Descripcion y Objetivos

Comprender las interacciones sociales, esto es, la tendencia inherente al ser humano a relacionarse con los demás a lo largo del tiempo, es una tarea ardua. Esto se debe a la compleja naturaleza de las interacciones sociales, que a menudo son difíciles de captar, capturar y examinar mediante métodos automatizados. No obstante, es posible obtener información indirecta mediante el análisis de los rasgos o marcadores sociológicos que caracterizan las interacciones humanas, como por ejemplo la proximidad de las personas y sus interacciones explícitas (Ploderer et al., 2014). La proximidad es una condición obligatoria para identificar vínculos entre humanos en el mundo real, ya que dos humanos necesitan estar en el mismo lugar en el mismo momento para tener un encuentro cara a cara.

Debido a su capacidad para desvelar complejas dinámicas sociales, los datos de proximidad tienen un inmenso valor para diversas aplicaciones, como la detección de multitudes, la optimización del lugar de trabajo, la monitorización de la presencia en interiores, la predicción de la transmisión de enfermedades o la detección de conductas asociales como el bullying. Los métodos tradicionales de detección de proximidad, como los cuestionarios o la observación directa, son poco prácticos para los estudios a gran escala y sistemas que pretendan realizar actuaciones en tiempo real para accionar conductas sociales positivas (Martins et al., 2019).

Este problema de detección de proximidad se complica aún más en estudios en interiores ya que los sistemas de geoposicionamiento se hacen más complejos. Aunque se pueden encontrar diferentes propuestas que intentan abordar esta problemática, la mayoría se basan en el uso de balizas ubicadas en lugares concretos del espacio a monitorizar. Estas balizas envían señales que son recibidas por dispositivos de recepción, que porta cada sujeto, y que permiten calcular las distancias entre ambos. Sistemas de balizas como Bluetooth Low Energy (BLE), sensores RFID o Ultra Wideband (UWB) son óptimas para este tipo de problemas (Baronti et al., 2018).

En todo caso, a propuestas anteriores no permiten conocer datos adicionales relacionados con la interacción social como el tono de la conversación u otros aspectos emocionales asociados. Por ello en este Trabajo Fin de Master se analizará las posibilidades que ofrecen los relojes inteligentes para detectar ese tipo de interacciones sociales. Por ello los objetivos que se plantean son:

• Comprender los principales rasgos o marcadores sociológicos de la interacción social.
• Estudiar las capacidades que ofrecen los relojes inteligentes para captar algunos de estos marcadores.
• Diseñar, desarrollar y evaluar un prototipo de uso relojes inteligentes para detectar ciertas interacciones sociales simples.

 

Metodología y Competencias

Metodología

Se pretende realizar una adaptación de varias metodologías para adaptarlas al problema que se presenta en este TFM. Para ello, se utilizarán ideas de LeanUX y Scrum.

Competencias:

El presente TFM pretende reforzar las siguientes competencias:

[CE1] Capacidad para la integración de tecnologías, aplicaciones, servicios y sistemas propios de la Ingeniería Informática, con carácter generalista, y en contextos más amplios y multidisciplinares.

[CE4] Capacidad para modelar, diseñar, definir la arquitectura, implantar, gestionar, operar, administrar y mantener aplicaciones, redes, sistemas, servicios y contenidos informáticos.

[CE5] Capacidad de comprender y saber aplicar el funcionamiento y organización de Internet, las tecnologías y protocolos de redes de nueva generación, los modelos de componentes, software intermediario y servicios.

[CE6] Capacidad para asegurar, gestionar, auditar y certificar la calidad de los desarrollos, procesos, sistemas, servicios, aplicaciones y productos informáticos.

[CE8] Capacidad para analizar las necesidades de información que se plantean en un entorno y llevar a cabo en todas sus etapas el proceso de construcción de un sistema de información.

[CE11] Capacidad de diseñar y desarrollar sistemas, aplicaciones y servicios informáticos en sistemas empotrados y ubicuos.

 

Medios a utilizar

Para el desarrollo de este TFM se utilizarán los siguientes medios:

• Entorno de programación
• PC para el desarrollo del prototipo
• Relojes inteligentes

 

Bibliografía

Baronti, P., Barsocchi, P., Chessa, S., Mavilia, F., & Palumbo, F. (2018). Indoor Bluetooth Low Energy Dataset for Localization, Tracking, Occupancy, and Social Interaction. Sensors (Basel, Switzerland), 18(12). https://doi.org/10.3390/S18124462

Martins, P., Abbasi, M., Sa, F., Celiclio, J., Morgado, F., & Caldeira, F. (2019). Intelligent beacon location and fingerprinting. Procedia Computer Science, 151, 9–16. https://doi.org/10.1016/J.PROCS.2019.04.005

Ploderer, B., Reitberger, W., Oinas-Kukkonen, H., & van Gemert-Pijnen, J. (2014). Social interaction and reflection for behaviour change. Personal and Ubiquitous Computing, 18(7), 1667–1676. https://doi.org/10.1007/S00779-014-0779-Y