Extracting behavioral profiles from citizen science usage logs

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Alessandra Marli Maria Morais
Orientador(a): Rafael Duarte Coelho dos Santos
Banca de defesa: Karine Reis Ferreira Gomes, Daniela Leal Musa
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Computação Aplicada
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BR
Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21b/2016/07.06.18.43
Resumo: 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.
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisExtracting behavioral profiles from citizen science usage logsExtraindo perfis comportamentais através de logs de utilização de citizen science2016-06-29Rafael Duarte Coelho dos SantosKarine Reis Ferreira GomesDaniela Leal MusaAlessandra Marli Maria MoraisInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)Programa de Pós-Graduação do INPE em Computação AplicadaINPEBRcitizen sciencedata sciencecluster analysisciência cidadãclusterizaçãoCitizen 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.Projetos de ciência cidadã são aqueles que recrutam voluntários para participar como assistentes em estudos científicos. Esses projetos são uma tradição de longa data que antecede a Internet. O advento da Web permitiu que os projetos de ciência cidadã expandissem em novos domínios e ganhassem popularidade. A ciência cidadã baseada na Web é estabelecida nos pilares tecnológico e motivacional. Compreender o aspecto motivacional dos voluntários é fundamental para planejar, projetar e gerenciar tais projetos. A motivação dos voluntários para trabalhar como assistentes tem sido estudada através da realização de entrevistas com voluntários. Estes estudos podem extrair informações detalhadas dos voluntários, mas são restritos a um subconjunto de participantes. Uma outra maneira para inferir informações sobre a motivação dos voluntários consiste em analizar registros (do que o voluntário fez e quando) coletados por tais projetos. Este trabalho tem como objetivo investigar as informações que podem ser extraídas a partir desses registros (logs de uso), especialmente aquelas que possam ajudar a compreender a motivação dos voluntários. Para alcançá-lo, este trabalho adapta um modelo da interação humana com tecnologia no contexto da ciência cidadã. O modelo adaptado permite a definição de um conjunto de características que irá ser utilizado na tentativa de caracterizar perfis de voluntários. Para conduzir esta pesquisa algoritmos de aprendizado de máquina e análise exploratória de dados serão utilizados seguindo um processo Data Science.http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21b/2016/07.06.18.43info:eu-repo/semantics/openAccessengreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPEinstname:Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)instacron:INPE2021-07-31T06:55:08Zoai:urlib.net:sid.inpe.br/mtc-m21b/2016/07.06.18.43.56-0Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bibdigital.sid.inpe.br/PUBhttp://bibdigital.sid.inpe.br/col/iconet.com.br/banon/2003/11.21.21.08/doc/oai.cgiopendoar:32772021-07-31 06:55:09.65Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)false
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Projetos de ciência cidadã são aqueles que recrutam voluntários para participar como assistentes em estudos científicos. Esses projetos são uma tradição de longa data que antecede a Internet. O advento da Web permitiu que os projetos de ciência cidadã expandissem em novos domínios e ganhassem popularidade. A ciência cidadã baseada na Web é estabelecida nos pilares tecnológico e motivacional. Compreender o aspecto motivacional dos voluntários é fundamental para planejar, projetar e gerenciar tais projetos. A motivação dos voluntários para trabalhar como assistentes tem sido estudada através da realização de entrevistas com voluntários. Estes estudos podem extrair informações detalhadas dos voluntários, mas são restritos a um subconjunto de participantes. Uma outra maneira para inferir informações sobre a motivação dos voluntários consiste em analizar registros (do que o voluntário fez e quando) coletados por tais projetos. Este trabalho tem como objetivo investigar as informações que podem ser extraídas a partir desses registros (logs de uso), especialmente aquelas que possam ajudar a compreender a motivação dos voluntários. Para alcançá-lo, este trabalho adapta um modelo da interação humana com tecnologia no contexto da ciência cidadã. O modelo adaptado permite a definição de um conjunto de características que irá ser utilizado na tentativa de caracterizar perfis de voluntários. Para conduzir esta pesquisa algoritmos de aprendizado de máquina e análise exploratória de dados serão utilizados seguindo um processo Data Science.
description 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.
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