ALMA: un modelo OO para estrategias de ajuste de posiciones a mapas digitales

Se propone una clasificación de modelos de representación del espacio geográfico. Se realiza un estudio exhaustivo de los sistemas de posicionamiento para luego proponer una definición del proceso de Map Matching y del problema a abordar. Se propone luego, una categorización de las estrategias de Map Matching y se formalizan los requerimientos acerca de la cartografía digital a contemplar en este proceso. Se propone una arquitectura modular para implementar un sistema de ajuste de posiciones y finalmente se presenta un modelo orientado a objetos para implementar el ajuste de posiciones.Facultad de Informátic

Adaptación de desafíos de juego para proyectos de ciencia ciudadana

Este trabajo se enfoca en desarrollar estrategias de adaptación de la ludificación en el contexto de los proyectos colaborativos o de ciencia ciudadana. El primer paso es proponer un mecanismo para desarrollar desafíos de juego adaptados a la persona, y para esto es necesario categorizar a las personas en función de cómo interactúan con el sistema, que en particular a los CLCS, ese perfilamiento se enfoca en el comportamiento espacio-temporal. En segundo lugar, se deben identificar los desafíos de resistencia y ritmo que son adecuados a las necesidades del CLCS.Facultad de Informátic

Ludificación adaptativa en sistemas colaborativos de recolección basados en la ubicación: un caso de detección de comportamiento espacio-temporal

Collaborative location collecting systems (CLCS) is a particular case of collaborative systems where a community of users collaboratively collects data associated with a geo-referenced location. Gamification is a strategy to convene participants to CLCS. However, it cannot be generalized because of the different users’ profiles, and so it must be tailored to the users and playing contexts. A strategy for adapting gamification in CLCS is to build game challenges tailored to the player’s spatio-temporal behavior. This type of adaptation requires having a user traveling behavior profile. Particularly, this work is focused on the first steps to detect users’ behavioral profiles related to spatial- temporal activities in the context of CLCS. Specifically, this article introduces: (1) a strategy to detect patterns of spatial-temporal activities, (2) a model to describe the spatial-temporal behavior of users based on (1), and a strategy to detect users’ behavioral patterns based on unsupervised clustering. The approach is evaluated over a Foursquare dataset. The results showed two types of behavioral atoms and two types of users’ behavioral patterns.Los sistemas colaborativos de recolección basados en la ubicación (CLCS, por sus siglas en inglés) son un caso particular de sistemas colaborativos donde una comunidad de usuarios recopila de forma colaborativa datos asociados con una ubicación georreferenciada. La ludificación es una estrategia para convocar participantes a CLCS. Sin embargo, no se puede generalizar debido a los diferentes perfiles de los usuarios, por lo que debe adaptarse a los usuarios y contextos de juego. Una estrategia para adaptar la gamificación en CLCS es crear desafíos de juego adaptados al comportamiento del jugador. Este tipo de adaptación requiere tener un perfil del comportamiento espacio-temporal del usuario y en particular, este trabajo se centra en los primeros pasos para detectar este tipo de perfiles en relación a las actividades espacio-temporales en el contexto de los CLCS. Específicamente, este artículo presenta: (1) una estrategia para detectar patrones de actividades espacio-temporales, (2) un modelo para describir el comportamiento espacio-temporal de los usuarios basado en (1), y una estrategia para detectar patrones de comportamiento de los usuarios, basada en en agrupamiento (clustering) no supervisado. El enfoque se evaluó sobre un conjunto de datos de la aplicación Foursquare. Los resultados mostraron dos tipos de átomos de comportamiento y dos tipos de patrones de comportamiento de los usuarios.Facultad de Informátic

Generación de mosaico entorno a ríos y lagos

AppEAR es un proyecto de ciencia ciudadana para estudiar los ambientes acuáticos de agua dulce. Su objetivo es generar relevamientos periódicos de estos ambientes de forma precisa y eficiente; Para ello se buscó generar cartografía en la que los sectores de estudio, en este caso costas, están segmentados en áreas más pequeñas organizadas como celdas de un mosaico. Para generar esa cartografía se creó un framework capaz de generar celdas segmentadas y estructuradas en forma de grilla (o mosaico) a partir de una serie de puntos, es decir una geometría lineal o poligonal. El algoritmo recorre la geometría longitudinalmente y de forma transversal crea el mosaico que puede variar según los parámetros configurados. El mosaico es generado a partir de un objeto geométrico recorriéndolo de a dos puntos por vez (segmentos) y creando una grilla a partir de estos. Para conseguirlo toma los siguientes parámetros: una geometría ya sea lineal o poligonal, una orientación (que puede ser derecha, en el caso de los lagos, izquierda o ambas, para el caso de los ríos, distancia total transversal a la geometría, la cantidad de filas de celdas (dividiendo la distancia transversal) y el tamaño longitudinal aproximado de cada celda. La información que se almacena para cada celda la relaciona con la geometría original y se incluye información del tipo de recurso hidrográfico y el nombre. El framework fue desarrollado en Python, utilizando la librería GeoPandas, que extiende de Pandas, añadiendo comportamiento geoespacial. Para ello, GeoPandas cuenta con la librería Shapely utilizada para la transformación de datos geométricos. Finalmente, puede aplicarse tanto a geometrías individuales como a Dataframes con múltiples geometrías. El resultado obtenido de cada ejecución es almacenado para luego poder ser exportado como una capa cartográfica en formato GeoJson.Facultad de Informátic

