Usability Evaluation of a Private Social Network on Mental Health for Relatives

Usability is one of the most prominent criteria that must be fulfilled by a software product. This study aims to evaluate the usability of SocialNet, a private social network for monitoring the daily progress of patients by their relatives, using a mixed usability approach: heuristic evaluation conducted by experts and user testing. A double heuristic evaluation with one expert evaluator identified the issues related to consistency, design, and privacy. User testing was conducted on 20 users and one evaluator using observation techniques and questionnaires. The main usability problems were found to be related to the structure of SocialNet, and the users presented some difficulties in locating the buttons or links. The results show a high level of usability and satisfaction with the product. This evaluation provides data on the usability of SocialNet based on the difficulties experienced by the users and the expert. The results help in redesigning the tool to resolve the identified problems as part of an iterative proces

Integration analysis of solutions based on software as a service to implement Educational Technological Ecosystems

[ES]Una de las principales características de la actual Sociedad del Conocimiento reside en el valor del conocimiento como un recurso activo en cualquier tipo de entidad, desde instituciones educativas hasta grandes corporaciones empresariales. La gestión del conocimiento surge como una ventaja competitiva de tal forma que las entidades dedican parte de sus recursos a desarrollar su capacidad para compartir, crear y aplicar nuevos conocimientos de forma continuada a lo largo del tiempo. La tecnología, considerada el motor, el elemento central, en la Sociedad de la Información, pasa a convertirse en un soporte para el aprendizaje, para la transformación de conocimiento tácito en explícito, de conocimiento individual en grupal. Internet, las tecnologías de la información y la comunicación y, en particular, los sistemas de información pasan de ser elementos que guían el desarrollo de la sociedad a ser herramientas cuyo desarrollo está guiado por las necesidades de gestión del conocimiento y los procesos de aprendizaje. Los ecosistemas tecnológicos, considerados como la evolución de los sistemas de información tradicionales, se posicionan como sistemas de gestión del conocimiento que abarcan tanto la componente tecnológica como el factor humano. En el caso de que la gestión del conocimiento esté dirigida a apoyar fundamentalmente procesos de aprendizaje, el ecosistema tecnológico se puede denominar ecosistema de aprendizaje. La metáfora de ecosistema, que proviene del área de la biología, se utiliza en diferentes contextos para transmitir la naturaleza evolutiva de procesos, actividades y relaciones. El uso del concepto ecosistema natural se aplica al ámbito tecnológico para reflejar un conjunto de características o propiedades de los ecosistemas naturales que pueden transferirse a los ecosistemas tecnológicos o ecosistemas software con el fin de proporcionar soluciones, las cuales deben estar orientadas resolver los problemas de gestión del conocimiento. A su vez, estas soluciones tienen que adaptarse a los constantes cambios que sufre cualquier tipo de entidad o contexto en el que se despliega algún tipo de solución tecnológica. A pesar de las ventajas que ofrecen los ecosistemas tecnológicos, el desarrollo de este tipo de soluciones tiene una mayor complejidad que los sistemas de información tradicionales. A los problemas propios de la ingeniería del software, tales como la interoperabilidad de los componentes o la evolución del ecosistema, se unen la dificultad de gestionar un conocimiento complejo y la diversidad de personas involucradas. Los diferentes retos y problemas de los ecosistemas tecnológicos, y en particular de aquellos centrados en gestionar el conocimiento y el aprendizaje, requieren mejorar los procesos de definición y desarrollo de este tipo de soluciones tecnológicas. La presente tesis