MÉTRICAS DE EVALUACIÓN PARA CHATBOTS, ORIENTADAS A OPTIMIZAR LA EXPERIENCIA DE SU USO EN LAS REDES SOCIALES

Descripción del Articulo

Objetivo. Evaluar mediante métricas de usabilidad a los chatbots para optimizar la experiencia de su uso en las redessociales. Materiales y métodos. Investigación explicativa, de diseño cuasiexperimental y longitudinal, en donde contamoscon diferencia de grupos atribuyendo causalidad, empleando los...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Jimenez Flores, Oscar Juan, Jimenez Flores, Juan Carlos, Gutiérrez Rojas, Yoselin Vanessa, Jimenez Flores, Víctor Juan
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2018
Institución:Universidad José Carlos Mariátegui
Repositorio:Revista ciencia y tecnología para el desarrollo UJCM
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:ojs.revistas.ujcm.edu.pe:article/134
Enlace del recurso:https://revistas.ujcm.edu.pe/index.php/rctd/article/view/134
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Chatbot
Inteligencia artificial
Métricas de evaluación
Redes sociales
Internet
Descripción
Sumario:Objetivo. Evaluar mediante métricas de usabilidad a los chatbots para optimizar la experiencia de su uso en las redessociales. Materiales y métodos. Investigación explicativa, de diseño cuasiexperimental y longitudinal, en donde contamoscon diferencia de grupos atribuyendo causalidad, empleando los diseños adecuados como cuasiexperimental y longitudinal,para incluir diseños que repitan medidas de la variable de respuesta y realicemos una comparación dinámica. Población,está conformada por chatbots en etapa de pruebas de desarrollo, pruebas de calidad y producción (uso para el clientefinal), siendo en total quince chatbots diseñados para diferentes empresas en diversos rubros empresariales. Instrumentos,empleamos métricas de usabilidad para evaluar los chatbots por sus categorías y dimensiones con respectivos indicadores,para sintetizarlos con una técnica compuesta, basada en la analítica denominada «proceso de análisis jerárquico» (AHP).Resultados y conclusiones. Aplicando las métricas obtenemos resultados en un pretest y postest, en donde la accesibilidad seincrementa en 23,6%; el desempeño en 7,9%; la influencia en 6,2% y, finalmente, la personalidad en 2,1%. Como conclusióngeneral obtenemos mejoras para realizar optimizaciones basadas en las métricas de usabilidad propuestas.
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