Práce se zabývá trendem sběru dat prostřednictvím crowdsourcingu. Sběr dat je konkrétně zaměřen na hluk realizovaný volně dostupnými mobilními aplikacemi pro operační systém Android. Konkrétně se jedná o mobilní aplikace NoiseTube, AirCasting a Ambiciti. Dále je navržen pracovní postup pro využití crowdsourcingu při sběru hlukových dat a jejich vizualizaci v ArcGIS. Na závěr jsou využité mobilní aplikace porovnány a pomocí metody multikriteriálního rozhodování vybrána optimální aplikace pro sběr hlukových dat.
Anotace v angličtině
The thesis deals with trend of data gathering using crowdsourcing. Data gathering is focused on noise, which is measured by free available mobile applications based on operating system Android. Specifically, it is a mobile applications NoiseTube, AirCasting and Ambiciti. Furthermore, working process is designed for crowdsourcing usage in data gathering and its visualizing in ArcGIS software. Last part of the thesis focuses on comparison of used mobile applications and deciding optimal mobile application for gathering data about noise pollution through multi-criteria decision making method.
crowdsourcing, noise, data gathering, mobile application, NoiseTube, AirCasting, Ambiciti
Rozsah průvodní práce
74 s., x
Jazyk
CZ
Anotace
Práce se zabývá trendem sběru dat prostřednictvím crowdsourcingu. Sběr dat je konkrétně zaměřen na hluk realizovaný volně dostupnými mobilními aplikacemi pro operační systém Android. Konkrétně se jedná o mobilní aplikace NoiseTube, AirCasting a Ambiciti. Dále je navržen pracovní postup pro využití crowdsourcingu při sběru hlukových dat a jejich vizualizaci v ArcGIS. Na závěr jsou využité mobilní aplikace porovnány a pomocí metody multikriteriálního rozhodování vybrána optimální aplikace pro sběr hlukových dat.
Anotace v angličtině
The thesis deals with trend of data gathering using crowdsourcing. Data gathering is focused on noise, which is measured by free available mobile applications based on operating system Android. Specifically, it is a mobile applications NoiseTube, AirCasting and Ambiciti. Furthermore, working process is designed for crowdsourcing usage in data gathering and its visualizing in ArcGIS software. Last part of the thesis focuses on comparison of used mobile applications and deciding optimal mobile application for gathering data about noise pollution through multi-criteria decision making method.
crowdsourcing, noise, data gathering, mobile application, NoiseTube, AirCasting, Ambiciti
Zásady pro vypracování
Cílem práce je navrhnout způsob, jak využít crowdsourcing pro sběr zvoleného typu dat. Sebraná data budou transformována do prostředí ArcGIS a vizualizována. Součástí práce bude porovnání dvou aplikací a jejich vhodnosti pro sběr dat.
Zásady
- Crowdsourcing a jeho využití při sběru dat.
- Charakteristika aplikací vhodných pro sběr dat v rámci crowdsourcingu.
- Sběr dat s využitím zvolených dvou aplikací a jejich zpracování a vizualizace.
- Porovnání použitých aplikací se zaměřením na sběr dat a jejich export.
Zásady pro vypracování
Cílem práce je navrhnout způsob, jak využít crowdsourcing pro sběr zvoleného typu dat. Sebraná data budou transformována do prostředí ArcGIS a vizualizována. Součástí práce bude porovnání dvou aplikací a jejich vhodnosti pro sběr dat.
Zásady
- Crowdsourcing a jeho využití při sběru dat.
- Charakteristika aplikací vhodných pro sběr dat v rámci crowdsourcingu.
- Sběr dat s využitím zvolených dvou aplikací a jejich zpracování a vizualizace.
- Porovnání použitých aplikací se zaměřením na sběr dat a jejich export.
Seznam doporučené literatury
BRABHAM D. C.: Crowdsourcing. Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 2013, xxiv, 138 s. ISBN 978-0-262-51847-5.
MARCUS A., PARAMESWARAN A.: Crowdsourced Data Management: Indusrty and Academic Perspectives. Now Publishers Inc, 186 s. ISBN 978-1-68083-090-3.
RICE M. T., CALDWELL D. R., PAEZ F. I., MULHOLLEN A. P., SHORE B. M.: Crowdsourced Geospatial Data: A report on the emerging phenomena of crowdsourced and user-generated geospatial data. USA, Fairfax, George Mason University, 2012, 147 s.
SUI D., ELWOOD S., GOODCHILD M. (Eds.): Crowdsourcing Geographic Knowledge, Volunteered Geographic Information (VGI) in Theory and Practice. Springer, New York, 394 s. ISBN 978-94-007-4586-5.
Seznam doporučené literatury
BRABHAM D. C.: Crowdsourcing. Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 2013, xxiv, 138 s. ISBN 978-0-262-51847-5.
MARCUS A., PARAMESWARAN A.: Crowdsourced Data Management: Indusrty and Academic Perspectives. Now Publishers Inc, 186 s. ISBN 978-1-68083-090-3.
RICE M. T., CALDWELL D. R., PAEZ F. I., MULHOLLEN A. P., SHORE B. M.: Crowdsourced Geospatial Data: A report on the emerging phenomena of crowdsourced and user-generated geospatial data. USA, Fairfax, George Mason University, 2012, 147 s.
SUI D., ELWOOD S., GOODCHILD M. (Eds.): Crowdsourcing Geographic Knowledge, Volunteered Geographic Information (VGI) in Theory and Practice. Springer, New York, 394 s. ISBN 978-94-007-4586-5.
Přílohy volně vložené
-
Přílohy vázané v práci
ilustrace, tabulky
Převzato z knihovny
Ne
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Studentka představila svou práci na téma Crowdsourcing jako zdroj dat. Při obhajobě se zaměřila popis sběru dat zaměřený na hluk realizovaný volně dostupnými mobilními aplikacemi pro operační systém Android. Konkrétně se jedná o mobilní aplikace NoiseTube, AirCasting a Ambiciti. Dále byl navržen pracovní postup pro využití crowdsourcingu při sběru hlukových dat a jejich vizualizaci v ArcGIS. Na závěr byly využité mobilní aplikace porovnány a pomocí metody multikriteriálního rozhodování byla vybrána optimální aplikace pro sběr hlukových dat.
Následně proběhla rozprava k diplomové práci, při které studentka odpověděla na následující otázky: Byla naměřená zjištění poskytnuta nebo konzultována s pracovníky Městského úřadu v Chrudimi? Považujete vybrané aplikace za stále živé, jak často jsou vybrané aplikace aktualizovány? Jak byly určeny váhy kritérií pro metodu AHP? Jakým způsobem byly využity výsledky získané od hodnotitelů aplikací?