An approach for assessing the quality of crowdsourced geographic information in the flood management domain (2019)
- Authors:
- Autor USP: DEGROSSI, LIVIA CASTRO - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SSC
- DOI: 10.11606/T.55.2020.tde-06012020-174847
- Subjects: INUNDAÇÕES; GEOGRAFIA URBANA; DESENVOLVIMENTO SUSTENTÁVEL; ENCHENTES URBANAS; INFORMAÇÃO PÚBLICA; USABILIDADE DE SOFTWARE; INTERFACE HOMEM-COMPUTADOR
- Keywords: Avaliação da qualidade; Citizen observatory; Crowdsourced geographic information; Flood management; Gestão de inundação; Informação geográfica voluntária; Observatório cidadão; Quality assessment
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Informação geográfica de crowdsourcing (do inglês, CGI) consiste numa informação geográfica fornecida por não especialistas de maneira ativa/consciente e passiva/inconsciente. O uso de CGI no domínio da gestão de inundações é consideravelmente recente e tem sido motivado pelo seu potencial como fonte de informação geográfica em situações em que dados oficiais são escassos ou indisponíveis. Contudo, a qualidade desse tipo de informação é uma preocupação fundamental quando a utilizamos, visto que os cidadãos podem ter diferentes níveis de conhecimento e experiência. A usabilidade das plataformas de crowdsourcing é um ponto importante visto que pode impactar a qualidade de CGI, uma vez que o aumento da complexidade desses sistemas pode levar o cidadão ao fornecimento de informações errôneas ou imprecisas. Embora aspectos de usabilidade sejam cada vez mais discutidos entre projetistas e desenvolvedores de sistemas computadorizados, ainda há uma escassez de estudos que investiguem estratégias para o aprimoramento da usabilidade de plataformas de crowdsourcing. A avaliação da qualidade de CGI é outro ponto importante para determinar se a informação geográfica é adequada a um propósito específico. Na literatura, a avaliação da qualidade de CGI é realizada para cada CGI individualmente. Em situações de crise, contudo, há pouco tempo para analisar uma grande quantidade de dados e, portanto, minimizar a sobrecarga de informações é extremamente importante. Uma estratégia interessante epouco explorada é a avaliação da qualidade dos elementos CGI agregados, ao invés de um único elemento. Esta tese de doutorado propõe uma abordagem para a melhoria e avaliação da qualidade de CGI no domínio de gestão de inundações. A abordagem consiste em uma taxonomia de métodos para a avaliação da qualidade de CGI na ausência de dados oficiais, um método para avaliar a qualidade do CGI e uma interface para o Observatório Cidadão de Enchentes. Os resultados obtidos na avaliação das principais contribuições revelam que o método proposto pode explicar a qualidade de CGI e a usabilidade da nova interface melhorou.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2019
- Data da defesa: 29.08.2019
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
DEGROSSI, Livia Castro. An approach for assessing the quality of crowdsourced geographic information in the flood management domain. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06012020-174847/. Acesso em: 03 mar. 2026. -
APA
Degrossi, L. C. (2019). An approach for assessing the quality of crowdsourced geographic information in the flood management domain (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06012020-174847/ -
NLM
Degrossi LC. An approach for assessing the quality of crowdsourced geographic information in the flood management domain [Internet]. 2019 ;[citado 2026 mar. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06012020-174847/ -
Vancouver
Degrossi LC. An approach for assessing the quality of crowdsourced geographic information in the flood management domain [Internet]. 2019 ;[citado 2026 mar. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06012020-174847/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.55.2020.tde-06012020-174847 (Fonte: oaDOI API)
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