Unidade 1 do Módulo 2
Conhecendo a Internet das Coisas (IoT) e Internet do Comportamento (IoB)
Apresentação
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Objetivo de aprendizagem
Ao final desta unidade, você será capaz de compreender os conceitos IoT e IoB em sua essência, diferenciando em suas propostas e utilização.
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Antes de adentrarmos ao tema Internet do Comportamento, é necessário que abordemos o conceito precedente. A internet das Coisas (Internet of Things), ou simplesmente IoT.
1.1 O que é a Internet das Coisas
A IoT é a “Internet de todas as coisas conectadas”. É parte do processo evolutivo da Internet, sendo um conceito que combina a utilização de vários dispositivos e redes de detecção de informações, realizando a interconexão de pessoas, máquinas e “coisas” a qualquer momento e em qualquer lugar.
O termo Internet of Things (IoT) foi cunhado em 1999 por Kevin Ashton, chefe do Automatic ID Lab do MIT, em um discurso para ilustrar o potencial da tecnologia de rastreamento RFID (HASSAN, 2018).
Embora o termo Internet das Coisas tenha sido trazido somente no final da década de 1990, o primeiro dispositivo que fazia o uso do conceito surgiu em 1982, onde programadores da Carnegie Mellon conectaram máquinas de venda automática de refrigerantes à uma rede de computadores, para que as pessoas pudessem verificar se havia bebidas geladas antes de efetuar a compra, sendo considerado como um dos primeiros dispositivos IoT.
Nas décadas seguintes, os dispositivos conectados à IoT também passaram por um processo evolutivo, de telefones celulares e computadores para dispositivos de uso diário, como geladeiras e máquinas de venda automática e, atualmente, sendo inseridos em dispositivos domésticos inteligentes, como alarmes de fumaça, alto-falantes e tablets, sendo estes conectados à internet.
A figura a seguir ilustra o crescimento do número de dispositivos conectados à IoT, avaliando o aumento no número de smartphones vendidos no mundo desde 2007.
Smartphones vendidos entre os anos de 2010 e 2015.
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Vale ponderar que o smartphone é apenas um dos dispositivos do dia a dia que pode se conectar à IoT. Se considerados outros dispositivos, como os smartwatches, assistentes pessoais, computadores, tablets, smart TVs e dispositivos wearables, entre outros, chegaremos aos bilhões de dispositivos conectados, como observam Salazar e Silvestre (2017).
A IoT está promovendo um processo de transformação na sociedade, que vai da “informação” à “inteligência”, promovendo mudanças significativas no campo da tecnologia da informação e na indústria.
Para compreendermos melhor a importância e relevância da IoT no cenário mundial, no ano de 2010, o número de objetos físicos e dispositivos cotidianos conectados à internet era de cerca de 12,5 bilhões. Estima-se que esse número esteja na faixa dos 50 bilhões até 2020, conforme ilustra a figura a seguir.
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Os autores apontam em sua projeção a importância da IoT em uma sociedade em que as coisas estão cada vez mais conectadas.Ainda, de acordo com a IDC, a receita do mercado global de IoT chegará a 1,1 trilhão de dólares até 2025, com uma taxa de crescimento composta numa média anual de 11,4%, da qual a participação de mercado da China aumentará para 25,9%, tornando seu mercado de IoT o maior do mundo.
Mas como funciona a IoT?
A Internet das Coisas (IoT) funciona por meio da conexão entre dispositivos eletrônicos e objetos físicos conectados à internet, permitindo a coleta e o compartilhamento de dados em tempo real.
No início, a Internet das Coisas (IoT) utilizou a infraestrutura e as tecnologias existentes para transformar objetos autônomos em objetos inteligentes interconectados. A IoT tem o poder de transformar a maneira como interagimos com nossos pertences e, em um setor ou empresa, podendo transformar a maneira como os negócios são executados.
A figura a seguir representa um esquema ilustrativo da arquitetura IoT. O diagrama mostra os blocos de construção de um sistema IoT e como eles estão conectados para coletar, processar e armazenar dados.
Figura de arquitetura da Internet das Coisas (IoT) .
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Segundo Perwej et al. (2019), existem alguns componentes básicos que inferem ao conceito:
+ Dispositivos IoT
São dispositivos eletrônicos que são integrados a objetos físicos e coletam dados, como sensores, medidores, câmeras e atuadores.
+ Gateways
São dispositivos físico ou software que conectam a nuvem a controladores, sensores e dispositivos inteligentes. Ele atua como um tradutor que permite que diferentes protocolos se comuniquem e encaminha os dados para a plataforma Cloud.
É responsável por manter a qualidade e a confiabilidade do sistema, o que se torna uma tarefa elementar quando a rede aumenta para centenas e milhares de coisas ou nós conectados.
O gateway de nuvem ajuda a compactar e transmitir dados de maneira segura entre gateways de campo e servidores IoT em nuvem, garantindo a compatibilidade com vários protocolos e se comunicando com gateways de campo utilizando diferentes protocolos.
