Cuadernos de la Cátedra Telefónica - Universidad de León Nº3 2016

Cuadernos de la Cátedra Telefónica - Universidad de León Nº3 2016

TIC y Envejecimiento de la Sociedad

ISSN 2254-951X

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Área de Publicaciones

Cátedras Telefónica

TIC y Envejecimiento de la Sociedad Cátedra Telefónica – Universidad de León

No3 – 2016

c Cátedras Telefónica

c Universidad de León

ISSN: 2254 − 951X Depósito Legal: LE − 1147 − 2012

Contenidos

1 TIC y mayores

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Estudio del comportamiento en el uso de las nuevas tecnologías de la información y las comunicaciones por los alumnos de la Universidad de la Experiencia. Daniel Arias Mosquera, Javier Gómez Pérez, Ramiro José González Montaña, Nuria G. Rabanal y Eva M. Mazcuñán Navarro . . . . . . .

2 Visión artificial

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Detección de rostro y estimación de edad y género utilizando sistemas de visión portables de bajo coste. Iván de Paz Centeno, Enrique Alegre, Víctor González-Castro, Oscar García-Olalla, María Teresa García-Ordás y Eduardo FidalgoFernández . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3 Lenguaje

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El fenómeno de la punta de la lengua, la comunicación y la tecnología. Carmen Requena, Francisco Salto, David Mañanes y Arturo González Díez . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4 MOOCs

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TIC para que los mayores aprendan sobre TIC: aplicación y evaluación. Camino Fernández, Gonzalo Esteban, Miguel Á. Conde y Francisco J. Rodríguez-Lera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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5 Banca electrónica Diseño y contenido de información web para mayores: el caso de la banca electrónica. Cristina Gutiérrez-López, Angel Manuel Guerrero-Higueras y Zaheer Muhammed . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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01. TIC y mayores

1. TIC Y MAYORES

Estudio del comportamiento en el uso de las nuevas tecnologías de la información y las comunicaciones por los alumnos de la Universidad de la Experiencia Daniel Arias Mosquera, Javier Gómez Pérez, Ramiro José González Montaña, Nuria G. Rabanal y Eva M. Mazcuñán Navarro Universidad de León

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Introducción

as nuevas tecnologías e Internet han abierto un nuevo escenario para los usuarios ofreciéndoles nuevas formas para la interacción social. Dicha interactividad implica intervención por parte del usuario sobre los contenidos que recibe, su transformación de espectador a actor, y la posibilidad de iniciar un diálogo hasta ahora no posible. En este sentido, el papel que las TIC pueden desempeñar en el ámbito de las personas mayores es esencial no sólo en el área sanitaria o social, sino también en el antienvejecimiento intelectual.

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La población española envejece de forma imparable. En poco más de un siglo, la esperanza de vida en nuestro país ha aumentado en 50 años, aspecto que sin duda comporta cosas positivas, pero también retos para un modelo económico y social en el que este segmento de población tiene cada vez un mayor peso. La Comisión Europea (Comisión Europea, 2000) ha destacado la importancia que tiene el desarrollo de nuevas tecnologías en el fomento de la integración y participación social para las personas mayores con o sin discapacidades asociadas. Igualmente, reconoce que si bien el segmento de las personas mayores puede disfrutar de los beneficios potenciales de este tipo de avances, la industria tecnológica y las grandes empresas han tratado a estos segmentos de población como un colectivo minoritario, algo que es necesario rectificar. Es por ello por lo que parece razonable que uno de los objetivos a lograr sea la participación plena de las personas mayores en la nueva sociedad de la información debiéndose realizar una intervención preventiva (Balbontín del Valle, 2006) dirigida hacia el desarrollo de Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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1. TIC Y MAYORES las competencias y habilidades digitales.

Figura 1: Esperanza media de vida al nacer en España. Fuente: Tablas de mortalidad (INE, 2015). Lo que cabe preguntarse es si la oferta de servicios en este sector considera realmente las necesidades propias del colectivo de la tercera edad. Por eso se hace necesario conocer las necesidades reales y sobre todo, la disposición y capacidades (Barrera, 2009) que quienes conforman este sector tienen para su uso. En muchos casos, no se dispone de información precisa sobre las preferencias y manejabilidad de las herramientas tecnológicas dando lugar a que oferta y demanda no interactúen en sintonía y por tanto alimentando la marginalidad de la oferta de este tipo de servicios o aplicaciones. Es cierto que a nivel nacional e internacional se han desarrollado iniciativas interesantes. Tal es el caso del proyecto “Mayores internautas solidarios” desarrollado por la Obra Social de Telefónica junto con la Obra Social de Caja Madrid, la Universidad Politécnica de Madrid, la Universidad Antonio de Nebrija y la Asociación Mensajeros de la Paz de Edad Dorada en el que se pretendió formar a las personas mayores en el uso de Internet de forma que aprovechasen el potencial de las nuevas tecnologías, pero sigue siendo una tarea pendiente el incremento de la usabilidad de este tipo de medios. Por otro lado, las TIC no sólo se traduce en el uso de Internet o el del ordenador, sino de otros dispositivos móviles como el teléfono cuyo avance en aplicaciones, usos y herramientas disponibles sigue cambiando de manera vertiginosa.

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Objeto del proyecto

La búsqueda de una usabilidad mayor junto con el conocimiento de las capacidades y barreras que existen entre este segmento (Fernández, 2012) de población se nos revela esencial. No sólo sirve disponer de la tecnología necesaria, sino que hay que facilitar su uso específico conociendo el perfil del potencial destinatario. Desde el punto de vista de la Economía no se ha analizado con mucha profusión el modelo de demanda de este segmento poblacional aunque se constata que la demanda evoluciona y establece funciones de utilidad y preferencias de consumo ligadas con la edad y con el envejecimiento. Algunos trabajos (Carrascal y Pérez, 1998) establecen una primera aproximación rigurosa al comportamiento de la demanda desde el estudio formal de la misma, evidenciando con ello que existe una clara influencia en estos segmentos de población de su edad con el comportamiento de la elasticidad de la demanda y el índice de calidad de vida. Tal y como muestran estos trabajos la estructura de la demanda de los mayores tiene grandes divergencias respecto del total de la población (Carrascal y Pérez, 1998), unas diferencias que pueden asociarse con una muy divergente pauta en el comportamiento de sus preferencias y necesidades y una superior influencia de los índices de precios sobre sus funciones de decisión. Otro de los aspectos que juega un papel fundamental es el lugar que ocupa el ocio y sobre todo la cultura (Cortés, Medrano y Aierbe, 2002) en estos segmentos de población. Está claro que el valor del ocio y la cultura son mayores en un sector de población que dispone de más tiempo libre planteando al mismo tiempo dilemas importantes dentro de la oferta. Los proyectos culturales y educativos como la Universidad de la Experiencia, ejemplifican claramente el modelo de oferta cultural si bien no se dispone de información concreta sobre aspectos cualitativos como la motivación, perfil cultural y educativo que hacen de este proyecto un éxito. Prueba de la cada vez mayor integración de la llamada “tercera edad” en nuevas actividades sociales ha sido la aparición de una oferta de servicios claramente orientada a satisfacer el ocio y tiempo libre del que disponen estas personas. Como resultado de ello, la sociedad y el sector servicios han adaptado su oferta. Fruto de estas iniciativas surge la Universidad de la Experiencia que “se enmarca en los programas de envejecimiento activo y que pretende dar la posibilidad de acceder a la cultura y la ciencia como una fórmula de crecimiento personal”1 . Con su carácter voluntario, este tipo de iniciativas capta la atención de un segmento de población de la tercera edad cuyo perfil cultural, formativo y tecnológico se desconoce pero que, sin embargo, se intuye diferenciado. Por ello, es nuestra 1 http://www.unileon.es/estudiantes/universidad-de-la-experiencia

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1. TIC Y MAYORES pretensión, utilizando la muestra que ofrecen los alumnos matriculados en esta iniciativa, establecer un perfil tecnológico, social y formativo de este tipo de personas de manera que la sociedad y los agentes que en ella intervienen (sector público, empresas y familias) puedan conocer las necesidades, disposición, y capacidades que estas personas tienen cuando se pretenda dirigir una oferta tecnológica hacia ellos.

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Metodología

El proyecto se ha desarrollado en el uso del método experimental de la encuesta. Partiendo de los objetivos y el perfil del público objetivo, elaboramos una batería de preguntas con tres bloques temáticos: • El primero basado en las diferencias por sexo, edad, estudios, actividad laboral y motivación y acceso a la universidad de la experiencia. Desde el punto de vista de los objetivos del proyecto resulta de interés conocer qué segmentos de edad configuran los destinatarios de la encuesta, detectar las posibles diferencias por sexo así como el nivel de estudios previo con el que acceden y el medio a través del cual han conocido a la Universidad de la Experiencia. • El segundo enfocado al uso y acceso a internet. Se elaboraron cinco cuestiones básicas con el fin de detectar el grado de penetración de internet, la motivación, el lugar de acceso y la frecuencia de uso. • El tercero dirigido a conocer el tipo de usos y actividades de las TIC. Este bloque lo configuraban una batería de preguntas que tenían como finalidad profundizar en la tipología de dispositivos, el tipo de actividades y consultas realizadas y la manejabilidad de internet para fines como comercio electrónico y redes sociales. La encuesta fue realizada a 301 alumnos de la Universidad de la Experiencia pertenecientes a los tres centros donde desarrolla actividad este proyecto: Ponferrada, Astorga y León capital y matriculados en el curso 2014-2015. Para implementar el cuestionario se ha empleado el software SDAPS (SDAPS, 2015). SDAPS es una aplicación informática de código abierto que permite realizar un reconocimiento óptico de las respuestas marcadas por el encuestado a partir del cuestionario escaneado. Esto facilita que, una vez escaneadas las respuestas al cuestionario realizadas por cada encuestado, el procesado de dichas encuestas sea prácticamente automático.

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1. TIC Y MAYORES Tras este procesado de las encuestas, llevamos a cabo una necesaria depuración y transformación del fichero de datos con las respuestas de nuestra muestra, con el que hemos llevado a cabo análisis estadísticos de tipo inferencial empleando el paquete estadístico R (R, 2015).

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Principales Resultados

En lo que sigue, analizaremos lo que estimamos como resultados especialmente relevantes de la encuesta realizada. Cada una de las preguntas que realizamos a los alumnos nos proporciona una variable de estudio. Tipología del alumno objeto de la encuesta El primer bloque del cuestionario tenía como objetivo conocer la tipología de alumno que participaba en la encuesta y, por tanto, en la Universidad de la Experiencia. Desde el punto de vista meramente descriptivo, cabe destacar la notable diferencia por sexos encontrada en la muestra de los alumnos de la Universidad de la Experiencia con una significativa mayoría de mujeres sobre hombres. Aun teniendo en cuenta las diferencias de población por sexos, ya que, por ejemplo, en León la población de mujeres entre 64 y 69 años es de un 56.66% frente al 43.34% de hombres en el año 2014, esa diferencia no es tanta como la existente en el número de alumnos de la Universidad de la Experiencia que participaron en la encuesta pues el 69.2% de los alumnos fueron mujeres frente al 30.8% de hombres. Con respecto a las edades, el grupo más numeroso es el de entre 65 y 69 años con un 40.1% de los encuestados, siendo igualmente significativo el importante grupo de mayores de 70 años que representa el segundo lugar con un 25.8%. En lo relativo a sus estudios, el grupo más numeroso de la muestra ha sido el de población con estudios de grado medio con un 26.2%, y agregando con quienes tienen un nivel de estudios igual o superior al Bachillerato Elemental o Formación Profesional arroja un total de 84.9%. Una gran mayoría del 85.3% son personas jubiladas, siendo el objetivo de aprender con un 84.7% el motivo principal para matricularse en la Universidad de la Experiencia. El 82.6% de los alumnos han conocido la Universidad de la Experiencia a través de ex-alumnos lo que le convierte en el canal de marketing más exitoso para el proyecto en la Universidad de León. Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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Figura 2: Motivo para matricularse. Fuente: elaboración propia a partir de los resultados de la encuesta. En cuanto a las preguntas del segundo y tercer bloque, además de los resultados descriptivos hemos realizado un estudio exhaustivo de los resultados de las analizando además la posible dependencia de unas variables con respecto a las otras. A la vista de los datos obtenidos, tratamos de determinar si existe o no asociación entre variables, para lo que se realiza un test Chi-cuadrado de independencia para establecer si las diferencias observadas en los porcentajes responden realmente a una dependencia o no entre las variables. Así, nuestra hipótesis nula H0 es que las variables estudiadas son independientes y si el p-valor es significativamente pequeño (menor o igual que 0.05), se rechaza la hipótesis nula, lo cual indicará, evidentemente, que es muy probable que las variables no sean independientes. Como estamos interesados en la relación con las nuevas tecnologías y su uso dependiendo del perfil de los alumnos, ni el motivo por el que se matricularon en la Universidad de la Experiencia ni el modo en que lo han conocido son relevantes. Así pues, de forma sistemática en cada una de las siguientes secciones analizaremos la posible relación entre las variables de los grupos dos y tres con las del primer grupo, valorando en primer término la relación con el sexo, después con la edad y, por último, con el nivel de formación. La otra variable que podría considerarse es la situación laboral actual, pero los resultados previos nos han llevado a establecer su no significatividad y, por tanto, no han sido considerados. El acceso a internet Lejos de pensar que las nuevas tecnologías no tienen el suficiente grado de penetración entre el segmento de la tercera edad, los resultados muestran que el 87.5% del total tiene internet en casa frente al 12.5% que manifiesta lo contrario.

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Figura 3: Acceso a Internet en el hogar. Fuente: elaboración propia a partir de los resultados de la encuesta. Se aprecian diferencias significativas entre las respuestas de hombres y mujeres (el p-valor del test Chi-cuadrado de independencia es 0.003). El siguiente gráfico refleja los porcentajes en cada grupo. Las barras punteadas representan los porcentajes globales (sin distinguir hombres y mujeres, entre las 287 respuestas válidas para ambas preguntas). Por grupos de edad, los resultados muestran que existe relación entre la edad y el hecho de poseer conexión a Internet en casa, lo que queda corroborado por el p-valor del test que en este caso de 0.003. Teniendo en cuenta el nivel de estudios, destaca señalar que mientras que casi el 95% de las personas con estudios universitarios posee internet en casa, ninguna de las personas sin estudios posee conexión, si bien esta población tan solo supone el 0.7% del total. Siendo muy alta la significatividad del p-valor que en este caso es 3 · 10−5 . Lugar y frecuencia de conexión Es preciso señalar que en el caso de esta pregunta nos hemos encontrado con 256 respuestas válidas habiendo decidido excluir a quienes no eligen ninguna opción. Observemos que esta pregunta permite en cada encuestado más de una posible respuesta ya que la misma persona puede, por ejemplo, tanto conectarse en casa como a través del móvil. Destaquemos que el 93.85 de las personas se conectan en casa. No obstante, el análisis de la relación de esta variable con las del primer grupo no indica nada en particular, es decir, que no se aprecia relación entre el perfil de los individuos y el lugar en el que se conectan a Internet. La segunda opción más significativa es la de internet móvil con un 34.8%, y el destacable Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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1. TIC Y MAYORES uso que hacen del acceso en edificios públicos. Igualmente es destacable el alto porcentaje de personas que se conectan dia riamente y que asciende al 60.3% de los encuestados. Los resultados por sexo resultan significativos ya que es mayor el de hombre que mujeres el p-valor del test Chi-cuadrado de independencia es 0.003.

Figura 4: Lugar de conexión. Fuente: elaboración propia a partir de los resultados de la encuesta. Por lo que respecta a la posible relación entre el lugar y la frecuencia de conexión y el nivel de estudios, podemos decir que mientras que casi el 95% de las personas con estudios universitarios posee internet en casa, es un 73% el que se conecta diariamente, siendo las personas del colectivo con estudios de Bachillerato Superior quienes más se conectan diariamente tal y como puede verse en el gráfico 5. Motivación para la conexión a internet Si bien resulta interesante conocer cómo, cuándo y dónde se conectan a internet los alumnos de la Universidad de la Experiencia, deseábamos saber igualmente para qué se conectan. En este sentido formulamos la pregunta y las opciones disponibles en función de los mitos frecuentes en torno a ello. El número de respuestas válidas es de 255, siendo la información general la opción más elegida con un 85.5%. Debido a que una misma persona puede elegir varias de las opciones que se proponen (Ocio, Prensa, Información General, Información Económica, Información sobre la salud y Otros), el análisis que se realiza es de cada una de estas opciones con las del primer bloque. Así, los resultados que se obtienen son los siguientes. Claramente las opciones de búsqueda de Información General y la Prensa son las opciones más elegidas, pero los porcentajes por sexos son diferentes pues mientras que en la primera opción el porcentaje de mujeres es ligeramente superior al de hombres, en la segunda el de hombres es sensiblemente superior al de mujeres. Y

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Figura 5: Frecuencia de conexión por nivel de estudios. Fuente: elaboración propia a partir de los resultados de la encuesta.

también en el interés por la información económica se observan porcentajes claramente diferentes. Esto no lleva suponer que existe relación tanto de la búsqueda de información económica como la lectura de prensa con el sexo. Este hecho queda corroborado por los p-valores obtenidos (p-valor 0.009 para la búsqueda de información económica y p-valor 0.006 para la opción leer la prensa). Por otra parte, nada lleva a suponer que exista asociación entre las demás variables y el sexo de los encuestados. Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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Figura 6: Motivos para conectarse a Internet. Fuente: elaboración propia a partir de los resultados de la encuesta. En la comparación por edades, no parece que exista relación entre los motivos por los que se conecta a internet y la edad de los encuestados, lo que queda confirmado por los p-valores obtenidos en la comparación de estas variables. En lo que a la posible relación con el nivel de estudios, la opción de búsqueda de información económica sí parece tener una relación con el nivel de estudios de los encuestados, y no sorprende que el p-valor obtenido al comparar estas dos variables sea 8 · 10−7 , que claramente permite afirmar esta dependencia de las variables. Análogamente, pero con p-valores no tan pequeños, 0.002 y 0.04 respectivamente, las opciones de búsqueda de “información general” y “otros” también parecen estar relacionados con el nivel de estudios de los encuestados. Observemos que entre las opciones señaladas como otros están el enviar y recibir correo electrónico y el realizar compras a través de internet y contactar con amigos y familiares, que podría responder a utilizar alguna cuenta en una red social, que se estudian posteriormente. En el resto de casos, no se rechaza la independencia de las variables. Infraestructura tecnológica Sin duda uno de los elementos determinantes del acceso a las TIC son la tipología y variedad de dispositivos que utilizamos. El 59.9% de las personas encuestadas poseen un teléfono móvil sin conexión a Internet, y el 29.7% un móvil con conexión, lo que arroja un total de 89.6% de encuestados con teléfono móvil. Como en el caso anterior, se analiza la independencia de las variables del primer bloque con cada una de las opciones de este apartado. Además de los ya mencionados teléfonos móviles con o sin conexión a internet, se les preguntó si tenían una tableta, un ordenador portátil o uno

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1. TIC Y MAYORES de sobremesa. Cabe destacar que tras la opción del teléfono móvil con internet es el uso de portátiles la segunda opción elegida por encima del ordenador de sobremesa.

