RUM++: Uma Abordagem para Classificação de Usuários Baseada em Mineração de Logs.

Abstract

Atividades diárias, como compras e serviços bancários, estão agora disponíveis em quase todos os lugares, o que torna a vida moderna mais cômoda e conveniente. No entanto, nem todos podem usufruir desses benefícios. A baixa alfabetização digital ainda impede que muitos usuários aproveitem ao máximo os serviços on-line. Um grupo que geralmente apresenta dificuldades relacionadas ao acesso à web são os idosos. À medida que as pessoas envelhecem, o controle motor, a acuidade visual e a cognição diminuem, o que faz com que os usuários mais velhos se esforcem mais para realizar tarefas em aplicações Web. Portanto, é importante detectar usuários com dificuldades para apoiá-los, por exemplo, fornecendo interfaces de usuário amigáveis. Para enfrentar esse problema, este trabalho propõe uma abordagem capaz de identificar padrões de uso comumente encontrados entre os idosos, os quais permitem a identificação de usuários com dificuldades enquanto eles navegam em aplicações Web. Logs das interações dos usuários com as interfaces são coletados e trabalhados até se realizar a extração dos padrões de comportamento. Nos experimentos realizados, foi possível obter uma eficiência superior a 84% na classificação desses usuários, mostrando a efetividade da abordagem proposta na identificação dos usuários que apresentam dificuldades no uso de aplicações Web. Assim, usando esta abordagem, os desenvolvedores podem implementar adaptações ou até mesmo interfaces próprias a esses usuários.