Modelo de Trabalho de Conclusão cico



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TRABALHOS FUTUROS


Este capítulo tem por objetivo elencar alguns possíveis trabalhos futuros a serem realizados a partir da proposta desenvolvida neste trabalho, destacando a inclusão de conceitos de gamificação, privacidade dos usuários e aplicação de mineração dos dados obtidos através da utilização do protótipo de software desenvolvido.
    1. Gamificação


A gamificação, oriunda da popularização dos jogos digitais, teve sua origem através em programas de marketing e aplicações web, com o intuito de proporcionar motivação e fidelização de clientes e usuários (ZICHERMANN; CUNNINGHAM, 2012 apud FARDO, 2013). A adoção da gamificação consiste na aplicação de elementos de jogos digitais fora do seu contexto, tais como, narrativa, feedback, recompensas, cooperação, competição, definição de regras claras, diversão e interatividade (FARDO, 2013). Dentre as principais características, tal prática auxilia na motivação dos usuários envolvidos no processo, resolução de problemas enfrentados e oferecer ambientes que favoreçam a aprendizagem em diversas áreas do conhecimento (KAPP, 2012 apud FARDO, 2013). O fato de incluir, em sistemas não relacionados a jogos, técnicas de gamificação implica em agregar qualidades em tal sistema, criando uma melhor experiência de usuário (GNAUCK, 2012 apud ALVES et al., 2012).

Diante deste contexto, poderiam ser incorporadas ao protótipo desenvolvido funcionalidades que desempenhassem o conceito de gamificação. Da mesma forma como é realizado na rede social Foursquare, onde o usuário que realizar o maior número de check-ins em um determinado local recebe o título de prefeito de tal lugar (ALVES et al., 2012), alguma abordagem poderia ser adotada para classificar os usuários em função do seu tempo permanecido em cada uma das áreas de interesse previstas no modelo utilizado para a concepção deste trabalho, as quais são representadas pelas células de uma matriz de posições.


    1. Privacidade


Em se tratando de aplicações que utilizam, em sua concepção, técnicas que acessam informações a respeito do contexto em que os usuários estejam inseridos tendem a apresentar lacunas referentes à privacidade dos indivíduos, pois contêm informações pessoais de usuários que, muitas vezes, não querem disponibilizar tais informações aos demais indivíduos da rede (TELES et al., 2013). Diante do fato de diversas aplicações disponibilizarem serviços baseados no contexto de localização de um dispositivo móvel, a privacidade em relação a este contexto é de suma importância. Dessa forma, a privacidade de localização pode ser interpretada como o direito de o usuário determinar a forma como as informações a respeito de sua localização serão utilizadas, bem como o momento e o propósito a que se destinam (ARDAGNA et al., 2007 apud TELES et al., 2013). Tal segmento de privacidade do usuário divide-se em três categorias: (i) privacidade da identidade: onde o objetivo é não revelar a identidade do usuário relacionada às informações de localização, preservando a identidade do indivíduo; (ii) privacidade de posição: onde o objetivo é modificar a exata localização do usuário, com o intuito de preservar sua real localização; (iii) privacidade de caminho: onde o objetivo é não publicar as localizações anteriores que o usuário tenha estado (ANTHONY et al., 2007 apud TELES et al., 2013).

Mediante a proposta deste trabalho, que consiste no desenvolvimento de um protótipo de software que captura informações relacionadas ao contexto em que os usuários estejam inseridos, a privacidade se torna um ponto de extrema relevância a ser tratada. Com isso, possibilitar que os usuários definam estratégias de privacidade a serem adotadas nas coletas dos locais frequentados é uma ótima ação a ser tomada em uma continuação do projeto.


    1. Mineração de dados


O processo de mineração de dados foca na extração de conhecimento a partir de uma base com um grande volume de dados. Diante do fato de haver uma grande massa de dados a serem analisados, a capacidade de compreender tais dados e extrair informações relevantes a partir deste cenário é de suma importância (BARANAUSKAS, 2001). Os principais objetivos de mineração de dados consistem em identificar relacionamento entre os dados consultados e propiciar meios para que se possa realizar análises de tendências futuras com base em informações passadas. Dessa forma, os resultados obtidos com a mineração dos dados servem como ferramenta para auxiliar no processo de tomada de decisões. Tal técnica pode ser utilizada em diversas áreas como, por exemplo: marketing, agindo na descoberta de preferências de consumidores e, posteriormente, realizando o marketing dirigido; medicina: identificando padrões de novas doenças; detecção de fraudes: identificando desde fraudes óbvias como, compensação de cheques por pessoas falecidas, até a constatação de que um cliente possa se tornar um inadimplente (DIAS, 2002).

