
UNIVERSIDAD DE COSTA RICA
SISTEMA DE ESTUDIOS DE POSGRADO

ANÁLISIS DE LA EXPERIENCIA DE USUARIO EN EL DESARROLLO DE
SOFTWARE MEDIANTE VISUALIZACIONES

Trabajo final de investigación aplicada sometido a la consideración de la Comisión del
Programa de Posgrado en Computación e Informática para optar al grado y t́ıtulo de

Maestŕıa Profesional en Computación e Informática

CARLOS ADRIÁN GÓMEZ SEGURA

Ciudad Universitaria Rodrigo Facio, Costa Rica

2024


Dedicatoria

Primeramente, a Dios por permitirme tener esta oportunidad y ayudarme a seguir adelan-
te. A mi familia por su apoyo incondicional, amor y comprensión en los momentos dif́ıciles.
A mi t́ıa Alicia, quien siempre creyó en mı́ y me inspiró a seguir adelante, su recuerdo vive
en mi corazón. Gracias por ser mi luz en el camino hacia este logro.

i


Agradecimiento

Quisiera expresar mi más sincero agradecimiento a todas aquellas personas que han hecho
posible la realización de este trabajo final de graduación. En primer lugar, mi gratitud al
profesor Luis Quesada, cuya dirección, apoyo y orientación han sido fundamentales para el
desarrollo de este proyecto. Su experiencia y conocimiento han sido una gúıa invaluable en
cada etapa de este proceso.

Asimismo, deseo agradecer a los profesores Marcelo Jenkins y Óscar Alvarado por su dispo-
sición a ser los lectores de este trabajo. Sus observaciones y retroalimentación han enriquecido
enormemente este proyecto, permitiéndome crecer tanto profesional como personalmente.

No puedo dejar de mencionar a Gustavo López que fue fundamental en el desarrollo
del árticulo base de este trabajo por brindarme las herramientas, recursos y oportunidades
necesarias para llevar a cabo esta investigación.

ii


Tabla de contenido

Dedicatoria i

Agradecimiento ii

Hoja de aprobación iii

Tabla de contenido iv

Resumen en español vi

Abstract vii

Lista de cuadros viii

Lista de figuras ix

Lista de abreviaturas x

CAPÍTULO I. INTRODUCCIÓN 1
1.1 Contexto de la propuesta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3 Preguntas de investigación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.4 Problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.5 Justificación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

CAPÍTULO II. MARCO TEÓRICO 8
2.1 Interacción humano computador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.2 Interfaz del usuario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3 Calidad prágmática y hedónica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.4 Experiencia del usuario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.5 Usabilidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

CAPÍTULO III. TRABAJO RELACIONADO 14

CAPÍTULO IV. METODOLOGÍA 16
4.1 Diseño de las visualizaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
4.2 Evaluación de las visualizaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

iv


4.3 Comparación de las visualizaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
4.4 Evaluación y análisis de resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
4.5 Proceso y ejecución de análisis temático . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

CAPÍTULO V. RESULTADOS 32
5.1 Análisis de los resultados de la encuesta . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.2 Análisis de los resultados del grupo de focal . . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.3 Análisis de propuestas de taller de diseño . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

CAPÍTULO VI. CONCLUSIONES 42

CAPÍTULO VII. CRONOGRAMA 44

Referencias 45

ANEXOS 48
8.1 Anexo 1: Art́ıculo presentado en JOCICI 2023 . . . . . . . . . . . . . . 48
8.2 Anexo 2: Acta de participación en la actividad de grupo focal y taller de

diseño . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
8.3 Anexo 3: Anotaciones del grupo focal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
8.4 Anexo 4: Respuestas de los participantes . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
8.5 Anexo 5: Visualizaciones propuestas por los participantes . . . . . . . . 63
8.6 Anexo 6: Fotos actividad de grupo focal y taller de diseño . . . . . . . . 66
8.7 Anexo 7: Fotos de diseño en actividad de piloto de la actividad de grupo

focal y diseño . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

v


Resumen en español

Los cuestionarios son herramientas fundamentales para evaluar la calidad y usabilidad
del software según la perspectiva del usuario. AttrakDiff y el Cuestionario de Experien-
cia de Usuario (UEQ) son dos herramientas comunes que miden diferentes aspectos de
la experiencia del usuario. Las visualizaciones de UEQ pueden comunicar eficazmente
los puntos fuertes y débiles de un producto, pero su interpretación inadecuada puede
conducir a opiniones erróneas. Se propuso utilizar técnicas de visualización similares a
AttrakDiff para facilitar la comparación de datos y extender el espectro de visualizacio-
nes de UEQ. La investigación busca evaluar objetivamente las nuevas visualizaciones en
comparación con las originales mediante un grupo de discusión. En el presente trabajo
se utiliza una combinación de métodos de recolección de datos como es encuesta más
un grupo de discusión para evaluar la opinión de los usuarios y encuestados. A la vez
los datos del grupo de discusión fueron analizados usando la técnica de análisis temá-
tico. Los resultados muestran que las nuevas visualizaciones en el cuestionario UEQ
es poseen una reacción positiva y favorable entre los participantes del grupo focal, lo
que refleja su satisfacción y aceptación con las propuestas. Se valora especialmente la
mejora estética, la claridad y la rapidez de las nuevas visualizaciones, que facilitan la
presentación y el análisis de los datos de usabilidad de las aplicaciones de software. Sin
embargo, se sugiere que las nuevas visualizaciones necesitan ser más validadas y me-
joradas, para resolver posibles dudas o problemas que puedan surgir en su aplicación,
queda trabajo por hacer debido a la necesidad de incorporar más información y orien-
tación en las visualizaciones, como etiquetas, escalas, colores y estándares, para evitar
confusiones o ambigüedades y para facilitar la comparación y la toma de decisiones.

vi


Abstract

Standardized questionnaires are fundamental tools for evaluating software quality and
usability from the user’s perspective. AttrakDiff and the User Experience Questionnaire
(UEQ) are two common tools that measure different aspects of user experience. UEQ
visualizations can effectively communicate the strengths and weaknesses of a product,
but their inappropriate interpretation can lead to misleading opinions. It is proposed
to use visualization techniques similar to AttrakDiff to facilitate data comparison and
extend the spectrum of UEQ visualizations. The research seeks to objectively evaluate
the new visualizations in comparison to the original ones by means of a focus group.
This research uses a combination of data collection methods such as a survey plus a
focus group to assess the opinion of users and respondents. At the same time the focus
group data were analyzed using the thematic analysis technique. The results show that
the new visualizations in the UEQ questionnaire have a positive and favorable reaction
among the focus group participants, reflecting their satisfaction and acceptance of the
proposals. The aesthetic improvement, clarity and speed of the new visualizations,
which facilitate the presentation and analysis of software application usability data, are
particularly appreciated. However, it is suggested that the new visualizations need to
be further validated and improved, to resolve possible doubts or problems that may
arise in their application, work remains to be done due to the need to incorporate
more information and guidance in the visualizations, such as labels, scales, colors and
standards, to avoid confusion or ambiguities and to facilitate comparison and decision
making.

vii


Lista de cuadros

5.1 Resumen de resultados para la pregunta ¿Hasta qué punto está familiarizado
con las visualizaciones originales de UEQ, como el gráfico de barras y el
diagrama de dispersión? ¿Con qué frecuencia y en qué contextos las utilizaŕıa? 33

5.2 Resumen de resultados para la pregunta ¿Cómo interpreta los resultados de
las visualizaciones originales? ¿Qué aspectos le resultan fáciles o dif́ıciles de
comprender, comparar o comunicar? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

5.3 Resumen de resultados para la pregunta ¿Cuáles son tus primeras impresio-
nes sobre las nuevas visualizaciones propuestas, como el gráfico de radar, el
mapa térmico y los indicadores? ¿En qué se diferencian de las originales en
cuanto a estética, funcionalidad e información? . . . . . . . . . . . . . . . . 35

5.4 Resumen de resultados para la pregunta ¿Cómo interpreta los resultados de
las nuevas visualizaciones? ¿Qué aspectos le resultan fáciles o dif́ıciles de
entender, comparar o comunicar? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

5.5 Resumen de resultados para la pregunta ¿Cómo apoyan o mejoran las nuevas
visualizaciones sus objetivos (dependiendo del área) y retos al utilizar UEQ?
¿Cuáles son los beneficios o inconvenientes de su uso? . . . . . . . . . . . . 38

5.6 Resumen de resultados para la pregunta ¿Qué probabilidades hay de que
utilice las nuevas visualizaciones en sus futuros proyectos o presentaciones?
¿Qué factores influiŕıan en su decisión? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

7.1 Cronograma de actividades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

viii


Lista de figuras

1.1 Niveles de evaluación de UEQ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2 Distribución de respuestas de UEQ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

2.1 Áreas de evaluación de UEQ [1] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

4.1 Diagrama de metodoloǵıa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
4.2 Diagrama de valores medios para las áreas principales . . . . . . . . . . . . 18
4.3 Rectángulo de confianza . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
4.4 Diagrama de valores medios para zonas espećıficas . . . . . . . . . . . . . . 19
4.5 Descripción de pares de palabras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
4.6 Radar de categoŕıas y 3D mayores áreas de evaluación . . . . . . . . . . . . 20
4.7 Distribución de votos de velas para los elementos UEQ . . . . . . . . . . . 21
4.8 Indicadores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
4.9 Mapa de calor para distribución de votos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
4.10 Diagrama de proceso de análisis temático . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

7.1 Diagrama de Gantt para la investigación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

8.1 Propuesta de diagrama polar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
8.2 Propuesta de diagrama de burbujas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
8.3 Propuesta de mapa de rectángulos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

ix


Lista de abreviaturas

UCR Universidad de Costa Rica, página 8.1

UEQ User Experience Questionnaire, página 1

JOCICI Las Jornadas Costarricenses en Investigación en Computación e In-
formática (JOCICI), página 3

HCI Human Computer Interaction o Interacción humano computador

UX User Experience, página 8

PQ Calidad pragmática, página 11

HQ− I Calidad hedónica - Identidad, página 11

HQ− S Calidad hedónica - Estimulación, página 11

ATT Atractivo, página 11

UEQ− S Versión abreviada del Cuestionario de Experiencia de Usuario, pá-
gina 12

x


CAPÍTULO I. INTRODUCCIÓN

Los cuestionarios estándarizados de usabilidad son herramientas muy utilizadas pa-
ra evaluar la calidad, usabilidad del software en función del usuario y permiten una
medición cuantitativa eficaz de las caracteŕısticas del producto [2].

Entre los más populares que existen se encuentra AttrakDiff, que es una herramienta
de cuestionario que mide el atractivo percibido, la calidad pragmática, la calidad hedóni-
ca y la experiencia de usuario de productos interactivos, consta de 28 pares de adjetivos
bipolares, que los usuarios puntúan en una escala de siete puntos [3]. AttrakDiff fue de-
sarrollada por Marc Hassenzahl, Michael Burmester y Franz Koller, investigadores y
profesores de interacción humano-computador, experiencia de usuario e ingenieŕıa de
usabilidad.

Por otro lado, se encuentra el Cuestionario de Experiencia de Usuario (UEQ), que es
uno de los cuestionarios cuyos resultados pueden utilizarse en las pruebas de usabilidad
para medir el nivel de experiencia de usuario de un producto. UEQ permite evaluar
de forma rápida y práctica la experiencia del usuario con 26 preguntas [4], el mismo
ha sido desarrollado por Martin Schrepp, Andreas Hinderks y Jörg Thomaschewski,
investigadores del Centro Alemán de Investigación en Inteligencia Artificial (DFKI) y
de la Universidad de Ciencias Aplicadas.

Las visualizaciones de UEQ pueden ayudar a comunicar los puntos fuertes y débi-
les de un producto, compararlo con puntos de referencia, identificar áreas de mejora y
supervisar cambios a lo largo del tiempo o en diferentes grupos de usuarios, estas he-
rramientas UEQ ayudan a mapear los valores hedónicos y pragmáticos de un producto
y proporcionan múltiples beneficios como resaltar áreas de mejora o mapear múltiples
variables de experiencia de usuario en resultados resumidos.

