Integração de Machine Learning na Avaliação de Usabilidade: Avanços, Desafios e Aplicações Futuras - Iannuzzi, João Carlos Guimarães; da Rocha, Nicolas Oliveira; de Castro, Lucas Marinho; Rodrigues, Andrey Antonio de Oliveira (Anais do Simpósio Brasileiro sobre Fatores Humanos em Sistemas Computacionais (IHC), 2025)
Introdução: A avaliação de usabilidade é uma etapa consolidada no desenvolvimento de interfaces, mas ainda depende fortemente de processos manuais que demandam tempo e expertise. Com o avanço de técnicas de Machine Learning (ML), cresce o interesse por abordagens automatizadas que permitam identificar problemas de usabilidade a partir da análise de grandes volumes de dados. No entanto, o panorama dessas aplicações é fragmentado, dificultando a compreensão do estado atual da pesquisa entre usabilidade e ML. Objetivo: Diante desse contexto, este trabalho investiga métodos automatizados de avaliação de usabilidade baseados em ML. Metodologia: Para atingir esse objetivo, foi executado um Mapeamento Sistemático da Literatura (MSL). Resultados: A busca em bases relevantes resultou em 238 estudos, dos quais 47 foram selecionados para análise qualitativa. Os resultados mostram que os métodos mais recorrentes combinam métricas de interação com modelos supervisionados, como SVM, Random Forest, CNNs e KNN, aplicados a análise de verbalizações do tipo Think-Aloud, padrões de uso, imagens, vídeos e elementos de interface. A literatura aponta avanços técnicos, mas também limitações quanto à generalização dos modelos e a integração com especialistas em IHC e UX. Estudos futuros podem explorar abordagens híbridas e expandir os contextos de aplicação, especialmente em tecnologias emergentes como realidade aumentada, interfaces conversacionais e sistemas adaptativos.