Smartphones são dispositivos móveis ricos em recursos de interação que permitem a usuários realizar inúmeras tarefas. À medida que são adotados por grande parte da população, eles se tornam ferramentas para que profissionais ou pesquisadores realizem intervenções junto a seus usuários-alvo, inclusive remotamente, por exemplo por meio de coleta de dados em ambiente natural. No entanto, para conduzir pesquisas com aplicativos móveis, profissionais de áreas como Saúde e Educação usualmente dependem de ferramentas que demandam adaptação severa de seus planejamentos, ou dependem de desenvolvedores de software para criar aplicativos de acordo com suas necessidades. Trabalhos relacionados contribuem com soluções fundamentadas em métodos como o Método de Amostragem de Experiências (Experience Sampling Method, ESM), o qual foi proposto para coleta de dados no ambiente natural dos usuários-alvo. Entretanto, intervenções demandam, além da coleta de dados, a programação individualizada de tarefas a serem realizadas pelos usuários e acompanhadas pelos especialistas. Uma solução para esse problema demanda mecanismos explícitos para o planejamento e a aplicação de intervenções individualizadas, como proposto na literatura, por exemplo, por meio da Instrução Programada (Programmed Instruction, PI). Considerando a ausência de modelos que integrem métodos para coleta de dados e para programação de intervenções, este trabalho tem por objetivo definir um método que permita a programação de intervenções aplicadas em ambiente natural, método esse denominado Experience Sampling and Programmed Intervention Method (ESPIM). O ESPIM é formalizado por um modelo computacional descrito por meio de diagramas recomendados para a sua representação. O modelo propõe um padrão para o desenvolvimento de sistemas e para o intercâmbio de informações de programas de intervenção. A partir do modelo, foram desenvolvidas provas de conceito para autoria e reprodução de intervenções e para visualização de seus resultados, as quais compõem o sistema ESPIM. O sistema foi utilizado empiricamente por oito especialistas que acompanharam cerca de 340 usuários-alvo em nove estudos de caso reais nas áreas da Saúde e da Educação. Essas experiências foram analisadas a fim de avaliar qualitativamente o modelo em sua capacidade de representação dos estudos de caso. Foi possível concluir que, para os especialistas entrevistados, o modelo e o sistema correspondente capacitaram o planejamento dos estudos sem limitar seus delineamentos originais.

Smartphones are mobile devices with rich interaction features that allow users to accomplish myriad tasks. As these devices are adopted by a large part of population, they become tools for professionals or researchers to carry out interventions with their target users, including remotely, through data collection in natural settings for instance. This being said, to conduct research making use of mobile apps, professionals in areas such as Health and Education usually rely on available apps that require severe adaptations of their design or depend on software developers to build apps according to their needs. Related works provide solutions based on methods such as the Experience Sampling Method (ESM), which was proposed for data collection in the natural settings of the subjects. However, in addition to data collection, interventions require the individualized programming of tasks to be carried out by the users and tracked by the specialists. A solution to this problem demands employing explicit mechanisms for planning and applying individualized interventions, as proposed in the literature, for example, through Programmed Instruction (PI). Given the absence of models that integrate methods for data collection and for programming interventions, this work aims to define a method that allows the programming of interventions implemented in natural settings, entitled Experience Sampling and Programmed Intervention Method (ESPIM). The ESPIM method is formalized by a computational model described by means of diagrams recommended for its representation. The model proposes a standard for the development of systems and for the exchange of data of intervention programs. From the model, we developed tools as a proof of concept for authoring and reproducing intervention programs and for visualizing its results, which compose the ESPIM system. The system was empirically used by eight specialists who accompanied about 340 target users in nine case studies in the areas of Health and Education. These experiments were analyzed in order to qualitatively evaluate the model in its capacity to represent the case studies. It was possible to conclude that, for these interviewed specialists, the model and its corresponding system enabled the planning of the studies without limiting their original designs.