a cui attingere. Nella <a href=\"articoli\/217-numero-239-9-gennaio-2018\/837-discovery-economica\">prima parte<\/a> di questa serie, abbiamo discusso come sia utile articolare quello che sapete (e quello che supponete) sotto forma di ipotesi di un problema. Abbiamo anche esaminato delle strategie per condurre uno dei metodi di ricerca pi\u00f9 economici ed efficaci: le user interview. Nella parte 2 discuteremo di quando \u00e8 utile introdurre una seconda ipotesi di problema in competizione per testare il primo. Discuteremo anche dei vantaggi del lanciare una \u201cfake door\u201d e come condurre un test A\/B quando avete poco o addirittura niente traffico.<\/p>\n<div class=\"paragrafo\">\n<h2 id=\"section1\">Un breve riassunto<\/h2>\n<p>Nella <a href=\"articoli\/217-numero-239-9-gennaio-2018\/837-discovery-economica\">parte 1<\/a> ho condotto il primo round di discovery research per la mia startup economica (e fittizia!), <a href=\"http:\/\/candor.network\/\">Candor Network<\/a>. L&#8217;obiettivo originale di Candor Network era di fornire una piattaforma di social media che non desse dipendenza per cui gli utenti pagherebbero direttamente. Ho articolato l&#8217;obiettivo sotto forma di ipotesi di problema:<\/p>\n<div id=\"figure1\" class=\"quote\">\n<blockquote><p>Dal momento che il loro business model si basa sulla pubblicit\u00e0, i social media tool come Facebook sono deliberatamente progettati per \u201cagganciare\u201d gli utenti e renderli dipendenti dal servizio. Gli utenti sono infelici di ci\u00f2 e vorrebbero piuttosto avere una relazione pi\u00f9 salutare con i social media tool. Pagherebbero per un servizio di social media che fosse progettato tenendo presente la salute mentale.<\/p><\/blockquote>\n<\/div>\n<p>Sempre nella prima parte, mi sono presa la briga di documentare le supposizioni che sono entrate in gioco nella creazione di tale ipotesi. Erano:<\/p>\n<ul>\n<li>gli utenti sentono che i siti di social media come Facebook danno dipendenza;<\/li>\n<li>agli utenti non piace essere dipendenti dai social media;<\/li>\n<li>gli utenti sarebbero disposti a pagare per un sostituto di Facebook che non dia dipendenza.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Per il primo ciclo di ricerche, ho scelto di condurre delle user interview perch\u00e9 si tratta di un metodo di ricerca flessibile, efficace e, soprattutto, accessibile. Ho reclutato i partecipanti su Facebook, avendo cura di documentare il bias dell&#8217;utilizzo di un <a href=\"https:\/\/research-methodology.net\/sampling-in-primary-data-collection\/convenience-sampling\/\">metodo di convenience sampling<\/a>. Ho creato attentamente il mio protocollo di intervista e ho usato un certo numero di strategie per far continuare a parlare i miei partecipanti. Adesso \u00e8 il momento di rivedere i dati e analizzare i risultati.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"paragrafo\">\n<h2 id=\"section2\">Analizzare i dati<\/h2>\n<p>Quando abbiamo condotto la discovery research, abbiamo cercato dei dati che ci potessero aiutare o ad affermare o a rigettare le assunzioni fatte nell&#8217;ipotesi di problema. Indipendentemente dal metodo di ricerca scelto, \u00e8 fondamentale mettere da parte del tempo per rivedere ed analizzare oggettivamente i risultati.<\/p>\n<p>In pratica, analizzare i dati delle interviste implica creare delle trascrizioni delle interviste e poi leggerle molte, <em>molte<\/em> volte. Ogni volta che leggete le trascrizioni, sottolineate ed etichettate frasi o sezioni che sembrano rilevanti o importanti per il vostro quesito di ricerca. Potete usare dei prodotti come <a href=\"http:\/\/www.qsrinternational.com\/nvivo\/nvivo-products\">NVivo<\/a>, <a href=\"http:\/\/www.researchware.com\/products\/hyperresearch.html\">HyperRESEARCH<\/a> o <a href=\"https:\/\/www.predictiveanalyticstoday.com\/top-qualitative-data-analysis-software\/\">un qualunque altro strumento di analisi qualitativa<\/a> che possa facilitare questo processo. Oppure, se avete un budget piuttosto ristretto, potete semplicemente usare Google Sheets per tenere traccia di sezioni rilevanti in una colonna ed etichette in un&#8217;altra.