Mejoramiento de una metodología para la identificación de website keyobject mediante la aplicación de tecnologías eye tracking, análisis de dilatación pupilar y algoritmos de web mining
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Velásquez Silva, Juan
Author
dc.contributor.author
Martínez Azocar, Gustavo Adolfo
Staff editor
dc.contributor.editor
Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
Staff editor
dc.contributor.editor
Departamento de Ingeniería Civil Industrial
Associate professor
dc.contributor.other
Maldonado Arbogast, Pedro
Associate professor
dc.contributor.other
Cabezas Bullemore, Alberto
Admission date
dc.date.accessioned
2014-04-03T18:38:01Z
Available date
dc.date.available
2014-04-03T18:38:01Z
Publication date
dc.date.issued
2013
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/115588
General note
dc.description
Ingeniero Civil Industrial
Abstract
dc.description.abstract
El crecimiento acelerado de internet ha creado un aumento sostenido de los sitios web para todo tipo de empresas, organizaciones y particulares, provocando un nivel de oferta inmensamente alto. Estos sitios comienzan cada vez más a ser un importante canal tanto de comunicación directa con el cliente como de ventas, por lo que se hace necesario tratar de generar estrategias que permitan atraer a más usuarios al sitio y además hacer que los actuales usuarios continúen utilizándolo. Esto lleva a preguntarse qué tipo de información resulta de utilidad para el usuario final y como poder identificar esa información.
Anteriormente se ha tratado de abordar este problema mediante técnica de web mining a las áreas de contenido, estructuras y usabilidad de un sitio web, de modo de poder encontrar patrones que permitan generar información y conocimiento sobre estos datos. Estos a su vez permitirían tomar mejores decisiones respecto de la estructura y contenido de los sitios web.
Sin embargo este tipo de técnicas incluía la conjunción de datos objetivos (web logs) con datos subjetivos (encuestas y focus group principalmente), los cuales poseen una alta variabilidad tanto personal como interpersonal. Esto provoca que el análisis posterior de los datos pueda contener errores, lo que redunda en peores decisiones.
Para resolver en cierta manera eso, este proyecto de memoria desarrolló algoritmos de web mining que incluyen análisis de exploración visual y neurodatos. Al ser ambas fuentes de datos objetivas, se elimina en cierta parte la variabilidad de los resultados posteriores, con la consecuente mejora en las decisiones a tomar.
El resultado principal de este proyecto son algoritmos de web mining y modelos de comportamiento del usuario que incluyen información de análisis de exploración visual y datos obtenidos a través de ténicas de neurociencia. Se incluyen también una lsita de website keyobjects encontrados en la página de prueba para este proyecto.
Se incluyen además una revisión general acerca de los principales temas sobre los que el proyecto se basa: la web e internet, el proceso KDD, Web Mining, sistemas de eye tracking y website keyobjects. Por otra parte se especificaron los alcances del proyecto de memoria, tanto técnicos como de investigación.
Se concluye que el resultado del trabajo fue exitoso, incluso siendo el resultado de los algoritmos similares a la metodología previa. Sin embargo se abre un nuevo camino en cuanto al análisis de sitio dadas las relaciones encontradas entre el comportamiento pupilar y el análisis del sitio. Son incluidas ciertas consideraciones y recomendaciones para continuar y mejorar este trabajo.
Mejoramiento de una metodología para la identificación de website keyobject mediante la aplicación de tecnologías eye tracking, análisis de dilatación pupilar y algoritmos de web mining