Actionable emotion detection in context-aware systems

Descripción del Articulo

Finally, I would like to thank in a special way to the National Council for Science, Technology and Technological Innovation (CONCYTEC-PERU) and to the National Fund for Scientific Development, Technological and Technological Innovation (FONDECYTCIENCIACTIVA), which through the Management Agreement...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Suni Lopez, Franci
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2018
Institución:Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación
Repositorio:CONCYTEC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.concytec.gob.pe:20.500.12390/1737
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12390/1737
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Retroalimentación implícita del usuario
Emoción accionable
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description Finally, I would like to thank in a special way to the National Council for Science, Technology and Technological Innovation (CONCYTEC-PERU) and to the National Fund for Scientific Development, Technological and Technological Innovation (FONDECYTCIENCIACTIVA), which through the Management Agreement 234-2015-FONDECYT have allowed the grant and financing of my studies in the Master Program in Computer Science at Universidad Cat´olica San Pablo (UCSP).
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Debido a estos cambios en el contexto, el software continuamente debe ser auto-adaptable para entregar servicios de software que puedan satisfacer las necesidades del usuario. Hasta el momento, los comentarios explícitos en línea de los usuarios se han convertido en una de las principales fuentes de información para evaluar la satisfacción de los usuarios y descubrir nuevos requisitos de una determinada aplicación software. Sin embargo, la mayoría de estas revisiones en línea no están autenticadas y es posible que no siempre sean confiables. Con el fin de complementar esta retroalimentación explícita derivada de las reseñas de los usuarios, esta investigación propone un enfoque que utiliza los datos fisiológicos y contextuales del usuario para detectar emociones accionables. Estas emociones accionables son detectadas durante la interacción del usuario con las aplicaciones de software sensibles al contexto y pueden ser utilizadas como retroalimentación implícita para mejorar la adaptabilidad de las configuraciones del servicio software y la experiencia del usuario. La evaluación de este trabajo se basó en tres experimentos, con una población de 23 personas en total. 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Debido a estos cambios en el contexto, el software continuamente debe ser auto-adaptable para entregar servicios de software que puedan satisfacer las necesidades del usuario. Hasta el momento, los comentarios explícitos en línea de los usuarios se han convertido en una de las principales fuentes de información para evaluar la satisfacción de los usuarios y descubrir nuevos requisitos de una determinada aplicación software. Sin embargo, la mayoría de estas revisiones en línea no están autenticadas y es posible que no siempre sean confiables. Con el fin de complementar esta retroalimentación explícita derivada de las reseñas de los usuarios, esta investigación propone un enfoque que utiliza los datos fisiológicos y contextuales del usuario para detectar emociones accionables. Estas emociones accionables son detectadas durante la interacción del usuario con las aplicaciones de software sensibles al contexto y pueden ser utilizadas como retroalimentación implícita para mejorar la adaptabilidad de las configuraciones del servicio software y la experiencia del usuario. La evaluación de este trabajo se basó en tres experimentos, con una población de 23 personas en total. Los resultados obtenidos respaldan la idea de que los datos emocionales expresados por los usuarios durante su interacción con aplicaciones basadas en servicios, pueden ser usado como retroalimentación implícita.</Abstract> <Access xmlns="http://purl.org/coar/access_right" > </Access> </Publication> -1
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Actionable emotion detection in context-aware systems
Nota importante:
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