<\/p>\n<div id=\"figure2\" class=\"image full\"><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/alistapart.com\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2018\/06\/fig1.png\" border=\"0\" alt=\"Screenshot di un foglio di calcolo con citazioni sull'uso di Facebook\" width=\"100%\" \/><\/p>\n<p>Screenshot della mia analisi delle interviste in Google Sheets<\/p>\n<\/div>\n<p>Per il mio progetto, nello specifico, ho cercato dei dati che mostrassero se i miei partecipanti si sentivano dipendenti da Facebook e se questa era una cosa negativa e se fossero disposti a pagare per un&#8217;alternativa. Ecco come \u00e8 andata a finire questa analisi.<\/p>\n<p><strong>Supposizione 1: gli utenti sentono che i siti di social media come Facebook danno dipendenza<\/strong><\/p>\n<div id=\"figure3\" class=\"quote\">\n<blockquote><p>Facebook ha uno strano effetto ipnotizzante sul mio cervello. Continuo a scorrere e scorrere finch\u00e9 mi sveglio e penso \u2018dove sono stato? Perch\u00e9 passo cos\u00ec tanto tempo qui?\u2019<\/p><\/blockquote>\n<p>Un partecipante all&#8217;intervista<\/p>\n<\/div>\n<p>In modo schiacciante, i miei dati confermano questa ipotesi. Tutti i miei partecipanti (undici su undici) hanno menzionato che Facebook creava in qualche modo una dipendenza.<\/p>\n<p><strong>Supposizione 2: agli utenti non piace essere dipendenti dai social media<\/strong><\/p>\n<div id=\"figure4\" class=\"quote\">\n<blockquote><p>Conosco molte persone che passano molto tempo su Facebook, ma io penso di gestirlo abbastanza bene.<\/p><\/blockquote>\n<p>Un partecipante all&#8217;intervista<\/p>\n<\/div>\n<p>Questa ipotesi si \u00e8 rivelata un po&#8217; pi\u00f9 difficile da confermare o rifiutare. Mentre tutti i miei partecipanti hanno descritto Facebook come avvincente, molti di loro (otto su undici) hanno dichiarato che &#8220;non \u00e8 cos\u00ec male&#8221; o che si sentivano come se fossero meno dipendenti di un utente medio di Facebook.<\/p>\n<p><strong>Supposizione 3: gli utenti sarebbero disposti a pagare per un sostituto di Facebook che non dia dipendenza<\/strong><\/p>\n<div id=\"figure5\" class=\"quote\">\n<blockquote><p>No, non pagherei. Voglio dire, perch\u00e9 dovrei pagare per qualcosa che non penso dovrei comunque usare cos\u00ec tanto?<\/p><\/blockquote>\n<p>Un partecipante all&#8217;intervista<\/p>\n<\/div>\n<p>Sfortunatamente per il mio progetto non posso subito confermare questa supposizione. Quattro partecipanti mi hanno detto chiaramente che non pagherebbero mai per un servizio di social media, quattro partecipanti hanno detto che sarebbero interessati a provare una versione a pagamento di un \u201cFacebook che non d\u00e0 dipendenza\u201d e tre partecipanti hanno detto che lo proverebbero solo se diventasse cos\u00ec famoso che tutti lo usano.<\/p>\n<p><strong>Un risultato inatteso: \u201c\u00c8 super inquietante\u201d<\/strong><\/p>\n<div id=\"figure6\" class=\"quote\">\n<blockquote><p>Non mi piace essere analizzato per capire quali pubblicit\u00e0 farmi vedere. \u00c8 super inquietante.<\/p><\/blockquote>\n<p>un partecipante all&#8217;intervista<\/p>\n<\/div>\n<p>Durante la revisione delle trascrizioni delle interviste, mi sono imbattuta in un tema inaspettato. Pi\u00f9 del 80% degli intervistati (nove su undici) hanno detto di trovare Facebook \u201cinquietante\u201d per via delle pubblicit\u00e0 mirate e della raccolta di dati personali. Inoltre, la maggior parte di quei partecipanti (sette su nove) sono andati avanti dicendo che pagherebbero per una versione \u201cnon inquietante di Facebook\u201d. Questo \u00e8 degno di nota perch\u00e9 <em>non ho mai chiesto<\/em> ai partecipanti come si sentono riguardo all&#8217;advertising mirato o all&#8217;uso dei dati personali. \u00c8 saltato fuori nelle conversazioni sempre e in maniera naturale.