1. Introdução
O conhecimento é o principal recurso de uma organização. Ao Engenheiro de Produção cabe a tarefa de reunir informações sobre rotinas internas, das práticas de produção, do relacionamento com clientes da organização e saber como transformá-las em conhecimento relevante de modo sistemático, explícito, confiável e acessível (BURNHAM et al, 2005).
Para tanto, a utilização de tecnologias que armazenem, explorem e disseminem o conhecimento produzido e utilizado na empresa pode representar oportunidades de ações estratégicas em marketing, produção e inovação, dentro do mercado onde estão inseridas - competitividade - ou avançar em novos mercados (BURNHAM et al, 2005) (PENTEADO; CARVALHO, 2009).
Entretanto, para que o engenheiro de produção possa usar as informações extraídas é necessário que a ferramenta utilizada por ele seja de fácil manuseio e, principalmente, apresente o resultado de forma legível e compreensível.
Dentro deste contexto, este trabalho tem a finalidade de avaliar a interface de uma das ferramentas mais populares de exploração em dados, a ferramenta de mineração Weka, de acordo com critérios de usabilidade. Para tanto, uma base de dados presente no pacote do próprio programa será utilizada como forma de exemplo, a fim de indicar como o usuário poderá identificar as funções e comandos e como os resultados aparecem para o usuário.
2. O Engenheiro de Produção e o conhecimento
Para Azarias, Matos e Scandelari (2009), as organizações se diferenciam pela competência de utilizar da melhor forma toda informação que produz e recebe.
A gestão desta informação tem grande impacto nas atividades da organização, podendo modificar completamente os objetivos antes estabelecidos. O Engenheiro de Produção tem fundamental importância no reconhecimento e análise de informações relevantes. Sua capacidade e habilidade de transformar os dados disponíveis em informação e posteriormente em conhecimento de valor são determinantes na tomada de decisão seja ela em nível estratégico, tático ou operacional (Azarias, Matos E Scandelari, 2009).
Para seu auxílio, o Engenheiro de Produção conta com uma variedade de ferramentas que exploram grandes volumes de dados em busca de padrões, que possam demonstrar tendências ou algo a se evitar para as próximas ações da organização.
A descoberta de conhecimento em base de dados tem por objetivo dar auxílio à fase de tomada de decisões por meio de reconhecimento de informações encobertas em um volume de dados. Dentro do processo de descoberta do conhecimento a mineração de dados se destaca como a etapa onde se faz o trabalho mais interessante (COSTA et. al. 2000).
Ferramentas de mineração de dados permitem ao usuário - aqui o engenheiro de produção - reunir informações pertinentes aos processos internos e o ambiente externo direcionando a estratégia e o processo de tomada de decisões (VIDAL E BISCAIA, 2008) (PELLEGRINI, COLLAZOS E BARRETO, 2000).
Messi (2001) afirma que para a escolha de uma ferramenta de mineração de dados seja efetuada com sucesso, critérios devem ser levados em consideração, tendo como base os objetivos da utilização e, assim, poder minimizar ou até mesmo eliminar os impactos negativos da escolha de uma ferramenta inadequada para um determinado objetivo.
3. O usuário e a usabilidade
Pessoas são diferentes, na forma de pensar, de agir, de entender o que se passa ao seu redor e isso influencia no desenvolvimento de interfaces de sistemas informatizados. Para Nielsen (1993), Ponte e Silveira (2008), um sistema pode ser considerado com grande potencial de usabilidade quando apresenta fácil manuseio, é rapidamente aprendido e dificilmente desaprendido, não provoca erros operacionais, oferece um alto grau de satisfação para seus usuários e resolve de forma eficiente as tarefas para as quais foi projetado. Por isso, é importante durante a criação do sistema definir quem o utilizará.
Para Facchine e Araujo (2010), a melhor forma de se avaliar o estado de usabilidade de um software é observando as percepções do usuário.
Em 1993, Scapin e Bastien propuseram um conjunto de critérios que minimizariam as dúvidas sobre o que é qualidade em software. Estes critérios serão descritos a seguir.
3.1 Convite
Uma interface convidativa é composta por títulos claros para as janelas e caixas de diálogo; informações claras sobre o estado dos componentes do sistema; informações sobre o preenchimento de um formulário, com os dados do usuário, opções de ajuda claramente indicadas.
3.2 Legibilidade
Diz respeito à dificuldade ou facilidade na leitura das informações textuais. Tipo de letra, espaçamento entre palavras, parágrafos bem definidos.
3.3 Agrupamento de Itens
O posicionamento, a ordenação, a organização e a forma como os objetos, imagens e comandos são dispostos na tela são aspectos importantes para que o usuário possa ter uma rápida compreensão de um programa.
3.4 Carga de Trabalho
Consiste no tempo que o usuário leva para obter a resposta que precisa.
