En el mundo actual, los usuarios esperan estar a solo un clic de distancia de la información. Eficacia, eficiencia y satisfacción son características de usabilidad utilizadas para identificar qué tan bien los usuarios pueden aprender y usar chatbots para lograr sus objetivos. Así que, en esta oportunidad, nos sumergiremos en el universo de los chatbots.
El interés en el desarrollo de chatbots va en aumento, por ello, una evaluación de usabilidad es un paso esencial. Descubre la investigación “Experimentación para la usabilidad de Chatbot. Evaluación: un estudio secundario” que cuenta con el aporte de Mireya Zapata, investigadora de la Universidad Indoamérica, y que analiza 700 fuentes y recupera 28 estudios primarios. Además, examina las características y métricas utilizadas para evaluar la usabilidad de los chatbots en experimentos.
Pero primero …
¿Qué es un chatbot?
También conocido como chatterbot, el chatbot está basado en un texto específico del dominio software, que apoya a los usuarios humanos con servicios específicos. Avances notables en el aprendizaje profundo, procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático están causando un cambio sísmico, de manera que los chatbots ahora son mejores en la interpretación de una frase en lenguaje natural por parte del usuario y devolviendo la respuesta de manera similar a los usuarios.
La gente puede crear su propio chatbot en plataformas de redes sociales como Facebook Messenger, Twitter y WeChat, sin necesidad de programación sofisticada, conocimientos y otras técnicas especializadas. Algunos sitios, como ChatBot o Appypie, ayudan a los principiantes a desarrollar chatbots que utilizan interfaces sencillos, de arrastrar y soltar.
¿Qué hace el chatbot?
Actualmente, se están aplicando en una variedad de contextos donde ayudan a los televidentes a interactuar con sus televisores, recomendar música y realizar modelado colaborativo como parte del desarrollo de software proceso.
En otras palabras, los chatbots están destinados a facilitar la interacción.
Es necesario tener en cuenta que no todos los usuarios están listos para depositar su confianza en los chatbots, todavía prefieren otros canales de comunicación, como el correo electrónico. En este contexto, el chatbot aún está lejos de leer la mente de los usuarios.
¿De qué se trata la evaluación de la usabilidad de chatbots?
Se refiere a qué tan bien los usuarios pueden aprender y usar el software para cumplir con sus requisitos y aborda cómo están los usuarios están durante el proceso. En ingeniería de software, la usabilidad se considera comúnmente como uno de los muchos requisitos no funcionales y características de calidad, donde ha llegado a ser reconocido como una herramienta crucial para éxito en el competitivo mundo comercial.
Aparentemente, la evaluación de la usabilidad aún no es un campo desarrollado. En general, una evaluación de usabilidad de chatbot aprende y toma prestada la experiencia en ingeniería de software.
El mapa de esta investigación incluye la usabilidad de características utilizadas para medir los resultados y la categorización de las métricas utilizadas para evaluar los resultados, el tamaño de la muestra del experimento, los tipos de los sujetos que participan en el experimento, el experimental diseño y procedimiento, las tareas implementadas del experimento, instrumentos de medida y técnicas estadísticas, así como las réplicas realizadas. De manera que, con esta información, los investigadores interesados en realizar experimentos relacionadas con la usabilidad del chatbot, tendrán acceso a una contabilidad de referencia para todos los aspectos que deberían considerar (como el diseño experimental).
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Fuente consultada:
“Experimentación para la usabilidad de Chatbot. Evaluación: un estudio secundario”, Ranci Ren de Departamento de Ingeniería Informática, Escuela Politécnica Superior, Universidad Autónoma de Madrid, España; Mireya Zapata de MIST, Universidad Indoamérica, Ecuador; John W. Castro de Departamento de Ingeniería Informática y Ciencias de la Computación, Universidad de Atacama, Chile; Oscar Dieste de Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos, Universidad Politécnica de Madrid; y Silvia T. Acuña de Departamento de Ingeniería Informática, Escuela Politécnica Superior, Universidad Autónoma de Madrid, España, recuperado en https://ieeexplore.ieee.org/document/9687577 , con fecha 27 de septiembre de 2022.
