Utilize este identificador para citar ou criar um atalho para este documento: https://hdl.handle.net/10923/11019
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dc.contributor.advisorMusse, Soraia Raupp
dc.contributor.advisorPelachaud, Catherine
dc.contributor.authorFortes Neto, Amyr Borges
dc.date.accessioned2018-01-11T17:01:57Z-
dc.date.available2018-01-11T17:01:57Z-
dc.date.issued2017pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10923/11019-
dc.description.abstractModelos de simulação de multidões têm tido um papel importante em ciências da computação já há algumas décadas desde os trabalhos pioneiros. No início, agentes simulados em multidões comportavam-se todos da mesma maneira, e tal comportamento era controlado pelas mesmas regras em todos os agentes. Com o tempo, os modelos de simulação evoluiram, e começaram a agregar uma maior variedade de comportamentos nos agentes. Modelos de simulação de multidões que implementam diferentes comportamentos nos agentes são chamados modelos de Multidões Heterogêneas, em oposição aos modelos de Multidões Homogêneas precedentes. Modelos de simulação de multidões que buscam criar agentes com comportamentos humanos realistas exploram heterogeneidade nos comportamentos dos agentes, na tentativa de atingir tal realismo. Em geral, estudos em psicologia e comportamento humano são usados como conhecimento de base, e os comportamentos observados nestes estudos são simulados em agentes virtuais. Nesta direção, trabalhos recentes em simulação de multidões exploram características de personalidade e modelos de emoções. No campo de emoções em agentes virtuais, pesquisadores estão tentando recriar fenômenos de contágio de emoções em pequenos grupos de agentes, ou mesmo estudar o impacto de contágio de emoção entre agentes virtuais e participantes humanos. Sob a crença de que contágio de emoção em agentes virtuais possa levar a comportamentos mais realistas em multiões, este trabalho foca em recriar modelos computacionais de contágio de emoções destinados a pequenos grupos de agentes, adaptando estes modelos para um contexto de simulação de multidões.pt_BR
dc.description.abstractCrowd simulation models have been playing an important role in computer sciences for a few decades now, since pioneer works. At the beginning, agents simulated on crowds behaved all the same way, such behaviour being controlled by the same set of rules. In time, simulation models evolved and began to incorporate greater variety of behaviours. Crowd simulation models that implement different agent behaviours are so-called Heterogeneous Crowd models, opposing to former Homogeneous Crowd models. Advances in crowd simulation models that attempt to make agents with more realistic human-like behaviours explore heterogeneity of agent behaviours in order to achieve overall simulation realism. In general, human behavioural and psychological studies are used as base of knowledge to simulate observed human behaviours within virtual agents. Toward this direction, later crowd simulation works explore personality traits and emotion models. Some other work in the field of emotional virtual agents, researchers are attempting to recreate emotion contagion phenomena in small groups of agents, and even studying emotion contagion impact between virtual agents and human participants. Under the belief that emotion contagion in virtual agents might lead to more realistic behaviours on crowds, this work is focused on recreating emotion contagion computational models designed for small groups of agents, and adapting it for crowd simulation context.en_US
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.publisherPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.rightsopenAccessen_US
dc.subjectCOMPUTAÇÃO GRÁFICApt_BR
dc.subjectSIMULAÇÃO E MODELAGEM EM COMPUTADORESpt_BR
dc.subjectINFORMÁTICApt_BR
dc.titleGiving emotional contagion ability to virtual agents in crowdspt_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR
dc.degree.grantorPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentFaculdade de Informáticapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.levelDoutoradopt_BR
dc.degree.date2017pt_BR
dc.publisher.placePorto Alegrept_BR
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