3.5 Resposta Imediata
A rapidez na resposta é um fator importante para a satisfação e confiança do usuário. A ausência ou demora de uma resposta pode gerar descontentamento e desconfiança por parte do usuário.
3.6 Controle do Usuário
Em situações de processamento demorado a falta do controle do usuário sobre as ações do sistema pode implicar em perda de tempo. O computador deve somente executar aquilo que o usuário quer e quando ele solicitar e também pode interromper ou cancelar o processo.
3.7 Adaptabilidade
Existem diferentes tipos de usuários. Para que todos tenham direito a usabilidade, o sistema deve apresentar em sua interface maneiras variadas de se realizar a tarefa, permitindo que o usuário adapte à sua vontade ou necessidade.
3.8 Alerta de Erros
Diz respeito a todos os mecanismos que permitem evitar, reduzir e alertar sobre a ocorrência de erros e que favoreçam sua correção.
3.9 Consistência
Os procedimentos, rótulos, comandos são mais facilmente reconhecidos, localizados e utilizados quando seu formato, localização e nomenclatura seguem um padrão de uma tela ou seção para outra.
3.10 Significado dos Códigos
Quando o usuário desconhece o significado do código ou denominação podem levá-lo a interpretações equivocadas e por conseqüência cometer erros.
4. Metodologia
Neste trabalho foi avaliado o software de mineração de dados Weka. O Weka tem a característica de ser relativamente fácil de usar, sem exigir especialidade e ser gratuito. Foi elaborada uma lista de ações que o usuário deveria realizar para processar uma base de dados contida no próprio software. A escolha da base de dados foi aleatória, assim as ações tomadas podem ser seguidas para qualquer base de dados utilizada. A cada procedimento que o usuário executava, desde o de abrir o programa até ler o resultado final da mineração, foi observado o nível de dificuldade apresentado pela interface na sua utilização e se as respostas dadas pelo software às ações do usuário eram pertinentes, corretas e de fácil compreensão.
5. Resultado e discussões
5.1 Avaliação qualitativa da usabilidade da ferramenta de mineração de dados
5.1.1 Convite
Com o programa aberto, a figura 1 ilustra a primeira interface gráfica apresentada ao usuário do Weka. Neste critério de usabilidade os aspectos que foram observados foram os seguintes:
a) Identificação do usuário: o usuário insere dados pessoais antes de começar o programa;
b) Modo de acesso: o usuário faz login, precisa digitar uma senha para entrar no programa;
c) Opção de ajuda: comando visível e de identificação fácil para que o usuário possa acionar, caso necessite.
Figura 1: Tela inicial da ferramenta Weka
De acordo com a figura 1, os aspectos não são utilizados pelo sistema. Ao iniciar o programa, nenhuma forma de acesso ao usuário é oferecida, ou seja, não deve fazer login para poder operar.
5.1.2 Legibilidade
Com relação ao critério de legibilidade os aspectos que foram analisados são os seguintes:
a) Tipo de letra: a fonte deve ser padronizada, possuir contraste com o fundo.
b) Espaçamento entre palavras: deve facilitar a leitura do usuário.
c) Parágrafos bem definidos: o usuário deve poder identificar o início e fim de uma frase.
Este critério foi observado através da análise das interfaces gráfica ilustrada na Figura 2.
Figura 2: Exemplo de legibilidade da ferramenta Weka
Na Figura 2 pode-se observar que a fonte utilizada pelo sistema permite uma leitura do texto, bem como o espaçamento das palavras e a disposição dos parágrafos oferecem uma boa compreensão do que está escrito.
5.1.3 Agrupamento de Itens
Os aspectos observados neste critério de usabilidade, na Figura 3, foram:
a) Listas de dados ordenadas: presença de menus compatíveis com a tarefa;
b) Grupos de itens relacionados com a atividade realizada: presença de barra de ferramentas.
Figura 3: Exemplo de agrupamento de itens da ferramenta Weka
Observando a Figura 3 nota-se que o sistema apresenta este critério. O usuário tem pleno conhecimento de quais comandos poderá utilizar no momento, sendo que àqueles não relacionados com atividade estão inativos.
5.1.4 Carga de Trabalho
Na Figura 4 foram avaliados os seguintes aspectos ligados à carga de trabalho:
a) Necessidade de ir e voltar às janelas: o usuário deve ter facilidade em executar suas ações de entradas de dados e de comandos por meio de recursos agrupados e apresentados em uma mesma tela.
b) Presença de informações úteis: fornecimento de informações pertinentes, oportunas e limitada.
Figura 4: Exemplo de carga de trabalho da ferramenta Weka
A figura 4 mostra que o Weka apresenta as informações iniciais necessárias em uma mesma tela.
