Projetos

Folheto de Resumo do Projeto: Privacidade em tempos de Pandemia

2020-Atual

Descrição: O mundo inteiro está em alerta procurando uma solução para a pandemia do COVID-19, devido a isso, o compartilhamento de dados pessoais se tornou uma ferramenta na luta contra o coronavírus, essa situação gera preocupações com a privacidade dos cidadãos. Mesmo com boas intenções, essas atitudes levantam sérias questões relacionadas a privacidade: como nossos dados sensíveis estão sendo usados?Quem tem acesso a eles? Observamos uma extensa divulgação desses dados, até mesmo em mídias televisivas, jornais, revistas e internet, sem a preocupação com questões éticas e até mesmo legais referente a privacidade. Sendo assim, este trabalho tem como objetivo realizar uma análise da situação, com foco na ética e regulamentações sobre privacidade do titular dos dados gerados com a COVID19, com isso, buscando identificar melhorias, diretrizes e recomendações para o tratamento desses dados sensíveis, dando aos cidadãos maior garantia de privacidade, protegendo sua integridade, dignidade e direitos humanos.

Integrantes: Ana Cristina Bicharra Garcia – Coordenador / Anderson Alves – Integrante / Pedro Arthur – Integrante / Wagner Silva – Integrante

Folheto de Resumo do Projeto: Simulador da Imunização da População

2020 – Atual

Descrição: Criação de simuladores de POPULAÇÃO PROVAVELMENTE IMUNIZADA usando técnicas de Inteligência Artificial tendo em vista dados da população tais como densidade dos bairros, dados dos casosconfirmados (local de moradia, local de trabalho e idade). O simulador deve auxiliar na criação de estratégias para testagem da população e do afrouxamento no isolamento social.

Integrantes: Ana Cristina Bicharra Garcia – Coordenador / Marcos Pinho Junior – Integrante / Mariana Souza de Oliveira – Integrante / Pablo Iglesias – Integrante

2020 – Atual

Integrantes: Ana Cristina Bicharra Garcia – Coordenador / Sean Wolfgand Matsui Siqueira – Integrante / Fernando Cardoso Durier da Silva – Integrante

2020 – Atual

Integrantes: Ana Cristina Bicharra Garcia – Coordenador / Márcio Barros – Integrante / Leon Nascimento – Integrante

2020 – Atual

Integrantes: Ana Cristina Bicharra Garcia – Coordenador / Angela Ferreira Gomes – Integrante / Elisabeth Costa Coseti – Integrante / Roberto José Rodrigues – Integrante

2018-Atual

Descrição: O estudo está sendo realizado pela Profa. Ana Cristina Bicharra Garcia (UNIRIO) e pela Profa. Adriana S. Vivacqua (UFRJ). A pesquisa é exploratória e visa entender a dinâmica de grupos no WhatsApp. Acredita-se que com isso seja possível identificar requisitos para a melhoria de discussões em redes sociais moveis. O estudo será realizado a partir de questionário (este) e entrevistas que servirão como base de dados para nossas inferências. O questionário será disponibilizado em redes sociais e em sala de aula com o intuito de atingir o maior número possível de pessoas. O questionário ficará aberto por 1 semana ( de 21 a 28 de março), e é composto de 25 perguntas, que devem levar cerca de 15 minutos para responder. Os dados serão usados de forma a garantir a privacidade dos participantes, portanto os questionários não serão identificados. Caso você queira aceite participar de uma entrevista posterior, inclua seu email na última pergunta (que será destacada do questionário para que as respostas não sejam identificadas. Você pode deixar o questionário a qualquer momento. Os dados individuais serão eliminados em 2 anos.

2019-Atual

Descrição: A prefeitura da cidade do Rio de Janeiro, através da IPLAN, criou recentemente um serviço inspirado no Uber, para a rede de táxis oficiais cadastrados, chamado Taxi.Rio. Tal serviço está no ar desde novembro de 2017. O sistema registra dados de todas as chamadas e corridas ocorridas e canceladas. A partir da iniciativa de parceria institucional firmada entre a prefeitura do Rio de Janeiro e a UNIRIO, esses dados de mobilidade originados das corridas estarão disponíveis para análises. Estamos engajados em vários estudos com tais dados. O projeto aqui descrito visa a desenvolver um estudo do comportamento de passageiros e motoristas na aceitação e no cancelamento de chamadas de corridas. De acordo com dados preliminares do banco de dados da Taxi.Rio, 46% das corridas são canceladas. Entender por que tantas corridas são canceladas é objetivo importante por diversas razões. A identificação das causas principais dos cancelamentos é condição fundamental para a formulação de políticas públicas que lidem com tal problema. Do ponto de vista econômico, o excesso de cancelamentos prejudica o já congestionado trânsito, com reflexos negativos sobre a mobilidade urbana na cidade do Rio de Janeiro. Há também efeitos negativos sobre o meio-ambiente, por conta dos deslocamentos inúteis das viaturas (quantificar tal efeito é per se uma meta importante). À luz do que foi observado nos EUA, com dados do Uber mencionados acima, pretende-se investigar que fatores impactam a produtividade do serviço público de mobilidade Taxi.Rio que justifiquem um índice de cancelamento tão alto e, mais especificamente, analisar características que influenciam cancelamentos de chamadas de corridas, tanto por motoristas quanto por passageiros. Consideraremos fatores objetivos como por exemplo o tempo de demora do serviço, mas também fatores subjetivos como caraterísticas extraídas das imagens dos motoristas. Também estudaremos os fatores determinantes da avaliação, tanto de motoristas, quanto de passageiros. Por fim, a partir da descoberta de padrões nos cancelamentos e nas execuções das corridas, almejamos desenvolver um sistema de recomendações de corridas que minimizem o número de cancelamento, com isso melhorando o serviço prestado à população. Também esperamos poder estimar o crescimento do serviço compartilhado do Taxi.Rio.

