Tr-model: a metadata profile application for software personal data transparency (2020)
- Authors:
- Autor USP: COLETI, THIAGO ADRIANO - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PCS
- Subjects: ENGENHARIA DE COMPUTAÇÃO; CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO; ENGENHARIA DE SOFTWARE; INTERFACE HOMEM-COMPUTADOR; METADADOS
- Language: Inglês
- Abstract: O uso de recursos como Redes Sociais, Aplicativos Móveis, Websites e Redes de Sensores permitiu que quantidades massivas de dados sobre comportamentos e preferências fossem produzidos. Esses dados são chamados de dados pessoais e são usados para identificar ou tornar um indivíduo identificável por meio de alguma característica do dado. Os dados pessoais têm alto valor agregado e são utilizados por organizações para traçar perfis e utilizá-los para os mais diversos propósitos. As inúmeras possibilidades de utilização levantaram questões relacionadas à privacidade, segurança e liberdade devido ao fato que os dados pessoais podem proporcionar muitas informações sobre hábitos e rotinas dessas pessoas. Dentre as preocupações relacionadas ao uso dos dados pessoais está a falta de informações, quais sejam, quais dados serão utilizados, quem os utilizará, como isso será feito e com quais objetivos. Essas informações compreendem a Transparência de Dados Pessoais e são pouco ou nada divulgadas aos usuários. Há iniciativas criadas, mas elas apresentam problemas como: falta de padronização, que pode produzir uma Transparência falha, enviesada, pobre ou com dados desnecessários; falta de um critério de exibição adequado para a Transparência, uma vez que o uso dos dados pode envolver fatores técnicos tornando a compreensão por usuários com pouco letramento comprometida. Assim, esta tese apresenta o TR-Model, um conjunto de diretrizes baseadas em Perfil de Aplicação de Metadados para Transparência de Dados Pessoais. Os metadados têm por objetivo determinar o que deve ser mostrado como Transparência de modo que um conjunto mínimo de informações seja gerado, também, descrever como as informações devem ser apresentadas afim de apoiar a produção de informação de qualidade e apresentadas deforma adequada para o indivíduo. O TR-Model foi desenvolvido com base na análise de leis e regulamentações de uso de dados pessoais, pesquisas científicas e necessidades/ interesses de pessoas em relação ao uso de seus dados; é composto por um modelo de domínio, um conjunto de entidades, metadados, metaeventos e descrições e sua validação foi realizada por meio de testes com usuários, questionários e análise de cenários. Os resultados mostraram que o TR-Model foi eficaz nos aspectos de formato de apresentação de informação e, principalmente, no que tange às dimensões de qualidade de informação para o indivíduo.
- Imprenta:
- Data da defesa: 07.05.2020
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ABNT
COLETI, Thiago Adriano. Tr-model: a metadata profile application for software personal data transparency. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-18102023-111015/. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Coleti, T. A. (2020). Tr-model: a metadata profile application for software personal data transparency (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-18102023-111015/ -
NLM
Coleti TA. Tr-model: a metadata profile application for software personal data transparency [Internet]. 2020 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-18102023-111015/ -
Vancouver
Coleti TA. Tr-model: a metadata profile application for software personal data transparency [Internet]. 2020 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-18102023-111015/ - Um ambiente de avaliação da usabilidade de software apoiado por técnicas de processamento de imagens e reconhecimento de fala
- TR-Model. A Metadata Profile Application for Personal Data Transparency
- Design patterns to support personal data transparency visualization in mobile applications
- Keep system satus visible: impact of notifications on the perception of personal data transparency
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