<\/p>\n<p>Ogni volta che iniziamo un nuovo progetto, le nostre idee iniziali ruotano intorno alle nostre esperienze e disagi personali. Ho avviato Candor Network perch\u00e9 personalmente ritengo che i social media siano progettati per dare dipendenza e che questo sia un grosso difetto presente in molti dei servizi pi\u00f9 popolari. Tuttavia, mentre posso affermare la mia prima ipotesi, ho avuto risultati non chiari sulla seconda e devo considerare di respingere la terza. Inoltre, ho riscontrato una nuova esperienza utente a cui non pensavo o non avevo pensato prima: il modo in cui gli strumenti dei social media raccolgono e utilizzano i dati personali per la pubblicit\u00e0 pu\u00f2 essere sconcertante e &#8220;inquietante&#8221;. Come spesso accade, l&#8217;analisi dei dati ha mostrato che ci sono una variet\u00e0 di altre esperienze, aspettative e bisogni che devono essere considerati se il progetto deve avere successo.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"paragrafo\">\n<h2 id=\"section3\">Limare l&#8217;ipotesi<\/h2>\n<div id=\"figure7\" class=\"image full\"><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/alistapart.com\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2018\/06\/fig2.png\" border=\"0\" alt=\"Grafico che mostra un processo con Create Hypothesis, che porta a Test, che porta a Analyze, che riporta a Create Hypothesis\" width=\"100%\" \/><\/p>\n<p>Ciclo di discovery research: Creare Ipotesi, Testare, Analizzare e ripetere<\/p>\n<\/div>\n<p>Ogni volta che passiamo attraverso il processo di discovery research, cominciamo da un&#8217;ipotesi, la testiamo con i dati raccolti, analizziamo i dati e arriviamo a una nuova comprensione del problema. In teoria, potrebbe essere possibile fare un giro nel ciclo e: o confermare completamente o respingere completamente le nostre ipotesi e assunzioni. Tuttavia, come con Candor Network, molto pi\u00f9 spesso ci troviamo nel caso in cui abbiamo un mix di risultati: alcune supposizioni possono essere confermate mentre altre vengono rifiutate e vengono alla luce degli insight completamente nuovi.<\/p>\n<p>Un&#8217;opzione consiste nel continuare a lavorare con una singola ipotesi e semplicemente rifinirla per tenere conto dei risultati di ogni ciclo di ricerca. Questo \u00e8 specialmente utile quando la ricerca <em>perlopi\u00f9<\/em> conferma le vostre supposizioni, ma dovete tenere conto di ulteriori sfumature e contesto. Tuttavia, se scoprite che i risultati della vostra ricerca vi trascinano in una direzione completamente nuova, pu\u00f2 essere utile creare una seconda ipotesi <em>concorrente<\/em>.<\/p>\n<p>Nel mio esempio, le interviste di ricerca hanno fatto emergere delle nuove preoccupazioni sui social media che non avevo considerato prima: la raccolta \u201cinquietante\u201d di dati personali. Mi ha fatto cominciare a domandarmi: \u201cI clienti potenziali sarebbero pi\u00f9 attratti dall&#8217;idea di una piattaforma di social media creata per prevenire la dipendenza o una creata per la privacy dei dati?\u201d Per rispondere a questa domanda, ho articolato una nuova ipotesi concorrente:<\/p>\n<div id=\"figure8\" class=\"quote\">\n<blockquote><p>Dal momento che il loro business model \u00e8 basato sull&#8217;advertising, i social media tool come Facebook sono progettati per raccogliere moltissimi dati sul comportamento. Utilizzano poi questi dati sul comportamento per creare delle pubblicit\u00e0 super-mirate. Gli utenti sono scontenti della cosa e piuttosto userebbero un social media tool che non facesse affidamento sulla trasformazione in commodity dei propri dati per fare soldi. Sarebbero disposti a pagare per un servizio di social media che non tracci l&#8217;utilizzo che ne fanno e il loro comportamento.