IoT provides applications and possibilities to improve people’s daily lives and business environments. However, most of these technologies have not been exploited in the field of emotions. With the amount of data that can be collected through IoT, emotions could be detected and anticipated. Since the study of related works indicates a lack of methodological approaches in designing IoT systems from the perspective of emotions and smart adaption rules, we introduce a methodology that can help design IoT systems quickly in this scenario, where the detection of users is valuable. In order to test the methodology presented, we apply the proposed stages to design an IoT smart recommender system named EmotIoT. The system allows anticipating and predicting future users’ emotions using parameters collected from IoT devices. It recommends new activities for the user in order to obtain a final state. Test results validate our recommender system as it has obtained more than 80% accuracy in predicting future user emotions.

Nowadays, gamification offers several advantages in order to motivate a change in the behavior towards health and wellness. Although it is a relatively new trend, many fields have already realized its potential, and those related to health have also begun to make use of it. This paper introduces an application developed to improve patient monitoring and motivation through the use of gamification. We have applied the mechanics and dynamics of games in a non-game context, such as the introduction of data for health monitoring, in order to attract the patient. With the use of gamification, we make the introduction of data less tedious and, in addition, increase levels of motivation, as a further benefit. In this work we have conducted a user study aimed at evaluating the usability of gamification. We also studied the resources that encourage patients to use the application and how to increase their motivation and satisfaction. The results show that the app is easy to use. Second, they show that we implemented a scalable and self-recursive system. Finally, these results indicate that our system for resources sharing is a system in which patients feel comfortable when sharing and receiving those resources and they encourage us for further developments and studies based on the feedback received.

En el diseño de interfaces para personas mayores la adaptación de estas a las características físicas y cognitivas de los usuarios es un factor importante a la hora de asegurar su facilidad de uso y puede ser determinante a la hora de fomentar su adherencia en el contexto de las aplicaciones de m-health. Este artículo propone un sistema para la personalización de interfaces móviles para mayores basado en la realización de una serie de test sencillos que permiten caracterizar a los usuarios y llevar a cabo una adaptación automática de la interfaz. Para la selección de los parámetros se ha partido de las recomendaciones de las WCAG. Se ha llevado a cabo una prueba piloto con usuarios para valorar el proceso inicial de personalización con resultados satisfactorios.

Las personas mayores siguen presentando reticencia en el uso de sistemas tecnológicos. Dicho colectivo presenta además dificultades en el proceso de interacción debido a sus limitaciones técnicas y la disminución de sus capacidades físicas y cognitivas, generándoles sensación de frustración y estrés. En el diseño de aplicaciones, la adaptación del proceso teniendo en cuenta las sensaciones emocionales de los usuarios es un factor importante a la hora de asegurar su uso y aceptación. El IoT (Internet of Things) ofrece aplicaciones y posibilidades para analizar el proceso de interacción desde el punto de vista emocional de los usuarios con la tecnología. En este artículo nos centraremos en presentar el diseño de un algoritmo que permitan adaptar o modificar la actividad realizada en función del estado del usuario para lograr una mayor adhesión y aceptación del sistema interactivo. De esta forma, la variación en las actividades o en la interfaz contribuirá a modificar el estado de ánimo del usuario y afectar directamente a las señales fisiológicas del usuario recogidas a través de sistemas IoT; el objetivo final será conseguir estados emocionales positivos en el usuario en el proceso de interacción digital.