Método de sensoriamento social para caracterização e detecção de eventos urbanos: uma aplicação em acidentes de trânsito
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Data de Publicação: | 2017 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM |
Texto Completo: | https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7701 |
Resumo: | Acidentes de trânsito são um problema recorrente nas áreas urbanas, causando prejuízos, danos físicos e materiais. Atualmente, existem diversos órgãos públicos e privados que incentivam a criação de soluções que ajudem a minimizar a ocorrência destes acidentes em áreas urbanas. Neste sentido, apresentamos uma solução que utiliza os conceitos de Sensoriamento Social para o monitoramento e a caracterização de acidentes de trânsito. Sensoriamento Social é um novo paradigma no qual é realizado um processo distribuído de coleta de dados sociais, através de pessoas que compartilham dados contextuais voluntariamente. Como estudo de caso, aplicamos a solução para o monitoramento e a caracterização do trânsito em áreas urbanas, pois os habitantes ali presentes compartilham um grande número de informações em redes sociais. Além disso, em algumas áreas existem bases de dados oficiais, disponibilizadas pelo governo, as quais podem ser utilizadas para validação da solução proposta. A solução considera as limitações do Sensoriamento Social e os experimentos utilizam tanto dados públicos oficiais quanto dados sociais provenientes do Twitter e do Foursquare. Os resultados obtidos mostram que, para os cenários avaliados, torna-se possível a utilização de redes sociais como um meio alternativo de monitoramento e caracterização de acidentes de trânsito. |
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Método de sensoriamento social para caracterização e detecção de eventos urbanos: uma aplicação em acidentes de trânsitoSensoriamento SocialRedes SociaisProcessamento da linguagemAcidentes de trânsito - InvestigaçãoRedes Sociais Baseadas em LocalizaçãoCIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOSensoriamento SocialRedes Sociais Baseadas em LocalizaçãoAcidentes de TrânsitoProcessamento de Linguagem NaturalAcidentes de trânsito são um problema recorrente nas áreas urbanas, causando prejuízos, danos físicos e materiais. Atualmente, existem diversos órgãos públicos e privados que incentivam a criação de soluções que ajudem a minimizar a ocorrência destes acidentes em áreas urbanas. Neste sentido, apresentamos uma solução que utiliza os conceitos de Sensoriamento Social para o monitoramento e a caracterização de acidentes de trânsito. Sensoriamento Social é um novo paradigma no qual é realizado um processo distribuído de coleta de dados sociais, através de pessoas que compartilham dados contextuais voluntariamente. Como estudo de caso, aplicamos a solução para o monitoramento e a caracterização do trânsito em áreas urbanas, pois os habitantes ali presentes compartilham um grande número de informações em redes sociais. Além disso, em algumas áreas existem bases de dados oficiais, disponibilizadas pelo governo, as quais podem ser utilizadas para validação da solução proposta. A solução considera as limitações do Sensoriamento Social e os experimentos utilizam tanto dados públicos oficiais quanto dados sociais provenientes do Twitter e do Foursquare. Os resultados obtidos mostram que, para os cenários avaliados, torna-se possível a utilização de redes sociais como um meio alternativo de monitoramento e caracterização de acidentes de trânsito.Traffic accidents are a recurrent problem in urban areas, causing damages and injuries. Currently, there are several public and private entities that encourage the creation of solutions that help to minimize the occurrence of these accidents in urban areas. In this way, we present a solution, which uses the concepts of Social Sensing for monitoring and characterization of traffic accidents. Social sensing is a new paradigm in which is performed a distributed process of collecting social data, through people sharing contextual data voluntarily. As a case study, we applied the solution for monitoring and characterization of traffic in urban areas, as their inhabitants share a large number of information on social networks. Furthermore, there are official databases related to the city, made available by the government, which can be used for validation of the proposed solution. The solution considers the limitations of Social Sensing and the experiments use both official public data and social data from Twitter and Foursquare. The results show that, for the scenarios evaluated, it becomes possible to use social networks as an alternative of traffic accidents monitoring and characterizing.CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior)Universidade Federal do AmazonasInstituto de ComputaçãoBrasilUFAMPrograma de Pós-graduação em InformáticaFigueiredo, Carlos Maurício Seródiohttp://lattes.cnpq.br/9060002746939878Nakamura, Fabíola Guerrahttp://lattes.cnpq.br/9615041048900531Costa, Elloá Barreto Guedes dahttp://lattes.cnpq.br/6466781778573760Menezes, Alice Adativa Ferreirahttp://lattes.cnpq.br/70789995129303112020-03-04T20:39:28Z2017-03-24info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfMENEZES, Alice Adativa Ferreira. Método de sensoriamento social para caracterização e detecção de eventos urbanos: uma aplicação em acidentes de trânsito. 2017. 87 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2017.https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7701porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAMinstname:Universidade Federal do Amazonas (UFAM)instacron:UFAM2020-03-05T05:03:37Zoai:https://tede.ufam.edu.br/handle/:tede/7701Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://200.129.163.131:8080/PUBhttp://200.129.163.131:8080/oai/requestddbc@ufam.edu.br||ddbc@ufam.edu.bropendoar:65922020-03-05T05:03:37Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM - Universidade Federal do Amazonas (UFAM)false |
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