doctoral se centra en proporcionar un marco arquitectónico que permita mejorar la definición, el desarrollo y la sostenibilidad de los ecosistemas tecnológicos para el aprendizaje. Dicho marco estará compuesto, principalmente, por dos resultados asociados a esta investigación: un patrón arquitectónico que permita resolver los problemas detectados en ecosistemas de aprendizaje reales y un metamodelo de ecosistema de aprendizaje, basado en el patrón, que permita aplicar Ingeniería Dirigida por Modelos para sustentar la definición y el desarrollo de los ecosistemas de aprendizaje. Para llevar a cabo la investigación se han definido tres ciclos siguiendo el marco metodológico Investigación-Acción. El primer ciclo se ha centrado en el análisis de varios casos de estudio reales con el fin de obtener un modelo de dominio del problema. Se han analizado ecosistemas tecnológicos para la gestión del conocimiento y el aprendizaje desplegados en contextos heterogéneos, en particular, la Universidad de Salamanca, el grupo de investigación GRIAL y el proyecto europeo TRAILER (centrado en gestionar el conocimiento informal en instituciones y empresas). Como resultado de este ciclo se han detectado una serie de características que debe tener un ecosistema tecnológico y se ha definido un patrón arquitectónico que permite sentar las bases del ecosistema, dando solución a algunos de los problemas detectados y asegurando la flexibilidad y adaptabilidad de los componentes del ecosistema con el fin de permitir su evolución. El segundo ciclo se ha centrado en la mejora y validación del patrón arquitectónico. Los problemas detectados en el ciclo anterior se han modelado con la notación Business Process Model and Notation. Para ello, se han agrupado los problemas relacionados con procesos de gestión del conocimiento similares y posteriormente se ha realizado para cada conjunto de problemas un diagrama con un alto nivel de abstracción. Después, para cada uno de los diagramas, se han identificado una vez más los problemas a resolver y se ha definido un nuevo diagrama aplicando el patrón. Esto ha permitido validar el patrón arquitectónico y sentar las bases para su formalización. Por último, el tercer ciclo ha planteado el Desarrollo Dirigido por Modelos de ecosistemas tecnológicos para la gestión del conocimiento y el aprendizaje. En concreto, se ha definido un metamodelo de ecosistema de aprendizaje basado en el patrón arquitectónico planteado en el ciclo anterior. El metamodelo se ha validado a través de una serie de transformaciones modelo a modelo automatizadas mediante reglas de transformación. Para poder llevar a cabo dicho proceso, se ha definido un metamodelo específico de plataforma que proporciona un conjunto de recomendaciones, tanto tecnológicas como humanas, para implementar ecosistemas de aprendizaje basados en software open source. El metamodelo de ecosistema de aprendizaje y el metamodelo específico de plataforma para definir ecosistemas basados en software open source proporcionan las guías necesarias para definir ecosistemas de aprendizaje que resuelvan los principales problemas detectados en este tipo de soluciones software. Los tres casos de estudio reales que se han desarrollado para validar los resultados obtenidos a lo largo de los ciclos de Investigación-Acción, en especial, el patrón arquitectónico para modelar ecosistemas de aprendizaje, el metamodelo de ecosistema de aprendizaje y el metamodelo específico de plataforma para definir ecosistemas basados en software open source, permiten afirmar, como conclusión más general, que es posible mejorar la definición y el desarrollo de los ecosistemas tecnológicos enfocados en gestionar el conocimiento y los procesos de aprendizaje. Más concretamente, el uso de ingeniería dirigida por modelos, sustentada sobre una sólida propuesta arquitectónica, permite definir ecosistemas de aprendizaje que evolucionan y se adaptan a las necesidades cambiantes del entorno y de los usuarios, así como resolver un conjunto de problemas comunes identificado en este tipo de soluciones tecnológicas

