UAware Alert: uma plataforma sensível ao contexto para alertas antecipados acessíveis.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lôbo, Jaziel Souza
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFBA
Texto Completo: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/37932
Resumo: CONTEXTUALIZAÇÃO: Desastres naturais levam a danos e perdas de vidas ao redor do mundo. Sistemas de Alerta Antecipado, ou Early Warning Systems (EWS) são sistemas que geram alertas de forma antecipada para avisar a população sobre estes eventos. Instituições de predição enviam as informações de eventos que podem ocasionar desastres através de arquivos no padrão Common Alerting Protocol (CAP). Em geral, um EWS recebe um arquivo CAP extrai seus dados e envia avisos para a população por canais de comunicação como, por exemplo, SMS. A maioria dos EWS não levam em consideração as necessidades específicas de grupos vulneráveis e enviam o mesmo alerta para todas as pessoas, quer elas sejam pessoas com deficiência (ex., pessoas surdas, pessoas cegas, etc.), ou que estejam em uma área com maior risco. OBJETIVO: Este estudo propõe um EWS para alertar pessoas, considerando pessoas com deficiência, que estejam em áreas de risco. MÉTODO: Esta pesquisa foi realizada através de uma abordagem de combinação dos seguintes métodos: Mapeamento Sistemático da Literatura (MSL), Estudos Exploratórios e Estudos Empíricos. O MSL fundamentou as questões de pesquisa. Os estudos exploratórios, através de entrevistas semiestruturadas, serviram para se alcançar uma maior familiaridade com o problema da pesquisa. A partir destes estudos, foi proposto um modelo de contexto, regras comportamentais e um processo automatizado para elaboração de uma biblioteca de recursos acessíveis, de forma a possibilitar o desenvolvimento de um EWS que envia alerta para diferentes grupos de usuários. Por fim, a avaliação foi realizada por duas perspectivas: (i) avaliar se os alertas são entregues aos destinatários esperados e com a personalização prevista; (ii) avaliar o modelo de contexto e as regras comportamentais. Para a avaliação (i) foi utilizada uma abordagem empírica através de técnicas quantitativas. Já para a avaliação (ii), foi realizado um survey com especialistas da Defesa Civil. RESULTADOS: Este estudo apresenta uma arquitetura e um modelo de contexto com regras contextuais para um EWS que considera pessoas de grupos vulneráveis (ex: surdos, cegos). Por fim, apresenta um protótipo implementado e funcional, o UAware Alert, com uma interface de gerenciamento de envio de alertas e uma aplicação móvel para o recebimento do alerta de forma acessível. CONCLUSÃO: EWS utilizam mensagens CAP e a localização da pessoa para enviar alertas, mas para avisar pessoas com diferentes necessidades é preciso também considerar o perfil da pessoa que está recebendo o alerta e do local onde ela se encontra. Assim, o modelo de contexto, regras comportamentais e o processo de geração de mídias deste estudo possibilita o desenvolvimento de um EWS que envia instruções focadas na região onde a pessoa se encontra, quer seja em texto ou em formatos acessíveis à necessidade de cada usuário.
