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<journal-title><![CDATA[RISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação]]></journal-title>
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<article-id pub-id-type="doi">10.17013/risti.29.14-29</article-id>
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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Guía de Aplicación del Modelo de DeLone y McLean para la Evaluación de Productos de Software]]></article-title>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Application Guide for the Evaluation of Software Products based on the DeLone and McLean Model of Success]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[In 1992 DeLone & McLean defined a model of Information Systems Success which includes six interdependent categories. Considering that small-environment software developments usually do not have specialized personnel in this type of topic, this paper proposes a guide that facilitates the application of the D&M model for the evaluation of software products. The main contribution of this guideline lies on the definition of steps and on the catalog of pre-established questions which helps small-environment software developments quickly prepare the necessary instruments for its application. This guide was applied in a firm, demonstrating its utility to this type of environments in the evaluation of software products that support their business processes.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[ <p align="right"><font size="2"><b>ART&Iacute;CULOS</b></font></p>     <p><font size="4"><b>Guía de Aplicación del Modelo de DeLone y McLean para la    Evaluación de Productos de Software</b></font></p>     <p><font size="3"><b>Application Guide for the Evaluation of Software Products    based on the DeLone and McLean Model of Success</b></font></p>     <p><b>Vianca Vega-Zepeda <sup>1</sup>, Aldo Quelopana <sup>1</sup>, Carolina Flores<sup>1</sup>,    Alejandro Munizaga<sup>1</sup></b></p>     <p><sup>1</sup> Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación, Universidad    Católica del Norte, Av. Angamos 0610, 1270709, Antofagasta, Chile. <a href="mailto:vvega@ucn.cl">vvega@ucn.cl</a>,    <a href="mailto:aldo.quelopana@ucn.cl">aldo.quelopana@ucn.cl</a>, <a href="mailto:cfb007@alumnos.ucn.cl">cfb007@alumnos.ucn.cl</a>,    <a href="mailto:amv001@alumnos.ucn.cl">amv001@alumnos.ucn.cl</a></p> <hr/>     <p>&nbsp;</p>     <p><b>RESUMEN</b></p>     <p> En el año 1992 DeLone &amp; McLean (D&amp;M) definieron por medio de un modelo    de medida multidimensional, qué es el éxito de un SI y sus correspondientes    medidas, clasificándolas en seis categorías interdependientes. Considerando    que los pequeños entornos generalmente no cuentan con personal especializado    en este tipo de temas, en este trabajo se propone una guía que facilita la aplicación    del modelo de D&amp;M para la evaluación de productos de software para pequeños    entornos. El principal aporte de esta guía radica en la definición de pasos    y en el catálogo de preguntas pre-establecidas para que un pequeño entorno,    sin poseer conocimientos acabados en el modelo, pueda rápidamente preparar los    instrumentos necesarios para su aplicación. Esta guía fue aplicada en una empresa,    demostrando su utilidad para ayudar a los pequeños entornos en la evaluación    de los productos de software que dan soporte a sus procesos de negocio.</p>     <p><b>Palabras-clave</b>: Modelo DeLone y McLean; Evaluación de Producto de Software.</p> <hr/>     <p>&nbsp;</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>ABSTRACT</b></p>     <p>In 1992 DeLone &amp; McLean defined a model of Information Systems Success    which includes six interdependent categories. Considering that small-environment    software developments usually do not have specialized personnel in this type    of topic, this paper proposes a guide that facilitates the application of the    D&amp;M model for the evaluation of software products. The main contribution    of this guideline lies on the definition of steps and on the catalog of pre-established    questions which helps small-environment software developments quickly prepare    the necessary instruments for its application. This guide was applied in a firm,    demonstrating its utility to this type of environments in the evaluation of    software products that support their business processes.</p>     <p><b>Keywords</b>: D&amp;M Model; Evaluation of Software Product.</p> <hr/>     <p>&nbsp;</p>     <p>1. Introducción</p>     <p>El avance informático en la actualidad ha sido muy alto en términos de desarrollo    de software, en especial en el ámbito de nuevas herramientas para acelerar los    procesos de desarrollo. Sin embargo, estas ventajas que se obtienen gracias    a estos avances, en ocasiones han influido en el descuido de la calidad del    producto que es entregado, la cual no es solamente la calidad gráfica, o la    calidad de respuesta, sino se debe tener en cuenta otras cualidades para afirmar    que un software es integral y de calidad, y que es realmente útil y considerado    exitoso dentro del ambiente en el que se utiliza. Como indican (Jiménez Puello,    San Feliú, &amp; Calvo-Manzano, 2016) en la actualidad la calidad es el atributo    que tiene mayor relevancia en la determinación de si un producto de software    es exitoso.