Automatic generation of software interfaces for supporting decisionmaking processes. An application of domain engineering & machine learning

[EN] Data analysis is a key process to foster knowledge generation in particular domains or fields of study. With a strong informative foundation derived from the analysis of collected data, decision-makers can make strategic choices with the aim of obtaining valuable benefits in their specific areas of action. However, given the steady growth of data volumes, data analysis needs to rely on powerful tools to enable knowledge extraction. Information dashboards offer a software solution to analyze large volumes of data visually to identify patterns and relations and make decisions according to the presented information. But decision-makers may have different goals and, consequently, different necessities regarding their dashboards. Moreover, the variety of data sources, structures, and domains can hamper the design and implementation of these tools. This Ph.D. Thesis tackles the challenge of improving the development process of information dashboards and data visualizations while enhancing their quality and features in terms of personalization, usability, and flexibility, among others. Several research activities have been carried out to support this thesis. First, a systematic literature mapping and review was performed to analyze different methodologies and solutions related to the automatic generation of tailored information dashboards. The outcomes of the review led to the selection of a modeldriven approach in combination with the software product line paradigm to deal with the automatic generation of information dashboards. In this context, a meta-model was developed following a domain engineering approach. This meta-model represents the skeleton of information dashboards and data visualizations through the abstraction of their components and features and has been the backbone of the subsequent generative pipeline of these tools. The meta-model and generative pipeline have been tested through their integration in different scenarios, both theoretical and practical. Regarding the theoretical dimension of the research, the meta-model has been successfully integrated with other meta-model to support knowledge generation in learning ecosystems, and as a framework to conceptualize and instantiate information dashboards in different domains. In terms of the practical applications, the focus has been put on how to transform the meta-model into an instance adapted to a specific context, and how to finally transform this later model into code, i.e., the final, functional product. These practical scenarios involved the automatic generation of dashboards in the context of a Ph.D. Programme, the application of Artificial Intelligence algorithms in the process, and the development of a graphical instantiation platform that combines the meta-model and the generative pipeline into a visual generation system. Finally, different case studies have been conducted in the employment and employability, health, and education domains. The number of applications of the meta-model in theoretical and practical dimensions and domains is also a result itself. Every outcome associated to this thesis is driven by the dashboard meta-model, which also proves its versatility and flexibility when it comes to conceptualize, generate, and capture knowledge related to dashboards and data visualizations

Análisis de integración de soluciones basadas en software como servicio para la implantación de ecosistemas tecnológicos educativos