Los datos de UEQ son un conjunto complejo de datos que la herramienta procesa
con precisión para proporcionar información, pero las visualizaciones suelen ser com-
plejas y poco intuitivas. Cuando se utilizan correctamente, las visualizaciones de los
cuestionarios pueden ser una herramienta eficaz para analizar datos y tomar decisiones
precisas sobre un producto. Un uso inadecuado puede dar lugar a opiniones erróneas
sobre el producto evaluado. Dicho esto, si los cuestionarios se interpretan de forma
inadecuada, pueden dar lugar a resultados poco fiables [5].

Para crear nuevas visualizaciones que puedan abstraer la información de forma efec-
tiva se debe:

• Elegir el tipo de visualización más apropiado y eficaz para la audiencia, el propósito
y el mensaje previstos, como gráficos de barras, gráficos de radar, gráficos de caja,
mapas de calor, etc.

• Equilibrar los compromisos entre simplicidad y complejidad, claridad y detalle,
precisión y estética, e interactividad y accesibilidad de las visualizaciones, en
función de las caracteŕısticas de los datos, las necesidades de los usuarios y las
limitaciones del diseño.

1


1.1. CONTEXTO DE LA PROPUESTA 2

• Garantizar la validez, fiabilidad y comparabilidad de los datos del UEQ y las
visualizaciones, siguiendo las directrices y normas para la administración, análisis e
interpretación del cuestionario y evitando posibles sesgos, errores o ambigüedades.

• Proporcionar ideas y recomendaciones significativas y prácticas basadas en las
visualizaciones del UEQ, contextualizando los resultados, explicando los factores
y mecanismos subyacentes y sugiriendo posibles soluciones o alternativas.

• Evaluar el impacto y la utilidad de las visualizaciones de UEQ, recopilando in-
formación de las partes interesadas, midiendo los resultados y los indicadores y
repitiendo y mejorando las visualizaciones en función de los resultados y las lec-
ciones aprendidas.

AttrakDiff y UEQ comparten caracteŕısticas de evaluación como las evaluaciones
pragmáticas y hedónicas, ambas utilizan escalas Likert similares. Estos hechos ayudan
a traducir los datos de UEQ a visualizaciones similares a las de AttrakDiff.

1.1 Contexto de la propuesta

Esta propuesta nació de un esfuerzo durante el curso teórico llamado Interacción Hu-
mano Computador, donde se analizaron los cuestionarios estandarizados y los temas
que competen. A partir de este punto, surgió la idea de la extensión y mejoramiento
de las visualizaciones de UEQ, con el objetivo de una mejor compresión y entendimien-
to de la información recopilada entre partes interesadas en el desarrollo de software:
ingenieros de software, diseñadores gráficos y administradores de proyecto.

La diferencia entre el esfuerzo que se realizó durante el curso teorico de Interacción
Humano Computador y la presente propuesta de investigación, es la evaluación objetiva
entre las nuevas visualizaciones y las visualizaciones originales a través de un grupo de
discusión y taller de diseño.

El enfoque propuesto consiste en utilizar técnicas de visualización similares a Attrak-
Diff, que proporcionan visualizaciones más estandarizadas, facilitando la comparación
de datos en diferentes contextos. Las visualizaciones tipo AttrakDiff pueden ayudar a
proporcionar una forma más intuitiva y fácil de usar de presentar los datos de experien-
cia de usuario a los usuarios de la herramienta. A la vez, proponer nuevas visualizaciones
para extender el espectro de visualizaciones de UEQ, que ayuden a una mejor compre-
sión de los datos.

Finalmente, esta propuesta de investigación, es el seguimiento y extensión del art́ıcu-
lo de investigación publicado en JOCICI 2023, llamado“Enhancing UEQ Questionnaire
Data Visualizations with AttrakDiff Visualization Techniques” [6] que se puede ver en el
anexo 8.1. Donde se construyeron las visualizaciones utilizando técnicas de AttrakDiff
y técnicas novedosas de visualización, a la vez se evaluaron a través de una encuesta.
Posteriormente se evaluaron los resultados de esta.


1.2. OBJETIVOS 3

1.2 Objetivos

Los objetivos de la presente investigación cubren tanto las actividades realizadas en
durante el desarrollo del art́ıculo de investigación [6] como las actividades desarrolladas
en el presente seguimiento y extensión de la investigación previamente realizada.

1.2.1 Objetivo general

Facilitar la visualización y análisis de los datos de la herramienta UEQ entre profe-
sionales de ingenieŕıa de software, diseñadoras gráficos y administradoras de proyectos
mediante la comparación de nuevas opciones de visualización inspiradas en la herra-
mienta AttrakDiff y otras estrategias adicionales de visualización.

1.2.2 Objetivos espećıficos

1. Diseñar visualizaciones de datos para el cuestionario UEQ utilizando técnicas
AttrakDiff.

2. Diseñar visualizaciones de datos para el cuestionario UEQ utilizando tipos de
gráficos no utilizados en la herramienta oficial de UEQ.

3. Comparar las nuevas visualizaciones que usan técnicas de AttrakDiff y nuevas
visualizaciones novedosas, con las representaciones originales de UEQ que provee
la herramienta oficial de UEQ.

1.3 Preguntas de investigación

Para cumplir con los objetivos espećıficos, se plantean las siguientes preguntas de in-
vestigación:

1. ¿Cómo pueden diseñarse visualizaciones de datos utilizando técnicas AttrakDiff
para representar de manera efectiva los resultados del UEQ?

2. ¿Cuáles son las nuevas visualizaciones de datos para presentar los resultados del
UEQ, usando técnicas basadas en AttrakDiff?

3. ¿Cuál es el impacto de las visualizaciones basadas en AttrakDiff y las nuevas
visualizaciones propuestas en la evaluación de la experiencia del usuario, según la
percepción de entre ingenieros de software, diseñadores gráficos y administradores
de proyectos, a través de una encuesta y una comparación a través de un grupo
focal?

Las primeras dos preguntas son abordadas en el art́ıculo previo [6], el mismo adjunto
en el anexo 8.1.


1.4. PROBLEMA 4

1.4 Problema

User Experience Questionnaire (UEQ) suele medir seis dimensiones de la experiencia
del usuario: atractivo, perspicacia, eficiencia, fiabilidad, estimulación y novedad. Sin em-
bargo, estas dimensiones no son mutuamente excluyentes ni ortogonales y pueden tener
interrelaciones e interesseciones conceptuales complejas. Como lo establece Schrepp [1],
UEQ está diseñado para medir un constructo multidimensional como la experiencia del
usuario, que puede ser dif́ıcil de captar en su totalidad debido a su naturaleza subjetiva,
el mismo proporciona datos de alto nivel sobre la experiencia del usuario, que pueden
no detectar problemas espećıficos dentro de un producto.

Las expectativas de los usuarios evolucionan con el tiempo, y UEQ debe adaptarse
a estos cambios para seguir siendo pertinente y preciso en sus mediciones. Por lo tanto,
traducir estos datos a visualizaciones no es tarea fácil a la hora de captar los matices y
variaciones de la experiencia del usuario, definitivamente se debe encontrar un formato,
nivel de detalle y granularidad adecuados para diferentes propósitos y audiencias, lo
cual es un reto [7].

Las visualizaciones de UEQ pueden verse influidas por diversos factores como se
puede ver en la figura 1.1, como la elección de escalas, etiquetas, colores, entre otros,
que pueden afectar a la interpretación y validez de los resultados [8]. En UEQ utili-
zar gráficos de barras con sólo colores de fondo degradados y sin descripciones de los
ejes, puede ayudar sólo a los usuarios experimentados de la herramienta. Estas visua-
lizaciones plantean algunos retos como es la interpretación de los datos y la curva de
aprendizaje que pueden ser dif́ıciles dependiendo de la audiencia.

El diseño y la evaluación de las visualizaciones de UEQ requieren una cuidado-
sa atención a los supuestos, las limitaciones y las implicaciones de la representación
visual, esto debido a que se busca que las nuevas visualizaciones provean nuevos descu-
brimientos y sean fáciles de interpretar.

Las distintas partes interesadas; ingenieros de software, diseñadores gráficos y admi-
nistradores de proyecto, pueden tener diferentes intereses y expectativas de las visua-
lizaciones de UEQ, como evaluar areas espećıficas de UEQ, identificar puntos fuertes
y débiles, comunicar los resultados a los responsables de la toma de decisiones o a los
clientes.

Figura 1.1: Niveles de evaluación de UEQ

Otro caso, de las visualizaciones oficiales de la herramienta UEQ, son los que incluyen
demasiada información en una visualización, lo que resulta en visualizaciones demasiado


1.4. PROBLEMA 5

complejas y dif́ıciles de entender como se muestra en la figura 1.2.

Figura 1.2: Distribución de respuestas de UEQ


1.5. JUSTIFICACIÓN 6

1.5 Justificación

UEQ y AttrakDiff son dos cuestionarios estandarizados ampliamente utilizadas para
evaluar la experiencia de usuario de productos y servicios digitales [9]. El mapeo de
datos UEQ a visualizaciones similares a AttrakDiff puede proporcionar una forma más
natural y accesible de representar los datos, lo que resulta en más conocimientos de la
experiencia del usuario.

Desde 2017, el cuestionario UEQ ha superado con creces a AttrakDiff en número
de usos [9]. Es necesario mejorar la claridad y utilidad de las visualizaciones de UEQ
para simplificar el proceso de análisis de datos y detectar áreas en las que se podŕıa
rediseñar la experiencia de usuario.

Los ı́tems del UEQ son bipolares, por lo que tienen adjetivos opuestos en cada
extremo de una escala de siete puntos (por ejemplo, aburrido frente a emocionante).
Esto requiere una interpretación cuidadosa de las puntuaciones ya que pueden indicar
evaluaciones positivas o negativas según el contexto y la dirección de la escala.

Las dimensiones del UEQ no son independientes, lo que significa que pueden estar
correlacionadas o influidas entre śı. Por ejemplo, un producto altamente estimulante
puede percibirse también como atractivo o novedoso, pero también como complejo. Esto
exige tener en cuenta las interrelaciones entre las dimensiones y las compensaciones que
pueden darse entre ellas.

Los resultados del UEQ suelen presentarse en forma de gráficos de barras, que pue-
den ser útiles para mostrar el perfil general y las puntuaciones medias de cada dimensión,
sin embargo, pueden no revelar la variabilidad, la distribución o los valores at́ıpicos de
los datos. Estos gráficos pueden no transmitir la naturaleza bipolar de los elementos,
las correlaciones entre las dimensiones y las diferencias entre los grupos de usuarios.

Mejorar las visualizaciones de UEQ implica encontrar formas de presentar los datos
de forma clara y comprensible, al tiempo que se proporciona información detallada y
apoyo contextual. Este esfuerzo ayuda a mejorar la comprensión y comunicación de los
datos de UEQ mediante el uso de diferentes perspectivas, niveles de detalle y elementos
gráficos que resalten los aspectos y patrones relevantes de los datos. De acuerdo con
Bateman et al.[10] en su investigación sobre el embellecimiento de las visualizaciones,
concluye que embellecer las visualizaciones de datos, no solo las hace más fáciles de
consumir, pero también ayudar a mejorar su memorabilidad.

Apoyar la toma de decisiones y la mejora del diseño a partir de los datos de UEQ,
proporcionando información práctica, recomendaciones y comentarios que ayuden a los
usuarios a identificar los puntos fuertes y débiles de sus productos, a priorizar las áreas
de mejora y a evaluar los efectos de sus intervenciones.

Otra ventaja de mapear los datos UEQ a visualizaciones similares a AttrakDiff es
que es posible comparar evaluaciones de experiencia de usuario de diferentes productos
que utilizan el marco AttrakDiff y compararlas con otras que utilizan procesos UEQ y
viceversa.

Para las empresas que utilizan el cuestionario UEQ, la simplificación de los procesos
de análisis de datos dará como resultado una mejor visión general del producto. Esto
se traduce en una ventaja competitiva al crear productos y servicios más acordes con
las necesidades y preferencias de los clientes.


