Hacia un sistema de toma de decisiones para la adaptación de sistemas software basado en electroencefalografía (EEG)

Abstract

[ES] Cuando un usuario interactúa con el software genera un conjunto de indicadores que reflejan el grado de percepción, positiva o negativa, que experimenta. Esta percepción es conocida como experiencia de usuario (UX) y debería ser lo más positiva posible para hacer que los usuarios usen el software de forma cómoda y efectiva. Ahora bien, no todos los usuarios tienen la misma percepción y tratar de diseñar un software para que sea percibido positivamente para todos es una tarea compleja. El software ha ido cambiando a lo largo de los años y actualmente los sistemas auto-adaptativos son capaces de modificar su comportamiento en tiempo de ejecución para auto-ajustarse dinámicamente a las características del entorno, incluyendo a los usuarios, con el fin de lograr los objetivos del sistema. En este trabajo se va a estudiar la mejora de la experiencia de usuario basada en mediciones fisiológicas obtenidas por sensores de electroencefalogramas (EEG). Se propone usar estas medidas EEG en un sistema de toma de decisiones de un sistema auto-adaptativo para poder determinar qué características del software proporcionan una mejor experiencia de usuario y, por tanto, sean favorecidas a la hora de adaptar los elementos del software. En concreto, nos restringiremos a la adaptación de diferentes tipos de menús en el interfaz de usuario y recogeremos datos sobre la experiencia de usuario de forma a crear una base de conocimiento sobre las percepciones positivas y negativas que podrán utilizarse en un futuro para apoyar la adaptación de sistemas software.

[EN] When users interact with the software, they generate a set of indicators that reflect the degree of perception experienced (positive or negative). This perception is known as user experience (UX) and should be as positive as possible to make users comfortable and effective when using the software. However, as not all users have the same perceptions and trying to design a software to be perceived positively by everyone is a very complex task. The software has evolved over the years and today self-adaptive systems are capable of modifying their runtime behavior to dynamically adjust to the characteristics of the environment, including the users, in order to achieve system objectives. This work will study the improvement of the user experience based on physiological measurements obtained by electroencephalogram (EEG) sensors. Our long-term objective is to use these EEG measurements in a decision-making system in order to determine which software features provide a better user experience and, therefore, are favored when adapting the software elements. Specifically, we will focus on the adaptation of different types of menus in the user interface and collect data on the user experience in order to create a knowledge base on positive and negative perceptions that may be used in the future to support the adaptation of software systems.