Um ambiente colaborativo baseado em localização aplicável ao domínio de cidades inteligentes.

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: FALCÃO, Ana Gabrielle Ramos.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; UFCG
• Palavras-chave em Português: Web 2.0; Crowdsourcing; Cidades Inteligentes; Redes Sociais Baseadas em Localização; Estratégias de Reputação; Sistema Crowd4City; Smart Cities; Location-Based Social Networks; Reputation Strategies; Crowd4City System; Ciência da Computação
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/6337

Soluções de Cidades Inteligentes estão sendo estudadas e aplicadas por pesquisadores e governos por todo o mundo, a fim de contornar os problemas encontrados com o crescimento das populações urbanas e pelos impactos negativos sofridos pela natureza. Grande parte dos modelos propostos na literatura, no entanto, utiliza sensores digitais para a recuperação das informações necessárias para sua execução, o que pode inviabilizar sua aplicação em cenários reais. Ao mesmo passo, com a rápida evolução das tecnologias e a facilidade de acesso a dispositivos emulados via GPS, surge a oportunidade de se utilizar as informações geográficas para enriquecer diversos tipos de sistema e melhorar sua usabilidade. Redes Sociais são um destes tipos de sistema que se beneficiam com os avanços tecnológicos, provendo serviços mais personalizados a seus usuários. Como consequência, surgem as Redes Sociais Baseadas em Localização ou Location-Based Social Networks (LBSN), que representam redes sociais cientes de localização, e similares ambientes de conteúdo colaborativo. Este estudo propõe uma solução de Cidades Inteligentes baseada em um ambiente colaborativo baseado em localização chamado Crowd4City, que explora as informações espaciais disponíveis, de modo a prover um ambiente onde os cidadãos (sensores) possam expressar suas insatisfações ou dar sugestões para melhorar suas cidades, também auxiliando entidades governamentais a melhor planejar novas estratégias de gerenciamento. Adicionalmente, são propostos um Modelo de Reputação, para prevenir um dos problemas mais comuns em sistemas de conteúdo colaborativo - a disseminação de conteúdo falso e spam - e técnicas de visualização, para melhorar a usabilidade do sistema. A utilidade e efetividade de ambientes colaborativos baseados em localização neste contexto, com o Crowd4City como estudo de caso, são avaliadas neste estudo.