Quantitative Determination of the Relationship between Internal Validity and Bias in Software Engineering Experiments: Consequences for Systematic Literature Reviews

Quality assessment is one of the activities performed as part of systematic literature reviews. It is commonly accepted that a good quality experiment is bias free. Bias is considered to be related to internal validity (e.g., how adequately the experiment is planned, executed and analysed). Quality assessment is usually conducted using checklists and quality scales. It has not yet been proven;however, that quality is related to experimental bias. Aim: Identify whether there is a relationship between internal validity and bias in software engineering experiments. Method: We built a quality scale to determine the quality of the studies, which we applied to 28 experiments included in two systematic literature reviews. We proposed an objective indicator of experimental bias, which we applied to the same 28 experiments. Finally, we analysed the correlations between the quality scores and the proposed measure of bias. Results: We failed to find a relationship between the global quality score (resulting from the quality scale) and bias; however, we did identify interesting correlations between bias and some particular aspects of internal validity measured by the instrument. Conclusions: There is an empirically provable relationship between internal validity and bias. It is feasible to apply quality assessment in systematic literature reviews, subject to limits on the internal validity aspects for consideration.

The Experience of Helicopters subject-course in the OCW-UPM Project. A Proposal on Technology Dissemination.

An experience developed by the authors in the design of educational tools, funded on multimedia support for using in teaching, will be presented. These tools have been used on the subject of Helicopters, http://ocw.upm.es/ingenieriaaeroespacial/ helicopteros at the Universidad Politécnica de Madrid (E.U.I.T. Aeronáutica). Throughout more than ten years, these didactical and educational elements have been defined and developed. It has the singularity that most of them have been designed for undergraduate students, as a part of their end of degree projectwork. This peculiarity has led to a wide range of proposals and solutions, as well as an appropriate approach. depending on the level of knowledge. The evolution of tools for developing these materials will be presented, discussing advantages and disadvantages. Finally, we will advance the new materials which are being prepared at present.

Sample Size vs. Bias in Defect Prediction

Most empirical disciplines promote the reuse and sharing of datasets, as it leads to greater possibility of replication. While this is increasingly the case in Empirical Software Engineering, some of the most popular bug-fix datasets are now known to be biased. This raises two significants concerns: first, that sample bias may lead to underperforming prediction models, and second, that the external validity of the studies based on biased datasets may be suspect. This issue has raised considerable consternation in the ESE literature in recent years. However, there is a confounding factor of these datasets that has not been examined carefully: size. Biased datasets are sampling only some of the data that could be sampled, and doing so in a biased fashion; but biased samples could be smaller, or larger. Smaller data sets in general provide less reliable bases for estimating models, and thus could lead to inferior model performance. In this setting, we ask the question, what affects performance more? bias, or size? We conduct a detailed, large-scale meta-analysis, using simulated datasets sampled with bias from a high-quality dataset which is relatively free of bias. Our results suggest that size always matters just as much bias direction, and in fact much more than bias direction when considering information-retrieval measures such as AUC and F-score. This indicates that at least for prediction models, even when dealing with sampling bias, simply finding larger samples can sometimes be sufficient. Our analysis also exposes the complexity of the bias issue, and raises further issues to be explored in the future.

Generic multisensor multitarget bias estimation architecture

Current bias estimation algorithms for air traffic control (ATC) surveillance are focused on radar sensors, but the integration of new sensors (especially automatic dependent surveillance-broadcast and wide area multilateration) demands the extension of traditional procedures. This study describes a generic architecture for bias estimation applicable to multisensor multitarget surveillance systems. It consists on first performing bias estimations using measurements from each target, of a subset of sensors, assumed to be reliable, forming track bias estimations. All track bias estimations are combined to obtain, for each of those sensors, the corresponding sensor bias. Then, sensor bias terms are corrected, to subsequently calculate the target or sensor-target pair specific biases. Once these target-specific biases are corrected, the process is repeated recursively for other sets of less reliable sensors, assuming bias corrected measures from previous iterations are unbiased. This study describes the architecture and outlines the methodology for the estimation and the bias estimation design processes. Then the approach is validated through simulation, and compared with previous methods in the literature. Finally, the study describes the application of the methodology to the design of the bias estimation procedures for a modern ATC surveillance application, specifically for off-line assessment of ATC surveillance performance.

