Resumen de Integración de técnicas de descubrimiento de conocimiento en base de datos dentro de modelos de proceso de la ingeniería de la usabilidad
Paula González María
La usabilidad es una calidad del software definida por normas ISO y relacionada con la facilidad de uso y aprendizaje de interfaces. La Ingeniería de la Usabilidad proporciona modelos de proceso de desarrollo de software donde la usabilidad es la principal meta a alcanzar. Todos estos modelos de proceso incluyen una Etapa de Evaluación en donde se efectúa, entre otras cosas, una evaluación cualitativa de la usabilidad a través de una metodología denominada QUT (Qualitative Usability Testing). La metodología QUT incluye una serie de métodos para recolectar datos referentes a la usabilidad que luego deben ser analizados para decidir su relevancia. Este proceso de análisis incorpora técnicas de evaluación basadas en la interpretación de sentencias expresadas por usuarios y expertos en lenguaje natural, con un consecuente aumento del riesgo asociado al sesgo del equipo evaluador que interpreta esas sentencias. Es por ello que la Ingeniería de la Usabilidad plantea como desafío incluir mecanismos dentro de QUT que ayuden a mejorar este problema. Además, la metodología QUT existente está planteada para la evaluación de un sistema en particular, tornándose muy compleja cuando se desea evaluar la usabilidad de un grupo de sistemas pertenecientes a un mismo contexto de uso a fin de obtener un diagnóstico cualitativo de la usabilidad de ese contexto.
Esta Tesis aporta soluciones a las dos problemáticas del párrafo anterior. Primeramente se presenta a la metodología QUTKDD, la cual extiende la metodología QUT existente a través de la incorporación de técnicas de Descubrimiento de Conocimiento en Base de Datos (KDD por Knowledge Discovery in Databases) para justificar los problemas de usabilidad hallados. El KDD es una disciplina proveniente de la Inteligencia Artificial relacionada con la extracción no trivial de patrones nuevos, potencialmente útiles y previamente desconocidos de grandes bases de datos. Partiendo de datos aportados por usuarios
