Extração de informação de padrões pessoais de tempo e espaço

Abstract

A partir de informação registada pelo GPS é possível construir uma representação rica, uma cartografia pessoal de deslocações passadas e futuras. Um passo importante neste trabalho, é analisar os dados capturados e transformá-los em variáveis e padrões capazes de suportar a visualização. Estes dados não filtrados têm de ser convertidos em variáveis fundamentais, como a frequência ou duração em cada local, para que padrões de comportamento possam ser obtidos. É importante encontrar a relevância da informação e do local dependendo do contexto,padrões de regularidade e irregularidade e prever futuros comportamentos. Para tornar isto possível, é necessário encontrar técnicas para trabalhar estas variáveis e produzir resultados relevantes. É também preciso ter presente que o software vai correr em dispositivos móveis,razão pela qual os algoritmos escolhidos têm que considerar este ambiente de computação. No âmbito desta dissertação, diferentes técnicas serão estudadas e analisadas para, combinadas entre si, extraírem variáveis e padrões que suportem a visualização. Esta investigação foi desenvolvido no âmbito do projeto Time Machine, o qual pretende representar a forma pessoal de experimentar o tempo, através de diferentes propostas de visualização e interação com dispositivos móveis.