Assessing user bias in affect detection within context-based spoken dialog systems

This paper presents an empirical evidence of user bias within a laboratory-oriented evaluation of a Spoken Dialog System. Specifically, we addressed user bias in their satisfaction judgements. We question the reliability of this data for modeling user emotion, focusing on contentment and frustration in a spoken dialog system. This bias is detected through machine learning experiments that were conducted on two datasets, users and annotators, which were then compared in order to assess the reliability of these datasets. The target used was the satisfaction rating and the predictors were conversational/dialog features. Our results indicated that standard classifiers were significantly more successful in discriminating frustration and contentment and the intensities of these emotions (reflected by user satisfaction ratings) from annotator data than from user data. Indirectly, the results showed that conversational features are reliable predictors of the two abovementioned emotions.

Aspects of a phased array radar feed and bias network design

Radar technologies have been developed to improve the efficiency when detecting targets. Radar is a system composed by several devices connected and working together. Depending on the type of radar, the improvements are focused on different functionalities of the radar. One of the most important devices composing a radar is the antenna, that sends the radio-frequency signal to the space in order to detect targets. This project is focused on a specific type of radar called phased array radar. This type of radar is characterized by its antenna, which consist on a linear array of radiating elements, in this particular case, eight dipoles working at the frequency band S. The main advantage introduced by the phased array antenna is that using the fundamentals of arrays, the directivity of the antenna can change by shifting the phase of the signal at the input of each radiating element. This can be done using phase shifters. Phase shifter consists on a device which produces a phase shift in the radio-frequency input signal depending on a control DC voltage. Using a phased array antenna allows changing the directivity of the antenna without a mechanical rotating system. The objective of this project is to design the feed network and the bias network of the phased antenna. The feed network consists on a parallel-fed network composed by power dividers that sends the radio-frequency signal from the source to each radiating element of the antenna. The bias network consists on a system that generates the control DC voltages supplied to the phase shifters in order to change the directivity. The architecture of the bias network is composed by a software, implemented in Matlab and run in a laptop which is connected to a micro-controller by a serial communication port. The software calculates the control DC voltages needed to obtain a determined directivity or scan angle. These values are sent by the serial communication port to the micro-controller as data. Then the micro-controller generates the desired control DC voltages and supplies them to the phase shifters. In this project two solutions for bias network are designed. Each one is tested and final conclusions are obtained to determine the advantages and disadvantages. Finally a graphic user interface is developed in order to make the system easy to use. RESUMEN. Las tecnologías empleadas por lo dispositivos radar se han ido desarrollando para mejorar su eficiencia y usabilidad. Un radar es un sistema formado por varios subsistemas conectados entre sí. Por lo que dependiendo del tipo de radar las mejoras se centran en los subsistemas correspondientes. Uno de los elementos más importantes de un radar es la antena. Esta se emplea para enviar la señal de radiofrecuencia al espacio y así poder detectar los posibles obstáculos del entorno. Este proyecto se centra en un tipo específico de radar llamado phased array radar. Este tipo de radar se caracteriza por la antena que es un array de antenas, en concreto para este proyecto se trata de un array lineal de ocho dipolos en la banda de frequencia S. El uso de una antena de tipo phased array supone una ventaja importante. Empleando los fundamentos de radiación aplicado a array de antenas se obtiene que la directividad de la antena puede ser modificada. Esto se consigue aplicando distintos desfasajes a la señal de radiofrecuencia que alimenta a cada elemento del array. Para aplicar los desfasajes se emplea un desplazador de fase, este dispositivo aplica una diferencia de fase a su salida con respecto a la señal de entrada dependiendo de una tensión continua de control. Por tanto el empleo de una antena de tipo phased array supone una gran ventaja puesto que no se necesita un sistema de rotación para cambiar la directividad de la antena. El objetivo principal del proyecto consiste en el diseño de la red de alimentación y la red de polarización de la antena de tipo phased array. La red de alimentación consiste en un circuito pasivo que permite alimentar a cada elemento del array con la misma cantidad de señal. Dicha red estará formada por divisores de potencia pasivos y su configuración será en paralelo. Por otro lado la red de polarización consiste en el diseño de un sistema automático que permite cambiar la directividad de la antena. Este sistema consiste en un programa en Matlab que es ejecutado en un ordenador conectado a un micro-controlador mediante una comunicación serie. El funcionamiento se basa en calcular las tensiones continuas de control, que necesitan los desplazadores de fase, mediante un programa en Matlab y enviarlos como datos al micro-controlador. Dicho micro-controlador genera las tensiones de control deseadas y las proporciona a cada desplazador de fase, obteniendo así la directividad deseada. Debido al amplio abanico de posibilidades, se obtienen dos soluciones que son sometidas a pruebas. Se obtienen las ventajas y desventajas de cada una. Finalmente se implementa una interfaz gráfica de usuario con el objetivo de hacer dicho sistema manejable y entendible para cualquier usuario.

