Las acciones promocionales de las diversas plataformas online logran que el usuario considere realizar una compra no esperada. Sin embargo, en algunas ocasiones sienten temor con respecto al método de pago. Por ello, la mayoría de las empresas tienen certificado de protección de datos para que el usuario confíe en el sitio web y realice el proceso de compra. Estudios anteriores mencionan que las compras generan beneficios de placer a los consumidores online, lo cual hace referencia al valor hedónico. Dichos consumidores son captados por promociones online que incluyen obsequios, puesto que activan los deseos hedónicos. Además, existen usuarios que realizan actividades de compras orientadas a objetivos utilitarios. Dichos consumidores perciben un mayor nivel de riesgo en compras en línea. Por otro lado, existen barreras en las acciones promocionales, ya que algunos usuarios online no están dispuestos a comprar en línea debido a problemas relacionados con la privacidad de sus datos. A partir de ello, se puede interpretar que el comercio electrónico se puede concretar si los consumidores están satisfechos y se sienten seguros en el canal online. La investigación está enfocada en los usuarios que compran promociones de la categoría electrodomésticos en las páginas de ecommerce de los supermercados y tiendas por departamento de Lima metropolitana. El estudio es de tipo cuantitativo basado en una muestra de 400 participantes, los cuales mediante una encuesta se les evaluará su experiencia online. / The promotional actions of the various online platforms make the user consider making an unexpected purchase. However, sometimes they are fearful about the payment method. For this reason, most companies have a data protection certificate so that the user trusts the website and performs the purchase process. Previous studies mention that shopping generates pleasure benefits for online consumers, which refers to hedonic value. These consumers are captured by online promotions that include gifts, since they activate hedonic desires. In addition, there are users who carry out purchasing activities oriented to utilitarian objectives. These consumers perceive a higher level of risk in online purchases. On the other hand, there are barriers in promotional actions, as some online users are not willing to buy online due to problems related to the privacy of their data. From this, it can be interpreted that electronic commerce can be achieved if consumers are satisfied and feel safe in the online channel. The research is focused on users who buy promotions in the household appliances category on the ecommerce pages of supermarkets and department stores in metropolitan Lima. The study is quantitative based on a sample of 400 participants, who through a survey will evaluate their online experience. / Trabajo de investigación

Con el incremento de las compras por internet, la categoría de ropa deportiva ha decidido utilizar este canal para mantener la relación consumidor-marca. Debido a ello, las marcas de esta categoría necesitan saber cuáles son las variables que deben considerar al momento de desarrollar estrategias que les permitan preservar dicha relación. El objetivo del presente estudio es examinar la relación entre el e-loyalty, e-trust, e-satisfaction y website quality en la intención de compra del consumidor peruano en la moda deportiva. Las marcas de esta categoría deben comprender las expectativas de los clientes respecto a las compras en línea para atraer nuevos clientes y retener a sus clientes existentes. / With the increase in online purchases, the sportswear category has decided to use this channel to maintain the consumer-brand relationship. In consequence, brands in this category need to know which variables they should consider when developing strategies that allow them to preserve this relationship. The objective of this study is to examine the relationship between e-loyalty, e-trust, e-satisfaction and website quality in the purchase intention of the Peruvian consumer in the sportswear category. Brands in this category must understand customer expectations regarding online shopping to attract new customers and retain existing customers. / Trabajo de investigación

[EN] This thesis work contributes to the field of the {Automatic Speech Recognition} (ASR). And particularly to the {Interactive Speech Transcription} and {Confidence Measures} (CM) for ASR. The main goals of this thesis work can be summarised as follows: 1. To design IST methods and tools to tackle the problem of improving automatically generated transcripts. 2. To assess the designed IST methods and tools on real-life tasks of transcription in large educational repositories of video lectures. 3. To improve the reliability of the IST by improving the underlying (CM). Abstracts: The {Automatic Speech Recognition} (ASR) is a crucial task in a broad range of important applications which could not accomplished by means of manual transcription. The ASR can provide cost-effective transcripts in scenarios of increasing social impact such as the {Massive Open Online Courses} (MOOC), for which the availability of accurate enough is crucial even if they are not flawless. The transcripts enable search-ability, summarisation, recommendation, translation; they make the contents accessible to non-native speakers and users with impairments, etc. The usefulness is such that students improve their academic performance when learning from subtitled video lectures even when transcript is not perfect. Unfortunately, the current ASR technology is still far from the necessary accuracy. The imperfect transcripts resulting from ASR can be manually supervised and corrected, but the effort can be even higher than manual transcription. For the purpose of alleviating this issue, a novel {Interactive Transcription of Speech} (IST) system is presented in this thesis. This IST succeeded in reducing the effort if a small quantity of errors can be allowed; and also in improving the underlying ASR models in a cost-effective way. In other to adequate the proposed framework into real-life MOOCs, another intelligent interaction methods involving limited user effort were investigated. And also, it was introduced a new method which benefit from the user interactions to improve