O desenvolvimento de sistemas com eficácia, eficiência e satisfação dos usuários tem feito com que a usabilidade se torne uma característica importante na avaliação de qualidade de um produto de software. A análise da interação do usuário com o sistema é uma das formas de mensurar essa característica. Novas tecnologias permitem a criação de sistemas com foco na qualidade de interação do usuário, com grande parte do processamento ocorrendo no lado cliente, como as Aplicações Internet Ricas ou simplesmente RIAs, de Rich Internet Applications. No entanto, os dados de interação do usuário armazenados no servidor web são insuficientes para extrair conhecimento útil sobre a qualidade da interação. Este trabalho apresenta uma abordagem para avaliação automática de usabilidade através da aplicação de clustering e métricas na análise de log de RIAs. A abordagem proposta utiliza a Web Application Usage Tracking Tool, WAUTT, para capturar a interação do usuário e o algoritmo X-Means para realizar o agrupamento dos dados. O resultado da avaliação automática emprega métricas que fornecem informação quantitativa a respeito da usabilidade de sistemas web e que poderão ser utilizadas pelo avaliador para auxiliar na tomada de decisão. As informações obtidas com as métricas foram comparadas a um método de avaliação tradicional, a avaliação heurística, para corroborar os resultados obtidos pela abordagem proposta. O clustering foi uma técnica útil para reduzir o volume de dados e permitira ao avaliador concentrar os seus esforços em determinados grupos de usuários com comportamentos semelhantes. A aplicação de métricas aos clusters permitiu realizar uma avaliação de usabilidade quantitativa para auxiliar a tomada de decisão em relação a algumas das subcaracterísticas de usabilidade. A avaliação automática de usabilidade realizada tem potencial para auxiliar no desenvolvimento de sistemas web. / The development of systems with effectiveness, efficiency and user satisfaction has made that usability become an important feature in quality assessment of software products. The analysis of user interaction data with the system is one way to measure this feature. New technologies allow the creation of systems with focus on quality of user interaction and a large part of the processing occurs on the client side, as Rich Internet Applications, from RIAs for short. However, user interaction data stored on the webserver are insufficient to extract useful knowledge about the quality of interaction. This dissertation presents an approach for automatic usability evaluation by applying clustering and metrics in log analysis of RIAs. The proposed approach uses the Web Application Usage Tracking Tool, WAUTT, to capture user interaction and the X-means algorithm to perform clustering. The result of the automatic evaluation applies metrics that provide quantitative information about the usability of web systems and may be used to assist evaluators in making decisions. Information obtained from metrics were compared to a traditional evaluation method, heuristic evaluation, to corroborate the results obtained by the proposed approach. Clustering was a useful technique to reduce the volume of data and allowed the evaluator focus their efforts on certain groups of users with similar behaviors. The application of metrics enabled perform a quantitative usability evaluation to assist the decision making process about some usability subcharacteristics. The automatic usability evaluation conducted as the proposed approach has the potential to assist in developing web systems.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/3222 |
| Date | 22 May 2015 |
| Creators | Lisboa, Alana Regina Biagi Silva |
| Contributors | Pansanato, Luciano Tadeu Esteves, Pansanato, Luciano Tadeu Esteves, Freire, André Pimenta, Silva, Marco Aurélio Graciotto |
| Publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornelio Procopio, Programa de Pós-Graduação em Informática, UTFPR, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UTFPR, instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná, instacron:UTFPR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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