<\/p><\/blockquote>\n<\/div>\n<p>Adesso ho due ipotesi da testare una rispetto all&#8217;altra: una \u00e8 focalizzata sulla dipendenza da social media, l&#8217;altra \u00e8 centrata sulla raccolta e sul tracciamento dei dati di comportamento.<\/p>\n<p>A questo punto, sarebbe perfettamente accettabile condurre un altro ciclo di interviste. Dovremmo cambiare il nostro protocollo di intervista e trovare pi\u00f9 partecipanti, ma sarebbe ancora un metodo efficace (ed economico) da usare. Tuttavia, per questo articolo ho voluto introdurre un nuovo metodo da farvi considerare, per illustrare che una tecnica come i test A\/B non \u00e8 solo per \u201cle grandi aziende\u201d del web. Quindi ho deciso di condurre un test A\/B utilizzando due \u201cfake door\u201d.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"paragrafo\">\n<h2 id=\"section4\">Un test comparativo low-cost: fake door A\/B testing<\/h2>\n<p>Un test \u201cfake door\u201d \u00e8 semplicemente una pagina di marketing, un ad, un pulsante o un altro asset che promuove un prodotto che deve ancora essere fatto. I test fake door (o \u201c<a href=\"https:\/\/women2.com\/stories\/2011\/12\/28\/the-zynga-method-of-market-testing-ghetto-testing\">ghetto testing<\/a>\u201d) sono il metodo go-to di Zynga per testare le idee. Creano un riassunto di cinque parole di ogni nuovo gioco che stanno prendendo in considerazione, fanno un paio di pubblicit\u00e0 e le mettono su vari siti ad alto traffico. I dati sono poi raccolti per tracciare la frequenza di click dagli utenti su ciascuna delle \u201cindagini fake door\u201d e vengono realizzati solo quei giochi che attraggono un certo numero di \u201cconversion\u201d sulla fake door.<\/p>\n<p>Uno dei molti vantaggi del condurre test fake-door \u00e8 che vi permettono di misurare l&#8217;interesse in un prodotto <em>prima<\/em> di cominciare a svilupparlo. Questo lo rende un ottimo metodo per progetti low budget, perch\u00e9 pu\u00f2 aiutarvi a decidere se vale la pena investire in un progetto prima di spendere alcunch\u00e9.<\/p>\n<p>Tuttavia, per il mio progetto, non ero <em>solo<\/em> interessata a misurare l&#8217;interesse dei potenziali clienti in una sola idea di prodotto: volevo continuare a valutare la mia ipotesi originale su un social media che non desse dipendenza e contemporaneamente cominciare a indagare la seconda ipotesi di una piattaforma di social media che non registri i dati di comportamento. Nello specifico, volevo vedere quale social media platform teorica fosse pi\u00f9 attraente. Quindi ho creato <em>due<\/em> fake door landing pages, una per ogni ipotesi, e usato Google Optimize per condurre un test A\/B.<\/p>\n<div id=\"figure9\" class=\"image full\"><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/alistapart.com\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2018\/06\/fig3.png\" border=\"0\" alt=\"Due screenshot di una landing page di Candor Network con copy diversi\" width=\"100%\" \/><\/p>\n<p>Versioni A (destra) e B (sinistra) della landing page di Candor Network<\/p>\n<\/div>\n<p>La versione A della landing page di Candor Network pubblicizza il prodotto che avevo originariamente immaginato e descritto nella mia prima ipotesi di problema. Pubblicizza un social network \u201ccreato con la salute mentale in testa\u201d. La versione B riflette la seconda ipotesi di problema e i dubbi dei partecipanti alla mia intervista sulla \u201cinquietante\u201d commodification degli user data. Pubblicizza un social network che \u201cnon traccia, usa, richiede o vende i vostri dati\u201d. Sotto ogni altro aspetto, le pagine sono identiche ed entrambe riceveranno il 50% del traffico.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"paragrafo\">\n<h2 id=\"section5\">Fare un test A\/B test con poco o zero traffico sul sito<\/h2>\n<p>Uno dei maggiori avvertimenti quando si fanno test A\/B \u00e8 che dovete avere un certo numero di persone che partecipano per ottenere un qualsiasi tipo di risultato statisticamente significativo. Questo non sarebbe un problema se lavoraste in una grande azienda con una customer base esistente, perch\u00e9 sarebbe relativamente semplice trovare dei modi per dirigere parte del traffico esistente al test. Se state lavorando su un sito nuovo o con poco traffico, tuttavia, condurre un test A\/B pu\u00f2 essere delicato. Ecco un paio di strategie che vi raccomando.