automatically the unsupervised parts ({Constrained Search} for ASR). The conducted research was deployed into a web-based IST platform with which it was possible to produce a massive number of semi-supervised lectures from two different well-known repositories, videoLectures.net and poliMedia. Finally, the performance of the IST and ASR systems can be easily increased by improving the computation of the {Confidence Measure} (CM) of transcribed words. As so, two contributions were developed: a new particular {Logistic Regresion} (LR) model; and the speaker adaption of the CM for cases in which it is possible, such with MOOCs. / [ES] Este trabajo contribuye en el campo del {reconocimiento automático del habla} (RAH). Y en especial, en el de la {transcripción interactiva del habla} (TIH) y el de las {medidas de confianza} (MC) para RAH. Los objetivos principales son los siguientes: 1. Diseño de métodos y herramientas TIH para mejorar las transcripciones automáticas. 2. Evaluar los métodos y herramientas TIH empleando tareas de transcripción realistas extraídas de grandes repositorios de vídeos educacionales. 3. Mejorar la fiabilidad del TIH mediante la mejora de las MC. Resumen: El {reconocimiento automático del habla} (RAH) es una tarea crucial en una amplia gama de aplicaciones importantes que no podrían realizarse mediante transcripción manual. El RAH puede proporcionar transcripciones rentables en escenarios de creciente impacto social como el de los {cursos abiertos en linea masivos} (MOOC), para el que la disponibilidad de transcripciones es crucial, incluso cuando no son completamente perfectas. Las transcripciones permiten la automatización de procesos como buscar, resumir, recomendar, traducir; hacen que los contenidos sean más accesibles para hablantes no nativos y usuarios con discapacidades, etc. Incluso se ha comprobado que mejora el rendimiento de los estudiantes que aprenden de videos con subtítulos incluso cuando estos no son completamente perfectos. Desafortunadamente, la tecnología RAH actual aún está lejos de la precisión necesaria. Las transcripciones imperfectas resultantes del RAH pueden ser supervisadas y corregidas manualmente, pero el esfuerzo puede ser incluso superior al de la transcripción manual. Con el fin de aliviar este problema, esta tesis presenta un novedoso sistema de {transcripción interactiva del habla} (TIH). Este método TIH consigue reducir el esfuerzo de semi-supervisión siempre que sea aceptable una pequeña cantidad de errores; además mejora a la par los modelos RAH subyacentes. Con objeto de transportar el marco propuesto para MOOCs, también se investigaron otros métodos de interacción inteligentes que involucran esfuerzo limitado por parte del usuario. Además, se introdujo un nuevo método que aprovecha las interacciones para mejorar aún más las partes no supervisadas (ASR con {búsqueda restringida}). La investigación en TIH llevada a cabo se desplegó en una plataforma web con el que fue posible producir un número masivo de transcripciones de videos de dos conocidos repositorios, videoLectures.net y poliMedia. Por último, el rendimiento de la TIH y los sistemas de RAH se puede aumentar directamente mediante la mejora de la estimación de la {medida de confianza} (MC) de las palabras transcritas. Por este motivo se desarrollaron dos contribuciones: un nuevo modelo discriminativo {logístico} (LR); y la adaptación al locutor de la MC para los casos en que es posible, como por ejemplo en MOOCs. / [CA] Aquest treball hi contribueix al camp del {reconeixment automàtic de la parla} (RAP). I en especial, al de la {transcripció interactiva de la parla} i el de {mesures de confiança} (MC) per a RAP. Els objectius principals són els següents: 1. Dissenyar mètodes i eines per a TIP per tal de millorar les transcripcions automàtiques. 2. Avaluar els mètodes i eines TIP per a tasques de transcripció realistes extretes de grans repositoris de vídeos educacionals. 3. Millorar la fiabilitat del TIP, mitjançant la millora de les MC. Resum: El {reconeixment automàtic de la parla} (RAP) és una tasca crucial per una àmplia gamma d'aplicacions importants que no es poden dur a terme per mitjà de la transcripció manual. El RAP pot proporcionar transcripcions en escenaris de creixent impacte social com els {cursos online oberts massius} (MOOC). Les transcripcions permeten automatitzar tasques com ara cercar, resumir, recomanar, traduir; a més a més, fa accessibles els continguts als parlants no nadius i els usuaris amb discapacitat, etc. Fins i tot, pot millorar el rendiment acadèmic de estudiants que aprenen de xerrades amb subtítols, encara que aquests subtítols no siguen perfectes. Malauradament, la tecnologia RAP actual encara està lluny de la precisió necessària. Les transcripcions imperfectes resultants de RAP poden ser supervisades i corregides manualment, però aquest l'esforç pot acabar sent superior a la transcripció manual. Per tal de resoldre aquest problema, en aquest treball es presenta un sistema nou per a {transcripció interactiva de la parla} (TIP). Aquest sistema TIP va ser reeixit en la reducció de l'esforç per quan es pot permetre una certa quantitat d'errors; així com també en en la millora dels models RAP subjacents. Per tal d'adequar el marc proposat per a MOOCs, també es van investigar altres mètodes d'interacció intel·ligents amb esforç d''usuari limitat. A més a més, es va introduir un nou mètode que aprofita les interaccions per tal de millorar encara més les parts no supervisades (RAP amb {cerca restringida}). La investigació en TIP duta a terme es va desplegar en una plataforma web amb la qual va ser possible produir un nombre massiu de transcripcions semi-supervisades de xerrades de repositoris ben coneguts, videoLectures.net i poliMedia. Finalment, el rendiment de la TIP i els sistemes de RAP es pot augmentar directament mitjançant la millora de l'estimació de la {Confiança Mesura} (MC) de les paraules transcrites. Per tant, es van desenvolupar dues contribucions: un nou model discriminatiu logístic (LR); i l'adaptació al locutor de la MC per casos en que és possible, per exemple amb MOOCs. / Sánchez Cortina, I. (2016). Confidence Measures for Automatic and Interactive Speech Recognition [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/61473