Figura 7: Aparatos electrónicos de los que se dispone. Fuente: elaboración propia a partir de los resultados de la encuesta. Con sólo observar los datos no podemos intuir si existe o no relación entre las variables. No obstante, el test Chi-cuadrado para cada una de las opciones permite rechazar la hipótesis de independencia entre la variables sexo y las variables teléfono con internet (p-valor 0.005), portátil (p-valor 0.02) y ordenador de sobremesa (p-valor 0.005). En cuanto a la posible relación con los segmentos de edad, aparentemente, el único caso en el que parece existir relación entre la edad y el tipo de dispositivo que se tiene es el del móvil sin conexión a Internet, y efectivamente es en este caso el único en el que se obtiene un p-valor pequeño, en concreto el p-valor es 0.001. Para el resto de variables no se rechaza la independencia de las variables. Por lo que respecta a la relación con el nivel de estudios, a priori, parece existir una relación entre el mencionado nivel de estudios y los p-valores 5·10−4 y 4·10−4 indican dependencia del nivel de estudios con el tener un smartphone o un teléfono móvil, respectivamente. Así mismo, un p-valor de 0.002 indica dependencia entre el nivel de estudios y la posesión de un ordenador portátil. Usabilidad de internet: correo electrónico, redes sociales, compras por internet En este sentido cabe destacar el alto uso que parecen manifestar los encuestados en cuanto a la usabilidad del correo electrónico ya que el 87.2% afirma tener cuenta de correo electrónico. Igualmente es apreciable una mayor usabilidad por parte de los hombres (94.4%) que de las mujeres (84%). Por lo que respecta a los tramos de edad, de manera lógica se observa un decrecCátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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Figura 8: Cuentas de correo electrónico. Fuente: elaboración propia a partir de los resultados de la encuesta. imiento por tramos de edades que va del 93.9% para personas con menos de 60 años al 74.2% de personas de 70 o más años que tienen correo electrónico, con un salto especialmente pronunciado (de 89.9% a 74.2%) entre los tramos 65-69 años y 70 o más.

Figura 9: Cuentas de correo electrónico por tramos de edades. Fuente: elaboración propia a partir de los resultados de la encuesta. El nivel de estudios sí guarda relación y a un mayor nivel de estudios mayor disponibilidad de correo electrónico, pasando del 69.4% en el caso de personas sin estudios al 94.7% de personas con estudios universitarios que poseen cuenta de correo electrónico. Por lo que respecta a las redes sociales un 64.7% son negativas frente a un 35.3% afirmativas. El análisis exhaustivo llevado a cabo para esta variable conduce en la

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1. TIC Y MAYORES comparación con las variables del primer bloque siempre a la misma conclusión, que es no rechazar la hipótesis de independencia entre esta variable y todas y cada una de las del primer bloque.

Figura 10: Cuentas en redes sociales. Fuente: elaboración propia a partir de los resultados de la encuesta. En cuanto a las compras por internet si bien el 56% responde negativamente es destacable el porcentaje afirmativo que se sitúa en un 44%. Destaquemos que un 57.8% de los hombres ha realizado compras por internet frente a un 37.7% de mujeres. Como cabría esperar, se aprecia un decrecimiento con la edad del porcentaje de personas que ha comprado por internet de entre las 273 respuestas consideradas válidas. Un p-valor de 0.02 en el test Chi-cuadrado confirma el hecho de una relación entre la edad y el tener cuenta de correo electrónico. De forma análoga, a ciertos casos analizados previamente, existe una relación creciente con el nivel de estudios de las personas que alguna vez han comprado por internet, lo que queda corroborado por un p-valor de 3 · 10−4 que lleva a rechazar la hipótesis de independencia.

Figura 11: Compras por internet. Fuente: elaboración propia a partir de los resultados de la encuesta. TIC y servicios sociales: tele-asistencia El número de respuestas válidas es de 271, de las que un abrumador 97.3% es negativo. En cualquier caso, en el análisis comparativo pormenorizado con cada una de las variables del primer bloque, no se puede en ningún caso rechazar la hipótesis nula de independencia. Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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Figura 12: Servicios de tele-asistencia. Fuente: elaboración propia a partir de los resultados de la encuesta.

Habilidades tecnológicas y accesibilidad Uno de los mayores retos que afronta la sociedad tecnológica es la dificultad que determinados segmentos de la población tienen para acceder al conocimiento y aprendizaje de las nuevas tecnologías. En este sentido, diseñamos un tercer bloque de preguntas dirigidas a detectar estas necesidades. El 57% no le resulta difícil usar las nuevas tecnologías entendemos que para los fines y usos que se muestran en las secciones previas. Aunque un porcentaje mayor de mujeres tiene dificultades al usar las nuevas tecnologías (44.9% frente al 38.6% de hombre), no se rechaza la hipótesis de independencia pues el p-valor obtenido es 0.4. Como cabía esperar, la dificultad crece con la edad. La dificultad decrece con el grado de formación de los encuestados.

Figura 13: Dificultad en el uso de las nuevas tecnologías. Fuente: elaboración propia a partir de los resultados de la encuesta.

Si bien como hemos señalado la mayoría no encuentra difícil el uso de las nuevas tecnologías el 59% de los encuestados reconoce necesitar ayuda con ellas. La edad, sin embargo, sí parece guardar relación con la necesidad de ayuda siendo, como cabe esperar, creciente con la edad. Aún más determinante, como es razonable suponer, es que la ayuda sea menos necesaria a mayor nivel de formación, como se refleja en el p-valor 0.001.

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Figura 14: Ayuda para el uso de las nuevas tecnologías. Fuente: elaboración propia a partir de los resultados de la encuesta.

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Conclusiones

Después de realizado el trabajo y analizados los resultados nos parece claro que la población objetiva sobre la que se ha realizado la encuesta es un grupo peculiar de la población total de la tercera edad de León sobre la que se podría ampliar el estudio en un futuro. A la vista de los resultados está claro que se trata de estudiantes con una predominancia clara de las mujeres sobre los hombres en participación y donde la necesidad de aprender y la necesidad de relacionarse socialmente son notas dominantes en su intención de matricularse en este proyecto universitario. En cuanto al perfil de estudios, si bien éste es diverso son los de carreras medias los que junto con los que tienen bachillerato elemental los que dominan el perfil del alumnado. Esto puede servir para establecer el nivel de la oferta formativa que, si bien ha de atender todas las demandas, debe ajustarse en su nivel de trasmisión de conocimientos a este tipo de alumnos. Es posible igualmente romper con el mito de que el grado de penetración de las nuevas tecnologías es bajo en este colectivo ya que, como hemos visto, casi el 90% disponen de internet en sus casas y un 34.8% usan el móvil con acceso a internet. Existe un más que aceptable uso del correo electrónico y sus inquietudes se orientan hacia la búsqueda de información en general destacando la lectura de la prensa un elemento que debe ser tenido en cuenta por los medios de comunicación en sus estrategias y en el diseño y accesibilidad de la información que ofertan por internet. A pesar de todo ello, y aunque un significativo porcentaje de los encuestados manifiesta que no les resulta difícil, lo cierto es que han mostrado mediante sus respuestas que la ayuda les es necesaria para desenvolverse en el mundo de las nuevas tecnologías. La tendencia demográfica de los países desarrollados evidencia un crecimiento imparable de los segmentos denominados “tercera edad”¸ con una demanda cada vez mayor de todo tipo de servicios y productos dirigidos a satisfacer sus necesidades. Conocer el perfil de estos usuarios, sus preferencias y usos tecnológicos debería determinar la oferta selectiva por parte de empresarios y agentes de cara al futuro.  Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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Referencias Balbontín del Valle, P. (2006). Los servicios a la tercera edad, un sector en auge. Andalucía económica, 176, 68–72. Barrera, M. L. de. (2009). Educación, aprendizaje y tercera edad: algunas consideraciones generales. Caleidoscopio, Revista Digital de Contenidos Educativos, 2. Carrascal Arranz, U. & Pérez Domínguez, C. A. (1998). Peculiaridades de la demanda de la Tercera Edad en España: elaboración de un índice de precios propios. Estudios de Economía Aplicada, 10, 39–56. Comisión Europea. (2000). Comunicación al Consejo: Hacia una Europa sin barreras para las personas con discapacidad. Cortés Pascual, M. P. A., Medrano Samaniego, M. C. & Aierbe Barandiarán, A. (2002). La cultura de la tercera edad: dilemas contextualizados. Psychosocial Intervention, 11 (1), 7–26. Fernández Alles, M. T. (2012). Los consumidores de la tercera edad y el diseño universal. Boletín Económico de ICE, Información Comercial Española, 3026, 45– 55. Instituto Nacional de Estadística. (2015). Mujeres y hombres en España. Catálogo de publicaciones de la Administración General del Estado. España. Scripts for data acquisiton with paper-based surveys (SDAPS). Recuperado el 22 de enero de 2015, de http://sdaps.org/ R: The R Project for Statistical Computing, Recuperado el 22 de enero de 2015, de https://www.r-project.org

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02. Visión artificial

2. VISIÓN ARTIFICIAL

Detección de rostro y estimación de edad y género utilizando sistemas de visión portables de bajo coste Iván de Paz Centeno, Enrique Alegre, Víctor González-Castro, Oscar García-Olalla, María Teresa García-Ordás y Eduardo Fidalgo-Fernández Universidad de León

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Introducción

a detección de rostros y estimación de su edad y género de forma automática posee cada vez más relevancia por su gran variedad de posibles aplicaciones. El control de acceso a internet, uso de máquinas solo accesibles a mayores de edad (como, por ejemplo, máquinas expendedoras de tabaco) o el reconocimiento de rostros robusto respecto a la progresión de la edad en vídeos de cámaras de seguridad son algunos ejemplos de las mismas. Por otro lado, la aparición de los sistemas Single Board Computer (SBC) de bajo coste, tales como la Raspberry Pi, permite que aplicaciones de este tipo se puedan implantar fácilmente y con un coste muy bajo en dispositivos móviles, robots que se muevan en entornos cerrados, o en sistemas embebidos en cámaras de seguridad.

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La apariencia del rostro desarrolla cambios constantes con el paso del tiempo. Estos signos de envejecimiento son incontrolables y varían de una persona a otra, lo que ocasiona que no exista un patrón definido para los mismos. Algunos de los factores que influyen en el envejecimiento son el estilo de vida (consumo de cigarrillos, alcohol, estrés, etc.), la genética o los efectos de la radiación ultravioleta en la piel. Además, factores externos como la iluminación, el maquillaje o las operaciones quirúrgicas pueden causar que la percepción correcta de la edad a partir de un rostro sea más complicada no solo cuando se pretende realizar de manera automática mediante un ordenador, sino incluso cuando la estima una persona. El reconocimiento automático del género de las personas también ha sido objeto de estudio en los últimos años, aunque en menor medida que el reconocimiento de rostros o estimación de su edad. Aunque el concepto de género es conocido universalmente, el tipo de información que permite a los humanos diferenciar entre se puede pensar inicialmente. Diversos estudios han demostrado que los errores en la Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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2. VISIÓN ARTIFICIAL clasificación son menores en rangos medios de edad. El reconocimiento automático del género de las personas también ha sido objeto de estudio en los últimos años, aunque en menor medida que el reconocimiento de rostros o estimación de su edad. Aunque el concepto de género es conocido universalmente, el tipo de información que permite a los humanos diferenciar entre en preadolescentes o personas mayores (BenAbdelkader y Griffin, 2005) (Guo y otros, 2009). Los sistemas SBC de bajo coste son ordenadores cuyos componentes principales (procesador central, procesador gráfico, memoria principal y puertos para conexión con periféricos) se encuentran integrados en una placa del tamaño de la palma de una mano, y su consumo energético es muy bajo. Estas características, unidas a su bajo coste (algunos modelos se pueden adquirir por unos 35e) y a su potencia, suficiente como para implementar aplicaciones de procesamiento digital de imágenes y clasificación, representan una oportunidad perfecta para implementar aplicaciones de detección de rostros y reconocimiento de su edad y género a un coste muy bajo e integrarlas en cualquier dispositivo de captura de imágenes (como, por ejemplo, una cámara de seguridad). En este artículo presentamos una aplicación para detección de rostros y la estimación de su edad y género en un vídeo adquirido mediante una cámara conectada a un sistema SBC (en concreto, un modelo ODroid U3). Además, se ha probado el software con una base de datos de imágenes de rostros. La estimación de la edad se ha realizado con un error de 5.55–6.57 años en todos los grupos de edad evaluados. El reconocimiento del género varió dependiendo del grupo de edad: la tasa de aciertos fue alta (entre 70% y 82%), salvo en varones menores de 18 años y en mujeres mayores de 65, en consonancia con lo observado en (BenAbdelkader y Griffin, 2005).

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Estimación de la edad y el género

Estimación de la edad con sistemas de visión Para conseguir estimar la edad de una persona en función del rostro, lo primero que tenemos que hacer es analizar cómo es el proceso de envejecimiento y cómo se refleja este proceso en el rostro. Dado que este proceso depende de varios factores como el estilo de vida, la genética, el estrés y que además es diferente en cada persona, la estimación de la edad resulta muy complicada incluso para el ojo humano. Existen otros factores externos como la postura, la iluminación, el maquillaje o las operaciones quirúrgicas, que dificultan aún más la estimación correcta de la edad a partir de una

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2. VISIÓN ARTIFICIAL cara. Más allá de todos estos factores, esta tarea tiene la dificultad añadida de que se necesita tener un conjunto lo más amplio posible de rostros bien etiquetados, es decir, un conjunto de ejemplos de los que conozcamos su edad. A pesar de todo esto, es interesante debido a sus múltiples aplicaciones, como por ejemplo la ayuda a personas mayores con necesidades especiales de asistencia, la administración electrónica de relaciones con los clientes (ECRM en sus siglas en inglés), que es un sistema que utiliza tecnología puntera de visión artificial para establecer relaciones con clientes y proporcionarles un servicio individualizado según sus necesidades específicas, los sistemas de vigilancia y control de seguridad, recuperación de información o la detección de pornografía infantil, entre otros. Los primeros trabajos conocidos en el área de clasificación de la edad se basan en la teoría de desarrollo cráneo-facial (Alley, 1998), que utiliza un modelo matemático para describir el crecimiento de la cabeza de una persona desde su infancia hasta que es adulto pero contaba con problemas como que no es capaz de describir el perfil de la cabeza de manera natural, en especial en edades adultas y además, a veces, el perfil de la cabeza es difícil de extraer de imágenes de caras en 2D. Más tarde aparecieron otros trabajos (Farkas, 1994) que estudiaban la extracción y estudio de tamaños y proporciones de la cara (antropometría). Al igual que las técnicas anteriores, también dejaron de usarse por varias razones: Eran solamente útiles en la detección de la edad de personas jóvenes ya que en la edad adulta la forma de la cabeza no cambia demasiado, la detección de los puntos de interés en las imágenes (previo al cálculo de las medidas y sus proporciones) es muy sensible a la pose de la cabeza, lo que dificulta su aplicación en situaciones reales y, por último, estas medidas solo servían para personas europeas, por lo que habría que adaptar los métodos dependiendo del origen de cada persona. Después aparecieron los modelos de apariencia activa, que están basados en modelos estadísticos del rostro (Cootes y otros, 2001). En dicho trabajo, en primer lugar en la etapa de entrenamiento se extraen manualmente puntos de referencia de la imagen. A continuación, a través de un análisis de componentes estadísticos aplicado sobre el conjunto de imágenes de rostros de entrenamiento, se extrae un modelo estadístico de la forma y un modelo de intensidad, independientes entre sí. Los modelos de apariencia activa, a diferencia de los métodos anteriores, sí que se han llegado a aplicar con éxito. Geng y su grupo de investigación (Geng y otros, 2006) (Geng y otros, 2007), introdujeron el término AGES (AGing pattErn Subspace) que trata con una secuencia de imágenes de individuos con diferente edad usadas de manera conjunta Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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2. VISIÓN ARTIFICIAL para modelar el proceso del envejecimiento en vez de utilizar cada imagen por separado. El principal problema que presenta es que es necesario disponer de un conjunto de imágenes de diferentes edades para cada persona. Además, otra desventaja que tiene es que no utiliza información de textura por lo que características como las arrugas no se tienen en cuenta. El método del manifold de edad (Fu y otros, 2007) se basa en la idea de que en vez de aprender un patrón de envejecimiento para cada individuo, se podría modelar un único patrón para varios individuos a lo largo de diferentes edades. Así, cada edad se representaría utilizando diferentes caras. De esta manera el reconocimiento de la edad es muy flexible en comparación con el método del subespacio del patrón de envejecimiento (Geng y otros, 2007). El manifold de edad es una forma de modelar dicho patrón de edad común. Dicho método no necesita un número mínimo de imágenes de un individuo determinado. De hecho, permitiría que, en un caso extremo, solo se contase con una imagen de una edad para cada persona, lo que es muy práctico a la hora de crear bases de datos de imágenes. Los modelos de apariencia combinan descripción de textura con descripción de forma. De todos los métodos que se han expuesto, la extracción de características faciales relacionadas con el envejecimiento está más centrada en este modelo de apariencia. En sistemas existentes de estimación de la edad ya se han usado tanto descriptores globales como locales. El LBP (Local Binary Pattern) (Ahonen y otros, 2006) que es un descriptor de textura muy robusto. También, con el paso del tiempo, se hacen evidentes variaciones en la apariencia y por esta razón, Yan y su grupo de investigación (Yan y otros, 2008a) (Yan y otros, 2008b), propusieron usar Spatially Flexible Path (SFP) como descriptor de características. Guo y su grupo (Guo y otros, 2009), por otra parte, desarrollaron un método para estimar la edad a partir del rostro llamado BIF (Biologically Inspired Features) que actualmente es uno de los más empleados. Recientemente, Pontes y sus colaboradores (Pontes y otros, 2015), desarrollaron una técnica para calcular la edad de las personas utilizando su rostro basándose en la combinación jerárquica de múltiples características de la imagen. Entre las diferentes técnicas utilizadas se encuentran los modelos de apariencia activa (AAM), Local Binary Patterns (LBP), Gabor Wavelets (GW) y Local Phase Quantization (LPQ). El uso de todas estas técnicas está condicionado por la enorme cantidad de información que se puede extraer de un rostro, como son modelos de forma, apariencia, arrugas, manchas en la piel, etc. Además, este sistema combina máquinas de vectores de soporte (SVM) multiclase para asignar

