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Defesa de Dissertação – 09/11 –Modelo de aquisição de Contexto Afetivo baseado em autoanálise, classificação de tarefas e aspectos do estresse para a arquitetura ClinicSpace



Título: Modelo de aquisição de Contexto Afetivo baseado em autoanálise, classificação de tarefas e aspectos do estresse para a arquitetura ClinicSpace

Aluno: André Fiorin

Orientadora: Profa. Dra. Iara Augustin

Banca Examinadora:

Profª. Drª. Iara Augustin (UFSM) – Presidente – Orientador

Prof. Dr. Luiz Antônio Moro Palazzo (UFSC)

Profª. Drª. Roseclea Duarte Medina (UFSM)

 

Profª. Drª.  Deise de Brum Saccol (UFSM) – Suplente


Data:
09/11/2012

Hora: 09:00

Local: Sala 321 do Centro de Tecnologia
Resumo: 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 usado 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.

 


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