Adaptive gamification of citizen science projects

Mass collaboration mediated by technology is now commonplace (Wikipedia, Quora, TripAdvisor). Online mass collaboration is also present in science in the form of Citizen Science. These collaboration models, which have a large community of contributors coordinated to pursue a common goal, are known as Collaborative systems. Gamification is a strategy to convene participants to CS projects. However, it cannot be generalized because of the different users’ profiles, and so it must be tailored to the users and playing contexts. This Ph.D. project approaches the problem of adapting gamification to the user’s profile, project objectives, and global status.Facultad de Informátic

ALMA: un modelo OO para estrategias de ajuste de posiciones a mapas digitales

Se propone una clasificación de modelos de representación del espacio geográfico. Se realiza un estudio exhaustivo de los sistemas de posicionamiento para luego proponer una definición del proceso de Map Matching y del problema a abordar. Se propone luego, una categorización de las estrategias de Map Matching y se formalizan los requerimientos acerca de la cartografía digital a contemplar en este proceso. Se propone una arquitectura modular para implementar un sistema de ajuste de posiciones y finalmente se presenta un modelo orientado a objetos para implementar el ajuste de posiciones.Facultad de Informátic

Scolr: una plataforma de revisiones colaborativas y abiertas de literatura

La revisión metódica y sostenida de los antecedentes de literatura es un aspecto central de la investigación científica y tecnológica. Por su relevancia y complejidad se ha vuelto un objeto de estudio, foco de numerosas propuestas metodológicas, algunas de las cuales se orientan a las necesidades particulares de una disciplina. El crecimiento sostenido del número de publicaciones y la dispersión de espacios en los que se publica, fuerzan a investigadores y tecnólogos dedicar cada vez más tiempo y recursos a esta tarea. Con el objetivo de sumar esfuerzos y quitar subjetividad a los resultados, surgen herramientas de soporte al estudio de la literatura con foco en la colaboración. Tal es el caso de los populares gestores de referencias Zotero y Mendeley (esta última propiedad de Elsevier) y las redes sociales académicas omo ResearchGate y Academia.edu. El proyecto SRToolBox reporta 35 aplicaciones de software que declaran dar soporte a la colaboración. Entre ellas se encuentra Scolr (Support for Collaborative, Open, Literature Reviews).Facultad de Informátic

Coastline generator: a tool for generating topographic tessellations around polygons and lines

Many citizen science projects that carry out survey tasks based on location require that the territory to be studied be fragmented into smaller areas with the objectives of, on the one hand, keeping a record of the level of coverage of the regions, and on the other hand, to present spatially bounded objectives to the volunteers of the project. In some cases the sampling areas are related to a terrain feature, such as when surveying the shores of rivers and lakes. Therefore, the afore-mentioned segmentation must respect the topographical shape of the geographical object to be studied (river or lake).In this work, this type of tessellation is defined as topographic tessellation (TT). Aiming at building the TT, indicating the distance it should have from the shore and the specific measurements of each smaller area is needed. This article presents a framework for the automatic generation of topographic tessellations, which are sets of disjoint and adjacent polygons that form a mosaic following the shape of a georeferenced geometry, and builds a new geographical layer. This tool is useful for spatial-task asignment decision-making.Facultad de Informátic

Adaptive gamification in Collaborative systems, a systematic mapping study

Mass collaboration mediated by technology is now commonplace (Wikipedia, Quora, TripAdvisor). Online, mass collaboration is also present in science in the form of Citizen Science. These collaboration models, which have a large community of contributors coordinated to pursue a common goal, are known as Collaborative systems. This article introduces a study of the published research on the application of adaptive gamification to collaborative systems. The study focuses on works that explicitly discuss an approach of personalization or adaptation of the gamification elements in this type of system. It employs a systematic mapping design in which a categorical structure for classifying the research results is proposed based on the topics that emerged from the papers review. The main contributions of this paper are a formalization of the adaptation strategies and the proposal of a new taxonomy for gamification elements adaptation. The results evidence the lack of research literature in the study of adapting gamification in the field of collaborative systems. Considering the underlying cultural diversity in those projects, the adaptability of gamification design and strategies is a promissory research field.Laboratorio de Investigación y Formación en Informática Avanzad

Dynamic spatial task generation for collaborative location-based collecting systems coverage objectives

Collaborative location-based collecting systems (CLCS) are a particular case of collaborative systems where a community of users collaboratively collect geo-referenced data. Each CLCS sets its territory coverage objectives, commonly defined as to guarantee that all the affected territory is surveyed with a particular coverage criterium. This paper presents a three-step pipeline to recommend the subareas that require observations dynamically. The first step generates a disjoint and adjacent set of areas -a mesh- covering the sampling territory. The second step sets a priority and coverage objective for each area. Finally, the third step considers the project’s objectives and the area coverage situation to recommend the areas that need surveys. The output of this last step is an input for a user-task distribution process where the user’s profile is taken into account. Moreover, an example of meshing strategy and task generation is proposed.Facultad de Informátic