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2. VISIÓN ARTIFICIAL un rango de edad a la persona, con Support Vector Regresion (SVR) para estimar dentro de ese rango, la edad más adecuada al individuo. Los resultados mostraron un error absoluto medio de 4.5 y 5.86 años para dos bases de datos evaluadas: FG_NET Aging y MORPH Album 2. También en 2015 se desarrolló BRPY (de Paz y otros, 2015), un código abierto y multiplataforma para la detección de caras y estimación tanto de edad como de género en tiempo real. Por último, es necesario recalcar que cualquiera de los métodos propuestos requiere disponer de un conjunto etiquetado representativo de rostros, que permita aplicar técnicas de clasificación o de regresión. Las técnicas de clasificación permiten, dado un rostro, indicar a qué clase (normalmente rango de edad) pertenece, y para llevar a cabo la clasificación se utilizan sobre todo redes neuronales, mapas auto-organizados (SOM) y máquinas de vector de soporte (SVM). Estimación de la género con sistemas de visión La estimación del género es una de las tareas más estudiadas en el ámbito de la visión artificial aplicada a rostros. Al igual que en otras técnicas de clasificación, la estimación de género se puede dividir en varias etapas: detección del rostro, preprocesamiento, extracción de características y finalmente clasificación. El primer paso es detectar la región del rostro en la imagen y realizar un recorte de la misma. El preprocesamiento se utiliza principalmente para reducir la variabilidad de iluminación y escalado de las diferentes imágenes. A continuación se lleva a cabo el proceso de extracción de características cuyo objetivo es representar, de la mejor manera posible, todos los rasgos faciales que permitan a posteriori distinguir entre caras masculinas y femeninas. Finalmente, el último paso consiste en determinar, mediante una técnica de clasificación binaria, el género de la persona. Una de las etapas más importantes a la hora de realizar esta tarea es la extracción de características. En los últimos años, muchos grupos de investigación se han dedicado a estudiar este problema desde diferentes puntos de vista debido sobre todo a la falta de conocimiento acerca de cuáles son las características que hacen que el ser humano diferencie a hombres y mujeres por medio del rostro y al alto grado de variabilidad existente en ambos grupos. De acuerdo con estudios psicológicos (Hole y Bourne, 2010) el ser humano utiliza información tanto global como localizada del rostro para reconocer a las personas. Por este motivo, hay muchos investigadores que centran su trabajo en combinar ambos tipos de características.

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2. VISIÓN ARTIFICIAL En 2005, Buchala y sus colaboradores desarrollaron un método basado en la utilización de características globales de la imagen y de características específicas de la zona de los ojos y de la zona de la boca obteniendo un 92.25% de aciertos al combinarlas, mientras que el resultado no superaba el 88% si se realizaban las pruebas de manera individual (rostro completo, boca u ojos) (Buchala y otros, 2005). Más recientemente Yang y su equipo de investigación (Yang y otros, 2011) desarrollaron un método combinando características globales extraídas mediante modelos de apariencia activa (AAM) y características locales utilizando Local Binary Patterns (LBP). El proceso de fusión escogido por los autores fue el de selección secuencial y la clasificación fue realizada mediante SVM. Los experimentos realizados demostraron que la combinación de ambos métodos mejoraba los resultados obtenidos por separado. Teniendo en cuenta esta información, Andreu y su equipo realizaron un estudio en el que evaluaron tres técnicas diferentes de extracción de características: Un histograma de la imagen y Análisis de Componentes Principales (PCA) como técnicas globales y LBP como descriptor local. Los resultados demostraron que cuando los mismos individuos aparecían en el entrenamiento y en el test, el comportamiento de los descriptores era muy similar entre sí. Sin embargo, cuando el conjunto de test contenía individuos diferentes a los del conjunto de entrenamiento, los resultados obtenidos por el método local (LBP) superaban a las técnicas de descripción global (Andreu y otros, 2014). A finales de 2015, Hadid y su equipo (Hadid y otros, 2015) realizaron un minucioso estudio de la clasificación por género utilizando trece variantes diferentes de LBP, método de descripción local más utilizado en la actualidad. Los resultados obtenidos determinaron que el método original era el que mejores resultados obtenía de media en todas las pruebas que se llevaron a cabo, debido a su alto grado de flexibilidad que le permite adaptarse a muchos problemas distintos. El estudio también demostró el buen comportamiento del método Binarized statistical image features (BSIF) (Kannala y Rahtu, 2012) cuyo problema principal radica en el coste computacional, que es mucho más alto al del método LBP original. Además, la combinación de diferentes técnicas basadas en LBP proporcionó resultados superiores en muchos casos a los extraídos de manera independiente. Recientemente, Mansanet y sus colaboradores han propuesto un método llamado Local-DNN basado en características locales y en un entrenamiento utilizando redes neuronales profundas (Mansanet y otros, 2016). La combinación de las características locales de cada región de la imagen se ha utilizado para generar un modelo de votación que indica el género del rostro. Utilizando la base de datos LFW, han obtenido un 96.25% de tasa de acierto, que supera a los resultados

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2. VISIÓN ARTIFICIAL obtenidos hasta ahora en el estado del arte, que no superaban el 94.50%.

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Sistemas portables de bajo coste

Los sistemas portables de bajo coste se denominan (en inglés, mini Single Board Computer: SBC) y surgen bajo diferentes circunstancias: por ejemplo, acortar la brecha digital, disminuir los costes de importación o fabricación del hardware, su comodidad y portabilidad. Los SBC representan una solución eficiente para conseguir ordenadores de bajas prestaciones y reducido espacio físico, ya que su tamaño es similar a la palma de una mano, y la posibilidad de acercar las ventajas de la informática a cientos de millones de personas que aún no disfrutan de ellas. El formato cumple con un requisito principal, y es que todos los componentes del ordenador esté integrados en la placa base y que sólo requieran de ella (salvo excepciones) para conectarse a periféricos y servir como un ordenador convencional. Existen incluso estudios que han comparado su eficiencia energética con otros dispositivos tecnológicos de uso común (Anwaar y Shah, 2015). En ellos se puede hacer casi cualquier actividad que es posible realizar en un ordenador de sobremesa, como programar, jugar, navegar por internet, ofimática, etc., aunque con las limitaciones de hardware que presentan. Principales sistemas portables Raspberry-Pi

Figura 1: Raspberry Pi modelo B. Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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2. VISIÓN ARTIFICIAL La Raspberry Pi es quizá el SBC más popular. Desarrollado en el Reino Unido por la fundación Raspberry Pi 1 , su objetivo inicial fue estimular la enseñanza de ciencias de la computación en las escuelas. Su sistema operativo oficial es una versión adaptada de Debian, denominada RaspBian, aunque soporta otros sistemas operativos, incluida una versión de Windows 10. Su modelo más básico incluye un procesador (CPU) ARM1176JZF-S a 700 MHz, con posibilidad de overclocking hasta 1GHz, procesador gráfico (GPU) VideoCore IV y 256 MB de RAM. Posee un USB, salida HDMI y salida de audio. Como disco duro utiliza una tarjeta microSD. Los modelos más recientes poseen mejores características, llegando a una CPU Quad-Core ARM Cortex A7 de 900 MHz, 1Gb de RAM, 4 USBs y puerto Ethernet. La fundación da soporte para descargas de distribuciones de los sistemas operativos Raspbian, RISC OS5, ARch Linux ARM o Pidora (derivado de Fedora) adaptadas a la arquitectura ARM y promueve el aprendizaje de Python, aunque también soporta Tiny BASIC, C, Perl y Ruby. Otros sistemas portables de bajo coste La competencia en el sector es muy grande, y la amplia variedad de dispositivos con múltiples características y complementos impide realizar una revisión extensa de cada uno de ellos. Por ello tan solo vamos a enumerarlos y dar una breve explicación de cada uno. Otras alternativas a la Raspberry Pi son: • Matrix ARM, Un SBC de gran potencia. • Banana Pi. • Arduino Tian, que combina las propiedades de la placa Arduino con las de un SBC). • Snickerdoodle, un SBC orientado a la robótica. • Nanopi2, que presenta soporte para Linux y alto rendimiento. • Vocore, utilizado para proyectos de pequeñas dimensiones. • Creator CI20, un versátil SBC que puede ejecutar tanto Linux como Android. 1 https://www.raspberrypi.org/

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2. VISIÓN ARTIFICIAL • A20-OLinuXino-Micro, un SBC orientado a Android. • MinnowBoard MAX, versátil y con un hardware ligeramente superior a la media. • pcDuino4 Set-Top Box, con alto rendimiento y compatibilidad con Android. • Cubieboard4, uno de los SBC más potentes del mercado. • NanoPC-T1, Radxa Rock2, que presenta modularidad y flexibilidad a un bajo coste. • Samsung Artik, que posee un módulo para desarrollo y conectividad con software de código abierto. • PcDuino, que mezcla las mejores características de Arduino y Raspberry Pi. • CIAA: un proyecto argentino para crear SBC para aplicaciones industriales. • BeagleBoard: placa open-source similar a Raspberry Pi. • CubieBoard, compatible con Android y múltilpes SO basados en Linux. • DreamPlug: Un SBC ya integrado en carcasa. • ODROID: placas SBC con Android. • Intel Galileo: Una placa con certificado Arduino creada por Intel basada en sus microprocesadores x86. • AMD Gizmo 1 y 2: placas de AMD. • OLinuXino: placas open-source de bajo coste con Linux y para uso industrial. • PandaBoard ES: Un SBC muy completo, versátil y potente aunque no económico. • UDOO: Una combinación de 4 Raspberry Pi’s y una placa Arduino DUE. • VIA SpringBoard, con chip ARM, incorpora paquetes de software para desarrollo en Android y Linux. • HummingBoard, un rival directo de la Raspberry. • MarsBoard: una serie de SBC de alto rendimiento, bajo coste y conectividad inmejorable. Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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2. VISIÓN ARTIFICIAL • Wandboard, CHIP: SBC de diminuto tamaño y el más económico hasta la fecha.

Aplicaciones Dada la versatilidad y la potencia que pueden llegar a desarrollar los SBC, el rango de aplicaciones es muy amplio y abarca desde aplicaciones para el hogar a nivel de usuario (centro multimedia, almacenamiento conectado en red (NAS) doméstico o soluciones domóticas) como aplicaciones industriales y de investigación. Vamos a resumir brevemente las aplicaciones en este último ámbito. Como se comentó en la introducción, uno de los principales usos es la sustitución de los equipos de sobremesa en la realización de determinadas tareas, dentro de las limitaciones impuestas por el hardware. Bajo este supuesto, Neethu y sus colaboradores (Neethu y otros, 2015) proponen el uso del software Mathematica ejecutado en una Raspberry Pi para implementar algoritmos de data mining aplicados a la economía. En esta misma línea, y tratando de aumentar la limitada potencia de cálculo de un SBC, también existen propuestas de investigación abiertas que combinan SBCs para construir supercomputadores (Shipurkar, 2015). En el campo de la robótica, Daye y sus colaboradores (Daye y otros, 2015) proponen un robot de bajo coste a modo de guía turístico en interiores, cuya navegación se lleva a cabo de manera autónoma a través de sensores y procesado de imágenes de una webcam, todo ello gestionado en un SBC. En la misma línea, los SBC se pueden utilizar para construir sistemas autónomos de navegación para coches, obteniendo del entorno toda la información necesaria para que el vehículo pueda llegar a su destino de un modo seguro y evitando los posibles errores que cometería una persona. En otro campo de aplicación, los SBC se pueden utilizar tanto en la detección y localización de diferentes objetos, como pueden ser matrículas (LAvanya y otros, 2015) e incluso de rostros (Nikisins y otros, 2015). Las últimas investigaciones en este último punto consiguen realizar la estimación de edad y género, como demuestran de Paz y colaboradores (de Paz y otros, 2015) en su artículo. En el mismo se desarrolla BRPY, un código abierto multiplataforma que, mediante una Raspberry Pi, permite tanto la detección de caras como la estimación de edad y género en tiempo real.

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Solución desarrollada

La solución desarrollada, a la que se le confirió el nombre de BRPY (Biometric Recognition on PYthon), permite realizar detección de rostros, estimar su edad y su género y realizar un reconocimiento facial basado en parámetros biométricos del rostro en tiempo real, utilizando para ello una cámara USB compatible con FFMPEG. Se compone de software multicapa orientado a la versatilidad topológica de componentes de hardware, con vistas a la escalabilidad y la posibilidad de compatibilizar el diseño como servicio web. Debido a que BRPY sigue una arquitectura de 3 capas (capa de datos, capa de negocio y capa de presentación), implica la utilización de múltiples lenguajes de programación y herramientas en su desarrollo. Aunque la solución completa es multiplataforma, cada una de las capas desarrolladas tiene un componente variable de compatibilidad con diversos sistemas operativos que podrían restringir su ejecución dependiendo de la topología de ejecución elegida. En el apartado se explica la arquitectura de la aplicación matizando las tecnologías utilizadas en su desarrollo y el grado de compatibilidad que presenta en función de la topología, mientras que en el apartado se explican los componentes de software que intervienen en cada una de las capas. Para realizar el procesamiento biométrico del rostro se han utilizado diversos algoritmos de análisis biométrico, apoyado sobre un framework basado en OpenCV (www.opencv.org) llamado OpenBR (www.openbiometrics.org). Una descripción detallada de su funcionamiento se encuentra en el punto . Arquitectura del sistema BRPY se basa en OpenBR (Klontz y otros, 2013), un framework para la aplicación de algoritmos biométricos sobre imágenes, basado en ficheros y plantillas. OpenBR se apoya a su vez en OpenCV, framework que provee algoritmos de aplicación para visión computacional. Esto implica que ambos frameworks son dependencias de BRPY, y su compatibilidad vendrá influenciada por la capacidad multiplataforma de los frameworks subyacentes. Debido a que la aplicación estaba orientada a funcionar en un entorno de bajas prestaciones, como lo son los dispositivos portables, se decidió realizar un diseño de aplicación multicapa que permitiera dividir y escalar su funcionamiento en más de un dispositivo en caso de necesidad. De esta forma, BRPY se divide en las siguientes 3 capas: • Capa de datos. Compone el núcleo del software. Escrito en Python 2.7, Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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Figura 2: Diagrama de funcionamiento (http://www.openbiometrics.org)

de

OpenBR

realiza un análisis en tiempo real de la cámara USB que tenga conectada, utilizando el framework OpenBR0.5 para realizar la captura y el tratamiento de las imágenes obtenidas en forma de transmisión de vídeo. Para el reconocimiento de rostros, se desarrolló una biblioteca dinámica en C++11 con QT5.2 que sirve de extensión de OpenBR para extraer características del rostro. Una explicación más detallada de esta biblioteca se encuentran en el punto . Al depender la funcionalidad de reconocimiento de rostros de una biblioteca anexa en C++, la portabilidad en otros sistemas depende en gran medida de la migración del código de la biblioteca al sistema operativo correspondiente. Aun siendo la capa que menos compatibilidad ofrece, soporta las plataformas Windows, Mac OS X y Debian (y derivados). • Capa de negocio. Compone el nexo de unión entre la capa de datos y la capa de presentación. Está escrita en PHP5.4 y MySQL5.5, sobre un servidor web con soporte para el lenguaje PHP y acceso a una base de datos MySQL. Gracias a la alta compatibilidad que ofrecen las tecnologías web, es soportada en prácticamente todas las arquitecturas y sistemas operativos actuales. Puesto que esta capa trabaja de forma asíncrona con las otras dos capas, es susceptible de ser escalada en forma de clusters. • Capa de presentación. Es la capa final que permite la visualización de la interfaz y la muestra de datos e información. Está escrita en HTML5, CSS3 y Javascript1.5 (JQuery1.12). Dado que la interfaz está diseñada para que cualquier navegador web pueda renderizarla, es compatible con cualquier

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2. VISIÓN ARTIFICIAL sistema operativo y dispositivo. Las tres capas realizan una comunicación asíncrona entre ellas. Esto significa que la capa de negocio almacena un estado que la capa de presentación pedirá a intervalos fijos, mientras que la capa de datos generará estados en la capa de negocio a la tasa de FPS (frames por segundo) a la que trabaje con la cámara USB. Dada la distribución en capas anterior, es posible realizar multitud de diferentes esquemas distribuidos combinando capas de distinta manera. La topología en la que se ordene el sistema distribuido podrá maximizar o minimizar la eficiencia del sistema, siendo el escenario menos eficiente la unificación de todas las capas bajo un mismo dispositivo, y el más eficiente aquel en el que cada capa está sustentada por uno o más dispositivos de forma aislada.

