The smartphone has become an important part of our daily life. It takes advantage of multiple built-in sensors, along with internet connectivity, to provide a variety of services including navigation, weather forecasts, media capturing/sharing, and many more. The smartphone has become a hub for our social interactions, ranging from traditional voice communications through messaging, to online social networking. There are endless possibilities for a new generation of applications that automatically adapts according to users’ social affinities. The key enabler is to understand the social profile of the user and to realize a Social Proximity Indicator (SPI). This indicator of a user’s social profile includes the user’s location, preferences, common friends, frequent interactions among friends, community membership, and many more attributes. This project addresses the exploitation of the user’s smartphone as a detector of these user’s social contexts in order to infer the social proximity between any 2 (or more) people. The goal of this social proximity indicator is to identify the (current) set of smartphone users that would want to participate in an application specific activity, such as media sharing, group conversation, etc. SPI identifies users based on their social interactions and common preferences. Based on this SPI, a photo sharing application is proposed and built for the Android smartphone platform. This application uses multiple physical and virtual sensors (hosted by the user’s smartphone) to determine the context of the user. After inferring this context, the application initiates photo sharing among an identified group sharing this context. The application, as well as the underlying code, theoretical concepts, and results are presented in this thesis. The experiments conducted during this thesis project indicate that it is feasible to build smartphone based social proximity based applications in which proximity incorporates much more than simply physical location, thus going beyond existing applications. / Smartphone har blivit en viktig del av vårt dagliga liv, som drar nytta av de många inbyggda sensorer, inklusive Internet-anslutning, för att ge en mängd olika tjänster. Däribland navigation, väderprognoser, media fånga/delning, och många fler tjänster. Smartphone har blivit kärnan i våra sociala interaktioner. Den erbjuder allt från traditionella röst kommunikation via meddelanden, till sociala nätverk. Det finns oändliga möjligheter för nästa generationens program som kommer att automatiskt anpassar sig till användarnas sociala tillhörighet. Den viktigaste faktorn är att förstå den sociala profilen av användaren genom att använda ett Socialt Proximity Indikator (SPI). Denna indikator på social profil innehåller användarens läge, inställningar, gemensamma vänner, täta samspel mellan vänner, gemenskap medlemskap, och många fler attribut . Detta projekt behandlar utnyttjandet av användarens smartphone som en detektor av användarens sociala sammanhang för att ansluta sig till social närhet mellan några två (eller fler) personer. Målet med denna indikator är att identifiera den (nuvarande) uppsättning av smartphone-användare som skulle vilja delta i någon applikation specifik aktivitet, till exempel mediedelning, gruppsamtal, etc. SPI identifiera användare baserat på deras sociala interaktioner och gemensamma preferenser. En fotodelnings applikation har föreslagits och byggd för Android smartphone -plattformen, baserad på data från SPI. Denna applikation använder flera fysiska och virtuella sensorer (genom användarens smartphone) för att bestämma ramen för användaren. Efter en analys kommer programmet att initiera fotodelning mellan den identifierade gruppen som hittades i analysen. Applikationen, liksom den underliggande koden ,teoretiska begrepp, och resultaten kommer att presenteras i denna uppsats. Experimenten som genomfördes under detta examensarbete tyder på att det är möjligt att bygga smartphone baserad på SPI där närhet innehåller mycket mer än bara fysisk plats. Det gör applikationen unik än de befintliga applikationer.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-147677 |
| Date | January 2014 |
| Creators | Mitthalal, Dipesh Dugar |
| Publisher | KTH, Radio Systems Laboratory (RS Lab) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-ICT-EX ; 2014:66 |
Page generated in 0.0027 seconds