</p>     <p>Se entiende por calidad del software al grado con el que un sistema, componente    o proceso cumple con los requisitos especificados y las necesidades o expectativas    del cliente o usuario (Geraci, Katki, McMonegal, Meyer, &amp; Porteous, 1991).    Sin embargo, si bien la calidad de un software es un aspecto importante que    influye en el éxito del producto, no es el único factor a considerar. </p>     <p>Desde hace décadas se ha utilizado como una herramienta para la evaluación    de sistemas de información (SI) el Modelo de DeLone y McLean (D&amp;M) (DeLone    &amp; McLean, 2003). </p>     <p>Para proveer una definición general y comprensiva del éxito de un SI que cubra    las diferentes perspectivas de evaluación, en el año 1992 D&amp;M realizaron    las definiciones existentes del éxito de un SI y sus correspondientes medidas    y las clasificaron en seis grandes categorías. Así, ellos crearon un modelo    de medida multidimensional con interdependencias entre las diferentes categorías    de éxito.</p>     <p>Diez años después de la publicación del primer modelo y basado en la evaluación    de las muchas contribuciones al mismo, D&amp;M propusieron una actualización    al modelo de éxito de los SI (DeLone &amp; McLean, 2003).</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>El modelo actualizado consiste en seis dimensiones interrelacionadas del modelo    del éxito de un SI. En la <a href="#f1">Figura 1</a> se puede ver el modelo    actualizado del éxito de los SI de D&amp;M. El modelo puede ser interpretado    como sigue: un sistema puede ser evaluado en términos de calidad de información,    calidad de sistema y calidad de servicio; estas características afectan el uso    subsecuente o intención de uso y su satisfacción de usuario. Como un resultado    de usar el sistema, ciertos beneficios van a ser alcanzados. Los beneficios    netos influenciarán (positiva o negativamente) la satisfacción de usuario y    el uso del SI a futuro (DeLone &amp; McLean, 2003).</p>     <p>&nbsp;</p>     <p align="center"><a name="f1"></a><img src="/img/revistas/rist/n29/29a03f1.jpg"/></p>     
<p>&nbsp;</p>     <p>En este trabajo se propone una guía que facilite la aplicación del modelo de    D&amp;M para la evaluación de productos de software en pequeños entornos. Este    tipo de organizaciones, rara vez cuenta con personal especializado o con los    conocimientos necesarios para realizar una evaluación de sus productos, por    lo cual, contar con una guía detallada que indique los pasos a seguir y que    además provee un conjunto de preguntas pre-establecidas para evaluar cada factor,    es un facilitador para los pequeños entornos, quienes sin contar con un conocimiento    acabado del modelo, o sin invertir demasiado tiempo en el diseño del instrumento    de evaluación, podrían aplicarlo.</p>     <p>Contar con una herramienta de este estilo es muy útil ya que permite medir    el éxito del producto, otorgándole mayor valor al entorno en que se utiliza.    El realizar una investigación de este tipo contribuye a proveer de herramientas    más inteligentes y estructuradas que ayudan a detectar oportunidades de mejora    para un producto de software. La medición del éxito o eficacia de los productos    de software es una actividad crítica para el entendimiento del valor que otorgan    las inversiones que se realizan en éstos. La evaluación y publicación de los    resultados de las evaluaciones aplicadas a distintos productos de software será    de ayuda para las empresas que adquieren software ya que podrán contar con una    aproximación confiable para decidir entre varias opciones y verificar cuál se    desempeñaría mejor según sus necesidades. Por otro lado, las empresas desarrolladoras    de software serían capaces de evaluar el desempeño de sus propios productos,    detectando oportunidades de mejora para ofrecer mejores productos y, además,    permitirá comparar el nivel de éxito de sus propios productos con los de la    competencia.</p>     <p>El artículo se organiza de la siguiente forma: en la sección uno se presenta    un resumen de trabajos relacionados con la evaluación de sistemas de información    y/o productos de software. En la segunda sección se detalla la guía propuesta    para luego mostrar su aplicación en un caso de estudio en la sección 3. Se finaliza    el artículo con las conclusiones y trabajo futuro.</p>     <p>2. Trabajos Relacionados</p>     <p>Un proyecto de software exitoso ha sido descrito como aquel que se realiza    dentro del presupuesto, según lo previsto, y que cumple con los objetivos de    negocio (Berntsson-Svensson &amp; Aurum, 2006) (Vasconcelos et al., 2017). También    se sugiere que el éxito depende de la perspectiva de las partes interesadas.    Según Linberg (Linberg, 1999), existen diferencias de opinión entre los participantes    del proyecto (desarrolladores) y los gestores a la hora de definir lo que constituye    un proyecto de software exitoso. Este autor sugiere que podría ser necesaria    una nueva teoría de éxito que explique las diferencias en las opiniones y experiencias    en diferentes industrias con respecto a los factores de éxito en el desarrollo    de software (Berntsson-Svensson &amp; Aurum, 2006).