Figura 3: (a) Capas unificadas. (b) Capas distribuidas. Para evaluar su viabilidad en dispositivos portables actuales, se comprobó su funcionamiento en un ODroid U3 y en un Acer Aspire E1-571G; ambos ejecutando Ubuntu 14.04 como sistema operativo. El rendimiento de la aplicación viene determinado por la topología utilizada para la distribución de las capas de la aplicación y, en mayor medida, por la tasa de FPS a la que se trabaje con la cámara y la capacidad de cómputo de la CPU en el caso de la capa de datos. Las demostraciones se realizaron utilizando el escenario topológico que menos rendimiento daría (en el que todas las capas están Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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MODELO CPU RAM

Aspire E1-571G Intel(R) Core(TM) i7-3612QM CPU @ 2.10GHz (4 cores, 8 threads) 8GB

Figura 4: Características de Acer Aspire E1-571G.

unificadas en el mismo dispositivo) y los resultados fueron satisfactorios en ambos dispositivos. Aplicación desarrollada El núcleo de BRPY se basa en una envoltura escrita en Python de las bibliotecas que componen la API de OpenBR, incluída la extensión programada en C++ para el reconocimiento de rostros. Se optó por una solución orientada a objetos para permitir la aplicación de patrones de diseño, a la vez que garantiza una mejor legibilidad del código. La envoltura adquirió el nombre de PyOBR (Python OpenBR), la cual facilita una comunicación con el framework subyacente OpenBR. Al igual que OpenBR, se basa en ficheros y plantillas; no obstante provee de unas interfaces de comunicación divididas en clases que facilitan enormemente la utilización de los algoritmos de la biblioteca. La clase PyOBRFace permite la aplicación de diferentes algoritmos a una imagen en concreto. Dependiendo del algoritmo aplicado, el resultado se unifica en una plantilla común, la cual debe ser transformada en una plantilla específica para consultar información concreta. Existen tres plantillas básicas para extraer información de una plantilla común:

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Figura 5: (a) Clase representativa del envoltorio. (b) Plantillas básicas disponibles divididas por funcionalidad. • PyOBRFaceTemplate, la cual tiene métodos para extraer información de una detección de rostro (como la posición de los rostros o la cantidad de rostros fiables detectados). • PyOBRAgeTemplate, la cual tiene métodos para extraer información de una estimación de edad. • PyOBRGenderTemplate, la cual tiene métodos para extraer información de una estimación de género. El resultado de cada algoritmo arropado por el envoltorio de PyOBR tiene una representación en forma de plantilla en Python, lo que facilita la consulta de información. Puesto que la versión 0.5 del framework OpenBR carece de API específica que permita extraer características de rostros y realizar comparaciones de forma explícita de estas características sin el uso de ficheros, se realizó una ampliación de la API generando una biblioteca en C++ usando QT que permite la extracción de características y la comparación de rostros sin necesidad de mediar a través de ficheros la información, supliendo la carencia del framework. Siguiendo el orden de desarrollo, la capa de negociación es la segunda capa diseñada en la que el servidor web con capacidad PHP genera interfaces gráficas a Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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2. VISIÓN ARTIFICIAL demanda. Los clientes que se conectan reciben una instantánea del estado almacenado en el servidor, haciendo uso de la API diseñada en PHP que se exporta a través de llamadas tipo REST. Los estados se almacenan en un servidor MySQL, el cual es consultado por esta capa con cada petición que haga un cliente. El estado es actualizado por el núcleo del programa que se comunica directamente con el servidor MySQL en función de la tasa de FPS a la que trabaje con la cámara. Por último, la capa de presentación es la que muestra por pantalla el resultado del procesamiento de imágenes que realiza el núcleo. Esta capa está formada por código en Javascript y JQuery, que realizan peticiones al servidor web mediante llamadas AJAX y generan una interfaz que se actualiza de forma periódica y eficiente con aquella información que haya cambiado. Ver Figura 6.

Figura 6: Visualización de la interfaz gráfica renderizada por el navegador Google Chrome. Las imágenes que se muestran en la interfaz se comparten entre la primera capa y la segunda capa de BRPY mediante un sistema de ficheros compartido, volátil, basado en la memoria RAM. BRPY permite trabajar con varios rostros en escena, realizando un seguimiento de todos ellos basado en distancias entre fotogramas. La detección de edad y género se realiza de forma instantánea, calculándose una media de detección que permite sesgar altos y bajos en la medida, acercándose al valor real con el paso del tiempo en escena siempre que la iluminación y la distancia a la cámara sean

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2. VISIÓN ARTIFICIAL las adecuadas. Cuando un rostro no se consigue reconocer en la escena o su reconocimiento varía con gran frecuencia, se da un margen de varios fotogramas (entre 20 y 30) para asegurar que esa persona se encuentra en la base de rostros conocidos. Si no se ha reconocido con exactitud en ese lapso de fotogramas, se realiza un aprendizaje extrayendo las características del rostro y almacenándolas en un fichero con fines históricos, lo que le permitirá, a partir de entonces, reconocer a esa persona al instante al pasar por la escena. Algoritmos utilizados Para cada fotograma capturado y procesado, se realiza una aplicación de un total de 4 algoritmos diferentes para (1) detectar el rostro, (2) estimar la edad, (3) estimar el género y (4) reconocer de rostro. Una cámara normal capturando a una resolución de 640x480 píxeles, trabaja a una media de entre 4 y 10 fotogramas por segundo. Esto significa que, en el mejor de los casos, BRPY aplicará 16 algoritmos de procesamiento de imagen por segundo, lo que implica que los algoritmos de procesamiento de imágenes deben ser lo más eficientes posible, algo que los algoritmos del framework OpenBR proveen. Para la detección de rostros en las imágenes se utiliza el algoritmo de ViolaJones (Viola y Jones, 2001). Este algoritmo, heredado de OpenCV, se considera robusto por su alto porcentaje de detecciones fiables, y eficiente, perfecto para trabajar en entornos que requieran de procesamiento en tiempo real. Es un algoritmo que presenta cuatro etapas: 1. Selección de característica HAAR

2. Creación de una imagen integral

3. Aprendizaje AdaBoost

4. Clasificación en cascada

Para el reconocimiento de rostros se utiliza el algoritmo Spectrally Sampled Structured Subspaces Features (4SF-B. Klare, 2011). Algoritmo propio de OpenBR, desarrollado para realizar reconocimiento de rostros en tiempo real. Reúne las siguientes características: • Normalización geométrica del rostro de una imagen usando las coordenadas de los ojos detectadas automáticamente. • Corrección de la iluminación utilizando un algoritmo de mejora de contraste local. Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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Figura 7: Representación de características HAAR aplicadas para detectar el rostro, su tamaño y la posición de los ojos y nariz. • Las imágenes de los rostros se representan usando histogramas de patrones binarios locales (LBPu2 8,1 ) extraídos en una ventana deslizante de 8x8 píxeles, y 100 descriptores SIFT muestreados de una cuadrícula de 10x10. • Por cada parche facial, se aplica un Análisis de Componentes Principales (PCA) por lo que se retiene el 98.0% de la varianza. Por cada etapa de muestreo aleatorio, se aplica un Análisis Discriminante Lineal (LDA) en los componentes muestreados aleatorios. Los subespacios LDA se aprenden usando sujetos extraídos aleatoriamente del conjunto de entrenamiento. • La suma de la distancia Euclídea en cada subespacio es la disimilitud entre la imagen de dos rostros. Para el reconocimiento de edad y género se utiliza SVM (Support Vector Machine). Entrenados con las características extraídas de aplicar el algoritmo 4SF. Se aprovecha de que la clasificación es muy eficiente y es robusto para realizar generalizaciones, con menos necesidad de heurísticos para su entrenamiento.

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Evaluación

Para la evaluación del funcionamiento de BRPY se utilizó un dataset que colocase el máximo estrés en la detección del sistema, con el objetivo de analizar su

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2. VISIÓN ARTIFICIAL comportamiento ante imágenes obtenidas en un entorno no controlado. Dataset utilizado Se utilizó el dataset OUI-Adience, de The Open University Of Israel (http: //www.openu.ac.il/home/hassner/Adience/data.html). Presenta 26.580 fotos en total de 2274 sujetos diferentes de todo el mundo, etiquetados en 8 grupos de edad distintos (0-2, 4-6, 8-13, 15-20, 25-32, 38-43, 48-53, 60-) y en función del género. Puede verse un ejemplo en la Figura 8.

Figura 8: Muestras de imágenes del dataset Adience. Es un dataset cuyas imágenes provienen de álbumes de Flickr con el objetivo de ser lo más cercanas a la realidad, basándose en imágenes capturadas de forma natural en el mundo real. Trata de obtener todas las variaciones posibles en apariencia, posiciones, iluminaciones, ruido, etc., que podrían esperarse de imágenes capturadas de forma natural sin ninguna preparación del entorno. Resultados y discusión Los resultados se dividieron en 4 grupos de edad, para los que se analizó la edad y el género. Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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2. VISIÓN ARTIFICIAL • Grupo de edades 0-10 años: – Desviación típica: 6.56 años. – 76% de acierto para género femenino. – 36% de acierto para género masculino. • Grupo de edades 11-17 años: – Desviación típica: 6.56 años. – 78% de acierto para género femenino. – 45% de acierto para género masculino. • Grupo de edades 18-65 años: – Desviación típica: 6.57 años. – 80% de acierto para género femenino. – 70% de acierto para género masculino. • Grupo de edades de más de 65 años: – Desviación típica: 5.55 años. – 57% de acierto para género femenino. – 82% de acierto para género masculino. En siguientes tablas se puede apreciar con mayor nivel de detalle que los algoritmos de detección no tienen el mismo nivel de sensibilidad y resolución para todas las edades: El primer rango de edad mostrado en la Tabla 1 revela una completa imprecisión del algoritmo estimador de edad para infantes independientemente del género. En cambio, el algoritmo de estimación de género presenta una alta capacidad de estimación, favoreciendo notablemente la detección para el caso del género femenino. Esto puede explicarse debido a que los rasgos que distinguen a un hombre de una mujer a estas edades son más sutiles, requiriendo de una mayor precisión en la detección. En el segundo rango de edad mostrado en la Tabla 2 se puede apreciar un incremento de las detecciones del género para el caso masculino. Al corresponderse con la edad de la adolescencia, los rasgos masculinos comienzan a diferenciarse mejorando la capacidad de estimación del algoritmo. En cambio el algoritmo de estimación de edad continúa siendo impreciso. Esto tiene sentido de acuerdo a

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2. VISIÓN ARTIFICIAL Rango de edad: 0-10 años Número de rostros totales: 6773 Número de rostros detectados: 4708 (69.51%) HOMBRES Rostros totales 2570 (37.94%) Procesados 1779 (69.22%) Estimación del género con éxito 646 (36.31%) Estimación de edad con éxito 0 (0%) Media de edad detectada por el al38.94 años goritmo Desviación típica 6.61 años

MUJERES 4203 (62.06%) 2929 (30.78%) 2227 (76.03%) 0 (0%) 38.68 años 6.52 años

Tabla 1: Resultados para el primer rango de edad (de 0 a 10 años). Rango de edad: 11-17 años Número de rostros totales: 1811 Número de rostros detectados: 1092 (60.30%) HOMBRES Rostros totales 737 (40.70%) Procesados 432 (39.56%) Estimación del género con éxito 197 (45.60%) Estimación de edad con éxito 1 (0.23%) Media de edad detectada por el al36.56 años goritmo Desviación típica 6.97 años

MUJERES 1074 (59.30%) 660 (60.44%) 513 (77.73%) 1 (0.15%) 40.18 años 6.42 años

Tabla 2: Resultados para el segundo rango de edad (de 11 a 17 años). que el conjunto de entrenamiento utilizado para realizar el aprendizaje no incluyó personas menores de edad. El tercer rango de edad mostrado en la Tabla 3 es el que presenta los mejores resultados de estimación para ambos algoritmos. El algoritmo de estimación de edad alcanza sus mejores resultados en la edad de 42 años, independientemente del género. En cambio, el algoritmo de estimación de género iguala en capacidad de estimación a la del rango de edad previo: prácticamente igual para el caso del género femenino, sin embargo la capacidad de estimación para el género masculino se incrementó considerablemente, igualando a la detección del género femenino. Finalmente, el último rango de edad mostrado en la Tabla 4 revela un descenso de capacidad de estimación para ambos algoritmos, exceptuando la detección de Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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2. VISIÓN ARTIFICIAL Rango de edad: 18-65 años Número de rostros totales: 9166 Número de rostros detectados: 5353 (58.40%) HOMBRES Rostros totales 4367 (47.64%) Procesados 2433 (45.45%) Estimación del género con éxito 1718 (70.61%) Estimación de edad con éxito 389 (15.99%) Media de edad detectada por el al42.22 años goritmo Desviación típica 7.00 años

MUJERES 4799 (52.36%) 2920 (54.55%) 2332 (79.86%) 342 (11.17%) 42.38 años 6.20 años

Tabla 3: Resultados para el tercer rango de edad (de 18 a 65 años). Rango de edad: más de 65 años Número de rostros totales: 872 Número de rostros detectados: 531 (60.89%) HOMBRES Rostros totales 446 (51.15%) Procesados 246 (46.33%) Estimación del género con éxito 202 (82.11%) Estimación de edad con éxito 2 (0.81%) Media de edad detectada por el al49.29 años goritmo Desviación típica 5.27 años

MUJERES 426 (48.85%) 285 (53.67%) 162 (56.84%) 4 (1.40%) 47.18 años 5.61 años

Tabla 4: Resultados para el cuarto rango de edad (más de 65 años). género para el caso masculino, que aumenta considerablemente hasta alcanzar la cifra del 82%.

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Conclusiones

En este artículo hemos presentado la aplicación BRPY (Biometric Recognition on PYthon) cuyo objetivo es la detección de rostros y estimación de su edad y género en un vídeo adquirido mediante una cámara digital. Esta aplicación se ha desarrollado aprovechando el framework OpenBR que, debido a sus capacidades y potenciales aplicaciones, probablemente se convertirá en un estándar para el desarrollo de algoritmos de reconocimiento biométrico a gran escala. Por otra parte, queda demostrado que los sistemas SBC como la Raspberry PI 2 o el ODroid U3

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2. VISIÓN ARTIFICIAL ya presentan madurez y capacidad de cómputo suficiente como para permitir la ejecución de algoritmos biométricos y obtener resultados en tiempo real. Esto abre la puerta al desarrollo de aplicaciones que permitan resolver este tipo de problemas, que normalmente requerirían de personas, a un coste comparativamente más bajo. Por estos motivos, esta aplicación se ha implementado en un sistema SBC de bajo coste (en concreto un modelo ODroid U3). Hemos probado el Software mediante la base de datos de rostros OUI-Adience. En cuanto a la estimación de la edad que realizó el software, la desviación estándar de la misma fue bastante constante en los cuatro grupos de edad en que se dividieron los rostros (0-10, 11-17, 18-65 y mayores de 65 años): 5.55–6.57. En cuanto al reconocimiento del género, la tasa de aciertos estuvo entre 70% y 82%, salvo en varones menores de 18 años (menos de 45%) y mujeres mayores de 65 (57%). Estos resultados son aceptables, aunque se deben mejorar antes de utilizar BRPY en un entorno real, donde las condiciones de iluminación, escala y pose de los rostros no son controlables. Sin embargo, son alentadores, lo que permite pensar que es solo cuestión de tiempo que los algoritmos utilizados en BRPY mejoren lo suficiente para pasar el software a fase de producción. Esta aplicación utiliza un método de clasificación supervisado, por lo que el uso de un conjunto de datos de mayor tamaño para generar el modelo podría mejorar su fiabilidad. En un futuro próximo, probaremos la utilización de alguna variante de LBP que ha mostrado mejores resultados en la literatura y características locales invariantes alternativas a SIFT, como es SURF. 

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03. Lenguaje

3. LENGUAJE

El fenómeno de la punta de la lengua, la comunicación y la tecnología Carmen Requena, Francisco Salto, David Mañanes y Arturo González Díez Universidad de León

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Reto

na de las preocupaciones de las personas mayores sanas en relación al fenómeno de la punta de la lengua es la repercusión negativa que tiene en la interacción social. A menudo las personas tienen dificultades para recordar nombres comunes y propios en el trascurso de una conversación cotidiana que termina por frustrarles originando problemas emocionales. En este artículo se propone una solución para abordar el fenómeno de la punta de la lengua mediante una aplicación para móviles y tablet Android, que de forma personalizada resuelve las dificultades en la comunicación que provoca este fenómeno de la punta de la lengua. El usuario con esta aplicación, sin necesidad de internet (únicamente necesita la conexión para descargarse la aplicación), tiene acceso en todo momento a palabras a las que su cerebro o su lengua (se toma la parte por el todo dado que lo que falla no es sólo la lengua sino el movimiento coordinado del sistema fono articulatorio), no puede acceder en el transcurso de una comunicación pero que el sujeto siente que están ahí en la punta de la lengua.