+ Processador de Dados de Streaming
Quando adicionamos recursos de streaming a uma parte das infraestruturas de informação, adicionamos a capacidade de automatizar fluxos de dados em tempo real.
Ou seja, adicionamos a flexibilidade para ingerir e processar a crescente disponibilidade de IoT, mídia social e outras fontes de dados de streaming e gerenciá-los juntamente com dados convencionais baseados em lote. Nenhum dado pode ser ocasionalmente perdido ou inútil.
+ Big Data Warehouse
Um data warehouse é um banco de dados aprimorado para analisar dados provenientes de sistemas transacionais e aplicativos de linha de negócios. A estrutura e o esquema de dados são definidos com antecedência para melhorar as consultas SQL rápidas, em que o resultado é normalmente utilizado para relatórios e análises operacionais.
Os dados são limpos, aprimorados e transformados para que possam atuar como uma fonte confiável. Um big data warehouse contém apenas dados limpos, combinados e estruturados. Além disso, o data warehouse armazena conhecimento de contexto sobre “coisas”, sensores e os comandos dos aplicativos de controle enviados para “coisas”.
+ Data Lake
É um repositório que permite armazenar dados estruturados e não estruturados em qualquer escala, possibilitando executar vários tipos de análises de painéis e visualizações, processamento de big data, análise em tempo real e aprendizado de máquina para orientar decisões.
+ Análise de Dados
A Internet das Coisas (IoT) é uma interconexão de muitos dispositivos, redes, tecnologias e recursos humanos para obter um objetivo comum. Há uma diversidade de aplicativos baseados em IoT sendo utilizados em vários setores, que fornecem benefícios aos usuários.
Os dados originados de dispositivos IoT acabam sendo valiosos apenas se forem submetidos a investigação, o que traz a análise de dados para a imagem. A análise de dados é definida como um processo utilizado para verificar pequenos e grandes conjuntos de dados com propriedades de variadas para extrair conclusões significativas e insights acionáveis.
Essas conclusões geralmente estão na forma de padrões, tendências e estatísticas que ajudam as organizações a se envolverem proativamente com dados para implementar processos eficazes de tomada de decisão
+ Aplicativos do Usuário
São aplicativos para dispositivos móveis ou web que permitem aos usuários monitorar e controlar os dispositivos IoT, bem como visualizar os dados coletados.
+ Monitoramento de Segurança
Cibercriminosos podem obter acesso ao “cérebro” de todo o sistema IoT e assumir seu controle. Para acabar com esse problema, faz sentido registrar e analisar os comandos enviados pelos aplicativos de controle às coisas, monitorar as ações dos usuários e armazenar os dados na nuvem, possibilitando conhecer os padrões de comportamento suspeito, armazenar essas amostras e comparar com os logs gerados por um sistema IoT para interromper possíveis violações em um sistema IoT.
+ Machine Learning
Com o aprendizado de máquina, existe a possibilidade de criar modelos mais precisos e eficientes para aplicações de controle. Os modelos são frequentemente atualizados com base nos dados históricos acumulados em um big data warehouse.
+ Gerenciamento de Usuários
É um artifício que envolve definir e manipular usuários, funções e seus níveis de acesso em um sistema. Uma implementação típica de gerenciamento de usuários envolve uma ampla gama de funcionalidades, como adicionar e remover usuários, controlar a atividade por meio de permissões, lidar com funções de usuário, definir políticas de autenticação, redefinir senhas de acesso, etc.
+ Gerenciamento de Dispositivos
Como muitas implantações de IoT são compostas de centenas de milhares a milhões de dispositivos, é necessário rastrear, monitorar e lidar com frotas de dispositivos conectados. No gerenciamento de dispositivos, é necessário garantir que seus dispositivos IoT funcionem de maneira adequada e segura após a implantação.
No gerenciamento de dispositivos, você precisa proteger o acesso aos seus dispositivos, monitorar a integridade, detectar e solucionar problemas remotamente e gerenciar atualizações de software e firmware. O gerenciamento de dispositivos IoT torna conveniente integrar, monitorar, organizar e manipular remotamente dispositivos IoT em escala.
Acerca do seu fluxo, Sun et. al. (2022) descrevem-no em algumas etapas básicas, conforme segue:
Workflow IoT - Fonte: Sun et. al.(2022)
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Para cada etapa do fluxo de trabalho da IoT, pode-se envolver uma série de tecnologias e diferentes ferramentas, dependendo do tipo de dispositivo IoT, da aplicação e do ambiente em que é utilizado.
Além disso, a segurança e a privacidade dos dados são considerações importantes em todas as etapas do fluxo de trabalho da IoT, para garantir que os dados sejam protegidos e a privacidade dos usuários seja preservada.O funcionamento da IoT começa com a coleta de dados pelos dispositivos IoT. Esses dados podem ser enviados para a plataforma IoT, onde são armazenados e processados.
