Smartphones har blivit de mest genomträngande enheterna i människors liv och förändrar tydligt hur vi lever och uppfattar teknik. Dagens smartphones drar nytta av nästan allestädes närvarande Internet-anslutning och är utrustade med en uppsjö av billiga men kraftfulla inbyggda sensorer, såsom en accelerometer, ett gyroskop, en mikrofon, och en kamera. Denna unika kombination har möjliggjort revolutionerande tillämpningar baserade på det mobila crowdsensing paradigmet, såsom trafikövervakning i realtid, luft- och bullerföroreningar, brottsbekämpning och övervakning av vilda djur, bara för att nämna några. Annorlunda än tidigare avkänningsparadigm är människor nu huvudaktörerna i avkänningsprocessen, eftersom de blir grundläggande för att få tillförlitlig och aktuell information om händelsen som övervakas. Eftersom människor kan bete sig otillförlitligt eller illvilligt blir det viktigare än någonsin att bedöma och garantera kvaliteten på information (QoI). I den här artikeln ger vi ett nytt ramverk för att definiera och genomdriva QoI i mobila crowdsensing och analysera på djupet den aktuella tekniken i ämnet. Vi skisserar också nya forskningsutmaningar, tillsammans med möjliga riktlinjer för framtida arbete. Inte bara är dagens smartphones allestädes närvarande enheter, men också de är utrustade med en uppsjö av inbäddade multimodala sensorer, integrera trådlös kommunikationsteknik såsom 4G/WiFi Internet-anslutning, och har komplexa bearbetningsmöjligheter. Till exempel, kamerorna på smartphones kan användas som video-och bildsensorer [29], mikrofonen kan användas som en akustisk sensor [39, 154, 206], och den inbyggda globala positioneringssystem (GPS) mottagare kan användas för att samla in exakt platsinformation, medan gyroskop, accelerometrar och närhet sensorer kan användas för att extrahera kontextuell information om användarna, såsom körning eller promenadtillstånd [75, 122]. Dessutom kan ytterligare sensorer enkelt kopplas samman med smartphones via Bluetooth eller trådbundna anslutningar, såsom temperatur, luftkvalitet och luftfuktighet [69, 168]. Dessa tekniska egenskaper, i kombination med avancerad avkänningsförmåga hos människor, har stimulerat en betydande mängd forskning från både den akademiska världen och industrin, som tillsammans har föreslagit under de senaste 10 åren myriad applikationer baserade på den framväxande mobila crowdsensing paradigm. 1 Mobil crowdsensing ger vanliga medborgare (eller användare 2 ) möjlighet att aktivt övervaka olika fenomen som rör dem själva (t.ex. hälsa, sociala förbindelser) eller deras gemenskap (t.ex. miljö). Denna rika information eller slutsatser om sig själva eller samhället kan också skickas tillbaka till de deltagande eller andra berörda användare för att förbättra sina livserfarenheter och därmed påverka deras val. Verkliga tillämpningar, som kan dra nytta av både sensordata på låg nivå och användaraktiviteter på hög nivå, sträcker sig från tillämpningar för trafikövervakning i realtid till övervakning av miljöföroreningar, brottsövervakning och sociala nätverk, bara för att nämna några. För en enkät om mobila crowdsensing applikationer hänvisar vi läsaren till [92]. Även om mobil crowdsensing gör det möjligt att skapa störande teknik och tillämpningar, det kommer också med nya och unika forskningsutmaningar, som saknades i mindre komplexa avkänningsparadigm som trådlösa sensornätverk. De viktigaste utmaningarna som vi kommer att analysera i denna artikel kan sammanfattas med följande tre frågor: 1 Hädanefter kommer vi att hänvisa till termen "mobila crowdsensing" för att utse ansökningar där deltagarna frivilligt bidrar med sensordata till sin egen nytta eller till nytta för samhället genom att använda sina telefoner. Ett sådant begrepp omfattar därför deltagandeanalys [20], mobiscopes [1], opportunistisk avkänning [23], och likvärdiga termer som mobiltelefonavkänning och smartphoneavkänning [98] eller mobil crowdsensing [65]. Den omfattar också specifika terminologier som stadsanalys [23], medborgaranalys [20], personcentrerad analys [23], [24] och samhällsanalys [97].
Vi hänvisar läsaren till vår senaste artikel REF, där vi ingående kartlägger befintliga arbets- och forskningsutmaningar inom detta område.
Quality of Information in Mobile Crowdsensing: Survey and Research Challenges
{'venue': 'TOSN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}