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Sistema de visualización de información de sensores para la autorregulación emocional

Author
Rodríguez González, Lucía
Advisor
Gómez Escribano, Javieruntranslated; Montoro Manrique, Germánuntranslated
Entity
UAM. Departamento de Ingeniería Informática
Date
2017-05
Subjects
Trastorno del Espectro Autista; TEA; Taimun-watch; Informática
URI
http://hdl.handle.net/10486/679543

Licencia de Creative Commons
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Abstract

Este Trabajo de Fin de Grado ha sido desarrollado con el objetivo de manejar la gran cantidad de datos que pueden recoger los relojes inteligentes (smartwatches), con un fin específico: ayudar al entendimiento del comportamiento de las personas con Trastornos del Espectro Autista (TEA), ya que muchas veces su conducta es imprevisible. Para ello, se ha utilizado la aplicación Taimun-Watch, desarrollada por el laboratorio Ambient Intelligence Laboratory (AmILab) de la EPS, en colaboración con el Instituto de Psico-Pediatría Quintero Lumbreras. Este sistema monitoriza las constantes del usuario (con TEA) mediante un smartwatch y, en base a las medidas recogidas, detecta situaciones de estrés. En caso de darse una de éstas, el reloj muestra una serie de estrategias de regulación, que previamente ha programado la persona de apoyo1, para ayudarle a calmarse. Gracias a la recolección de los datos que registra el reloj en la aplicación, que está monitorizando al usuario todo el tiempo que lo lleva puesto, es posible llevar a cabo una representación gráfica de los mismos, con el fin de estudiar patrones de comportamiento e indicadores que ayuden a las personas de apoyo de estos usuarios a entender qué sucede a lo largo de su día a día. Para lograr este objetivo, se ha desarrollado, en Android, una sección extra de la aplicación Taimun-Watch, de representación de estadísticas, dividiendo las mismas en estadísticas básicas y avanzadas, manteniendo el aspecto original de la aplicación, e intentando que sea lo más clara y sencilla posible, pues está destinada a un tipo de usuario con conocimientos básicos en aplicaciones Android. El resultado final de este proyecto ha sido satisfactorio y completamente funcional, y actualmente el proyecto está operativo, ejecutándose correctamente, en la aplicación Taimun-Watch.
 
This Bachelor Thesis has been developed for handling the large amount of data that, nowadays, smartwatches can collect, with a specific goal: to help understanding the behaviour of people with Autism Spectrum Disorders (ASD), as many times, their conduct is unpredictable. To achieve this aim, the application Taimun-Watch, developed in the Ambient Intelligence Laboratory (AmILab), at the EPS, collaborating with the Instituto de Psico-Pediatría Quintero Lumbreras, has been used. This system monitors the beats of the user (with ASD) by using a smartwatch, and considering the measures taken by the watch, the application can detect stress situations. If this happens, the watch shows a number of regulation strategies, previously programmed by the support person2, in order to calm him down. Thanks to the data compilation that the smartwatch can record in the application, monitoring the user all the time he wears it, it is possible to make a graphic representation of this data, in order to study behaviour patterns and markers that help support people of these users to understand what happens throughout their day to day. To achieve this goal, a new section of the application Taimun-Watch has been developed, in Android language, for statistic representation, by dividing them into basic and advanced statistics, keeping the original appearance of the application and trying to be as clear and simple as possible, as it is aimed at a specific type of user with basic knowledge in Android applications. The final result of this project has been satisfactory and fully functional, and the project is currently operational as well as running correctly, included in the Taimun-Watch application.
 
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Name
Rodriguez_Gonzalez_Lucia_tfg.pdf
Size
1.430Mb
Format
PDF

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Google™ Scholar:Rodríguez González, Lucía

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  • Trabajos de estudiantes (tesis doctorales, TFMs, TFGs, etc.) [19669]

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