Descubre cómo repercute tu comida en la salud del planeta.

Las estadísticas son claras: la ganadería y la agricultura para consumo animal ocupan el 83% de la tierra agrícola y son una de las principales causas del cambio climático. Aún así, como individuos, nos cuesta conectar nuestras elecciones alimenticias con este impacto ambiental.

Este proyecto busca hacer visibles los impactos de nuestras elecciones alimenticias y de proveer las herramientas y conocimientos necesarios para fomentar el bienestar del planeta y de sus habitantes ✌🏼.

La aventura comienza

La psicología humana plantea varios desafíos: nuestra mente tiene dificultades para comprender las consecuencias de aquello que no es visible de forma inmediata y de aquello que no podemos medir fácilmente. El cambio climático cae dentro de estas categorías debido a su magnitud y a que se ha originado por el cúmulo de nuestras acciones a lo largo de los años. Por estos motivos, nos cuesta reconocer que todo lo que hacemos a diario impacta en e mundo, ya sea de forma positiva o negativa.

Hallazgos cualitativos

Entrevisté a 10 eprsonas para este proyecto y sus respuestas pusieron de manifiesto la desconexión:

• "Me interesa cuidar del medio ambiente, pero no sé qué más hacer aparte de reciclar."


• "Sé que lo que como influye pero me gustaría que alguien me dijera exactamente qué comer."


• "El cambio climático es importante pero no sé cómo mis acciones pueden hacer una diferencia."

Hallazgos cuantitativos

Esta información enfatiza dos necesidades clave: hacer visible el impacto de la comida y guiar a los usuarios en su cambio de hábitos.

Las Bases

La Audiencia

Me planteé distintas maneras de visualizar la información y las fui testeando con mis usuarios.

Los primeros esquemas se enfocaban en presentar la información y permitir a los usuarios interactuar con los datos para ver cómo distintas dietas afectan al planeta.

No obstante, si bien informar es crucial, este tipo de presentación no era suficiente para mantener a los usuarios en la app. Fue ahí cuando decidí incorporar elementos de ludificación diseñados para motivar a los usuarios en su búsqueda de hábitos sustentables.

Estrategias de ludificación

Con el trabajo de Yu-kai Chou como referencia, reimaginé la app de forma tal que incluyera los 8 principios de la motivación humana según su modelo Octalysis.

1. Búsqueda de significado y vocación: Hacer sentir a los usuarios como héroes en una misión para salvar el planeta a través de sus elecciones alimenticias diarias.

2. Desarrollo y realización: Representaciones visuales y numéricas de los logros alcanzados que motiven a los usuarios a seguir haciendo cambios positivos.

3. Potenciación de la creatividad y feedback: Perfiles alimenticios personalizados y recomendaciones accionables para mejorar la puntuación. La función del chat de IA, "Seed", refuerza aún más este principio al proporcionar asistencia personalizada y responder a las consultas de los usuarios, haciendo que la experiencia sea interactiva y dinámica.

4. Propiedad y posesión: Habilidad de monitorear los hábitos alimenticios y su impacto ambiental.

5. Influencia social y afinidad: Posibilidad de unirse a desafíos colectivos como Veganuary.

6. Escasez e impaciencia: Introducción de desafíos comunitarios de tiempo limitado y eventos estacionales para mantener la app dinámica y atractiva, y alentar a los usuarios a regresar regularmente.

7. Imprevisibilidad y curiosidad: Artículos y recursos de interés y un chat de IA para añadir un elemento de imprevisibilidad con respuestas personalizadas y variadas a las consultas de los usuarios.

8. Pérdida y evasión: Representaciones visuales alarmantes del mundo en puntuaciones bajas para fomentar el sentido de pérdida y lograr que los usuarios quieran esforzarse para mejorar y evitar perder su progreso.

Flujo del usuario

El flujo de navegación fue diseñado para ser intuitivo, guiando al usuario desde el onboarding hasta la interacción diaria.

Finalmente y con toda la información y preparación con la que contaba, me dispuse a diseñar prototipos de alta fidelidad en Figma en modo oscuro y claro.