Smart Home Technology for the Elderly: Adaptation to the User Needs and Acceptance Framework

• Autores: Ji Yeon Yu
• Directores de la Tesis: Angélica de Antonio Jiménez (dir. tes.) , Elena Villalba Mora (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Politécnica de Madrid ( España ) en 2022
• Idioma: inglés
• Tribunal Calificador de la Tesis: Miguel Angel Valero Duboy (presid.) , Jaime Ramírez (secret.) , Olga Laosa Zafra (voc.) , Vicente Traver Salcedo (voc.) , Rodrigo Pérez Rodríguez (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Software, Sistemas y Computación por la Universidad Politécnica de Madrid
• Calificación: Sobresaliente
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Archivo Digital UPM
• Resumen

  • El aumento de la población mayor tiene un impacto social y económico en nuestra sociedad. Además, con la crisis del COVID-19, los adultos mayores se están viendo obligados a quedarse en casa por más tiempo y su desconexión con los servicios de asistencia externa es cada vez mayor, por lo que la tecnología de hogar inteligente/eHeath está más importante entre esta población. Sin embargo, los adultos mayores pueden experimentar dificultades al interactuar con las tecnologías, lo que les impide beneficiarse de los avances tecnológicos y satisfacer sus necesidades sociales. Por lo tanto, para aplicar mejor estas tecnologías a la vida de los adultos mayores, es importante identificar las necesidades prácticas de tecnología de las personas mayores, y es necesario estudiar qué factores de aceptación se aplican. Muchos estudios han analizado los factores de aceptación para esta población en particular. Sin embargo, todavía no existe un marco consensuado para ser utilizado en el desarrollo posterior y la búsqueda para soluciones. Para presentar un Integrated Acceptance Framework (IAF) para la aceptación de eHealth por parte de los usuarios mayores, la investigación se lleva a cabo en dos fases. La primera fase tiene como objetivo analizar los estilos de vida residenciales (RBL) de los adultos mayores y segmentarlos para comparar y analizar las necesidades reales de las funciones del hogar inteligente para cada grupo. Para identificar el RBL de una persona, se diseñó un cuestionario que incluía preguntas sobre actividades en el hogar, eventos sociales, calidad de vida, etc. Esta investigación se realizó en dos países: Corea del Sur (2020), España (2021). En Corea del Sur, participaron 271 coreanos mayores y los cinco grupos con diferentes características se agruparon como resultado de la encuesta sobre RBL: 1) Cansado de las tareas del hogar; 2) Solo descansa; 3) Mala calidad de vida; 4) Activo en casa; 5) Alta calidad de vida y buena salud. En España, se analizaron un total de 102 respuestas válidas y surgieron cuatro clusters según la información proporcionada por los adultos mayores que participaron en la encuesta: 1) Alta calidad de vida y vida independiente; 2) Mala calidad de vida; 3) Vida centrada en lo social; 4) Pasatiempos creativos y personales en el hogar. Estos dos estudios muestran que la prioridad de las funciones necesarias para cada grupo resultó ser significativamente diferente. Es decir, en el caso de tener diferentes RBL, tenían diferentes prioridades y necesidades para las funciones del hogar inteligente. Sin embargo, todos los grupos mostraron un alto interés en las tecnologías relacionadas con el cuidado de la salud. Por lo tanto, pudimos especificar el alcance de IAF como tecnología de eHealth entre las tecnologías de hogares inteligentes. Este estudio demostró que el análisis con RBL proporciona datos prácticos para la investigación de hogares inteligentes. Este estudio presenta un método para analizar las necesidades de los usuarios de una tecnología a través de una segmentación por RBL. La segunda fase tiene como objetivo establecer un Integrated Acceptance Framework (IAF) de eHealth, que se considera el servicio más necesario entre las funciones del hogar inteligente para mayores. Como resultados, surgieron cinco dimensiones (personal, relacional usuario-tecnología, tecnológica, relacionada con el servicio, ambiental) con un total de 23 factores. Para analizar detalladamente el impacto de los factores del marco propuesto, se presentan los criterios para evaluar la evidencia de los estudios que han extraído factores. A través de este proceso, se ha presentado el impacto de cada factor en el IAF, además de la propuesta marco. En consecuencia, este estudio presenta un metanálisis del estado actual de la investigación, destacando las áreas en las que se necesitan medidas específicas para facilitar la aceptación de la e-Salud. Este estudio no solo construyó el marco IAF, sino que también desarrolló un cuestionario para cada uno de los 23 factores para situaciones previas y posteriores al uso, y lo aplicó a la encuesta posterior al uso de un proyecto europeo centrado en personas mayores frágiles, el proyecto POSITIVE. Para finalizar, se plantean una serie de trabajos futuros aplicando IAF. Además, se desarrollaron tres cuestionarios (RBL, Preferencia de funciones de hogar inteligente, IAF) a través del 3-paso estudio, y también se presentó un método para analizar las necesidades de tecnológicas para una población específica y un método de 4 pasos ejecutados para construir y analizar un marco de aceptación. Este estudio contribuye tanto al conocimiento como a la aplicación en el área de las Smart homes/eHealth para personas mayores.