Una nueva herramienta predice cuándo los usuarios rechazarán una nueva tecnología

Hay algo paradójico en nuestra relación con la tecnología. Tenemos expectativas muy altas de que la nueva tecnología resolverá los mayores desafíos de nuestro tiempo. Al mismo tiempo, a menudo somos escépticos sobre el uso de nuevas soluciones tecnológicas.

Cuando la nueva tecnología falla, no siempre se debe a que no funciona según lo previsto. A veces, las personas simplemente no quieren usarlo. Un investigador cree que esto debería ser predecible.

Sarang Shaikh, Ph.D. Investigador en NTNU en Gjøvik, cree que poder predecir cuáles de los dos escenarios se desarrollarán es importante.

“No poder predecir si las personas adoptarán nuevas tecnologías pueden dar lugar a pérdidas significativas de tiempo y dinero”, dice.

Shaikh y sus colegas han desarrollado una herramienta diseñada para evitar que esto suceda. El trabajo se publica en la revista Datos en resumen.

La costosa tecnología de control de fronteras no ha sido un éxito

Shaikh y sus colegas tuvieron la tarea de investigar por qué la nueva tecnología se instaló recientemente en los aeropuertos y los cruces fronterizos en toda Europa está tan infrautilizado.

Los viajeros están acostumbrados a que una persona revise nuestro pasaporte cuando estamos en nuestro viaje. Con la nueva tecnología, las personas se canalizan a través de un conjunto de barreras. Su pasaporte y huellas digitales se escanean, y una computadora compara la foto en su pasaporte con su cara. Si todo está en orden, la barrera se abre y se le permite pasar al otro lado.

La UE invirtió millones de euros para automatizar el control fronterizo. Varios años después de que se instaló la tecnología y se puso a disposición en gran parte de Europa, muchos viajeros aún eligen no usar esta costosa tecnología.

“Es difícil imaginar algo más simple y más eficiente. ¿Por qué, entonces, muchas personas todavía prefieren los controles manuales?”

Por lo tanto, la comisión de la UE pidió ayuda a los investigadores para comprender por qué este era el caso, y cómo evitarlo en el futuro.

Se trata de más que solo tecnología

“Antes de que pudiéramos desarrollar una herramienta para predecir si se usará o no una tecnología, tuvimos que entender qué factores son más importantes para determinar si alguien elige usar una tecnología específica o no”, explicó Shaikh.

Y resultó que era mucho más que la tecnología en sí.

Al entrevistar a usuarios de controles fronterizos automatizados, así como los guardias fronterizos que los operan, los investigadores identificaron tres factores cruciales que determinaron si los viajeros cambiarían a usar la nueva tecnología:

• Perfil de usuario: ¿Qué edad tiene el usuario? ¿Qué sexo son? ¿Qué nivel de educación tienen? ¿La persona es un viajero experimentado o un viajero por primera vez?
• Percepción del usuario: ¿Cómo se sentía el usuario después de usar la tecnología? ¿Fue una experiencia positiva? ¿O causó sentimientos negativos como el estrés? ¿La persona usó la tecnología de buen sentido o no?
• Los alrededores: ¿Cómo es cuando el viajero decide usar la tecnología? ¿Hay una cola larga? Largos tiempos de espera? ¿El uso de la tecnología parece simple y fluida, o se siente como un proceso engorrosa?

Enormes volúmenes de datos de las redes sociales

Además de las entrevistas de cinco estudios piloto en Europa, los investigadores obtuvieron muchos datos valiosos de las discusiones en línea.

“También recopilamos y analizamos grandes volúmenes de datos de las redes sociales. Luego comparamos los datos con lo que ya habíamos reunido de las entrevistas. Descubrimos que lo que se discutió en línea en línea alineado con las experiencias reportadas por los guardias fronterizos”, dijo Shaikh.

“La gran pregunta era si podríamos generalizar los resultados para aplicar también a las tecnologías que aún no existen o no se han implementado”, dijo.

Poner los datos a disposición de otros investigadores

El objetivo es para cualquiera que quiera desarrollar o introducir una nueva tecnología para tener acceso a una herramienta que les permita evaluar cómo es probable que se reciba la tecnología.

“Según esta información, podrán tomar decisiones más informadas sobre si avanzar o no con la tecnología”, dijo Shaikh.

Para probar si esto era posible, los investigadores utilizaron el aprendizaje automático para capacitar un modelo basado en los datos que habían recopilado.

El modelo ya ha sido probado en varios cruces fronterizos automatizados en Europa. Permitió a los investigadores predecir si los viajeros que nunca antes habían usado los nuevos controles fronterizos elegirían la opción automatizada o manual.

Hasta ahora, los hallazgos sugieren que los resultados pueden generalizarse más allá del conjunto de datos original, y el modelo ya puede predecir con alta precisión en la que se utilizará una tecnología en comparación con los métodos anteriores.

Shaikh ahora espera que otros investigadores hagan uso de los conjuntos de datos que él y sus colegas han puesto a disposición del público.

“Cuando comencé a estudiar esto, la falta de datos fue uno de los mayores desafíos que enfrentamos. Ahora hemos publicado dos conjuntos de datos que nunca antes habían estado disponibles. Los investigadores y otras partes interesadas podrán usarlos para entrenar modelos aún más avanzados y precisos en el futuro”, dijo Shaikh.

El grupo de investigación interdisciplinario MR PET ha desarrollado la herramienta. El profesor Sule Yildirim Yayilgan, el profesor asociado Erjon Zoto y el investigador Mohamed Abomhara también estaban en el equipo de Shaikh. La investigación de Shaikh se basa en el proyecto Metico.