Uma abordagem para a avaliação sequencial dos comportamentos emocionais de usuários depressivos nas redes sociais em grupo e individualmente

The constant growth in the use and sharing of data on social networks has provided opportunities to develop intelligent solutions for understanding different dimensions of human behavior online since users share social aspects, feelings, and opinions daily. In this way, several studies in Affective Computing have been conducted to recognize and predict emotional and indicative aspects of mental problems through the mining of complex data, such as texts, images, videos, and emoticons, available in social network posts. Depression is a common and growing health problem globally and is considered the third largest cause of incapacity for work, and the leading cause of emergency in health centers is characterized by the manifestation of a set of symptoms for at least two weeks. Symptoms can be compounded by profound sadness, guilt, loss of pleasure and mixed and atypical characteristics, which may be correlated to contexts and severely impact various social aspects. Although it is necessary to observe emotional characteristics over time, as it is known in the literature, studies have focused on classifying whether a given post is depressive and have not addressed the temporal recognition of mood manifestations and aspects of personality context. This Thesis aimed to answer \"how to recognize temporal patterns of behavior of depressive users in online social networks?\" In this way, an approach for the temporal recognition of behavioral patterns of depressed users on social networks is presented, composed of two methodologies that allow (i) the temporal evaluation of the behavioral patterns of user interactions in groups combining modeling and metrics of complex networks and recognition of emotions and feelings, and (i) sequential recognition of the patterns of behavior of individual depressive users, through the mining of frequent patterns of emotional and contextual characteristics. Information from posts and comments was used in both methodologies, composed of texts and emoticons present in the users timeline. Through complex network measures and frequent pattern recognition, the approach was evaluated, indicating to recognize strong patterns of interactional, emotional, and contextual behaviors online over time, which serve as indicative for human behavior specialists and are based on evidence in the literature.O constante crescimento de uso e compartilhamento de dados em redes sociais tem fornecido oportunidades de desenvolvimento de soluções inteligentes para a compreensão de dimensões do comportamento humano online, uma vez que usuários compartilham aspectos sociais, sentimentos e opiniões diariamente. Deste modo, diversos estudos em Computação Afetiva têm sido conduzidos em busca de reconhecer e predizer aspectos emocionais e indicativos de problemas mentais, por meio de mineração de dados complexos, como textos, imagens, vídeos e emoticons, disponibilizados nas postagens de redes sociais. A depressão é um problema comum e crescente de saúde no mundo, sendo considerada a terceira maior causa de incapacidade para o trabalho e a principal causa de emergência nos centros de saúde, caracterizada pela manifestação de um conjunto de sintomas por pelo menos duas semanas. Os sintomas podem ser compostos por profunda tristeza, sentimento de culpa, perda de prazer e características mistas e atípicas, correlacionar à contextos e impactar severamente diversos aspectos sociais. Embora seja necessário a observação de características emocionais ao longo do tempo, pelo que é conhecido na literatura, os estudos tem focado em classificar se uma determinada postagem é depressiva e não têm endereçado o reconhecimento temporal das manifestações de humor, bem como aspectos de personalidade ou contexto. Com isso, esta Tese teve por objetivo responder como reconhecer padrões temporais de comportamento de usuários depressivos em redes sociais online? Desta forma, apresenta-se uma abordagem para reconhecimento temporal de padrões de comportamento de usuários depressivos em redes sociais, composta por duas metodologias que permitem (i) a avaliação temporal dos padrões de comportamentos de interações dos usuários em grupo combinando modelagem e métricas de redes complexas e reconhecimento de emoções e sentimentos, e (i) reconhecimento sequencial dos padrões de comportamento dos usuários depressivos individualmente, por meio da minerações de padrões frequentes das características emocionais e de contexto. Em ambas, utilizou-se informações de postagens e comentários, compostos por textos e emoticons presentes na timeline do usuário. A abordagem foi avaliada por meio de métricas de rede complexas e reconhecimento de padrões frequentes, indicando reconhecer fortes padrões de comportamentos interacional, emocional e de contexto online ao longo do tempo, que servem como indicativos para especialistas do comportamento humano e são pautados em evidências na literatura

Um modelo de rede de sensores sem fio auto-organizada e tolerante a falhas para detecção de incêndios

