Modelo para identificação de contexto social através da inferência de interações sociais
Fecha
2018-07-11Metadatos
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A Computação Ciente de Contexto é caracterizada por desenvolver dispositivos capazes
de tomar decisões, oferecer serviços e respostas baseadas no contexto atual do usuário.
Ela é formada por diferentes tipos de contexto, entre eles há o contexto social. O principal
fator de um contexto social são informações sobre relações sociais. Estas relações são
formadas por um conjunto de interações sociais. Por isso, neste trabalho sugerimos o SocialCount,
um modelo de inferência de interações sociais face a face para a identificação
de um contexto social. O desafio da área é a utilização de conceitos abstratos (interação
social, relação social, contexto social) em meios computacionais. Para a inferência de
interações sociais utilizamos um conjunto de abordagens. O diferencial em relação aos
trabalhos relacionados é o reconhecimento de locutor. A identificação do contexto social é
realizada com base em três fatores: número de usuários no grupo, interações realizadas
entre os usuários e o principal tipo de relacionamento presente no grupo. No experimento
realizado, o conjunto de abordagens utilizado pelo SocialCount inferiu interações suficientes
para atingir uma acurácia de 86% na classificação dos relacionamentos. Com relação à
identificação do contexto social, o contexto identificado pelo SocialCount obteve dois fatores
(número de usuários no grupo e interações realizadas entre os usuários) equivalentes
ao contexto reconhecido pelo método validador. Sendo assim, o modelo conseguiu atingir
o objetivo proposto de inferir adequadamente as interações sociais face a face realizadas
pelo usuário, identificando seu contexto social.
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