+ Captura de Dados
Os dispositivos IoT coletam dados de sensores e outros dispositivos conectados, como temperatura, umidade, pressão, localização, entre outros.
+ Compartilhamento de Dados
Os dados são enviados para a nuvem por meio de uma conexão de rede, e os dispositivos IoT podem acessar os dados de acordo com as instruções.
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Em seguida, os dados podem ser analisados para extrair informações úteis e acionar ações automáticas.
+ Processamento de Dados
Faz-se o processamento dos dados na nuvem, utilizando ferramentas de análise de dados, Inteligência Artificial e aprendizado de máquina para obter insights acionáveis e produtivos e tornando os dados úteis.
+ Interface do Usuário
Onde ocorre a transferência dos dados processados para o usuário.
Quando tratamos de IoT, outros elementos intrínsecos do fluxo de trabalho são válidos a se observar, tais como:
+ Comunicação
(entre coleta de dados e Compartilhamento) os dispositivos IoT enviam esses dados para um hub ou gateway de IoT, que serve como ponto central de coleta de dados e gerenciamento de dispositivos. Esse hub pode ser uma plataforma em nuvem ou um servidor local.
+ Armazenamento e Processamento
(compartilhamento e armazenamento de dados na nuvem). Os dados coletados são armazenados em uma base de dados para posterior análise e processamento. Os dados podem ser processados em tempo real ou posteriormente, utilizando ferramentas de análise de dados.
+ Análise e Visualização
(processamento) a análise de dados é utilizada para extrair insights e informações úteis a partir dos dados coletados. Isso pode envolver o uso de técnicas de análise de dados, como aprendizado de máquina, análise preditiva, processamento de linguagem natural, entre outras. Os resultados são visualizados em dashboards, relatórios ou gráficos.
+ Ação
Os resultados da análise podem ser utilizados para acionar ações automáticas ou fornecer informações para os usuários. Isso pode incluir a automação de processos, o envio de alertas ou a geração de relatórios.
+ Feedback
O feedback dos usuários é coletado para avaliar a eficácia do sistema IoT e identificar áreas de melhoria.
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Os usuários podem interagir com a IoT por meio de aplicativos que permitem monitorar o status dos dispositivos IoT e controlá-los remotamente. Por exemplo, um aplicativo de controle de aparelho de ar condicionado, onde os usuários ajustam a temperatura da casa de qualquer lugar do mundo utilizando um smartphone.
Perspectivas e cenários de aplicação IoT na esfera pública e privada.
A IoT é um ecossistema que possibilita que governos, empresas e consumidores se conectem a seus dispositivos IoT. O ecossistema contém gateways, análises, armazenamento de dados, controles remotos, painéis, redes e segurança.
Atualmente, no ecossistema IoT, todas as coisas físicas são digitalizadas com serviços digitais e ciberconectados, interagindo e funcionando umas com as outras e com seus arredores físicos e, em breve, sua aplicação causará grandes impactos econômicos e ambientais.
A seguir, elencamos potenciais aplicações de IoT em setores que contêm consumidor, governo e empresa em ecossistema de IoT.
Ecossistemas da Internet das Coisas (IoT) .
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A IoT pode ser utilizada em uma variedade de cenários, como na automação residencial, no gerenciamento de frotas de veículos, no monitoramento de equipamentos industriais e na agricultura de precisão.
A princípio, as aplicações IoT voltadas para o consumidor contêm casa inteligente (exemplo para automação doméstica, robôs domésticos,gerenciamento de energia, gerenciamento de água, segurança e proteção, qualidade do ar), veículos conectados (exemplo para roteamento logístico, gerenciamento de operações, veículo autônomo, navegação, manutenção baseada em condição), cuidados com a saúde (monitoramento e gerenciamento de doenças).
Já os aplicativos de IoT voltados para o governo contêm soluções aplicadas às cidades inteligentes (parquímetro, vigilância, energia e iluminação, gerenciamento de tráfego adaptativo, controle de eventos, gerenciamento de desastres naturais cautilizados pelo homem, sistema de resposta a emergências, gerenciamento de recursos), transporte inteligente (exemplo para carros conectados, rodovias, gestão de frotas, ferrovias, aviação, portos).
Além disso, podemos citar a rede inteligente (exemplo de eficiência da linha de energia, resposta à demanda), água inteligente (exemplo para distribuição de água doméstica e gerenciamento de águas residuais) e meio ambiente (exemplo para monitoramento ambiental, qualidade do ar, aterro e gerenciamento de resíduos).
Quanto aos aplicativos de IoT voltados para empresas, podemos elencar a utilização de gerenciamento de acidentes, manutenção preditiva de plataformas e poços, gerenciamento operacional, varejo inteligente (autoatendimento, ofertas na loja, sinalização digital, prevenção de perdas, otimização de layout, roteamento de beacon, controle de estoque, gerenciamento de relacionamento com o cliente), edifícios inteligentes (exemplo para campus educacional, estádio, escritório, hotel, aeroporto, parque de diversões, fábrica e sala limpa, prédio industrial, data center), seguro inteligente (exemplo para reivindicações de acidentes, reivindicações de desastres naturais).
