Studying user behavior through a participatory sensing framework in an urban context

• Autores: Manh Khoi Ngo
• Directores de la Tesis: Sven Casteleyn (dir. tes.) , Roberto Henriques (codir. tes.) , Edzer Pebesma (codir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Jaume I ( España ) en 2018
• Idioma: inglés
• Número de páginas: 190
• Tribunal Calificador de la Tesis: Irene Garrigós Fernández (presid.) , Ellie D'hondt (secret.) , Roberto Henriques (voc.) , Sven Casteleyn (voc.) , Edzer Pebesma (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: TDX
• Resumen
  • español

    Esta tesis presenta el diseño e implementación de una plataforma participativa multi propósito (Citizense) creada a partir de los requerimientos obtenidos de la literatura existente. Esta plataforma le permite a los usuarios crear campañas para medir y recolectar información de multiples tipos. Por lo tanto Citizense fue desplegada en diferentes escenarios para verificar sus diferentes funcionalidades. A través de dicho despliegues, se indentificaron múltiples patrones de comportamiento. Primero, los usuarios reaccionario positivamente a los incentivos monetarios, siendo los micro pagos fijos preferidos sobre los micro pagos variables y los aleatorios. Los usuarios usualmente contribuyeron en su tiempo libre durante días laborales, sin embargo esta decisión estuvo correlacionada con el contexto geográfico de las campañas o las actividades más recientes. Fue posible clasificar los participantes entre dos grupos, un grupo pequeño de participantes activos que constantemente usaron la plataforma y un grupo más grande de participantes regulares con un comportamiento más intermitente.

  • English

    The thesis details the design and implementation of a multi-purpose participatory sensing framework (Citizense) based on a list of requirements extracted from the literature. This framework enables ordinary users to create sensing campaigns and collect various types of data. Subsequently, Citizense is deployed in several real-world scenarios in which its designed features are verified. Through these deployments, several user behavior patterns have been identified. First, users react positively to all the three deployed monetary incentives. Among them, fixed micro-payment is preferred over lottery payout and variable micro-payment. They tend to contribute in their free time during the working week, although this decision seems to be correlated to the campaign’s geographical context and/or the recency of the participants’ activities. Participants can be divided into two groups: a smaller group of active participants who frequently perform sensing activities and a larger group of regular participants who exhibit more intermittent behaviors.