Context: Accurate decision-making requires updated and precise information to establish the reality of an overall situation. New data sources (e.g., wearable technologies) have been increasing the amount of available and useful data, which is now called big data. This has a great potential for transforming the entire business process and improving the accuracy of decisions. In this context, disaster management represents an interesting scenario that relies on big data to enhance decision-making. This is because it must cope with data provided not only by traditional sources (e.g., stationary sensors) but also by emerging sources - for instance, information shared by local volunteers, i.e., volunteered geographic information (VGI). When combined, these data sources can be regarded as large in volume, with different velocities, and a variety of formats. Furthermore, an analysis is required to confirm their veracity is required since these data sources are disconnected and prone to various errors. These are the 4Vs that characterize big data. Gap: However, although all these data open up further opportunities, their huge volume, together with an inappropriate data integration and unsuitable visualization, can result in information being overlooked by decision-makers. This problem arises because the integration of the available data is hampered by the intrinsic heterogeneity of their features (e.g., their occurrence in different formats). When integrated, this information also often fails to reach the decision-makers in a suitable way (e.g., in appropriate visualization formats). Moreover, there is not a clear understanding of the decision-makers needs or how the available data can meet these needs. Objective: In light of this, this thesis presents an approach for improving decision-making with heterogeneous geospatial big data based on spatial decision support systems and volunteered geographic information in disaster management. Methods: Systematic mapping studies were conducted to identify gaps in research studies with regard to the use of volunteered information and spatial decision support systems in disaster management. On the basis of these studies, two design science projects were carried out. The first of these aimed at defining the elements that are essential for ensuring the integration of heterogeneous data, whereas the second project aimed at obtaining a better understanding of decision-makers needs. A cross-organizational action research project was also conducted to define the design principles that should be observed for a spatial decision support system to effectively support decision-making with heterogeneous geospatial big data. A series of empirical case studies was undertaken to evaluate the outcomes of these projects. Results: The overall approach thus consists of the three significant outcomes that were derived from these projects. The first outcome was the conceptual architecture that defines the integration of heterogeneous data sources. The second outcome was a model-based framework that describes the connection of decision-making with appropriate data sources. The third outcome is based on the framework and comprises a set of design principles for guiding the development of spatial decision support systems for decision-making with heterogeneous geospatial big data. Conclusion: This thesis has made a useful contribution to both practice and research. In short, it defines ways of integrating heterogeneous data sources, provides a better understanding of decision-makers needs, and supports the development of a spatial decision support system to effectively assist decision-making with heterogeneous geospatial big data. / Contexto: Uma tomada de decisão precisa exige informações mais precisas e atualizadas para estabelecer a realidade da situação geral. Novas fontes de dados (e.g, tecnologias vestíveis) tem aumentado a quantidade de dados úteis disponíveis, que agora é chamado de big data. Isso tem grande potencial para transformar todo o processo de negócio e melhorar a precisão na tomada de decisão. Neste contexto, a gestão de desastres representa um interessante cenário que depende de big data para aprimorar a tomada de decisão. Isso porque, ela tem que lidar com dados fornecidos não apenas por fontes tradicionais (e.g., sensores estáticos), mas também por fontes emergentes por exemplo, informações compartilhadas por voluntários locais, i.e., as informações geográficas de voluntários (VGI). Quando combinadas, estas fontes de dados podem ser consideradas grandes em volume, com diferentes velocidades e uma variedade de formatos. Além disso, uma análise com relação à sua veracidade é necessaria uma vez que estas fontes de dados são desconectadas e propensas à erros. Estes são os 4Vs que caracterizam big data. Problema: No entanto, embora todos estes dados abrem novas oportunidades, seu grande volume em conjunto com uma integração inapropriada e uma visualização inadequada, podem tornar as informações ignoradas por tomadores de decisão. Isso ocorre, pois, a integração dos dados disponíveis torna-se complicada devido a heterogeneidade intrínseca nas suas características (e.g., dados em formatos diferentes). Quando integradas, estas informações frequentemente também não chegam aos tomadores de decisão em uma condição apropriada (por exemplo, no formato de visualização adequado). Além disso, não existe uma clara compreensão sobre as necessidades dos tomadores de decisão ou sobre como os dados disponíveis podem ser usados para atender essas necessidades. Objetivo: Dessa forma, esta tese de doutorado apresenta uma abordagem para melhorar a tomada de decisões com grande volume de dados espaciais heterogêneos baseada em sistemas de suporte à decisão espacial e informações geográficas de voluntários na gestão de desastres. Métodos: Mapeamentos sistemáticos foram conduzidos para identificar lacunas de pesquisa no uso de dados voluntários e sistemas de suporte à decisão na gestão de desastres. Com base nestes estudos, dois projetos de design science foram conduzidos. O primeiro deles buscou definir elementos essências para entender a integração de dados heterogêneos, enquanto o segundo projeto buscou fornecer um melhor entendimento das necessidades dos tomadores de decisão. Também foi conduzido um projeto de pesquisa-ação interinstitucional para definir princípios de projeto que deveriam ser observados para um sistema de suporte à decisão espacial ser efetivo no apoio a tomada de decisão com grande volume de dados espaciais heterogêneos. Uma série de estudos de caso empíricos foram conduzidos para avaliar os resultados destes projetos. Resultados: A abordagem geral então é composta pelos três resultados significantes que foram derivados destes projetos. Em primeiro lugar, uma arquitetura conceitual que especifica a integração de fontes de dados heterogêneas. O segundo elemento é uma estrutura baseada em modelo que descreve a conexão entre a tomada de decisão com as fontes de dados mais adequadas. Com base nesta estrutura, o terceiro elemento consiste em um conjunto de princípios de design que guiam o desenvolvimento de um sistema de suporte à decisão espacial para tomada de decisão com grande volume de dados espaciais heterogêneos. Conclusão: Esta tese de doutorado realizou importantes contribuições para a prática e pesquisa. Em resumo, ela define formas para integrar fontes de dados heterogêneos, fornece uma melhor compreensão sobre as necessidades dos tomadores de decisão e ajuda no desenvolvimento de sistemas de suporte à decisão espacial para tomada de decisão com grande volume de dados espaciais heterogêneos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-17042017-111209 |
| Date | 10 March 2017 |
| Creators | Horita, Flavio Eduardo Aoki |
| Contributors | Pereira, João Porto de Albuquerque |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Tese de Doutorado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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