Para a comunidade de avaliação e gerenciamento de situações de emergências, determinar um processo de análise informacional para o desenvolvimento da Consciência da Situação (SAW) é um desafio, devido à limitada qualidade e complexidade dos dados, além da dinamicidade de ambientes reais monitorados. Operadores de sistemas de avaliação de situações de emergência, expostos a dados de qualidade incerta, estão suscetíveis a erros de SAW, diminuindo suas chances de uma tomada de decisão assertiva. Neste contexto, representar corretamente informações sobre tais situações, à medida que são coletadas e processadas, vai contribuir para melhor orientar humanos e sistemas sobre o que de fato acontece num ambiente de interesse. O presente trabalho visa contribuir com o problema de produção de melhores insumos na avaliação de situações de incêndios florestais, no âmbito do projeto DF100Fogo, apresentando o desenvolvimento de uma ontologia que agrega informações sobre a qualidade dos dados, promovendo ao operador de sistemas de emergência, uma melhor representação de dados sobre os incêndios. Um estudo de caso envolvendo um atendimento a uma situação de incêndio florestal será mostrado para demonstrar a aplicabilidade da ontologia junto à gestão da qualidade. Resultados apresentam um modelo de representação semântica, capaz de receber instâncias extraídas de dados de inteligência humana, com origem em sensoriamento participativo, e avaliadas quantitativamente sob aspectos de qualidade da informação.

No abstract

No abstract

No abstract

O gerenciamento de informações de riscos utilizando dados criminais apresenta desafios associados à Consciência Situacional (SAW), como a dinamicidade, heterogeneidade, variedade e o volume de dados. Tais desafios impõem dificuldades referentes à representação de informações de vítimas, criminosos, locais de eventos e à própria especificação das situações de crime. Representar de forma precisa as informações do domínio criminal vai contribuir para processos de análise quantitativa de dados, gerando assim melhores subsídios para a SAW de humanos e consequentemente uma tomada de decisão mais assertiva. Neste contexto, o estado-da-arte em modelos semânticos para representar riscos e crimes apresenta lacunas que restringem a quantificação de entidades e características relevantes das situações críticas. Portanto, este artigo apresenta um processo de quantificação de dados de ontologias para o domínio de gerenciamento de riscos sobre dados criminais, visando suportar a extração de dados específicos sobre crimes, para melhorar o apoio aos analistas criminais para a sua obtenção de SAW. Para tal, foram empregados a análise de tarefas dirigidas por objetivos, a análise de vocabulários e propriedades no contexto criminal e o desenvolvimento de uma nova ontologia para a representação de dados criminais. Resultados indicam que o processo desenvolvido é capaz de mensurar informações presentes na ontologia, tais como objetos furtados ou roubados por criminosos, o que pode contribuir para que um analista criminal adquira e mantenha seu nível de SAW sobre a incidência criminal de áreas urbanas brasileiras.