U

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Definición del concepto de la punta de la lengua

La comunicación lingüística sufre una serie de cambios en el envejecimiento normal que afectan especialmente al procesamiento léxico. El vocabulario y conocimiento conceptual aumenta a la vez que se altera el proceso de recuperación de las palabras (Galdo-Álvarez, Lindín y Díaz, 2011). El acceso a la representación fonológica de la palabra es la variable léxica más afectada a partir de la representación semántica y léxica. Las personas mayores se quejan de la dificultad de encontrar los nombres adecuados en un momento puntual, aunque disponen de la información semántica y contextual relacionada con él (Gambino y otros, 2015). Esta dificultad es conocida como el fenómeno de la punta de la lengua (PDL) y se experimenta como imposibilidad de decir una palabra con la convicción de que se conoce y con la sensación de que puede recuperarse en cualquier momento. Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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3. LENGUAJE 3

Modelos teóricos de acceso al léxico en la vejez

El acceso rápido a las palabras es una de las características de la capacidad humana que le permite seleccionar una palabra entre miles que compiten. No obstante, esta habilidad de encontrar la palabra precisa en el momento concreto de una conversación, se altera y nos dificulta la relación satisfactoria con nuestros interlocutores. La dificultad para encontrar palabras, por el FPL unido a la disminución de otros procesos cognitivos como la atención y la memoria, entorpecen la conversación, las relaciones interpersonales y finalmente la autoestima y el autoconcepto en las personas mayores (Rabadán, de Juan, Rozas y Maroño, 1998);(Salgado, 2013). Diferentes modelos de procesamiento lingüístico coinciden en postular que el FPL se produce por un fallo en la activación fonológica de la palabra objetivo una vez activada la representación semántica correspondiente. La activación fonológica procesa de forma parcial la palabra objetivo (letra inicial, media o final) de modo que las personas mayores disponen de menos información parcial que los jóvenes aunque su información semántica está completa (Fernández-Blazquez y otros, 1991). En cuanto al rendimiento por edad en categorías semánticas, decisión léxica y fluidez verbal, no hay diferencias por edad por lo que ni la organización semántica ni la estructuración del léxico fonológico se deteriora con la edad. Por el contrario, sí se encuentran diferencias en el rendimiento de sinónimos y antónimos entre jóvenes y mayores, lo que se interpreta como una dificultad para acceder al léxico fonológico desde el léxico semántico, que se explica o bien por la degeneración de la conexión entre sistemas o bien por la dificultad de eliminar competidores alternativos a medida que avanza la edad (Álvarez, JuncosRabadán, Facal y Pereiro, 2005);(Salthouse y Mandell, 2013). La hipótesis del déficit de la transmisión Una de las explicaciones más extendida sobre las causas del FPL ha sido formulada en el modelo de acceso léxico de tipo conexionista, conocida como hipótesis del déficit de la transmisión (Burke y otros, 1991);(Brown, 2000). Esta hipótesis considera que la causa básica del FPL es un déficit en la transmisión del priming a través de las conexiones claves necesarias para activar el nivel fonológico de la palabra a partir de su representación semántica. Los nombres comunes cuentan con más recursos al tener una serie de categorías asociados a varios nodos semánticos frente a los nombres propios que tiene referentes únicos y pocas conexiones. Por ejemplo, cuando decimos el nombre común “paloma” se accede a un gran número de conexiones que representan esta categoría: animal, ave, mensajera, paz, color, emoción, etc. Se envía esta información a la ruta fonológica y se activa

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3. LENGUAJE fácilmente. Sin embargo, un nombre propio como “Ponferrada” cuenta sólo con nodos semánticos que se refieren a ese lugar, por lo que la activación del nombre propio es más difícil. La mayor frecuencia del FPL en personas mayores y la menor disponibilidad de recursos parciales fonológicos, se explica desde esta hipótesis por la pérdida de conexiones neuronales que se produce en el proceso de envejecimiento. No obstante, el menor uso que hacen del vocabulario está también entre las posibles causas. Frecuentemente, los mayores sustituyen el nombre de los objetos por “chisme”, “cosa”, “cacharro”, o dicen “eso” señalando el objeto y los nombres propios los sustituyen por “la vecina”, “el carnicero”, “la del quinto”, etc... provocando un debilitamiento paulatino de la trasmisión semántica y fonológica. En base a estos hechos, la hipótesis del déficit de transmisión en las personas mayores tiene más dificultades de acceso al léxico, caracterizados con un aumento del FPL, dificultad para encontrar la palabra adecuada a una categoría semántica o definición y el incremento de circunloquios. La hipótesis de la inhibición Esta hipótesis plantea que se da un bloqueo cuando la palabra que se busca está inhibida por otra palabra intrusa que es la que de hecho se recupera (Zhou y otros, 2002). La inhibición suele ser efecto de la proximidad léxico-semántica o fonológica, es decir, un nombre inhibe más fácilmente a otro nombre que a un adjetivo o verbo. La inhibición opera impidiendo que la información irrelevante que opera al mismo tiempo que la relevante acceda a la memoria operativa o suprimiendo de la memoria operativa información que deja ser relevante por cambio de planes. En las personas mayores parece producirse un déficit en los mecanismos inhibidores los cuales producen más intrusiones irrelevantes que en otros grupos de (Radvansky, Zacks & Hasher, 2005). En todo caso (Linden, Brédart y Beerten, 2015) asegura que hay una tendencia a favor de la hipótesis de déficit en la transmisión dada la dificultad de la hipótesis de la inhibición para explicar un resultado que ha sido replicado varias veces relacionado y que está relacionado con que las personas mayores tienen más bloqueos que grupos de edad más jóvenes, pero presentan menos palabras “intrusas” que habría que inhibir, que grupos de edad más jóvenes. Desde la hipótesis del déficit en la transmisión se explicaría este resultado por el debilitamiento de la conexión entre el nodo léxico y el sistema fonológico que impide la recuperación de toda la palabra pero permite la recuperación de información fonológica parcial relacionada con la palabra buscada. Si una parte de la fonología de una palabra se activa, los nodos fonológicos activan todos los nodos léxicos que representan a palabras que poseen esas características fonológicas, lo que explica la aparición Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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3. LENGUAJE de las palabras intrusas (Fernández-Blazquez y otros, 1991). Accidentalmente, los nodos léxicos, que representan a palabras fonológicamente próximas de la palabra que se busca, pueden encontrarse activados, vía esta retroalimentación de las unidades fonológicas hacia los nodos léxicos. Por consiguiente, la presencia de palabras “intrusas” se ve como una consecuencia del bloqueo y no como una causa (Gambino y otros, 2015).

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Propuestas de intervención clásicas para el fenómeno de la punta de la lengua

Habitualmente las propuestas de intervención para atajar el FPL se basan en ejercicios de lápiz y papel dirigidos activar procesos de selección e inhibición en el acceso léxico, proporcionando claves conceptuales, proposicionales, sintácticas y fonológicas que permitan la aparición de las palabras objetivo. Por ejemplo: • Ejercicios de fluidez verbal, como a partir de una letra encontrar palabras que empiecen por dicha letra. Además, reconocimiento de palabras y pseudopalabras que se pueden presentar. • Otros ejercicios top-down como a partir de una definición dada buscar entre varias palabras la que mejor se ajuste. • Seleccionar una lista de sinónimos y antónimos que corresponden a las palabras que se presentan de forma oral, escrita o visual. • Completar frases con palabras adecuadas a las claves conceptuales de las mismas. • Seleccionar en una lista de palabras para rellenar los huecos en un texto. • Ejercicios de vocabulario con pistas fonéticas, semánticas o léxicas, que se pueden presentar en crucigramas. • Listas de nombres propios de personas famosas o lugares conocidos para asociar con caras. • Utilización de procedimientos de imágenes mentales o mnemotecnias. • Vocabulario de actividades de la vida diaria, empleando claves pragmáticas. Todas las actividades propuestas deben estar integradas en programas globales de intervención que tengan en cuenta las condiciones personales y contextuales de las personas mayores.

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3. LENGUAJE 5

Solución tecnológica al fenómeno de la punta de la lengua para las personas mayores

La propuesta de intervención para el FPL hasta donde nosotros conocemos se fundamenta en ejercicios de estimulación lingüística diseñados de forma genérica para las personas mayores sanas con quejas subjetivas de memoria. Desde nuestra perspectiva, este tipo de programas de estimulación lingüística presentan algunas limitaciones como: • La falta de personalización de la intervención. Es frecuente que los programas que se diseñan para estimulación de funciones cognitivas para personas mayores sean generalistas y con frecuencia no se acomoden a las necesidades especificas de los usuarios. La intervención basada en la tecnología contribuye a resolver este problema dado que permite acomodar y ajustar la evaluación, diagnóstico e intervención a las debilidades del usuario. Un buen símil que explica el modo de proceder de los programas clásicos de intervención frente a los tecnológicos sería el modo como funcionan los taxísalmendrones en Cuba, es el usuario el que se acomoda a la ruta que hace el taxista (programa clásico) y no el taxista el que se ajusta a la demanda del usuario (opción posible con la tecnología). • La motivación de las tareas. La motivación es uno de los factores más relevantes en cualquier programa de intervención pero especialmente adquiere protagonismo con las personas mayores que deben de enfrentarse a situaciones que son totalmente nuevas para ellos. Por ejemplo, resolver ejercicios de estimulación cognitiva para paliar las quejas de memoria o prevenir demencias. Sin embargo, aunque el fin que tienen estos programas es necesario y conveniente, a menudo fracasan porque se diseñan para el usuario y no con el usuario lo que provocan que estos programas no adquieran la operatividad que se espera de ellos. • La generalización de la práctica fuera de las sesiones de entrenamiento. Con frecuencia los programas de intervención para la estimulación de la memoria se diseñan de acuerdo al modelo de laboratorio, es decir, sesiones estructuradas con frecuencia de una vez por semana, en ambientes artificiales y que muestran gran dificultad para generalizarse en contextos de la vida diaria. • El problema de la transferencia. En el momento actual está en discusión el paradigma de los programas de psicoestimulación. Esto es, si este tipo de programas pretenden preservar funcionalidad en las actividades instrumentales de la vida diaria de los mayores: ¿Por qué no invertir el paradigma Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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3. LENGUAJE de la psicoestimulación y entrenar la funcionalidad para mantener la función cognitiva?. La tecnología puede asumir este paradigma dado que se pueden simular situaciones de la vida real de modo que las características de la psicoestimulación se aproxime a los contextos de la vida real. Por otro lado, el soporte tecnológico permite la personalización, flexibilización en la programación de tareas, monitoreo y feed-back del progreso a los usuarios. Frente a los programas de estimulación cognitiva clásicas aplicados en gran grupo, diseñados con ejercicios cerrados, abstractos y con escasa posibilidad de adaptarse a los usuarios. • Con frecuencia las personas mayores se quejan de que tiene dificultades para mantener una conversación fluida de hecho dicen “¿te acuerdas cuando podrías mantener una conversación con frases enteras?”. En todo caso, este tipo de expresiones ponen de manifiesto que se sienten mal cuando observan que no tienen un lenguaje fluido, con frecuencia tienes la sensación de la punta de la lengua el nombre de su nieto, o de personas que se encuentran por la calle. Estas situaciones genera ansiedad a los mayores y se enfrentan evitando la socialización haciendo un círculo vicioso del problema: no me acuerdo, lo evito, como lo evito no práctico y refuerza las dificultades de recuperación de nombres y se agrava el FPL. Nuestra solución a las limitaciones enumeradas para enfrentar el FPL se puso en marcha en el año 2013 con el proyecto titulado “punta de la lengua” que consistió en diseñar una aplicación para dispositivos móviles y tablets Android, que consiste en una base de datos donde se guardan las palabras por escrito que cada persona selecciona como candidatas del FPL. Llevamos a cabo un estudio piloto con 16 personas mayores que participaban en el Programa de Entrenamiento de Memoria del ayuntamiento de Ponferrada, 10 mujeres y 6 hombres, con una media de edad 72 años. Todos los participantes tenían estudios primarios, habían realizado al menos un curso de informática, y disponían de teléfono inteligente con acceso a internet ya que para la descarga de la aplicación se precisaba de este recurso. Se les dio instrucciones de cómo se manejaba la aplicación y los sujetos tuvieron entrenamiento hasta que utilizan por si mismos la aplicación tres veces consecutivas sin errores. Se les indicó que deberían usar la aplicación durante tres meses cada vez que tuviesen un episodio de FPL. La aplicación cuenta con un algoritmo que registraba la frecuencia de uso de la aplicación, el orden de las palabras por la frecuencia de consulta y tipo de palabra (nombre común, propio, sobrenombre (motes) y verbos). Los participantes tenían seguimiento una vez por semana de un psicólogo que participaba en el proyecto para resolver dudas que les fuesen surgiendo. Los resultados obtenidos después de tres meses de uso de la aplicación por parte

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3. LENGUAJE de los usuarios fueron los siguientes: • 4 participantes habían usado la aplicación aproximadamente dos veces por semana (coincidiendo una de ellas con la supervisión y otra con la reunión que algunos de los participantes tenían una vez por semana) fundamentalmente para guardar palabras relacionadas con nombres propios del entorno cercano, algunas palabras nuevas que habían surgido en el programa de entrenamiento de memoria en el que participan. Además, también grabaron palabras de uso frecuente que aunque no estaban relacionadas con episodios de punta de la lengua consideraban que podían ser candidatas. Las palabras estaban relacionadas con actividades de la vida diaria (comida, vestido, trasporte). En definitiva las palabras que realmente tenían relación con el objetivo del proyecto fueron 20 (se corresponde con el número de palabras que están relacionadas con algún episodio del FPL durante los tres meses de estudio piloto) del total de las 50 palabras que tenían grabadas. El resto de las palabras estaban relacionadas con palabras nuevas que no querían olvidar o palabras que aunque no habían sufrido el FPL eran firmes candidatas a ello. • 8 participantes habían usado de forma irregular la aplicación, un total de 40 veces durante los tres meses. Las palabras tenían relación nuevamente con nombres de familiares y personajes públicos, sobrenombres (motes) y palabras nuevas. El número de palabras grabadas relacionadas con el estudio fue de 17 palabras de las 30 que tenían en la base de datos. • 4 participantes habían usado de forma regular la aplicación, especialmente para nombres relacionados con nombres propios en general, palabras del contexto de las tecnologías y dispositivos móviles, programas de tv. También habían incluido nombres de uso poco frecuente para practicar y refrescar el uso de la aplicación. El número total de palabras relacionadas con el objetivo del estudio fue de 62 palabras de las 120 grabadas.

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Conclusión • Mayoritariamente los participantes emplearon el programa para recordar nombre propios o motes del entorno más próximo y en menor proporción nombres comunes que mayoritariamente estaban relacionados con palabras del entorno de las tecnologías y del programa de entrenamiento de memoria en el que participan. • Las categorías de verbos estaban prácticamente vacías. Este resultado no lo esperábamos dado que según estudios realizados por nuestro grupo de inves-

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3. LENGUAJE tigación las personas mayores tienden a utilizar palabras y frases asociadas a acciones más que a conceptos abstractos. Por ejemplo, en vez de decir la palabra metro, decir “metrear”. • Una de las limitaciones del estudio manifestada por los participantes fue la forma en la que había que guardar las palabras del FPL pues tenían que escribirlas y tenían dificultades con el tamaño del teclado del teléfono lo que a veces ocasionaba que no guardasen la palabra. Además, también reflejaban dificultades con la ortografía de la palabra. La mayoría de las veces hacían las búsquedas por la opción de “contiene” más que por las opciones “empieza por” o “termina por” para evitar errores con la grafía de la letra o bien buscaban por alguna de las vocales que contiene la palabra. En el año 2015 se llevó a cabo el proyecto “punta de la lengua en fase II” que tenía por objeto superar las limitaciones del proyecto de “punta de la lengua”. En el nuevo proyecto se implementó una base de datos con identificación de voz, es decir, la nueva aplicación para el FPL permitía que las personas mayores grabasen las palabras candidatas para el FPL. Superando de este modo una de las limitaciones manifestadas por participantes del proyecto anterior. Por otro lado, se implementó un sistema de grabación y búsqueda de palabras, en la base de datos de la nueva aplicación, que consistía en asociar palabras de FPL con palabras o frases del contexto donde se daba el FPL. Por ejemplo, si quiero acordarme de la palabra “trampantojo” lo asocio a “platos de comida con formas de animales” o “lo que hicimos en el taller de cocina creativa” o “uned”, es decir, con palabras o frases que me lleven al contexto donde surgió la palabra del FPL. El número de personas que participaron en este proyecto fueron 22 de las que 12 eran mujeres y 10 hombres, con edad media de 75 años. De las 22 personas participantes 9 repetían del proyecto anterior “punta de la lengua”. Todas las personas disponían de teléfono inteligente, participaban en el programa de entrenamiento de memoria y habían realizado al menos un curso de informática organizado por el ayuntamiento de Ponferrada. Los participantes fueron entrenados en el uso de la aplicación hasta que tres veces de forma consecutiva empleaban la aplicación sin errores. Los sujetos participantes contaron con supervisión durante los tres meses que duró el estudio piloto para resolver las dudas que les pudiesen surgir. Los resultados ponen de manifiesto que la totalidad de las personas mayores del estudio piloto habían usado asiduamente la aplicación durante los tres meses que duró el estudio piloto (un 55%) frente al proyecto anterior que se correspondía con un 15% de uso. Además, el uso de la aplicación se incrementó en el último mes. Esto podría estar relacionado con las actividades del programa de entrenamiento