Integrantes: Ana Cristina Bicharra Garcia – Coordenador / Reinaldo Viana Alvares – Integrante / Carlos Eduardo Ribeiro de Mello – Integrante.

Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ – Auxílio financeiro.

2019 – Atual

Descrição: A população mundial está envelhecendo. Isso se deve, em parte, pelos avanços da medicina e das condições de vida que aumentaram a longevidade da população. Esta é também uma tendência brasileira. É estimado que, em 2030, um em cada cinco brasileiros terá 60 ou mais anos. O envelhecimento é um processo lento de decaimento das funções físicas e cognitivas da pessoa que passa a requerer cuidados especiais. As pessoas saudáveis querem permanecer em seus lares mantendo sua rotina de atividades (?aging in place?). Mesmo saudáveis o idoso fica mais propenso a incidentes principalmente em ambientes externos, como, por exemplo, caída, sumiço, desorientação e permanência por longos períodos sob condições climáticas inadequada como chuva e sol forte. As consequências desses incidentes podem ser minimizados quando há detecção e resposta rápida. No entanto, há uma escassez de profissionais para dar apoio a essa crescente faixa da população. Isso cria uma demanda por tecnologias assistivas que deem suporte à vida independente e segura de idosos. As tecnologias assistivas estão fortemente ancoradas em inferências sobre dados emitidos por sensores embutidos no ambiente, em dispositivos móveis em posse do idoso ou mesmo de redes sociais. Um dos objetivos das tecnologias assistivas é monitorar as atividades de idosos e emitir alertas quando situações adversas são detectadas. Há uma baixa aceitação pelos idosos das tecnologias assistivas existentes pela percepção de (1) baixa precisão na detecção de situações adversas, (2) baixa utilidade por se restringir à poucas situações e (3) baixa usabilidade dos dispositivos que requerem muita interação. A crescente demanda de apoio à vida independente de idosos aliada a falta de soluções eficientes de monitoramento de situações adversas em ambientes externos motivaram a investigação de novas abordagens. Esta pesquisa propõe investigar modelos de crowdsourcing para aumentar a precisão nos diagnósticos de situações adversas, diminuir o tempo de resposta à situação adversa e melhorar a usabilidade na interação com o idoso. Iremos investigar modelos de incentivos que promovam a adesão da coletividade, tratando as questões de seleção adversa e perigo moral, a fim de garantir que o coletivo funcione como uma eficiente camada de monitoramento e atuação em apoio à vivência independente de idosos.

Integrantes: Ana Cristina Bicharra Garcia – Coordenador.

Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico – Bolsa.

2017 – Atual

Descrição: A ideia de se desenvolver ambientes inteligentes tornou-se recentemente factível pela existência e baixo custo de sensores no mercado, aliados à disponibilidade de redes sem fio e maturidade da tecnologia de sistemas inteligentes distribuídos. Essa confluência de fatores positivos vem fomentando a área de Ambient Intelligence, especialmente para vendas. Já vivemos em um mundo onde disponibilizamos continuamente para o ambiente informações sobre nossos comportamentos. Tais informações são realizadas pelo marketing de empresas para instigar nosso instinto comprador. Porém, existem outros usos, considerados mais nobres, para se utilizar inteligência no ambiente. Um desses usos é criar ambientes inteligentes para auxiliar idosos no cumprimento de suas tarefas diárias em seus lares, como, por exemplo, a lembrança/percepção de tomar medicação contínua, gestão da energia, detecção de situações anômalas e até mesmo a atuação em caso de emergência.

Integrantes: Ana Cristina Bicharra Garcia – Coordenador / Jose Manuel Molina Lopez – Integrante / Daniel Cinalli – Integrante / Nayat Sánchez Pi – Integrante / Luis Martí – Integrante.