Considerando a constante utilização do protótipo de software proposto neste trabalho, juntamente com o aumento considerável dos dados obtidos com sua utilização, ações de mineração destes dados se tornam uma ótima alternativa a ser explorada. Para tal, diversos cenários podem ser considerados para gerar informações relevantes e, consequentemente, apoiar as tomadas de decisão, tais como: (i) criar mecanismos que apontem sugestões de ofertas de caronas entre usuários que possuam áreas de interesse em comum, considerando horários e locais de origem e destino, bem como o trajeto realizado entre tais áreas; (ii) estabelecer meios de apurar os perfis dos usuários com base em suas áreas de interesse, possibilitando assim, que sejam tomadas ações de marketing dirigido a partir de tais informações.


CONCLUSÃO


A partir da apresentação da metodologia de estabelecimento de vínculos entre perfis de usuários proposta neste trabalho, onde a base para a formação de relações entre usuários se dá através de captura e análise de dados referentes às suas ações implícitas, foi constituído um protótipo de software que contemplasse tal comportamento.

Para tal, este trabalho apresentou conceitos relacionados ao desenvolvimento da proposta. Com isso, constatou-se que rede social é considerado um importante instrumento para compreensão dos indivíduos e dos relacionamentos que os cercam, possibilitando a análise de sua estrutura para compreensão de acontecimentos acerca da rede. Sistemas de recomendação, por sua vez, facilitam à obtenção de informações relevantes por parte dos usuários, pois auxiliam no direcionamento dado à informação para quem realmente detém o seu interesse. Os sistemas de reputação definem a forma como um indivíduo é percebido por outros membros da rede onde, em muitas vezes, tal percepção não depende simplesmente de suas ações na comunidade, mas também, da forma como os demais usuários avaliam suas ações.

A geolocalização é compreendida, na concepção deste trabalho, como um importante recurso a ser utilizado, visto que a captura das coordenadas geográficas de algo ou alguém retrata, de forma incontestável, o ambiente em que um indivíduo está inserido. Diante do fato deste recurso estar amplamente disseminado nos dispositivos móveis atuais, torna-se uma ótima alternativa a ser explorada. O desenvolvimento da aplicação móvel para múltiplas plataformas permitiu que houvesse a possibilidade de utilização do protótipo desenvolvido em diferentes sistemas operacionais de dispositivos móveis, evidenciando a sua principal vantagem: a reutilização de seu código fonte.

Em meios digitais, é de suma importância a existência de perfis de usuários, os quais representam os interesses dos mesmos e, consequentemente, sistemas computacionais sejam capazes de compreender tais interesses. Com isso, demonstrou-se a metodologia utilizada para a representação e casamento de perfis de usuários. Além disso, foi apresentado o projeto GeoLife, que possui características semelhantes à proposta deste trabalho, destacando seus cenários de aplicação e principais diferenças entre tais propostas.

Com a definição das tecnologias utilizadas durante o desenvolvimento do protótipo, definiu-se as possíveis interações dos usuários com o aplicativo, bem como as regras para estipular o nível de similaridade entre os usuários utilizadores do aplicativo móvel desenvolvido. A partir disso, desenvolveu-se o aplicativo, sendo incorporadas tais definições onde, no final do desenvolvimento, construiu-se um protótipo de software de rede social que considera as ações implícitas de seus usuários utilizadores, atingindo assim, o objetivo geral deste trabalho: desenvolver um protótipo de uma rede social baseada nos hábitos reais de usuários, levando em consideração dados coletados a partir do dispositivo móvel do usuário para identificação de perfis semelhantes.

Com a utilização do protótipo, foi possível realizar a validação dos resultados obtidos. A experimentação do aplicativo foi realizada durante 52 dias e contou com 12 usuários, os quais realizaram o cadastro no decorrer do período de utilização. Com isso, o trabalho apresenta detalhes das atividades dos usuários durante tal período, bem como, os resultados de níveis de similaridade apurados entre os usuários conforme a utilização do aplicativo durante este período. Dessa maneira, evidenciou-se os vínculos estabelecidos entre os perfis dos usuários utilizadores do aplicativo, destacando o histórico de percentual de similaridade entre cada par formado por diferentes perfis de usuários. Este histórico foi constituído a partir da utilização do aplicativo por parte dos usuários, demonstrando a evolução do nível de similaridade compreendido entre os indivíduos.

O estudo conduzido para a elaboração deste trabalho abriu espaço para a escrita de um artigo, intitulado “Sistemas de Recomendação Baseado em Ações Implícitas Utilizando Recursos de Geolocalização”, submetido para a conferência Computer on the Beach. Até o fechamento deste volume, este artigo encontra-se em processo de avaliação.

A partir do protótipo de software desenvolvido, considera-se a possibilidade de inserção de novas funcionalidades a serem implementadas como desenvolvimentos futuros deste trabalho, tais como: (i) inclusão de recursos de gamificação em função do tempo em que os usuários tenham permanecido em seus locais comumente frequentados; (ii) opções de privacidade, para que o usuário tenha possibilidade de definir os locais pelos quais será monitorado pelo aplicativo; (iii) exploração de resultados através de técnicas de mineração de dados onde, a partir da existência de um considerável volume de dados, seja possível extrair informações úteis a respeito dos usuários utilizadores do protótipo.


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