Caracterização e Modelagem Temporal de Chamadas de Telefonia Móvel em Grandes Eventos
Resumo
O uso cada vez maior de telefones celulares desafia as operadoras a evoluírem e melhorarem os seus serviços com base no comportamento de seus usuários. Em particular, eventos de grande escala podem impor padrões que diferem fortemente daqueles observados normalmente no uso diário das redes das operadoras de telefonia celular. Este trabalho apresenta os impactos de jogos de futebol na carga de trabalho de uma rede de telefonia móvel a partir do uso de uma metodologia proposta. Os resultados mostram a dinâmica da carga de trabalho no entorno do horário dos eventos e apresentam características do aumento de uso dos serviços de voz da operadora em consequência tanto do deslocamento dos participantes quanto da natureza do próprio evento.Referências
Balcan, D. et al. Multiscale mobility networks and the spatial spreading of infectious diseases. Proceedings of the National Academy of Sciences, v. 106, n. 51, p. 21484– 21489, 2009. Disponível em: <http://www.pnas.org/content/106/51/21484.abstract>.
Bagrow, J. P.; Wang, D.; Barabási, A.-L. Collective response of human populations to large-scale emergencies. PLoS ONE, Public Library of Science, v. 6, n. 3, p. e17680, 03 2011.
Bleicher, A. The on-demand olympics. IEEE Spectrum, jul 2012.
Candia, J. et al. Uncovering individual and collective human dynamics from mobile phone records. Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical, v. 41, n. 22, p. 224015, 2008. Disponível em: <http://stacks.iop.org/1751-8121/41/i=22/a=224015>.
Eagle, N.; Pentland, A.; Lazer, D. Inferring social network structure using mobile phone data. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), v. 106, n. 36, p. 15274–15278, 2009.
González, M. C.; Barabási, A.-L. Complex networks – from data to models. Nature Physics, v. 3, p. 224–225, 2007.
González, M. C.; Hidalgo, C. A.; Barabási, A.-L. Understanding individual human mobility patterns. Nature Publishing Group, v. 453, 2008. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1038/nature06958>.
Mitchell, T. M. Mining our reality. Science, v. 326, n. 5960, p. 1644–1645, 2009. Disponível em: <http://www.sciencemag.org/content/326/5960/1644.short>.
Schopenhauer, A.Simonite, T. Mobile Data: A Gold Mine for Telcos. may 2010. Intelligent Community Forum.
Song, C. et al. Modelling the scaling properties of human mobility. Nature Publishing Group, v. 6, 2010. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1038/nphys1760>.
Song, C. et al. Limits of predictability in human mobility. Science, v. 327, n. 5968, p. 1018–1021, 2010. Disponível em: <http://www.sciencemag.org/content/327/5968/1018.abstract>.
Soper, D. Is human mobility tracking a good idea? Communications of the ACM, ACM, New York, NY, USA, v. 55, n. 4, p. 35–37, abr. 2012. ISSN 0001-0782. Disponível em: <http://doi.acm.org/10.1145/2133806.2133819>.
Xavier, F. H. Z., Silveira, L. M., Almeida, J. M., Ziviani, A., Malab, C. H. S., e Marques-Neto, H. (2012). Analyzing the workload dynamics of a mobile phone network in large scale events. Em Proceedings ofthe UrbaNe Workshop – ACM CoNEXT 2012.
Bagrow, J. P.; Wang, D.; Barabási, A.-L. Collective response of human populations to large-scale emergencies. PLoS ONE, Public Library of Science, v. 6, n. 3, p. e17680, 03 2011.
Bleicher, A. The on-demand olympics. IEEE Spectrum, jul 2012.
Candia, J. et al. Uncovering individual and collective human dynamics from mobile phone records. Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical, v. 41, n. 22, p. 224015, 2008. Disponível em: <http://stacks.iop.org/1751-8121/41/i=22/a=224015>.
Eagle, N.; Pentland, A.; Lazer, D. Inferring social network structure using mobile phone data. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), v. 106, n. 36, p. 15274–15278, 2009.
González, M. C.; Barabási, A.-L. Complex networks – from data to models. Nature Physics, v. 3, p. 224–225, 2007.
González, M. C.; Hidalgo, C. A.; Barabási, A.-L. Understanding individual human mobility patterns. Nature Publishing Group, v. 453, 2008. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1038/nature06958>.
Mitchell, T. M. Mining our reality. Science, v. 326, n. 5960, p. 1644–1645, 2009. Disponível em: <http://www.sciencemag.org/content/326/5960/1644.short>.
Schopenhauer, A.Simonite, T. Mobile Data: A Gold Mine for Telcos. may 2010. Intelligent Community Forum.
Song, C. et al. Modelling the scaling properties of human mobility. Nature Publishing Group, v. 6, 2010. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1038/nphys1760>.
Song, C. et al. Limits of predictability in human mobility. Science, v. 327, n. 5968, p. 1018–1021, 2010. Disponível em: <http://www.sciencemag.org/content/327/5968/1018.abstract>.
Soper, D. Is human mobility tracking a good idea? Communications of the ACM, ACM, New York, NY, USA, v. 55, n. 4, p. 35–37, abr. 2012. ISSN 0001-0782. Disponível em: <http://doi.acm.org/10.1145/2133806.2133819>.
Xavier, F. H. Z., Silveira, L. M., Almeida, J. M., Ziviani, A., Malab, C. H. S., e Marques-Neto, H. (2012). Analyzing the workload dynamics of a mobile phone network in large scale events. Em Proceedings ofthe UrbaNe Workshop – ACM CoNEXT 2012.
Publicado
23/07/2013
Como Citar
SILVEIRA, Lucas Maia; MARQUES-NETO, Humberto T..
Caracterização e Modelagem Temporal de Chamadas de Telefonia Móvel em Grandes Eventos. In: CONCURSO DE TRABALHOS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA SBC (CTIC-SBC), 32. , 2013, Maceió.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2013
.
p. 201-210.
