Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/2055
metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso
Title: Extração de perfis de usuários com e sem deficiência utilizando agrupamentos
metadata.dc.creator: Escarrone, Anne Lize Lopes
metadata.dc.contributor.advisor1: Cheiran, Jean Felipe Patikowski
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Thielo, Marcelo Resende
metadata.dc.description.resumo: Nos dias atuais, pode-se afirmar que a web tem um papel de grande importância, permitindo o amplo acesso ao conhecimento e simplificando a realização de tarefas. Contudo, melhorias ainda se apresentam necessárias para que todas as pessoas, com ou sem deficiência, venham a ter pleno acesso à informação. Com base em tal necessidade são utilizados recursos de tecnologias assistivas, os quais possibilitam que pessoas com deficiência disponham de autonomia na realização de tarefas. Devido às diversas características de interação de pessoas com diferentes tipos de deficiência, é necessário que se realizem adaptações no conteúdo apresentado por páginas da web. Realizamos, então, uma revisão na literatura onde foram encontrados trabalhos que sugerem características de interação de usuários com e sem deficiência, separando-o sem perfis distintos com base no seu modo de interação com websites. O presente trabalho tem como finalidade realizar o agrupamento de perfis de pessoas cegas, pessoas com deficiência motora e pessoas sem deficiências a partir do seu modo de interação com páginas da web. Para atingir tal objetivo, foi desenvolvido um sistema responsável por coletar as informações do usuário durante sua interação com uma página web. Foram então identificadas as características de interação de cada usuário com deficiência e criados descritores contendo as características de cada perfil de usuário. Em seguida, foram aplicados dois experimentos através de uma técnica de triagem (screening). Logo depois, todas as informações coletadas foram agrupadas com uma técnica de aprendizagem de máquina não-supervisionada (K-Means), implementada através da ferramenta WEKA. No primeiro experimento, alguns elementos não foram agrupados de modo correto pelo algoritmo, levando à correções no processamento dos dados coletados. Embora o segundo experimento tenha rotulado alguns elementos incorretamente, sua acurácia foi maior conforme medido pelo método de matriz de confusão. As contribuições deste trabalho se mostram promissoras, embora estudos mais amplos envolvendo pessoas com real deficiência e com uma quantidade maior de participantes sejam necessários para viabilizar futuramente sua integração com sistemas de interfaces adaptativas. Uma vez realizados os testes adicionais propostos e ajustados os parâmetros do sistema, pode-se considerar o seu uso para que, a partir da classificação do perfil do usuário, sejam aplicadas, em tempo real, alterações em páginas da web para facilitar a navegação.
Abstract: Nowadays, one can safely affirm that the web has a very important role in our society, allowing broad access to knowledge and simplifying the accomplishment of many different tasks. However, improvements are still needed to ensure that all people, having disabilities or not, enjoy full access to information. Based on this need, assistive technology resources are frequently used, enabling people with disabilities to have autonomy in performing tasks. Due to different interaction characteristics in people with different disabilities, it’s necessary to adapt presented web content. We performed a literature review that found works which present interaction characteristics for users with disabilities and without disabilities, splitting them in distinct profiles based on interaction manners in websites. This work has the purpose of grouping profiles of blind people, people with motor disabilities and people without any disabilities from their way of interacting with web pages. In order to achieve this goal, a system was developed for collecting user information during its interaction with a web page. We then identified the interaction characteristics of each user with disability and created descriptors containing the characteristics of each user profile. Then, two experiments were applied through a screening technique. Soon after, all the information collected was grouped with a non-supervised machine learning technique (K-Means), implemented through the WEKA tool. In the first experiment, some elements were not correctly grouped by the algorithm, leading to corrections in the processing of the collected data. Although the second experiment had incorrectly labeled some elements, its accuracy was higher as measured by the matrix-of-confusion method. The contributions of this work are promising, although more extensive studies involving people with real disabilities and a larger number of participants are necessary to prove their viability in integrating into real adaptive system interfaces. Once we run additional proposed tests and tune system parameters, we can consider its use so, from classification of user profile, real-time web page adaptations could be applied to facilitate navigation.
Keywords: Engenharia de software
Aprendizagem de máquina
Acessibilidade
Web
Perfis
Software engineering
Machine learning
Accessibility
Web
Profiles
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal do Pampa
metadata.dc.publisher.initials: UNIPAMPA
metadata.dc.publisher.department: Campus Alegrete
Citation: ESCARRONE, Anne Lize Lopes. Extração de perfis de usuários com e sem deficiência utilizando agrupamentos. 75p. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Software) – Universidade Federal do Pampa, Campus Alegrete, Alegrete, 2017.
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/2055
Issue Date: 28-Nov-2017
Appears in Collections:Engenharia de Software

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Anne Lize Lopes Escarrone - 2017.pdf1,16 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.