<\/p>\n<p>Capire quanto traffico vi serve per ottenere un significato statistico in uno studio quantitativo \u00e8 una scienza inesatta. Se stessimo facendo un esperimento con grandi rischi in un&#8217;azienda pi\u00f9 consolidata, faremmo pi\u00f9 cicli di pre-test per calcolare la dimensione effettiva dell&#8217;esperimento. Poi utilizzeremmo un calcolo come <a href=\"https:\/\/www.psychometrica.de\/effect_size.html\">Cohen\u2019s <em>d<\/em><\/a> per stimare il numero di persone che abbiamo bisogno che partecipino nel test effettivo. Questo approccio \u00e8 rigoroso e aiuta ad evitare <a href=\"https:\/\/conversionxl.com\/blog\/sample-pollution\/\"><em>l&#8217;inquinamento dei campioni<\/em><\/a> o il sampling bias, ma richiede molte risorse in anticipo (come tempo, soldi e molti partecipanti potenziali) a cui potremmo non aver accesso.<\/p>\n<p>Tuttavia, in generale, potete usare questa regola pratica: pi\u00f9 sono grandi le differenze tra le varianti, meno partecipanti vi serviranno per vedere dei risultati significativi. In altre parole, se i vostri A e B sono molto diversi tra loro, vi serviranno meno partecipanti.<\/p>\n<p><strong>Suggerimento 2: fate il test per un periodo di tempo pi\u00f9 lungo<\/strong><\/p>\n<p>Quando lavoravo in <a href=\"https:\/\/www.wunderground.com\/\">Weather Underground<\/a>, cominciavamo sempre un test A\/B la domenica e lo terminavamo un&#8217;intera settimana dopo, la domenica seguente. In questo modo, eravamo sicuri di catturare sia gli utenti settimanali sia quelli del week-end. Dal momento che Weather Underground \u00e8 un sito con molto traffico, questo risultava sempre nell&#8217;avere un numero di partecipanti pi\u00f9 che sufficiente per vedere un risultato statisticamente significativo.<\/p>\n<p>Tuttavia, se state lavorando su un sito nuovo o con poco traffico, dovrete fare il vostro test per pi\u00f9 di una settimana per ottenere il numero di partecipanti al test richiesto. Raccomando di mettere a budget un tempo sufficiente cos\u00ec che il vostro studio possa andare avanti per sei settimane intere. Sei settimane forniranno un tempo sufficiente non solo per catturare dei risultati da tutto il vostro solito traffico sul sito, ma anche da qualsiasi nuovo arrivato che riuscirete a reclutare con altri mezzi.<\/p>\n<p><strong>Suggerimento 3: chiedete in prestito del traffico da qualcun altro<\/strong><\/p>\n<p>Ho un numero di follower piuttosto basso sui social media, quindi se twitto o posto qualcosa riguardo a Candor Network, lo vedranno solo poche persone. Tuttavia, conosco alcune persone e organizzazioni che hanno un enorme numero di follower. Per esempio, <a href=\"https:\/\/twitter.com\/alistapart\">@alistapart<\/a> ha circa 148k follower su Twitter e il publisher di <em>A List Apart<\/em>, Jeffrey Zeldman (<a href=\"https:\/\/twitter.com\/zeldman\">@zeldman<\/a>), ha 358k follower. Ho chiesto a entrambe di condividere il link di Candor Network con i propri follower.<\/p>\n<div id=\"figure10\" class=\"image full\"><a href=\"https:\/\/twitter.com\/zeldman\/status\/958761761104154627\"><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/alistapart.com\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2018\/06\/fig4.png\" border=\"0\" alt=\"Uno screenshot di un Tweet di Jeffrey Zeldman che promuove l'esperimento di Meg\" width=\"100%\" \/><\/a><\/p>\n<p>Un tweet utile da @zeldman<\/p>\n<\/div>\n<p>Ovviamente, questo metodo di advertising non costa soldi, ma ha un prezzo in capitale sociale. Sono sicura che <em>A List Apart<\/em> e Mr. Zeldman non apprezzerebbero che chiedessi loro di twittare cose al mio posto regolarmente. Vi raccomando di usare con parsimonia questo metodo.