Visualização personalizada sensível ao contexto e às emoções

• Author(s): Moreira, Eugénia Margarida Pinto Vinagre
• Date: 2008
• Persistent ID: http://hdl.handle.net/10400.22/1950
• Origin: Repositório Científico do Instituto Politécnico do Porto
• Subject(s): RFID (Radio Frequency Identification); RSS (Really Simple Syndication); Computação afectiva; Computação sensível ao contexto
• Document Type: Master Thesis
• Language: Portuguese
• Advisor(s): Ramos, Carlos; Figueiredo, Lino

Description

Mestrado em Engenharia Informática A representação de informação nem sempre atende às preferências e características dos utilizadores, nem tão pouco ao contexto que envolve a própria representação. Com o objectivo de suprir esta lacuna, a presente tese recorre a tecnologias como RFID (Radio Frequency Identification) e RSS (Really Simple Syndication) para obter informação de contexto e recorre a computação afectiva para melhor interpretar e representar essa informação. São propostos três modelos: um modelo de contexto que permita capturar, interpretar e ajustar a representação dos conteúdos às características dos utilizadores; um modelo de utilizador que permita a definição das características do utilizador quer em relação às suas preferências quer em relação ao seu perfil de personalidade; e um modelo emocional para tratamento do factor emocional. Com base nos três modelos propostos foi desenvolvido um protótipo por forma a cumprir com o objectivo principal pretendido, ou seja, a visualização personalizada e sensível ao contexto. The representation of information doses not always assist the preferences and characteristics of the users, nor the context that involves the representation. With the aim of supplying this gap, this thesis uses technologies like RFID (Radio Frequency Identification) and RSS (Really Simple Syndication) to obtain information of context and uses concepts of context-aware computing and affective computing to interpret better that information. Three models are proposed: a model of context which allows to capture, interpret and adjust the representation of the contents to the users’ characteristics; a user model which allows the definition of the user’s characteristics concerning preferences and personality profile; and an emotional model for emotional intensity treatment. Based on the three proposed models, it was developed a prototype to accomplish all the main goal, the personalized and context-aware visualization.