SocialNet: sensoriamento social para alavancar novas tecnologias e aplicações para o desenvolvimento de sociedades urbanas

Resumo

Novas fontes massivas de dados, como o Waze e Twitter, conhecidas como redes sociais baseada em localização (LBSN), habilitam a observação em larga escala de usuários em tempo (quase) real e durante janelas consideráveis de tempo, sendo assim uma fonte de sensoriamento social. Com isso, nossa pesquisa é guiada pelos objetivos de: (1) caracterizar e modelar os padrões do comportamento social e da dinâmica de cidades com o auxílio de diferentes LBSNs; e (2) explorar os padrões identificados para a proposta de novos serviços e aplicações para aprimorar o desenvolvimento de sociedades urbanas. Sob esta perspectiva, um entendimento claro sobre os padrões de comportamento social e da dinâmica de cidades pode levar a insights sobre mecanismos que contribuam para o desenvolvimento de serviços e aplicações mais sofisticadas na área de computação urbana. A pesquisa aqui proposta visa à caracterização e modelagem dos padrões de comportamento social e da dinâmica de cidades. O interesse particular está nos padrões culturais e de mobilidade urbana, assim como nos fatores que podem ser usados para classificar diferentes regiões geográficas, bem como para entender o comportamento de grupos de usuários em diferentes cenários (do mundo físico e virtual) específicos. Além disso, essa pesquisa também aborda a exploração dos padrões identificados em novos mecanismos e serviços, particularmente novos mecanismos para o estudo de diferenças culturais em larga escala considerando diferentes aspectos, novos mecanismos para auxiliar na difícil tarefa de classificação de áreas e estudo do comportamento de grupos de usuários frente a situações complexas, como cenários polarizados, bem como novos serviços aplicações que melhorem o cotidiano dos usuários nas cidades. (AU)