Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The research in Pervasive Computing have directed their efforts to the modeling and development
of programmable and interactive environments, able to assist users in their daily activities.
The Systems Group of Mobile Computing (gMob) of Federal University of Santa Maria,
developed the project ClinicSpace, a system to aid clinical tasks in hospitals based on Pervasive
Computing technologies. On the other hand, the Affective Computing, which is a relatively
new field of research in computer science, came up with the proposal to identify and synthesize
human feelings in machinery, in order to make the interaction with computing devices more
enjoyable and less frustrating. Given that pervasive systems work with context information to
adapt their applications according to user needs, it becomes feasible through the Affective Computing,
identify emotional characteristics of a person for this type of information can be used
as context element, making the adjustment more precise applications pervasive. In this context,
this research proposes a model of acquisition of affective context using techniques of inference
of stress from psychological tools, emotional self-analysis and stressful classification of clinical
tasks. Integrating the concepts of Affective Computing and Pervasive Computing, this model
aims to classify the state of stress of the users of ClinicSpace and use it as an affective context,
increasing the wealth of contextual information used in this system. To develop the proposed
model, studies were performed on the Perceived Stress Scale (PSS), responsible for identifying
stress in an individual, the use of AffectButtons to identify the user s emotional state, and the
development of a questionnaire, applied to health care professionals to identify and classify the
degree of stress of clinical activities. Based on these three approaches was possible to develop
a classification model of stress for ClinicSpace users (doctors). To validate the proposal, was
implemented a prototype of Affective Context Service for architecture ClinicSpace, which was
tested in the Annas Dias Hospital (Ibirubá - RS). The results showed that the model proposed
in this work is able to classify the state of stress for clinicians that this type of information can
be used as an element of context in pervasive systems. / As pesquisas na área da Computação Pervasiva têm direcionado seus esforços para a
modelagem e desenvolvimento de ambientes programáveis e interativos capazes de auxiliar os
usuários em suas atividades rotineiras. O Grupo de Sistemas de Computação Móvel (GMob) da
Universidade Federal de Santa Maria, desenvolve o projeto ClinicSpace, um sistema de auxílio
à tarefas clínicas em ambientes hospitalares baseado em tecnologias da Computação Pervasiva.
Por outro lado, a Computação Afetiva, que é um campo de pesquisa relativamente novo na informática,
surgiu com a proposta de identificar e sintetizar sentimentos humanos em máquinas,
com a finalidade de tornar a interação com dispositivos computacionais mais agradável e menos
frustrante. Tendo em vista que sistemas pervasivos trabalham com informações de contexto para
adaptar suas aplicações de acordo com as necessidades do usuário, torna-se viável através da
Computação Afetiva, identificar características emocionais de uma pessoa para que esse tipo de
informação possa ser usada como dados de contexto, tornando a adaptação das aplicações pervasivas
mais precisas. Neste contexto, o presente trabalho propõe um modelo de aquisição de
contexto afetivo utilizando técnicas de inferência de estresse a partir de ferramentas psicológicas,
autoanálise emocional e classificação estressora de tarefas clínicas. Integrando os conceitos
de Computação Afetiva e Computação Pervasiva, este modelo visa classificar o estado de estresse
dos usuários do ClinicSpace e utilizá-lo como elemento de contexto afetivo, aumentando
a riqueza de informações de contexto utilizadas neste sistema. Para o desenvolvimento do modelo
proposto, foram realizados estudos sobre a Escala de Estresse Percebido (PSS Perceived
Stress Scale), responsável pela identificação de estresse em um indivíduo, o uso de AffectButtons
para identificar o estado emocional do usuário, e o desenvolvimento de um questionário,
aplicado em profissionais da área da saúde, para identificar e classificar o grau de estresse de
atividades clínicas. Com base nessas três abordagens foi possível elaborar um modelo de classificação
de estresse para os usuários do ClinicSpace (médicos). Para validar a proposta, foi
implementado um protótipo de Serviço de Contexto Afetivo para a arquitetura ClinicSpace,
que foi testado no Hospital Annas Dias (Ibirubá RS). Os resultados mostraram que o modelo
proposto neste trabalho é capaz de classificar o estado de estresse de profissionais clínicos
para que este tipo de informação possa ser utilizado como elemento de contexto em sistemas
pervasivos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/5411 |
| Date | 09 November 2012 |
| Creators | Fiorin, André |
| Contributors | Augustin, Iara, Palazzo, Luiz Antônio Moro, Medina, Roseclea Duarte |
| Publisher | Universidade Federal de Santa Maria, Programa de Pós-Graduação em Informática, UFSM, BR, Ciência da Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSM, instname:Universidade Federal de Santa Maria, instacron:UFSM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 100300000007, 400, 300, 300, 300, 300, 5b1e0fb6-84d4-496b-9ed8-36761f15b4bf, 01ef1502-441f-4f6d-905d-70a4e73b76d1, 2865d05e-b6ca-4287-9b28-282cdf31a17e, ab954bac-27b8-46ae-a94d-e65ff0299dfe |
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