</p>     <p>De acuerdo con (Baccarini, 1999), el éxito de los proyectos requiere una combinación    de éxito en la gestión del proyecto y éxito en el producto. El éxito de la gestión    de un proyecto está relacionado con la eficiencia del proceso de gestión del    proyecto en términos de costo, tiempo y calidad. Por otro lado, el éxito de    un producto de un proyecto está relacionado con la efectividad del producto    final.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>En cuanto a la aplicación del modelo de Delone &amp; McLean, a pesar de que    el modelo es bastante antiguo, sigue siendo ampliamente aplicado en distintos    ámbitos. Sólo en los años 2016 y 2017 se pueden encontrar reportes de su aplicación    en sistemas del sector salud (Tubaishat, 2017) (Keikhosrokiani, Mustaffa, &amp;    Zakaria, 2018) (Bossen, Jensen, &amp; Udsen, 2013), e-government  (Cohen, Coleman,    &amp; Kangethe, 2016) (Stefanovic, Marjanovic, Deli&#263;, Culibrk, &amp; Lalic,    2016) (Weerakkody, Irani, Lee, Hindi, &amp; Osman, 2016), aplicaciones de e-learning     (Gay, 2016) (Yang, Shao, Liu, &amp; Liu, 2017), el uso de blogs (Wang, y otros,    2016), compras online (Hung-Joubert, 2017), sistemas de información industrial    (Roky &amp; Al-Meriouh, 2015), banca móvil (Tam &amp; Oliveira, 2016).</p>     <p>Todas estas aplicaciones reportadas, corresponden a sistemas utilizados por    grandes organizaciones, no se identificaron aplicaciones en pequeños entornos.    Además, todas ellas utilizan como instrumento de medición, encuestas, en donde    sólo se reportan los resultados, sin detallar cómo fueron construidos estos    instrumentos.</p>     <p>3. Guía Propuesta</p>     <p>Muchos investigadores han comentado sobre la dificultad de aplicar el modelo    de éxito de SI de D&amp;M para definir y poner en uso la evaluación del éxito    de SI en contextos de investigación específicos (Baccarini, 1999) (Jiang &amp;    Klein, 1999) (Whyte, Bytheway, &amp; Edwards, 1997). La misma definición inicial    del modelo de D&amp;M indica que ninguna variable es intrínsecamente mejor que    otra, la elección de variables de éxito suele estar definida en función del    objetivo del estudio y del contexto organizacional (DeLone &amp; McLean, 2003).</p>     <p>Por este motivo, en vez de proponer un formato general de evaluación, en este    trabajo se optó por proponer una guía que indica los pasos a seguir para generar    un instrumento de evaluación que permite determinar si un software es exitoso    o no, destacando la necesidad de considerar el contexto en el que este esté    siendo utilizado al momento de evaluar.</p>     <p><b>3.1.</b> <b>Estructura de la Guía</b></p>     <p>En primer lugar, es necesario identificar el contexto en el que se está utilizando    el software, profundizando en las características de éste y en los usuarios    que lo utilizan. Según esa información se debe definir las dimensiones y las    medidas que son aplicables para evaluarlo, esto es considerado como una segunda    etapa donde se analiza el modelo de D&amp;M. Posteriormente se puede diseñar    el formato del instrumento de medición, en esta etapa es donde se genera la    herramienta de evaluación. Una vez que se ha definido el formato se procede    a aplicar la encuesta dentro de su contexto. Luego de haber obtenido la cantidad    de respuestas necesarias comienza la etapa de análisis de la información obtenida.    Finalmente, se procede a discutir los resultados y elaborar las conclusiones    del estudio basadas en el previo análisis. A continuación, se detallan las etapas    y actividades.</p>     <p><i>Identificación del Contexto</i></p>     <p>En esta etapa se realizan dos actividades: </p>     <p>1.&nbsp;&nbsp;&nbsp; Identificar características básicas del producto de software    que se desea evaluar con el objetivo de contextualizar al usuario que responderá    la encuesta. Algunas características a identificar son el nombre del software,    su objetivo dentro de la empresa, tiempo que lleva funcionando, uso voluntario    o mandatorio, entre otros. Para facilitar la identificación de estas características,    se incluyen en la guía algunas preguntas sugeridas para plantear en este punto.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>2.&nbsp;&nbsp; Identificación de los usuarios. Se busca definir el público    al que se va a encuestar con el objetivo de orientar las preguntas hacia aspectos    que sean de relevancia para ellos, y asegurar que cuenten con la capacidad de    responder las preguntas según su nivel de conocimiento y experiencia con el    software. Si se diera el caso de que los tipos de usuario son muy diferentes    unos de otros, se sugiere generar formatos de evaluación distintos y luego hacer    un análisis independiente para cada uno.</p>     <p><i>Análisis del Modelo</i></p>     <p>En esta etapa se realizan dos actividades:</p>     <p>1.&nbsp;&nbsp;&nbsp; Análisis de las dimensiones incluidas en el modelo. Su    objetivo es determinar las dimensiones que son factibles evaluar para la empresa,    es decir, se deben descartar aquellas que están enfocadas a evaluar algún aspecto    que no aplica a su contexto, o que no se requiere evaluar. Para facilitar el    análisis de las dimensiones se incluye en la guía una breve descripción de lo    que busca evaluar cada dimensión.