A área das telecomunicações tem presenciado consideráveis avanços tecnológicos dos dispositivos móveis (e. g. telefones inteligentes, relógios inteligentes, tablets, reprodutores de música, entre outros) e da sua crescente popularidade. Dado que esses equipamentos possuem uma série de sensores embutidos como o sistema de posicionamento global, câmera, microfone, bússola, acelerômetro entre outros, e ao mesmo tempo mantêm acesso contínuo às redes de comunicações, eles apresentam uma oportunidade para realizar sensoriamento em grande escala de possíveis eventos do mundo físico e compartilhar os dados obtidos através da internet. Este novo tipo de sensoriamento é conhecido como sensoriamento coletivo móvel ou MCS (Mobile crowd sensing) por sua sigla em inglês, e recentemente tem sido o foco de diversas pesquisas. O maior potencial do MCS é a opção de desenvolver um inúmero de funcionalidades a partir dos próprios recursos internos dos dispositivos móveis e aproveitar seu modelo de mobilidade, baseado no comportamento humano. Em contrapartida existem questões que devem ser consideradas na hora de desenvolver uma rede baseada em MCS. Neste trabalho, apresenta-se a análise realizada sobre os pontos críticos para a criação de uma rede MCS e a partir dos mesmos são apresentadas soluções que permitam criar uma implementação o mais próximo possível da realidade. Foi desenvolvido um modelo de mobilidade para a cidade de Rio de Janeiro baseado na teoria dos grafos, considerando que as atividades diárias das pessoas serão as que definam seu padrão de movimento. A cooptação de usuários é outro dos principais problemas que tem que ser abordado quando se pensa no sensoriamento coletivo móvel. Propõe-se dois modelos de incentivo que consideram e modelam como variáveis as motivações intrínsecas e extrínsecas dos usuários na decisão de participação em uma rede MCS. Consideram também distintos graus de motivação para cada usuário com a finalidade de demonstrar que a resposta dos participantes aos incentivos não é homogênea. O primeiro modelo baseia-se nas respostas consecutivas dos usuários e o segundo baseia-se na teoria de jogos. Em ambos, as decisões tomadas pelos usuários só consideram informações locais ou próprias. Os resultados obtidos permitiram comprovar que os modelos de incentivo propostos conseguem estimar satisfatoriamente o tipo de usuário com o qual está se interagindo e a quantidade de incentivo que deve ser oferecido a cada um deles, além de demonstrar as vantagens de um sistema de incentivo que considera pagamentos variáveis. Também foram analisadas as vantagens de considerar a mobilidade humana neste tipo de abordagem e como a mesma reflete nos modelos de incentivo.