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INESC TEC desenvolve app de recomendações contextualizadas

A CAMR obtém dados dos sensores de dispositivos móveis para construir perfis de utilização e contextos. Faz recomendações de conteúdo baseada neles.

O INESC TEC está a desenvolver uma aplicação móvel capaz de monitorizar o uso de dispositivos móveis onde é instalada e fazer recomendações contextualizadas de conteúdos aos utilizadores. A CAMR Context-Aware Personalized Multimedia Recommendations for Mobile Users (CAMR), como é denominada, faz as sugestões baseada em perfis de utilização e mediante os contextos.

Estes são definidos pelos dados recolhidos a partir dos sensores instalados no dispositivos, equipado com a app desenvolvida no âmbito do programa de investigação MAT – Media Arts  and Technology. O software analisa elementos provenientes dos acelerómetros, dos leitores som e luz, GPS, luz ou som e sensores de orientação.

Foca-se na obtenção de informação sobre o contexto de utilização, para monitorizar os consumos, construindo, de modo implícito, perfis de utilizador contextualizados. Um comunicado do INESC TEC ressalva que a app não é invasiva e a sua actividade é transparente e feita a pedido do consumidor.

O contexto de utilização é definido por factores como o tipo de actividade mantida pelo utilizador, as caraterísticas do seu terminal,  altura do dia, dia da semana, do ano, localização, ligação de rede, condições ambientais, entre outros. A instituição considera que o protótipo desenvolvido se distingue sistemas semelhantes por permitir obter “dados de contexto de baixo nível, utilizando sensores do próprio dispositivo móvel de forma dinâmica e transparente para o utilizador”.

Outro elemento de diferenciação será o facto de a app possibilitar “a obtenção de conhecimento adicional de alto nível sobre o contexto”. Isso abrange a actividade exercida pelo utilizador, usando técnicas de classificação e raciocínio, explica a nota de imprensa.

“A CAMR monitoriza, ainda, os consumos do utilizador, estabelecendo relações com o contexto de utilização de alto nível e criando perfis de utilizador contextualizados e usa estes perfis para implementar um motor de recomendação não invasivo, sensível ao contexto de utilização, seguindo quer uma abordagem baseada no conteúdo quer híbrida”, explica Teresa Andrade, coordenadora do projecto ‒ no qual participa também o investigador Abayomi Otebolaku.

A app procura facilitar a procura e o acesso a conteúdos nos dispositivos. Os utilizadores em mobilidade “têm, de uma forma geral, menor disponibilidade de tempo para navegar na Internet à procura dos conteúdos do seu interesse e muitas vezes essa pesquisa é partilhada no tempo com outras tarefas”, diz a investigadora. Assim, na sua perspectiva ”assumem especial  importância, os sistemas capazes de agilizar essa procura, funcionando de uma forma transparente para o utilizador”.

A coordenadora sugere que a app ajuda a lidar com a dificuldade de se obterem os conteúdos no formato adequado às capacidades dos dispositivos. No sistema destacam-se duas capacidades de decisão focados em dois tipos de adaptação, diz o INESC TEC:

‒ a semântica: “através do qual o universo do conteúdo candidato ou pesquisável é adaptado num subconjunto formatado de acordo com as preferências do utilizador quando este se encontra num determinado contexto;
‒ a sintática: “em que os parâmetros do conteúdo e/ou esquema de codificação são manipulados para satisfazerem restrições impostas pelo dispositivo ou ligação de rede”.

O projecto (NORTE-07-0124-FEDER-000061) é financiado pelo Programa Operacional Regional do Norte (“ON.2 – O Novo Norte”), do Quadro de Referência Estratégico Nacional (QREN), através do Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional (FEDER), e ainda por Fundos Nacionais através da Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT).

ComputerWorld, 3 de março de 2015

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