Made available in DSpace on 2019-03-30T00:02:13Z (GMT). No. of bitstreams: 0
Previous issue date: 2017-12-21 / In recent years, the Human-Computer Interaction (HCI) community has shown increased interest on the confluence of emotional factors in UX with systems, aiming to understand user¿s emotion during the experience with a product. New sensor technologies allow us to collect physiological measures of users, and consequently collect data that allow the analysis of emotion. However, it is still a challenge for HCI researchers to understand user¿s emotions. Some psychophysiological measures (EEG, GSR/EDA and HR) have already been correlated with both valence and arousal (dimensions of emotion), but there is no consensus which psychophysiological measure better represents the emotion¿s dimensions. This research work investigated the use of psychophysiological measures in HCI experiments, and aimed to answer some related questions, such as "Can psychophysiological measures represent user¿s dimensions of emotion during an experience?". The results using Pearson¿s r showed important correlations, and gave us statistical evidence to elaborate an approach (called ETUXE) to support UX researchers in the use of psychophysiological measures in HCI experiments, as a complement of traditional methods of evaluation. We found correlations between psychophysiological measures and the dimensions of emotion, but not for all types of experience, and between psychophysiological measures and user¿s errors. This scenario shows an opportunity for UX evaluation methods, once a future work considers the use of psychophysiological measures. / Nos últimos anos, a comunidade de Interação Homem-Computador (IHC) mostrou maior interesse na confluência de fatores emocionais na UX com sistemas, visando compreender a emoção do usuário durante a experiência com um produto. Novas tecnologias de sensores viabilizam coletar medidas fisiológicas dos usuários e, consequentemente, dados úteis à análise da emoção. No entanto, ainda é um desafio para os pesquisadores de IHC entender as emoções dos usuários. Algumas medidas psicofisiológicas (EEG, GSR / EDA e HR) já foram correlacionadas com valência e excitação (dimensões da emoção), mas não há consenso sobre qual medida psicofisiológica representa melhor as dimensões da emoção. Este trabalho de pesquisa investigou o uso de medidas psicofisiológicas em experimentos de IHC e teve como objetivo responder a algumas questões relacionadas, como "As medidas psicofisiológicas podem representar as dimensões da emoção do usuário durante uma experiência?". Os resultados usando r de Pearson mostraram correlações importantes e nos forneceram evidências estatísticas para elaborar uma abordagem (chamada ETUXE) para apoiar pesquisadores da UX no uso de medidas psicofisiológicas em experimentos de IHC, como um complemento aos métodos tradicionais de avaliação. Encontramos correlações entre as medidas psicofisiológicas e as dimensões da emoção, mas não para todos os tipos de experiência, e entre as medidas psicofisiológicas e os erros dos usuários. Este cenário apresenta oportunidades para métodos de avaliação de UX, uma vez que um trabalho futuro considera o uso de medidas psicofisiológicas.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace.unifor.br:tede/104384 |
| Date | 21 December 2017 |
| Creators | Maia, Camila Loiola Brito |
| Contributors | Furtado, Maria Elizabeth Sucupira, Furtado, Maria Elizabeth Sucupira, Escalante, Rodrigo Dornfeld, Andrade, Rossana Maria de Castro, Oliveira, Francisco Carlos de Mattos Brito, Neris, Vânia Paula de Almeida |
| Publisher | Universidade de Fortaleza, Doutorado Em Informática Aplicada, UNIFOR, Brasil, Centro de Ciências Tecnológicas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR, instname:Universidade de Fortaleza, instacron:UNIFOR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 1028774923510350190, 500, 500, -7645770940771915222 |
Page generated in 0.0021 seconds