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DON DAVID: Diagnóstico de experiencia de usuario empleando visión artificial asociada a interfaces móviles de soluciones IOT en el sector de los pequeños agricultores

dc.contributor.advisorParra Muñoz, Cristian David
dc.contributor.advisorEspinosa Carreño, María Alexandra
dc.contributor.authorMantilla Arango, Maria Fernanda
dc.coverage.spatialSantander (Colombia)spa
dc.coverage.temporal2021spa
dc.date.accessioned2023-02-20T19:08:01Z
dc.date.available2023-02-20T19:08:01Z
dc.date.issued2021-12-02
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12749/19056
dc.description.abstractDON DAVID es una herramienta de diagnóstico de experiencia de usuario que permite evaluar las emociones generadas por los pequeños agricultores campesinos al interactuar con interfaces de soluciones móviles asociadas a soluciones IoT de riego por medio de la herramienta YOLO (You only Look Once) con el fin de determinar las reacciones al momento de interactuar con estas y así diagnosticar los elementos funcionales de las interfaces y aquellos que se deberían cambiar, permitiendo mejorar la adaptación tecnológica en función de los usuarios finales. Para ello se realizaron entrevistas empleando muestreo por conveniencia a pequeños agricultores pertenecientes a Colombia en modo remoto. Los participantes, debían disponer de computador, conexión a internet y cámara para participar en la prueba. Las cámaras se mantuvieron encendidas durante todo el proceso de validación de las interfaces móviles, permitiendo grabar sus expresiones y la interacción con algunas partes de la aplicación. Se contrastó dos mockups pertenecientes a la interfaz AGRORIEGO (elaborada por la compañía ThinkLink) y Sprinkles (proyecto de grado del estudiante Sebastián Moya), ambas orientadas a el empleo de soluciones IoT en riego. Se evaluaron factores como tamaño, diseño, imágenes, iconos, estilo y tamaño de letra, junto con la estructura de los diferentes componentes de cada interfaz, permitiendo así identificar cuales factores pueden ser del agrado del usuario y en cuales momentos se presentaron incomodidad, desaprobación, confusión identificando los elementos a modificar. DON DAVID, es un proyecto vinculado con AGRIOT, que busca el desarrollo de un modelo de transferencia y apropiación de tecnologías del Internet de las Cosas (IoT) para los agricultores colombianos de pequeña escala. Da inicio tras la firma del contrato de financiamiento de recuperación contingente No. 80740-200-2019, entre Minciencias y la Universidad Autónoma de Bucaramanga, UNAB.spa
dc.description.tableofcontents1. OBJETIVOS 15 1.1 OBJETIVO GENERAL 15 1.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS 15 2. MARCO TEÓRICO 16 2.1 DIAGNÓSTICO DE EXPERIENCIA DE USUARIO 16 2.2 VISIÓN ARTIFICIAL 16 2.3 INTERFACES MÓVILES 16 2.4 SOLUCIONES IOT 16 2.5 AGRICULTURA DE PEQUEÑA ESCALA 17 2.6 MÉTODO DE MUESTREO 18 3. METODOLOGÍA 19 3.1 FASE 1: IDENTIFICACIÓN 24 3.1.1 ANTECEDENTES 24 3.2 FASE 2: CONTEXTUALIZACIÓN 25 3.2.1 ESTADO DEL ARTE Y/O REVISIÓN DE LA LITERATURA 25 3.2.2 ECUACIONES DE BÚSQUEDA 27 3.2.3 RESULTADOS DE BÚSQUEDA DE ECUACIONES EN BASES DE DATOS 28 3.2.4 CRITERIOS DE INCLUSIÓN 28 3.2.5 CRITERIOS DE EXCLUSIÓN 28 3.2.6 CRITERIOS DE CALIDAD 29 3.2.7 RESULTADOS DE LA REVISIÓN DE LITERATURA CON LA METODOLOGÍA DANDELION 32 3.3 FASE 3: DISEÑO 34 3.3.1 GENERACIÓN DE DATASET 34 3.3.2 OBTENCIÓN DEL DATASET 34 3.3.3 LIMPIEZA 35 3.3.4 ETIQUETADO 35 3.3.5 MODELADO 37 3.3.6 DESARROLLO 38 3.3.7 ENTRENAMIENTOS 38 3.4 FASE 4: INVESTIGACIÓN EN EXPERIENCIA DE USUARIO UX 44 3.4.1 ELABORACIÓN DE LAS INVESTIGACIONES UX 44 3.4.2 CARACTERIZACIÓN DE USUARIO 46 3.4.3 PROTOCOLO DE INVESTIGACIÓN EN UX 47 3.4.4 DESARROLLO 47 3.4.5 PUESTA EN PRODUCCIÓN 48 3.4.6 RESULTADOS PUESTA EN PRODUCCIÓN 48 4. DISCUSIÓN 52 5. CONCLUSIONES 54 6. TRABAJO FUTURO 55 7. BIBLIOGRAFIA 56spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.titleDON DAVID: Diagnóstico de experiencia de usuario empleando visión artificial asociada a interfaces móviles de soluciones IOT en el sector de los pequeños agricultoresspa
dc.title.translatedDON DAVID: User experience diagnostics using computer vision associated with mobile interfaces of IOT solutions in the smallholder sectorspa
dc.degree.nameIngeniero de Sistemasspa
dc.publisher.grantorUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABspa
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.publisher.facultyFacultad Ingenieríaspa
dc.publisher.programPregrado Ingeniería de Sistemasspa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.localTrabajo de Gradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.subject.keywordsSystems engineerspa
dc.subject.keywordsTechnological innovationsspa
dc.subject.keywordsEmotion Identificationspa
dc.subject.keywordsAffective computingspa
dc.subject.keywordsUser experiencespa
dc.subject.keywordsSimulation methodsspa
dc.subject.keywordsMachine theoryspa
dc.subject.keywordsDevelopment of prototypesspa
dc.subject.keywordsTechnological changespa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UNABspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccessspa
dc.relation.referencesAbascal, E., & Grande, I. (2005). Obtención de los datos y la calidad de la encuesta. In G. Domínguez (Ed.), Análisis de encuentas (pp. 66–78). ESIC EDITORIAL. https://books.google.com.co/books?id=qFczOOiwRSgC&lpg=PA69&dq=muestreo por conveniencia&hl=es&pg=PA4#v=onepage&q&f=falsespa
dc.relation.referencesAlvear-Puertas, V., Rosero-Montalvo, P., Peluffo-Ordóñez, D., & Pijal-Rojas, J. (2017). Internet de las Cosas y Visión Artificial, Funcionamiento y Aplicaciones: Revisión de Literatura. Enfoque UTE, 8(1), 244–256. https://doi.org/10.29019/enfoqueute.v8n1.121spa
dc.relation.referencesarias del prado, J. (2020). Test de los 5 segundos. Las primeras impresiones cuentan. http://www.uxables.com/investigacion-ux/test-de-los-5-segundos-las-primeras-impresiones-cuentan/spa
dc.relation.referencesBaldassarri Santalucía, S. (2016). Computación Afectiva: tecnología y emociones para mejorar la experiencia de usuario. Revista Institucionalidad de La Facultad de Informatica, no. 3, 14–15.spa
dc.relation.referencesBerdegué, J. A., & Fuentealba, R. (2013). Latin America: The State of Smallholders in Agriculture. Etica e Politica, 15(1), 583–605. https://doi.org/10.1093/acprofspa
dc.relation.referencesCaoba, A. (2017). Perfil Alianza Caoba Reporte técnico. Caoba - Universidad de Los Andes, 40. https://www.colciencias.gov.co/sites/default/files/upload/convocatoria/anexo_no._1_-_perfil_citizen_data_scientist_caoba.pdfspa
dc.relation.referencesCarlos. (2018). Metodología Lean UX: qué es y cómo mejora la experiencia del usuario. Xplora. https://www.xplora.eu/metodologia-lean-ux/spa
dc.relation.referencesCARO MEZA, M. D. (2020). DISEÑO DE DIRECTRICES PARA LA EVALUACIÓN DE INTERFACES EN SOLUCIONES IOT IMPLEMENTADAS EN ZONAS RURALES SANTANDEREANAS: APOYANDO LA TRANSFERENCIA TECNOLÓGICA DESDE LA PERSPECTIVA DE USABILIDAD. 75, 1–93. http://hdl.handle.net/20.500.12749/12040spa
