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Aspect oriented programming (AOP) introduces new and powerful modularization constructs. The aspect module is used to encapsulate crosscutting concerns, which otherwise would remain tangled and scattered. The idea of encapsulating crosscutting concerns rapidly expanded to earlier phases in the development cycle, including requirement analysis (aspect oriented requirement engineering, AORE) and design (aspect oriented modeling, AOM). The overall application of aspect orientation concepts is known as aspect oriented software development (AOSD). AOP is not yet a mainstream practice. Particularly AOSD is still in its early stages. This is reflected in the lack of reports of full development cycles using aspect oriented approaches, especially using industrial case studies. Furthermore, the power of aspects comes at the price of new challenges, one of them is that systems built using aspects are more difficult to understand. The crosscutting nature of aspects allows them to alter the behavior of many other modules. As a result, aspects may interact in unintended and unanticipated ways. This problem is known as aspect interactions. In this work we deal with the aspect interaction problem in the context of an industrial domain: slots machines. We perform a complete development cycle of the slot machine software. This is, to the best of our knowledge, the first complete industrial case of study of aspect orientation. Through this experience we discovered the limitations with regard to aspect interactions, of some emblematic aspect oriented approaches for requirement engineering, design and implementation. The contribution of this work is threefold. Firstly, we contribute with the evaluation and extensions to some of AORE and AOM approaches, in order to provide explicit support for aspect interactions in requirement analysis and design phases. We also evaluate the implementation of interactions using a static and a dynamic AOP language, and propose an AspectJ extension that copes with aspect interactions. Secondly, this work is the first report of a complete aspect oriented development cycle of an industrial case study. Thirdly, this work provides a complex case study that presents several business logic crosscutting concerns, which in turn exhibit numerous aspect interactions, that serves as a challenging test bed for upcoming AOSD approaches.

El avance de la tecnología y el aumento del número de personas que tienen acceso a la misma ha generado que día a día sea más natural la interacción de personas con sistemas de computadoras o sitios de Internet para distintas actividades diarias, tales como informarse de la actualidad, leer noticias, hablar con amigos y familiares, trabajar, mirar series o películas, estudiar, realizar compras, entre otros. Una de las principales innovaciones han sido los Sistemas de Trabajo Colaborativo Soportado por Computadora (CSCW) los cuales permiten a las personas desarrollar su trabajo colaborativamente aun estando distantes físicamente, brindando herramientas que facilitan el desarrollo de las tareas necesarias. El perfil de usuario es la representación de aquellas características de un usuario relevantes para un determinado dominio de aplicación, tales como objetivos, habilidades, actitudes, emociones, creencias, entre otras. En este contexto, conocer ciertas características de los usuarios habilita a los sistemas de computadoras a ofrecer un conjunto de funcionalidades que de otra manera no serían posibles. Particularmente, el conocimiento de las características de personalidad y el rol de equipo preferido por cada usuario tiene una gran variedad de potenciales usos en entornos de CSCW, tales como: identificación de líderes dentro de grupos, selección de individuos para que formen parte de un equipo de trabajo existente, detección de conflictos e incompatibilidades, recomendación de contactos o amigos de acuerdo a la personalidad, recomendación de personas para participar dentro de tópicos de discusión, entre otros. Considerando dichos beneficios, en esta tesis se propone una técnica para el perfilado de usuarios con información acerca de la personalidad y roles de equipo, mediante un enfoque que hace uso de un conjunto de interacciones llevadas a cabo por los usuarios dentro de entornos CSCW mientras resuelven una tarea de manera colaborativa. Con este fin, la tesis se enfoca en el hecho de poder utilizar estas interacciones como datos de entrada a técnicas del área de inteligencia artificial que infieran el contenido del perfil de manera automática y transparente para los usuarios, sin necesidad de que los mismos tengan que completar extensos y tediosos cuestionarios destinados a obtener dicha información. Gran parte de las interacciones en un sistema de CSCW se realizan a través de canales de comunicación en los cuales los usuarios escriben texto en lenguaje natural, tales como foros o chats, brindando de esta manera valiosa información sobre sí mismos. Los rasgos de personalidad, por ejemplo, son un aspecto extraíble a partir del lenguaje utilizado por las personas. Una de las principales problemáticas atacadas en esta tesis mediante el uso de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural y Minería de Texto, siguiendo un enfoque jerárquico, es la determinación de la intención de un usuario cuando interviene en un proceso colaborativo (por ejemplo, opinando, aportando ideas, preguntando, aclarando ideas). La observación de las interacciones de los usuarios dentro de un entorno CSCW junto con las intenciones identificadas de las mismas a partir del texto, forman parte de la entrada a diferentes técnicas de Inteligencia Artificial que permiten inferir los roles de equipo (líder, finalizador, mánager, entre otros) más apropiados para cada usuario. Para esta tarea se proponen y comparan dos enfoques: clasificadores y Redes de Bayes. De esta manera, se completa automáticamente el contenido del perfil de usuario el cual posee un gran número de aplicaciones en distintos contextos. En esta línea, en esta tesis también se presentan tres aplicaciones de utilización del mismo en dos contextos distintos, CSCW y redes sociales. Los experimentos realizados sobre cada una de las técnicas que generan el perfil de usuario demuestran que es posible realizar el perfilado automática con gran eficiencia y transparencia. Del mismo modo, las aplicaciones mostradas también ofrecen ejemplos novedosos en los cuales dicho perfil ofrece una gran utilidad y potenciales beneficios.