</p>     <p>Para la dimensión de Uso/Intención de Uso se recomienda utilizar Intención    de Uso como una medida alternativa de Uso para algunos contextos, como son los    de uso mandatorio del software. En caso de que su uso sea voluntario, el Uso    real representa una medida de éxito más apropiada. Esto se debe a que, si los    usuarios deben usar el software por obligación, la medida del Uso entregará    información sobre la naturaleza del uso que le den al software, pero su cantidad    de uso no dependerá del usuario que esté respondiendo la entrevista, por otro    lado, si se evalúa la Intención de Uso que el usuario tiene hacia un software    obligatorio, se puede detectar la actitud que tiene hacia el uso de éste.</p>     <p>2.&nbsp;&nbsp; Determinar las medidas a evaluar en cada dimensión identificada    en el punto anterior. Para facilitar esta tarea la guía incorpora un catálogo    de posibles medidas a utilizar para evaluar el software, recopiladas de estudios    de distintos autores. Se sugiere seleccionar aquellas medidas que son relevantes    dentro del contexto y de este modo reducirlas hasta contar solamente con las    medidas válidas que influyen en la evaluación. Este ejercicio permite depurar    el listado de medidas para utilizarlas posteriormente en la elaboración de la    herramienta de evaluación. Se sugiere reunir un grupo de expertos dentro de    la empresa para debatir y seleccionar las medidas válidas, y que hagan sus aportes    y comentarios de acuerdo a su experiencia e interacción con el software.</p>     <p><i>Diseño del Instrumento de Medición</i></p>     <p>En esta etapa se consideran dos actividades: </p>     <p>1.&nbsp;&nbsp;&nbsp; Datos demográficos. Se busca identificar preguntas generales    con información ajustada al contexto y que sea de interés al momento de discutir    los resultados, como, por ejemplo: el nombre (en caso de no ser anónima), edad,    sexo, rol de usuario, área o departamento, tiempo de uso del software, entre    otros. Cabe mencionar que la inclusión de los datos demográficos debe analizarse    según la realidad de cada organización, para asegurar que, si la encuesta es    anónima, éstos no permitan identificar al usuario que respondió.</p>     <p>2.&nbsp;&nbsp; Herramienta de evaluación. Se utiliza la escala Likert para    la evaluación, que consiste en una serie de sentencias en las cuales el cuestionado    selecciona un grado de aceptación o rechazo de acuerdo a la escala propuesta.    Las sentencias a generar deben estar agrupadas por dimensión. Estas aseveraciones    deben estar relacionadas con las medidas válidas identificadas en la actividad    dos de la segunda etapa. Es posible generar más de una sentencia para evaluar    una medida ya que en el análisis posterior se realiza una tabulación de las    preguntas para estos casos.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Las aseveraciones deben indicar características positivas del software, por    ejemplo, sería incorrecto incluir &ldquo;El software es difícil de usar&rdquo;, en su lugar    se sugiere incluir &ldquo;El software es fácil de usar&rdquo;. Esto es debido a que el futuro    análisis se realiza según la percepción de favorabilidad y desfavorabilidad    de los usuarios con respecto al software, y depende directamente de la forma    en que se evalúe su respuesta en la escala.</p>     <p>Otro punto a tener en cuenta es la forma en que se redactan las sentencias    de las dimensiones Uso e Intención de Uso. Si bien éstas utilizan las mismas    medidas, se diferencian si el software a evaluar es voluntario o mandatorio.    Por ejemplo, si se quiere medir la frecuencia del uso de un software voluntario,    la sentencia podría redactarse &ldquo;Yo uso el software muy frecuentemente&rdquo;. En el    caso de un software mandatorio, una sentencia más apropiada sería: &ldquo;Tengo la    intención de usar el software frecuentemente&rdquo;.</p>     <p>Se debe recordar incluir en el instrumento la información recopilada en la    actividad uno de la primera etapa.</p>     <p><i>Recolección de Datos</i></p>     <p>Esta etapa considera dos actividades:</p>     <p>1.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Determinar la población objetivo. Teniendo en cuenta    que es probable que al aplicar la encuesta la cantidad de muestras válidas obtenidas    finalmente sea menor que la cantidad de la población encuestada, se debe calcular    el valor de la muestra mínima necesaria <i>n</i> para obtener resultados representativos    en relación a la población bajo estudio. Se sugiere utilizar la fórmula de la    <a href="#e1">Ecuación (1)</a> para determinar el tamaño de la muestra.</p>     <p>&nbsp;</p>     <p align="center"><a name="e1"></a><img src="/img/revistas/rist/n29/29a03e1.jpg"/></p>     
