Polidata: Modelo de inteligencia artificial para la evaluación del diseño de interfaz de usuario en dispositivos móviles

• José Luis Santorcuato-Tapia ^[1] ; Jaime Lloret ^[1]
  1. [1] Universidad Politécnica de Valencia

     Universidad Politécnica de Valencia

     Valencia, España

     
• Localización: I+Diseño: revista internacional de investigación, innovación y desarrollo en diseño, ISSN 1889-433X, Vol. 18, Nº. 18, 2023, págs. 133-164
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Polidata: Artificial intelligence model for the evaluation of user interface design on mobile devices
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• Resumen
  • español

    Dada la proliferación de chats y prompts para el uso de inteligencia artificial, espe-cialmente en el ámbito del diseño y generación de contenidos, aparecen desafíos y oportunidades para el diseño, no solo para las etapas de producción o generación de contenidos, también, para las etapas de prototipado y validación de prototipos. Este artículo propone la investigación y el desarrollo de un modelo de aprendizaje profundo multiclase, con la finalidad de evaluar el diseño de interfaz de usuario para dispositivos móviles, especialmente como apoyo durante el proceso de prototipado de interfaces en alta fidelidad. También, presenta la creación de un dataset o conjunto de datos destinado a ser la base de conocimiento del modelo. Los ejemplos que cons-tituyen este dataset provienen de aplicaciones disponibles para el sistema Android, empleando, como criterio de selección, el sistema de diseño Material Design, pro-puesto por Google, tomando en consideración sus especificaciones en el uso de tipo-grafías, colores, formas, tamaños, elevaciones, proporción y diagramación. El modelo se ha integrado a una interfaz que permite de manera intuitiva obtener inferencias o el nivel de confianza frente a una interfaz diseñada que se le presente al modelo, otor-gando una evaluación o valoración de acuerdo con las características que el modelo ha aprendido durante el proceso de entrenamiento. Actualmente el modelo realiza una evaluación cuantitativa, para la que se proponen métricas de evaluación.

  • English

    Given the proliferation of chats and prompts for the use of artificial intelligence, especially in the field of design and content generation, challenges and opportunities for design appear, not only for the stages of production or content generation, but also for the stages of prototyping and validation of prototypes. This article proposes the research and development of a deep learning multiclass model, aimed at evaluating the design of the user interface for mobile devices, especially as support during the prototyping process of high fidelity interfaces. It also presents the creation of a data-set intended to be the basis of knowledge of the model. The examples that constitute this dataset come from applications available for the Android system, using, as a selection criterion, the Material Design design system, proposed by Google, taking into consideration its specifications in the use of typography, colors, shapes, sizes, elevations, proportion and diagramming