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@MastersThesis{Morais:2016:ExBePr,
               author = "Morais, Alessandra Marli Maria",
                title = "Extracting behavioral profiles from citizen science usage logs",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2016",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2016-06-29",
             keywords = "citizen science, data science, cluster analysis, ci{\^e}ncia 
                         cidad{\~a}, clusteriza{\c{c}}{\~a}o.",
             abstract = "Citizen science projects are those which recruit volunteers to 
                         participate as assistants in scientific studies. These projects 
                         are a longstanding tradition of volunteers recruitment which 
                         predates the Internet. The advent of the Web enabled the citizen 
                         science projects to expand into new domains and gain popularity. 
                         Web-based citizen science is established on technological and 
                         motivational pillars. Understanding the motivational aspect for 
                         volunteers is crucial to plan, design and manage citizen science 
                         projects. Some researchers have studied volunteers motivation to 
                         work as assistants by conducting interviews with selected 
                         subgroups. These studies can elicit detailed information from 
                         volunteers, but they are restricted to a subset of participants. 
                         Another way to infer some information about the volunteers 
                         motivations consist of analyzing records (of which volunteer did 
                         what and when) registered by web-based Citizen Science projects. 
                         This work aims to investigate information that can be extracted 
                         from these records (usage logs), especially those which may help 
                         understanding volunteers motivation. To achieve it, this work 
                         adapts a model for human interaction with technology in a citizen 
                         science context. The adapted model allows the definition of a set 
                         of features which will be used in an attempt to characterize 
                         volunteers profiles. To conduct this research machine learning 
                         algorithms and exploratory data analysis will be used following a 
                         data science approach. RESUMO: Projetos de ci{\^e}ncia 
                         cidad{\~a} s{\~a}o aqueles que recrutam volunt{\'a}rios para 
                         participar como assistentes em estudos cient{\'{\i}}ficos. Esses 
                         projetos s{\~a}o uma tradi{\c{c}}{\~a}o de longa data que 
                         antecede a Internet. O advento da Web permitiu que os projetos de 
                         ci{\^e}ncia cidad{\~a} expandissem em novos dom{\'{\i}}nios e 
                         ganhassem popularidade. A ci{\^e}ncia cidad{\~a} baseada na Web 
                         {\'e} estabelecida nos pilares tecnol{\'o}gico e motivacional. 
                         Compreender o aspecto motivacional dos volunt{\'a}rios {\'e} 
                         fundamental para planejar, projetar e gerenciar tais projetos. A 
                         motiva{\c{c}}{\~a}o dos volunt{\'a}rios para trabalhar como 
                         assistentes tem sido estudada atrav{\'e}s da 
                         realiza{\c{c}}{\~a}o de entrevistas com volunt{\'a}rios. Estes 
                         estudos podem extrair informa{\c{c}}{\~o}es detalhadas dos 
                         volunt{\'a}rios, mas s{\~a}o restritos a um subconjunto de 
                         participantes. Uma outra maneira para inferir 
                         informa{\c{c}}{\~o}es sobre a motiva{\c{c}}{\~a}o dos 
                         volunt{\'a}rios consiste em analizar registros (do que o 
                         volunt{\'a}rio fez e quando) coletados por tais projetos. Este 
                         trabalho tem como objetivo investigar as informa{\c{c}}{\~o}es 
                         que podem ser extra{\'{\i}}das a partir desses registros (logs 
                         de uso), especialmente aquelas que possam ajudar a compreender a 
                         motiva{\c{c}}{\~a}o dos volunt{\'a}rios. Para 
                         alcan{\c{c}}{\'a}-lo, este trabalho adapta um modelo da 
                         intera{\c{c}}{\~a}o humana com tecnologia no contexto da 
                         ci{\^e}ncia cidad{\~a}. O modelo adaptado permite a 
                         defini{\c{c}}{\~a}o de um conjunto de caracter{\'{\i}}sticas 
                         que ir{\'a} ser utilizado na tentativa de caracterizar perfis de 
                         volunt{\'a}rios. Para conduzir esta pesquisa algoritmos de 
                         aprendizado de m{\'a}quina e an{\'a}lise explorat{\'o}ria de 
                         dados ser{\~a}o utilizados seguindo um processo Data Science.",
            committee = "Vijaykumar, Nandamudi Lankalapalli (presidente) and Santos, Rafael 
                         Duarte Coelho dos (orientador) and Gomes, Karine Reis Ferreira and 
                         Musa, Daniela Leal",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "Extraindo perfis comportamentais atrav{\'e}s de logs de 
                         utiliza{\c{c}}{\~a}o de citizen science",
             language = "en",
                pages = "126",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34P/3M32MFH",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGP3W34P/3M32MFH",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "25 nov. 2020"
}


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