Towards Designing and Generating User Interfaces by Using Expert Knowledge

[ES] La investigación reportada en la presente tesis doctoral se lleva a cabo a través de la metodología de la ciencia del diseño que se centra en la creación y evaluación de artefactos. En esta tesis, el principal artefacto es el novedoso enfoque para diseñar y generar interfaces de usuario utilizando el conocimiento experto. Con el fin de permitir el uso del conocimiento experto, el enfoque propuesto se basa en la reutilización de patrones de diseño que incorporan el conocimiento experto del diseño de la interfaz y proporcionan soluciones reutilizables a diversos problemas de diseño. El objetivo principal de dicho enfoque es abordar el uso de patrones de diseño a fin de garantizar que los conocimientos especializados se integren en el diseño y la generación de interfaces de usuario para aplicaciones móviles y web. Las contribuciones específicas de esta tesis se resumen a continuación: Una primera contribución consiste en el marco AUIDP que se define para apoyar el diseño y la generación de interfaces adaptativas para aplicaciones web y móviles utilizando patrones de diseño HCI. El marco propuesto abarca tanto la etapa de diseño como la de ejecución de dichas interfaces. En el momento del diseño, los modelos de patrones de diseño junto con la interfaz de usuario y el perfil de usuario se definen siguiendo una metodología de desarrollo específica. En tiempo de ejecución, los modelos creados se utilizan para permitir la selección de patrones de diseño de HCI y para permitir la generación de interfaces de usuario a partir de las soluciones de diseño proporcionadas por los patrones de diseño relevantes. La segunda contribución es un método de especificación para establecer un modelo de ontología que convierte la representación tradicional basada en texto en la representación formal del patrón de diseño de HCI. Este método adopta la metodología Neon para lograr la transición de las representaciones informales a las formales. El modelo de ontología creado se llama MIDEP, que es una ontología modular que captura el conocimiento sobre los patrones de diseño, así como la interfaz de usuario y el perfil del usuario. La tercera contribución es el IDEPAR, que es el primer sistema dentro del marco global del AUIDP. Este sistema tiene como objetivo recomendar automáticamente los patrones de diseño más relevantes para un problema de diseño dado. Se basa en un enfoque híbrido que utiliza una combinación mixta de técnicas de recomendación basadas en texto y ontología para producir recomendaciones de patrones de diseño que proporcionan soluciones de diseño apropiadas. La cuarta contribución es un sistema generador de interfaz llamado ICGDEP, que se propone para generar automáticamente el código fuente de la interfaz de usuario para aplicaciones web y móviles. El ICGDEP es el segundo sistema dentro del marco global de AUIDP y se basa en el uso de patrones de diseño de HCI que son recomendados por el sistema IDEPAR. Su objetivo principal es generar automáticamente el código fuente de la interfaz de usuario a partir de las soluciones de diseño proporcionadas por los patrones de diseño. Para lograr esto, el sistema ICGDEP utiliza un método que permite la generación de código fuente de interfaz de usuario para la aplicación de destino. Las contribuciones aportadas en la presente tesis han sido validadas a través de diferentes perspectivas. En primer lugar, la evaluación de la ontología MIDEP desarrollada se realiza utilizando preguntas de competencia, enfoques de evaluación basados en la tecnología y basados en aplicaciones. En segundo lugar, la evaluación del sistema IDEPAR se establece mediante un patrón producido por expertos y un estudio de evaluación centrado en el usuario. Luego, el sistema ICGDEP es evaluado en términos de ser utilizado efectivamente por los desarrolladores, considerando el factor de productividad. Por último, la evaluación del marco mundial de AUIDP se lleva a cabo mediante estudios de casos y estudios de usabilidad.[CA] La investigació reportada en aquesta tesi doctoral es duu a terme a través de la metodologia de la ciència del disseny que se centra en la creació i avaluació d'artefactes. En aquesta tesi, el principal artefacte és el nou enfocament per dissenyar i generar interfícies d'usuari utilitzant el coneixement expert. Per tal de permetre l'ús del coneixement expert, l'enfocament proposat es basa en la reutilització de patrons de disseny que incorporen el coneixement expert del disseny de la interfície i proporcionen solucions reutilitzables a diversos problemes de disseny. L'objectiu principal d'aquest enfocament és abordar l'ús de patrons de disseny per tal de garantir que els coneixements especialitzats s'integrin en el disseny i la generació d'interfícies d'usuari per a aplicacions mòbils i web. Les contribucions específiques d'aquesta tesi es resumeixen a continuació: Una primera contribució consisteix en el marc AUIDP que es defineix per donar suport al disseny i generació d'interfícies adaptatives per a aplicacions web i mòbils utilitzant patrons de disseny HCI. El marc proposat inclou tant l'etapa de disseny com la d'execució de les interfícies esmentades. En el moment del disseny, els models de patrons de disseny juntament amb la interfície d'usuari i el perfil d'usuari es defineixen seguint una metodologia de desenvolupament específica. En temps d'execució, els models creats s'utilitzen per permetre la selecció de patrons de disseny de HCI i per permetre la generació de interfícies d'usuari a partir de les solucions de disseny proporcionades pels patrons de disseny rellevants. La segona contribució és un mètode d'especificació per establir un model d'ontologia que converteix la representació