Um Modelo para Detecção de Ansiedade Computacional em Idosos Interagindo com a Web

Thiago Donizetti dos Santos, Vagner Figuerêdo de Santana
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Abstract

Com o aumento do uso de diferentes tipos de tecnologias no cotidiano, seria esperado que usar computadores fosse confortável para todos. Porém, algumas pessoas ainda sentem-se apreensivas antes e durante o uso de computadores, enfrentando múltiplos níveis de ansiedade e, para níveis elevados, demonstram o que é chamado de Ansiedade Computacional (do inglês CA, Computer Anxiety). Pessoas com CA enfrentam problemas no uso de tecnologias em vários contextos, incluindo situações nas quais utilizam computadores por não terem alternativa, tais como ao utilizar serviços governamentais disponíveis somente por meio de sistemas computacionais, exercer a cidadania votando com urnas eletrônicas, caixas eletrônicos e ao utilizar computadores no trabalho. A CA pode criar múltiplas barreiras para essas pessoas, privandoas do acesso à tecnologia, à educação, ao pleno exercício da cidadania, entre outros. Neste contexto, o presente projeto investigou as principais características relacionadas a como idosos com CA interagem com computadores e como essas características são representadas em logs de interação. Para tal, realizou-se um estudo de campo com 31 participantes idosos envolvendo captura de dados de interação, dados de rastreamento ocular, escalas de rastreamento de níveis de depressão, ansiedade, ansiedade computacional, entre outras. Com os resultados, um modelo para detecção de CA foi obtido. Tal modelo é capaz de identificar diferentes níveis de CA (i.e., sem ansiedade, baixo nível de CA e alto nível de CA) com 83,87% de acurácia, mostrando que é possível identificar diferentes níveis de CA de idosos interagindo com a Web analisando logs de interação.
老年人与网络交互的计算焦虑检测模型
随着日常生活中不同类型技术的使用增加,人们希望使用电脑对每个人来说都是舒适的。然而,一些人在使用电脑之前和使用电脑期间仍然感到焦虑,面临多重焦虑水平,在高水平时,表现出所谓的计算机焦虑(CA)。CA患者面临着各种问题的使用技术等,包括你们别无选择的情况下使用电脑,比如利用政府服务只能通过计算,给出系统的公民投票,投票机,自动取款机和使用电脑工作。CA会给这些人造成多重障碍,剥夺他们获得技术、教育、充分行使公民权利等。在此背景下,本项目调查了老年CA患者如何与计算机交互的主要特征,以及这些特征如何在交互日志中表示。为此,我们对31名老年参与者进行了实地研究,包括互动数据捕获、眼动数据、抑郁水平跟踪量表、焦虑、计算焦虑等。根据这些结果,建立了CA检测模型。该模型能够识别不同水平的ac(即无焦虑、低ac和高ac),准确率为83.87%,表明通过分析互动日志,可以识别老年人与网络互动的不同ac水平。
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