1.5. JUSTIFICACIÓN 7

En el ambiente de las industrias, existe la necesidad de métricas cuantitativas de
experiencia del usuario, para tomar decisiones informadas sobre el diseño y la usabilidad
de los productos. Ampliar y mejorar las visualizaciones de UEQ ayudará a proporcionar
información más sólida y cuantificable sobre las experiencias de los usuarios.

Finalmente, la satisfacción del usuario es el pilar de este esfuerzo. Se logra mapear
la información de una forma efectiva, a través de las visualizaciones para mejorar la
toma de decisiones, es más probable que los usuarios adquieran con un producto, lo
que aumenta las ventas y los beneficios. Esto aumenta la validez y fiabilidad general
de las evaluaciones de la experiencia de usuario. Se espera que la investigación actual
demuestre el valor de mapear los datos de UEQ a las técnicas de visualización Attrak-
Diff. Simplificar el análisis de datos y otras visualizaciones propuestas que facilitan el
consumo de los datos (especialmente los diseñadores gráficos, ingenieros de software y
administradores de proyectos).

Este documento está organizado de la siguiente manera. La sección 3 contiene el
marco teórico, en el cual se definen los conceptos necesarios para comprender el con-
texto de la investigación. La sección 4 expone trabajos relacionados con la presente
investigación, en los que denota el uso de los cuestionarios estandarizados, importancia
y trabajo para mejora de visualizaciones de experiencia del usuario. La sección 5 explica
la metodoloǵıa con las fases y actividades que se van a realizar para desarrollar la in-
vestigación. La sección 7 presenta los resultados de la actividad focal y taller de diseño.
La sección 8 detalla las conclusiones finales de la investigación. Finalmente, sección 9
contiene el cronograma de las actividades ejecutadas.


CAPÍTULO II. MARCO TEÓRICO

Existen conceptos clave en esta investigación como son interacción humano computador,
experiencia de usuario, usabilidad, interfaz de usuario, calidad pragmática y hedónica,
cuestionarios estandarizados de experiencia de usuario. A continuación se describen los
siguientes conceptos relacionados:

2.1 Interacción humano computador

Con el desarrollo de nuevos tipos de sistemas interactivos, las empresas y el mundo
académico han prestado considerable atención a los complejos fenómenos de comuni-
cación conocidos como interacción humano computador, en los que intervienen tanto
seres humanos como sistemas informáticos.

La Interacción Humano-Computador es el campo interdisciplinar que estudia el
diseño, la evaluación y el uso de tecnoloǵıas interactivas en las que intervienen personas
y ordenadores. La HCI se basa en conceptos y métodos de varias disciplinas, como la
informática, la psicoloǵıa, la socioloǵıa, el diseño y la ingenieŕıa, para entender cómo
interactúan las personas con los ordenadores y cómo crear sistemas fáciles de usar,
eficientes y satisfactorios [11].

Uno de los principales objetivos de la HCI es mejorar la usabilidad de los sistemas
interactivos, que se refiere al grado en que un sistema puede ser utilizado por usuarios
espećıficos para alcanzar objetivos espećıficos con eficacia, eficiencia y satisfacción en
un contexto de uso espećıfico [12].

La usabilidad puede medirse en función de varios criterios, como la facilidad de
aprendizaje, la memorización, la prevención y recuperación de errores, la eficacia, la
satisfacción y la accesibilidad. Para garantizar la usabilidad, los investigadores y pro-
fesionales de la HCI aplican diversos métodos y técnicas a lo largo del ciclo de vida de
desarrollo del sistema, como la investigación de usuarios, el análisis de tareas, la creación
de prototipos, la evaluación heuŕıstica, las pruebas de usabilidad y la retroalimentación
de los usuarios [13].

Otro aspecto importante de la HCI es considerar la experiencia de usuario (UX) de
los sistemas interactivos, que se refiere a los aspectos afectivos, emocionales y experien-
ciales del uso de un sistema más allá de su funcionalidad y usabilidad. La UX abarca
los sentimientos subjetivos, actitudes, preferencias y expectativas de los usuarios antes,
durante y después de utilizar un sistema, aśı como los factores contextuales que influyen
en ellos, como los aspectos sociales, culturales y ambientales. Un pilar importante de la
interacción humano computador es la interfaz humano - computador, que se describirá
a continuación.

2.2 Interfaz del usuario

La interfaz de usuario (IU) es la parte de un sistema informático que permite a los
usuarios interactuar con sus funciones, datos y caracteŕısticas. El diseño de la interfaz

8


2.3. CALIDAD PRÁGMÁTICA Y HEDÓNICA 9

de usuario es el proceso de creación y mejora de la interfaz para garantizar que los
usuarios puedan utilizarla de forma eficaz y satisfactoria. El diseño de la interfaz de
usuario implica varios aspectos, como la disposición, el color, la tipograf́ıa, los iconos,
la navegación, la retroalimentación y la accesibilidad.

El diseño de la interfaz de usuario no es un proceso estático o lineal, sino dinámico
e iterativo que requiere una comunicación y colaboración constantes entre las partes
interesadas, como desarrolladores, gestores, clientes y usuarios. En el diseño de la inter-
faz de usuario también influyen diversos factores, como las tendencias tecnológicas, los
estándares de las plataformas, las convenciones del sector y las preferencias estéticas
[14].

El diseño de la interfaz de usuario es un aspecto importante del desarrollo de software
que afecta a la calidad y el éxito del sistema. Una interfaz de usuario bien diseñada puede
mejorar la experiencia del usuario, que es la impresión general y la emoción que sienten
los usuarios al interactuar con el sistema. La UX no sólo depende de la usabilidad y
funcionalidad de la interfaz, sino también de su estética y atractivo emocional [3]. Una
buena experiencia del usuario puede aumentar la satisfacción, fidelidad, confianza y
compromiso del usuario.

La experiencia del usuario en las interfaces de usuario pueden verse influidas por
diversos elementos de diseño, como la estética, la interactividad, la retroalimentación,
la personalización, la narración y la emoción. Para mejorar la experiencia del usuario,
los investigadores y profesionales de la HCI aplican diversos métodos y técnicas para
comprender las necesidades, motivaciones, emociones y valores de los usuarios [3], aśı
como la evaluación de la calidad prágmática como hedónica.

2.3 Calidad prágmática y hedónica

La calidad pragmática y hedónica son dos dimensiones de la experiencia del usuario
que captan la usabilidad y el atractivo de un producto .

La calidad pragmática se refiere al grado en que un producto que satisface los obje-
tivos, necesidades y expectativas del usuario en términos de funcionalidad, eficiencia y
fiabilidad [3].

La calidad hedónica se refiere al grado en que un producto proporciona emociones
positivas, estimulación, identificación y autoexpresión al usuario [3]. Ambas dimensiones
son importantes para la satisfacción del usuario.

Ambos aspectos son cruciales para una evaluación integral de la calidad del producto.
En este contexto, la experiencia de usuario (UX) emerge como un concepto clave que
engloba estas dos dimensiones.

2.4 Experiencia del usuario

La experiencia de usuario es el proceso de diseño y evaluación de productos que satisfa-
cen las necesidades, expectativas y preferencias de los usuarios, además de proporcionar
respuestas emocionales positivas y satisfacción. La experiencia de usuario abarca varios


2.4. EXPERIENCIA DEL USUARIO 10

aspectos, como la usabilidad, la accesibilidad, la estética, la funcionalidad, el rendimien-
to y la retroalimentación.

La investigación de la experiencia del usuario es la recopilación y el análisis sistemáti-
cos de datos de los usuarios y sus contextos, mediante diversos métodos y herramientas,
para informar y mejorar el diseño y la evaluación de la experiencia del usuario. La in-
vestigación de UX puede llevarse a cabo en distintas fases del proceso de diseño, como
la exploratoria, la generativa, la evaluativa e la iterativa [3].

Las pruebas de usuario pueden ayudar a evaluar la usabilidad y conveniencia de
un producto , aśı como a descubrir las necesidades, preferencias, expectativas y mo-
tivaciones de los usuarios. Las pruebas de usuario pueden realizarse de varias formas,
como moderadas o no moderadas, en persona o a distancia, cualitativas o cuantitativas
[15]. Para medir y evaluar de manera precisa esta experiencia, se utilizan herramientas
estandarizadas como los cuestionarios estandarizados.

2.4.1 Cuestionarios estandarizados de experiencia del usuario

Un cuestionario estandarizado de experiencia de usuario es una herramienta de evalua-
ción de la experiencia de usuario que consiste en un conjunto de preguntas normalmente
clasificadas en una escala de Likert, que captan distintos aspectos y dimensiones de la
experiencia de usuario, como el atractivo, la eficacia, entre otros [16]. Un cuestionario es-
tandarizado puede proporcionar información y conocimientos para mejorar y optimizar
la experiencia del usuario.

Existen diferentes métodos e instrumentos para medir la calidad pragmática y he-
dónica, como cuestionarios, entrevistas, observaciones e indicadores fisiológicos. El At-
trakDiff se ha validado y aplicado en diversos dominios, como el comercio electrónico,
el aprendizaje electrónico, los dispositivos móviles y los juegos [17].

AttrakDiff

Los 28 ı́tems del cuestionario se agrupan en cuatro dimensiones: calidad pragmáti-
ca (PQ), calidad hedónica-identidad (HQ-I), calidad hedónica-estimulación (HQ-S) y
atractivo (ATT). La PQ refleja en qué medida el producto ayuda al usuario a alcanzar
sus objetivos con eficiencia, eficacia y satisfacción. HQ-I refleja hasta qué punto el pro-
ducto expresa la identidad, la autoimagen y los valores personales del usuario. HQ-S
refleja hasta qué punto el producto estimula la curiosidad, la novedad y el desaf́ıo del
usuario. ATT refleja la impresión general del usuario y su preferencia por el producto
[3].

Las cuatro dimensiones pueden representarse en un espacio bidimensional, en el que
el eje horizontal representa el continuo pragmático-hedónico y el eje vertical el continuo
negativo-positivo. El espacio resultante se divide en cuatro cuadrantes, cada uno de los
cuales representa un tipo distinto de experiencia de usuario: deseable (PQ alta y HQ
alta), indiferente (PQ baja y HQ baja), rechazante (PQ baja y HQ alta) o pragmática
(PQ alta y HQ baja) [17].


2.5. USABILIDAD 11

User Experience Questionnaire

Otro método para medir la calidad pragmática y hedónica es el Cuestionario de Expe-
riencia de Usuario (UEQ), que consta de 26 ı́tems de diferencial semántico que evalúan
seis aspectos de la experiencia de usuario: atractivo, perspicacia, eficiencia, fiabilidad,
estimulación y novedad [4], como se puede ver en la Figura 2.1.

UEQ se ha desarrollado a partir de un modelo teórico de experiencia de usuario que
integra aspectos pragmáticos y hedónicos, aśı como procesos cognitivos y emocionales
[5]. UEQ ha sido validado y aplicado en diversos dominios, como aplicaciones web,
herramientas de software, apps móviles y realidad virtual.

Figura 2.1: Áreas de evaluación de UEQ [1]

Se ha desarrollado una versión abreviada, el UEQ-S, que sólo contiene 8 ı́tems. UEQ-
S es una buena aproximación a los resultados de UEQ para la calidad pragmática y
hedónica [18].

Tanto el AttrakDiff como el UEQ proporcionan información útil sobre los puntos
fuertes y débiles de un producto en términos de calidad pragmática y hedónica. Sin
embargo, también presentan algunas limitaciones, como la necesidad de una muestra de
gran tamaño, la influencia de factores contextuales, la subjetividad de las valoraciones
de los usuarios y la dificultad de interpretar interacciones complejas entre dimensiones.
Por lo tanto, se recomienda complementar estos métodos con otras fuentes de datos,
como comentarios cualitativos, indicadores de comportamiento.

La UX y la usabilidad son conceptos estrechamente relacionados en el diseño y
desarrollo de productos y servicios. Una buena usabilidad es un componente esencial
de una excelente UX.