[ES]Una de las principales características de la actual Sociedad del Conocimiento reside en el valor del conocimiento como un recurso activo en cualquier tipo de entidad, desde instituciones educativas hasta grandes corporaciones empresariales. La gestión del conocimiento surge como una ventaja competitiva de tal forma que las entidades dedican parte de sus recursos a desarrollar su capacidad para compartir, crear y aplicar nuevos conocimientos de forma continuada a lo largo del tiempo. La tecnología, considerada el motor, el elemento central, en la Sociedad de la Información, pasa a convertirse en un soporte para el aprendizaje, para la transformación de conocimiento tácito en explícito, de conocimiento individual en grupal. Internet, las tecnologías de la información y la comunicación y, en particular, los sistemas de información pasan de ser elementos que guían el desarrollo de la sociedad a ser herramientas cuyo desarrollo está guiado por las necesidades de gestión del conocimiento y los procesos de aprendizaje. Los ecosistemas tecnológicos, considerados como la evolución de los sistemas de información tradicionales, se posicionan como sistemas de gestión del conocimiento que abarcan tanto la componente tecnológica como el factor humano. En el caso de que la gestión del conocimiento esté dirigida a apoyar fundamentalmente procesos de aprendizaje, el ecosistema tecnológico se puede denominar ecosistema de aprendizaje. La metáfora de ecosistema, que proviene del área de la biología, se utiliza en diferentes contextos para transmitir la naturaleza evolutiva de procesos, actividades y relaciones. El uso del concepto ecosistema natural se aplica al ámbito tecnológico para reflejar un conjunto de características o propiedades de los ecosistemas naturales que pueden transferirse a los ecosistemas tecnológicos o ecosistemas software con el fin de proporcionar soluciones, las cuales deben estar orientadas resolver los problemas de gestión del conocimiento. A su vez, estas soluciones tienen que adaptarse a los constantes cambios que sufre cualquier tipo de entidad o contexto en el que se despliega algún tipo de solución tecnológica. A pesar de las ventajas que ofrecen los ecosistemas tecnológicos, el desarrollo de este tipo de soluciones tiene una mayor complejidad que los sistemas de información tradicionales. A los problemas propios de la ingeniería del software, tales como la interoperabilidad de los componentes o la evolución del ecosistema, se unen la dificultad de gestionar un conocimiento complejo y la diversidad de personas involucradas. Los diferentes retos y problemas de los ecosistemas tecnológicos, y en particular de aquellos centrados en gestionar el conocimiento y el aprendizaje, requieren mejorar los procesos de definición y desarrollo de este tipo de soluciones tecnológicas. La presente tesis doctoral se centra en proporcionar un marco arquitectónico que permita mejorar la definición, el desarrollo y la sostenibilidad de los ecosistemas tecnológicos para el aprendizaje. Dicho marco estará compuesto, principalmente, por dos resultados asociados a esta investigación: un patrón arquitectónico que permita resolver los problemas detectados en ecosistemas de aprendizaje reales y un metamodelo de ecosistema de aprendizaje, basado en el patrón, que permita aplicar Ingeniería Dirigida por Modelos para sustentar la definición y el desarrollo de los ecosistemas de aprendizaje. Para llevar a cabo la investigación se han definido tres ciclos siguiendo el marco metodológico Investigación-Acción. El primer ciclo se ha centrado en el análisis de varios casos de estudio reales con el fin de obtener un modelo de dominio del problema. Se han analizado ecosistemas tecnológicos para la gestión del conocimiento y el aprendizaje desplegados en contextos heterogéneos, en particular, la Universidad de Salamanca, el grupo de investigación GRIAL y el proyecto europeo TRAILER (centrado en gestionar el conocimiento informal en instituciones y empresas). Como resultado de este ciclo se han detectado una serie de características que debe tener un ecosistema tecnológico y se ha definido un patrón arquitectónico que permite sentar las bases del ecosistema, dando solución a algunos de los problemas detectados y asegurando la flexibilidad y adaptabilidad de los componentes del ecosistema con el fin de permitir su evolución. El segundo ciclo se ha centrado en la mejora y validación del patrón arquitectónico. Los problemas detectados en el ciclo anterior se han modelado con la notación Business Process Model and Notation. Para ello, se han agrupado los problemas relacionados con procesos de gestión del conocimiento similares y posteriormente se ha realizado para cada conjunto de problemas un diagrama con un alto nivel de abstracción. Después, para cada uno de los diagramas, se han identificado una vez más los problemas a resolver y se ha definido un nuevo diagrama aplicando el patrón. Esto ha permitido validar el patrón arquitectónico y sentar las bases para su formalización. Por último, el tercer ciclo ha planteado el Desarrollo Dirigido por Modelos de ecosistemas tecnológicos para la gestión del conocimiento y el aprendizaje. En concreto, se ha definido un metamodelo de ecosistema de aprendizaje basado en el patrón arquitectónico planteado en el ciclo anterior. El metamodelo se ha validado a través de una serie de transformaciones modelo a modelo automatizadas mediante reglas de transformación. Para poder llevar a cabo dicho proceso, se ha definido un metamodelo específico de plataforma que proporciona un conjunto de recomendaciones, tanto tecnológicas como humanas, para implementar ecosistemas de aprendizaje basados en software open source. El metamodelo de ecosistema de aprendizaje y el metamodelo específico de plataforma para definir ecosistemas basados en software open source proporcionan las guías necesarias para definir ecosistemas de aprendizaje que resuelvan los principales problemas detectados en este tipo de soluciones software. Los tres casos de estudio reales que se han desarrollado para validar los resultados obtenidos a lo largo de los ciclos de Investigación-Acción, en especial, el patrón arquitectónico para modelar ecosistemas de aprendizaje, el metamodelo de ecosistema de aprendizaje y el metamodelo específico de plataforma para definir ecosistemas basados en software open source, permiten afirmar, como conclusión más general, que es posible mejorar la definición y el desarrollo de los ecosistemas tecnológicos enfocados en gestionar el conocimiento y los procesos de aprendizaje. Más concretamente, el uso de ingeniería dirigida por modelos, sustentada sobre una sólida propuesta arquitectónica, permite definir ecosistemas de aprendizaje que evolucionan y se adaptan a las necesidades cambiantes del entorno y de los usuarios, así como resolver un conjunto de problemas comunes identificado en este tipo de soluciones tecnológicas

