[ca] Aquesta tesi doctoral tracta sobre Enginyeria Kansei (EK), una tècnica per traslladar emocions transmeses per productes en paràmetres tècnics, i sobre mètodes estadístics que poden beneficiar la disciplina. El propòsit bàsic de l'EK és descobrir de quina manera algunes propietats d'un producte transmeten certes emocions als seus usuaris. És un mètode quantitatiu, i les dades es recullen típicament fent servir qüestionaris. S'extreuen conclusions en analitzar les dades recollides, normalment usant algun tipus d'anàlisi de regressió. L'EK es pot situar en l'àrea de recerca del disseny emocional. La tesi comença justificant la importància del disseny emocional. Com que el rang de tècniques usades sota el nom d'EK és extens i no massa clar, la tesi proposa una definició d'EK que serveix per delimitar el seu abast. A continuació, es suggereix un model per desenvolupar estudis d'EK. El model inclou el desenvolupament de l'espai semàntic – el rang d'emocions que el producte pot transmetre – i l'espai de propietats – les variables tècniques que es poden modificar en la fase de disseny. Després de la recollida de dades, l'etapa de síntesi enllaça ambdós espais (descobreix com diferents propietats del producte transmeten certes emocions). Cada pas del model s'explica detalladament usant un estudi d'EK realitzat per aquesta tesi: l'experiment dels sucs de fruites. El model inicial es va millorant progressivament durant la tesi i les dades de l'experiment es van reanalitzant usant noves propostes.Moltes inquietuds pràctiques apareixen quan s'estudia el model per a estudis d'EK esmentat anteriorment (entre d'altres, quants participants són necessaris i com es desenvolupa la sessió de recollida de dades). S'ha realitzat una extensa revisió bibliogràfica amb l'objectiu de respondre aquestes i altres preguntes. Es descriuen també les aplicacions d'EK més habituals, juntament amb comentaris sobre idees particularment interessants de diferents articles. La revisió bibliogràfica serveix també per llistar quines són les eines més comunament utilitzades en la fase de síntesi.La part central de la tesi se centra precisament en les eines per a la fase de síntesi. Eines estadístiques com la teoria de quantificació tipus I o la regressió logística ordinal s'estudien amb detall, i es proposen diverses millores. En particular, es proposa una nova forma gràfica de representar els resultats d'una regressió logística ordinal. S'introdueix una tècnica d'aprenentatge automàtic, els conjunts difusos (rough sets), i s'inclou una discussió sobre la seva idoneïtat per a estudis d'EK. S'usen conjunts de dades simulades per avaluar el comportament de les eines estadístiques suggerides, la qual cosa dóna peu a proposar algunes recomanacions.Independentment de les eines d'anàlisi utilitzades en la fase de síntesi, les conclusions seran probablement errònies quan la matriu del disseny no és adequada. Es proposa un mètode per avaluar la idoneïtat de matrius de disseny basat en l'ús de dos nous indicadors: un índex d'ortogonalitat i un índex de confusió. S'estudia l'habitualment oblidat rol de les interaccions en els estudis d'EK i es proposa un mètode per incloure una interacció, juntament amb una forma gràfica de representar-la. Finalment, l'última part de la tesi es dedica a l'escassament tractat tema de la variabilitat en els estudis d'EK. Es proposen un mètode (basat en l'anàlisi clúster) per segmentar els participants segons les seves respostes emocionals i una forma d'ordenar els participants segons la seva coherència en valorar els productes (usant un coeficient de correlació intraclasse). Com que molts usuaris d'EK no són especialistes en la interpretació de sortides numèriques, s'inclouen representacions visuals per a aquests dos nous mètodes que faciliten el processament de les conclusions.

[es] Esta tesis doctoral trata sobre Ingeniería Kansei (IK), una técnica para trasladar emociones transmitidas por productos en parámetros técnicos, y sobre métodos estadísticos que pueden beneficiar la disciplina. El propósito básico de la IK es descubrir de qué manera algunas propiedades de un producto transmiten ciertas emociones a sus usuarios. Es un método cuantitativo, y los datos se recogen típicamente usando cuestionarios. Se extraen conclusiones al analizar los datos recogidos, normalmente usando algún tipo de análisis de regresión.La IK se puede situar en el área de investigación del diseño emocional. La tesis empieza justificando la importancia del diseño emocional. Como que el rango de técnicas usadas bajo el nombre de IK es extenso y no demasiado claro, la tesis propone una definición de IK que sirve para delimitar su alcance. A continuación, se sugiere un modelo para desarrollar estudios de IK. El modelo incluye el desarrollo del espacio semántico – el rango de emociones que el producto puede transmitir – y el espacio de propiedades – las variables técnicas que se pueden modificar en la fase de diseño. Después de la recogida de datos, la etapa de síntesis enlaza ambos espacios (descubre cómo distintas propiedades del producto transmiten ciertas emociones). Cada paso del modelo se explica detalladamente usando un estudio de IK realizado para esta tesis: el experimento de los zumos de frutas. El modelo inicial se va mejorando progresivamente durante la tesis y los datos del experimento se reanalizan usando nuevas propuestas. Muchas inquietudes prácticas aparecen cuando se estudia el modelo para estudios de IK mencionado anteriormente (entre otras, cuántos participantes son necesarios y cómo se desarrolla la sesión de recogida de datos). Se ha realizado una extensa revisión bibliográfica con el objetivo de responder éstas y otras preguntas. Se describen también las aplicaciones de IK más habituales, junto con comentarios sobre ideas particularmente interesantes de distintos artículos. La revisión bibliográfica sirve también para listar cuáles son las herramientas más comúnmente utilizadas en la fase de síntesis. La parte central de la tesis se centra precisamente en las herramientas para la fase de síntesis. Herramientas estadísticas como la teoría de cuantificación tipo I o la regresión logística ordinal se estudian con detalle, y se proponen varias mejoras. En particular, se propone una nueva forma gráfica de representar los resultados de una regresión logística ordinal. Se introduce una técnica de aprendizaje automático, los conjuntos difusos (rough sets), y se incluye una discusión sobre su idoneidad para estudios de IK. Se usan conjuntos de datos simulados para evaluar el comportamiento de las herramientas estadísticas sugeridas, lo que da pie a proponer algunas recomendaciones. Independientemente de las herramientas de análisis utilizadas en la fase de síntesis, las conclusiones serán probablemente erróneas cuando la matriz del diseño no es adecuada. Se propone un método para evaluar la idoneidad de matrices de diseño basado en el uso de dos nuevos indicadores: un índice de ortogonalidad y un índice de confusión. Se estudia el habitualmente olvidado rol de las interacciones en los estudios de IK y se propone un método para incluir una interacción, juntamente con una forma gráfica de representarla. Finalmente, la última parte de la tesis se dedica al escasamente tratado tema de la variabilidad en los estudios de IK. Se proponen un método (basado en el análisis clúster) para segmentar los participantes según sus respuestas emocionales y una forma de ordenar los participantes según su coherencia al valorar los productos (usando un coeficiente de correlación intraclase). Puesto que muchos usuarios de IK no son especialistas en la interpretación de salidas numéricas, se incluyen representaciones visuales para estos dos nuevos métodos que facilitan el procesamiento de las conclusiones.