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La Computaci'on Ubicua plantea proveer de inteligencia a nuestros entornos ofreciendo servicios a los usuarios que permitan ayudarlos en su vida cotidiana. Con la inclusi'on de dispositivos ubicuos en nuestra vida (por ejemplo los dispositivos m'oviles), los usuarios hemos pasado a estar siempre conectados al entorno, pudiendo interactuar con el. Sin embargo, a diferencia de las interacciones de escritorio tradicionales donde los usuarios eran quienes ped'?an informaci'on o introduc'?an datos, las interacciones ubicuas tienen que lidiar con un entorno de los usuarios variable, demandando uno de los recursos mas valiosos para los usuarios: la atenci'on humana. De esta forma, un reto en el paradigma de computaci'on ubicua es regular las peticiones de atenci'on del usuario. Esto implica que las interacciones de los servicios deber'?an comportarse de una manera ?considerada? teniendo en cuenta el grado en que cada servicio se inmiscuye en la mente del usuario (el nivel de molestia). Partiendo de las bases de la Ingenier'?a Dirigida por Modelos (MDE) y de los principios de la Computaci'on Considerada, esta tesis se orienta a dise?nar y desarrollar servicios que sean capaces de adaptar sus interacciones de acuerdo a la atenci'on del usuario en cada momento. El principal objetivo de esta tesis es introducir capacidades de adaptaci'on considerada en los servicios ubicuos para proporcionar interacciones que no perturben al usuario. Esto lo conseguimos mediante un proceso de desarrollo que cubre desde el dise?no de los servicios hasta su implementaci'on, centr'andose en los requisitos de adaptaci'on de la interacci'on particulares para cada usuario. Para el dise?no del comportamiento de la interacci'on en base al nivel de molestia se han de?nido unos modelos de intromisi'on e interacci'on independientes de la tecnolog'?a. Estos modelos son los que posteriormente conducen la adaptaci'on de la interacci'on din'amicamente, por medio de una infraestructura aut'onoma que los usa en tiempo de ejecuci'on. Esta infraestructura es capaz de detectar cambios en la situaci'on del usuario (por ejemplo cambios en su localizaci'on, su actividad, etc.) y planear y ejecutar modi?caciones en la interacci'on de los servicios. Cuando se detecta un cambio del contexto del usuario, los servicios se auto-adaptan para usar los componentes de interacci'on m'as apropiados de acuerdo a la nueva situaci'on y no molestar al usuario. Adem'as, como las necesidades y preferencias de los usuarios pueden cambiar con el tiempo, nuestra aproximaci'on utiliza la estrategia del aprendizaje por refuerzo para ajustar los modelos de dise?no iniciales de forma que maximicemos la experiencia del usuario. El dise?no inicial de la interacci'on basado en el nivel de molestia nos asegura un comportamiento inicial consistente con las necesidades de los usuarios en ese momento. Luego, este dise?no se va re?nando de acuerdo al comportamiento y preferencias de cada usuario por medio de su retroalimentaci'on a trav'es de la experiencia de uso. Adem'as, tambi'en proporcionamos una interfaz m'ovil que permite a los usuarios ?nales personalizarse de forma manual los modelos en base a sus propias preferencias. El trabajo presentado en esta tesis se ha llevado a la pr'actica para su evaluaci'on desde el punto de vista de los dise?nadores y de los usuarios ?nales. Por una parte, el m'etodo de dise?no se ha validado para comprobar que ayuda a los dise?nadores a especi?car este tipo de servicios. Pese a que el proceso de desarrollo no ofrece una automatizaci'on completa, las gu'?as ofrecidas y la formalizaci'on de los conceptos implicados ha demostrado ser 'util a la hora de desarrollar servicios cuya interacci'on es no molesta. Por otra parte, la adaptaci'on de la interacci'on en base al nivel de molestia se ha puesto en pr'actica con usuarios para evaluar su satisfacci'on con el sistema y su experiencia de usuario. Esta validaci'on ha desvelado la importancia de considerar los aspectos de molestia en el proceso de adaptaci'on de la interacci'on para ayudar a mejorar la experiencia de usuario.

Adapting Interaction Obtrusiveness: Making Ubiquitous Interactions Less Obnoxious. A Model Driven Engineering approach