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Las aplicaciones de mensajería se están convirtiendo cada vez más en el método preferido para conectar con las empresas para determinados tipos de operaciones. Los chatbots, que se ofrecen a través de plataformas de mensajería, permiten un nivel de servicio y de comodidad que en muchos casos supera lo que los humanos pueden ofrecer. Pero los chatbots que conocemos no ofrecen conversaciones naturales y fluidas. Problema que desespera y desinforma a los usuarios, creando un rechazo a esta prometedora tecnología. Es por ello, que se propone una arquitectura para la creación de chatbots conversacionales dependientes del contexto haciendo uso de Minería de Procesos.

La depresión es una enfermedad silenciosa que está aumentando de forma alarmante debido al ritmo de vida de la sociedad. Los propios síntomas de la depresión hacen que los pacientes se enfrenten a barreras psicológicas que dificultan la búsqueda de tratamiento. Actualmente, los dispositivos móviles están siendo usados para monitorizar el comportamiento de las personas y, así, identificar si presentan distintas enfermedades. En este artículo se presenta un conjunto de aplicaciones que detectan síntomas de depresión de forma pasiva para el usuario, reduciendo los posibles obstáculos para la identificación de esta enfermedad. Estas aplicaciones han sido desarrolladas para que los datos monitorizados puedan ser reutilizados por otros sistemas, sin que ello conlleve un incremento en el consumo de recursos.

El ritmo al que crece Internet de las Cosas (IoT) es imparable. Existen multitud de fabricantes que desarrollan dispositivos IoT, siguiendo sus propias especificaciones y sin atender a un estándar que todavía no existe como tal. Esto nos lleva a una situación donde la gran heterogeneidad de dispositivos que podemos encontrar en el mercado, provoca que esta interconexión sea compleja o incluso no sea posible, impidiendo así que los dispositivos puedan coordinarse para desarrollar tareas colaborativas. Esta interconexión además depende del contexto, pues los dispositivos IoT deben adaptar su comportamiento dependiendo de las características de las personas que les rodean. Con nuestra propuesta, abordamos esta situación proponiendo un sistema que permita identificar una interconexión dinámica de dispositivos IoT que surja de situaciones cambiantes. Gracias a nuestro trabajo conseguimos que esta interconexión sea dependiente del contexto, creando un entorno colaborativo entre personas y dispositivos.

Los denominados sistemas de recomendación permiten aliviar la sobrecarga de información de los usuarios, al ofrecer sugerencias específicas acerca de ítems concretos (películas, libros, actividades, puntos de interés, etc.) que pueden resultar de interés para el usuario. En los últimos años se está realizando una intensa investigación en el desarrollo de sistemas de recomendación sensibles al contexto, ya que tener en cuenta el contexto del usuario (posición geográfica, tiempo atmosférico, estado de ánimo, etc.) permite ofrecer recomendaciones más apropiadas. En entornos de computación móvil uno de los elementos clave del contexto del usuario es su localización, siendo relevante ofrecer sugerencias al usuario de forma proactiva (sin peticiones expresas por parte del usuario) y teniendo en cuenta su trayectoria. En este artículo, describimos nuestro trabajo en progreso relacionado con las recomendaciones dinámicas sensibles al contexto en entornos móviles. Debido a la dificultad de evaluación de estos sistemas de recomendación en el mundo real, nos centramos en el desarrollo de un caso de estudio que simulará un escenario para recomendaciones dinámicas para los visitantes de un museo.

A lo largo de los últimos años, el avance de la tecnología y la aparición
de nuevos dispositivos ha dado lugar a nuevos paradigmas de interacción persona-ordenador que cada vez son más comunes entre los usuarios finales. La hegemonía de las interfaces clásicas WIMP (Windows, Icons, Menus, Pointers) ha
quedado en un segundo plano, dando paso a nuevos tipos de interacción basados
en tecnologías, otrora llamadas futuristas, como realidad virtual, dispositivos corporales, reconocimiento de voz y gestos, entre otros. El desarrollo de este nuevo
tipo de interfaces, llamadas Post-WIMP, está fuertemente ligado al análisis del
contexto, que en muchos casos determinará la viabilidad e idoneidad de las mismas. De esta forma, la interfaz final tendrá en cuenta las necesidades del usuario
y las características específicas del entorno y la plataforma en la que se desarrolla,
mejorando así la usabilidad de la aplicación. Por otro lado, el contexto de una
aplicación ha sido interpretado desde distintos puntos de vista, pero existe cierto
consenso a la hora de asociarlo a aspectos relativos al usuario, la plataforma y el
entorno. En este sentido, se han propuesto numerosos meta-modelos que ayudan
a especificar el contexto durante el análisis de una aplicación. Sin embargo, la
mayoría de estos meta-modelos no están enfocados a describir las necesidades
que aparecen en el desarrollo de sistemas con interfaces Post-WIMP, sino que
tienen como objetivo el desarrollo de sistemas sensibles al contexto específicos
o sistemas con interfaces clásicas WIMP. En este artículo, repasaremos el concepto de contexto, su relación con el desarrollo de interfaces Post-WIMP y analizaremos, desde la perspectiva del desarrollo de sistemas con interfaces PostWIMP dirigido por modelos, varios meta-modelos de contexto.