Estudo em larga escala da dinâmica de cidades e do comportamento social urbano usando redes de sensores participativos
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Tese de doutorado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Jussara Marques de Almeida
Artur Ziviani
Aline Carneiro Viana
Fabricio Benevenuto de Souza
Marcos Andre Goncalves
Artur Ziviani
Aline Carneiro Viana
Fabricio Benevenuto de Souza
Marcos Andre Goncalves
Resumo
A disponibilidade ubíqua de tecnologia computacional, como smartphones, tablets e outros dispositivos facilmente portáteis, bem como a adoção mundial de sites de redes sociais tornamcada vez mais possível estar conectado e compartilhar dados de forma contínua para o processo de publicação de informações massivamente distribuído chamado rede de sensor participativo (RSP). Neste cenário, as pessoas agem como sensores sociais, voluntariamentefornecendo dados que capturam as suas experiências de vida diária, e oferecendo diversas observações, tanto no mundo físico (por exemplo, localização) quanto no mundo on-line (por exemplo, eventos). Esta grande quantidade de dados sociais podem fornecer novas formasde informações valiosas que não estão disponíveis no momento, a esta escala, utilizando métodos de coleta de dados tradicionais, e podem ser usadas para melhorar os processos de tomada de decisão. Nesta tese, mostramos que RSPs, por exemplo as derivadas do Instagram,Foursquare, e Waze podem atuar como valiosas fontes de sensoriamento em larga escala, proporcionando acesso a características importantes do comportamento social urbanode forma mais rápida do que os métodos tradicionais.O objetivo desta tese é a compreensão das propriedades de RSP, e mostrar como elas podem ser usadas para o estudo da dinâmica de cidades e do comportamento social urbano.Nós estudamos redes de sensor participativos derivados de diferentes sistemas, e demonstramos como modelar e extrair conhecimento a partir delas, de forma individual e simultaneamente.Nossos resultados mostram que PSNs têm o potencial de tornarem-se ferramentas fundamentais para apoiar análises em larga grande escala e (quase) tempo real dos diferentes aspectos da dinâmica de cidades e do comportamento social urbana.
Abstract
The ubiquitous availability of computing technology such as smartphones, and the worldwide adoption of social networking sites make it increasingly possible for one to be connected and continuously contribute to this massively distributed information publishing process called participatory sensor network (PSN). In this scenario, people act as social sensors, voluntarily providing data that capture their daily life experiences, and offering diverse observations on both the physical world and the online world. In this thesis, we argue that PSNs can act as valuable sources of large scale sensing, providing access to important characteristics of urban social behavior. We study properties of PSNs derived from different systems, and show how to model and extract knowledge from them, individually and concurrently. Our results show that PSNs have the potential to become fundamental tools to support the better understanding of city dynamics and urban social behavior.
Assunto
Computação, Redes complexas, Redes de computadores
Palavras-chave
Mídia Social, Comportamento Social Urbano, Redes sociais móveis, Dinâmica de cidades, Big data, Sensoriamento participativo