Lidar uncertainty in complex terrain development of a bias correction methodology

El autor ha trabajado como parte del equipo de investigación en mediciones de viento en el Centro Nacional de Energías Renovables (CENER), España, en cooperación con la Universidad Politécnica de Madrid y la Universidad Técnica de Dinamarca. El presente reporte recapitula el trabajo de investigación realizado durante los últimos 4.5 años en el estudio de las fuentes de error de los sistemas de medición remota de viento, basados en la tecnología lidar, enfocado al error causado por los efectos del terreno complejo. Este trabajo corresponde a una tarea del paquete de trabajo dedicado al estudio de sistemas remotos de medición de viento, perteneciente al proyecto de intestigación europeo del 7mo programa marco WAUDIT. Adicionalmente, los datos de viento reales han sido obtenidos durante las campañas de medición en terreno llano y terreno complejo, pertenecientes al también proyecto de intestigación europeo del 7mo programa marco SAFEWIND. El principal objetivo de este trabajo de investigación es determinar los efectos del terreno complejo en el error de medición de la velocidad del viento obtenida con los sistemas de medición remota lidar. Con este conocimiento, es posible proponer una metodología de corrección del error de las mediciones del lidar. Esta metodología está basada en la estimación de las variaciones del campo de viento no uniforme dentro del volumen de medición del lidar. Las variaciones promedio del campo de viento son predichas a partir de los resultados de las simulaciones computacionales de viento RANS, realizadas para el parque experimental de Alaiz. La metodología de corrección es verificada con los resultados de las simulaciones RANS y validadas con las mediciones reales adquiridas en la campaña de medición en terreno complejo. Al inicio de este reporte, el marco teórico describiendo el principio de medición de la tecnología lidar utilizada, es presentado con el fin de familiarizar al lector con los principales conceptos a utilizar a lo largo de este trabajo. Posteriormente, el estado del arte es presentado en donde se describe los avances realizados en el desarrollo de la la tecnología lidar aplicados al sector de la energía eólica. En la parte experimental de este trabajo de investigación se ha estudiado los datos adquiridos durante las dos campañas de medición realizadas. Estas campañas has sido realizadas en terreno llano y complejo, con el fin de complementar los conocimiento adquiridos en casa una de ellas y poder comparar los efectos del terreno en las mediciones de viento realizadas con sistemas remotos lidar. La primer campaña experimental se desarrollo en terreno llano, en el parque de ensayos de aerogeneradores H0vs0re, propiedad de DTU Wind Energy (anteriormente Ris0). La segunda campaña experimental se llevó a cabo en el parque de ensayos de aerogeneradores Alaiz, propiedad de CENER. Exactamente los mismos dos equipos lidar fueron utilizados en estas campañas, haciendo de estos experimentos altamente relevantes en el contexto de evaluación del recurso eólico. Un equipo lidar está basado en tecnología de onda continua, mientras que el otro está basado en tecnología de onda pulsada. La velocidad del viento fue medida, además de con los equipos lidar, con anemómetros de cazoletas, veletas y anemómetros verticales, instalados en mástiles meteorológicos. Los sensores del mástil meteorológico son considerados como las mediciones de referencia en el presente estudio. En primera instancia, se han analizado los promedios diez minútales de las medidas de viento. El objetivo es identificar las principales fuentes de error en las mediciones de los equipos lidar causadas por diferentes condiciones atmosféricas y por el flujo no uniforme de viento causado por el terreno complejo. El error del lidar ha sido estudiado como función de varias propiedades estadísticas del viento, como lo son el ángulo vertical de inclinación, la intensidad de turbulencia, la velocidad vertical, la estabilidad atmosférica y las características del terreno. El propósito es usar este conocimiento con el fin de definir criterios de filtrado de datos. Seguidamente, se propone una metodología para corregir el error del lidar causado por el campo de viento no uniforme, producido por la presencia de terreno complejo. Esta metodología está basada en el análisis matemático inicial sobre el proceso de cálculo de la velocidad de viento por los equipos lidar de onda continua. La metodología de corrección propuesta hace uso de las variaciones de viento calculadas a partir de las simulaciones RANS realizadas para el parque experimental de Alaiz. Una ventaja importante que presenta esta metodología es que las propiedades el campo de viento real, presentes en las mediciones instantáneas del lidar de onda continua, puede dar paso a análisis adicionales como parte del trabajo a futuro. Dentro del marco del proyecto, el trabajo diario se realizó en las instalaciones de CENER, con supervisión cercana