Um Modelo para Detecção de Ansiedade Computacional em Idosos Interagindo com a Web
Resumo
Com o aumento do uso de diferentes tipos de tecnologias no cotidiano, seria esperado que usar computadores fosse confortável para todos. Porém, algumas pessoas ainda sentem-se apreensivas antes e durante o uso de computadores, enfrentando múltiplos níveis de ansiedade e, para níveis elevados, demonstram o que é chamado de Ansiedade Computacional (do inglês CA, Computer Anxiety). Pessoas com CA enfrentam problemas no uso de tecnologias em vários contextos, incluindo situações nas quais utilizam computadores por não terem alternativa, tais como ao utilizar serviços governamentais disponíveis somente por meio de sistemas computacionais, exercer a cidadania votando com urnas eletrônicas, caixas eletrônicos e ao utilizar computadores no trabalho. A CA pode criar múltiplas barreiras para essas pessoas, privandoas do acesso à tecnologia, à educação, ao pleno exercício da cidadania, entre outros. Neste contexto, o presente projeto investigou as principais características relacionadas a como idosos com CA interagem com computadores e como essas características são representadas em logs de interação. Para tal, realizou-se um estudo de campo com 31 participantes idosos envolvendo captura de dados de interação, dados de rastreamento ocular, escalas de rastreamento de níveis de depressão, ansiedade, ansiedade computacional, entre outras. Com os resultados, um modelo para detecção de CA foi obtido. Tal modelo é capaz de identificar diferentes níveis de CA (i.e., sem ansiedade, baixo nível de CA e alto nível de CA) com 83,87% de acurácia, mostrando que é possível identificar diferentes níveis de CA de idosos interagindo com a Web analisando logs de interação.
Referências
Chee W. Phang, Juliana Sutanto, Atreyi Kankanhalli, Yan Li, Bernard C. Tan, and Hock-Hai Teo. 2006. Senior citizens’ acceptance of information systems: A study in the context of e-government services. IEEE Transactions on Engineering Management 53, 4 (2006), 555–569.
Vagner F. de Santana and Felipe E. Silva. 2019. User Test Logger: An Open Source Browser Plugin for Logging and Reporting Local User Studies. Proceedings of HCI International 2019 (2019). [4] Thiago D. dos Santos and Vagner F. de Santana. 2018. Computer Anxiety and Interaction: A Systematic Review. In Proceedings of the Internet of Accessible Things. ACM, 18.
