Escalonamento autónomo e sensível ao contexto para ecrãs públicos

Abstract

O advento da computação ubíqua e a proliferação das tecnologias de ecrãs e sensores fez surgir novas oportunidades para o desenvolvimento de ecrãs interactivos e sensíveis ao contexto. Estes ecrãs, integrados com vários tipos de sensores, podem ser utilizados para apresentação de aplicações ubíquas cujos conteúdos estão relacionados com o espaço onde se encontram situados. Nestes casos os ecrãs podem actuar como portais entre o mundo virtual e o mundo físico desses espaços, reflectindo a informação e as interacções associadas ao seu ambiente envolvente e às pessoas que o frequentam. Para que isto seja possível, os ecrãs públicos e situados devem ir muito além daquilo que, actualmente, é a sua utilização, que consiste essencialmente na apresentação de conteúdos pré‐definidos, através de algoritmos de escalonamento não adaptativos, ou simples reacções a interacções dos utilizadores. Os ecrãs devem ser capazes de autonomamente descobrir de forma dinâmica as fontes de conteúdos mais relevantes e mais apropriadas para cada situação em particular e seleccionar, a cada momento, o conteúdo mais útil para o contexto social envolvente do ecrã. Nesta tese é proposta uma nova abordagem de escalonamento autónomo e sensível ao contexto para ecrãs públicos. Nesta abordagem, as intencionalidades partilhadas do gestor do ecrã e dos múltiplos visitantes do espaço, obtidas através de interacções situadas na forma de palavras‐chave, semanticamente contextualizadas através de informação de contexto, permitem a construção de um perfil de espaço partilhado de alto nível o qual representa o ambiente social envolvente do ecrã. Esta informação, juntamente com modelos de relevância adaptados ao tipo de conteúdo, representam a base do modelo de escalonamento adaptativo que procura as fontes de conteúdo mais relevantes e selecciona, a cada momento, o conteúdo mais apropriado para o ambiente social envolvente do ecrã. Os resultados das avaliações sugerem que os utilizadores reconhecem a sensibilidade do ecrã às suas interacções e que esta é uma abordagem viável para a recomendação adaptativa de conteúdo em ecrãs públicos seleccionando conteúdo relevante e adequado à sua envolvente social. Sugerem também que a abordagem proposta pode representar um passo importante para a emergência de um perfil dinâmico de espaço que representa as expectativas sociais e as práticas da sua envolvente social valorizando esses espaços e criando janelas de interacção com os sistemas de informação e com as actividades associadas a esses espaços.

The advent of ubiquitous computing and recent advances in screen and sensor technology, have resulted in new opportunities for developing context‐aware and interactive displays. These displays, integrated with different types of sensors, can be used for the presentation of ubiquitous applications with content related to the environment where they are situated. In these cases displays can act as portals between the virtual world and the physical world, reflecting the information and the interactions associated with that environment and the people on it. To achieve this, public and situated displays should go beyond what is their actual usage nowadays, that is the presentation of pre‐defined and pre‐built content through nonadaptive scheduling processes or simply reacting to users’ interactions. They should be able to discover autonomously the content sources that are more relevant and appropriate for each particular situation and select, at each moment, the content that is more useful to the social environment around the display. This thesis proposes a novel approach to autonomous and context‐aware scheduling for public displays. In this approach, the shared intentionality of both the display manager and the multiple visitors to the space, obtained through situated interactions with simple keywords, semantically contextualized by context keywords, allows building a high‐level shared place profile that characterizes the social environment around the display. This information, together with relevance models adapted to the particularities of each content type, represent the knowledge base of the adaptive scheduling model that searches the most relevant content sources and schedules at each moment the most appropriate content for the social environment around the display. Evaluation results show that, users recognize the display’s sensitivity to their interactions and this is a viable approach for content adaptive recommendation in public displays, allowing the presentation of adequate and relevant content for each situation. Evaluation also suggests that this approach represents an important step towards the emergence of a dynamic place profile that represents the social expectations and the social environment practices, valuing these spaces and opening windows of interaction with information systems and activities associated to these spaces.