de la UPM, incluyendo una estancia de 1.5 meses en la universidad. Durante esta estancia, se definió el análisis matemático de las mediciones de viento realizadas por el equipo lidar de onda continua. Adicionalmente, los efectos del campo de viento no uniforme sobre el error de medición del lidar fueron analíticamente definidos, después de asumir algunas simplificaciones. Adicionalmente, durante la etapa inicial de este proyecto se desarrollo una importante trabajo de cooperación con DTU Wind Energy. Gracias a esto, el autor realizó una estancia de 1.5 meses en Dinamarca. Durante esta estancia, el autor realizó una visita a la campaña de medición en terreno llano con el fin de aprender los aspectos básicos del diseño de campañas de medidas experimentales, el estudio del terreno y los alrededores y familiarizarse con la instrumentación del mástil meteorológico, el sistema de adquisición y almacenamiento de datos, así como de el estudio y reporte del análisis de mediciones. ABSTRACT The present report summarizes the research work performed during last 4.5 years of investigation on the sources of lidar bias due to complex terrain. This work corresponds to one task of the remote sensing work package, belonging to the FP7 WAUDIT project. Furthermore, the field data from the wind velocity measurement campaigns of the FP7 SafeWind project have been used in this report. The main objective of this research work is to determine the terrain effects on the lidar bias in the measured wind velocity. With this knowledge, it is possible to propose a lidar bias correction methodology. This methodology is based on an estimation of the wind field variations within the lidar scan volume. The wind field variations are calculated from RANS simulations performed from the Alaiz test site. The methodology is validated against real scale measurements recorded during an eight month measurement campaign at the Alaiz test site. Firstly, the mathematical framework of the lidar sensing principle is introduced and an overview of the state of the art is presented. The experimental part includes the study of two different, but complementary experiments. The first experiment was a measurement campaign performed in flat terrain, at DTU Wind Energy H0vs0re test site, while the second experiment was performed in complex terrain at CENER Alaiz test site. Exactly the same two lidar devices, based on continuous wave and pulsed wave systems, have been used in the two consecutive measurement campaigns, making this a relevant experiment in the context of wind resource assessment. The wind velocity was sensed by the lidars and standard cup anemometry and wind vanes (installed on a met mast). The met mast sensors are considered as the reference wind velocity measurements. The first analysis of the experimental data is dedicated to identify the main sources of lidar bias present in the 10 minute average values. The purpose is to identify the bias magnitude introduced by different atmospheric conditions and by the non-uniform wind flow resultant of the terrain irregularities. The lidar bias as function of several statistical properties of the wind flow like the tilt angle, turbulence intensity, vertical velocity, atmospheric stability and the terrain characteristics have been studied. The aim of this exercise is to use this knowledge in order to define useful lidar bias data filters. Then, a methodology to correct the lidar bias caused by non-uniform wind flow is proposed, based on the initial mathematical analysis of the lidar measurements. The proposed lidar bias correction methodology has been developed focusing on the the continuous wave lidar system. In a last step, the proposed lidar bias correction methodology is validated with the data of the complex terrain measurement campaign. The methodology makes use of the wind field variations obtained from the RANS analysis. The results are presented and discussed. The advantage of this methodology is that the wind field properties at the Alaiz test site can be studied with more detail, based on the instantaneous measurements of the CW lidar. Within the project framework, the daily basis work has been done at CENER, with close guidance and support from the UPM, including an exchange period of 1.5 months. During this exchange period, the mathematical analysis of the lidar sensing of the wind velocity was defined. Furthermore, the effects of non-uniform wind fields on the lidar bias were analytically defined, after making some assumptions for the sake of simplification. Moreover, there has been an important cooperation with DTU Wind Energy, where a secondment period of 1.5 months has been done as well. During the secondment period at DTU Wind Energy, an important introductory learning has taken place. The learned aspects include the design of an experimental measurement campaign in flat terrain, the site assessment study of obstacles and terrain conditions, the data acquisition and processing, as well as the study and reporting of the measurement analysis.