<\/p>\n<p><strong>Suggerimento 4: Attenzione! C&#8217;\u00e8 sempre il rischio di non ottenere risultati.<\/strong><\/p>\n<p>Prima di creare un test A\/B per la vostra nuova idea di prodotto, c&#8217;\u00e8 un rischio importante che dovete valutare: c&#8217;\u00e8 una possibilit\u00e0 che il vostro esperimento non produca alcun risultato statisticamente significativo. Anche se usate tutti i suggerimenti che ho delineato qui sopra e riuscite ad ottenere un gran numero di partecipanti al vostro test, c&#8217;\u00e8 una possibilit\u00e0 che non sarete in grado di \u201cproclamare un vincitore\u201d. Non si tratta di un rischio solo per le aziende che hanno poco traffico, \u00e8 un rischio intrinseco che si corre quando si fa un qualunque tipo di studio quantitativo. A volte semplicemente non c&#8217;\u00e8 un chiaro effetto sul comportamento dei partecipanti.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"paragrafo\">\n<h2 id=\"section6\">Sintonizzatevi la prossima volta per l&#8217;ultima puntata<\/h2>\n<p>Nella terza e ultima puntata della serie \u201cDiscovery economica\u201d, descriver\u00f2 come ho progettato il sondaggio incredibilmente corto sulla landing page di <a href=\"http:\/\/candor.network\/\">Candor Network<\/a> e discuter\u00f2 i risultati del mio falso test A\/B porta a porta. Inoltre, far\u00f2 un&#8217;altra revisione della mia ipotesi di problema e discuter\u00f2 come sapere quando si \u00e8 pronti per lasciare il processo di discovery (almeno per ora) e imbarcarsi sulla terza fase del design: ideare possibili soluzioni.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Quando si tratta di valutare la \u201cnext big idea\u201d, non tutti hanno una barca di soldi, folle di clienti esistenti e una stanza piena di ricercatori e analisti impazienti di cominciare. Quindi, in questa seconda parte della sua serie in tre episodi, Meg Dickey-Kurdziolek ci guida attraverso i passi successivi della discovery economica: l&#8217;analisi dei dati raccolti nella ricerca iniziale, la limatura delle ipotesi iniziali del problema e l&#8217;impostazione di un nuovo giro di ricerca pi\u00f9 focalizzata. Per la startup fittizia di Meg, Candor Network, \u00e8 chiaro che occorre un nuovo focus\u2026<\/p>\n","protected":false},"author":818,"featured_media":7000843,"comment_status":"open","ping_status":"open","template":"","categories":[226,86,267],"tags":[],"coauthors":[465],"class_list":["post-838","article","type-article","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-numero-248-15-febbraio-2018","category-user-experience","category-user-research"],"jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/alistapart.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/article\/838","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/alistapart.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/article"}],"about":[{"href":"https:\/\/alistapart.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/article"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/alistapart.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/818"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/alistapart.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=838"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/alistapart.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7000843"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/alistapart.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=838"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/alistapart.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=838"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/alistapart.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=838"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/alistapart.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=838"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}