2.5 Usabilidad

La usabilidad es el grado en que un producto puede ser utilizado por usuarios espećıficos
para alcanzar objetivos espećıficos con eficacia, eficiencia y satisfacción en un contexto


2.5. USABILIDAD 12

de uso espećıfico. La evaluación de la usabilidad es el proceso de medición y valoración
de la usabilidad a través de diversos métodos, como pruebas, inspección, investigación
o análisis [19].

La evaluación de la usabilidad puede ayudar a identificar y mejorar los problemas
de usabilidad, aumentar la satisfacción y la lealtad de los usuarios, aumentar la pro-
ductividad y el rendimiento, reducir los errores y los riesgos y apoyar el diseño y el
desarrollo centrados en el usuario [13].

2.5.1 Cuestionarios estandarizados de usabilidad

SUS

La Escala de Usabilidad de Sistemas (SUS) es un cuestionario ampliamente utilizado
y validado que mide la usabilidad percibida de un sistema, producto o servicio. La
SUS consta de 10 ı́tems, cada uno de ellos con una escala Likert de cinco puntos que
va desde totalmente de acuerdo a totalmente en desacuerdo. Los ı́tems se redactan
alternativamente de forma positiva y negativa para reducir el sesgo de respuesta. La
puntuación SUS se calcula sumando y escalando las respuestas para obtener un valor
entre 0 y 100, en el que las puntuaciones más altas indican una mayor usabilidad [20]. La
puntuación SUS puede interpretarse comparándola con una base de datos normativa de
puntuaciones de varios sistemas o rangos de aceptabilidad que correspondan a distintos
niveles de usabilidad.

SUS tiene varias ventajas, como ser sencillo, rápido y flexible de administrar, abarcar
varios aspectos de la usabilidad y ser sólido y fiable en diferentes contextos y poblacio-
nes. El SUS también puede adaptarse o ampliarse para satisfacer necesidades espećıficas,
como medir la usabilidad de componentes [20]. SUS tiene algunas limitaciones, como ser
una medida subjetiva y global que no proporciona información detallada ni diagnóstica,
estar influido por factores como las expectativas del usuario y su experiencia previa, y
ser poco sensible a los cambios o mejoras en la usabilidad.

UMUX

La Métrica de Usabilidad para la Experiencia de Usuario (UMUX) es un cuestionario
que mide la usabilidad y satisfacción percibidas de un sistema, producto o servicio, este
consta de cuatro ı́tems, cada uno con una escala Likert de siete puntos que va desde
totalmente de acuerdo a totalmente en desacuerdo. Los ı́tems se basan en la definición
de usabilidad de la norma ISO 9241-11, que incluye eficacia, eficiencia y satisfacción. La
puntuación UMUX se calcula promediando las respuestas para obtener un valor entre
1 y 7, donde las puntuaciones más altas indican mayor usabilidad y satisfacción [20].

UMUX tiene varias ventajas, como ser conciso, fácil y barato de administrar, tener
una alta correlación con SUS y otras medidas de usabilidad, y ser adecuado tanto
para evaluaciones formativas como sumativas. UMUX se puede utilizar para medir la
usabilidad y la satisfacción de aspectos espećıficos de un sistema, o para comparar
el rendimiento de diferentes sistemas, pero tiene limitaciones, como ser una medida
subjetiva y global que no proporciona información detallada ni diagnóstica, tener una


2.5. USABILIDAD 13

gama limitada de opciones de respuesta y ser sensible a la redacción y el orden de los
ı́tems [20].

UMUX Lite

UMUX Lite es una versión simplificada del UMUX que mide la usabilidad y la satisfac-
ción percibidas de un sistema, producto o servicio. El UMUX Lite consta de dos ı́tems,
uno para la usabilidad y otro para la satisfacción, cada uno con una escala Likert de
siete puntos que va desde totalmente de acuerdo a totalmente en desacuerdo. Los ı́tems
se derivan de los ı́tems originales del UMUX, pero se modifican para que sean más
directos y claros. La puntuación del UMUX Lite se calcula promediando las respuestas
para obtener un valor entre 1 y 7, donde las puntuaciones más altas indican mayor
usabilidad y satisfacción [20].

UMUX Lite tiene varias ventajas, como ser muy breve, fácil y barato de admi-
nistrar, tener una alta correlación con UMUX y el SUS, y ser adecuado tanto para
evaluaciones formativas como sumativas. UMUX Lite tiene limitaciones, como ser una
medida subjetiva y global que no proporciona retroalimentación detallada o informa-
ción de diagnóstico, tener un rango limitado de opciones de respuesta, ser sensible a la
redacción y el orden de los ı́tems.

CSUQ

El Cuestionario de Usabilidad de Sistemas Informáticos (CSUQ) es un cuestionario
que mide la usabilidad y satisfacción percibidas de un sistema, producto informático.
El CSUQ consta de 19 ı́tems, cada uno con una escala Likert de siete puntos que
va desde totalmente de acuerdo a totalmente en desacuerdo. Los ı́tems se agrupan
en cuatro subescalas: utilidad del sistema, calidad de la información, calidad de la
interfaz y satisfacción general. La puntuación del CSUQ se calcula promediando las
respuestas para obtener un valor entre 1 y 7 para cada subescala y para la puntuación
global, donde las puntuaciones más altas indican una mayor usabilidad y satisfacción.
La puntuación del CSUQ puede interpretarse comparándola con una base de datos
normativa de puntuaciones de varios sistemas, o utilizando pruebas estad́ısticas para
examinar las diferencias o relaciones entre subescalas o grupos de usuarios [20].

CSUQ es exhaustivo, fiable y válido, abarcar múltiples dimensiones de usabilidad y
satisfacción, y proporcionar información más espećıfica y diagnóstica que las medidas
globales a la vez puede personalizarse para satisfacer necesidades espećıficas el CSUQ
pero desventajas como ser relativamente largo y complejo de administrar y analizar,
requerir una muestra de gran tamaño para obtener resultados fiables.

Habiendo establecido una comprensión sólida de los conceptos fundamentales como
la experiencia de usuario (UX), la usabilidad, y la utilización de cuestionarios estan-
darizados como el UEQ y el AttrakDiff en el marco teórico, es crucial explorar cómo
estas teoŕıas y herramientas se han aplicado en investigaciones previas. La siguiente
sección de trabajo relacionado examina estudios anteriores que han investigado la UX
y la usabilidad mediante estos cuestionarios, proporcionando un análisis cŕıtico de sus
metodoloǵıas, hallazgos y contribuciones al campo.


CAPÍTULO III. TRABAJO RELACIONADO

A continuación, se describen algunas investigaciones en las que se estudiaron la rele-
vancia de brindar datos claros a través de visualziaciones, casos de uso de UEQ y las
mejoras de visualizaciones.

D’Ignazio et al. [21] analiza cómo las visualizaciones pueden ayudar a los usuarios
a comprender, analizar y comunicar grandes datos, en cualquier contexto. El art́ıculo
sostiene que las visualizaciones no son solo una forma de presentar datos, sino tam-
bién de explorarlos, cuestionarlos y criticarlos y que pueden fomentar el compromiso,
la curiosidad y la autonomı́a de los usuarios. La investigación presenta la relevancia
de las visualizaciones sencillas y eficientes para una mejor comprensión de los datos
recopilados.

Bateman et al. [10] investigan los efectos del embellecimiento visual, como elementos
decorativos, colores y formas, en la comprensión y memorización de gráficos. Los autores
utilizan una versión modificada de la Escala de Usabilidad del Sistema (SUS) y el Índice
de Carga de Tareas (TLX) de la NASA para medir la usabilidad y la carga de trabajo
de los gráficos, aśı como pruebas de recuerdo y valoraciones de preferencia.

Los resultados muestran que el embellecimiento puede mejorar el recuerdo y el com-
promiso, pero también puede reducir la precisión y la eficacia, dependiendo del tipo, el
grado de embellecimiento y de la complejidad de la tarea.

En Li et al. [22], se ampĺıan los estudios anteriores de Bateman [10] y se investigan los
efectos del embellecimiento visual teniendo en cuenta distintos ĺımites de tiempo para
ver estos gráficos. Los resultados mostraron que el tiempo afectaba a la comprensión y
al recuerdo a corto plazo, mientras que el tipo de gráfico afectaba significativamente al
recuerdo a corto plazo. Concluyen que el gráfico debe ser conciso, para lograr absorber
la mayor cantidad de información en menor tiempo.

López et al. [9] destacan el uso del UEQ y AttrakDiff, como las herramientas que
más se han utilizado para medir la experiencia de usuario, especialmente en Europa.
Debido al uso del cuestionario UEQ es imprescindible mejorar las visualizaciones pro-
porcionadas, para una mejor comprensión de los datos.

Speicher [23], muestra que el cuestionario AttrakDiff es una medida ampliamente
utilizada del atractivo percibido del producto e incluye ı́tems relacionados con aspectos
pragmáticos, hedónicos y simbólicos de la experiencia del producto, que se traduce en
datos útiles a través de visualizaciones.

Ramı́rez [24], presenta un estudio que pretende explorar la experiencia de usuario
de los sistemas de gestión del aprendizaje en la educación superior. La investigación
utiliza UEQ-S para evaluar el producto, pero muestra sólo un gráfico relacionado con
los datos, lo que hace complejo para otros lectores comprender el alcance completo de
los datos, esto evidencia la oportunidad de mejora en las visualizaciones de UEQ. Este
caso denota la necesidad de proveer alternativas a las visualizaciones originales.

Jhonatan et al. [25] ofrecen un análisis de la experiencia de usuario sobre la satis-
facción de los buscadores de empleo (Pencaker) con la aplicación Siker. En el estudio
se utilizó el método de UEQ para recopilar datos sobre la satisfacción de los usuarios

14


15

con la usabilidad, la utilidad y la experiencia general del usuario de la aplicación. Es-
te puede ser un caso ideal para analizar los datos recopilados para el diseño de las
visualizaciones. Refiérase a la sección de Metodoloǵıa.

El mejoramiento de las visualizaciones de UEQ, no se han tratado mucho en la
literatura académica ni en la investigación general. La experiencia del usuario (UX) se
ha convertido en un factor cŕıtico para el éxito de los productos y servicios digitales.

A medida que las herramientas de evaluación de experiencia del usuario como UEQ
ganan importancia, los investigadores y profesionales buscan constantemente formas de
mejorar y ampliar su funcionalidad para adaptarse a la evolución de la tecnoloǵıa y las
necesidades de los usuarios.

Los avances en las técnicas y herramientas de visualización de datos han abierto
nuevas posibilidades para presentar información compleja de forma sencilla para el
usuario. A medida que aumenta la atención que se presta al diseño centrado en el
usuario, surgen necesidades de formas más fáciles de usar y visualmente atractivas de
comunicar los conocimientos de experiencia del usuario a una amplia gama de partes
interesadas en el desarrollo de software.

La revisión de trabajos relacionados ha destacado diversas metodoloǵıas y enfoques
que han sido empleados para evaluar y mejorar la experiencia de usuario, visualizaciones
y la usabilidad mediante UEQ, pero a la vez problemáticas que poseen las visualiza-
ciones actuales. Estas investigaciones proporcionan una base valiosa y una perspectiva
cŕıtica sobre las prácticas y tendencias actuales en el campo. La siguiente sección de
metodoloǵıa detalla el enfoque que adoptaremos en nuestro estudio, describiendo los
procedimientos, herramientas y técnicas que utilizaremos para recopilar y analizar da-
tos para las nuevas visualizaciones.


CAPÍTULO IV. METODOLOGÍA

Esta sección describe la metodoloǵıa que se seguió para alcanzar los objetivos planteados
y responder a las preguntas de investigación. La investigación llevó a cabo evaluaciones
de las visualizaciones tipo AttrakDiff resultantes de los datos del cuestionario UEQ y
otras visualizaciones propuestas.

La Figura 4.1 muestra un resumen de las fases, actividades, métodos y productos
asociados a cada objetivo espećıfico.