tradicional basada en text en la representació formal del patró de disseny de HCI. Aquest mètode adopta la metodologia Neon per aconseguir la transició de les representacions informals a les formals. El model d'ontologia creat s'anomena MIDEP, una ontologia modular que captura el coneixement sobre els patrons de disseny, així com la interfície d'usuari i el perfil de l'usuari. La tercera contribució és l'IDEPAR, que és el primer sistema dins del marc global de l'AUIDP. Aquest sistema té com a objectiu recomanar automàticament els patrons de disseny més rellevants per a un problema de disseny donat. Es basa en un enfocament híbrid que utilitza una combinació mixta de tècniques de recomanació basades en text i ontologia per produir recomanacions de patrons de disseny que proporcionen solucions de disseny apropiades. La quarta contribució és un sistema generador d'interfície anomenat ICGDEP, que es proposa per generar automàticament el codi font de la interfície d'usuari per a aplicacions web i mòbils. L'ICGDEP és el segon sistema dins del marc global d'AUIDP i es basa en l'ús de patrons de disseny de HCI que són recomanats pel sistema IDEPAR. El seu objectiu principal és generar automàticament el codi font de la interfície d'usuari a partir de les solucions de disseny proporcionades pels patrons de disseny. Per aconseguir-ho, el sistema ICGDEP utilitza un mètode que permet generar codi font d'interfície d'usuari per a l'aplicació de destinació. Les contribucions aportades a la present tesi han estat validades a través de diferents perspectives. En primer lloc, l'avaluació de l'ontologia MIDEP desenvolupada es fa utilitzant preguntes de competència, enfocaments d'avaluació basats en la tecnologia i basats en aplicacions. En segon lloc, l'avaluació del sistema IDEPAR s'estableix mitjançant un patró produït per experts i un estudi d'avaluació centrat en l'usuari. Després, el sistema ICGDEP és avaluat en termes de ser utilitzat efectivament pels desenvolupadors, considerant el factor de productivitat. Finalment, l'avaluació del marc mundial d'AUIDP es fa mitjançant estudis de casos i estudis d'usabilitat.[EN] The research reported in the present PhD dissertation is conducted through the design science methodology that focuses on creating and evaluating artifacts. In the current thesis, the main artifact is the novel approach to design and generate user interfaces using expert knowledge. In order to enable the use of expert knowledge, the present approach is devoted to reuse design patterns that incorporate expert knowledge of interface design and provide reusable solutions to various design problems. The main goal of the proposed approach is to address the use of design patterns in order to ensure that expert knowledge is integrated into the design and generation of user interfaces for mobile and Web applications. The specific contributions of this thesis are summarized below: This first contribution is the AUIDP framework that is defined to support the design and generation of adaptive interfaces for Web and mobile applications using HCI design patterns. The proposed framework spans over design-time and run-time. At design-time, models of design patterns along with user interface and user profile are defined following a specific development methodology. At run-time, the created models are used to allow the selection of HCI design patterns and to enable the generation of user interfaces from the design solutions provided by the relevant design patterns. The second contribution is a specification method to establish an ontology model that turns traditional text-based representation into formal HCI design pattern representation. This method adopts the Neon methodology to achieve the transition from informal to formal representations. The created ontology model is named MIDEP, which is a modular ontology that captures knowledge about design patterns as well as the user interface and user's profile. The third contribution is the IDEPAR, which is the first system within the global AUIDP framework. This system aims to automatically recommend the most relevant design patterns for a given design problem. It is based on a hybrid approach that relies on a mixed combination of text-based and ontology-based recommendation techniques to produce design pattern recommendations that provide appropriate design solutions. The fourth contribution is an interface generator system called ICGDEP, which is proposed to automatically generate the user interface source code for Web and mobile applications. The proposed ICGDEP is the second system within the global AUIDP framework and relies on the use of HCI design patterns that are recommended by the IDEPAR system. It mainly aims at automatically generating the user interface source code from the design solutions provided by design patterns. To achieve this, the ICGDEP system is based on a generation method that allows the generation of user interface source code for the target application. The contributions provided in the present thesis have been validated through different perspectives. First, the evaluation of the developed MIDEP ontology is performed using competency questions, technology-based, and application-based evaluation approaches. Second, the evaluation of the IDEPAR system is established through an expert-based gold standard and a user-centric evaluation study. Then, the ICGDEP system is evaluated in terms of being effectively used by developers, considering the productivity factor. Finally, the evaluation of the global AUIDP framework is conducted through case studies and usability studies.Braham, A. (2022). Towards Designing and Generating User Interfaces by Using Expert Knowledge [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/19092

