@MASTERSTHESIS{ 2017:269788426,
 	title = {Método de sensoriamento social para caracterização e detecção de eventos urbanos: uma aplicação em acidentes de trânsito},
 	year = {2017},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7701",
 	abstract = "Acidentes de trânsito são um problema recorrente nas áreas urbanas, causando prejuízos, danos físicos e materiais. Atualmente, existem diversos órgãos públicos e privados que incentivam a criação de soluções que ajudem a minimizar a ocorrência destes acidentes em áreas urbanas. Neste sentido, apresentamos uma solução que utiliza os conceitos de Sensoriamento Social para o monitoramento e a caracterização de acidentes de trânsito. Sensoriamento Social é um novo paradigma no qual é realizado um processo distribuído de coleta de dados sociais, através de pessoas que compartilham dados contextuais voluntariamente. Como estudo de caso, aplicamos a solução para o monitoramento e a caracterização do trânsito em áreas urbanas, pois os habitantes ali presentes compartilham um grande número de informações em redes sociais. Além disso, em algumas áreas existem bases de dados oficiais, disponibilizadas pelo governo, as quais podem ser utilizadas para validação da solução proposta. A solução considera as limitações do Sensoriamento Social e os experimentos utilizam tanto dados públicos oficiais quanto dados sociais provenientes do Twitter e do Foursquare. Os resultados obtidos mostram que, para os cenários avaliados, torna-se possível a utilização de redes sociais como um meio alternativo de monitoramento e caracterização de acidentes de trânsito.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Informática},
 	note = {Instituto de Computação}
}