Figura 4.1: Diagrama de metodoloǵıa

Dado que el objetivo de la investigación es proponer visualizaciones de datos del
cuestionario UEQ y UEQ-S para simplificar el análisis de datos y mejorar la toma de
decisiones. La metodoloǵıa se dividió en las siguientes etapas:

16


4.1. DISEÑO DE LAS VISUALIZACIONES 17

4.1 Diseño de las visualizaciones

Parte de esta investigación fue enviada, aceptada y presentada en las V Jornadas Costa-
rricenses de Investigación e Informática (JOCICI) en el art́ıculo [6]. Otra parte de esta
investigación fue aceptada por pares a la conferencia AMITIC2024, será presentado en
Septiembre 2024. También se puede ver en el anexo 8.1.

4.1.1 Recopilación de datos UEQ de investigaciones anteriores

Para evaluar el valor real de tener visualizaciones tipo AttrakDiff y otras visualizaciones
propuestas con datos UEQ, se necesitó un ejemplo de datos para crear los gráficos. El
primer paso fue recopilar los datos de una evaluación que proporcione todos los datos
crudos utilizando la investigación de Jonathan et al. [25], lo que los hizo fiables para la
evaluación y fidedignos para la creación de las visualizaciones.

Una vez se recopilaron los datos, se analizaron con la herramienta en ĺınea UEQ,
que calcula automáticamente todos los datos necesarios para las visualizaciones y los
muestra en gráficos, lo cual ayudó a identificar ideas y tendencias clave en la experiencia
del usuario. Los mismos se tendrán de referencia para las comparaciones.

4.1.2 Generar visualizaciones

El siguiente paso fue mapear los datos del proceso, para crear nuevas visualizaciones. En
primer lugar, utilizando las técnicas de visualización AttrakDiff, que permitieron crear
un perfil bidimensional del producto basado en las cualidades pragmáticas y hedónicas
de las escalas UEQ.

Posteriormente, se diseñaron las nuevas visualizaciones de datos utilizando nuevos
tipos de representaciones gráficas que permitan una mejor comprensión de la informa-
ción y sean basadas en las conclusiones del análisis de datos. Se debe de aseguró de que
las visualizaciones fueran claras, atractivas y transmitan la información deseada con
eficacia.

Para este segundo paso, se usaron referencias para la inspiración de las visualizacio-
nes, los siguientes art́ıculos:

1. Decision making and visualizations based on test results [26].

2. Data visualization for strategic decision making [27].

3. Towards Rigorously Designed Preference Visualizations for Group Decision Ma-
king [28].

4. Improving Visualization Design for Effective Multi-Objective Decision Making
[29].

Los estudios exploran la complejidad de los gráficos y el volumen de datos afectan la
calidad de las decisiones en escenarios con múltiples objetivos y compensaciones com-
plejas. A la vez bordan los diseño de visualizaciones para la toma de decisiones grupales,
enfocándose en cómo los individuos pueden modelar y comparar sus preferencias para


4.1. DISEÑO DE LAS VISUALIZACIONES 18

entender mejor los puntos de vista de los demás. Este cuarteto de art́ıculos presentan
visualizaciones como:

1. Mapas de calor, son densos en información y adecuados para resúmenes de alto
nivel.

2. Gráficos de distribución de candela que son útiles para identificar tendencias y
comparar distribuciones.

3. Los gráficos de radar se recomiendan debido a la capacidad de comparación de
datos bajo mismas categoŕıas.

4. Indicadores básicos, para brindar información general de los objetos evaluados.

Estos art́ıculos resaltan la relevancia de las visualizaciones de datos en la toma
de decisiones estratégicas y cómo pueden incorporarse en sistemas de evaluación para
generar una mejor comprensión y guiar las decisiones cŕıticas. Además, los art́ıculos
abordan un tema importante, que forma pilar de esta misma investigación, se trata de
la visualización de datos para la toma de decisiones estratégicas, que son cŕıticas ya que
implican inversiones significativas y resultados a largo plazo.

Visualizaciones

A manera de resumen del art́ıculo presentado, que se encuentra en el anexo 8.1, las
visualizaciones basadas en AttrakDiff que se crearon fueron:

1. Descripción de pares de palabras, figura 4.5.

2. Rectángulo de confianza, figura 4.3.

3. Diagrama de valores medios para las áreas principales, figura 4.2.

4. Diagrama de valores medios para zonas espećıficas, figura 4.4.

Figura 4.2: Diagrama de valores medios para las áreas principales


4.1. DISEÑO DE LAS VISUALIZACIONES 19

Figura 4.3: Rectángulo de confianza

Figura 4.4: Diagrama de valores medios para zonas espećıficas


4.1. DISEÑO DE LAS VISUALIZACIONES 20

Figura 4.5: Descripción de pares de palabras

Las visualizaciones que se propusieron basadas en los art́ıculos presentados como
inspiración son:

1. Radar para todas las áreas evaluadas por UEQ, figura 4.6.

2. Indicadores de evaluación de datos UEQ, figura 4.8.

3. Mapa de calor de la distribución de votos de UEQ, figura 4.9.

4. Distribución de votos de velas para los elementos UEQ, figura 4.7.

5. 3D mayores áreas de evaluación, figura 4.6.

Figura 4.6: Radar de categoŕıas y 3D mayores áreas de evaluación


4.1. DISEÑO DE LAS VISUALIZACIONES 21

Figura 4.7: Distribución de votos de velas para los elementos UEQ

Figura 4.8: Indicadores

Figura 4.9: Mapa de calor para distribución de votos


4.2. EVALUACIÓN DE LAS VISUALIZACIONES 22

4.2 Evaluación de las visualizaciones

Para evaluar las nuevas visualizaciones se administró una encuesta de seguimiento a un
nuevo grupo de 23 participantes de la Universidad de Costa Rica que tienen experiencia
en el área de ciencias de computación, presentando tanto las visualizaciones mejoradas
de AttrakDiff y las nuevas propuestas. Se recopilaron datos cuantitativos sobre las
preferencias y la eficacia de los usuarios.

Se determinó que la muestra de 23 participantes es lo suficientemente grande para
obtener una muestra representativa dentro del contexto espećıfico de estudiantes de
ciencias de la computación. Esto permite obtener una variedad de opiniones y expe-
riencias, lo que permite manejar un grupo de este tamaño es más viable y práctico
en términos de tiempo y recursos, especialmente en un entorno académico. También
facilita el análisis cualitativo y cuantitativo de los datos recopilados sin resultar abru-
mador, los participantes comparten un trasfondo común en ciencias de la computación,
lo que puede reducir la variabilidad y permitir una evaluación más enfocada en las
visualizaciones propuestas.

Caracteŕısticas socio demográficas

1. Edad: los estudiantes universitarios se encuentran en el rango de 19 a 23 años.

2. Experiencia en ciencias de computación: llevan por lo menos un año de estudio en
el área y han tomado cursos relevantes.

3. Género: la muestra está conformada tanto por mujeres como por hombres.

La encuesta usó la escala de Likert para cada uno de sus ı́tems y se dividió en 5
áreas:

1. Evaluación general de las visualizaciones basadas en AttrakDiff.

2. Evaluación general de las visualizaciones propuestas.

3. Evaluación espećıfica de los gráficos basados en AttrakDiff.

4. Evaluación espećıfica de los gráficos propuestos.

5. Opinión personal.

Es importante recalcar, que el diseño, resultados y su correspondiente análisis se
encuentra en el art́ıculo presentado en la conferencia JOCICI [6] y aceptado en AMI-
TIC2024 además se encuentra en el anexo 8.1.

4.3 Comparación de las visualizaciones

Para la comparación objetiva de las visualizaciones, se planteó ejecutar taller de diseño,
que reúna actores de tres áreas espećıficas: ingenieŕıa de software, diseño gráfico y ad-
ministración de proyectos. El mismo se dividió en dos actividades principales: actividad


4.3. COMPARACIÓN DE LAS VISUALIZACIONES 23

de grupo focal y actividad de diseño de visualizaciones. El objetivo es llevar a cabo una
comparación con un grupo de discusión de forma eficaz y es fundamental contar con el
siguiente plan estructurado:

1. Se seleccionó cuidadosamente a los participantes que representen a la población
con experiencia relevante en la experiencia del usuario, los mismos participantes
son de distintas compañ́ıas de desarrollo de software.

2. Se elaboró una gúıa de preguntas que sirva como base para la discusión en el grupo
focal para comparación de los dos tipos de visualizaciones.

3. Se prepararon materiales y escenarios para la sesión del grupo de discusión. Uti-
lizar escenarios para presentar las visualizaciones originales de UEQ y las nuevas
visualizaciones mejoradas.

4. Se presentó el contexto de la investigación y las visualizaciones originales de UEQ
como las nuevas visualizaciones mejoradas, proporcionando el contexto y las ex-
plicaciones necesarias.

5. Se facilitó una discusión grupal sobre las percepciones actuales de las visualiza-
ciones de UEQ.

6. Propuso el diseño de visualizaciones al grupo para la representación de datos de
UEQ.

7. Se recopiló la retroalimentación de la sesión del grupo de discusión.

4.3.1 Perfil de los participantes del taller de diseño

El taller de diseño reclutó una muestra diversa y representativa de perfiles como in-
genieŕıa de software, diseño gráfico y administración de proyectos, teniendo en cuenta
factores como la edad, el sexo, la educación, los antecedentes y la experiencia. El taller
se aseguró de que los participantes tengan un nivel suficiente de familiaridad e interés
en el tema de la experiencia del usuario, estén dispuestos y sean capaces de participar
en una discusión constructiva y respetuosa. Los perfiles fueron los siguientes:

1. Administradores de proyectos con experiencia en la gestión de proyectos de expe-
riencia de usuario, que utilice métodos para evaluar y mejorar la usabilidad y la
satisfacción de los usuarios de productos.

2. Diseñadores con experiencia en la creación y evaluación de interfaces de usua-
rio. El diseñador debe ser capaz de evaluar los aspectos estéticos, funcionales y
emocionales de los tipos de gráficos originales y nuevos. A la vez, proporcionar
información sobre sus puntos fuertes, débiles y preferencias.

3. Ingenieros de software con experiencia en el desarrollo e implementación de inter-
faces de usuario, que utilice métodos para garantizar la calidad y el rendimiento
de los productos.


4.3. COMPARACIÓN DE LAS VISUALIZACIONES 24

Previo a la ejecución de el taller de diseño, se realizó un piloto del grupo focal con
estudiantes de computación de la UCR del grupo de investigación impartido por el
profesor Luis Quesada.

En el taller participaron 6 participantes, divididos entre los perfiles anteriores, con
el objetivo de comparar las visualizaciones y obtener retroalimentación valiosa, como
parte de los resultados. Este grupo pequeño permitió una discusión más profunda y
detallada, donde cada participante puede expresar sus opiniones y experiencias de ma-
nera exhaustiva a la vez facilitó la interacción y el intercambio de ideas, promoviendo
una conversación fluida y rica en contenido. Además es más manejable en términos de
loǵıstica, moderación y análisis de las discusiones.

Parte de usar un grupo de 6 participantes, es que la dinámica se basó en calidad
sobre cantidad, donde la calidad de la retroalimentación obtenida de expertos suele
ser más valiosa que la cantidad de participantes, especialmente cuando se trata de
profesionales con conocimientos espećıficos y relevantes. Al incluir 6 profesionales de tres
áreas distintas (ingenieŕıa de software, administración de proyectos y diseño gráfico),
se aseguró una diversidad de perspectivas, experiencias sin hacer el grupo demasiado
grande para manejar y balanceado entre las 3 áreas de perfil profesional.

Las mejores prácticas en la organización de grupos de discusión como lo establece
McQuarrie [30], recomiendan entre 6 y 12 participantes para mantener la discusión
manejable y efectiva.

Caracteŕısticas sociodemográficas

1. Edad: los profesionales se encuentran en el rango de 23 a 26 años.

2. Sexo: se compuso por 3 hombres y 3 mujeres.

3. Experiencia profesional: en promedio poseen 2 años de experiencia en su carrera
profesional, y trabajando en esta área de desarrollo de software.

4. Formación académica: los participantes contaban con nivel bachillerato en sus
respectivas áreas profesionales.

4.3.2 Tipos de preguntas para el taller de diseño

Los tipos de preguntas para el grupo focal se enfocaron en la utilidad y facilidad de
uso percibidas de los nuevos tipos de gráficos, en comparación con los originales, para
distintos fines, como identificar puntos fuertes y débiles.