<p>&nbsp;</p>     <p>2.&nbsp;&nbsp;&nbsp; Donde n es el tamaño de la muestra (valor a ser calculado);    N es el tamaño de la población (cantidad total de personas a ser encuestadas);    Z es la desviación del valor de la media aceptado para obtener el nivel de confianza    deseado. Dependiendo del nivel de confianza que se dispone a aceptar, se determina    un valor a partir de la distribución Gaussiana. Los niveles de confianza más    utilizados son de 90%, 95% y 99%, lo que implica un valor de Z=1,645, Z=1,96    y Z=2,575, respectivamente. La variable e es el máximo margen de error tolerado.    Se sugiere usar un 5%; p es la proporción de individuos que se espera obtener.    Si no se tiene una noción de qué valor esperar, pensar en el escenario del peor    caso, en el que se divide a la población equitativamente, es decir, se define    p en 50%.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>3.&nbsp;&nbsp; Aplicación de la encuesta. Se puede optar por algún recurso    online como encuestafacil.com, Google Forms, o alguna plataforma que se utilice    dentro la misma empresa. También se puede realizar de forma presencial mediante    entrevistas o aplicando el cuestionario de manera escrita.</p>     <p><i>Análisis y Discución de la Información Recopilada</i></p>     <p>En esta etapa se incluyen seis actividades:</p>     <p>1.&nbsp;&nbsp;&nbsp; Análisis de la información general o demográfica obtenida,    ya que puede ayudar al momento de obtener las conclusiones. Sin embargo, esta    es una tarea opcional que no afectará en los cálculos del éxito del producto.</p>     <p>2.&nbsp;&nbsp; Tabulación de los resultados, en el que se debe identificar,    para cada sentencia, la cantidad de encuestados que eligió cada opción. </p>     <p>3.&nbsp;&nbsp; Análisis de frecuencia por medida. Para cada medida, se debe    calcular el promedio de encuestados que eligió cada opción considerando todos    los ítems asociados a la medida. </p>     <p>4.&nbsp;&nbsp; Análisis de favorabilidad por medida. Para representar esto,    se utiliza la propuesta de (Ayala, 2012) quien sugiere elaborar un diagrama    de percepción positiva por medida (Ver <a href="#f3">Figura 3</a> del caso de    estudio). Para construir este tipo de diagrama, se debe realizar el cálculo,    para cada medida, de su porcentaje de desfavorabilidad, favorabilidad e indecisión.    El diagrama deberá contener las dimensiones y medidas, y para cada medida se    debe denotar mediante un color la percepción que tuvieron los encuestados de    ella. </p>     <p>&nbsp;</p>     <p align="center"><a name="f2"></a><img src="/img/revistas/rist/n29/29a03f2.jpg"/></p>     
<p>&nbsp;</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="f3"></a><img src="/img/revistas/rist/n29/29a03f3.jpg"/></p>     
<p>&nbsp;</p>     <p>5.&nbsp;&nbsp; Analizar la favorabilidad y desfavorabilidad de cada dimensión.    También se utiliza el diagrama de percepción propuesto en (Ayala, 2012). El    diagrama deberá contener las dimensiones, y para cada medida se debe denotar    mediante porcentajes la percepción de desfavorabilidad y favorabilidad que tuvieron    los encuestados con respecto a ellas. </p>     <p>6.&nbsp;&nbsp; Discusión de los resultados, identificando las posibles brechas    que pueda tener el software según las dimensiones evaluadas como desfavorables,    y con base en esto identificar oportunidades de mejora y reportar las recomendaciones.    En este punto es posible incorporar la información demográfica obtenida. Esta    información no afecta directamente en el análisis del éxito del software, pero    sí puede ser relevante para usar como guía para aplicar mejoras al software.</p>     <p>4.   Aplicación en un Caso de Estudio</p>     <p>La guía propuesta fue aplicada en una pequeña empresa de servicios comunicacionales    con más de 15 años de experiencia, dedicada a apoyar la gestión de empresas    de diversos ámbitos. La empresa está compuesta por tres principales áreas: diseño,    prensa y Soporte, Ingeniería y Tecnología (SIT). Durante la aplicación de esta    propuesta se contó con el apoyo del Gerente de Producción de la empresa, quién    además fue el creador del producto de software a evaluar.</p>     <p>El producto evaluado lleva varios años en uso. Es una plataforma desarrollada    en Microsoft Sharepoint Foundation 2010 que cuenta con diversos módulos que    apoyan la gestión interna de la empresa. Este sistema es accesible desde la    intranet de la empresa, y busca mejorar la toma de decisiones basadas en el    registro y gestión de la información. Es usado por todas las áreas de la empresa,    y hasta el día de hoy se siguen desarrollando nuevos módulos para complementarlo    según vayan surgiendo nuevas necesidades. A continuación, se presenta la aplicación    de la guía.</p>     <p><i>Etapa 1: Identificación del Contexto</i></p>     <p>La <a href="#t1">Tabla 1</a> muestra las preguntas que apoyan la realización    de la actividad &ldquo;Identificación del Software&rdquo;. Todas estas preguntas fueron    respondidas por el Gerente de Producción.</p>     <p>&nbsp;</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="t1"></a><img src="/img/revistas/rist/n29/29a03t1.jpg"/></p>     
<p>&nbsp;</p>     <p>La <a href="#t2">Tabla 2</a> muestra las preguntas que se realizaron para la    identificación de usuarios. Algunas respuestas han sido omitidas de la tabla    por cuestiones de confidencialidad.</p>     <p>&nbsp;</p>     <p align="center"><a name="t2"></a><img src="/img/revistas/rist/n29/29a03t2.jpg"/></p>     
