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Já há uma app que conhece os gostos dos utilizadores

Ouvir a música que gosta, ler as notícias que lhe interessam ou ver filmes que aprecia: há uma app para Android capaz de fazer tudo isso de forma automática e sem ser invasiva. Chama-se CAMR (Context-Aware Personalized Multimedia Recommendations for Mobile Users) e está a ser desenvolvida pelo INESC TEC (INESC Tecnologia e Ciência), no âmbito do programa de investigação MAT – Media Arts and Technology.

A CAMR tira partido dos sensores existentes nos dispositivos móveis, como o acelerómetro, orientação, GPS, luz ou som, para obter informação sobre o contexto de utilização e, assim, monitorizar os consumos do utilizador, construindo, de modo implícito, perfis de utilizador contextualizados.

A app que, no fundo, extrai conhecimento do utilizador e toma decisões sobre o conteúdo a recomendar, adaptadas ao contexto de utilização (tipo de atividade exercida pelo utilizador, caraterísticas do seu terminal, altura do dia, dia da semana, do ano, localização, ligação de rede, condições ambientais, entre outros), fá-lo de forma transparente ou a pedido do consumidor.

O protótipo desenvolvido apresenta algumas características inovadoras em relação ao que existe atualmente no mercado: por um lado, permite adquirir dados de contexto de baixo nível, utilizando sensores do próprio dispositivo móvel de forma dinâmica e transparente para o utilizador; por outro, torna possível a obtenção de conhecimento adicional de alto nível sobre o contexto, nomeadamente a atividade exercida pelo utilizador, utilizando técnicas de classificação e raciocínio.

“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 utiliza 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 projeto, que foi também desenvolvido pelo investigador do INESC TEC Abayomi Otebolaku.

É sabido que, na última década, se assistiu à proliferação de dispositivos móveis com capacidade de reprodução multimédia e a um aumento sem precedentes da quantidade de conteúdo disponível online. Um estudo publicado pela Cisco em 2014 releva que, em 2018, o tráfego multimédia gerado a partir de dispositivos móveis e sem fios irá ultrapassar o tráfego proveniente de dispositivos fixos.

“Se a dificuldade em encontrar os conteúdos desejados de forma expedita é já grande hoje em dia, nesse futuro próximo será ainda maior, particularmente para os utilizadores móveis. De facto, estes utilizadores têm, de uma forma geral, menor disponibilidade de tempo para navegar na net à procura dos conteúdos do seu interesse e muitas vezes essa pesquisa é partilhada no tempo com outras tarefas. Assim, assumem especial importância, sistemas que permitam agilizar essa procura, operando de uma forma transparente para o utilizador. Outra dificuldade com que os utilizadores se podem deparar, reside no formato dos conteúdos que querem consumir, o qual pode não ser o adequado às capacidades do seu dispositivo”, refere a investigadora.

Entre os avanços da CAMR destaque para duas capacidades de decisão do sistema que visam dois tipos de adaptação: 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; e 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.

Este projeto - "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).

 

Porto, 3 de março de 2015

Joana Coelho

Serviço de Comunicação

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