Las preferencias y opiniones de los participantes sobre el diseño, la disposición, los
colores, las etiquetas y la interactividad de los nuevos tipos de gráficos y cómo afectan
a la legibilidad, claridad y atractivo de las visualizaciones.

Se buscó que los participantes identificaran los retos y dificultades a la hora de
interpretar los nuevos tipos de gráficos y cómo podŕıan abordarse. Las sugerencias y
recomendaciones de los participantes para mejorar aún más las visualizaciones de UEQ
y para añadir nuevas caracteŕısticas que respondan a sus necesidades.

Las preguntas ejecutadas para el grupo focal fueron las siguientes:


4.4. EVALUACIÓN Y ANÁLISIS DE RESULTADOS 25

1. ¿Hasta qué punto está familiarizado con las visualizaciones originales de UEQ,
como el gráfico de barras y el diagrama de dispersión? ¿Con qué frecuencia y en
qué contextos las utilizaŕıa?

2. ¿Cómo interpreta los resultados de las visualizaciones originales? ¿Qué aspectos
le resultan fáciles o dif́ıciles de comprender, comparar o comunicar?

3. ¿Cuáles son tus primeras impresiones sobre las nuevas visualizaciones propuestas,
como el gráfico de radar, el mapa térmico y los indicadores? ¿En qué se diferencian
de las originales en cuanto a estética, funcionalidad e información?

4. ¿Cómo interpreta los resultados de las nuevas visualizaciones? ¿Qué aspectos le
resultan fáciles o dif́ıciles de entender, comparar o comunicar?

5. ¿Cómo apoyan o mejoran las nuevas visualizaciones sus objetivos (dependiendo
del área) y retos al utilizar UEQ? ¿Cuáles son los beneficios o inconvenientes de
su uso?

6. ¿Qué probabilidades hay de que utilice las nuevas visualizaciones en sus futuros
proyectos o presentaciones? ¿Qué factores influiŕıan en su decisión?

4.3.3 Propuestas de diseño para los participantes

En la segunda parte del taller de diseño, cuando los participantes ya hab́ıan tenido el
contexto y discutido los temas propuestos en las preguntas anteriores, se realizó una ac-
tividad donde los participantes pudieron proponer mejoras y sus propias visualizaciones
con datos de UEQ.

Para la actividad, los participantes contaron materiales como papel, lápices de co-
lores, marcadores, entre otros, aśı pudieron plasmar sus ideas de manera creativa.

4.4 Evaluación y análisis de resultados

Como etapa final, para analizar los resultados de la encuesta y del grupo de discusión,
se usó el análisis temático. El análisis temático es un método para identificar, analizar
e informar patrones dentro de los datos. Organiza y describe un conjunto de datos de
manera rica y, con frecuencia, interpreta diversos aspectos del tema de investigación.
El método usado en esta investigación se basa en el art́ıculo “Using thematic analysis
in psychology”[31].

El análisis temático permitió explorar cómo los participantes percibieron, evaluaron
y compararon las visualizaciones original y nueva de los resultados del UEQ, y qué
aspectos del diseño, la funcionalidad y la facilidad de uso influyeron en sus preferencias
y opiniones. Los pasos que se ejecutaron en esta etapa fueron los siguientes:

1. Familiarización con los datos: Se transcribieron las grabaciones de audio del grupo
de discusión y se leyeron las respuestas de la encuesta y las transcripciones varias
veces para obtener una visión general de los datos e identificar ideas iniciales para
la codificación.


4.5. PROCESO Y EJECUCIÓN DE ANÁLISIS TEMÁTICO 26

2. Generación de códigos iniciales: se usó un enfoque deductivo para codificar los
datos según las principales preguntas de la investigación y las dimensiones de
AttrakDiff (calidad pragmática, calidad hedónica, atractivo). A la vez se usó un
enfoque inductivo para codificar los temas y subtemas emergentes que fueran
pertinentes para los datos y los objetivos de la investigación.

3. Búsqueda de temas: Se revisaron los códigos y categoŕıas y se agruparon en posibles
temas y subtemas que representaban los principales patrones de significado de los
datos. Además de un mapa temático, adjuntado en la sección de resultados 5, para
visualizar las relaciones y conexiones entre los temas y subtemas y comprobar la
coherencia y consistencia.

4. Revisión de los temas: Se refinaron y revisaron los temas y subtemas cotejándolos
con los datos y las preguntas de la investigación. También se examinó si los temas
reflejaban la diversidad y complejidad de los datos y si eran distintos y signifi-
cativos. Luego, descataron, unieron o dividieron algunos temas y subtemas según
fuera necesario y cambiar el nombre para que reflejen su esencia.

5. Definición y denominación de los temas: definieron los temas y subtemas finales
resumiendo los principales caracteŕısticas e implicaciones y aportando ejemplos de
los datos para ilustrarlos. También explicaron cómo se relacionaban los temas y
subtemas con las preguntas de la investigación y el marco teórico de AttrakDiff y
las técnicas novedosas.

6. Presentación de los resultados: se redactó el informe presentando como parte de
los resultados en un orden lógico y coherente, apoyarse en pruebas extráıdas de
los datos. También se discutieron los puntos fuertes y las limitaciones del análisis
temático y las implicaciones y recomendaciones para el diseño y la evaluación de
visualizaciones de los resultados de UEQ.

4.5 Proceso y ejecución de análisis temático

Acontinuación se presenta la ejecución del análisis temático para el grupo de discusión
que se ejecutó como parte del taller de diseño, junto al diagrama del proceso en la
Figura 4.10:

4.5.1 Familiarización con los datos: Respuestas a las preguntas del grupo focal

Estas respuestas forman parte del anexo 8.4.

4.5.2 Generación de Códigos Iniciales

Códigos iniciales extráıdos de las respuestas:

1. Familiaridad con Visualizaciones Originales

a) Uso ocasional


4.5. PROCESO Y EJECUCIÓN DE ANÁLISIS TEMÁTICO 27

b) Conocimiento moderado

c) Uso limitado en empresas

2. Interpretación de Visualizaciones Originales

a) Dificultad de interpretación

b) Resultados básicos

c) Falta de atractivo visual

d) Información básica

3. Ventajas sobre Nuevas Visualizaciones

a) Claridad y facilidad de comprensión

b) Menos recargadas

c) Rapidez en la comprensión de datos

4. Interpretación sobre Nuevas Visualizaciones

a) Claridad en áreas de mejora

b) Comprensión de mı́nimos y máximos

c) Necesidad de etiquetas adicionales

5. Impacto en Objetivos y Retos

a) Datos espećıficos por área

b) Facilidad de comprensión

c) Eficiencia en presentación de datos

d) Mejora en la toma de decisiones

6. Probabilidad de Uso Futuro

a) Alta probabilidad de uso

b) Atractivo visual y rapidez

c) Necesidad de mejoras

4.5.3 Búsqueda de Temas

Agrupación de códigos en temas potenciales:

1. Familiaridad y Uso de Visualizaciones Originales

a) Experiencia previa

b) Conocimiento y uso en el contexto profesional

2. Desaf́ıos y Limitaciones de Visualizaciones Originales


4.5. PROCESO Y EJECUCIÓN DE ANÁLISIS TEMÁTICO 28

a) Dificultad de interpretación

b) Atractivo visual insuficiente

c) Resultados básicos y poco detallados

3. Ventajas de Nuevas Visualizaciones

a) Facilidad de comprensión

b) Claridad y rapidez en la interpretación de datos

c) Estética mejorada

4. Impacto en el Trabajo y Toma de Decisiones

a) Mejora en la presentación de datos

b) Eficiencia en la comunicación de resultados

c) Apoyo en la toma de decisiones

5. Aceptación y Uso Futuro

a) Alta disposición a usar nuevas visualizaciones

b) Factores que influyen en la decisión de uso

4.5.4 Revisión de Temas

Refinamiento de los temas para asegurar coherencia y distinción:

1. Conocimiento y Uso de Visualizaciones Originales y Nuevas

2. Desaf́ıos en la Interpretación de Visualizaciones Originales

3. Beneficios de Nuevas Visualizaciones

4. Impacto en Eficiencia y Toma de Decisiones

5. Adopción y Uso Futuro de Nuevas Visualizaciones

4.5.5 Definición y Nombramiento de Temas

1. Conocimiento y Uso de Visualizaciones

a) Describe la familiaridad y el uso de visualizaciones originales y nuevas por los
participantes. Algunos participantes han usado las visualizaciones originales
de UEQ ocasionalmente en sus proyectos, mientras que otros están familiari-
zados con ellas pero no las utilizan frecuentemente en sus empresas.

2. Desaf́ıos en la Interpretación de Visualizaciones Originales

a) Se detalla los problemas encontrados al interpretar las visualizaciones origi-
nales de UEQ. Los participantes las encuentran poco intuitivas y dif́ıciles de
interpretar, considerándolas básicas y poco atractivas, con falta de elementos
visuales sobresalientes.


4.5. PROCESO Y EJECUCIÓN DE ANÁLISIS TEMÁTICO 29

3. Beneficios de Nuevas Visualizaciones

a) Se puede destacar las ventajas percibidas de las nuevas visualizaciones pro-
puestas. Los participantes las consideran más limpias, fáciles de entender y
estéticamente agradables, permitiendo una interpretación más clara y rápida
de los datos.

4. Impacto en Eficiencia y Toma de Decisiones

a) Se explica cómo las nuevas visualizaciones mejoran la eficiencia y apoyan la
toma de decisiones. Los participantes perciben que las nuevas visualizaciones
facilitan la comprensión y la comunicación de los resultados.

5. Adopción y Uso Futuro

a) Tiende a explorar la disposición de los participantes a adoptar las nuevas
visualizaciones en sus futuros proyectos y presentaciones. Factores como la
claridad, la rapidez en la presentación de datos y la estética influyen positi-
vamente en esta decisión.

4.5.6 Informe de Análisis Temático

Este análisis temático proporciona una visión detallada de cómo las nuevas visualiza-
ciones pueden mejorar la evaluación de la experiencia del usuario y su impacto en el
trabajo de los profesionales.

1. Conocimiento y Uso de Visualizaciones

a) Los participantes tienen un conocimiento y uso moderado de las visualiza-
ciones originales de UEQ. Algunos las usan ocasionalmente en sus proyectos,
mientras que otros están familiarizados pero no las utilizan frecuentemente
en sus empresas. Las respuestas indican que las visualizaciones originales son
conocidas en el ámbito profesional, pero su aplicación práctica es limitada
debido a varios factores, como la falta de tiempo y recursos.

2. Desaf́ıos en la Interpretación de Visualizaciones Originales

a) Las visualizaciones originales son percibidas como poco intuitivas y dif́ıciles
de interpretar. Los participantes las consideran básicas y poco atractivas, con
falta de elementos visuales sobresalientes que faciliten la interpretación de los
datos. Hay una sensación general de que las visualizaciones no logran trans-
mitir de manera efectiva la información necesaria para evaluar la experiencia
del usuario.

3. Beneficios de Nuevas Visualizaciones

a) Las nuevas visualizaciones propuestas son vistas como más limpias, fáciles
de entender y estéticamente agradables. Permiten una interpretación más
clara y rápida de los datos, destacando las áreas de mejora y los puntos


4.5. PROCESO Y EJECUCIÓN DE ANÁLISIS TEMÁTICO 30

fuertes. Los participantes aprecian la claridad y la rapidez con la que pueden
comprender la información, lo que las hace más efectivas en comparación con
las visualizaciones originales.

4. Impacto en Eficiencia y Toma de Decisiones

a) Las nuevas visualizaciones mejoran la presentación de datos y apoyan una
toma de decisiones más eficiente. Los participantes perciben que las nuevas
visualizaciones facilitan la comprensión y la comunicación de los resultados.
La claridad y la organización de los datos permiten una mejor identificación
de áreas de mejora y fortalezas, lo que es crucial para la toma de decisiones
en el desarrollo de productos y proyectos.

