Defesa de Tese de Doutorado de Michelle Mayumi Tizuka – 10/12/2024, 14h, na sala 310 do Instituto de Computação e por videoconferência
Link para defesa: https://meet.google.com/cim-ojpo-jhp
Prov-Gamify – Um Método para Modelagem de Sistemas Gamificados com o Uso de Dados de Proveniência
Resumo:
A gamificação tem se tornado cada vez mais popular em diversos contextos. No entanto, um sistema de informação gamificado gera uma série de eventos, decisões e interações dos usuários, tornando um desafio gerenciar estes dados. Até o momento, técnicas, métodos e modelos existentes para captura e extração de dados de sessões de atividades que auxiliam a identificar a relação de causa e efeito ainda não foram aplicados para o domínio da Gamificação. Este trabalho propõe um método para modelagem de sistemas gamificados com uso de modelos de proveniência, permitindo a representação estruturada das dimensões intencionais dos atores envolvidos no contexto organizacional em ambientes empresariais, com o objetivo de contribuir para o gerenciamento de dados e identificar relações de influência entre estes atores. Para isso, o método proposto, chamado de PROV-GAMIFY, baseou-se no instanciamento do modelo da World Wide Web Consortium Provenance (W3C PROV). Para alcançar os objetivos definidos para esta tese, assume-se uma metodologia de pesquisa aplicada em estudos empíricos, caracterizada como experimental e exploratória, com abordagem quantitativa e qualitativa. Quanto aos procedimentos técnicos no desenvolvimento e avaliação do método, foram realizadas entrevistas com gestores de empresas, as quais possibilitaram identificar além de benefícios, desafios e ameaças durante sua experimentação do modelo. Por fim, propomos uma arquitetura genérica para o PROV-GAMIFY de modo a viabilizar a modelagem de sistemas gamificados com o foco em gestores e administradores, sendo possível adaptá-lo a qualquer domínio de aplicação, avançando nos métodos atuais existentes no âmbito das análises em gamificação (Gamification Analytics) através do gerenciamento de dados de proveniência.
Abstract:
Gamification has become increasingly popular in various contexts. However, a gamified information system generates a series of events, decisions, and user interactions, making managing this data challenging. Existing techniques, methods, and models for capturing and extracting data from activity sessions that help identify cause-and-effect relationships have not yet been applied to gamification. This work proposes a method for modeling gamified systems using provenance models, allowing the structured representation of the intentional dimensions of the actors involved in the organizational context in business environments, to contribute to data management and identify influence relationships between these actors. The proposed method, PROV-Gamify, was based on the instantiation of the World Wide Web Consortium Provenance (W3C PROV) model. To achieve the objectives defined for this thesis, a research methodology applied in empirical studies is assumed, characterized as experimental and exploratory, with a quantitative and qualitative approach. Regarding the technical procedures for developing and evaluating the method, interviews were conducted with company managers, which made it possible to identify, in addition to benefits, challenges, and threats during their experimentation with the model. Finally, we propose a generic architecture for PROV-Gamify to enable the modeling of gamified systems with a focus on managers and administrators, making it possible to adapt it to any application domain, advancing the current methods existing in the scope of gamification analysis (Gamification Analytics) through the management of provenance data.
Banca examinadora:
Prof. Esteban Walter Gonzalez Clua, UFF – Presidente
Profa. Luciana Cardoso de Castro Salgado, UFF
Prof. Daniel Cardoso Moraes de Oliveira, UFF
Prof. Troy Costa Kohwalter, UFF
Profa. Isabela Gasparini, UDESC
Prof. Eduardo Filgueiras Damasceno, UTFPR