Interfaces proactivas móviles desde Legacies Web

Título:

Interfaces proactivas móviles desde Legacies Web: un enfoque de diseño conductual

Autor:

Cajas Cajas, Viviana Elizabeth

Otros autores / Colaboradores:

 Urbieta, Mario Matías; [ Tutor/a]  Rossi, Gustavo Héctor; [ Tutor/a] 

Temas:

DISPOSITIVOS MÓVILES; 

URL:

https://doi.org/10.35537/10915/144700,

Palabras clave:

cadenas de Markov, mapeo sistemático, 

Nota de tesis:

Tesis (Doctorado en Ciencias Informáticas) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2022.

Extensión:

1 archivo (4,8 MB) : il. col.

Resumen:

Contexto: Los sistemas heredados o legacies son sistemas independientes construidos en una era tecnológica anterior que disponen de precaria documentación que se resisten significativamente a su modificación y evolución, para cubrir cambios en sus requerimientos, además son grandes sistemas parcialmente desconocidos y vitales para las organizaciones y que en su mayoría no poseen financiamiento para mejoras. En contraposición a los legacies, las aplicaciones móviles cambiaron inesperadamente la vida de las personas dado que las aplicaciones son una herramienta omnipresente en la vida cotidiana y clave fundamental en los modelos de negocio en todo el mundo. Los problemas de usabilidad de aplicaciones heredadas se han estudiado en diferentes trabajos, debido a que desde este auge estos inconvenientes se han hecho evidentes cada día, algunos de los más relevantes radican en la legibilidad de la tipografía, los iconos, el tamaño, la orientación de la pantalla, la pérdida de tiempo y la excesiva carga cognitiva para los usuarios debido al tamaño de la pantalla, entre otras limitaciones de los dispositivos. Objetivo: En esta tesis se propone un enfoque empático multidisciplinario que permite la correcta portabilización de legacies web a móviles a través de algoritmos predictivos como las cadenas de Markov que ofrecen una mejorada experiencia de usuario a través de la obtención del modelo de comportamiento de navegación avalada por métricas de usabilidad, de manera adicional se logra la mejora de la productividad laboral y el cumplimiento de las heurísticas de Nielsen. Método: Este estudio se basó en el método de ingeniería del paradigma evolutivo el cual se trata de observar las soluciones existentes, etapa realizada a través de un mapeo y revisión sistemática de la literatura de la última década, luego se debe proponer mejores soluciones, crear o desarrollar, medir y analizar y repetir hasta que no haya más mejoras posibles, etapa en la cual se propone el enfoque empático basado en el modelo Markoviano para obtener el modelo de navegación del usuario, entregado a través del mínimo producto viable en varias iteraciones hasta lograr perfeccionar el modelo. Por lo tanto, llegar a una mejor propuesta final depende en gran medida de la creatividad y el sentido común aplicado a la construcción del nuevo método. Esta vista orientada a la mejora evolutiva supone que el investigador ya tiene modelos del proceso de software, producto, personas, del entorno y modifica el modelo o los aspectos del modelo para mejorar lo que se está estudiando. Resultados: En el mapeo sistemático se obtienen 44 artículos que presentan diferentes enfoques que solucionan de manera básica, parcial o especifica la portabilización, se evidencia que no existen enfoques de diseño centrados en el usuario, tampoco basados en modelos de Markov y que las propuestas no son evaluadas con métricas como la de la productividad laboral, heurísticas de Nielsen ni las de la ISO 9241-11, así como la Leyes de Fitts y Hick. Al proponer y posteriormente implementar este enfoque empático a través de una herramienta se logra demostrar que la productividad laboral mejora en un rango de 75% a 530% con respecto a la aplicación original, por otro lado, los tiempos de consecución de las tareas se reducen en una proporción de 3 a 1 para los casos analizados. Los deslizamientos en pantalla se reducen en promedio a la mitad. Además, la satisfacción del usuario a través de una encuesta muestra un aumento en la calificación de parámetros de estética y diseño, la facilidad de uso, los contenidos e información, y la utilidad para el 100% de los usuarios. Cabe destacar que a partir de este estudio se han logrado cinco publicaciones SCOPUS. Conclusiones: La contribución incluye un trabajo transdisciplinario que demuestra que este modelo hace posible un diseño de interfaz inteligente y proactivo, considerando además variables sociodemográficas directamente relacionadas que contribuyen a la economía del contexto. Este estudio apoya la idea de que incluir cadenas de Markov para predecir el comportamiento del usuario podría ser una de las teorías conductuales que se pueden aplicar para mejorar otros enfoques, como los sistemas basados en modelos, en términos de asignación automática de pesos y prioridades. Por otro lado la tecnología al fin de cuentas debe apoyar la producción de valor en el negocio, por lo que los enfoques para el desarrollo y diseño de sistemas deben considerar metodologías interdisciplinarias, transversales que incluyan profesionales o teorías establecidas por otras áreas como la sociología, economía, matemática que permitan humanizar el software con la capacitad de predecir las conductas para que el producto llegue a ser lo que el cliente quiere, inclusive alcanzar una investigación aplicada al ciudadano. A través de este tipo de enfoques, las empresas pueden llegar a ser más independientes de las redes sociales enriqueciendo la base de clientes, generando su propio big data, CRMs, business intelligence y finalmente inbound marketing que permita ser una organización orientada por los datos generando la hiperpersonalización. Por tanto, los perfiles de usuario juegan un papel importante ya que ayudan a definir diferentes niveles de personalización para aumentar el valor de vida útil del cliente (CLV) y también el retorno sobre inversión (ROI) en la transformación digital. Como trabajo futuro, se planea la mejora continua del enfoque e integrar en primera instancia todas las personalizaciones en un solo sitio web para que el usuario con un único inicio de sesión pueda acceder a todas sus personalizaciones y comportamientos de navegación para que no deba instalar el script de un dispositivo a otro.

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OBJETIVOS 

INTRODUCCIÓN 

CAPITULO I
METODOLOGÍA Y MARCO TEÓRICO 

CAPITULO II 
TRABAJOS RELACIONADOS

CAPITULO III 
ENFOQUE PROPUESTO 

CAPITULO IV 
LA HERRAMIENTA

CAPITULO V
CASOS DE ESTUDIO 

CAPITULO VI
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 
LINEAS FUTURAS 

REFERENCIAS 

ANEXOS
Anexo 1 – Matriz de Cercanía Primera Iteración Sistema SGA 
Anexo 2 – Descripción de las Tablas Principales