Especificação de um framework para definir o perfil dos usuários através das interações sociais
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2019-08-23Metadatos
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O contexto social é um importante fator para a Computação Ciente de Contexto, pois
este tem a capacidade de tomar decisões, considerando o estado atual do indivíduo (seu
contexto atual). Um elemento fundamental para o reconhecimento do contexto social
do usuário é o conjunto de relações sociais. Estas relações são mediadas através de um
conjunto de interações sociais. As interações sociais podem ocorrer tanto no meio virtual
quanto face a face, e dependem do contexto em que o usuário se encontra no momento,
faltando um tipo de avaliação semântica para o tipo de interação que o usuário está tendo
no momento. O presente trabalho tem como objetivo identi car e analisar a integração
e envolvimento dos indivíduos a partir de suas interações sociais face a face com o uso
de uma aplicação para dispositivo móvel. O desa o encontrado na área é a utilização de
conceitos, que até o momento eram considerados abstratos dentro do meio computacional,
conceitos como: contexto social, relação social e interação social, que são frequentemente
utilizados em áreas como Medicina, Ciência Social, Psicologia e Humanística. Com isso foi
desenvolvido o Framework Semantic Social Count (SSC), este apresenta vários conceitos
que chegam a um objetivo, que é defi nir um perfi l de usuário a partir de suas interações.
A partir do Framework foi elaborado uma aplicação unindo o conjunto de abordagens
estudado, a aplicação foi nomeada "InterApp". Os dados capturados pela aplicação são
utilizados para estabelecer per s de usuários utilizando indicadores de integração social
e seus respectivos índices de aceitação e rejeição dentro do ambiente social de convívio
dos indivíduos, tornando possível identi car as interações realizadas entre os indivíduos
de modo quantitativo, sendo possível observar com quem cada usuário interagiu e a quantidade
de vezes; também foi possível produzir perfi s sociais dos indivíduos com caráter
qualitativo, obtendo 54,29% das interações avaliadas registradas como positivas, estas foram
eleitas a partir dos resultados obtidos pela aplicação, atribuindo semântica aos dados
captados.
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