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Professor Advisordc.contributor.advisorOchoa Delorenzi, Sergio 
Authordc.contributor.authorPalomares Peralta, Christian Eduardo 
Staff editordc.contributor.editorFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
Staff editordc.contributor.editorDepartamento de Ciencias de la Computación
Associate professordc.contributor.otherPino Urtubia, José 
Associate professordc.contributor.otherPoblete Labra, Barbara
Associate professordc.contributor.otherNavón Cohen, Jaime
Admission datedc.date.accessioned2015-08-19T14:27:09Z
Available datedc.date.available2015-08-19T14:27:09Z
Publication datedc.date.issued2015
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/132914
General notedc.descriptionMagíster en Ciencias, Mención Computación
Abstractdc.description.abstractUno de los problemas más significativos a resolver en sistemas que generan información en base a crowdsourcing, ha sido el controlar la calidad de la misma. A pesar de la existencia de casos conocidos que han resuelto este problema en forma exitosa (por ejemplo, Wikipedia o ReCaptcha), las soluciones encontradas son ad hoc al problema abordado, por lo tanto carecen de generalidad y no se pueden aplicar de la misma forma a otros escenarios. Por otra parte, la masificación de la computación móvil ha llevado a que el problema de verificar la calidad de la información que se ingresa a través de crowdsourcing, se haga presente en diversos escenarios, por ejemplo en la validación de la información georreferenciada que ingresan los usuarios de aplicaciones móviles acerca de diversos puntos de interés como: bares, restaurantes, colegios, hospitales, servicios públicos, etc. Las soluciones disponibles para validar información georreferenciada usualmente no involucran mecanismos crowdsourcing, y las que lo hacen, plantean mecanismos de validación un tanto limitados. Debido a esto, este trabajo de tesis busca explorar ese camino como una nueva alternativa de solución al problema planteado. Particularmente este trabajo desarrolló una heurística que permite la validación de la información que ingresan los usuarios, mientras éstos se desplazan por la ciudad (por ejemplo, tags). La heurística utiliza conceptos de computación social y crowdsourcing para reducir la incertidumbre acerca de la validez de dicha información. Para evaluar la solución se desarrolló un sistema móvil y una API (Application Programming Interface). La heurística propuesta se implementó y se dejó disponible a través de esta API para que otros desarrolladores puedan hacer uso de ésta. Por una cuestión de factibilidad del proceso de evaluación, dicho proceso fue realizado en Lima, Perú, y contó con la participación de 30 usuarios. Estos usuarios contaban con experiencia en el uso de aplicaciones similares a la presentada en esta tesis. A pesar de que los resultados obtenidos son insuficientes para sacar conclusiones definitivas respecto a la efectividad de la heurística propuesta, los datos obtenidos nos dan fuertes indicios de que la estrategia de solución propuesta es factible de usar y es útil para la validación de información georreferenciada.en_US
Lenguagedc.language.isoesen_US
Publisherdc.publisherUniversidad de Chileen_US
Type of licensedc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/*
Keywordsdc.subjectHeurísticaen_US
Keywordsdc.subjectSoftware computacional - Desarrolloen_US
Keywordsdc.subjectCrowdsourcingen_US
Keywordsdc.subjectInformación georreferenciadaen_US
Títulodc.titleHeurística de validación de información georreferenciada, basada en crowdsourcing y computación socialen_US
Document typedc.typeTesis


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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile
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