Na logística inteligente, temos o rastreamento de remessa, roteamento em tempo real, navegação conectada, navegação de voo. Na indústria e fabricação, temos a automação industrial, gerenciamento de ativos, otimização de equipamentos e gestão preditiva de operações de energia, gerenciamento, manutenção de equipamentos.
À medida que a tecnologia IoT evolui, espera-se que cada vez mais objetos físicos sejam integrados à internet, criando um mundo cada vez mais conectado e inteligente.
A ideia técnica da IoT é “conectar tudo de acordo com a demanda”, uma vez que todos os objetos estariam conectados à Internet por meio de dispositivos de detecção de informações para troca de informações, a fim de obter identificação e gerenciamento inteligentes de objetos.
A Internet das Coisas (IoT) tem o potencial de transformar o serviço público, tornando-o mais eficiente, econômico e sustentável. Algumas das possíveis aplicações da IoT no serviço público incluem:
+ Gerenciamento de Resíduos
Sensores podem ser instalados em lixeiras e contêineres de reciclagem para monitorar o nível de enchimento e otimizar a coleta de resíduos, reduzindo os custos e as emissões de carbono.
+ Monitoramento Ambiental
Sensores podem ser instalados em locais estratégicos para monitorar a qualidade do ar, a umidade, a temperatura e a poluição sonora. Essas informações podem ser utilizadas para informar políticas públicas relacionadas ao meio ambiente.
+ Monitoramento de Tráfego
Sensores de tráfego podem ser utilizados para monitorar a velocidade do tráfego, detectar congestionamentos e otimizar os tempos de semáforos, melhorando a fluidez do tráfego e reduzindo as emissões de poluentes.
+ Iluminação Pública Inteligente
Lâmpadas LED podem ser equipadas com sensores de movimento e de luminosidade, permitindo que a iluminação pública seja ajustada de acordo com a presença de pessoas e as condições de luminosidade, economizando energia.
+ Monitoramento de água
Sensores podem ser instalados em reservatórios de água e estações de tratamento para monitorar a qualidade da água e detectar vazamentos, reduzindo as perdas e o desperdício.
+ Saúde Pública
Sensores podem ser utilizados para monitorar a qualidade do ar e da água, detectar a presença de mosquitos transmissores de doenças, como a dengue, e alertar as autoridades de saúde sobre possíveis surtos.
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Essas são apenas algumas das possíveis aplicações da IoT no serviço público. A tecnologia IoT pode e deve ser utilizada para melhoria da eficiência e qualidade dos serviços públicos, além de promover a sustentabilidade e a transparência no setor.
No entanto, é importante que sejam consideradas as questões de privacidade, segurança e interoperabilidade ao implementar soluções de IoT no serviço público, discutidas no decorrer do curso.
Ainda, sob a perspectiva da promoção de estratégias e políticas públicas, temos o Plano Nacional de Internet das Coisas, instituído pelo Decreto nº 9.854(opens in a new tab), de 25 de junho de 2019, que tem por objetivo implementar e desenvolver a Internet das Coisas no país, com base na livre concorrência e na livre circulação de dados, observadas as diretrizes de segurança da informação e de proteção de dados pessoais.
Sua elaboração ocorreu a partir de uma parceria entre o Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação com o Banco Nacional do Desenvolvimento.Vale observar que desde o advento da Internet, os dados têm sido cruciais para o processo de implementação de ações de Transformação Digital, dentre elas a utilização da IoT.
Nesse contexto, a IoT possibilita fornecer mais dados para coleta e análise. Assim, quanto mais dados se tem, mais informações são possíveis de se obter sobre o comportamento do usuário.
Vimos que o status de uso de dispositivos IoT e coleta de dados podem fornecer informações valiosas sobre comportamento e interesses relevantes daqueles que geram os dados, como por exemplo suas preferências de hábitos. A seguir, abordaremos os desdobramentos da IoT, e suas aplicações apresentando o conceito da Internet do Comportamento.
1.2 O que é a Internet do Comportamento?
O comportamento humano talvez seja um dos grandes mistérios da humanidade. A questão de “como e por que as pessoas se comportam” pode até parecer simples em um primeiro momento, mas trazem uma grande complexidade em respostas.
Assim, aqueles que descobrirem a chave para compreendê-lo terão uma vantagem significativa sobre os concorrentes em todos os setores de seu campo de atuação.O comportamento humano é um assunto bastante debatido e estudado, pois as organizações há muito procuram entendê-lo para se tornarem mais eficientes e fornecer produtos e serviços destinados a seus públicos, sem dispender energia e recursos.
