Análise da Usabilidade, da Experiência do Utilizador, e dos Impactos Percebidos na Saúde relacionados com a Qualidade de Vida com base na Mineração de Opinião dos Utilizadores

Abstract

Com o crescimento das redes sociais e a massificação da Internet, a opinião do utilizador começou a estar disponível em fóruns públicos. Passou então a ser possível analisar e extrair conhecimento com base em dados textuais publicados pelo utilizador, através da aplicação de técnicas de Processamento de Linguagem Natural e de Mineração de Texto. Nesta dissertação, estas técnicas são usadas para, com base em comentários deixados pelos utilizadores no YouTube, extrair informação acerca da Usabilidade, Experiência do Utilizador (UX), e Impactos percebidos na Saúde relacionados com a Qualidade de Vida (IPS-QV). Esta análise versa sobre vídeos da série do Just Dance, um dos videojogos mais populares de dança interativa.O Just Dance enquadra-se numa categoria de jogos cujo propósito vai para além do entretenimento - os jogos sérios - de entre os quais se encontra um tipo de jogos específico, os exergames, que têm como objetivo promover a atividade física. Apesar da influência positiva na saúde dos seus utilizadores, estes deixam frequentemente de jogar após um curto período de tempo, perdendo-se então os seus benefícios a médio e longo prazo. É neste contexto que surge a necessidade de compreender melhor a experiência e as opiniões dos jogadores, sobretudo como se sentem e como gostam de interagir, para que se gere conhecimento que possibilite redesenhar os jogos, no sentido de estes se adaptarem às preferências dos utilizadores finais. É com este propósito que num jogo sério é preciso assegurar não só as características fundamentais do funcionamento do sistema, como também proporcionar a melhor experiência possível e, ao mesmo tempo, perceber se estes afectam positivamente a vida dos jogadores. Assim sendo, esta dissertação analisa três dimensões, observando, para além da Usabilidade e da UX, também os IPS-QV, no corpus extraído para esta investigação.Para satisfazer os objetivos desta dissertação, criou-se uma ferramenta que extrai informação a partir dos comentários de utilizadores no YouTube, uma rede social que apesar de ser das mais populares, foi ainda pouco explorada enquanto fonte de mineração de opinião. Para extrair informação acerca da Usabilidade, UX e IPS-QV, utilizou-se um vocabulário pré-estabelecido e seguiu-se uma abordagem baseada no léxico do idioma inglês e das suas relações semânticas. Dessa forma, anotou-se a presença de 38 conceitos (cinco de Usabilidade, 18 de UX, e 15 de IPS-QV), analisando-se também o sentimento de cada comentário. Dada a inexistência de um vocabulário que permitisse a análise da dimensão relativa aos IPS-QV, procedeu-se ainda à validação dos conceitos identificados no questionário WHOQOL-100 da Organização Mundial de Saúde, para fins de mineração da opinião do utilizador, com dez especialistas das áreas de Saúde e Qualidade de Vida.Os resultados da extração de informação são visualizados num painel de controlo público, em que os visitantes podem explorar e analisar os dados existentes. Até ao momento desta dissertação, foram extraídos 536 924 comentários de 32 158 vídeos, em que cerca de 52% contêm informação relativa às três dimensões. O desempenho deste processo de anotação obteve uma indicação de eficácia geral de 85%, a partir da validação humana com oito colaboradores.

With the growth of social media and the spread of the Internet, the user's opinion become accessible in public forums. It became then possible to analyse and extract knowledge based on the textual data published by users, through the application of Natural Language Processing and Text Mining techniques. In this dissertation, these techniques are used to, based on comments posted by users on YouTube, extract information about Usability, User Experience (UX), and Perceived Health Impacts related to Quality of Life (H-QoL). This analysis focus on videos about the Just Dance series, one of the most popular interactive dance video games.Just Dance belongs in a category of games whose purpose goes beyond entertainment - serious games - among which there is a specific type of games, exergames, which aim is to promote physical activity. Despite their positive influence on the health of their users, these often stop playing after a short period of time, leading to the loss of benefits in the medium and long term. It is in this context that the need to better understand the experience and opinions of players arises, especially how they feel and how they like to interact, so that the knowledge generated can be used to redesign games, so that these can increasingly address the preferences of end-users.It is with this purpose, that in a serious game it is necessary to assure not only the fundamental characteristics of the functioning system, but also to provide the best possible experience and, at the same time, to understand if these positively impact players' lives. In this way, this dissertation analyses three dimensions, observing, besides Usability and UX aspects, also H-QoL, in the corpus extrated for this dissertaion.To meet the objectives of this dissertation, a tool was developed that extracts information from user comments on YouTube, a social media network that despite being one of the most popular, still has been little explored as a source for opinion mining. To extract information about Usability, UX and H-QoL, a pre-established vocabulary was used with an approach based on the lexicon of the English idiom and its semantic relations. In this way, the presence of 38 concepts (five of Usability, 18 of UX, and 15 of H-QoL) was annotated, and the sentiment of each comment was also analysed. Given the lack of a vocabulary that allowed for the analysis of the dimension related to H-QoL, the concepts identified in the World Health Organization's WHOQOL-100 questionnaire were validated for user opinion mining purposes with ten specialists in the Health and Quality of Life domains.The results of the information extration are displayed in a public dashboard that allows visitors to explore and analyse the existing data. Until the moment of this dissertation, 543 405 comments were collected from 32 158 videos, in which about 52% contain information related to the three dimensions. The performance of this annotation process, as measured through human validation with eight collaborators, obtained an general efficacy of 85%.