<p>&nbsp;</p>     <p><i>Etapa 2: Análisis del Modelo</i></p>     <p>Se determinan las dimensiones del modelo a evaluar. En este caso la organización    decidió evaluar todas las dimensiones. Luego, se realiza la identificación de    medidas válidas, a partir de un catálogo de medidas por dimensión que forma    parte de esta guía propuesta, la organización seleccionó aquéllas que serían    consideradas en la evaluación. La <a href="#t3">Tabla 3</a> muestra el total    de medidas por dimensión disponibles en el catálogo, y la cantidad de medidas    seleccionadas por la organización.</p>     <p>&nbsp;</p>     <p align="center"><a name="t3"></a><img src="/img/revistas/rist/n29/29a03t3.jpg"/></p>     
]]></body>
<body><![CDATA[<p>&nbsp;</p>     <p><i>Etapa 3: Diseño del instrumento de evaluación</i></p>     <p>Se comienza por la elección de los datos demográficos a considerar. En este    caso, la organización decidió realizar una encuesta de carácter anónimo, cuyas    preguntas generales son Sexo (Masculino, femenino); Área (Gerencia, Administración,    Prensa, Diseño, SIT); Experiencia de uso del software (menos de medio año, un    año, dos años, más de dos años).</p>     <p>Luego se realiza la creación del instrumento, a partir de las medidas seleccionadas.    Como ejemplo, la <a href="#t4">Tabla 4</a> muestra algunas preguntas que se    asocian a la dimensión Beneficios Netos. Las preguntas se responden con base    en la escala Likert definida por esta guía (Ver sección 2.4).</p>     <p>&nbsp;</p>     <p align="center"><a name="t4"></a><img src="/img/revistas/rist/n29/29a03t4.jpg"/></p>     
<p>&nbsp;</p>     <p><i>Etapa 4: Recolección de datos</i></p>     <p>Se realizó la determinación de la población objetivo, con base en la fórmula    mostrada en la <a href="#e1">ecuaci&oacute;n (1)</a>. Para este caso, la población    objetivo son todos los trabajadores de la empresa que son usuarios del SIG,    en total 19 personas. Considerando un nivel de confianza de 90%, y un error    esperado de 5%, se obtiene al aplicar la ecuación que 18 es la cantidad mínima    de personas que deben responder la encuesta para obtener resultados representativos.</p>     <p>Luego se procede a la aplicación de la encuesta. Ésta estuvo disponible 7 días    a través de la herramienta Google Forms. Los trabajadores recibieron el enlace    a la encuesta a través de sus correos institucionales. La <a href="#t5">Tabla    5</a> muestra el número de preguntas por dimensión. De las 19 personas consultadas,    18 respondieron la encuesta.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>&nbsp;</p>     <p align="center"><a name="t5"></a><img src="/img/revistas/rist/n29/29a03t5.jpg"/></p>     
<p>&nbsp;</p>     <p><i>Etapa 5: Análisis de la información recopilada</i></p>     <p>Se realiza la tabulación de la información general o demográfica. Para este    caso, 18 personas respondieron la encuesta. Se identificó un 72,2% de participación    masculina y un 27,8% femenina. Por otro lado, el 27,8% de los encuestados pertenece    al área de Prensa, al igual que SIT, mientras que un 22,2% pertenece al área    de Diseño. Un 16,7% pertenece al área de Gerencia y un 5,6% al área de Administración.    La mayoría de los encuestados posee más de dos años utilizando el sistema (44,4%),    mientras que el 22,2% lo ha utilizado entre uno y dos años. Un 5,6% señala que    lo ha utilizado entre seis meses y un año y un 27,8% en menos de seis meses.</p>     <p>La <a href="#t6">Tabla 6</a> muestra un ejemplo de la tabulación de resultados    de los valores de frecuencia por ítem. En esta Tabla, la columna (1) representa    &ldquo;muy en desacuerdo&rdquo;, la columna (2) &ldquo;medianamente en desacuerdo&rdquo;, la columna    (3) &ldquo;Ni de acuerdo, ni en desacuerdo&rdquo;, la columna (4) &ldquo;Medianamente de acuerdo&rdquo;    y la columna (5) &ldquo;Muy de acuerdo&rdquo;. Luego, la <a href="#t7">Tabla 7</a> muestra    un ejemplo de los valores obtenidos en el análisis de frecuencia por medida.</p>     <p>&nbsp;</p>     <p align="center"><a name="t6"></a><img src="/img/revistas/rist/n29/29a03t6.jpg"/></p>     
<p>&nbsp;</p>     <p align="center"><a name="t7"></a><img src="/img/revistas/rist/n29/29a03t7.jpg"/></p>     
]]></body>
<body><![CDATA[<p>&nbsp;</p>     <p>Con esta información se procedió a analizar cada medida, organizadas por dimensión.    Como ejemplo, la <a href="#t8">Tabla 8</a> muestra el análisis de algunas de    las medidas correspondientes a la dimensión Calidad del Software. La <a href="#f2">Figura    2</a> muestra un ejemplo de los gráficos generados como parte de este análisis.</p>     <p>&nbsp;</p>     <p align="center"><a name="t8"></a><img src="/img/revistas/rist/n29/29a03t8.jpg"/></p>     
<p>&nbsp;</p>     <p>Se procede con el Análisis de Favorabilidad y Desfavorabilidad por medida,    lo que se traduce en un análisis de apreciación para cada medida. Si la persona    encuestada marcó &ldquo;muy en desacuerdo&rdquo; o &ldquo;medianamente en desacuerdo&rdquo; indica desfavorabilidad.    Por otro lado, si la persona marcó &ldquo;muy de acuerdo&rdquo; o &ldquo;medianamente de acuerdo&rdquo;    este indica favorabilidad. Si la persona no ha indicado favorabilidad o desfavorabilidad    se considera indecisión. La <a href="#t9">Tabla 9</a> muestra un ejemplo de    los porcentajes calculados.</p>     <p>&nbsp;</p>     <p align="center"><a name="t9"></a><img src="/img/revistas/rist/n29/29a03t9.jpg"/></p>     