Segundo Santos e Cortiz (2022), durante os séculos, diversos pensadores compartilharam a ideia de que o pensamento racional deveria ser o regente do nosso comportamento e que a emoção, quando entrasse em cena, prejudicaria o nosso melhor julgamento, numa inferência ao conceito do homo economicus, que define os humanos como agentes estritamente racionais e que buscam otimizar seus ganhos, se comportando muitas vezes de maneira egoísta. Será?
Nesse contexto, como aporte à compreensão do comportamento humano, surge no desdobramento do conceito da Internet das Coisas (IoT) o conceito de Internet do Comportamento (IoB), ou simplesmente IoB, que utiliza de princípios de outros campos do conhecimento, como a psicologia, dentre outras disciplinas e também de tecnologias para entender melhor os pensamentos, comportamentos e padrões comportamentais humanos.
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“A IoB também trabalha com os mesmos parâmetros da IoT, no entanto a diferença está no processo de análise dos dados. A IoB leva em consideração o comportamento do usuário e analisa o que os padrões específicos representam e como eles afetam o usuário, tentando entender o comportamento e a intenção do usuário.” (SUN et. al., 2022).
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A Internet do Comportamento (IoB) foi descrita pela primeira vez em 2012 pelo professor Göte Nyman, da Universidade de Helsinque. Motivado por uma falta de compreensão do comportamento individual e dos padrões comportamentais, concebeu um modelo conceitual que empregava as ideias da Internet das Coisas (IoT), da ciência comportamental (psicologia) e análise de dados.
Atualmente, a IoB vem ganhando espaço e tornando-se tão difundida quanto a inteligência artificial, os dispositivos IoT e os sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM). A IoB poderá mudar de forma fundamental como as organizações (público e privadas) interagem e influenciam as pessoas.
Segundo a Precedence Research (2023), um estudo realizado pela instituição entre anos de 2016-2017 aponta que o tamanho do mercado global de Internet de comportamentos (IoB) foi contabilizado em US$ 391,5 bilhões em 2021 e deve atingir cerca de US$ 2.143,57 bilhões até 2030, ilustrados pela figura a seguir.
IoB Market Size 2021-2032
No ano de 2019, a Gartner, empresa de pesquisa de tecnologia, começou a utilizar o termo Internet of Behavior em sua análise de tendências tecnológicas emergentes. Desde então, o termo tem sido cada vez mais utilizado na indústria e na mídia para descrever a coleta e uso de dados para entender e influenciar o comportamento humano.
Em que pese, Gote Nyman, professor da Universidade de Helsinque, na Finlândia, fez contribuições significativas para a compreensão e desenvolvimento do conceito de Internet do Comportamento (IoB), sendo um dos primeiros pesquisadores acadêmicos a explorar o uso de dispositivos móveis e aplicativos para coletar dados comportamentais e desenvolver soluções personalizadas com base nessas informações.
Acerca do conceito IoB, diferentes tipos de dados são relevantes, dentre os quais os dados originados de redes sociais (Facebook, Twitter, LinkedIn, etc.), da IoT (leituras de sensores, câmeras, etc.), hábitos de compra e gastos, metadados, geolocalização do usuário e as ações que ocorrem em diferentes locais, interações com vendas e suporte ao cliente e dados biométricos (características físicas, características faciais, etc.).
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Pode-se ver IoB como uma interseção de três pilares:
IoT: Fornece dados dos clientes, como localização, rotina diária, estado de saúde, etc.
Comportamento do consumidor por meio da Psicologia: procura compreender a motivação por trás das ações de um indivíduo.
Análise de dados: os algoritmos podem usar dados de IoT e descobertas da psicologia para identificar padrões de comportamento e recomendações.
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Quanto ao seu processo evolutivo, a linha do tempo IoB caminha em pararelo com a IoT, uma vez que conceitualmente já se antevia as aplicações de dispositivos que se utilizariam de dados de consumo e do comportamento humano para ações de serviços ao cliente. A figura a seguir ilustra a linha do tempo do processo evolutivo da IoB.
Linha do Tempo IoB
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Em princípio, a IoB é um conceito tecnicamente possível de implementar, mas complexo em seus aspectos conceituais, uma vez que dar significado aos dados demanda conhecimentos e capacidade analítica de contextos relacionados à vida das pessoas.Em 22 de outubro de 2019, um estudo da Gartner aponta que a Internet do Comportamento (IoB) pode ser utilizada para vincular uma pessoa digitalmente às suas ações.
Por exemplo, vincular sua imagem por meio de reconhecimento facial a uma atividade de compra de uma passagem de trem. Em dezembro do mesmo ano, Chrissy Kidd concebe uma representação acerca dos conceitos IoT e IoB, conforme ilustra a figura a seguir.
A IoT e a pirâmide IoB
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A ilustração da Pirâmide IoB traz em sua base estrutural os conceitos IoT e IoB, sendo o primeiro, a base da pirâmide, seguida da camada de informação, que representa as etapas de coleta dados e sua conversão em informações.