Evidence of the presence of bias in subjective metrics: analysis within a family of experiments

Context: Measurement is crucial and important to empirical software engineering. Although reliability and validity are two important properties warranting consideration in measurement processes, they may be influenced by random or systematic error (bias) depending on which metric is used. Aim: Check whether, the simple subjective metrics used in empirical software engineering studies are prone to bias. Method: Comparison of the reliability of a family of empirical studies on requirements elicitation that explore the same phenomenon using different design types and objective and subjective metrics. Results: The objectively measured variables (experience and knowledge) tend to achieve more reliable results, whereas subjective metrics using Likert scales (expertise and familiarity) tend to be influenced by systematic error or bias. Conclusions: Studies that predominantly use variables measured subjectively, like opinion polls or expert opinion acquisition.

Análisis de los factores de influencia en la adopción de herramientas colaborativas basadas en software social. Aplicación a entornos empresariales

En las últimas dos décadas, se ha puesto de relieve la importancia de los procesos de adquisición y difusión del conocimiento dentro de las empresas, y por consiguiente el estudio de estos procesos y la implementación de tecnologías que los faciliten ha sido un tema que ha despertado un creciente interés en la comunidad científica. Con el fin de facilitar y optimizar la adquisición y la difusión del conocimiento, las organizaciones jerárquicas han evolucionado hacia una configuración más plana, con estructuras en red que resulten más ágiles, disminuyendo la dependencia de una autoridad centralizada, y constituyendo organizaciones orientadas a trabajar en equipo. Al mismo tiempo, se ha producido un rápido desarrollo de las herramientas de colaboración Web 2.0, tales como blogs y wikis. Estas herramientas de colaboración se caracterizan por una importante componente social, y pueden alcanzar todo su potencial cuando se despliegan en las estructuras organizacionales planas. La Web 2.0 aparece como un concepto enfrentado al conjunto de tecnologías que existían a finales de los 90s basadas en sitios web, y se basa en la participación de los propios usuarios. Empresas del Fortune 500 –HP, IBM, Xerox, Cisco– las adoptan de inmediato, aunque no hay unanimidad sobre su utilidad real ni sobre cómo medirla. Esto se debe en parte a que no se entienden bien los factores que llevan a los empleados a adoptarlas, lo que ha llevado a fracasos en la implantación debido a la existencia de algunas barreras. Dada esta situación, y ante las ventajas teóricas que tienen estas herramientas de colaboración Web 2.0 para las empresas, los directivos de éstas y la comunidad científica muestran un interés creciente en conocer la respuesta a la pregunta: ¿cuáles son los factores que contribuyen a que los empleados de las empresas adopten estas herramientas Web 2.0 para colaborar? La respuesta a esta pregunta es compleja ya que se trata de herramientas relativamente nuevas en el contexto empresarial mediante las cuales se puede llevar a cabo la gestión del conocimiento en lugar del manejo de la información. El planteamiento que se ha llevado a cabo en este trabajo para dar respuesta a esta pregunta es la aplicación de los modelos de adopción tecnológica, que se basan en las percepciones de los individuos sobre diferentes aspectos relacionados con el uso de la tecnología. Bajo este enfoque, este trabajo tiene como objetivo principal el estudio de los factores que influyen en la adopción de blogs y wikis en empresas, mediante un modelo predictivo, teórico y unificado, de adopción tecnológica, con un planteamiento holístico a partir de la literatura de los modelos de adopción tecnológica y de las particularidades que presentan las herramientas bajo estudio y en el contexto especifico. Este modelo teórico permitirá determinar aquellos factores que predicen la intención de uso de las herramientas y el uso real de las mismas. El trabajo de investigación científica se estructura en cinco partes: introducción al tema de investigación, desarrollo del marco teórico, diseño del trabajo de investigación, análisis empírico, y elaboración de conclusiones. Desde el punto de vista de la estructura de la memoria de la tesis, las cinco partes mencionadas se desarrollan de forma secuencial a lo largo de siete capítulos, correspondiendo la primera parte al capítulo 1, la segunda a los capítulos 2 y 3, la tercera parte a los capítulos 4 y 5, la cuarta parte al capítulo 6, y la quinta y última parte al capítulo 7. El contenido del capítulo 1 se centra en el planteamiento del problema de investigación así como en los objetivos, principal y secundarios, que se pretenden cumplir a lo largo del trabajo. Así mismo, se expondrá el concepto