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http://hdl.handle.net/20.500.12390/1737


Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorCondori Fernandez, Nellyes_PE
dc.contributor.authorSuni Lopez, Francies_PE
dc.date.accessioned2020-02-19T22:09:18Z-
dc.date.available2020-02-19T22:09:18Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12390/1737-
dc.descriptionFinally, I would like to thank in a special way to the National Council for Science, Technology and Technological Innovation (CONCYTEC-PERU) and to the National Fund for Scientific Development, Technological and Technological Innovation (FONDECYTCIENCIACTIVA), which through the Management Agreement 234-2015-FONDECYT have allowed the grant and financing of my studies in the Master Program in Computer Science at Universidad Cat´olica San Pablo (UCSP).en
dc.description.abstractGarantizar la calidad de la experiencia del usuario es muy importante para aumentar la probabilidad de aceptación de las aplicaciones de software, las cuales pueden verse afectadas por varios factores contextuales que pueden cambiar continuamente con el tiempo (estado emocional del usuario). Debido a estos cambios en el contexto, el software continuamente debe ser auto-adaptable para entregar servicios de software que puedan satisfacer las necesidades del usuario. Hasta el momento, los comentarios explícitos en línea de los usuarios se han convertido en una de las principales fuentes de información para evaluar la satisfacción de los usuarios y descubrir nuevos requisitos de una determinada aplicación software. Sin embargo, la mayoría de estas revisiones en línea no están autenticadas y es posible que no siempre sean confiables. Con el fin de complementar esta retroalimentación explícita derivada de las reseñas de los usuarios, esta investigación propone un enfoque que utiliza los datos fisiológicos y contextuales del usuario para detectar emociones accionables. Estas emociones accionables son detectadas durante la interacción del usuario con las aplicaciones de software sensibles al contexto y pueden ser utilizadas como retroalimentación implícita para mejorar la adaptabilidad de las configuraciones del servicio software y la experiencia del usuario. La evaluación de este trabajo se basó en tres experimentos, con una población de 23 personas en total. Los resultados obtenidos respaldan la idea de que los datos emocionales expresados por los usuarios durante su interacción con aplicaciones basadas en servicios, pueden ser usado como retroalimentación implícita.es
dc.description.sponsorshipConsejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovaciónes_PE
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Católica San Pabloes_PE
dc.relation.urihttp://repositorio.ucsp.edu.pe/handle/UCSP/15960-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es
dc.subjectRetroalimentación implícita del usuarioes_PE
dc.subjectEmoción accionablees_PE
dc.subjectDesencadenante emocionales_PE
dc.subjectEstrés fisiológicoes_PE
dc.subjectContexto del usuarioes_PE
dc.titleActionable emotion detection in context-aware systemses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01-
dc.relation.isFundedByCONV-000234-2015-FONDECYT-DE - PROMOCION 1es
item.languageiso639-1es-
item.grantfulltextnone-
item.fulltextNo texto completo-
Colección:2.2 Estudios de licenciatura y maestría
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