<p>&nbsp;</p>     <p>Para visualizar de mejor forma los resultados obtenidos, se elaboró un diagrama    de percepción positiva por medida que se muestra en la <a href="#f3">Figura    3</a>.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Se sigue con el análisis de favorabilidad y desfavorabilidad por dimensión.    Primero se realizó el cálculo de porcentaje de desfavorabilidad y favorabilidad    por cada dimensión. Esto se hace promediando los porcentajes de las medidas    correspondientes a cada dimensión, esto significa que, por defecto, se asume    que todos los aspectos tienen la misma relevancia. Una alternativa a considerar,    es la definición de distintas prioridades para cada aspecto, en cuyo caso, en    lugar de calcular el promedio aritmético, se debería utilizar un promedio ponderado.    El resultado se observa en la <a href="#t10">Tabla 10</a>.</p>     <p>&nbsp;</p>     <p align="center"><a name="t10"></a><img src="/img/revistas/rist/n29/29a03t10.jpg"/></p>     
<p>&nbsp;</p>     <p>Después, se elaboró un diagrama de percepción por dimensión que se muestra    en la <a href="#f4">Figura 4</a>.</p>     <p>&nbsp;</p>     <p align="center"><a name="f4"></a><img src="/img/revistas/rist/n29/29a03f4.jpg"/></p>     
<p>&nbsp;</p>     <p>Finalmente se realiza la discusión de los resultados. Entre las conclusiones    más relevantes, se puede mencionar que las dimensiones más exitosas determinadas    por el estudio son la Calidad del Servicio (80,56% de favorabilidad), la Satisfacción    de Usuario (73,61% de favorabilidad), y la Calidad de la Información (72,22%    de favorabilidad). Es importante destacar que la dimensión de la Calidad del    Software es la peor evaluada (55,83% de favorabilidad y un 20,83% de desfavorabilidad),    debido a que se ven afectados dentro de esta dimensión aspectos como la facilidad    de aprendizaje / uso, flexibilidad, integración, interactividad y navegación.    Esta oportunidad de mejora se encuentra asociada principalmente a las limitaciones    que presenta la plataforma Microsoft Sharepoint 2010, ya que, pese a ser utilizada    hace bastante tiempo por la empresa, su falta de actualización restringe la    forma de interacción con el usuario al presentar limitadas opciones para desplegar    información. Además, se discutieron los resultados obtenidos en cada una de    las preguntas, ordenados por dimensión. En cada una se destacan aquellas medidas    evaluadas como no exitosas, identificando de manera explícita oportunidades    de mejora.</p>     <p>5. Conclusiones</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>A pesar de la relevancia del uso de los productos de software en la actualidad,    todavía no existe un consenso en cómo medir el éxito de los mismos, enfocándose    principalmente en el éxito de los proyectos que engloban el desarrollo de éstos.  </p>     <p>Se pudo apreciar la importancia de diferenciar calidad de éxito. Si bien el    éxito de un producto puede ir de la mano con la calidad de éste, los métodos    de evaluación de calidad no engloban el concepto de éxito en su totalidad.</p>     <p>En la revisión de literatura realizada, no se encontró aplicaciones del modelo    D&amp;M en pequeños entornos, ni especificaciones detalladas de cómo generar    el instrumento de evaluación.</p>     <p>La guía propuesta busca facilitar la evaluación de sistemas utilizados por    pequeños entornos, con base en el modelo de D&amp;M, a través de la definición    de etapas y actividades concretas a desarrollar, además de proveer un conjunto    de preguntas que aceleran el diseño del instrumento.</p>     <p>Al aplicar la propuesta en una pequeña empresa, se pudo observar que el instrumento    de medición generado a partir del modelo es útil en la evaluación del éxito    del producto de software, reflejando de manera simple y clara los aspectos en    los que es posible realizar mejoras. De hecho, para el caso de estudio se pudo    evidenciar que la dimensión de la Calidad del Software fue la menos favorable.</p>     <p>El realizar una investigación de este tipo contribuye a proveer de herramientas    más inteligentes y conocimiento estructurado que facilite la evaluación del    éxito que ha tenido un producto de software dentro de su entorno, proporcionando    la detección de oportunidades de mejora del mismo.</p>     <p>La guía desarrollada en este trabajo es útil para determinar qué aspectos del    producto de software evaluado se están desempeñando bien, y de esta forma también    detectar oportunidades de mejora. </p>     <p>Durante la etapa de la aplicación de la propuesta en un caso de estudio se    pudo detectar posibles mejoras al formato de evaluación:</p>     <p>Agregar un espacio al final de las sentencias para que, opcionalmente, los    encuestados puedan escribir sus opiniones, sugerencias u observaciones con respecto    al sistema. Esto puede resultar de gran utilidad al momento de discutir los    resultados.</p>     <p>Realizar un análisis con los resultados obtenidos de las sentencias que permita    filtrar datos según la información demográfica. </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Como trabajo futuro, se podría validar esta propuesta, haciendo uso del método    de consistencia interna basado en el alfa de Cronbach, que permite estimar la    fiabilidad de la consistencia interna de un instrumento de medida a través de    un conjunto de ítems que se espera que midan un mismo constructo.