4.2. Predicción de usabilidad a partir del ritmo
cardiaco
La recolección de datos y su procesamiento permitió obtener, por cada interfaz, los datos del ritmo cardiaco de cada participante al usar dicha interfaz, así como la evaluación de usabilidad de la interfaz del mismo participante. Las tablas siguientes muestran la combinación de los datos.
Tabla 4.5: Conjunto de datos de VQI
Participante Media Desviación Max Min Escala
P1 65.0810074 1.28864191 75 70 D P2 84.7693926 1.40741004 88 83 A+ P3 60.7043108 0.84835626 61 59 B+ P4 64.682913 1.65269478 65 61 B P5 76.934157 4.08018477 77 70 A+ P6 70.6031716 0.06426228 73 71 C- P7 99.0397099 0.78921636 103 100 A+ P8 108.561813 2.6929754 115 106 A P9 90.4395007 5.55363821 93 83 C P10 102.467049 6.32419702 109 103 A+ P11 94.115993 1.61443771 99 95 A+ P12 98.7513188 2.95275626 95 92 B+ P13 71.9051913 1.50522061 79 70 C- P14 96.5537282 2.18501798 97 93 B- ¾
Capítulo 4. Resultados y discusión Tabla 4.6: Conjunto de datos de CLQI
Participante Media Desviación Max Min Escala
P1 64.6087529 2.73555911 67 62 C P2 70.2523544 3.55911734 63 57 D P3 85.728466 3.3846284 88 79 C- P4 83.6394984 4.14062658 90 80 C P5 81.9286016 7.48952748 71 89 A- P6 72.7956743 1.68195451 69 77 D P7 91.3090278 6.4901295 98 80 C P8 103.946025 1.27999057 109 99 A+ P9 88.8995306 6.4750755 80 97 C P10 95.4059415 1.11788632 93 97 A+ P11 94.7801907 2.30045895 92 96 B P12 97.6205428 1.05181583 101 97 A- P13 72.4346236 0.9774478 76 70 A P14 95.8741231 3.56400967 102 96 C
Cada conjunto de datos fue utilizado como entrada en el árbol de decisión. Para ello se consideró como atributo clase al resultado de la evaluación de usabilidad.
La Figura 4.5 describe los elementos de cada nodo del árbol resultante.
4.2. Predicción de usabilidad a partir del ritmo cardiaco
El atributo dentro del recuadro verde corresponde a una restricción basada en términos de una variable, el recuadro de color rojo corresponde al valor de la ganancia de información, la variable samples corresponde al numero de muestras que cumplen con la restricción para ese nodo y value en el recuadro azul corresponde a la variable categórica proveniente de la calicación de usabilidad.
Por el ejemplo, donde se observa value = [1,5,1,2,1,2,2], el primer valor indica
que 1 participante calicó al sistema con la letra A+, el segundo corresponde a 5 participantes que calicaron el sistema con A, el tercer valor corresponde a 1 participante que calicó al sistema con la letra B+ y así sucesivamente. La primera ejecución del árbol utilizando como la variable objetivo a la calicación de usabilidad en VQI (U-VQI), mientras que en la segunda prueba se realizó cambiando la variable objetivo a la calicación de usabilidad en CLQI (U-CLQI).
Estas pruebas se realizaron utilizando el 100 % del conjunto de datos. Por cada atributo del conjunto de datos VQI Y CLQI, el algoritmo CART divide el conjunto de muestras en subconjuntos enriquecidos de una clase u otra. Su criterio se basa en medidas de la ganancia de información. En resumen por cada atributo que el algoritmo elija como el parámetro de mayor ganancia y se elige como parámetro de decisión y se divide en dos partes sucesivamente como se ve en la Figura 4.6 y en la Figura 4.8.
El árbol de decisión para el primer caso es el que se muestra en la Figura 4.6 y el conjunto de reglas se muestra en la Figura 4.7.
Capítulo 4. Resultados y discusión
Figura 4.6: Árbol de decisión para VQI
Figura 4.7: Reglas para árbol de decisión en VQI
El árbol de decisión para el segundo caso es el que se muestra en la Figura 4.8 y el conjunto de reglas se muestra en la Figura 4.9.
4.2. Predicción de usabilidad a partir del ritmo cardiaco
Figura 4.8: Árbol de decisión para CLQI
Capítulo 4. Resultados y discusión Para saber la precisión que estaba proporcionando el modelo en la clasicación, se utilizaron las funciones Score y StratiedKFold, que están disponibles en Pedregosa et al. (2011). Se puede apreciar en la Figura 4.10 la precisión de clasicación adquirida del conjunto de datos VQI fue de 88.88 % y de igual forma en la Figura 4.11, se observa que la precision para CLQI fue de 91.66 %. Por otro lado, el iterador StratiedKFold es una versión mejorada de la validación cruzada, ya que cada pliegue va a estar estraticado para mantener las proporciones entre las clases del conjunto de datos original, lo que suele dar mejores estimaciones del sesgo y la varianza del modelo. El porcentaje para VQI fue 86.7 % de igual forma se puede ver en la Figura 4.10 y el porcentaje para CLQI fue de 90.7 % y se puede observar en la Figura 4.11.
Figura 4.10: Porcentaje de precisión VQI
Figura 4.11: Porcentaje de precisión CLQI
4.3. Resumen
En este capítulo se presentaron los resultados del estudio exploratorio con el objetivo de vericar si es posible utilizar el HR (con un sensor poco invasivo instalado en un SmartWatch) como un elemento objetivo en las pruebas de usabilidad. Primero, se caracterizaron los datos provenientes de la medición del ritmo cardíaco durante la utilización de cada una de las dos interfaces que se prepararon para el estudio. Posteriormente, se presentaron los datos de usabilidad obtenidos por medio del cuestionario SUS para cada interfaz y por cada participante. Los datos anteriores fueron combinados, para cada interfaz, caracterizando el ritmo cardíaco del participante y el resultado de su evaluación de usabilidad forman un solo ejemplar. Estos datos fueron la entrada de un algoritmo de generación de árboles de decisión.
Capítulo 5
Conclusiones y Trabajo Futuro
5.1. Conclusiones
Como se ha visto, no existe un estándar"para la medición siológica y las pruebas de usabilidad. En cambio, se encontró que el ritmo cardiaco, puede ser útil, según el contexto de estudio.
En este trabajo se realizó un experimento exploratorio, un protocolo y un conjunto de variables para buscar obtener una calicación de usabilidad basado en el ritmo cardíaco de los participantes. Primeramente se creó una aplicación en un smartwatch para recuperar los datos del ritmo cardíaco y obtener datos cuantitativos para categorizar al ritmo cardíaco, para ello se recopilaron y se denieron un conjunto devariables (media, desviación estándar, mínimo, máximo). Se realizó un experimento para la recuperación de los datos cuantitativos de ritmo cardíaco y se obtuvo una calicación de usabilidad. Se relacionó el puntaje SUS con una escala categórica de usabilidad proveniente de los estudios de Sauro y Lewis (2016), después de haber obtenido el conjunto de datos e ingresarlos como entrada al árbol de decisión tipo CART, después de la validación del árbol se obtuvo el porcentaje de precisión de clasicación para VQI de 86.7 % y el porcentaje para CLQI de 90.7 %.
Este proyecto presenta un primer acercamiento en la búsqueda de la clasicación entre los datos siológicos y una calicación tradicional de evaluación de usabilidad. Sin embargo, los investigadores de usabilidad deben ser conscientes de que, las respuestas siológicas siempre deben interpretarse en relación con el contexto en el que se
Capítulo 5. Conclusiones y Trabajo Futuro