5.1.5 Resposta Imediata
A Figura 5 ilustra a análise do seguinte aspecto:
a) Rapidez na resposta: cada ação do usuário deve ser correspondida por uma reação do sistema, de forma imediata e perceptível, permitindo uma contrarreação por parte do usuário.
Figura 5: Exemplo de resposta imediata da ferramenta Weka
Utilizando-se dos exemplos constantes nos pacotes do sistema constatou-se que este atende ao critério de resposta imediata. O usuário ao clicar em um dos atributos (A), o sistema lhe fornecerá rapidamente quais valores estão relacionados a este atributo (a); qual a natureza deste atributo, qual a porcentagem de sua ocorrência, conforme mostrou a Figura 5.
5.1.6 Controle do Usuário
Para o critério de usabilidade controle do usuário os aspectos observados na figura 6 foram:
a) Sistema executa o que é solicitado pelo usuário: o usuário deve poder escolher a forma como o sistema executará a função.
b) Possibilidade de interromper o processo: a interface deve conter a opção de parar a execução.
Figura 6: Exemplo de controle de usuário da ferramenta Weka
Este critério é utilizado no Weka. Conforme a Figura 6, no sistema Weka o usuário poderá optar por qual técnica de mineração de dados prefere que sua base de dados seja explorada. Por “classify” (classificação), por “cluster” (agrupamento) ou por “associate” (associação). Clicando em “choose” o usuário pode escolher qual algoritmo fará a exploração dos dados. O sistema possui ainda o comando “start” e “stop” que permite ao usuário iniciar e interromper o processo de mineração.
5.1.7 Adaptabilidade
A Figura 7 ilustra o aplicativo Weka. Neste critério o aspecto observado foi:
a) Realização da tarefa de maneira variada: diferentes maneiras de realizar a entrada de dados, acionarem um comando e diferentes caminhos para se chegar a uma funcionalidade.
Figura 7: Exemplo de adaptabilidade da ferramenta Weka
O sistema atende ao aspecto observado. O Weka oferece formas de se importar um arquivo de uma pasta “open file” ou de um endereço na internet “open url” e “open db”.
5.1.8 Alerta de Erros
O aspecto observado na Figura 8 para este critério de usabilidade foi:
a) Alerta de erro: mensagem que avise o efeito da ação do usuário. Deve exigir alguma ação, mesmo que seja para simplesmente fechar a caixa de mensagem.
Figura 8: Exemplo de alerta de erros da ferramenta Weka
Conforme Figura 8, o Weka alerta quando algo de errado aconteceu.
5.1.9 Consistência
Este critério de usabilidade foi avaliado, nas figuras 9 e 10, pelo seguinte aspecto:
a) Padrão na apresentação das interfaces: para que o usuário não considere a tela como desorganizada, seu conteúdo deve estar bem localizado e seu layout deve ser bem definido.
Figura 9: Exemplo de consistência da ferramenta Weka
-----
Figura 10: Exemplo de consistência da ferramenta Weka
Com exceção de alguns comandos que correspondem com a atividade a ser executada, as telas do Weka seguem o mesmo padrão visual como ilustrado nas figuras 9 e 10. Sendo assim, este critério também é utilizado pelo sistema.
5.1.10 Significado dos códigos
Na Figura 11, o critério significado dos códigos foi observado pelo aspecto:
a) Interpretação dos códigos: o usuário precisa poder reconhecer a informação apresentada.
Figura 11: Exemplo de significado dos códigos da ferramenta Weka
A Figura 11 mostra os resultados da técnica de clusterização do Weka. Aqui nota-se que o atendimento a este critério depende do nível de conhecimento do usuário. Um usuário eventual encontra dificuldade para compreender o que está sendo apresentado.
5.2 Avaliação quantitativa da usabilidade da ferramenta de mineração de dados
De acordo com o objetivo da mineração de dados a escolha da ferramenta apropriada para se obter a resposta da forma mais confiável e precisa possível tem atenção especial, por parte do engenheiro de produção.
Este trabalho procurou analisar um software de mineração de dados e verificar se os critérios de usabilidade estabelecidos por Scapin e Bastien (1993) são atendidos.
De acordo com as características de usabilidade descritas na seção 3 um resumo dos critérios utilizados ou não pelo sistema analisado é apresentado no quadro 1.
Critério de Usabilidade |
Weka |
||
Possui |
Não possui |
Possui parcialmente |
|
Convite |
|
X |
|
Legibilidade |
X |
|
|
Agrupamento de ítens |
X |
|
|
Carga de trabalho |
X |
|
|
Resposta imediata |
X |
|
|
Controle do usuário |
X |
|
|
Adaptabilidade |
X |
|
|
Alerta de erros |
X |
|
|
Consistência |
X |
|
|
Significado dos códigos |
|
|
X |
Quadro 1: Weka e os critérios de usabilidade
Fonte: Autoria própria.
