Titulo: Medindo a confiança percebida em websites: uma ferramenta digital apoiada por experimentação, aprendizado de máquina e análises de interface
Comissão Examinadora - Titulares
Profa. Dra. Regina Lucia de Oliveira Moraes - FT/Unicamp
Prof. Dr. Celmar Guimaraes da Silva - FT/Unicamp
Prof. Dr. Julio Cesar dos Reis - IC/Unicamp
Suplente
Profa. Dra. Andréia Rodrigues Casare - FATEC
Local: Sala de Defesa (Prédio da Pós-Graduação da FT) https://stream.meet.google.com/stream/18a81a0a-dd90-4d45-92c8-7e42c1dd7d5b
Resumo: Desde a pandemia de COVID-19, o uso de websites de e-commerce aumentou. Até mesmo
pessoas que eram céticas quanto ao uso dessas ferramentas começaram a comprar online. Com
esse aumento, websites maliciosos também proliferaram, aproveitando-se de pessoas que estão
usando o canal pela primeira vez. É importante entender como a interface de websites idôneos
consegue passar a confiança para que os usuários os utilizem com maior tranquilidade.
Para representar a percepção de confiança de um usuário ao utilizar um website de e-
commerce, esta pesquisa propõe calcular, de maneira semi-automática, um score de confiança
que reflita esse sentimento com base na sua interface.
Apoiando-se em um modelo já definido, o Modelo de Qualidade de Confiança da Interface,
técnicas computacionais que surgiram recentemente serão utilizadas para apoiar a avaliação
semi-automatizada e a obtenção desse score. O modelo utiliza diversos atributos para compor o
sentimento geral de confiança e foi proposto com base no padrão internacional ISO/IEC 25000
para qualidade de produtos, o que fundamenta a decisão de utilizá-lo.
A principal pergunta que esta pesquisa busca responder é se o uso dessas técnicas
computacionais representa significativamente o que é observado na realidade: o sentimento
de confiança das pessoas.
Espera-se que a futura automatização desse modelo seja uma ferramenta para que as
empresas que desenvolvem ambientes de comércio eletrônico possam melhorar a qualidade
de seus websites. Tendo em mãos a avaliação desses sistemas, os desenvolvedores poderão
entender quais atributos apontam a necessidade de melhorias. Entende-se que ao final, um
website que transmite confiança aumenta a probabilidade de atrair novos clientes.
A revisão da literatura não identificou nenhuma ferramenta que avalie automaticamente
a confiança percebida pelas interfaces de websites em um contexto mais amplo. Foram
encontradas algumas iniciativas mais específicas, tais como a análise de mensagens trocadas
por membros da equipe de desenvolvimento, o perfil dos proprietários de quartos do Airbnb,
entre outros. Também foi identificado que parte dos estudos recuperados necessita de uma
população amostral para classificar a confiança. Esta abordagem, em contraste, visa avaliar a
confiança sem a necessidade de incluir uma população amostral e construir uma solução
portável. Essa solução aproveitará tanto a análise de texto quanto a análise de interface,
utilizando aprendizado de máquina em uma abordagem híbrida.
A metodologia começa com a implementação das técnicas computacionais para se obter
medidas para quatro principais atributos do modelo utilizado e, posteriormente, espera-se
que seja possível identificar outros atributos que sejam passíveis de serem automatizados.
Paralelamente, para a validação da abordagem, será realizada uma pesquisa com um grupo
amostral de 80 estudantes em cursos relacionados à Tecnologia da Informação. Com a
informação gerada automaticamente coletada pelos algoritmos e a percepção de como
usuários percebem a confiança a partir de uma interface de website coletada por testes com
usuários, poderão ser feitas comparações estatísticas dos dados para entender se o que é
observado na realidade está sendo refletido no procedimento automático.
Finalmente, espera-se que ao projetar a percepção de confiança de uma interface web, os
proprietários de websites de e-commerce serão apoiados no fortalecimento da reputação de seus
negócios e contribuirão para uma web mais segura e confiável.