Modelagem Matemática do Modelo Comportamental de Fogg para Avaliação de Processos Baseados em Tecnologias Persuasivas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Guimarães, Marcus Vinicius Freire
Orientador(a): Emmendorfer, Leonardo Ramos, Adamatti, Diana Francisca
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Tecnologias persuasivas
Modelo comportamental de Fogg
Linha de ação dinâmica
Persuasão
Persuasive technology
Mathematical FBM
Dynamic threshold line
Persuasivo
Link de acesso: http://repositorio.furg.br/handle/1/8790
Resumo: A área de tecnologia persuasiva emerge com a utilização de recursos computacionais como agentes atuantes na tarefa em promover a persuasão de usuários em sistemas computacionais com o objetivo de realizar uma mudança comportamental. Para que essa tarefa seja realizada de maneira satisfatória, diversos modelos de estudo comportamental podem ser implementados. Contudo, um modelo que esta assumindo papel de destaque nessa área é o Modelo Comportamental de Fogg (FBM). Esse modelo empírico é capaz sintetizar a relação entre traços como Motivaçãao, Habilidade e um estímulo denominado "evento gatilho" para favorecer a obtenção de um comportamento alvo. Entretanto, o FBM carece de uma demonstração matemática de suas propriedades, intrinsecamente latentes. Dessa forma, o presente trabalho preenche essa lacuna teórica definindo critérios matematicamente fundamentados para obtenção dos valores de Motivação, Habilidade, formação e posicionamento da curva limite de ativação comportamental ou linha de ação e as equações que definem as regiões de eventos gatilhos. Através de simulações baseada em agentes foi concluído que essa linha de ação deve ser dinamicamente alocada de acordo com a media harmônica do conjunto de dados. O correto posicionamento da curva forneceu um recurso para a identificação das observações contidas nas regiões correspondentes aos eventos gatilhos. Consequentemente, como contribuição técnica desse trabalho, foi desenvolvido um pacote para o ambiente estatístico R, denominado fbmR e uma aplicação desktop denominada Persuasivo. Esses recursos computacionais preenchem uma lacuna técnica na área pois fornecem o ferramental necessário para analisar dados provenientes de implementações deprocessos baseados em tecnologias persuasivas.
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spelling Guimarães, Marcus Vinicius FreireEmmendorfer, Leonardo RamosAdamatti, Diana Francisca2020-06-01T18:14:07Z2020-06-01T18:14:07Z2017GUIMARÃES, Marcus Vinicius Freire. Modelagem Matemática do Modelo Comportamental de Fogg para Avaliação de Processos Baseados em Tecnologias Persuasivas. 2017. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional)- Faculdade de Modelagem Computacional. Universidade Federal do Rio Grande, 2017.http://repositorio.furg.br/handle/1/8790A área de tecnologia persuasiva emerge com a utilização de recursos computacionais como agentes atuantes na tarefa em promover a persuasão de usuários em sistemas computacionais com o objetivo de realizar uma mudança comportamental. Para que essa tarefa seja realizada de maneira satisfatória, diversos modelos de estudo comportamental podem ser implementados. Contudo, um modelo que esta assumindo papel de destaque nessa área é o Modelo Comportamental de Fogg (FBM). Esse modelo empírico é capaz sintetizar a relação entre traços como Motivaçãao, Habilidade e um estímulo denominado "evento gatilho" para favorecer a obtenção de um comportamento alvo. Entretanto, o FBM carece de uma demonstração matemática de suas propriedades, intrinsecamente latentes. Dessa forma, o presente trabalho preenche essa lacuna teórica definindo critérios matematicamente fundamentados para obtenção dos valores de Motivação, Habilidade, formação e posicionamento da curva limite de ativação comportamental ou linha de ação e as equações que definem as regiões de eventos gatilhos. Através de simulações baseada em agentes foi concluído que essa linha de ação deve ser dinamicamente alocada de acordo com a media harmônica do conjunto de dados. O correto posicionamento da curva forneceu um recurso para a identificação das observações contidas nas regiões correspondentes aos eventos gatilhos. Consequentemente, como contribuição técnica desse trabalho, foi desenvolvido um pacote para o ambiente estatístico R, denominado fbmR e uma aplicação desktop denominada Persuasivo. Esses recursos computacionais preenchem uma lacuna técnica na área pois fornecem o ferramental necessário para analisar dados provenientes de implementações deprocessos baseados em tecnologias persuasivas.The area of persuasive technology emerges with the use of computational resources as agents on the task to promote user persuasion in computer systems with a behavior changing goal. For the accomplishment of this task, several model for behavioral study can be implemented. However, a specic model has been assuming important role on such area. The Fogg Behavior Model (FBM). This empirical model synthesizes the relation between Motivation, Ability and a stimuli, called Trigger, to promote the acquisition of a target behavior. However, the FBM lacks of mathematical demonstration of its intrinsic properties. Hence, this present work fullls this theoretical void by dening mathematical formalization for both Motivation and Ability axis acquisition, formation and positioning for the Threshold Line as well the equations that denes all triggers. Throw agent based simulations result shown that the threshold line should not be xed, but dynamically allocated based on the dataset Harmonic Mean. The proper action line placement results on a feature for classication of the data based on specic trigger region. Consequentially, as technical contribution, as developed a package for the statistical environment R, called fbmR, and a desktop application called Persuasivo. Those computational resources provides all necessary tools for data analysis based on persuasive technology implementations process.porTecnologias persuasivasModelo comportamental de FoggLinha de ação dinâmicaPersuasãoPersuasive technologyMathematical FBMDynamic threshold linePersuasivoModelagem Matemática do Modelo Comportamental de Fogg para Avaliação de Processos Baseados em Tecnologias Persuasivasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da FURG (RI FURG)instname:Universidade Federal do Rio Grande (FURG)instacron:FURGORIGINALmarcus guimarães.pdfmarcus guimarães.pdfapplication/pdf6745344https://repositorio.furg.br/bitstreams/5727a5af-ec57-427f-b60a-5585a3d4df79/download1f02a22bfd9d9c85c14bfc633e81a840MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.furg.br/bitstreams/35640395-b2ec-47f1-b4e8-f0519e31d7e6/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52falseAnonymousREADTEXTmarcus guimarães.pdf.txtmarcus guimarães.pdf.txtExtracted texttext/plain103634https://repositorio.furg.br/bitstreams/54db2394-4b7c-48ec-b8f9-94c6ba293da4/download0b0081e280382e2ef08390d412ab3af1MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILmarcus guimarães.pdf.jpgmarcus guimarães.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3052https://repositorio.furg.br/bitstreams/afcc064a-27f8-4a81-83cd-676599828871/downloadb2c728efaf69fa18bfd0256cd21bda55MD54falseAnonymousREAD1/87902025-12-10 01:19:39.594open.accessoai:repositorio.furg.br:1/8790https://repositorio.furg.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.furg.br/oai/request || http://200.19.254.174/oai/requestrepositorio@furg.br||sib.bdtd@furg.bropendoar:2025-12-10T04:19:39Repositório Institucional da FURG (RI FURG) - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)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