Por onde quero ir? Interesses pessoais na escolha de um trajeto urbano
Resumo
Quando se deslocam pelas cidades, as pessoas podem ter diferentes interesses. Pesquisas tem se preocupado em considerar as preferências dos usuários para fazer recomendações de trajetos e destinos. Entretanto, essas preferências são, em geral, relacionadas a tempo, distância e custo do trajeto. Este artigo considera que outros interesses pessoais e sociais podem ter impacto na escolha do trajeto e que, portanto, deveriam ser considerados em sistemas de recomendação personalizada. Para isso, o artigo apresenta uma pesquisa exploratória que analisa o que as pessoas consideram como seu interesse no momento da escolha do trajeto. Foram realizadas entrevistas e os dados qualitativos coletados foram analisados utilizando codificação aberta e axial. Os resultados evidenciam que as pessoas têm diferentes interesses em contextos diferentes e que os aspectos que podem influenciar a escolha vão desde a paisagem até a opinião de pessoas conhecidas sobre o trajeto.
Referências
Adomavicius, G. and Tuzhilin, A. (2011). “Context-aware recommender systems”. Recommender systems handbook. Springer. p. 217–253.
Ballatore, A. and Bertolotto, M. (nov 2015). “Personalizing Maps”. Communications of ACM, v. 58, n. 12, p. 68–74.
Bao, J., Zheng, Y. and Mokbel, M. F. (2012). “Location-based and Preference-aware Recommendation Using Sparse Geo-social Networking Data”. In Proceedings of the 20th International Conference on Advances in Geographic Information Systems. , SIGSPATIAL ’12. ACM.
Bao, J., Zheng, Y., Wilkie, D. and Mokbel, M. (2015). “Recommendations in locationbased social networks: a survey”. GeoInformatica, v. 19, n. 3, p. 525–565.
Campigotto, P., Rudloff, C., Leodolter, M. and Bauer, D. (2016). “Personalized and situation-aware multimodal route recommendations: the FAVOUR algorithm”. CoRR, v. abs/1602.09076.
Cassiani, S. H. D. B., Caliri, M. H. L. and Pelá, N. T. R. (1996). A teoria fundamentada nos dados como abordagem da pesquisa interpretativa. Revista Latino-Americana de Enfermagem, v. 4, p. 75–88.
Chen, C., Zhang, D., Guo, B., et al. (2015). “TripPlanner: Personalized Trip Planning Leveraging Heterogeneous Crowdsourced Digital Footprints”. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, v. 16, n. 3, p. 1259–1273.
Corbin, J. and Strauss, A. (2014). “Basics of qualitative research: Techniques and procedures for developing grounded theory”. Sage publications.
Kurashima, T., Iwata, T., Irie, G. and Fujimura, K. (2012). “Travel route recommendation using geotagged photos”. Knowledge and Information Systems, v. 37, n. 1, p. 37–60.
Pires, C. S., Aguiar, M. S. De and Ferreira, P. R. (2015). “Mobile ACORoute-Route Recommendation Based on Communication by Pheromones”. Polibits, n. 51, p. 27–32.
Su, H., Zheng, K., Huang, J., et al. (2014). “Crowdplanner: A crowd-based route recommendation system”. In Data Engineering (ICDE), 2014 IEEE 30th International Conference on. . IEEE.
Tsai, C. Y. and Lai, B. H. (2013). “A Customized Visiting Route Service under RFID Environment”. In Computer Software and Applications Conference Workshops (COMPSACW), 2013 IEEE 37th Annual.
Tsai, C.-Y. and Chung, S.-H. (2012). “A personalized route recommendation service for theme parks using {RFID} information and tourist behavior”. Decision Support Systems, v. 52, n. 2, p. 514–527.
Yang, B., Guo, C., Ma, Y. and Jensen, C. S. (2015). “Toward Personalized, Contextaware Routing”. The VLDB Journal, v. 24, n. 2, p. 297–318.