Já a terceira e a quarta camadas ilustram onde se faz a abstração dos conteúdos existentes nos dados e por conseguinte, transformados em informações. As camadas relacionadas à IoB são destinadas aos processos de transformação da informação em conhecimento e, por conseguinte, aplicadas ao contexto da organização que a utiliza.
A pirâmide refere-se à relação e as diferenças entre IoT e IoB. Pois, sendo IoT a base da IoB, utiliza as estruturas IoT em seu fluxo de funcionamento e anexa outra camada de análise, como por exemplo, os comportamentos humanos específicos, no processo de transformar informações em conhecimento.
Por fim, a sabedoria, no topo seria obtida por meio da utilização de tecnologias mais complexas, como Inteligência Artificial e aprendizado de máquina ou o conhecimento básico da psicologia comportamental.
Mas como funciona a IoB?
A Internet do Comportamento (IoB) funciona como uma extensão da IoT, por meio da conexão entre uma rede de objetos físicos interconectados, que coletam e trocam informações pela Internet, vinculando esses dados a comportamentos humanos específicos. A figura a seguir ilustra o workflow da IoB.
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A descrição do workflow é apresentada a seguir:
* Acompanhar
Onde se utiliza sensores e dispositivos terminais conectados à IoT para rastrear o comportamento dos usuários.
* Coletar
Onde faz-se o processo de coleta de dados e disponibiliza para análise todos os tipos de dados úteis gerados por dispositivos IoT de forma contínua.
* Analisar
Utilizando de algoritmos de análise de dados e aprendizado de máquina para classificar e analisar os dados processados para obter informações lógicas e estruturadas.
* Entender
Extrair informações úteis com padrões específicos e utilizar algoritmos de ciência comportamental e inteligência artificial para entender exatamente como esses padrões afetam os comportamentos humanos e utilizar o conhecimento correspondente para suporte a tomada de decisões de forma independente, prever o comportamento do usuário.
* Ações (React)
Por meio da compreensão do comportamento; inferir no comportamento do usuário para ações esperadas.
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A IoB também pode ser utilizada para incentivar ou desencorajar um determinado conjunto de comportamentos, como por exemplo, a possibilidade de rastrear o comportamento do motorista em troca de maior (ou seja, excesso de velocidade, direção insegura) ou menor (ou seja, direção segura, velocidade razoável).
Existem algumas características que a IoB deve conter para que a eficácia e a universalidade de sua aplicação possam ser garantidas. A figura a seguir sintetiza as características IoB.
Características IoB
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Algumas características importantes da IoB:
Coleta de Dados Comportamentais
A IoB coleta dados sobre o comportamento dos usuários, como suas preferências de compra, hábitos de navegação na web e atividades de mídia social. O processo de coleta de dados envolve uma ampla gama de fontes, incluindo sensores, câmeras, microfones, dados de localização, dados de compras e muito mais.
Análise de dados em Tempo real
A IoB usa tecnologias de análise em tempo real para processar e interpretar os dados comportamentais dos usuários, permitindo que as empresas respondam rapidamente às necessidades dos clientes.
Os dados são analisados utilizando técnicas de análise de big data, machine learning e inteligência artificial para identificar padrões e tendências no comportamento humano.
Com base nesses insights, as empresas podem criar soluções personalizadas e estratégias de marketing que atendem às necessidades específicas dos usuários.
Personalização de Experiências
Com base nos dados comportamentais coletados e analisados, a IoB permite que as empresas personalizem suas interações com os clientes, fornecendo experiências mais relevantes e personalizadas.
Maior Privacidade e Segurança
A IoB também se preocupa com a privacidade e a segurança dos dados dos usuários, implementando medidas rigorosas de segurança para proteger as informações sensíveis dos usuários.
Integração de Tecnologias Emergêntes
A IoB integra tecnologias emergentes, como Inteligência Artificial (IA) e aprendizado de máquina, para melhorar a coleta e análise de dados comportamentais dos usuários.
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O comportamento é uma característica psicológica que determina se uma pessoa está disposta a cooperar ou não. E, apesar das outras características, como cognição, emoção, personalidade e intercomunicação, o comportamento é responsável pela tendência a agir e é altamente dependente dos outros quatro critérios. Portanto, é possível entender como influenciar e tratar a pessoa focando em seu comportamento.
Assim, buscando estabelecer um modelo teórico para a aplicação do conceito, Nyman propõe que em cada padrão de comportamento selecionado e atribuído a um endereço IoB específico seria possível compreender e apropriar-se do conhecimento implícito, sendo possível uma análise de padrões em campos distintos, como por exemplo, da saúde, do comportamento de hábitos de consumo, dentre outros campos do conhecimento.
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O Comportamento é o aspecto mais importante da IoB. Do ponto de vista da psicologia comportamental, a IoB busca compreender os dados adquiridos das atividades online dos usuários, no intuito de responder à questão de como interpretar dados e como utilizar esse conhecimento para desenvolver e promover novos bens, tudo sob a perspectiva da psicologia humana.