Constata-se que dos dez parâmetros estudados, oito estão presentes na interface do Weka, um não é contemplado pela ferramenta e outro é relativamente empregado.
6. Conclusão
Por meio de ferramentas de mineração de dados é possível identificar que atitudes são necessárias para a evolução da organização. O engenheiro de produção é o principal interessado na correta utilização desta tecnologia, já que suas atitudes comprometem todos os setores da organização. Assim, o conhecimento não deve ser equivocado.
Com o objetivo de analisar uma ferramenta de mineração de dados com base em critérios de usabilidade, este trabalho procurou apresentar de forma simplificada a importância que uma interface bem construída possui na criação de um software para sua utilização correta.
Esta característica influencia na compreensão do resultado e assim na utilização da informação obtida.
Contudo, o resultado alcançado da análise do sistema de mineração de dados foi considerado satisfatório, sua interface obedece à maior parte das regras de usabilidade. Porém algumas observações são necessárias:
- a adoção do idioma inglês pode causar impacto negativo ao usuário que não possuir pelo menos uma breve noção desta língua, podendo resultar em desmotivação e desistência da utilização do sistema. Sua disponibilização no idioma português pode representar um aumento na adoção da ferramenta no Brasil.
- falta da opção Ajuda em seu menu. Entretanto, essa “falha” pode ser contornada pela existência de manuais na internet que ensinam como operar essa ferramenta. No entanto, o usuário terá de procurar esses manuais antes, tornando seu aprendizado mais demorado.
Excetuado estas observações concluiu-se que nem esta nem àquela comprometem de forma preocupante a operação do sistema.
Referências
AZARIAS, Priscila; MATOS, Simone N.; SCANDELARI, Luciano. Aplicação da mineração de dados para geração de conhecimento: um experimento prático. V Congresso Nacional de Excelência em Gestão. Niterói, 2009.
BASTIEN, J. M. Christian; SCAPIN, Dominique L.. Ergonomic criteria for the evaluation of human-computer interfaces. Rapport technique de I’INRIA. Technical report N° 156. 1993. Disponível em:
<http://www.webmaestro.gouv.qc.ca/publications/archives/webeducation1998-2004/2000-11/criteres.pdf>. Acesso em 25/11/2009.
BURNHAM, Teresinha F.; ALVES, Renato M.; MORAES, Isabel O. de; MORAES, Ramone L. de. Aprendizagem organizacional e gestão do conhecimento. VI Encontro Nacional de Ciência da informação. Salvador, 2005. Disponível em:<http://www.cinform.ufba.br/vi_anais/docs/TeresinhaRenatoIsabelRamone.pdf>. Acesso em: 09/04/2011.
COSTA, Luiz C.; KLOSTER, Ney J. A.; GRAEML, Karin S.; MAZIA, Rosane de F. Data Mining...ou procurar uma pepita de ouro em uma poça de lama! XX Encontro Nacional de Engenharia da Produção. São Paulo, 2000.
FACCHINE, Brunno D.; ARAUJO, Camila de. Softwares de gerenciamento de projeto: uma avaliação da usabilidade. XXX Encontro Nacional de Engenharia de Produção. São Carlos, 2010.
MESSI, Maria de F. Um plano para implantação do processo de descoberta de conhecimento sobre um sistema de chão de fábrica. 2001. 121f. Dissertação (Mestrado em Informática). Gerenciamento de Sistemas de Informação. Pontifície Universidade Católica. Campinas, 2001.
NIELSEN, Jakob. Usability Engineering. New York. Academic Press, 1993. 362p.
PELEGRINI, Gisele F.; COLLAZOS, Kathya; BARRETO, Jorge M. Extração de conhecimento a partir dos sistemas de informação. Anais do VII Congresso Brasileiro de Informática em Saúde e II Simpósio Internacional de Sistemas de Informação Hospitalar. São Paulo. Outubro, 2000.
PENTEADO, Rosângela de F. S. CARVALHO, Hélio G. de. Gestão do conhecimento e aplicativos de gerenciamento de idéias voltados à inovação organizacional: uma análise de softwares. Revista Gestão Industrial. ISSN 1808-0448. V.5. 216-233p. Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Ponta Grossa, 2009.
PONTE, Márcio J. M. da; SILVEIRA, Antonio M. da. Uma metodologia para avaliação da usabilidade de softwares de automação industrial utilizando redes neurais artificiais: Um estudo de caso Eletrobrás. III Seminário de Andamento do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação. Universidade Federal do Pará. Belém, 2008.
VIDAL, Paulo M.; BISCAIA, Thiago T. Comparação de algoritmos de classificação utilizando o software Weka. 2008. 60f.. Trabalho de conclusão de curso (Graduação em Tecnologia em Sistemas de Informação). Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Ponta Grossa, 2008.