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3. LENGUAJE de memoria en el que se realizaron ejercicios de fluidez lingüística basados en búsqueda de palabras con condiciones poco frecuentes como palabras que tengan “rl”. Por consiguiente, se observó, que las personas mayores de forma espontánea emplearon la aplicación para otras tareas no prevista en la aplicación pero igualmente útiles: incluir palabras en la aplicación de la punta de la lengua poco frecuentes respecto al orden de los sonidos (“rl”). Esta práctica sirve para estimular vocabulario con combinación de sonidos poco frecuentes pero en palabras de uso cotidiano como por ejemplo el nombre propio “Carlos”. Mayoritariamente los sujetos emplearon la aplicación en este orden: nombre propios de personas familiares, personajes públicos, palabras de uso común en la vida diaria (nombres de comida, de vestido y utensilios de cocina), palabras nuevas y palabras que aunque no había sufrido del FPL durante el estudio piloto consideraban de alto riesgo. Además, incluyeron nombres relacionados con actividades sociales (por ejemplo empatía, resiliencia, etc.). El recurso que empleaban con mayor frecuencia para guardar las palabras del FPL eran las “palabras asociadas al contexto” o circunloquios más que fragmentos fonológicos del tipo “empieza por” o “contiene”. El que los mayores empleen más este tipo de recurso tanto para guardar como para recuperar vocabulario del FPL podría estar relacionado con el cambio de intereses que se produce en edades avanzadas que consiste en usar más acciones (verbos) que nombres, es decir, se refieren a las cosas por la función más que por el concepto. De hecho cuando a una persona mayor se le pide que nombre un objeto que se le muestra si no recuerda el nombre, suele hacer el gesto de la acción que se puede hacer con ello para facilitar el recuerdo del nombre (por ejemplo, en el caso de una taza, lo que harían es el gesto de beber), incluso si se le permite tocar la taza por la parte del asa recuerda, hacen el gesto de beber e inmediatamente recuerdan la palabra. Una aspecto interesante del estudio piloto “punta de la lengua en fase II” ha sido la utilidad de la aplicación para recordar números, que no estaba prevista. Frecuentemente a todas las personas en general y a los mayores en particular nos cuesta memorizar números más que palabras e imágenes. De hecho encontramos un sinfín de estrategias relacionadas con asociar números a imágenes (por ejemplo el memorión) para disminuir las dificultades de la memorización que conllevan los números, parece que por ser entes abstractos que no tienen significado en sí mismo. Las personas mayores participantes en el proyecto, grababan números de teléfonos, contraseñas, fechas de cumpleaños, aniversarios de modo que contaban con un nuevo aliado de la memoria por si se “quedaban en blanco” que no tiene relación con el FPL. Es frecuente que las personas mayores no recuerden datos en contextos que no usan de forma habitual, como por ejemplo cuando van al banco y tiene que dar su número de DNI, cumplimentar la fecha de nacimiento, o teclear Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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3. LENGUAJE un teléfono en un teléfono que no es habitual. En estos casos suelen desistir en el empeño porque como dicen ellos “se bloquean y se quedan en blanco”. Por consiguiente, el interés de la aplicación creada en el proyecto “punta de la lengua en fase II” ha tenido una excelente acogida entre los usuarios mayores debido a las diferentes utilidades que han encontrado en la aplicación: 1. La utilidad para la que ha sido diseñada que es la solución personalizada para la recuperación de palabras que están en la punta de la lengua. Esto ha motivado una mejora afectiva y de la comunicación de los mayores, dado que ya no temen olvidar el nombre de personas familiares porque en ese caso tienen el recurso de la aplicación del FPL. Entre los usos complementarios que se ha encontrado en la aplicación destacan; 2. La asociación de palabras o frases a números que representan datos importantes. Esta aplicación puede usarse en contextos en tiempo real como por ejemplo, cuando se “quedan en blanco” en un organismo oficial que les demanda un dato concreto. Esto contribuye a disminuir la ansiedad y frustración que este tipo de vivencias les origina y que a menudo asocian a indicios de demencia contribuyendo a aumentar la ansiedad y por consiguiente agravan el problema del FPL; 3. Entrenamiento en fluidez lingüística dado que una de las utilidades que los mayores han dado a la aplicación ha sido repasar el vocabulario que queda guardado en la base de datos de modo que esta práctica contribuye a la estimulación lingüística. Además, entendemos que esta aplicación podría tener utilidades en ámbitos de terapia ocupacional, logopedia como por ejemplo para tratar afasias, por lo que en futuras propuesta de investigación se estudiará el modo de implementar la aplicación en este tipo de contextos. Finalmente, también para futuras investigaciones se pretende analizar la utilidad de esta aplicación con alumnos con dificultades de aprendizaje en lectura y escritura, dislexia, y en la utilidad para la memorización y recuerdo de vocabulario en otros idiomas. En las imágenes que se presentan a continuación se corresponden con capturas de pantalla del interfaces de los algoritmos que usan los sujetos para guardar las palabras candidatas del fenómeno de la punta de la lengua. El código QR de la figura 1 se corresponden con los videos que explican cómo se descarga el programa. El código QR de la figura 2 se corresponde con ejemplo ilustrativo de cómo informáticos y autores del proyecto “punta de la lengua en fase II” enseña a la persona mayor el uso de la aplicación que soluciona el fenómeno de la punta de la lengua. 

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3. LENGUAJE

Figura 1: Código QR con videos que explican cómo se descarga el programa.

Figura 2: Código QR con videos que muestran el uso de la aplicación que soluciona el fenómeno de la punta de la lengua.

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4. MOOCS

TIC para que los mayores aprendan sobre TIC: aplicación y evaluación Camino Fernández, Gonzalo Esteban, Miguel Á. Conde y Francisco J. Rodríguez-Lera Universidad de León

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Introducción

oy en día, las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) ya son visibles y su uso es asequible para casi todo el mundo. Este hecho implica un cambio que afecta a nuestra vida diaria. Con el uso extendido de Internet, los dispositivos móviles se utilizan con diferentes propósitos y no solo como teléfonos. Estar siempre conectado con los amigos y familiares mediante el uso de redes sociales se ha convertido en algo vital. Continuamente hacemos uso de aplicaciones de mensajería para hablar con otras personas, enviar fotografías, hacer microblogging, etc. Sin embargo, este panorama no es el mismo para todo el mundo. Las personas discapacitadas o la gente mayor no siempre ven la tecnología del mismo modo a como lo hacen otros usuarios (García-Peñalvo y otros, 2014; Kurniawan, 2008). De hecho este último colectivo, que está en constante crecimiento, utiliza las TIC de una forma diferente, persiguiendo otro tipo de objetivos (Vodafone, 2012; Orange, 2015). A pesar de que los mayores nacieron en un contexto en el que no había TICs, hacen uso de ellas debido a su gran popularidad. En este caso, las TIC, entre cuyos objetivos está el promover la integración y la mejora de las relaciones interpersonales, no están teniendo el efecto esperado sobre ellos. Para las personas mayores, el uso de la tecnología se ha convertido en algo exclusivo en lugar de inclusivo (Orange, 2015). El principal problema es que en muchos casos el desarrollo tecnológico no tiene en cuenta las necesidades especiales de los mayores, los cuales no tienen un entrenamiento previo en este tipo de tecnologías (Vodafone, 2014).

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En este contexto, este trabajo presenta un proyecto desarrollado en la Universidad de León cuyo objetivo es definir un programa de aprendizaje sobre el uso de las TIC para personas mayores. El aspecto clave de este proyecto es que en lugar de enseñar a las personas mayores mediante sesiones presenciales, lo que se ha hecho es utilizar las TIC para enseñar TIC. Debido a que dicho programa de aprendizaje necesita tener la máxima difusión posible, se optó por utilizar MOOCs (Massive Open Online Courses) como herramienta de distribución del Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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4. MOOCS conocimiento. Los MOOCs permiten tener un número indefinido de estudiantes, se desarrollan en un contexto online y sus contenidos están siempre disponibles a través de Internet (Pappano, 2012). Este tipo de cursos proporciona beneficios significativos para personas mayores tales como una forma sencilla de acceder a nuevos conocimientos, una vía de contacto con otras personas que comparten los mismos objetivos, y la posibilidad de reutilizar sus contenidos tantas veces como sea necesario. Además, este tipo de cursos utilizan un elemento clave para las personas mayores: los vídeos. Como los mayores ya están acostumbrados a ver la televisión, los vídeos no resultan extraños para ellos, permitiendo que el aprendizaje se centre en cómo se hacen las cosas en lugar de centrarse exclusivamente en conceptos. Con estas premisas en mente, se ha desarrollado una experiencia MOOC a través de la Universidad de León. El objetivo de dicho MOOC es enseñar a utilizar dispositivos iOS y Android a personas mayores. Para ello, se ha realizado un estudio sobre las principales funcionalidades empleadas por los mayores y, basándose en éstas, se han desarrollado una serie de vídeos y actividades para incluirlas en el MOOC. Estos contenidos se han desplegado en una plataforma de aprendizaje de la Universidad de León y han sido evaluados por un grupo de personas mayores (con edades comprendidas entre los 60 y los 85). Este trabajo está estructurado de la siguiente forma. En la próxima sección se describen los antecedentes. A continuación, la sección 3, describe el desarrollo de los contenidos y su despliegue dentro de la plataforma MOOC. La sección 4 presenta un estudio piloto llevado a cabo como prueba conceptual junto con los resultados obtenidos. Finalmente, el artículo termina planteando unas conclusiones.

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Antecedentes

Esta sección pretende describir qué se entiende por persona mayor y cuáles son sus relaciones con la tecnología. Después, se comentarán una serie de experiencias de aprendizaje, poniendo especial hincapié en aquellas que están relacionadas con personas mayores y MOOCs. Mayores y TIC Como ya se mencionó anteriormente, las TIC pueden ayudar a las personas en el día a día. Sin embargo, no todo el mundo utiliza la tecnología del mismo modo, y esto es especialmente notable cuando se habla de personas mayores o personas discapacitadas. Pero, ¿qué se entiende por una persona mayor? Depende de varios parámetros relacionados con el contexto tales como la esperanza de vida o

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4. MOOCS la calidad del envejecimiento. Además, este contexto puede tener distintos niveles de desarrollo; distinta calidad de los servicios sanitarios; etc. Por ejemplo, la consideración de persona mayor en Europa es distinta a la de África. Los países más desarrollados consideran que una persona es mayor a partir de los 65 años. En la actualidad, a pesar de que las Naciones Unidas (ONU) no han determinado un criterio numérico estándar, se ha llegado al acuerdo de que la edad límite para referirse a una persona mayor está a partir de los 60 (OMS, 2016). Este trabajo utilizará dicho criterio para definir a una persona como mayor. Sin embargo, no hay que olvidar que este colectivo es muy heterogéneo y por esta razón se tendrán en cuenta las siguientes categorías (Ala-Mutka y otros, 2008): 1. Edad cercana a la jubilación (periodo de pre-retiro); 2. Edad de pensionista autónomo (período de vida independiente); 3. Edad con incremento de discapacidad (comienzo del periodo de vida dependiente) y 4. Edad de pensionista dependiente (período de dependencia hasta el fallecimiento). Cabe destacar que el colectivo de las personas mayores crece de manera continua. Un claro ejemplo de esto se puede observar en la Unión Europea (UE). La estructura de edad de la población de la UE cambiará de manera radical en las próximas décadas debido a los constantes cambios en la fertilidad, esperanza de vida y emigración. En el 2060 se espera, generalmente, que el tamaño poblacional sea ligeramente superior al de la actualidad aunque con un mayor porcentaje de personas mayores (Comisión Europea, 2015). Las personas mayores tienen necesidades especiales y utilizan las TIC de un modo distinto a como lo hacen aquellas personas que han crecido rodeadas de ellas (Vodafone, 2012, 2014; Sandhu y otros, 2013; Amaro y Gil, 2011). En otras palabras, existe un gran vacío entre estos dos colectivos (Prensky, 2001a,b). Para superar este obstáculo entre las personas mayores y los “nativos digitales”, diversos países e instituciones han desarrollado varias iniciativas. Por ejemplo, la Comisión Europea financia la investigación y la investigación aplicada bajo el Séptimo Programa Marco (FP7, 2016) y su sucesor, el Horizonte 2020 (H2020, 2016). Otros ejemplos de la Comisión Europea son el Programa Ambient and Assisted Living (con un presupuesto de 700 millones de euros) (AAL JP, 2016) en el que participan los Estados Miembros; y la Asociación Europea para la Innovación sobre un Envejecimiento Activo y Saludable, creada en el 2011 y que impulsa varios proyectos. Pero, ¿es necesario tanto dinero para hacer las TIC más útiles y accesibles a las personas mayores? La respuesta, obviamente, es que sí. Las TIC tienen un gran potencial de inclusión para las personas mayores aunque también pueden estar asociadas a la exclusión. Son inclusivas porque promueven la interacción social, disponen de muchas apps útiles que ayudan en el día a día, ofrecen nuevos Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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4. MOOCS formas de contactar con familiares y amigos, etc. (White y otros, 1999; Weatherall, 2000). Sin embargo, existen varios aspectos que dificultan a las personas mayores su uso (Vodafone, 2012; Amaro y Gil, 2011; Czaja y Lee, 2003; Comisión Europea, 2007): • El colectivo de las personas mayores no es homogéneo en términos de educación, ingresos o incluso de los diferentes tipos de discapacidad que normalmente se asocian con la edad. Este colectivo como tal, posee un alto riesgo de ser excluidos de los beneficios de la Sociedad de la Información. • No han estado involucrados en la evolución de las TIC o de Internet, y deben aprender a utilizar algo que ha sido desarrollado sin tener en cuenta específicamente sus necesidades. • Las personas mayores tienen problemas para el aprendizaje y el uso de la tecnología, ya que las TIC no siempre tienen en cuenta las características sensoriales, físicas y cognitivas relacionadas con la edad. • El coste de las TIC. Los ingresos de una persona mayor pueden limitar el uso y acceso de las TIC. • La disponibilidad de los servicios TIC es otro problema debido a las restricciones geográficas. Por ejemplo, en algunas zonas rurales el acceso a Internet es limitado. • La accesibilidad y la usabilidad son dos elementos clave para el éxito de cualquier solución TIC y son especialmente importantes con las personas mayores ya que, como se mencionó anteriormente, tienen necesidades especiales relacionadas con la edad. El uso de dispositivos móviles es un claro ejemplo de cómo estos aspectos influyen en las personas mayores. Este tipo de soluciones TIC tienen un alto nivel de entrada y aceptación en nuestra sociedad. A finales de 2015, ha habido más de 7 billones de líneas de móvil operativas en el mundo y más de un dispositivo móvil por persona en los países desarrollados (ITU, 2015). Estos dispositivos permiten acceder a un conjunto de servicios con diferentes propósitos. Un gran porcentaje de las personas mayores que viven en países desarrollados posee alguno de estos dispositivos, aunque su uso se reduce al de teléfono móvil con el propósito de llamar o enviar un mensaje en el caso de que haya alguna emergencia. La principal causa de esto es que los dispositivos no están adaptados a sus necesidades, y primero tienen que aprender a utilizar el dispositivo, el cuál no ha sido diseñado pensando en sus necesidades específicas (Kurniawan, 2008; Vodafone, 2012).

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4. MOOCS Dado este contexto, y para reducir la exclusión existente, se han definido varias iniciativas. Para este trabajo, las más relevantes son aquellas que están relacionadas con las actividades de aprendizaje para las personas mayores. Mayores y el aprendizaje de las TIC Como ya se comentó anteriormente, las personas mayores necesitan utilizar las TIC, y estas mismas personas tienen diversas limitaciones que dificultan su uso. Es esencial definir unas iniciativas de aprendizaje para resolver este problema y para hacer que las TIC sean algo inclusivo para los mayores. Aprender es algo que no solo ocurre en un ámbito relativo a una institución (universidad, instituto, etc.). Las personas también pueden aprender diariamente en un contexto no formal (Halliday-Wynes y Beddie, 2009) - (Otero, McCoshan y Junge, 2005). La Comisión Europea, a través del Plan estratégico de aprendizaje a lo largo de la vida, ha impulsado varias iniciativas para ayudar a personas mayores (Comisión Europea, 2001; Davie, 2014) y, del mismo modo, otros países están adoptando este tipo de iniciativas de aprendizaje (Vodafone, 2012). Generalmente, las personas mayores están interesadas en participar en este tipo de actividades. Valoran el rol de las TIC como algo que permite estar en contacto con familiares y amigos, que sirve para buscar información, como hobby o interés y para facilitar sus rutinas diarias (Sandhu y otros, 2013). Sin embargo, las personas mayores poseen dificultades para aprender sobre TIC. Algunos de los problemas más comúnes son: falta de confianza y miedo a utilizar las TIC (se preocupan de estar haciendo algo mal o de la posibilidad de que algo se rompa); ausencia de apoyo después del aprendizaje; coste elevado del entrenamiento (aunque algunas iniciativas de aprendizaje ya cubren este problema); problemas relacionados con la memoria; problemas para entender una jerga técnica; etc. Algunas de estas barreras se pueden reducir al incrementar la familiarización con las TIC, pero otras, en cambio, persisten y algunas otras se ven afectadas por las limitaciones de la edad (cambios físicos y cognitivos, problemas motores de control, visión reducida, etc.) (Ala-Mutka y otros, 2008; Sandhu y otros, 2013). Vistas estas barreras, está claro que las personas mayores se deben considerar a la hora de definir soluciones y actividades de aprendizaje basadas en TIC (Amaro y Gil, 2011). Además, los planes de aprendizaje deberían ser lo suficientemente flexibles como para soportar la evolución tecnológica y los cambios condicionales de las personas mayores debidos a su edad (?). Con estas limitaciones, una solución especialmente útil es la de emplear contenidos Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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4. MOOCS visuales, que puedan reproducirse tantas veces como uno quiera, junto a vídeos demostrativos (Struve y Wandke, 2009). En España, la Fundación Telefónica y los gobiernos regionales han llevado a cabo varias iniciativas en este sentido (European Regional Development Fund, 2016), como por ejemplo cursos sobre el uso de smartphones iOS y Android (Fundación Vodafone, 2016). Sin embargo, muchos de estos cursos se han desarrollado presencialmente, y los cursos online no siempre hacen uso de una plataforma de aprendizaje (Fundación Vodafone, 2016). En dichos casos, se pierde la interacción de los mayores con sus respectivos compañeros, y esto es un aspecto importante durante el proceso de aprendizaje de una actividad. Con esto en mente, una posible solución sería utilizar una plataforma de aprendizaje que soporte contenidos basados en vídeos, facilite la evaluación a las personas mayores y promueva la interacción entre los compañeros. Esta solución podría ser los MOOCs (Massive Open Online Course). Este tipo de cursos son fácilmente accesibles por los mayores y ofrecen una serie de herramientas que permiten interaccionar con otras personas además de ofrecer contenidos, basados principalmente en vídeos, que ayudan a aprender a utilizar los diferentes sistemas (Arguel y Jamet, 2009). Los MOOC son una gran oportunidad de mejorar la calidad de vida de las personas mayores, ya que ofrecen un aprendizaje permanente y su inclusión dentro de la sociedad (Sanchez-Gordon y Lujan-Mora, 2013). Existen iniciativas de MOOCs enfocados a personas mayores, como por ejemplo los propuestos por algún gobierno regional de España como es el caso de CyLDigital (CyLDigital, 2016). Sin embargo, el uso de MOOCs no tiene porque estar asociado con el éxito en el aprendizaje, hay que tener en cuenta que cada usuario es distinto y que los contenidos del curso se deben adaptar a las necesidades específicas de cada individuo (en lo que se puede conocer como MOOC adaptativo). De esta manera, es posible mitigar algunos de los problemas tradicionales de los MOOCs como pueden ser: ratio de abandono; número bajo de actividades cooperativas; y la continuidad de las comunidades de aprendizaje más allá del MOOC (Fidalgo-Blanco, GarcíaPeñalvo y Sein-Echaluce, 2013). Además, los MOOCs se deberían adaptar a las personas mayores en términos de accesibilidad. Teniendo todo esto en cuenta, en el presente trabajo se han desarrollado y desplegado varios contenidos dentro de una plataforma de aprendizaje como parte de un MOOC. El objetivo es evaluar si este tipo de cursos pueden ayudar a personas mayores a aprender sobre las TIC.