dc.relation.referencesCasal, J., & Mateu, E. (2003). TIPOS DE MUESTREO. 3–7. https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/55524032/TiposMuestreo1-with-cover-page-v2.pdf?Expires=1637595039&Signature=IfDrzC9Y4RPLCloXJMgiY4dF5c1hRtK-~P6On7vzV1c-eZiJ10VOrLC0X3s7RuG5ZMCXWGm-FohkLzpfWGIZe7maKwT0Ns-ugZt6E4zBNwKnfFX8d9uL2AtLNc7H2VwkI6J~xSwGgVuf1spa
dc.relation.referencesDane. (2020). Comunicado de prensa Encuesta de Cultura Política (ECP) Identificación subjetiva de la población campesina 2019. 1–10. https://www.dane.gov.co/files/investigaciones/ecpolitica/cp_ecp_poblacioncampesina_19.pdfspa
dc.relation.referencesdevelopers. (n.d.). Interfaz de usuario y navegación. https://developer.android.com/guide/topics/ui?hl=es#documentationspa
dc.relation.referencesDevin, F. (2016). Definicion de Experiencia de Usuario (UX or User Experience). Uxpañol. http://uxpanol.com/experiencia-de-usuario/definicion-de-experiencia-de-usuario-ux-or-user-experience/spa
dc.relation.referencesEncuesta Nacional de Calidad de Vida ECV 2019. (2020).spa
dc.relation.referencesEspinosa C., M. A., Romero R., E., Flórez G., L. Y., & Guerrero, C. D. (2020). DANDELION : Propuesta metodológica para recopilación y análisis de información de artículos científicos . Un enfoque desde la bibliometría y la revisión sistemática de la literatura . RISTI, Iberian Journal of Information Systems and Technologies, 28, 110–123.spa
dc.relation.referencesFAO. (2017). Small family farms data portrait: Basic information document—Methodology and Data Description. 16. http://www.fao.org/fileadmin/user_upload/smallholders_dataportrait/docs/Data_portrait_variables_description_new2.pdfspa
dc.relation.referencesFelipe, C., & Lombo, P. (n.d.). Censo Nacional Agropecuario Caracterización de los productores residentes en el área.spa
dc.relation.referencesG, G. E. C., M, W. Y. C., & M, L. M. S. (2019). Estudio del atributo satisfacción en pruebas de usabilidad , mediante técnicas de análisis de sentimientos. 340–353.spa
dc.relation.referencesGraeub, B. E., Chappell, M. J., Wittman, H., Ledermann, S., Kerr, R. B., & Gemmill-Herren, B. (2016). The State of Family Farms in the World. World Development, 87, 1–15. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2015.05.012spa
dc.relation.referencesHLPE, Swaminathan, M. S., Kumar, M. S., Rahmanian, M., Bertini, C., Gebre Berhan Egziabher, T., Haddad, L., Lee Hendriks, S., de Janvry, A., Maluf, R., Menhrez Aly, M., Pérez del Castillo, C., Rabbinge, R., Tang, H., Tikhonovich, I., & Wongchinda, N. (2013). Inversión en la agricultura a pequeña escala en favor de la seguridad alimentaria un informe del grupo de alto nivel de expertos en seguridad alimentaria y nutrición junio 2013. 126.spa
dc.relation.referencesInsumo, I., & Dane, C. (2017). Elementos para la conceptualización de lo “campesino” en Colombia. 1–12. https://www.dejusticia.org/wp-content/uploads/2017/11/Concepto-técnico-del-Instituto-Colombiano-de-Antropología-e-Historia-ICANH.pdfspa
dc.relation.referencesJardí, E., & Costa, E. D. J. (n.d.). Este libro habla de cómo pueden utilizarse las imágenes para expresar ideas . Antes de hojearlo haz el siguiente ejercicio : piensa en cómo representarías la enfermedad de Alzheimer con una imagen .spa
dc.relation.referencesMancilla Monsalve, J. L. (2019). Uso de patrones de reconocimiento de las emociones para apoyar la didáctica de enseñanza aprendizaje. 14(24), 15–42. https://doi.org/https://doi.org/10.18041/2619-4244/dl.24.5463spa
dc.relation.referencesMartínez Martínez, A. (n.d.). Trabajo Fin de Grado Estudio práctico de técnicas AI para reconocimiento de objetos.spa
