Sistemas guiados por datos para analizar, apoyar y mejorar la interacción y experiencia de los usuarios

Abstract

Resumen extendido en español de la tesis "On data-driven systems analyzing, supporting and enhancing users’ interaction and experience". Las áreas de investigación sobre la Interacción Persona-Ordenador y las Arquitecturas Software han sido tratadas tradicionalmente por separado. A lo largo de los años, muchos autores se han esforzado en unir ambos campos para construir mejores sistemas software. Una de las brechas comunes entre la ingeniería del software y la usabilidad es la falta de estrategias para aplicar principios de usabilidad en una arquitectura software desde las fases de diseño inicial. La inclusión de estos principios desde las fases tempranas del diseño del software pueden ayudar a remitir cambios arquitectónicos posteriores que buscan incluir requisitos relacionados con la experiencia de usuario. La mezcla de ambas áreas (la Interacción Persona-ordenador y las arquitecturas software) podría contribuir a construir mejor software interactivo que incluyan lo mejor de los sistemas informáticos y de los diseños centrados en el usuario. En esa combinación, las arquitecturas software deberían contener una estructura fundamental y las ideas básicas del sistema para ofrecer la calidad deseada en base a unas decisiones de diseño adecuadas. Por otro lado, la información almacenada en cualquier sistema informático representa un oportunidad de extraer conocimiento sobre el sistema en sí mismo, sus componentes, el software que incluye, los usuarios, o la interacción que ocurre internamente entre todos los actores que participan en el mismo. El conocimiento obtenido de la información generada en un entorno software puede usarse para mejorar el sistema en sí, su software, la experiencia de los usuarios y los resultados del mismo. Por tanto, la combinación de las áreas de Descubrimiento de Conocimiento y la Interacción Persona-Ordenador ofrece unas condiciones ideales para tratar con los retos que supone la Interacción Persona-Ordenador. La Interacción Persona-Ordenador se centra en la inteligencia humana, mientras que el Descubrimiento de Conocimiento se centra en la inteligencia computacional; la combinación de ambas puede ayudar a soportar la inteligencia humana con la inteligencia computacional para descubrir nuevas evidencias y resultados en un mundo repleto de datos. Esta Tesis Doctoral trata con ese tipo de retos: cómo aproximaciones como las arquitecturas software guiadas por datos (usando técnicas de Descubrimiento de Conocimiento) pueden ayudar a mejorar la interacción de los usuarios y su experiencia dentro de un sistema interactivo. Específicamente, trata sobre cómo mejorar los procesos de interacción persona-ordenador de distintos tipos de usuarios y actores para mejorar distintos aspectos como la experiencia de los usuarios o la facilidad para completar una tarea concreta. La investigación que se presenta está soportada por diversas acciones de investigación y experimentos. Entre las acciones de investigación se incluye una revisión y mapeo sistemático de la literatura que pretende encontrar cómo se han usado las arquitecturas software en la literatura para soportar, analizar o mejorar la interacción entre personas y ordenadores. Estas acciones también incluyen el trabajo en cuatro escenarios de investigación distintos que presentan retos comunes en el área de conocimiento de la Interacción Persona-Ordenador. Los casos de estudio que encajan en cada uno de estos escenarios han sido seleccionados por los retos que presentan en relación a la Interacción Persona-Ordenador y por la accesibilidad del autor a los mismos. Los cuatro casos de estudio fueron: un laboratorio educativo dentro de un mundo virtual, un Curso On-line Masivo y Abierto y las redes sociales usadas en relación por los estudiantes para discutir y aprender, un sistema software que incluye formularios web muy extensos y un entorno donde programadores desarrollan código en el ámbito de la computación cuántica. El desarrollo de estas experiencias ha requerido la revisión de más de 2700 artículos científicos (solo durante la fase de revisión), el análisis de la interacción de 6000 usuarios entre los cuatro contextos distintos o el análisis de 500000 programas que emplean código relacionado con la computación cuántica. Como resultados de estas experiencia, se presentan diversas soluciones relacionadas con los artefactos software mínimos que se necesitan en una arquitectura software que incluya el soporte, análisis o mejora de la interacción entre personas y ordenadores, el comportamiento que deben tener, las características deseadas en dichas arquitecturas extendidas, algunos flujos de trabajo y aproximaciones para el análisis, o los distintos tipos de refuerzo que se puede proporcionar a los usuarios para mejorar su interacción y experiencia. Los resultados obtenidos permiten concluir que, aunque no es una práctica habitual en la literatura, los entornos software deben emplear el Descubrimiento de Conocimiento y los principios de los sistemas guiados por datos para analizar y responder apropiadamente a las acciones, deseos y comportamientos de los usuarios y para mejorar o soportar su interacción. Al adoptar el Descubrimiento de Conocimiento y los principios basados en datos, los sistemas software deben extender sus arquitecturas para poder afrontar los retos relacionados con la Interacción Persona-Ordenador. Finalmente, para ser capaces de responder a los problemas actuales en relación a la interacción y experiencia de los usuarios, e intentando automatizar la respuesta del software a los deseos, acciones y comportamientos de los usuarios, los sistemas interactivos deben adoptar comportamientos inteligentes a través de los procedimientos y técnicas relacionadas con la Inteligencia Artificial.