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A maioria dos EWS não levam em consideração as necessidades específicas de grupos vulneráveis e enviam o mesmo alerta para todas as pessoas, quer elas sejam pessoas com deficiência (ex., pessoas surdas, pessoas cegas, etc.), ou que estejam em uma área com maior risco. OBJETIVO: Este estudo propõe um EWS para alertar pessoas, considerando pessoas com deficiência, que estejam em áreas de risco. MÉTODO: Esta pesquisa foi realizada através de uma abordagem de combinação dos seguintes métodos: Mapeamento Sistemático da Literatura (MSL), Estudos Exploratórios e Estudos Empíricos. O MSL fundamentou as questões de pesquisa. Os estudos exploratórios, através de entrevistas semiestruturadas, serviram para se alcançar uma maior familiaridade com o problema da pesquisa. A partir destes estudos, foi proposto um modelo de contexto, regras comportamentais e um processo automatizado para elaboração de uma biblioteca de recursos acessíveis, de forma a possibilitar o desenvolvimento de um EWS que envia alerta para diferentes grupos de usuários. Por fim, a avaliação foi realizada por duas perspectivas: (i) avaliar se os alertas são entregues aos destinatários esperados e com a personalização prevista; (ii) avaliar o modelo de contexto e as regras comportamentais. Para a avaliação (i) foi utilizada uma abordagem empírica através de técnicas quantitativas. Já para a avaliação (ii), foi realizado um survey com especialistas da Defesa Civil. RESULTADOS: Este estudo apresenta uma arquitetura e um modelo de contexto com regras contextuais para um EWS que considera pessoas de grupos vulneráveis (ex: surdos, cegos). Por fim, apresenta um protótipo implementado e funcional, o UAware Alert, com uma interface de gerenciamento de envio de alertas e uma aplicação móvel para o recebimento do alerta de forma acessível. CONCLUSÃO: EWS utilizam mensagens CAP e a localização da pessoa para enviar alertas, mas para avisar pessoas com diferentes necessidades é preciso também considerar o perfil da pessoa que está recebendo o alerta e do local onde ela se encontra. Assim, o modelo de contexto, regras comportamentais e o processo de geração de mídias deste estudo possibilita o desenvolvimento de um EWS que envia instruções focadas na região onde a pessoa se encontra, quer seja em texto ou em formatos acessíveis à necessidade de cada usuário.CONTEXTUALIZATION: Natural disasters lead to damage and loss of life around the world. Early Warning Systems, are systems that generate alerts, in advance, to warn the population about these events. Prediction institutions send information about events that can cause disasters in a standard file known as Common Alerting Protocol (CAP). In general, an EWS receives a CAP file, extracts its data, and sends warnings to the population through communication channels such as SMS, e-mail, mobile applications, and others. Most EWS does not consider the specific needs of vulnerable groups and send the same alert to everyone, whether they are people with disabilities (e.g. deaf people, blind people etc.) or are in an area with higher risk for the event in question. OBJECTIVES: This study's purpose is to create an EWS to send warns to people, considering people with disabilities, who are in risk areas. METHOD: This research was carried out through a combination approach of the following methods: Systematic Mapping Study, exploratory studies, and empirical studies. Exploratory studies, through semi-structured interviews, served to achieve more familiarity with the research problem. Based on these studies, a context model, behavioral rules, and an automated process for creating an accessible resources library were proposed, in order to enable the development of an EWS that sends alerts to different groups of users. Finally, the evaluation was carried out from two perspectives: (i) evaluating whether the alerts are delivered to the expected recipients and with the expected personalization; (ii) evaluating the context model and behavioral rules. For evaluation (i) an empirical approach was used through quantitative techniques. For evaluation (ii), a survey was conducted with Civil Defense experts from the states of Brazil. RESULTS: This study presents an architecture and a context model with contextual rules for an EWS that considers people from vulnerable groups (for example deaf or blind people). Finally, it presents an implemented and functional prototype, the UAware Alert, with a management interface for sending alerts and a mobile app for receiving the warning in an accessible way. CONCLUSION: EWS uses CAP messages and the person's location to send alerts. But to alert people who have different needs, it is also necessary to consider the profile of the person who will receive the alert and their location. Thus, the context model, behavioral rules, and media generation process of this study enables the development of an EWS, which sends instructions focused on the region where the person is located, either in text or in formats accessible to the needs of each user.Submitted by Jaziel Lobo (jaziel.lobo@gmail.com) on 2023-10-01T19:38:36Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 914 bytes, checksum: 4d2950bda3d176f570a9f8b328dfbbef (MD5) PGCOMP-2022-Tese_Doutorado-Jaziel_Souza_Lobo.pdf: 4779182 bytes, checksum: 843f3c772875b0900d778c47ac9b221b (MD5)Approved for entry into archive by Cátia Silva dos Santos (catia.santos@ufba.br) on 2023-10-02T09:47:25Z (GMT) No. of bitstreams: 2 PGCOMP-2022-Tese_Doutorado-Jaziel_Souza_Lobo.pdf: 4779182 bytes, checksum: 843f3c772875b0900d778c47ac9b221b (MD5) license_rdf: 914 bytes, checksum: 4d2950bda3d176f570a9f8b328dfbbef (MD5)Made available in DSpace on 2023-10-02T09:47:25Z (GMT). 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Lôbo, Jaziel Souza
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