</p>     <p>&nbsp;</p>     <p><b>REFERENCIAS</b></p>     <!-- ref --><p>Ayala, A. (2012). <i>Evaluación del módulo de Recursos Humanos del Enterprise    Resource Planning (ERP) en una empresa colombiana usando el modelo de Delone    y Mclean</i>. Universidad Nacional de Colombia., desde:  <a href="http://bdigital.unal.edu.co/8595/1/2822130.2012.pdf" target="_blank">http://bdigital.unal.edu.co/8595/1/2822130.2012.pdf</a>    (Obtenido 24 septiembre 2018).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=998220&pid=S1646-9895201800040000300001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Baccarini, D. (1999). The Logical Framework Method for Defining Project Success.    <i>Project Management Journal, 30</i>(4), 25-32.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=998222&pid=S1646-9895201800040000300002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Berntsson-Svensson, R., &amp; Aurum, A. (2006). Successful software project    and products. En<i> ISESE ’06 Proceedings of the 2006 ACM/IEEE International    Symposium on Empirical Software Engineering</i>. doi: 10.1145/1159733.1159757.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=998224&pid=S1646-9895201800040000300003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Bossen, C., Jensen, L., &amp; Udsen, F. (2013). Evaluation of a comprehensive    EHR based on the DeLone and McLean model for IS success: Approach, results,    and success factors. <i>International Journal of Medical Informatics, 82</i>(10),    940-953.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=998226&pid=S1646-9895201800040000300004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Cohen, J., Coleman, E., &amp; Kangethe, M. (2016). An importance-performance    analysis of hospital information system attributes: A nurses’ perspective. <i>International    Journal of Medical Informatics, 86</i>, 82-90.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=998228&pid=S1646-9895201800040000300005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>DeLone, W., &amp; McLean, E. (2003). The Delone and McLean Model of Information    Systems Success: A Ten-Year Update. <i>Journal of Management Information Systems,    19</i>(4), 9-30.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=998230&pid=S1646-9895201800040000300006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Gay, G. (2016). An assessment of online instructor e-learning readiness before,    during, and after course delivery. <i>Journal of Computing in Higher Education,    28</i>(2), 199-220.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=998232&pid=S1646-9895201800040000300007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Geraci, A., Katki, F., McMonegal, L., Meyer, B., &amp; Porteous, H. (1991).    IEEE Standard Computer Dictionary. A Compilation of IEEE Standard Computer Glossaries.    IEEE Std 610.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=998234&pid=S1646-9895201800040000300008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Hung-Joubert, Y. (2017). Investigating the construct validity of quality measures    influencing online shopping in a south african context. <i>Management &amp;    Marketing, 12</i>(3), 376-401.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=998236&pid=S1646-9895201800040000300009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Jiang, J., &amp; Klein, G. (1999). User evaluation of information systems:    by system typology. <i>IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics -    Part A: Systems and Humans, 29</i>(1), 111-116.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=998238&pid=S1646-9895201800040000300010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <p>Jiménez, J., San Feliú, T. &amp; Calvo-Manzano, J. (2016). Una aproximación    basada en metamodelado del área de proceso de Validación del CMMI: Un caso de    estudio. <i>Revista Ibérica de Sistemas y Tecnologías de Información RISTI</i>,    17, 26-40.</p>     <!-- ref --><p>Keikhosrokiani, P., Mustaffa, N., &amp; Zakaria, N. (2018). Success factors    in developing iHeart as a patient-centric healthcare system: A multi-group analysis.    <i>Telematics and Informatics, 35</i>(4), 753-775.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=998241&pid=S1646-9895201800040000300012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Linberg, K. (1999). Software developer perceptions about software project failure:    a case of study. <i>Journal of Systems and Software, 49</i>(2-3), 177-192.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=998243&pid=S1646-9895201800040000300013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Roky, H., &amp; Al-Meriouh, Y. (2015). Evaluation by Users of an Industrial    Information System (XPPS) Based on the DeLone and McLean Model for IS Success.    <i>Procedia Economics and Finance, 26</i>, 903-913.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=998245&pid=S1646-9895201800040000300014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     ]]></body>
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