Evaluación efectiva de usabilidad mediante técnicas de análisis y extracción de conocimiento

Resumen

Este trabajo propone la aplicación de técnicas para automatizar evaluaciones de usabilidad basadas en el protocolo Thinking Aloud en con el objetivo de superar las limitaciones inherentes a los enfoques manuales tradicionales. Para ello, se realiza una revisión sistemática de la literatura que permitirá identificar avances recientes y vacíos existentes en la aplicación de técnicas automatizadas. El análisis considera tecnologías emergentes como el reconocimiento automático de voz, el procesamiento de lenguaje natural y el análisis multimodal de audio y video, evaluando su potencial para capturar y procesar datos de interacción de manera eficiente y objetiva. Asimismo, se examinan los retos asociados a la integración de estas tecnologías, incluyendo aspectos relacionados con la fiabilidad, la reducción de sesgos y la escalabilidad del proceso. A partir de los hallazgos, se propone el diseño de una herramienta de soporte orientada a la combinación de métodos de aprendizaje y análisis multimodal para optimizar la detección de emociones y la extracción de conocimiento en tiempo real. Esta aproximación busca mejorar la calidad y la eficiencia de las evaluaciones de usabilidad, ofreciendo un marco metodológico que contribuya a la evolución hacia procesos más automatizados y menos dependientes de la intervención humana para aumentar la objetividad.

Abstract

This study proposes the automation of the Thinking Aloud protocol in usability evaluations, aiming to overcome the limitations of traditional manual approaches. To achieve this, a systematic literature review is conducted to identify recent advances and existing gaps in the application of automated techniques. The analysis examines emerging technologies such as automatic speech recognition, natural language processing, and multimodal audio-video analysis, assessing their potential to capture and process interaction data efficiently and objectively. Furthermore, the review addresses challenges related to the integration of these tools into testing environments, including issues of reliability, bias reduction, and process scalability. Based on these findings, the design of a supporting tool is presented, focusing on the combination of learning methods and multimodal analysis to enhance real-time emotion detection and knowledge extraction. This approach seeks to improve the quality and efficiency of usability evaluations by providing a methodological framework that supports the transition toward more automated processes, reducing human intervention and increasing objectivity.