Social Networks and Health Inequalities

This open access book applies insights from the network perspective in health research to explain the reproduction of health inequalities. It discusses the extant literature in this field that strongly correlates differences in social status with health behaviours and outcomes, and add to this literature by providing a coherent theoretical explanation for the causes of these health inequalities. It also shows that much research is needed on the precise factors and the social and socio-psychological mechanisms that are at play in creating and cementing social inequalities in health behaviours. While social support and social relations have received considerable attention within social and behavioural science research on health inequalities, this book considers the whole network of interpersonal relations, structures and influence mechanisms. This is the perspective of the social network analytical approach which has recently gained much attention in health research. The chapters of this book cover state-of-the-art research, open research questions, and perspectives for future research. The book provides network analyses on health inequalities from the perspective of sociology, psychology, and public health and is of interest to a wide range of scholars, students and practitioners trying to understand how health inequalities are reproduced across generations

Movalues : um método orientado a valores para a avaliação de redes sociais online

Orientador: Roberto PereiraTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa : Curitiba, 25/09/2019Inclui referências: p. 130-137Área de concentração: Ciência da ComputaçãoResumo: A área de Interação Humano-Computador (IHC) se preocupa com o design e avaliação de tecnologias computacionais para uso humano e com os principais fenômenos que os cercam, e tem reconhecido a necessidade de que métodos e práticas tradicionais da área sejam repensados com o intuito de atender a novas demandas, como valores humanos. Considerar valores humanos no design e avaliação de sistemas computacionais ainda é um desafio para a área de IHC, pois não existe um método bem estabelecido que apoie os profissionais da área nesse tipo de análise. Negligenciar valores no design e avaliação de sistemas computacionais pode resultar em um sistema que não faça sentido para seus usuários, que não atenda às expectativas das partes interessadas, e que ainda possa desencadear impactos não desejáveis, difíceis de prever e reverter, no contexto social em que o sistema é utilizado. Esta tese de doutorado apresenta o MOvalues, um método orientado a valores para a avaliação de Redes Sociais Online (RSO) em IHC. O MOvalues foi fundamentado no referencial teórico metodológico da Semiótica Organizacional (SO), que considera além do sistema técnico, em que os valores são compreendidos como características ou atributos de qualidade de uma tecnologia, também o sistema formal, cujo os valores estão conectados às normas sociais e os sistemas de leis, e o sistema informal, em que se caracterizam os valores de natureza pessoal. Métodos tradicionais da área de IHC (i.e., métodos de avaliação de usabilidade, métodos de avaliação de comunicabilidade) também foram estudados e considerados na fundamentação do MOvalues. O MOvalues foi avaliado com o público alvo, que são os especialistas em IHC. Os resultados dessa avaliação determinaram posicionamentos positivos tanto sobre a facilidade e utilidade de uso do método, como em relação à sua motivação. Espera-se também que o MOvalues possa contribuir com a discussão sobre valores na avaliação de sistemas computacionais interativos e que possa servir de base para novas pesquisas e aplicações. Palavras-chave: Métodos de avaliação, redes sociais online, semiótica organizacional.Abstract: The Human-Computer Interaction (HCI) area is concerned with the design and evaluation of computational technologies for human use and with the main phenomena that around them, and has recognized the need for traditional methods and practices in the area to be rethought in order to meet new demands, such as human values. Considering human values in the design and evaluation of computational systems is still a challenge for the HCI area, because there is no well established method that supports the professionals of the area in this type of analysis. Neglecting values in the design and evaluation of computer systems can result in a system that does not make sense to its users, does not meet the expectations of stakeholders, and can trigger undesirable impacts that are difficult to predict and deal with in the social context in which systems are used. This doctoral thesis presents MOvalues, a value-oriented method for the evaluation of online social networks. MOvalues was based on the theoretical methodological reference of Organizational Semiotics which considers beyond the technical system, in which values are understood as characteristics or quality attributes of a technology, also the formal system, whose values are connected to social norms and systems of laws, and the informal system in which values of a personal nature are characterized. Traditional HCI methods (i.e., usability evaluation methods, communicability evaluation methods) have also been studied and considered for grounding MOvalues. The method was evaluated with the target audience, specialists in HCI, and results suggested positive positions both on the ease of use and usefulness of the method. More than adding to the literature on the topic, it is expected that MOvalues can contribute with the discussion about values in the evaluation of interactive computational systems, serving as the basis for further research and applications. Keywords: Evaluation methods, online social networks, organizacional semiotics