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Portanto, a IoB é percebida como um recurso para entender as emoções humanas. Existem quatro áreas da ciência comportamental que examinamos quando utilizamos esse conceito. Vejamos:
+ Emoções
A emoção é muitas vezes definida como um sentimento complexo que resulta em mudanças físicas e psicológicas que afetam o pensamento e o comportamento. As emoções incluem sentimento, pensamento, ativação do sistema nervoso, alterações fisiológicas e alterações comportamentais, como expressões faciais.
+ Escolhas
A escolha consiste no processo mental de pensamento envolvido com o processo de julgar os méritos de múltiplas opções e tomar a decisão de selecionar uma delas para ação. Alguns exemplos simples incluem decidir se levantar de manhã ou voltar a dormir, ou selecionar uma determinada rota para uma viagem.
+ Ampliações
Uma forma de comportamento governado por regras controladas por redes relacionais que alteram o grau em que os eventos funcionam como consequências. Exemplo - lojas online utilizando análise de dados para prever as preferências do cliente.
+ Companhia
É um sentimento de companheirismo ou amizade. Utilizamos esse sentimento para estudar diferentes padrões de comportamento.
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No entanto, existem algumas preocupações em torno das implicações éticas da expansão dessa tecnologia, as quais discutiremos no decorrer do curso.
Em 20 de outubro de 2020, a Gartner divulgou nove principais tendências tecnológicas estratégicas nas quais as organizações deverão compreender e incorporá-las em seus fazeres. Entre as nove importantes tendências tecnológicas estratégicas, a IoB é a primeira.
Conforme já mencionamos, a Gartner sugere a IoB como uma extensão da IoT, que se concentra na captura, processamento e análise dos rastros digitais gerados por usuários da internet. Assim, à medida que aumenta a coleta desses “dados de rastros digitais”, inclusive dados que abrangem os mundos digital e físico, as informações podem, por sua vez, influenciar o comportamento dos usuários.
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Segundo a instituição, estima que, até o final de 2025, mais da metade da população mundial terá sido exposta a pelo menos um programa IoB, seja comercial ou patrocinado pelo governo.
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A IoB é um conceito relativamente novo a ser explorado e desenvolvido. A ideia é que os dados coletados de dispositivos conectados à internet, como smartphones, wearables, sensores e outros dispositivos IoT, possam ser utilizados em perspectivas e setores da sociedade como um instrumento que possibilitará entender melhor o comportamento dos usuários, e com base nesses dados coletados e analisados, criar soluções que atendam às necessidades específicas dos usuários, oferecendo-lhes experiências personalizadas e sob medida.
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Importante:
A Internet do Comportamento (IoB) é um conceito que se refere ao uso de dados coletados por dispositivos conectados à internet para entender e prever o comportamento humano. A IoB é uma evolução da Internet das Coisas (IoT), que se refere à conexão de dispositivos à internet para coletar e compartilhar dados.
Enquanto a IoT se concentra em conectar dispositivos para coletar dados, a IoB vai além, analisando e interpretando esses dados para entender o comportamento humano e fornecer insights valiosos.
A IoB é baseada em uma rede de dispositivos conectados que coletam informações sobre as ações das pessoas em tempo real. Essas informações são processadas por meio de análise de dados, inteligência artificial e outras tecnologias de ponta para produzir insights sobre os comportamentos das pessoas e suas preferências.
A IoB pode ter uma ampla gama de aplicações em diferentes setores, desde saúde e bem-estar até publicidade e varejo. Por exemplo, a IoB pode ser utilizada para monitorar os hábitos alimentares e de exercício de uma pessoa e fornecer recomendações personalizadas de saúde e fitness.
Da mesma forma, a IoB pode ser utilizada por varejistas para entender os comportamentos de compra dos consumidores e fornecer ofertas personalizadas para cada cliente.
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Sob a perspectiva dos ambientes informacionais digitais, para Berman e Viton (2017), as empresas de negócios online agora estão utilizando a IoB para estudar o comportamento de seus consumidores e, dependendo dos padrões de comportamento, as empresas influenciam os consumidores a utilizar rotineiramente seus produtos e serviços.
Os comportamentos incluem as páginas que um consumidor visita diariamente, os locais que um consumidor viaja regularmente, o padrão de compras e itens, interações em redes sociais, condições de saúde e muito mais.
Assim, para estudar o comportamento humano, os dados são coletados de várias fontes, incluindo o navegador da Internet, perfis de usuários nas mídias sociais, dispositivos de detecção de ambientes inteligentes, beacons e sistemas de monitoramento de saúde.
A Figura a seguir ilustra um exemplo de arquitetura IoT que suporta a análise de comportamento.
Arquitetura de IoT para análise de comportamento.
