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Aplicação do Território 4 - Análise de dados em IHC

O Território 4 introduz a análise de dados em Interação Humano-Computador (IHC), abordando aspectos fundamentais como fontes de dados, ferramentas utilizadas para análise e métodos para garantir a confiabilidade dos dados. A análise quantitativa e qualitativa dos dados coletados será essencial para melhorar a interface do Moovit Web, de forma que possamos avaliar e validar as melhorias implementadas.

Abordagem:

Fontes de Dados:

  • Questionários: Utilizaremos questionários estruturados, com escalas de Likert, para coletar dados sobre a experiência do usuário na interface atual. Esses questionários ajudarão a medir a satisfação dos usuários, suas percepções sobre a facilidade de uso e a eficiência da plataforma.

Ferramentas de Análise:

  • Excel: Usaremos o Excel para tabular os dados coletados e realizar análises preliminares, como cálculo da média, desvio padrão e criação de gráficos que ajudem a visualizar as tendências dos dados.
  • Python: O Python será utilizado para análises mais avançadas. Será possível importar facilmente os dados do Excel e aplicar funções estatísticas para calcular a confiabilidade dos dados e a similaridade entre variáveis. O Python tem uma vasta comunidade e bibliotecas que podem ser exploradas para análises mais complexas.

Métodos Estatísticos:

  • Confiabilidade: Utilizaremos o Alpha de Cronbach para medir a confiabilidade interna dos questionários. Este índice nos permitirá verificar se as perguntas relacionadas a uma mesma variável estão consistentes, ou seja, se os dados obtidos são confiáveis.
  • Média e Desvio Padrão: Calcularemos a média e o desvio padrão dos dados coletados para entender as tendências gerais da experiência do usuário.
  • Similaridade: Aplicaremos a Correlação de Pearson para verificar a relação entre diferentes variáveis, como a satisfação do usuário e a facilidade de uso percebida da interface. Isso nos ajudará a identificar se as mudanças feitas no Moovit Web impactam positivamente a experiência do usuário de forma significativa.

Aplicação no Projeto:

  • Após a coleta dos dados por meio de questionários, realizaremos uma análise estatística usando as ferramentas mencionadas.
  • Usaremos os resultados para avaliar a eficácia das melhorias implementadas no Moovit Web, fazendo ajustes baseados nos dados obtidos.
  • A análise ajudará a validar as hipóteses e a ajustar as mudanças no design da interface, sempre com foco na usabilidade e na experiência do usuário.