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Desarrollo y despliegue de un MOOC

Una vez que se ha tomado la decisión de utilizar una solución MOOC para el aprendizaje de los mayores, la próxima decisión es determinar el tipo de contenidos a desarrollar para realizar una prueba conceptual. Teniendo en cuenta la popularización de los dispositivos móviles, nuestra idea ha sido desarrollar un MOOC sobre smartphones que incluya los sistemas operativos más comúnes (iOS y Android). El principal objetivo de este curso es introducir el uso de smartphones a personas que no lo utilizan y mejorar su uso en el caso de aquellas personas que si lo utilizan pero de manera limitada. Esto quiere decir que: 1) Es necesario saber si los estudiantes utilizan smartphones o no; 2) Hay que definir contenidos para ambos colectivos, personas principiantes en el uso de smartphones y personas con alguna experiencia previa; 3) Hay que desplegar los contenidos en una plataforma de aprendizaje y presentarlos de manera accesible en función del tipo de perfil que tengan los estudiantes. En lo referente a la primera cuestión, el MOOC incluye, como módulo inicial, una guía para aprender a utilizar el curso junto con un cuestionario. Dicho cuestionario incluye preguntas sobre edad, experiencia en el uso de smartphones y sistema operativo del smartphone utilizado (ver figura 1). Con esta información, se propusieron dos niveles de aprendizaje: simple y avanzado. Para definir los contenidos, es necesario decidir cuáles son las funcionalidades que se deben describir y cuáles no. Para ello, se han utilizado los estudios de (Vodafone, 2014; Strengers, 2012) y las iniciativas de (Fundación Vodafone, 2016; Fidalgo-Blanco, García-Peñalvo y Sein-Echaluce, 2013), para considerar la siguiente lista de funcionalidades: gestión física del dispositivo (botones, movimientos basados en tácto); configuración básica (pantalla principal, gestión de iconos, alarmas, instalación de aplicaciones, etc.); gestión de email y contactos; SMS (gestión y recepción de SMS); sistemas de mensajería instantánea (se utiliza Whatsapp como modelo); navegación web; uso de la cámara integrada (hacer fotos y vídeos, almacenar y gestionar ficheros multimedia). Se elaboró un vídeo de presentación por cada una de estas funcionalidades y al menos dos vídeos adicionales que describen la funcionalidad específica para iOS y Android (aunque algunas se han divido en varios vídeos). Cada vídeo tiene una duración aproximada de 5 minutos y contiene algunas tareas asociadas a las que los estudiantes pueden acceder y realizar. Además, hay disponible un glosario de términos con la jerga de este contexto. Para evaluar los conocimientos, el MOOC dispone de un cuestionario de evaluación. Finalmente, y una vez desarrollados los contenidos, se realizó un despliegue en una plataforma de aprendizaje. La mejor opción sería una plataforma MOOC, Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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4. MOOCS

Figura 1: Cuestionario para recabar información sobre el perfil de las personas mayores.

pero la universidad no tiene ningún contrato con este tipo de plataformas. En esta situación, se optó utilizar por un lado Moodle como plataforma MOOC (solo para la prueba conceptual) y herramienta de enseñanza, y por otro lado, Google Forms para recabar información sobre el usuario y para ofrecer un contenido apropiado. En la figura 2 se puede ver dicho contenido una vez desplegado.

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Experimento

Para verificar la solución propuesta se ha llevado a cabo un experimento. En él, han participado 10 personas mayores consideradas como el grupo experimental y otras 10 personas mayores consideradas como el grupo de control. Los miembros del grupo experimental contestaron a un cuestionario después de completar el MOOC, mientras que los miembros del grupo de control no participaron en el

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4. MOOCS

Figura 2: Video y tareas asociadas a la actividad “Gestionar una agenda” en iOS.

curso aunque la mayoría de ellos disponía de un smartphone. 8 de las 10 personas del grupo experimental tenían edades comprendidas entre los 60 y los 75 años y todos ellos poseían un smartphone (7 Android y 1 iOS). Además, en el grupo experimental había 2 personas (con edades de 75 y 85 respectivamente) que a pesar de no tener smartphone deseaban aprender a usar uno antes de comprarlo. El grupo de control se componía de 7 personas con edades comprendidas entre los 60 y los 75, y de 3 personas más con edades entre los 75 y 85, ninguno de los cuales ha tenido un smartphone. Mediante este experimento, se ha podido estudiar la percepción de los estudiantes teniendo en cuenta la usabilidad del sistema (en este caso, el dispositivo móvil). Metodología La metodología empleada busca analizar si el participar en un MOOC modifica la percepción de la usabilidad de un dispositivo móvil. La evaluación de la usabilidad puede tener en cuenta diversos aspectos: satisfacCátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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4. MOOCS ción del usuario, percepción del uso, eficiencia del sistema, etc. En nuestro caso, se consideró la satisfacción. Dicho aspecto se analizó utilizando una escala SUS (System Usability Scale). SUS es una escala de 10 elementos que da una visión global de cómo evaluar de manera subjetiva la usabilidad (Brooke, 1996). En el experimento, los miembros de ambos grupos (experimental y de control) tuvieron que rellenar un formulario SUS. Gracias a esto, ha sido posible comparar los resultados entre las personas que acudieron al curso y las que no. También ha sido posible comparar aquellas personas que tenían un smartphone de las que no. Resultados y discusión Como se ha dicho anteriormente, se utilizó un formulario SUS para ambos grupos esperando diferentes resultados. Para el grupo experimental, se obtuvo un 76.4%, un valor que está por encima del nivel de satisfacción aceptable descrito por Sauro (Sauro, 2011). Este valor podría haber sido mayor, pero los contenidos se desplegaron en una plataforma que no está definida específicamente para MOOCs y además solo se contaba con 10 estudiantes, mientras que un MOOC normalmente puede tener cientos o miles de usuarios. Otro aspecto del experimento es que la interacción entre los compañeros ha sido pobre. Para el grupo de control, los resultados SUS fueron del 39.4%. Esto puede ser normal ya que el grupo estaba formado por personas mayores que, a pesar de disponer de un smartphone, no suelen utilizar todas las funcionalidades que el dispositivo ofrece. Ven al smartphone como un dispositivo complicado de usar y necesitan la ayuda de algún experto para utilizarlo apropiadamente (Vodafone, 2012, 2014). En la figura 3 se puede ver una comparación de los valores medios obtenidos para cada pregunta por el grupo experimental y por el grupo de control. Cabe destacar que existen diferencias de valor 1 o superior en el nivel de la escala Lickert en todas las preguntas a excepción de la primera (q1): “Creo que utilizaría este sistema con frecuencia”. Las respuestas a esta pregunta pueden ser similares ya que la gente de ambos grupos desearía utilizar el sistema frecuentemente, pues los teléfonos móviles son algo que ya usan y quieren seguir usando diariamente; sin embargo, hay que tener en cuenta que esta pregunta no define la facilidad de uso de un móvil. También se puede observar que existe una diferencia notable para la pregunta 7 (q7): “Supongo que la mayoría de la gente aprendería a usar este sistema rápidamente”. La gente del grupo experimental piensa que es sencillo aprender a utilizar el sistema, aunque la del grupo de control tienen una opinión

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4. MOOCS

Figura 3: Comparación de las medias entre las diferentes preguntas del cuestionario SUS. distinta ya que no han realizado el curso. También resulta interesante comparar la puntuación media SUS para las personas de entre 75 y 85 años que no tienen un smartphone. Estas personas, en el grupo experimental, tienen una puntuación media del 71.2% con una diferencia del 5.4% respecto a la media del grupo. Estas mismas personas, en el grupo de control, tienen una puntuación del 22.5% con una diferencia del 16.9% respecto de la media del grupo. Estos resultados se podrían deber a que aquellas personas del grupo experimental que no tenían un smartphone, han aprendido a utilizarlo después del curso y ahora han adquirido una percepción similar de satisfacción con el dispositivo; mientras que las del grupo de control han tenido más dificultades que sus compañeros debido a que no tenían un smartphone con el que interaccionar.

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Conclusiones

En este trabajo se ha analizado el aprendizaje de las TIC utilizando TIC en el caso particular de las personas mayores. Este colectivo tiene necesidades muy específicas y requisitos acordes con su edad. Para garantizar un uso satisfactorio de las TIC, se deben llevar a cabo actividades de aprendizaje orientadas a este colectivo y teniendo en cuenta su realidad. Se han descrito algunos de los problemas que tienen las personas mayores a la hora de usar las TIC y también a la hora de realizar actividades de aprendizaje online. En este contexto, hemos considerado que la mejor estrategia de aprendizaje son los MOOCs, ya que sus contenidos están basados en vídeos, normalmente son gratuitos y permiten que la interacción con gente que tenga los mismos problemas y/o motivaciones. Para evaluar este tipo de MOOCs sobre TIC para mayores, se implementó uno como prueba conceptual. Después de evaluar la usabilidad de las actividades del curso, se observó que el grado de satisfacción de las personas Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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4. MOOCS mayores era superior en aquellos individuos que participaron en el MOOC. Sin embargo el estudio piloto tuvo varias limitaciones, la mayoría debidas a que era una prueba conceptual. Estas limitaciones fueron: 1) Se debería incluir más gente, ya que una muestra de 20 individuos no es muy significativa; 2) La interacción con el MOOC no es suficiente, pues el grupo experimental contaba solo con 10 individuos; 3) Para conseguir todos los beneficios que pueden aportar este tipo de cursos, se debería utilizar alguna plataforma orientada a MOOCs; 4) La plataforma no fue adaptada teniendo en cuenta aspectos de usabilidad (?) porque se utilizó dentro de un entorno institucional que no está sujeto a modificaciones. Como líneas futuras sería útil explorar, de un modo cualitativo, la percepción de los estudiantes después de realizar la actividad de aprendizaje. Además, sería interesante analizar los resultados de desplegar y publicar los contenidos de la plataforma MOOC en contextos reales. 

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05. Banca electrónica

5. BANCA ELECTRÓNICA

Diseño y contenido de información web para mayores: el caso de la banca electrónica Cristina Gutiérrez-López, Angel Manuel Guerrero-Higueras y Zaheer Muhammed Universidad de León

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Introducción

a banca virtual, en línea, electrónica o e-banking es la banca a la que se puede acceder mediante Internet y que, por tanto, permite un acceso remoto y en cualquier momento del tiempo. Su amplia disponibilidad explica el creciente interés por ella en detrimento de la banca tradicional y de oficina. Además de esta flexibilidad y del ahorro de tiempos, ayuda a mejorar la transparencia de la información.

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Según los resultados de la encuesta de AIMC a usuarios de internet (febrero 2012), alrededor del 77% de internautas ha operado con algún banco a través de la red: el 50% de usuarios realiza consultas y transacciones y el 27% sólo consultas. Además, el 77% de los consultados considera que la seguridad de las transacciones bancarias por ordenador es alta. En este contexto, es necesario destacar que el grupo de personas mayores de 65 años es uno de los segmentos que más ha crecido como usuarios de banca electrónica. Actualmente representan el 1,5% del total –y en aumento–, si bien esta cifra es pequeña considerando que este segmento representa casi el 20% de la población. Su escasa participación relativa en el público objetivo total hace que los portales web no estén diseñados para atender sus necesidades específicas, pero su creciente interés por las nuevas tecnologías hace necesario que las entidades financieras desarrollen portales web especialmente dedicados a personas mayores o, en su defecto, analicen y mejoren la información sobre productos y servicios teniendo en cuenta las demandas de este grupo de usuarios. Esta iniciativa permitirá además que estas entidades reduzcan uno de los riesgos típicos del negocio bancario, el riesgo operacional, motivado por “fallos en los procesos, el personal, los sistemas internos o acontecimientos externos” (BCBS, 2004), que incluye los problemas Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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5. BANCA ELECTRÓNICA derivados de cualquier tipo de fraude o información inadecuada en lo que la normativa de solvencia denomina “clientes, productos y prácticas empresariales”. En consecuencia, es necesario analizar las características actuales de los portales web de las entidades financieras, en especial por lo que al negocio de banca electrónica se refiere, para definir así los contenidos y el diseño que éstos deben reunir a fin de dar respuesta a las demandas de los mayores como usuarios de los canales de banca on-line. Entre los potenciales beneficios derivados de dicho análisis y de portal web de banca propuesto en consecuencia figuran los siguientes: • Conocer las necesidades de los mayores como usuarios de banca electrónica. • Definir el perfil de la demanda de los mayores en los servicios financieros de web electrónica. • Proponer el diseño y contenido de portales web de banca electrónica para mejorar su uso por parte de los mayores. Sobre esta base, este trabajo plantea las características básicas de la banca online para definir a continuación las necesidades que ésta debe cubrir en el caso del segmento de mayores. El epígrafe siguiente resume los contenidos de la web propuesta, tanto en lo que a las herramientas informáticas empleadas se refiere como a la base de datos utilizada. Posteriormente se incluyen algunas capturas de pantalla de la url desarrollada. El último epígrafe finaliza con las principales conclusiones.

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Banca on-line

Características Internet ha tenido un efecto destacado sobre la desintermediación financiera del sector bancario y ha cambiado la relación entre oferentes y demandantes de servicios financieros al aumentar la facilidad de acceso a información de estos últimos (Momparler Pechuán, 2008). En este sentido, la irrupción de la banca electrónica, tanto a través de entidades que operan principalmente en canales no presenciales (banca online) como mediante el uso de nuevas tecnologías para la prestación de servicios bancarios por parte de entidades tradicionales, permite a los usuarios un acceso sin límites en términos de tiempo y distancia. Además de esta flexibilidad y ahorro de tiempos, permite mejorar la transparencia de la

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5. BANCA ELECTRÓNICA información y combinar, junto con la descripción de los productos y servicios bancarios ofertados, la posibilidad de su personalización, tanto por las características de estos como por las de los usuarios. Desde el punto de vista de las entidades bancarias, esto supone una disminución en la rario de empleados frente a clientes y, si es su principal canal de venta, la posibilidad de ofertar los productos a mejores condiciones. La disminución de costes prevista está ligada, sin embargo, a mayores exigencias de información, dado que el contenido del portal web debe suplir la función comercial característica de la banca tradicional. Según datos de Online Business School (2012), el 28% de los españoles son usuarios activos de banca on-line. En este sentido, el perfil de los usuarios y consumidores de banca electrónica en España durante el año 2011 muestra que aún son más los hombres que las mujeres que optan por esta tecnología (55,3% respecto al total), siendo varones de entre 25 y 45 años, trabajadores en activo y con estudios de formación profesional superior o universitaria los que responden al perfil habitual de usuario de la banca on-line. En este sentido, si bien abundan los estudios sobre detección de segmentos de usuarios de servicios bancarios (Muñoz Leiva, 2009), pocos son los trabajos centrados en el segmento de la tercera edad y sus necesidades. El negocio bancario por internet precisa de un sitio web adecuado en términos de diseño, contenidos e interactividad, pudiéndose evaluar su idoneidad a través de un Índice de calidad web para la banca electrónica, definido a partir de varias categorías (Hernández Ortega y otros, 2008)): visibilidad (sitio web identificable y accesible para los usuarios actuales y potenciales), velocidad de descarga (requisito imprescindible para cualquier ámbito del comercio electrónico), navegabilidad (vinculada a la usabilidad y operatividad), calidad informativa (relevancia del contenido), interactividad (comunicación y apoyo al usuario) y capacidad transaccional (finalizar los intercambios financieros). Además, la transparencia que a priori puede vincularse con la banca electrónica permite reducir aquellos eventos operacionales que han ocupado las portadas en los últimos años por falta de información, concretados en prácticas con clientes, productos y negocios: adecuación, divulgación de información y confianza; prácticas inadecuadas de negocio o de mercado; defectos del producto; selección, patrocinio y exposición; actividades de asesoramiento (Gutiérrez López, 2011). Esta necesidad para las entidades bancarias, junto con las nuevas demandas de los usuarios y el peso creciente de la banca electrónica, justifican, con relación al segmento de los mayores, el interés por analizar y, sobre todo, proponer, el Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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5. BANCA ELECTRÓNICA contenido y diseño de los portales web de banca electrónica. La banca on-line para mayores y sus condicionantes Para diseñar esta banca online para personas mayores, en primer lugar se han analizado las necesidades y problemas que tienen las personas mayores a la hora de interactuar con una página web, y por lo tanto con la banca online. Algunas necesidades que este grupo de usuarios presenta son: 1. Consultar de una manera sencilla sus cuentas y sus tarjetas (si disponen de ellas), accediendo tanto a sus saldos como a los movimientos entre ellas. 2. Realizar operaciones básicas y relativamente frecuentes en este grupo de edad: ser contratar un depósito, la compra o venta de valores, o adquirir un fondo de pensiones. 3. Ver los distintos recibos que tienen de sus cuentas. Por otro lado, entre los inconvenientes que pueden encontrar a la hora de interactuar con el portal web son (Piattini, 2012): 1. Aparición de discapacidades con el paso de los años 2. Problemas de visión. Dificultad a la hora de leer el contenido de la página web debido a su pequeño tamaño. 3. Problemas de psicomotricidad, sobre todo si se usa un periférico que requiere de una habilidad adicional, como puede ser la combinación de teclas de un teclado. 4. Problemas cognitivos. Se pueden distraer fácilmente, y por tanto perder la atención si aparecen ciertos elementos como animaciones, publicidad, ventanas emergentes, y por tanto perder el interés, ya que eso a ellos no les interesa. Debido a ello, en el diseño del portal web se ha tenido en cuenta la siguiente metodología: 1. Legibilidad. Con relación a este aspecto, es conveniente tener en cuenta las siguientes recomendaciones.

