Self-adaptation of software services based on user profile

Abstract

In recent years, although there are several methods designed to measure improvements in user experience through real-time emotion detection, the relationship between emotions and personality traits in self-adaptive software systems has not been deeply investigated. This study analyzes the possibility of implementing a software service capable of dynamically adjusting itself according to the emotional state and personality traits of users. For this purpose, pre-trained models focused on real-time emotion detection were used together with the BFI-2-S questionnaire to assess personality profiles. The experiment was conducted with 30 participants on the Neo Digital Skills platform, assessed using the User Experience Questionnaire. The results obtained reveal that self-tailoring has a significant positive impact on UX, highlighting improvements in the Attractiveness (from -0.81 to 1.69), Stimulation (from -0.73 to 1.78) and Novelty (from -0.62 to 2.02) dimensions. These findings suggest that personalization based on emotions and personality traits contributes to increase interaction, satisfaction and perception of innovation among users.

En la actualidad, aunque existen diversos métodos diseñados para medir las mejoras en la experiencia del usuario a través de la detección de emociones en tiempo real, la relación entre las emociones y los rasgos de personalidad en sistemas de software autoadaptativos no ha sido profundamente investigada. Este estudio analiza la posibilidad de implementar un servicio de software capaz de ajustarse dinámicamente según el estado emocional y los rasgos de personalidad de los usuarios. Para ello, se utilizaron modelos preentrenados enfocados en la detección de emociones en tiempo real junto con el cuestionario BFI-2-S para evaluar los perfiles de personalidad. El experimento se llevó a cabo con 30 participantes en la plataforma Neo Digital Skills, evaluados mediante el User Experience Questionnaire. Los resultados obtenidos revelan que la autoadaptación tiene un impacto positivo significativo en la UX, destacándose mejoras en las dimensiones de Atractivo (de -0,81 a 1,69), Estimulación (de - 0,73 a 1,78) y Novedad (de -0,62 a 2,02). Estos hallazgos sugieren que la personalización basada en emociones y rasgos de personalidad contribuye a incrementar la interacción, satisfacción y percepción de innovación entre los usuarios.