Uma aplicação móvel para obtenção de informações atualizadas de transporte público a partir do conhecimento coletivo

• Processo: 14/17215-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2014
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2015
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Roberto Speicys Cardoso
• Beneficiário: Roberto Speicys Cardoso
• Empresa: Scipopulis Desenvolvimento e Análise de Dados Ltda
• Vinculado ao auxílio: 13/50812-1 - Uma aplicação móvel para obtenção de informações atualizadas de transporte público a partir do conhecimento coletivo, AP.PIPE
• Assunto(s): Aplicativos móveis Transporte público Mobilidade urbana Dispositivos móveis Redes de monitoramento Plataforma (computação)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: crowdsensing | crowdsourcing | Gamification | mobilidade urbana | tempo real | transporte público | sistemas móveis

Resumo

Desenvolver uma rede de transporte público de qualidade e eficiente no transporte de cidadãos é um dos principais desafios das cidades do estado de São Paulo para a próxima década. Nos dias de hoje, entretanto, os sistemas de transporte público existentes são extremamente ineficientes e não confiáveis. Estes problemas, aliados à falta de informações atualizadas sobre o estado da rede de transportes à população, fazem com que os usuários tenham dificuldades para se adaptarem às flutuações do nível de serviço típicas das grandes cidades, o que torna a utilização do transporte público uma experiência negativa e frustrante. Recentemente algumas cidades do estado começaram a investir em sistemas de monitoramento da rede de transporte público. O objetivo destes sistemas, entretanto, é o de aumentar a eficácia da rede de transportes do ponto de vista do gestor da frota, e a disponibilização de informações aos usuários é apenas uma preocupação secundária. Além disso, a instalação de um sistema de monitoramento que alcance toda a cidade e forneça informações em tempo real sobre toda a frota tem alto custo de manutenção e é, portanto, inacessível a grande parte dos municípios. Nosso projeto tem por finalidade suprir a carência de informações de qualidade em tempo real sobre a rede de transportes a partir dos dados fornecidos pelos próprios passageiros através de uma aplicação móvel. A popularização dos smartphones e a disseminação das redes de dados 3G e 4G simplificaram a criação de aplicações que recuperam dados de usuários dispersos pela cidade ativamente (crowdsourcing) ou passivamente (crowdsensing) através dos sensores disponíveis nos telefones. As informações fornecidas por um usuário do sistema podem beneficiar a todos os demais usuários. Todavia, a criação de um sistema de coleta de informações de transporte em larga escala e que forneça informações confiáveis deve ainda enfrentar diversos desafios. A participação dos usuários em tal sistema é essencialmente voluntária e utiliza recursos do telefone (como bateria ou tráfego de dados) que são tipicamente limitados. A plataforma deve, portanto, criar incentivos para que os usuários compartilhem dados que auxiliem os demais passageiros do sistema de transporte. A plataforma também deve respeitar a privacidade de seus usuários, pois esta é uma condição fundamental para a participação do cidadão. Ela deve ser compatível com o maior número de plataformas móveis para que a maior quantidade de pessoas possa participar e usufruir das informações coletadas. Os mecanismos de coleta de dados devem minimizar o uso de recursos para que os cidadãos possam participar sem comprometer seu uso habitual do telefone. A plataforma deve ser escalável a centenas de milhares de usuários/dia gerando centenas de kilobytes de dados cada. Finalmente tendo em vista a complexidade e o tamanho das redes de transporte público das grandes cidades, o sistema deve fornecer ao usuário apenas as informações que lhe interessem, no momento em que elas são necessárias. Este projeto visa investigar os mecanismos de incentivo que maximizem a participação dos usuários, e as formas de personalização e inferência das informações coletadas para que o usuário receba apenas informações relevantes sem que sua privacidade seja posta em risco. (AU)