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5. BANCA ELECTRÓNICA • Tamaño de tipo 14px o más. • Letra con grosor medio o negrita. • Usar mayúsculas/minúsculas. • Las mayúsculas solo para los titulares. • Espaciado doble • No juntar textos de colores amarillos, verde y azul. • Fondo de página luminoso con primer plano oscuro. 2. Presentación de la información. Se aconseja tener en cuenta: • Emplear lenguaje claro y positivo. • Lenguaje simple. • Crear secciones y ofrecer organización estándar. • Usar bloques de contenidos cortos. 3. Otros medios: • Se deben utilizar solo imágenes relevantes para el texto. • Hay que disponer las imágenes en pequeños fragmentos. 4. Navegaciones: • Organización simple, y ordenada paso a paso cuando sea posible. • Pinchar solo una vez con el ratón. • Usar un diseño consistente en todo el sitio. • Añadir texto a los iconos y pinchar en botones grandes. • Precaución con los menús desplegables, usar solo cuando sea necesario. • Ofrecer botón de “atrás”. • Evitar el redigirimiento automático de páginas, ya que esto crea confusión. • No excederse en la información. Considerados todos estos aspectos, en el siguiente epígrafe se describe el contenido del portal web y las herramientas informáticas empleadas en su diseño. Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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El proyecto y sus componentes informáticos

Tecnologías y herramientas informáticas Antes de visualizar el portal url propuesto, este epígrafe se destina a detallar aquellas tecnologías y herramientas informáticas empleadas, que son las siguientes: PHP Acrónimo recursivo de Hypertext Preprocessor. Es un lenguaje de código abierto muy popular, y especialmente adecuado para el desarrollo web, que puede ser incrustado en HTML. El código de PHP está encerrado entre las etiquetas especiales de comienzo y final “” que permiten entrar y salir del “modo PHP”. El código PHP es ejecutado en el servidor, generando HTML y enviándolo al cliente, que será el que vea el resultado final. Al ejecutarse en el lado del servidor, se evita que el usuario pueda ver qué contenido hay, siendo así transparentes para él las operaciones realizadas1 . MySQL My Structured Query Language o Lenguaje de Consulta Estructurado es un sistema de gestión de base de datos relacional (RDBMS) de código abierto, basado en lenguaje de consulta estructurado, donde la base datos es una colección estructurada de datos. Se ejecuta prácticamente en todas las plataformas, incluyendo Linux, UNIX y Windows, y se puede usar en una amplia gama de aplicaciones, aunque se asocia más con las aplicaciones basadas en la web para acceder a la base de datos mediante consultas2 . Una de las características más interesantes que presenta es que permite recurrir a bases de datos multiusuario a través de la web y en distintos lenguajes de programación que se adaptan a diferentes necesidades y requerimientos. Además, una de sus principales ventajas es desarrollar alta velocidad en la búsqueda de datos e información, a diferencia de sistemas anteriores. El software de bases de datos MySQL consiste de un sistema cliente/servidor que se compone de un servidor SQL multihilo, varios programas clientes y bibliotecas, herramientas administrativas, y una gran variedad de interfaces de programación (APIs). Se puede obtener también como una biblioteca 1 http://php.net/manual/es/intro-whatis.php 2 http://searchdatacenter.techtarget.com/es/definicion/MySQL

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5. BANCA ELECTRÓNICA multihilo que se puede enlazar dentro de otras aplicaciones para obtener un producto más pequeño, más rápido, y más fácil de manejar3 . HTML HyperText Markup Language o “lenguaje de marcas de hipertexto” hace referencia al lenguaje de marcado para la elaboración de páginas web. Es un estándar que sirve de referencia para dicha elaboración en sus diferentes versiones, definiendo una estructura básica y un código (denominado código HTML) para la concreción de contenido de una página web, como texto, imágenes, videos, entre otros. Es un estándar a cargo del W3C (World Wide Web Consortium), organización dedicada a la estandarización de casi todas las tecnologías ligadas a la web, sobre todo en lo referente a su escritura e interpretación. Se considera el lenguaje web más importante siendo su invención crucial en la aparición, desarrollo y espacio en la World Wide Web (WWW). Se trata pues del estándar que se ha impuesto en la visualización de páginas web y es el que todos los navegadores actuales han adoptado. El lenguaje HTML basa su filosofía de desarrollo en la diferenciación. Para añadir un elemento externo a la página (imagen, vídeo, script, entre otros), este no se incrusta directamente en el código de la página, sino que se hace una referencia a la ubicación de dicho elemento mediante texto. De este modo, la página web contiene sólo texto mientras que recae en el navegador web (interpretador del código) la tarea de unir todos los elementos y visualizar la página final. Al ser un estándar, HTML busca ser un lenguaje que permita que cualquier página web escrita en una determinada versión, pueda ser interpretada de la misma forma (estándar) por cualquier navegador web actualizado4 . CSS Cascading style sheets u hoja de estilo en cascada es un lenguaje usado para definir y crear la presentación de un documento estructurado escrito en HTML o XML. W3C es el encargado de formular la especificación de las hojas de estilo que servirán de estándar para los agentes de usuario o navegadores. Es un mecanismo simple que describe cómo se va a mostrar un documento en la pantalla, cómo se va a imprimir, o incluso cómo va a ser pronunciada la información presente en ese documento a través de un dispositivo de 3 http://www.definicionabc.com/tecnologia/mysql.php 4 https://es.wikipedia.org/wiki/HTML

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5. BANCA ELECTRÓNICA lectura5 . La idea que se encuentra detrás del desarrollo de CSS es separar la estructura de un documento de su presentación. La información de estilo puede ser definida en un documento separado o en el mismo documento HTML. En este último caso podrían definirse estilos generales con el elemento «style» o en cada etiqueta particular mediante el atributo «style». CSS tiene una sintaxis muy sencilla, que usa unas cuantas palabras clave tomadas del inglés para especificar los nombres de varias propiedades del estilo. Una hoja de estilo se compone de una lista de reglas. Cada regla o conjunto de reglas consiste en uno o más selectores y un bloque de declaración con los estilos a aplicar para los elementos del documento que cumplan con el selector que les procede. Cada bloque de estilos se define entre llaves, y está formado por una o varias declaraciones de estilo con el formado “propiedad: valor”. En el CSS, los selectores marcaran que elementos se verán afectados por cada bloque de estilo que les siga, y pueden afectar uno o varios elementos a la vez, en función de su tipo, nombre, ID, clase, posición dentro del Document Object Model DOM6 . Servidor HTTP Apache El servidor HTTP Apache es un servidor web HTTP de código abierto, para plataformas Unix, Microsoft Windows, Macintosh y otras, que implementa el protocolo HTTP/1.1 y la noción de sitio virtual. El servidor Apache es desarrollado y mantenido por una comunidad de usuarios bajo la supervisión de la Apache Software Foundation dentro del proyecto HTTP Server (httpd). Presenta entre otras características altamente configurables, bases de datos de autenticación y negociado de contenido, y su arquitectura es muy modular. El servidor consta de una sección core y diversos módulos que aportan mucha de la funcionalidad que podría considerarse básica para un servidor web. Se usa principalmente para enviar páginas web estáticas y dinámicas en la World Wide Web. Muchas aplicaciones web están diseñadas asumiendo como ambiente de implantación a Apache, o que utilizaran características propias de este servidor web. 5 http://www.w3c.es/Divulgacion/GuiasBreves/HojasEstilo 6 https://es.wikipedia.org/wiki/Hoja_de_estilos_en_cascada

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5. BANCA ELECTRÓNICA Este servidor web es redistribuido como parte de varios paquetes propietarios de software, incluyendo la base de datos Oracle y el IBM WebSphere application server. Apache es usado para muchas otras tareas donde el contenido necesita ser puesto a disposición en una forma segura y confiable. Un usuario que tiene Apache instalado en su escritorio puede colocar arbitrariamente archivos en la raíz de documentos de Apache, desde donde pueden ser compartidos7 . Por su parte, la plataforma que deberá soportar la aplicación web debe cumplir los siguientes requisitos: Servidor web con PHP y MySQL 5.0 (Desde Linux se puede utilizar LAMP → Linux Apache MySQL PHP , y desde Windows WAMP → Windows Apache MySQL PHP). Base de datos Una vez definidas estas necesidades, se diseña la base de datos, donde se han creado varias tablas para almacenar la información: 1. Usuarios En esta tabla va a estar almacenada toda la información personal del usuario que vaya a usar la banca online. Cada usuario tiene un idUsuario, que es un identificador único, y será la clave primaria con la que se irán realizando las distintas operaciones para saber a qué usuario le corresponde esa operación. Por tanto, se almacenara un nombre y apellido, donde el nombre será el identificador para acceder al portal web, y cada usuario tendrá una contraseña para acceder. También se almacenarán otros datos personales como el número de teléfono y el correo electrónico. 2. Cuentas En esta tabla va a estar almacenada toda la información de las cuentas del usuario, que pueden ser cuentas de ahorro o cuentas corrientes. Cada cuenta se identifica con un identificador único, y junto a la referencia del idUsuario que también hay almacenado, permitirán realizar las operaciones para ese usuario y esa cuenta. Se almacenará también el numero IBAN de cada cuenta, así como su número de cuenta, su saldo, y la fecha en la que se abrió la cuenta. 7 https://es.wikipedia.org/wiki/Servidor_HTTP_Apache

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5. BANCA ELECTRÓNICA A través del menú principal, además de acceder a las cuentas del usuario será posible consultar también: Tarjetas Movimientos Cuentas Movimientos Tarjetas Crédito Valores Depósitos Fondos Pensiones Recibos En resumen, en la base de datos el elemento central y más importante es el usuario, del que se guardara la siguiente información: nombre y apellidos, número de teléfono, correo electrónico y contraseña. Toda esta información se refleja en el siguiente esquema relacional de la figura 1.

Figura 1: Esquema relacional de la base de datos.

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5. BANCA ELECTRÓNICA Una vez elaborada la base de datos, se puede crear ya el contenido dinámico que se mostrará en la página. Para el diseño de la página, se ha procedido a crear ficheros .php con contenido HTML y PHP para crear la estructura de la página así como mostrar la información estática y dinámica. En la figura 2 se muestra el código HTML de la página principal.

Figura 2: Código HTML. Un vistazo al portal web En primer lugar se definen las etiquetas html, para indicar que va a haber un contenido html. Se define una cabecera donde va a estar el título de la página y un enlace al CSS que define la presentación del contenido. A continuación, la figura 3 muestra el cuerpo de la página, donde aparecen todos los contenidos que se van a mostrar y que se estructuran del siguiente modo: una sección para la cabecera donde se visualizará un título en grande, y otra sección para que el usuario pueda acceder a su cuenta. Después de esta página principal, se encuentra la página de acceso de usuario (figura 4), donde hay un formulario para introducir un usuario y una contraseña, y si los dos parámetros son correctos, se accede al menú principal del portal; en caso contrario, permanece en la página hasta que se introduzcan valores correctos. Una vez haya iniciado sesión adecuadamente, se accede al menú principal de la banca, donde se muestra información personal del usuario, como nombre, teléfono y correo electrónico. En la figura 5 se muestra como se accede a la base de datos, y así recuperar esta información de las tablas que previamente se habían creado. Se accede a la tabla usuarios a partir del nombre del usuario, que previamente se había almacenado Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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Figura 3: Cuerpo de la página web.

Figura 4: Página de acceso para usuarios.

en la variable $_SESSION[“usuario”], y se recuperan los valores y se muestran por pantalla en una lista no ordenada. En todas las páginas aparece siempre un menú lateral fijo que permite ir a las distintas secciones, para así en todo momento realizar la tarea que se desee o mostrar la información necesaria. Además, en todas las páginas hay un botón para que el usuario pueda volver a la página anterior, y así conseguir que en todo momento pueda cancelar una operación y volver atrás. Este botón incluye una opción de que si se le pasa por encima, cambia de color para que no quede lugar a dudas de que es un botón, y debajo aparece un texto indicando que es para volver atrás.

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Figura 5: Acceso a la base de datos. A la hora de acceder a las cuentas, en primer lugar se muestra qué tipo de cuenta se quiere elegir (corriente o de ahorro), y una vez seleccionada, aparece un desplegable con las cuentas asociadas que tiene ese usuario. A continuación se recogen en sucesivas capturas de pantalla algunas de las funcionalidades del portal, representadas por el acceso a las cuentas, la consulta de movimientos, la visualización del saldo y operaciones con tarjetas, la realización de transferencias, etc. (figura 6).

Figura 6: Funcionalidades del portal web. Ya con la cuenta seleccionada, como se ve en la figura 7, aparece una pantalla Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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5. BANCA ELECTRÓNICA donde figura la información asociada a la cuenta (titular, número IBAN de la cuenta, su saldo y el tipo de cuenta).

Figura 7: Información sobre cuentas. Además hay una sección donde se puede consultar los movimientos, indicando el periodo de tiempo al que se quiere limitar dicha consulta (figura 8).

Figura 8: Movimientos de cuentas. En la imagen siguiente se muestra el resultado la búsqueda realizada, y que incluye la cantidad, el concepto del movimiento y la fecha, que es el resultado de buscar en la base de datos entre las dos fechas que se pedía en el formulario anterior. En el caso de las tarjetas, opera un mecanismo similar al de las cuentas, pues cada tarjeta está asociada a una cuenta (figura 10). Se muestra la información de la tarjeta: número, titular de la misma, el saldo, límite y fecha de su contratación. También hay una sección para poder ver los distintos movimientos de las tarjetas.

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Figura 9: Consulta de movimientos.

Figura 10: Consulta de tarjetas. Cuando se desea realizar transferencias (figura 11), se permiten dos modalidades: realizar traspasos entre cuentas propios y realizar el traspaso a cuentas de otras entidades y/o de otros usuarios. El proceso a la hora de realizar traspaso o transferencia es similar. En primer lugar aparece el desplegable desde el que se selecciona la cuenta que se origen de la transacción. A continuación, si se trata de un traspaso de efectivo entre cuentas propias, otro desplegable permite elegir la cuenta de destino (figura 12). Por si parte, en caso de transferencia a terceros (o cuentas en otras entidades) aparecerá un campo para completar los datos de la cuenta de destino. En ambas opciones, será posible incluir un concepto definitorio de la operación. Una vez realizada la transferencia, aparece una nueva pantalla que indica si la Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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Figura 11: Transferencias.

Figura 12: Traspaso de efectivo entre cuentas propias. operación se ha realizado correctamente, considerando tanto si la cuenta origen dispone de suficiente saldo como si existe la cuenta destino (figura 13). Además de consultar las cuentas y tarjetas, también se pueden realizar operaciones relacionadas con la inversión, en particular la contratación de valores, plantes de pensiones o depósitos. Por ejemplo, en el caso de los depósitos de ahorro (figura 14), es posible ver el listado de todos los que se han adquirido, junto con la fecha de expiración o vencimiento, momento en que el titular recuperará los fondos invertidos (sin penalización) y la remuneración derivada de éstos. La manera de procesar la contratación de un depósito es similar al de los demás

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Figura 13: Resultado traspaso de efectivo. productos de inversión, se indica una cuenta, la fecha de expiración y la cantidad a aportar.

Figura 14: Productos de inversión: depósitos. En cuanto a la financiación, como se observa en la figura 15, se permite también a los usuarios solicitar créditos, y amortizar o cancelar créditos contratados. En este caso es posible ver, para cada crédito, su codificación, modalidad y el principal de la operación. Además, el usuario podrá gestionar su amortización parcial (indicando la cantidad que se desea devolver) o total. En ambos casos, será preciso indicar la cuenta de la que procederán los fondos para efectuar dicha amortización o disminución de la deuda. En caso de contratación de un nuevo crédito, debe señalarse la cuenta a la que irá Cátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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Figura 15: Financiación. asociado, la cantidad, la modalidad y la fecha de devolución, y dependiendo de la cantidad solicitada, el interés a aplicar, que vendrá propuesto en la formalización de la operación. Además de las operaciones anteriores, también se provee al usuario de otros servicios, como información sobre los tipos de interés de mercado, el valor de las divisas y otros datos relativos a los mercados financieros (figura 16). Estos servicios están asociados a otras páginas.

Figura 16: Otros servicios. Por último se le ofrece al usuario la capacidad para contactar con la entidad (figura 17), a través del envío de un mensaje explicando sus dudas que serán respondidas en la mayor brevedad posible.

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Figura 17: Contacto con la entidad.

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Conclusiones

Un mejor conocimiento del usuario de servicios de banca electrónica –en este caso, en el segmento de los mayores– es necesario para que las entidades financieras para que las entidades financieras puedan proponer servicios y canales adecuados a sus demandas y necesidades, reduciendo además sus riesgos bancarios operacionales. Además, el desarrollo de esos portales de banca permitirán a los mayores el acceso a mejor información sobre productos y servicios bancarios adecuada a las necesidades. En este trabajo se ha revisado brevemente la literatura sobre banca electrónica, perfil de usuarios e Índices de Calidad Web para Banca Electrónica. Posteriormente se han analizado necesidades específicas de los mayores en el uso de banca electrónica, para considerarlas de cara al contenido y diseño del portal web propuesto. Por último, se han descrito las características de la web tanto por las herramientas informáticas empleadas, como por la base de datos utilizada y finalmente, capturas de pantalla. 

Referencias Basel Committee on Banking Supervision. (2004). International convergence of capital measurement and capital standards: a revised framework. Bank for International Settlements, June, Basel. Gutiérrez López, C. (2011). Riesgo operacional en las entidades de crédito españoCátedra Telefónica - ULE | No 3 | TIC y Envejecimiento de la Sociedad

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5. BANCA ELECTRÓNICA las: análisis de información prudencial 2008-2009. Análisis financiero, 116, 22– 32. Hernández Ortega, B., Martínez Jiménez, J., & De Hoyos, J. (2008). Calidad de la información Web en la banca electrónica. En International Congress of “Marketing Trends”, Venice. Momparler Pechuán, A. (2008). El desarrollo de la banca electrónica en España. Un análisis comparativo entre entidades online y tradiciones en España y en Estados Unidos. Tesis doctoral, Universidad Politécnica de Valencia Muñoz Leiva, F. (2009). Caracterización de los clientes de banca electrónica. Revista de Estudios Empresariales, 1, 4–30. Piattini Velthuis, M. (2012). Papel de las TIC en el envejecimiento. Lychnos, Cuadernos de la Fundación General CSIC, 8.

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