Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31619
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorPereira, Chris Herbert Berenguer-
dc.date.accessioned2023-06-27T11:46:13Z-
dc.date.available2023-06-27T11:46:13Z-
dc.date.issued2023-03-28-
dc.identifier.citationPEREIRA, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31619-
dc.description.abstractThe 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/*
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.subjectPercepção facialpt_BR
dc.subjectRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.subjectFace perceptionpt_BR
dc.subjectNeural networks (Computer science)pt_BR
dc.titleA computação afetiva como recurso para estudos de usabilidade em práticas de product discovery: uma abordagem utilizando Machine Learningpt_BR
dc.title.alternativeAffective computing as a resource for usability studies in product discovery practices: an approach using Machine Learningpt_BR
dc.typespecializationThesispt_BR
dc.description.resumoO 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.pt_BR
dc.degree.localDois Vizinhospt_BR
dc.publisher.localDois Vizinhospt_BR
dc.contributor.advisor1Brittes, Marisangela Pacheco-
dc.contributor.referee1Machado, Pedro Henrique de Alencar-
dc.contributor.referee2Borges, Simone de Sousa-
dc.contributor.referee3Brittes, Marisangela Pacheco-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programCurso de Especialização em Tecnologia Python para Negóciospt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
Aparece nas coleções:DV - Tecnologia Python para Negócios

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
computacaoafetivaproductdiscovery.pdf1,84 MBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir


Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons Creative Commons