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Banca de QUALIFICAÇÃO: RAFAEL FONTINELE RIBEIRO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: RAFAEL FONTINELE RIBEIRO
DATA: 30/08/2017
HORA: 14:30
LOCAL: Sala 260 - Departamento de Computação
TÍTULO: Detecção Automática de Usability Smells em Aplicações Web a partir de Logs de Uso do Sistema
PALAVRAS-CHAVES: Web, Usabilidade, Usability Smells, Refactoring.
PÁGINAS: 100
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO:

As aplicações web têm passado por um grande e rápido crescimento nos últimos anos, tornando-se parte do nosso dia a dia. As grandes empresas utilizam essas aplicações para fornecer seus serviços, assim, para que os usuários se sintam estimulados a utilizá-las, é preciso garantir o desenvolvimento de aplicações de qualidade. Um dos atributos essenciais de uma aplicação web, que determina diretamente seu sucesso ou fracasso, é a usabilidade. Esse atributo mede o quão adequada ao uso é a aplicação, tendo sido desenvolvidos diversos métodos para avaliá-lo. As avaliações de usabilidade têm como objetivo evidenciar os problemas de usabilidade da aplicação, facilitando a correção dos mesmos e, consequentemente, melhorando a usabilidade. O método de avaliação de usabilidade mais popular é o teste laboratorial, por conseguir avaliar diretamente os sentimentos dos usuários ao interagir com a aplicação final. Entretanto, a realização desse teste acarreta um alto custo e complexidade, devido necessidade de organização do ambiente laboratorial, convocação de participantes, avaliação de resultados subjetivos, etc. Assim, com o objetivo de simplificar a realização dessa avaliação e facilitar a descoberta de problemas de usabilidade, este trabalho propõe uma abordagem para a detecção automática de indicativos de problemas, também conhecidos como usability smells. Essa abordagem é baseada na captura da interação do usuário em contexto de produção, ou seja, com o mesmo realizando suas atividades diárias livremente, e na análise automática dessa interação. De acordo com os padrões de ações analisados, a abordagem propõe a aplicação de algoritmos específicos para a detecção de usability smells, que os identificam e reportam informações importantes a respeito das detecções, visando facilitar a localização da origem do problema. Cada um dos smells propostos foi catalogado em termos de fundamentação, forma de detecção e refactoring sugerido. Um estudo de viabilidade preliminar, realizado com a abordagem, demonstrou que os smells indicados por ela foram capazes de auxiliar na detecção e correção de problemas de usabilidade concretos em uma aplicação real. Apesar de não ser capaz de substituir completamente o teste laboratorial tradicional, realizado por avaliadores experientes, a abordagem proposta pode complementá-lo, auxiliando a detecção de problemas que são mais evidentes ao se analisar grandes conjuntos de dados, ou mesmo servir como uma alternativa em casos onde o custo financeiro e a demanda de tempo são restrições mais severas.

 

 


MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - ELANNE CRISTINA OLIVEIRA DOS SANTOS - IFPI
Presidente - 2167802 - PEDRO DE ALCANTARA DOS SANTOS NETO
Interno - 1226761 - RAIMUNDO SANTOS MOURA
Notícia cadastrada em: 01/08/2017 10:19
SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - STI/UFPI - (86) 3215-1124 | © UFRN | sigjb03.ufpi.br.instancia1 22/04/2019 11:22