5. Adopción y Uso Futuro

a) Los participantes están dispuestos a adoptar las nuevas visualizaciones en sus
futuros proyectos. Factores como la claridad, la rapidez en la presentación de
datos y la estética influyen positivamente en esta decisión. Sin embargo, algu-
nos mencionan la necesidad de realizar mejoras adicionales para maximizar
la efectividad de estas visualizaciones.


4.5. PROCESO Y EJECUCIÓN DE ANÁLISIS TEMÁTICO 31

Figura 4.10: Diagrama de proceso de análisis temático


CAPÍTULO V. RESULTADOS

5.1 Análisis de los resultados de la encuesta

Este análisis se encuentra disponible en el anexo 8.1, como parte del art́ıculo presentado
[6].

5.2 Análisis de los resultados del grupo de focal

5.2.1 Pregunta 1: ¿Hasta qué punto está familiarizado con las visualizaciones
originales de UEQ, como el gráfico de barras y el diagrama de dispersión?
¿Con qué frecuencia y en qué contextos las utilizaŕıa?

El análisis temático de la sección 4.5 y el resumen de la Cuadro 5.1, revela una familia-
ridad moderada con las visualizaciones UEQ entre los participantes, con un uso variado
en contextos de evaluación de usabilidad y diseño. A pesar de la limitada frecuencia
de uso, existe un interés en utilizar estas herramientas más frecuentemente y en explo-
rar nuevas visualizaciones que mejoren la comprensión y la toma de decisiones en el
contexto de usabilidad de aplicaciones de software.

Las respuestas muestran que hay un nivel de familiaridad variado con las visuali-
zaciones originales de UEQ, desde moderado a bajo, y que no se han usado de forma
frecuente ni extensiva. Los contextos en los que se han utilizado o se utilizaŕıan son
principalmente para experimentos, revisión, evaluación y propuestas de diseño de apli-
caciones de software, tanto internas como externas de la compañ́ıa.

Además, se sugiere considerar la integración de estas herramientas en procesos de
desarrollo y diseño para fomentar su uso y aplicación práctica. La investigación futura
podŕıa explorar espećıficamente cómo estas nuevas visualizaciones pueden facilitar la
evaluación de usabilidad y el diseño centrado en el usuario en diferentes contextos y
proyectos.

Los participantes expresan interés y disposición para seguir usando o proponer el
uso de UEQ para mejorar la usabilidad de sus productos, pero también sugieren que
existen barreras de tiempo, recursos o cultura organizacional que limitan su aplicación.
La retroalimentación de los participantes sugiere que hay una necesidad y un interés en
herramientas que puedan apoyar de manera efectiva la toma de decisiones en el diseño y
la evaluación de la usabilidad, lo que subraya la importancia de continuar desarrollando
y refinando visualizaciones en el contexto de UEQ. Este análisis proporciona una base
sólida para futuras investigaciones y desarrollo de herramientas en el ámbito de la
usabilidad y el diseño de interfaces de usuario.

La inclusión de perspectivas de distintos roles profesionales en el grupo de discu-
sión ha enriquecido la comprensión de las necesidades y preferencias en relación con las
visualizaciones de UEQ, lo que puede guiar el desarrollo de soluciones más efectivas y
accesibles para una amplia gama de usuarios. Este análisis temático destaca la impor-
tancia de desarrollar visualizaciones de UEQ que sean intuitivas, informativas y faciliten

32

32


5.2. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS DEL GRUPO DE FOCAL 33

la toma de decisiones en el diseño y evaluación de la usabilidad de aplicaciones de soft-
ware. Se podŕıa inferir que las visualizaciones originales de UEQ no son suficientemente
atractivas, claras o útiles para motivar un uso más frecuente y extensivo, y que hay una
oportunidad de mejorarlas para facilitar la toma de decisiones y la comunicación de los
resultados.

Código
Frecuencia
de uso

Contexto
de uso

Conocimiento
del tema

Propuesta
de uso

1
Par de
veces

Experimentos
Moderadamente
familiarizado

Lo seguiŕıa
usando

2 Una vez
Revisión

en el equipo
Menos

familiarizado
Lo usaŕıa

en el futuro

3
No ha
usado

Reportes y
estudios de diseño

Conoce
del tema

Lo propondŕıa como
mejora de desarrollo

4
Śı ha
usado

Aplicaciones
de la compañ́ıa

Moderadamente
familiarizado

No lo usaŕıa

Cuadro 5.1: Resumen de resultados para la pregunta ¿Hasta qué punto está familiarizado con
las visualizaciones originales de UEQ, como el gráfico de barras y el diagrama de dispersión?
¿Con qué frecuencia y en qué contextos las utilizaŕıa?

5.2.2 Pregunta 2: ¿Cómo interpreta los resultados de las visualizaciones originales?
¿Qué aspectos le resultan fáciles o dif́ıciles de comprender, comparar o
comunicar?

En el análisis temático de la sección 4.5 y en la Cuadro 5.2, las respuestas a la pregunta
de grupo de discusión revelan una insatisfacción generalizada con las visualizaciones
originales del cuestionario UEQ. Los participantes coinciden en que las visualizaciones
son poco intuitivas, dif́ıciles de interpretar, básicas, poco atractivas y poco informativas.
Estas opiniones sugieren que las visualizaciones originales no cumplen con los objetivos
de comunicar eficazmente los resultados de la evaluación de la usabilidad, ni de generar
una impresión positiva sobre la misma.

Los participantes señalan algunos aspectos espećıficos que dificultan la comprensión,
la comparación y la comunicación de los resultados. Uno de ellos es la relación entre
las escalas, que no se aprecia claramente. Otro es el valor de los colores, que no se
entiende ni se explica. Estos elementos pueden generar confusión o ambigüedad en la
interpretación de los datos. Además, los participantes expresan que las visualizaciones
carecen de elementos visuales que llamen la atención, que destaquen las fortalezas y
debilidades, y que brinden más valor a los datos. Estos elementos podŕıan facilitar la
śıntesis, el análisis y la presentación de los resultados.

Estas respuestas indican que las visualizaciones originales tienen un bajo impacto
visual y cognitivo, y que no aprovechan el potencial de las técnicas gráficas para trans-
mitir información compleja de forma sencilla y atractiva. Por lo tanto, se hace evidente
la necesidad de proponer y crear nuevas visualizaciones que mejoren la experiencia de
los usuarios del cuestionario UEQ, y que contribuyan a una mejor toma de decisiones
sobre la usabilidad de las aplicaciones de software.


5.2. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS DEL GRUPO DE FOCAL 34

Código Interpretación
Elementos
visuales

Valor de
datos

Debilidades y
fortalezas

1

Poco intuitivos
y a veces
dificiles de
interpretar

Presenta
resultados
muy básicos

No generan
una sensación
positiva de la
usabilidad

Śı brindan
la información

necesaria

2
No se aprecia

la relación entre
las escalas

Se necesitan
elementos
visuales

para que los
resultados

sean
llamativos

Parecen poco
armoniosos y

poco
atractivos

Podŕıa ayudar
a brindar

más
valor a los

datos

3
No se entiende
el valor de
los colores

Parece que
la parte donde

menos se invirtió
fue en las
gráficas

Generan una
visión muy

básica

No se aprecia
la relación
entre las
escalas

4

Ayudan muy
poco a ver l
as debilidades
y las fortalezas

Parecen poco
armoniosos y
poco atractivos

Ayudan muy
poco a ver

las debilidades
y las fortalezas

No se entiende
el valor de
los colores

Cuadro 5.2: Resumen de resultados para la pregunta ¿Cómo interpreta los resultados de las
visualizaciones originales? ¿Qué aspectos le resultan fáciles o dif́ıciles de comprender, comparar
o comunicar?

5.2.3 Pregunta 3: ¿Cuáles son tus primeras impresiones sobre las nuevas
visualizaciones propuestas, como el gráfico de radar, el mapa térmico y los
indicadores? ¿En qué se diferencian de las originales en cuanto a estética,
funcionalidad e información?

Como se denota en la Cuadro 5.3, el grupo de discusión mostró una opinión positiva
sobre las nuevas visualizaciones propuestas para el cuestionario estandarizado UEQ,
destacando sus ventajas en cuanto a estética, funcionalidad e información. Los partici-
pantes coincidieron en que las nuevas visualizaciones son más limpias, fáciles de entender
y menos aburridas que las originales, lo que implica una mayor atracción visual y una
menor carga cognitiva para los usuarios. Además, valoraron que las nuevas visualizacio-
nes se especializan en las áreas espećıficas del UEQ, como el gráfico de radar, el mapa
térmico y los indicadores, lo que permite una mayor profundidad y detalle en el análisis
de la usabilidad de las aplicaciones de software.

Asimismo, el grupo de discusión resaltó que las nuevas visualizaciones ofrecen una
menor obstrucción de los datos, lo que significa que se eliminan los elementos innece-
sarios o redundantes que podŕıan distraer o confundir a los usuarios. Los participantes
también apreciaron que las nuevas visualizaciones pueden brindar tanto material para
las áreas espećıficas como para las áreas generales del UEQ, lo que implica una mayor
flexibilidad y adaptabilidad a las necesidades y preferencias de los usuarios. Por ejem-


5.2. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS DEL GRUPO DE FOCAL 35

plo, el gráfico de radar puede mostrar una visión global de las dimensiones del UEQ,
mientras que el mapa térmico y los indicadores pueden enfocarse en las subdimensiones
o los ı́tems individuales.

Como se denota en el análisis temático de la sección 4.5, el grupo de discusión
reconoció que las nuevas visualizaciones cumplen el objetivo de la investigación, que
es proponer y crear visualizaciones que ayuden a una mejor toma de decisiones con
respecto a la usabilidad de las aplicaciones de software. Los participantes afirmaron que
las nuevas visualizaciones ayudan a consumir más rápido la información, lo que implica
una mayor eficiencia y efectividad en el proceso de evaluación. Además, indicaron que las
nuevas visualizaciones no son tan pesadas de ver, lo que implica una mayor satisfacción
y motivación para los usuarios.

Código Diseño Funcionalidad Información

1 Más limpias
Fáciles de
entender

Menos obstrucción
de datos

2
Fáciles de
entender

Especialización
en áreas espećıficas

Brindan material
para áreas espećıficas

y generales

3
Menos

aburridas
Consumo rápido
de información

Ayudan a consumir
más rápido la
información

4
Menos

recargadas
No son pesadas

de ver
Cumplen el objetivo
de la investigación

Cuadro 5.3: Resumen de resultados para la pregunta ¿Cuáles son tus primeras impresiones
sobre las nuevas visualizaciones propuestas, como el gráfico de radar, el mapa térmico y los
indicadores? ¿En qué se diferencian de las originales en cuanto a estética, funcionalidad e
información?

5.2.4 Pregunta 4: ¿Cómo interpreta los resultados de las nuevas visualizaciones?
¿Qué aspectos le resultan fáciles o dif́ıciles de entender, comparar o
comunicar?

El análisis de las respuestas a la pregunta del grupo de discusión, revela que las nuevas
visualizaciones tienen una aceptación positiva por parte de los participantes, quienes
consideran que facilitan la interpretación de los resultados del cuestionario UEQ y la
identificación de las áreas de mejora de la usabilidad de las aplicaciones de software.
Los participantes destacan que las nuevas visualizaciones permiten ver la distribución
de las opiniones de los evaluados, aśı como los valores extremos, lo que les da una idea
más precisa del nivel de satisfacción o insatisfacción de los usuarios con los diferentes
aspectos evaluados.

Sin embargo, también se observan en la Cuadro 5.4 algunas sugerencias de mejora
de las nuevas visualizaciones, relacionadas con la inclusión de más etiquetas y puntos de
referencia que faciliten la comprensión y la comparación de los datos. Los participantes
señalan que algunas visualizaciones carecen de información suficiente para interpre-
tar el significado de los ejes, las escalas o los colores, lo que puede generar confusión


5.2. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS DEL GRUPO DE FOCAL 36

o ambigüedad. Asimismo, indican que seŕıa útil contar con algún criterio o estándar
que permita evaluar el rendimiento de las aplicaciones de software en función de los
resultados del cuestionario UEQ, y que se refleje en las visualizaciones.

