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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31619| Título: | A computação afetiva como recurso para estudos de usabilidade em práticas de product discovery: uma abordagem utilizando Machine Learning |
| Título(s) alternativo(s): | Affective computing as a resource for usability studies in product discovery practices: an approach using Machine Learning |
| Autor(es): | Pereira, Chris Herbert Berenguer |
| Orientador(es): | Brittes, Marisangela Pacheco |
| Palavras-chave: | Aprendizado do computador Percepção facial Redes neurais (Computação) Machine learning Face perception Neural networks (Computer science) |
| Data do documento: | 28-Mar-2023 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Dois Vizinhos |
| Citação: | PEREIRA, Chris Herbert Berenguer. A computação afetiva como recurso para estudos de usabilidade em práticas de product discovery: uma abordagem utilizando Machine Learning. 2023. Monografia (Especialização em Tecnologia Python para Negócios) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2023. |
| Resumo: | O desenvolvimento de novos produtos de software tem levado tanto startups quanto empresas maduras a buscar por alternativas metodológicas para redução de riscos, orientando etapas do desenvolvimento tecnológico com base em avaliações sistemáticas por parte de seus usuários. Essa maneira de gerenciar a inovação guiada pela verificação empírica de hipóteses de produto tem recebido o nome de product discovery, cujas práticas consistem no emprego de técnicas de pesquisa de usabilidade em suas iniciativas. Dentre tais técnicas, há destaque para os testes de usabilidade mediados face a face; porém, esses testes carecem de instrumentos de mensuração e podem reproduzir vieses inerentes à entrevista qualitativa. Para preencher essa lacuna, este estudo apresenta uma solução de classificação de emoções desenvolvida com recursos de Machine Learning para testes de usabilidade mediados, propondo uma aproximação conceitual entre os estudos de usabilidade e o campo da computação afetiva. |
| Abstract: | The new software product development led both startups and big companies to seek methodological alternatives to reduce risks, guiding stages of technological development based on systematic user evaluations. Product discovery is an innovation managing method guided by empirical verification of product hypotheses and employs usability research techniques in its initiatives. Face-to-face mediated usability tests are one such technique; however, these tests lack measurement instruments and can reproduce inherent biases in qualitative interviews. To fill this void, this study aims to purpose an emotion classification solution developed in usability tests, Machine Learning resources were used. Furthermore we propose a conceptual approach between usability studies and the affective computing field. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31619 |
| Aparece nas coleções: | DV - Tecnologia Python para Negócios |
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