de colaboración y su encaje con las herramientas colaborativas Web 2.0 que se plantean en la investigación y una introducción a los modelos de adopción tecnológica. A continuación se expone la justificación de la investigación, los objetivos de la misma y el plan de trabajo para su elaboración. Una vez introducido el tema de investigación, en el capítulo 2 se lleva a cabo una revisión de la evolución de los principales modelos de adopción tecnológica existentes (IDT, TRA, SCT, TPB, DTPB, C-TAM-TPB, UTAUT, UTAUT2), dando cuenta de sus fundamentos y factores empleados. Sobre la base de los modelos de adopción tecnológica expuestos en el capítulo 2, en el capítulo 3 se estudian los factores que se han expuesto en el capítulo 2 pero adaptados al contexto de las herramientas colaborativas Web 2.0. Con el fin de facilitar la comprensión del modelo final, los factores se agrupan en cuatro tipos: tecnológicos, de control, socio-normativos y otros específicos de las herramientas colaborativas. En el capítulo 4 se lleva a cabo la relación de los factores que son más apropiados para estudiar la adopción de las herramientas colaborativas y se define un modelo que especifica las relaciones entre los diferentes factores. Estas relaciones finalmente se convertirán en hipótesis de trabajo, y que habrá que contrastar mediante el estudio empírico. A lo largo del capítulo 5 se especifican las características del trabajo empírico que se lleva a cabo para contrastar las hipótesis que se habían enunciado en el capítulo 4. La naturaleza de la investigación es de carácter social, de tipo exploratorio, y se basa en un estudio empírico cuantitativo cuyo análisis se llevará a cabo mediante técnicas de análisis multivariante. En este capítulo se describe la construcción de las escalas del instrumento de medida, la metodología de recogida de datos, y posteriormente se presenta un análisis detallado de la población muestral, así como la comprobación de la existencia o no del sesgo atribuible al método de medida, lo que se denomina sesgo de método común (en inglés, Common Method Bias). El contenido del capítulo 6 corresponde al análisis de resultados, aunque previamente se expone la técnica estadística empleada, PLS-SEM, como herramienta de análisis multivariante con capacidad de análisis predictivo, así como la metodología empleada para validar el modelo de medida y el modelo estructural, los requisitos que debe cumplir la muestra, y los umbrales de los parámetros considerados. En la segunda parte del capítulo 6 se lleva a cabo el análisis empírico de los datos correspondientes a las dos muestras, una para blogs y otra para wikis, con el fin de validar las hipótesis de investigación planteadas en el capítulo 4. Finalmente, en el capítulo 7 se revisa el grado de cumplimiento de los objetivos planteados en el capítulo 1 y se presentan las contribuciones teóricas, metodológicas y prácticas derivadas del trabajo realizado. A continuación se exponen las conclusiones generales y detalladas por cada grupo de factores, así como las recomendaciones prácticas que se pueden extraer para orientar la implantación de estas herramientas en situaciones reales. Como parte final del capítulo se incluyen las limitaciones del estudio y se sugiere una serie de posibles líneas de trabajo futuras de interés, junto con los resultados de investigación parciales que se han obtenido durante el tiempo que ha durado la investigación. ABSTRACT In the last two decades, the relevance of knowledge acquisition and dissemination processes has been highlighted and consequently, the study of these processes and the implementation of the technologies that make them possible has generated growing interest in the scientific community. In order to ease and optimize knowledge acquisition and dissemination, hierarchical organizations have evolved to a more horizontal configuration with more agile net structures, decreasing the dependence of a centralized authority, and building team-working oriented organizations. At the same time, Web 2.0 collaboration tools such as blogs and wikis have quickly developed. These collaboration tools are characterized by a strong social component and can reach their full potential when they are deployed in horizontal organization structures. Web 2.0, based on user participation, arises as a concept to challenge the existing technologies of the 90’s which were based on websites. Fortune 500 companies – HP, IBM, Xerox, Cisco- adopted the concept immediately even though there was no unanimity about its real usefulness or how it could be measured. This is partly due to the fact that the factors that make the drivers for employees to adopt these tools are not properly understood, consequently leading to implementation failure due to the existence of certain barriers. Given this situation, and faced with theoretical advantages that these Web 2.0 collaboration tools seem to have for companies, managers and the scientific