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A camada de detecção contém todo o hardware e software que gera dados de comportamento, sendo também responsável por comunicar os dados de comportamento ao armazenamento em nuvem e implementar as ações e serviços acionados de volta no aplicativo/dispositivo do usuário.
As principais tarefas do IoB são executadas na camada de serviço, que inclui três etapas principais: processamento semântico, análise de comportamento e previsão do padrão de comportamento.A IoB depende do Aprendizado Federado e da IoT para realizar a análise de dados comportamentais de forma eficaz. Há duas razões para isso:
1.Quando bilhões de dados são coletados pela IoT, isso impõe uma carga de tráfego pesada nos roteadores e gateways da IoT.
2.Uma única nuvem de armazenamento centralizado é sobrecarregada com a tarefa computacional relacionada à análise de dados na camada de serviço e propensa a um único ponto de falha. Por outro lado, também não é possível atribuir a tarefa de análise de dados a pequenos dispositivos IoT além da tarefa de aquisição de dados.
Portanto, o Aprendizado Federado pode lidar com essa situação de maneira eficaz, implantando nós de borda em uma arquitetura de IoT.O Aprendizado Federado é um modelo de aprendizado distribuído promissor que utiliza de forma colaborativa os nós de borda e seus recursos sem comprometer a privacidade dos dados utilizados para o aprendizado.
1.3 A relação entre Internet do Comportamento (IoB) e Internet das Coisas (IoT)
Vimos que a Internet do Comportamento é um conceito que se utiliza da infraestrutura tecnológica da IoT para a coleta de dados. Para que a IoB funcione, faz-se necessário coletar uma grande quantidade de dados, o que é possível graças à infraestrutura da IoT. Com a IoT, os dispositivos podem ser conectados para coletar e compartilhar dados em tempo real, permitindo que a IoB analise esses dados para uma melhor compreensão do comportamento humano.
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A Internet das Coisas (IoT) e a Internet do Comportamento (IoB) são conceitos inter-relacionados e complementares, que podem ser aplicados em muitos setores, incluindo os serviços públicos. Ambos se baseiam na coleta e análise de grandes quantidades de dados para entender melhor o comportamento e as necessidades das pessoas, mas a IoB se concentra especificamente no comportamento humano, enquanto a IoT se concentra na coleta de dados de dispositivos conectados.
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No contexto dos Serviços Públicos, a IoT pode ser utilizada para coletar dados de sensores em edifícios, ruas, estradas e outros ativos da cidade, permitindo que as autoridades monitorem e gerenciem esses ativos de forma mais eficiente.
Por exemplo: sensores podem ser instalados em lâmpadas públicas para monitorar o uso de energia, sensores de tráfego podem ajudar a gerenciar o fluxo de veículos em uma cidade e sensores de qualidade do ar podem ser utilizados para avaliar a poluição em áreas urbanas.
Já a IoB pode ser utilizada para entender melhor as necessidades e comportamentos dos cidadãos. Por exemplo: as autoridades podem coletar dados de saúde, dados financeiros e outras informações para ajudar a entender como os cidadãos estão utilizando os serviços públicos e quais são suas principais necessidades. Isso pode ajudar a melhorar a eficiência dos serviços públicos, tornando-os mais adequados às necessidades da população.
Um exemplo prático da aplicação conjunta de IoT e IoB nos serviços públicos é o uso de sensores em áreas urbanas para detectar a presença de multidões e analisar seu comportamento. Esses sensores fornecem informações importantes para os planejadores urbanos, ajudando a entender como as pessoas se movimentam em torno de uma cidade, quais áreas são mais movimentadas e quais serviços públicos são mais utilizados.
Em resumo, IoT e IoB podem ser combinados para fornecer informações valiosas sobre o comportamento humano e os ativos da cidade, permitindo que as autoridades melhorem a eficiência dos serviços públicos e tornem as cidades mais inteligentes e adequadas às necessidades da população.
No entanto, a IoB também levanta questões sobre a privacidade dos dados e a ética na coleta e uso desses dados. É importante garantir que a coleta e o uso dos dados sejam realizados de forma ética e transparente, com o consentimento dos indivíduos envolvidos e a proteção adequada de seus dados pessoais.
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Vale destacar, que a IoB, surge para a melhor compreensão dos dados oriundos da aplicação da Inteligência Artificial (IA), utilizada para aprender as atividades individuais das 'coisas' na Internet das Coisas (IoT).
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A IoB estuda e analisa os dados de comportamento coletados de vários dispositivos individuais utilizando a IoT. Essa análise influencia a ação tomada para várias aplicações e atuação cada vez mais assertiva nos serviços e produtos para indivíduos.
Em outras palavras, a IoB está fornecendo a estrutura para monitorar padrões de comportamento de forma inteligente no nível individual na IoT. A seguir, abordaremos a importância da utilização da Internet do Comportamento (IoB).
A Seguir
Unidade 2
A Importância da Utilização da Internet do Comportamento ( IOB)
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