Simulating the Machine Translation of Low-Resource Languages by Designing a Translator Between English and an Artificially Constructed Language

Natural language processing (NLP), or the use of computers to analyze natural language, is a field that relies heavily on syntax. It would seem intuitive that computers would thrive in this area due to their strict syntax requirements, but the syntax of natural languages leaves them unable to properly parse and generate sentences that seem normal to the average speaker. A subfield of NLP, machine translation, works mainly to computerize translation between different languages. Unfortunately, such translation is not without its weaknesses; language documentation is not created equal, and many low-resource languages—languages with relatively few kinds of documentation, most often written—are left with no way to effectively benefit from machine translation. As a step toward better translation processors for low-resource languages, this thesis examined the possibility of machine translation between high resource languages and low resource languages through an analysis of different machine learning techniques, and ultimately constructing a simple translator between English and an artificially constructed language using a context-free grammar (CFG)

Relatedly: Scaffolding Literature Reviews with Existing Related Work Sections

Scholars who want to research a scientific topic must take time to read, extract meaning, and identify connections across many papers. As scientific literature grows, this becomes increasingly challenging. Meanwhile, authors summarize prior research in papers' related work sections, though this is scoped to support a single paper. A formative study found that while reading multiple related work paragraphs helps overview a topic, it is hard to navigate overlapping and diverging references and research foci. In this work, we design a system, Relatedly, that scaffolds exploring and reading multiple related work paragraphs on a topic, with features including dynamic re-ranking and highlighting to spotlight unexplored dissimilar information, auto-generated descriptive paragraph headings, and low-lighting of redundant information. From a within-subjects user study (n=15), we found that scholars generate more coherent, insightful, and comprehensive topic outlines using Relatedly compared to a baseline paper list

Rethinking "Risk" in Algorithmic Systems Through A Computational Narrative Analysis of Casenotes in Child-Welfare

Risk assessment algorithms are being adopted by public sector agencies to make high-stakes decisions about human lives. Algorithms model "risk" based on individual client characteristics to identify clients most in need. However, this understanding of risk is primarily based on easily quantifiable risk factors that present an incomplete and biased perspective of clients. We conducted a computational narrative analysis of child-welfare casenotes and draw attention to deeper systemic risk factors that are hard to quantify but directly impact families and street-level decision-making. We found that beyond individual risk factors, the system itself poses a significant amount of risk where parents are over-surveilled by caseworkers and lack agency in decision-making processes. We also problematize the notion of risk as a static construct by highlighting the temporality and mediating effects of different risk, protective, systemic, and procedural factors. Finally, we draw caution against using casenotes in NLP-based systems by unpacking their limitations and biases embedded within them

Bias and Fairness in Chatbots: An Overview

Chatbots have been studied for more than half a century. With the rapid development of natural language processing (NLP) technologies in recent years, chatbots using large language models (LLMs) have received much attention nowadays. Compared with traditional ones, modern chatbots are more powerful and have been used in real-world applications. There are however, bias and fairness concerns in modern chatbot design. Due to the huge amounts of training data, extremely large model sizes, and lack of interpretability, bias mitigation and fairness preservation of modern chatbots are challenging. Thus, a comprehensive overview on bias and fairness in chatbot systems is given in this paper. The history of chatbots and their categories are first reviewed. Then, bias sources and potential harms in applications are analyzed. Considerations in designing fair and unbiased chatbot systems are examined. Finally, future research directions are discussed