<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-09-25T21:20:00Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:repositorioaberto.uab.pt:10400.2/9872" metadataPrefix="dim">https://repositorioaberto.uab.pt/server/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:repositorioaberto.uab.pt:10400.2/9872</identifier><datestamp>2025-01-15T18:46:53Z</datestamp><setSpec>com_10400.2_15393</setSpec><setSpec>com_10400.2_15392</setSpec><setSpec>col_10400.2_3895</setSpec></header><metadata><dim:dim xmlns:dim="http://www.dspace.org/xmlns/dspace/dim" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xsi:schemaLocation="http://www.dspace.org/xmlns/dspace/dim http://www.dspace.org/schema/dim.xsd">
   <dim:field mdschema="dc" element="contributor" qualifier="advisor">Carvalho, Elizabeth</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="contributor" qualifier="author">Peres, Tiago Martins</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="date" qualifier="accessioned">2020-07-20T13:32:21Z</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="date" qualifier="available">2023-05-07T00:30:20Z</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="date" qualifier="issued">2020-05-07</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="date" qualifier="submitted">2020-07-20</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="identifier" qualifier="citation">Peres, Tiago Martins - Visualização imersiva de big data com dispositivos móveis [Em linha]. [S.l.]: [s.n.], 2020. 2 vols.</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="identifier" qualifier="uri">http://hdl.handle.net/10400.2/9872</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="identifier" qualifier="uri">urn:tid:202502104</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="identifier" qualifier="tid">202502104</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="description" qualifier="abstract" lang="pt_PT">A grande quantidade de dados armazenados atualmente não tem utilidade se não&#xd;
conseguirmos entender as relações e dependências entre os dados e construir modelos&#xd;
significativos. Para identificar novas tendências e padrões mais facilmente faz sentido&#xd;
que os mesmos sejam limpos, processados e apresentados de maneira amigável. Os&#xd;
ambientes imersivos virtuais oferecem grandes oportunidades em diversas áreas, mas&#xd;
existem poucos estudos sobre a sua utilidade como ferramenta de visualização de&#xd;
informação.&#xd;
Este trabalho assumiu que é possível a visualização de dados do tipo big data em&#xd;
ambientes imersivos virtuais móveis de forma satisfatória, permitindo ao utilizador estar&#xd;
dentro da representação visual dos dados. Assim, teve como objetivo propor um modelo&#xd;
visual (designado de Data-Room) para verificar a eficácia relativa da visualização de&#xd;
dados do tipo big data com a aplicação de técnicas de visualização de dados 3D num&#xd;
ambiente imersivo virtual móvel, comparando com outros ambientes de visualização. O&#xd;
trabalho avaliou o modelo proposto, tendo sido desenvolvido e posteriormente testado&#xd;
para esse efeito o protótipo do Data-Room. O modelo foi avaliado em termos de aquisição&#xd;
e apreensão de informação de forma a ser possível identificar as potenciais mais-valias&#xd;
introduzidas. Foram utilizadas seis codificações visuais distintas.&#xd;
Os resultados indicaram que os ambientes imersivos virtuais móveis são um&#xd;
método válido e útil para a visualização de informação de dados do tipo big data. Este&#xd;
ambiente demonstrou ser potencialmente tão ou mais eficaz para visualizar dados desse&#xd;
tipo, comparativamente com outros métodos utilizados na atualidade para o mesmo fim.&#xd;
Espera-se com este trabalho ter contribuído para um maior conhecimento do&#xd;
valor da utilização de ambientes imersivos virtuais para dispositivos móveis na&#xd;
visualização de dados do tipo big data e demonstrar que estes são significativamente mais&#xd;
agradáveis, fáceis de resumir a informação e tão ou mais eficientes quanto a visualização&#xd;
desse tipo de dados em outros ambientes.</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="description" qualifier="abstract" lang="pt_PT">The vast amount of data stored today is of no use if we cannot understand the&#xd;
relationships and dependencies between the data and build meaningful models. To&#xd;
identify new trends and patterns more easily, it makes sense that they are cleaned,&#xd;
processed and presented in a friendly manner. Virtual immersive environments offer great&#xd;
opportunities in many areas, but there are few studies on their usefulness as an&#xd;
information visualization tool.&#xd;
This work has assumed that it is possible to view big data in mobile virtual&#xd;
immersive environments satisfactorily, allowing users to be inside of the data visual&#xd;
representation. Thus, it aimed to propose a visual model (called Data-Room) to verify the&#xd;
relative effectiveness of data visualization of big data with the application of 3D data&#xd;
visualization techniques in a mobile virtual immersive environment, comparing with&#xd;
other environments. visualization. The work evaluated the proposed model, having been&#xd;
developed and subsequently tested for this purpose the Data-Room prototype. The model&#xd;
was evaluated in terms of acquisition and seizure of information in order to be able to&#xd;
identify the potential added value. Six distinct visual codings were used.&#xd;
The results indicated that mobile virtual immersive environments are a valid and&#xd;
effective method for visualizing big data. This environment has been shown to be&#xd;
potentially as or more effective for visualizing such data compared to other methods used&#xd;
today for the same goal.&#xd;
It is hoped that this work has contributed to a greater understanding of the value&#xd;
of using mobile virtual immersive environments to view big data and demonstrate that it&#xd;
is significantly nicer, easier to summarize, and as effective viewing this type of data in&#xd;
other environments.</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="language" qualifier="iso" lang="pt_PT">por</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="subject" lang="pt_PT">Visualização de informação</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="subject" lang="pt_PT">Ambientes imersivos</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="subject" lang="pt_PT">Big data</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="subject" lang="pt_PT">Análise de dados</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="subject" lang="pt_PT">Dispositivos móveis</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="subject" lang="pt_PT">Big data</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="subject" lang="pt_PT">Data analysis</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="subject" lang="pt_PT">Immersive environments</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="subject" lang="pt_PT">Information Visualization (InfoVis)</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="subject" lang="pt_PT">Smartphones</dim:field>
   <dim:field mdschema="dc" element="title" lang="pt_PT">Visualização imersiva de big data com dispositivos móveis</dim:field>
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   <dim:field mdschema="thesis" element="degree" qualifier="name" lang="pt_PT">Dissertação de Mestrado em Tecnologias e Sistemas Informáticos Web apresentada à Universidade Aberta</dim:field>
   <dim:field mdschema="dspace" element="entity" qualifier="type">Publication</dim:field>
   <dim:field mdschema="datacite" element="subject" qualifier="sdg" lang="pt_PT">04:Educação de Qualidade</dim:field>
   <dim:field mdschema="datacite" element="subject" qualifier="sdg" lang="pt_PT">09:Indústria, Inovação e Infraestruturas</dim:field>
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