Código
Facilidad de
interpretación

Falta de
información

Mejora en la
visualización
de los datos

Optimización
de consumo
de datos

1

Se puede ver
de mejor

manera las áreas
de mejora

que se están
evaluando y
cuales son

las que están
bien.

Hacen falta
algunas

etiquetas pero
en general

está bien y se
entiende el
concepto.

Se puede ver
de mejor
manera
las áreas
de mejora
que se
están

evaluando y
cuales son
las que

están bien.

Son visualizaciones
distintas

pero cumplen
mejor

con la idea de
optimización
de consumo
de datos

2

Se pueden
entender

donde están
la mayoŕıa

de la opinión
de los

evaluados,
aśı como los

valores mı́nimos y
máximos

Brinda una
versión
más

clara de los
resultados
y datos

Brinda una
versión

más clara
de los

resultados
y datos

3

Brinda una
versión

más clara
de los

resultados
y datos

Faltan algunos
puntos de referencia

de los datos
pero si se

entienden bien
las gráficas

Son
visualizaciones
distintas pero

cumplen
mejor con la

idea de
optimización de

consumo
de datos

Se pueden
entender
donde

están la mayoŕıa
de la

opinión de los
evaluados,
aśı como
los valores
mı́nimos y
máximos

4

Son visualizaciones
distintas

pero cumplen
mejor con
la idea de

optimización
de consumo
de datos

Cuadro 5.4: Resumen de resultados para la pregunta ¿Cómo interpreta los resultados de las
nuevas visualizaciones? ¿Qué aspectos le resultan fáciles o dif́ıciles de entender, comparar o
comunicar?

Las nuevas visualizaciones son una propuesta innovadora y mejorada para presentar


5.2. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS DEL GRUPO DE FOCAL 37

los resultados del cuestionario UEQ, que logran captar la atención y el interés de los
participantes, y que facilitan la toma de decisiones sobre la usabilidad de las aplicaciones
de software. No obstante, se recomienda incorporar algunas mejoras en el diseño y
la comunicación de las visualizaciones, para asegurar una mayor claridad, precisión y
consistencia de los datos, y para ofrecer una orientación más efectiva a los usuarios de
las visualizaciones.

5.2.5 Pregunta 5: ¿Cómo apoyan o mejoran las nuevas visualizaciones sus objetivos
(dependiendo del área) y retos al utilizar UEQ? ¿Cuáles son los beneficios o
inconvenientes de su uso?

El grupo de discusión expresó una valoración positiva de las nuevas visualizaciones
propuestas para el cuestionario estandarizado UEQ, que mide la usabilidad de aplica-
ciones de software. Los participantes como se ve en la Cuadro 5.5, destacaron que las
visualizaciones apoyan o mejoran sus objetivos y retos al utilizar UEQ, desde diferentes
perspectivas y áreas de trabajo.

Los diseñadores gráficos, resaltaron que las nuevas visualizaciones les muestran datos
espećıficos por área, como la estética, la claridad o la estimulación, que son relevantes
para su trabajo. Además, apreciaron que los colores y gráficas usadas permiten una
comprensión más eficiente de los datos, lo que les facilita identificar las fortalezas y
debilidades de sus diseños, y proponer soluciones creativas.

Los administradores de proyecto, enfatizaron que las nuevas visualizaciones les faci-
litan la comprensión de los datos, lo que les ayuda a tener una visión global y detallada
del rendimiento y la satisfacción de los usuarios. Asimismo, valoraron que la distribu-
ción de los datos de los gráficos les permite consumir la información más eficiente, lo
que les ahorra tiempo y recursos, y les permite ajustar y comunicar los objetivos y las
expectativas del proyecto.

Los ingenieros de software, subrayaron que las nuevas visualizaciones les ayudan y les
permiten tener la información de una forma más fidedigna, lo que les aporta confianza y
seguridad en el análisis de los datos. Igualmente, destacaron que las visualizaciones son
los nuevos agentes que les permiten una mejor toma de decisiones, ya que les facilitan
identificar los problemas y las oportunidades de mejora de las aplicaciones, y priorizar
las acciones y las soluciones técnicas.


5.2. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS DEL GRUPO DE FOCAL 38

Código
Comprensión

de datos

Eficiencia
en la toma de
decisiones

Confianza
de la

información

Facilidad
de uso

1
Muestran datos

espećıficos
por área

Ayuda y permite
tener la

información
de una forma
más fidedigna

Ayuda y permite
tener

la información de
una forma más

fidedigna

Facilidad de
compresión de

los datos

2
Facilidad de
compresión de

los datos

Los colores y
gráficas
usadas

permiten una
compresión

más eficiente de
los datos

Las visualizaciones
son los nuevos

agentes
que permiten

una
mejor toma
de decisiones

Los colores y
gráficas

usadas permiten
una

compresión más
eficiente

de los datos

3

Los colores y
gráficas

usadas permiten una
compresión más

eficiente
de los datos

La distribución de los
datos de los
gráficos
permiten

consumir la
información

más
eficiente

Muestran datos
espećıficos
por área

La distribución
de los datos
de los gráficos

permiten
consumir la
información
más eficiente

4

La distribución de
los datos de
los gráficos
permiten

consumir la
información
más eficiente

Las visualizaciones
son los

nuevos agentes
que permiten
una mejor

toma de decisiones

Facilidad de
compresión
de los datos

Muestran datos
espećıficos por área

Cuadro 5.5: Resumen de resultados para la pregunta ¿Cómo apoyan o mejoran las nuevas
visualizaciones sus objetivos (dependiendo del área) y retos al utilizar UEQ? ¿Cuáles son los
beneficios o inconvenientes de su uso?


5.2. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS DEL GRUPO DE FOCAL 39

5.2.6 Pregunta 6: ¿Qué probabilidades hay de que utilice las nuevas visualizaciones
en sus futuros proyectos o presentaciones? ¿Qué factores influiŕıan en su
decisión?

El análisis de las respuestas de acuerdo con la Cuadro 5.6, a la pregunta de grupo de
discusión sobre la probabilidad de uso de las nuevas visualizaciones en el cuestionario
UEQ revela una actitud positiva y favorable hacia las propuestas, aśı como algunos
aspectos que influyen en la decisión de los participantes. Se puede observar que todos los
participantes expresaron su intención de utilizar las nuevas visualizaciones en sus futuros
proyectos o presentaciones, lo que indica un alto grado de aceptación y satisfacción con
las mismas.

Los factores que influyen en la decisión de los participantes son principalmente la
estética, la claridad y la rapidez de las nuevas visualizaciones. Los participantes valoran
que las nuevas visualizaciones no sean tan recargadas y aburridas como las anteriores,
sino que sean atractivas, llamativas y fáciles de consumir. Además, aprecian que las
nuevas visualizaciones brinden una presentación de los datos más rápida y sencilla, que
facilite la comprensión y la toma de decisiones sobre la usabilidad de las aplicaciones
de software. Estos factores coinciden con los objetivos de la investigación de proponer y
crear nuevas visualizaciones que mejoren la experiencia de los usuarios del cuestionario
UEQ.

Sin embargo, también se puede identificar que algunos participantes expresaron al-
gunas reservas o sugerencias de mejora para las nuevas visualizaciones. Por ejemplo,
uno de ellos mencionó que deben realizarse las mejoras correspondientes, sin especifi-
car cuáles, y otro dijo que las usaŕıa pero con experimentos, lo que implica que aún
no está totalmente convencido de su eficacia. Estas respuestas sugieren que las nuevas
visualizaciones todav́ıa necesitan ser evaluadas y ajustadas para asegurar su calidad y
validez, aśı como para resolver posibles dudas o inconvenientes que puedan surgir en su
aplicación. Por lo tanto, se recomienda realizar más pruebas y validaciones de las nue-
vas visualizaciones con diferentes usuarios y contextos, aśı como recoger sus opiniones
y sugerencias para mejorarlas.


5.3. ANÁLISIS DE PROPUESTAS DE TALLER DE DISEÑO 40

Código Atractivos Rapidez Facilidad
Mejoras
necesarias

1

Śı los usuaria,
debido

a que no son tan
recargados
y aburridos

Śı los usaŕıa,
brindan

rapidez en la
presentación
de los datos

Śı los usaŕıa
pero deben
realizarse las

mejoras
correspondientes,

pero es
muy fácil

entender los datos

Śı los usaŕıa pero
deben realizarse

las mejoras
correspondientes,

pero es muy
fácil entender

los datos

2
Śı los usaŕıa.
son atractivos

Śı los usaŕıa, los
propondŕıa

porque son fáciles
de consumir

Los colores y
gráficas

usadas permiten
una

compresión más
eficiente

de los datos

3

Śı los usaŕıa
pero con

experimentos,
son llamativos
para presentar

La distribución
de los datos
de los gráficos

permiten
consumir la
información
más eficiente

Cuadro 5.6: Resumen de resultados para la pregunta ¿Qué probabilidades hay de que utilice
las nuevas visualizaciones en sus futuros proyectos o presentaciones? ¿Qué factores influiŕıan
en su decisión?

5.3 Análisis de propuestas de taller de diseño

En el taller de diseño se buscó proponer y crear nuevas visualizaciones para el cuestio-
nario estandarizado UEQ, que mide la usabilidad de aplicaciones de software a partir de
seis categoŕıas: atractivo, perspicuidad, eficiencia, dependencia, estimulación y novedad.
Se partió de las visualizaciones existentes, los participantes exploraron otras opciones
que pudieran complementar o mejorar la presentación y el análisis de los resultados.
Se trabajó en equipos multidisciplinarios y se generaron tres propuestas: un mapa de
rectángulos, un gráfico polar y un gráfico de burbujas, se encuentran en el Anexo 8.5.

Mapa de rectángulos: esta visualización consiste en representar cada categoŕıa de
UEQ como un rectángulo que contiene a su vez otros rectángulos más pequeños que
corresponden a los subitems de cada categoŕıa. La ventaja de esta visualización es que
permite ver de forma rápida y compacta la distribución y el peso de cada subitem
dentro de cada categoŕıa, aśı como comparar las categoŕıas entre śı según su tamaño.
La desventaja de esta visualización es que puede resultar confusa o abrumadora si hay
muchos subitems o si los rectángulos tienen colores o etiquetas poco claros. Además,
puede dificultar la percepción de las diferencias o similitudes entre los valores de los


5.3. ANÁLISIS DE PROPUESTAS DE TALLER DE DISEÑO 41

subitems, ya que se basa en el área y no en la longitud o la posición de los rectángulos.
Gráfico polar: esta visualización consiste en representar cada categoŕıa de UEQ como

un segmento de un ćırculo, cuya longitud depende del valor promedio de los subitems de
cada categoŕıa. La ventaja de esta visualización es que permite ver de forma intuitiva y
atractiva la proporción y la relación de cada categoŕıa con respecto al conjunto, aśı como
identificar las fortalezas y debilidades de la usabilidad de la aplicación. La desventaja
de esta visualización es que puede generar distorsiones o sesgos visuales al comparar
los segmentos, ya que los que están más cerca del centro pueden parecer más pequeños
o menos importantes que los que están más cerca del borde. Además, puede ocultar la
variabilidad o la dispersión de los valores de los subitems dentro de cada categoŕıa, ya
que se basa en el promedio y no en el rango o la distribución de los valores.

Gráfico de burbujas: esta visualización consiste en representar cada categoŕıa de
UEQ como una burbuja, cuyo tamaño depende del valor promedio de los subitems de
cada categoŕıa, y cuya posición depende de dos dimensiones elegidas previamente, por
ejemplo, la importancia y la satisfacción. La ventaja de esta visualización es que permite
ver de forma dinámica y flexible la combinación y el equilibrio de diferentes aspectos
de la usabilidad de la aplicación, aśı como explorar diferentes escenarios o hipótesis
según las dimensiones elegidas. La desventaja de esta visualización es que puede resultar
compleja o ambigua si hay muchas burbujas o si las dimensiones no están bien definidas
o justificadas. Además, puede perder precisión o claridad al representar los valores de
las categoŕıas, ya que se basa en el área y no en la longitud o la posición de las burbujas.

Definitivamente las tres visualizaciones propuestas tienen sus ventajas y desventajas,
y pueden ser útiles o no según el objetivo, el co