(untitled) (Revista Brasileira de Computação Aplicada, 2024)
Background A avaliação da experiência do usuário (UX) é crucial para os sistemas de informação, uma vez que está intimamente relacionada com a sua aceitação e desempenho pós-adoção. Implica frequentemente a utilização de um ou mais questionários normalizados. Esta avaliação pode ser dispendiosa, desde a seleção do questionário adequado até Ã extração de dados de um número significativo de usuários, análise dos dados e comparação de resultados, especialmente com avaliações que utilizam questionários diferentes. Assim, a Inteligência Artificial é cada vez mais adoptada para auxiliar estas tarefas. Sendo assim, este trabalho explora vários algoritmos de Machine Learning (ML) para correlacionare prever as respostas de diferentes questionários de UX e de humor. Resultados A abordagem desenvolvida previucom sucesso as respostas ao questionário com elevada precisão (erro inferior a 1 numa escala de Likert de 7 pontos), particularmente para o questionário mais longo. Além disso, revelou que o humor contribui significativamente para esta precisão. Conclusões As principais contribuições deste trabalho incluem a demonstração de como o ML pode serutilizado para reduzir os custos de avaliação da experiência do usuário e a exploração do impacto do humor do usuárionesta avaliação.