dc.relation.referencesMicrosoft. (2016). Visual Studio. https://visualstudio.microsoft.comspa
dc.relation.referencesMinisterio de Salud y Protección Social. (2020). Resolución 666 de 2020. In Por medio de la cual se adopta el protocolo general de bioseguridad para mitigar ,controlar y realizar el adecuado manejo de la pandemia del Coronavirus Covid-19. 24 de abril de 2020 (pp. 1–21). https://id.presidencia.gov.co/Documents/200424-Resolucion-666-MinSalud.pdfspa
dc.relation.referencesMorandini, M. C., Thum-Thysen, A., & Vandeplas, A. (2020). Facing the Digital Transformation: Are digital skills enough? 054(July), 1–18. https://doi.org/10.2765/846577spa
dc.relation.referencesNNgroup. (2016). Don Norman: The termino «UX».[video]. https://www.youtube.com/watch?v=9BdtGjoIN4E&t=34sspa
dc.relation.referencesNorman, Don, & Nielsen, J. (n.d.). The Definition of User Experience (UX). NN/g Nielsen Norman Group. https://www.nngroup.com/articles/definition-user-experience/spa
dc.relation.referencesNorman, Donald. (1988). La psicología de los objetos cotidianos (Editorial NEREA, S. A. (Ed.)). arrangement with Basic Books, Inc. https://www.loop.la/descargas/disenho/Psicologia_objetos_cotidianos - Donald Norman.pdfspa
dc.relation.referencesNowYSM. (2018). Tutorial : Facial Expression Classification Keras. https://www.kaggle.com/ashishpatel26/tutorial-facial-expression-classification-keras/notebookspa
dc.relation.referencesNVIDIA. (2021). CuDNN de NVIDIA | Desarrollador NVIDIA. https://developer.nvidia.com/cudnnspa
dc.relation.referencesOh, F. (2012). What Is CUDA? https://blogs.nvidia.com/blog/2012/09/10/what-is-cuda-2/spa
dc.relation.referencesOpenCV. (2023). About. https://opencv.org/about/spa
dc.relation.referencesPino Diez, R., Goméz Goméz, A., & de Abjo Martínez, N. (2001). Introduccíon a la inteligencia Artificial: Sistemas expertos, redes neuronales artificiales y computacion evolutiva (Universidad de Ovideo (Ed.)).spa
dc.relation.referencesPlan Vive Digital Colombia. (2018).spa
dc.relation.referencesPython Teams. (2022). What is Python? Executive Summary. Https://Www.Python.Org/Doc/Essays/Blurb/. https://www.python.org/doc/essays/blurb/spa
dc.relation.referencesRolon-Mérette, D., Ross, M., Rolon-Mérette, T., & Church, K. (2020). Introduction to Anaconda and Python: Installation and setup. The Quantitative Methods for Psychology, 16(5), S3–S11. https://doi.org/10.20982/tqmp.16.5.s003spa
dc.relation.referencesTheCodingBug. (2020). Darknet YOLOv4 Object Detection Tutorial for Windows 10 on Images, Videos, and Webcams. https://www.youtube.com/watch?v=FjyF03uawsAspa
dc.relation.referencesWang, C., Bochkovskiy, A., & Liao, H. M. (2021). Scaled-YOLOv4 : Scaling Cross Stage Partial Network. 13029–13038. https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Wang_Scaled-YOLOv4_Scaling_Cross_Stage_Partial_Network_CVPR_2021_paper.pdfspa
dc.relation.referencesWang, C., Liao, H. M., & Bochkovskiy, A. (2020). YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection. https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdfspa
dc.relation.referencesWegrzyn, M., Vogt, M., Kireclioglu, B., Schneider, J., & Kissler, J. (2017). Mapping the emotional face . How individual face parts contribute to successful emotion recognition. 1–15.spa
dc.relation.referencesYohanandan, S. (2020). mAP (mean Average Precision) might confuse you! https://towardsdatascience.com/map-mean-average-precision-might-confuse-you-5956f1bfa9e2spa
