Sound based social networks

The sound environment is an eco of the activity and character of each place, often carrying additional information to that made available to the eyes (both new and redundant). It is, therefore, an intangible and volatile acoustic fingerprint of the place, or simply an acoustic snapshot of a single event. Such rich resource, full of meaning and subtleness, Schaeffer called Soundscape. The exploratory research project presented here addresses the Soundscape in the context of Mobile Online Social Networking, aiming at determining the extent of its applicability regarding the establishment and/or strengthening of new and existing social links. Such research goal demanded an interdisciplinary approach, which we have anchored in three main stems: Soundscapes, Mobile Sound and Social Networking. These three areas pave the scientific ground for this study and are introduced during the first part of the thesis. An extensive survey of the state-of-the-arte projects related with this research is also presented, gathering examples from different but adjacent areas such as mobile sensing, wearable computing, sonification, social media and contextaware computing. This survey validates that our approach is scientifically opportune and unique, at the same time. Furthermore, in order to assess the role of Soundscapes in the context of Social Networking, an experimental procedure has been implemented based on an Online Social Networking mobile application, enriched with environmental sensing mechanisms, able to capture and analyze the surrounding Soundscape and users' movements. Two main goals guided this prototypal research tool: collecting data regarding users' activity (both sonic and kinetic) and providing users with a real experience using a Sound-Based Social Network, in order to collect informed opinions about this unique type of Social Networking. The application – Hurly-Burly – senses the surrounding Soundscape and analyzes it using machine audition techniques, classifying it according to four categories: speech, music, environmental sounds and silence. Additionally, it determines the sound pressure level of the sensed Soundscape in dB(A)eq. This information is then broadcasted to the entire online social network of the user, allowing each element to visualize and audition a representation of the collected data. An individual record for each user is kept available in a webserver and can be accessed through an online application, displaying the continuous acoustic profile of each user along a timeline graph. The experimental procedure included three different test groups, forming each one a social network with a cluster coefficient equal to one. After the implementation and result analysis stages we concluded that Soundscapes can have a role in the Online Social Networking paradigm, specially when concerning mobile applications. Has been proven that current offthe- shelf mobile technology is a promising opportunity for accomplishing this kind of tasks (such as continuous monitoring, life logging and environment sensing) but battery limitations and multitasking's constraints are still the bottleneck, hindering the massification of successful applications. Additionally, online privacy is something that users are not enthusiastic in letting go: using captured sound instead of representations of the sound would abstain users from utilizing such applications. We also demonstrated that users who are more aware of the Soundscape concept are also more inclined to assume it as playing an important role in OSN. This means that more pedagogy towards the acoustic phenomenon is needed and this type of research gives a step further in that direction.O ambiente sonoro de um lugar é um eco da sua atividade e carácter, transportando, na maior parte da vezes, informação adicional àquela que é proporcionada à visão (quer seja redundante ou complementar). É, portanto, uma impressão digital acústica - tangível e volátil - do lugar a que pertence, ou simplesmente uma fotografia acústica de um evento pontual. A este opulento recurso, carregado de significados e subtilezas, Schafer chamou de Paisagem-Sonora. O projeto de investigação de carácter exploratório que aqui apresentamos visa o estudo da Paisagem-Sonora no contexto das Redes Sociais Móveis Em-Linha, procurando entender os moldes e limites da sua aplicação, tendo em vista o estabelecimento e/ou reforço de novos ou existente laços sociais, respectivamente. Para satisfazer este objectivo foi necessária uma abordagem multidisciplinar, ancorada em três pilares principais: a Paisagem-Sonora, o Som Móvel e as Redes Sociais. Estas três áreas determinaram a moldura científica de referência em que se enquadrou esta investigação, sendo explanadas na primeira parte da tese. Um extenso levantamento do estado-da-arte referente a projetos relacionados com este estudo é também apresentado, compilando exemplos de áreas distintas mas adjacentes, tais como: Computação Sensorial Móvel, Computação Vestível, Sonificação, Média Social e Computação Contexto-Dependente. Este levantamento veio confirmar quer a originalidade quer a pertinência científica do projeto apresentado. Posteriormente, a fim de avaliar o papel da Paisagem-Sonora no contexto das Redes Sociais, foi posto em prática um procedimento experimental baseado numa Rede Social Sonora Em-Linha, desenvolvida de raiz para dispositivos móveis e acrescida de mecanismos sensoriais para estímulos ambientais, capazes de analisar a Paisagem-Sonora envolvente e os movimentos do utilizador. Dois objectivos principais guiaram a produção desta ferramenta de investigação: recolher dados relativos à atividade cinética e sonora dos utilizadores e proporcionar a estes uma experiência real de utilização uma Rede Social Sonora, de modo a recolher opiniões fundamentadas sobre esta tipologia específica de socialização. A aplicação – Hurly-Burly – analisa a Paisagem-Sonora através de algoritmos de Audição Computacional, classificando- a de acordo com quatro categorias: diálogo (voz), música, sons ambientais (“ruídos”) e silêncio. Adicionalmente, determina o seu nível de pressão sonora em dB(A)eq. Esta informação é então distribuída pela rede social dos utilizadores, permitindo a cada elemento visualizar e ouvir uma representação do som analisado. É mantido num servidor Web um registo individual da informação sonora e cinética captada, o qual pode ser acedido através de uma aplicação Web que mostra o perfil sonoro de cada utilizador ao longo do tempo, numa visualização ao estilo linha-temporal. O procedimento experimental incluiu três grupos de teste distintos, formando cada um a sua própria rede social com coeficiente de aglomeração igual a um. Após a implementação da experiência e análise de resultados, concluímos que a Paisagem- Sonora pode desempenhar um papel no paradigma das Redes Sociais Em- Linha, em particular no que diz respeito à sua presença nos dispositivos móveis. Ficou provado que os dispositivos móveis comerciais da atualidade apresentam-se com uma oportunidade promissora para desempenhar este tipo de tarefas (tais como: monitorização contínua, registo quotidiano e análise sensorial ambiental), mas as limitações relacionadas com a autonomia energética e funcionamento em multitarefa representam ainda um constrangimento que impede a sua massificação. Além disso, a privacidade no mundo virtual é algo que os utilizadores atuais não estão dispostos a abdicar: partilhar continuamente a Paisagem-Sonora real em detrimento de uma representação de alto nível é algo que refrearia os utilizadores de usar a aplicação. Também demonstrámos que os utilizadores que mais conhecedores do fenómeno da Paisagem-Sonora são também os que consideram esta como importante no contexto das Redes Sociais Em-Linha. Isso significa que uma atitude pedagógica em relação ao fenómeno sonoro é essencial para obter dele o maior ganho possível. Esta investigação propõe-se a dar um passo em frente nessa direção

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost