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https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/1250
Tipo do documento: | Tese |
Título: | Um Mecanismo Baseado em Lógica Nebulosa para a Identificação de Situações de Usuários Aplicado à Privacidade em Redes Sociais Móveis |
Título(s) alternativo(s): | A Logic-based mechanism for identifying Nebula situations of Users Applied to privacy in networks Mobile Social |
Autor: | TELES, Ariel Soares |
Primeiro orientador: | SILVA, Francisco José da Silva e |
Resumo: | Esta pesquisa primeiramente investiga os requisitos de privacidade de usuários em Redes Sociais Móveis (RSMs) através de um estudo com 164 brasileiros, o qual indicou que seus requisitos são normalmente dinâmicos e contextuais. Em seguida, a pesquisa aplica o paradigma de Computação Situacional para o desenvolvimento de uma solução para atendê-los. Esta solução é chamada de SelPri, desenvolvida como prova de conceito em forma de uma aplicação social móvel para adaptar com autonomia as configurações de privacidade de postagens em RSMs de acordo com a situação do usuário. O SelPri utiliza um modelo conceitual que faz uso de lógica nebulosa como base para a construção de um motor de inferência para identificar as situações de usuários móveis a partir das seguintes informações de contexto: localização, período do dia, dias da semana, e co-localização. O SelPri é implementado integrado ao Facebook. Adicionalmente, para mostrar a flexibilidade do modelo conceitual, ele é também usado para a construção de um motor de inferência para ser utilizado em um domínio de aplicação diferente, o de saúde mental. Esse motor de inferência identifica situações de usuários a partir de informações contextuais diferentes: não utiliza a co-localização e passa a usar a atividade do usuário. A solução originada no domínio de saúde mental é chamada de SituMan. Dois experimentos foram realizados com ambas soluções, em que objetivaram verificar a acurácia do motor de inferência nebulosa para identificação de situações, e avaliar a satisfação do usuário. A avaliação da experiência de uso realizada com o SelPri destacou que a abordagem para atender os requisitos dinâmicos e dependentes de contexto de privacidade teve uma boa aceitação pelos participantes e provou ser de uso prático. As avaliações de experiência de uso também mostraram que ambas soluções foram bem avaliadas com relação a usabilidade. As avaliações de acurácia mostraram uma taxa de acerto elevada dos motores de inferência para identificar situações: ≈94,6% e ≈92,04%, para o SelPri e SituMan, respectivamente |
Abstract: | This research firstly investigates the privacy requirements of users in Mobile Social Networks (MSNs) through a study with 164 Brazilians, which indicated that their requirements are usually dynamic and contextual. Next, the research applies the Situational Computing paradigm to develop a solution to serve them. This solution is called SelPri, developed as proof of concept in the form of a mobile social application to autonomously adapt the privacy settings of posts in MSNs according to the user situation. SelPri uses a conceptual model with fuzzy logic as the basis for constructing an inference engine to identify mobile user situations from the following context information: location, time of the day, day of week, and co-location. SelPri is integrated with Facebook. Additionally, to show the flexibility of the conceptual model, it is also used to construct an inference engine to be used in a different application domain, the mental health. This second inference engine identifies user situations from different context information: it does not use co-location and uses the user activity. The solution originated in the mental health domain is called SituMan. Two experiments were carried out with both solutions, in order to verify the accuracy of the fuzzy inference engine to identify situations, and to evaluate the user satisfaction. The use experience evaluation with SelPri emphasized that the approach to meet the dynamic and contextdependent privacy requirements was well accepted by the participants and proved to be of practical use. The experiments also showed that both solutions were well evaluated with respect to usability. The accuracy evaluations showed a high hit rate of the inference engines to identify situations: ≈94.6% and ≈ 92.04%, for SelPri and SituMan, respectively. |
Palavras-chave: | Computação Situacional; Redes Sociais Móveis;Privacidade;Lógica Nebulosa Situational Computing;Mobile Social Networks; Privacy; Fuzzy Logic |
Área(s) do CNPq: | Sistemas de Informação |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade Federal do Maranhão |
Sigla da instituição: | UFMA |
Departamento: | DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET |
Programa: | PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET |
Citação: | TELES, Ariel Soares. Um Mecanismo Baseado em Lógica Nebulosa para a Identificação de Situações de Usuários Aplicado à Privacidade em Redes Sociais Móveis. 2017. [190 folhas]. Tese( PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET) - Universidade Federal do Maranhão, [São Luis] . |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/1250 |
Data de defesa: | 10-Fev-2017 |
Aparece nas coleções: | TESE DE DOUTORADO - PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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Ariel Soares.pdf | Tese de Doutorado | 3,01 MB | Adobe PDF | Baixar/Abrir Pré-Visualizar |
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