dc.relation.referencesZiegler, S., BID (Banco Interamericano de desarrollo), Agricultura), I. (Instituto I. de C. para la, & Microsoft. (2021). Habilidades digitales en la ruralidad: un imperativo para reducir brechas en américa latina y el caribe.spa
dc.contributor.cvlacEspinosa Carreño, María Alexandra [0001495409]spa
dc.contributor.cvlacParra Muñoz, Cristian David [0001784556]spa
dc.contributor.cvlacJurado García, Miguel Eugenio [0001691975]spa
dc.contributor.googlescholarJurado García, Miguel Eugenio [es&oi=ao]spa
dc.contributor.googlescholarEspinosa Carreño, María Alexandra [Ve6S8ocAAAAJ&hl]spa
dc.contributor.orcidEspinosa Carreño, María Alexandra [0000-0003-1411-0828]spa
dc.contributor.researchgateEspinosa Carreño, María Alexandra [Maria_Espinosa_C]spa
dc.subject.lembIngeniería de sistemasspa
dc.subject.lembInnovaciones tecnológicasspa
dc.subject.lembMétodos de simulaciónspa
dc.subject.lembTeoría de las máquinasspa
dc.subject.lembDesarrollo de prototiposspa
dc.subject.lembCambio tecnológicospa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.unab.edu.cospa
dc.description.abstractenglishDON DAVID is a user experience diagnosis tool that allows evaluating the emotions generated by small farmers when interacting with interfaces of mobile solutions associated with IoT irrigation solutions through the YOLO (You Only Look Once) tool in order to determine the reactions when interacting with them and thus diagnose the functional elements of the interfaces and those that should be changed, allowing improving the technological adaptation according to the end users. For this purpose, interviews were conducted using convenience sampling with small farmers in Colombia in remote mode. Participants had to have a computer, internet connection and camera to participate in the test. The cameras were kept on during the whole validation process of the mobile interfaces, allowing to record their expressions and interaction with some parts of the application. Two mockups belonging to the AGRORIEGO interface (developed by the company ThinkLink) and Sprinkles (undergraduate project of the student Sebastián Moya), both oriented to the use of IoT solutions in irrigation, were contrasted. Factors such as size, design, images, icons, style and font size were evaluated, along with the structure of the different components of each interface, thus allowing to identify which factors may be to the user's liking and in which moments there was discomfort, disapproval, confusion, identifying the elements to be modified. DON DAVID, is a project linked to AGRIOT, which seeks the development of a model for the transfer and appropriation of Internet of Things (IoT) technologies for small-scale Colombian farmers. It starts after the signing of the contingent recovery financing contract No. 80740-200-2019, between Minciencias and the Universidad Autónoma de Bucaramanga, UNAB.spa
dc.subject.proposalIAspa
dc.subject.proposalIdentificación de emocionesspa
dc.subject.proposalExperiencia de usuariospa
dc.subject.proposalComputación afectivaspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.contributor.researchgroupSemilleros de Investigación UNABspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
dc.relation.uriapolohttps://apolo.unab.edu.co/en/persons/maria-alexandra-espinosa-carre%C3%B1ospa
dc.contributor.apolounabEspinosa Carreño, María Alexandra [maria-alexandra-espinosa-carreño]spa
dc.coverage.campusUNAB Campus Bucaramangaspa
dc.description.learningmodalityModalidad Presencialspa


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