community are showing an increasing interest in answering the following question: Which factors contribute to the decision of the employees of a company to adopt the Web 2.0 tools for collaborative purposes? The answer is complex since these tools are relatively new in business environments. These tools allow us to move from an information Management approach to Knowledge Management. In order to answer this question, the chosen approach involves the application of technology adoption models, all of them based on the individual’s perception of the different aspects related to technology usage. From this perspective, this thesis’ main objective is to study the factors influencing the adoption of blogs and wikis in a company. This is done by using a unified and theoretical predictive model of technological adoption with a holistic approach that is based on literature of technological adoption models and the particularities that these tools presented under study and in a specific context. This theoretical model will allow us to determine the factors that predict the intended use of these tools and their real usage. The scientific research is structured in five parts: Introduction to the research subject, development of the theoretical framework, research work design, empirical analysis and drawing the final conclusions. This thesis develops the five aforementioned parts sequentially thorough seven chapters; part one (chapter one), part two (chapters two and three), part three (chapters four and five), parte four (chapters six) and finally part five (chapter seven). The first chapter is focused on the research problem statement and the objectives of the thesis, intended to be reached during the project. Likewise, the concept of collaboration and its link with the Web 2.0 collaborative tools is discussed as well as an introduction to the technology adoption models. Finally we explain the planning to carry out the research and get the proposed results. After introducing the research topic, the second chapter carries out a review of the evolution of the main existing technology adoption models (IDT, TRA, SCT, TPB, DTPB, C-TAM-TPB, UTAUT, UTAUT2), highlighting its foundations and factors used. Based on technology adoption models set out in chapter 2, the third chapter deals with the factors which have been discussed previously in chapter 2, but adapted to the context of Web 2.0 collaborative tools under study, blogs and wikis. In order to better understand the final model, the factors are grouped into four types: technological factors, control factors, social-normative factors and other specific factors related to the collaborative tools. The first part of chapter 4 covers the analysis of the factors which are more relevant to study the adoption of collaborative tools, and the second part proceeds with the theoretical model which specifies the relationship between the different factors taken into consideration. These relationships will become specific hypotheses that will be tested by the empirical study. Throughout chapter 5 we cover the characteristics of the empirical study used to test the research hypotheses which were set out in chapter 4. The nature of research is social, exploratory, and it is based on a quantitative empirical study whose analysis is carried out using multivariate analysis techniques. The second part of this chapter includes the description of the scales of the measuring instrument; the methodology for data gathering, the detailed analysis of the sample, and finally the existence of bias attributable to the measurement method, the "Bias Common Method" is checked. The first part of chapter 6 corresponds to the analysis of results. The statistical technique employed (PLS-SEM) is previously explained as a tool of multivariate analysis, capable of carrying out predictive analysis, and as the appropriate methodology used to validate the model in a two-stages analysis, the measurement model and the structural model. Futhermore, it is necessary to check the requirements to be met by the sample and the thresholds of the parameters taken into account. In the second part of chapter 6 an empirical analysis of the data is performed for the two samples, one for blogs and the other for wikis, in order to validate the research hypothesis proposed in chapter 4. Finally, in chapter 7 the fulfillment level of the objectives raised in chapter 1 is reviewed and the theoretical, methodological and practical conclusions derived from the results of the study are presented. Next, we cover the general conclusions, detailing for each group of factors including practical recommendations that can be drawn to guide implementation of these tools in real situations in companies. As a final part of the chapter the limitations of the study are included and a number of potential future researches suggested, along with research partial results which have been obtained thorough the research.