The wildfires caused by human occupation is one of the factors that most contributes to deforestation of conservation areas, resulting in a number of issues for ecological systems. Premature fire detection lead to the elimination or minimize the damage that will be caused by a fire incident. Wireless Sensor Networks (WSNs) has been shown to be a good alternative for environmental monitoring applications, as they can collect and send the information in real-time, such as humidity, wind and temperature of various parts of the forest. Due to problems such as power limitation, communication failure and loss of nodes, the network topology is constantly changing, requiring mechanisms to achieve self-organization and fault tolerance. This paper proposes the development of a model and application in selforganizing and fault-tolerant WSNs for fire detection in conservation areas. To achieve self-organization and fault tolerance is encouraged local interactions between neighboring nodes that monitor the same region and the coordination of tasks, through a supervisor node, equipped with a framework for developing fault-tolerant applications based on components. Using a component redundancy technique with adaptive approach, the fire detection solution was implemented. Each component, ie, different implementations of the same specification, it is loaded and unloaded from runtime memory while the node assumes the role of coordinator. The results are stored and after execution of all components is achieved a consensus. For analysis and validation of the model and the application was simulated to 60 events in the sensor network in a real scenario, using the Sinalgo simulator. The results were classified as True (partial or absolute) or False (partial or absolute). In 45% of consensus identified a possible fault in the application and in only 35% there was absolute consensus.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Os incêndios causados pela ocupação humana é um dos fatores que mais contribui para o desmatamento das áreas de preservação ambiental, acarretando uma série de problemas aos sistemas ecológicos. A detecção precoce do fogo visa eliminar ou minimizar o dano que será causado por um incidente de fogo. Redes de Sensores sem Fio (RSSFs) tem se mostrado uma boa alternativa para aplicacões de monitoramento ambiental, visto que podem coletar e enviar informações em tempo real, como umidade, vento e temperatura de vários pontos da floresta. Devido a problemas como limitação de energia, falha na comunicacão e perda de n´os sensores, a topologia da rede muda constantemente, exigindo mecanismos que permitem alcançar a auto-organização e a tolerância a falhas. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um modelo e uma aplicação em RSSFs auto-organizável e tolerante a falhas para detecção de fogo em áreas de preservação. Para alcançar a auto-organização e a tolerância a falhas incentiva-se as interações locais entre n´os vizinhos que monitoram uma mesma região e a coordenacão de tarefas, por meio de um nó coordenador equipado com um framework para desenvolvimento de aplicações tolerante a falhas baseado em componentes. Utilizando uma técnica de redundância de componentes com abordagem adaptativa, a solucão de detecção de fogo foi implementada. Cada componente, ou seja, diferentes implementações de uma mesma especificação, ´e carregado e descarregado da memória em tempo de execucão enquanto o nó assume o papel de coordenador. Os resultados são armazenados e após execução de todos componentes é obtido um consenso. Para análise e validação do modelo e da aplicação simulou-se 60 eventos na rede de sensores em um cenário real, utilizando o simulador Sinalgo. Os resultados foram classificados como Verdadeiros (parcial ou total) ou Falsos (parcial ou total). Em 45% dos consensos identificou-se uma possível falha na aplicação e somente em 35% houve um consenso total

MADCS: A Middleware for Anomaly Detection and Content Sharing for Blockchain-Based Systems

The massive growth in data generation, experienced throughout the current century, has enabled the design of data-driven solutions for various applications. On the other hand, privacy concerns have been raised, especially considering the problems that the leakage of personal data can cause. To address privacy and security issues when dealing with sensitive content, works in the literature have focused on improving protocols for content sharing, primarily by endowing them with anomaly detection modules. However, in Blockchain-based systems, the aggregation of anomaly detection modules to middleware environments is still an under-explored research direction. This paper introduces the Middleware for Anomaly Detection and Content Sharing (MADCS), a new middleware based on a layered structure composed of the application, preprocessing, data analysis and business layers, besides the Blockchain platform. For validation, we built a synthetic dataset of medical prescriptions following an international standard and applied a clustering-based technique for anomaly detection. Experiments demonstrated 85% precision and 78% accuracy in identifying abnormalities in the content-sharing process. The results show that a Blockchain combined with MADCS may contribute to a safer content-sharing network environment