HEX 64A7AE

Llevaban seis años y cuatro meses estudiando U desde todos los ángulos y aspectos posibles. El usuario -nombre en código U- era un hombre de 37 años, de clase media-alta, administrativo en el departamento de compras de una multinacional de logística. Sabían que entre las 10:20h y las 10:25 se levantaba a por un vaso de agua de la máquina y que rellenaba la mitad fría y la otra mitad del tiempo, que eso afectaba a sus papilas gustativas y le daba una sensación de frescura que se traducía en una ligerísima dilatación de su retina que, en el momento de uso de la aplicación (momento M) iba a estar un 2,7% más abierta de lo habitual. Considerando que U era capaz de procesar el 78% de la luz ambiente (un valor algo superior a la media de su edad), habían determinado el nivel idóneo de contraste entre todos los elementos de la interfaz.

Sabían que U sufría protanopia leve, un trastorno en la percepción de color que afectaba a sólo una de las caras de los receptores cromáticos de au retina, algo frecuente entre varones de raza caucásica. Habría que incrementar los contrastes entre verdes y adyacentes. También sabían que U desayunaba todos los días un plátano troceado en yogur y que eso incrementaba ligeramente los niveles de potasio, mejorando la conductividad del nervio óptico en un 1,4%.

El equipo de análisis de patrones había informado que que la percepción de U estaría alterada por el hecho de que 1. la pared de delante de su escritorio era de color azul celeste (recomendable no saturar los tonos cálidos para evitar vibraciones) y 2. segundos antes del momento M, la pantalla plana del ordenador de U mostraría la web de su banco, de tonos predominantemente blancos y azules klein. Tras medir intensidades y tiempos de exposición durante semanas, sabían con exactitud el factor de corrección que habría que aplicar.

Faltaba ponderar ese dato con el Cociente Psicocromático (C-Psi). Era una ecuación sencilla que compensaba la realidad fisiológica y contextual de U con las preferencias personales por unos u otros colores basándose en el estudio de todo lo que le había podido influir en su vida, desde los dibujos animados que veía en su infancia hasta los colores de su equipo de fútbol preferido. El C-Psi incluía un adendum importante: U había sufrido acoso escolar a los once años; tenía un recuerdo traumático de una paliza que le propinó un chico de su clase que ese día vestía de verde caqui. El uso de ese color podría tener efectos post-traumáticos inconscientes en U por lo que su uso estaba desautorizado.

El tercer informe, el de factores lumínicos ambientales (Lum-A), también era unívoco. Los cálculos daban la cantidad de luz natural que entraba por la ventana ese día de otoño a la hora M, entrando en un ángulo de 78,3º desde su izquierda (N-NO), compensados por la luz artificial de la oficina, de 1023 lúmenes para la posición de U en M. Poderadas las intensidades y los RGBs, sabían exactamente qué efecto tendría la luz ambiente en la pantalla de U.

Los datos se habían introducido en el sistema y tras exactamente 2938 milisegundos, el algoritmo había determinado el color y gradiente exacto que aparecería en la interfaz ese día concreto, en el momento M, cuando U abriese la aplicación tras beber unos sorbos de agua de la máquina:

La maquina arrojó el resultado en código hexadecimal: 64A7AE

¡Pum!

Se escuchó el descorche de una botella de champán entre aplausos. El equipo de investigación cromática de usuario había concluido su trabajo.


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Javier Cañada es Director de Diseño en Tramontana, una firma especializada en estrategia, diseño de producto y creación de narrativas y profesor de Diseño de Interacción en IE Business School y el Programa Vostok.

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