É uma aplicação móvel para sistema operativo Android que promete recomendar-lhe a música que gosta de ouvir, as notícias que gosta de receber ou os filmes que prefere ver. A CAMR (Context-Aware Personalized Multimedia Recommendations) é portuguesa e recorre a sensores dos dispositivos móveis, como o acelerómetro, GPS, luz ou som, para conhecer os gostos dos utilizadores.

Desenvolvida no âmbito do programa de investigação MAT – Media Arts and Technology, do INESC TEC (Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores – Tecnologia e Ciência) a CAMR toma decisões sobre o tipo de conteúdo que recomenda aos utilizadores com base em perfis que constrói implicitamente. Ou seja, estabelece uma relação entre o contexto de utilização (tipo de atividade, altura do dia, da semana, do ano, localização, ligação de rede, entre outros) e a monitorização dos hábitos de consumo dos utilizadores.

“A CAMR (…) 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 também envolveu o investigador Abayomi Otebolaku.

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As recomendações podem ser feitas automaticamente ou a pedido do consumidor e as decisões são tomadas tendo em conta a vertente semântica e a sintática das informações. A primeira permite filtrar a informação, por exemplo. Teresa Andrade explica que quando o utilizador fizer uma pesquisa, a app vai selecionar as opções que são mais indicadas para as preferências dos utilizadores.

Já a sintática é o que permite adaptar conteúdos. “Por exemplo, eu quero ver um filme gravado em alta definição, mas tenho um ecrã com dimensões muito reduzidas. A app vai adaptar automaticamente o filme às dimensões do ecrã“, explica Teresa Andrade.

A ideia não é totalmente nova, mas traz novidade ao mercado, dizem os investigadores. Por um lado, permite adquirir dados de contexto de baixo nível, ou seja, valores numéricos que são dados pelos sensores dos dispositivos móveis, para extrair conhecimento de alto nível, como hábitos diários.

Teresa Andrade dá um exemplo: saber se uma pessoa está sentada ou a correr é informação de alto nível, que é obtida através da informação de baixo nível, ou seja, pelos números que são fornecidos por sensores como o de rotação e o de aceleração.

Em 2018, o tráfego multimédia oriundo de dispositivos móveis e sem fios vai ultrapassar o tráfego proveniente de dispositivos fixos, segundo um estudo publicado pela Cisco em 2014. Por isso, explicam os investigadores, é importante criar sistemas que agilizem a procura e que recomendem os conteúdos no formato adequado para cada dispositivo.

“Se a dificuldade em encontrar os conteúdos desejados de forma expedita já é grande hoje, num futuro próximo será ainda maior, particularmente para os utilizadores móveis, que, de uma forma geral, têm menor disponibilidade de tempo para navegar na internet à procura dos conteúdos do seu interesse. Muitas vezes essa pesquisa é partilhada no tempo com outras tarefas”, referiu a investigadora.

O projeto da CAMR esteve a ser financiado pelo Programa Operacional Regional do Norte, pelo Quadro de Referência Estratégico Nacional (QREN), pelo do Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional (FEDER), e ainda por Fundos Nacionais através da Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT).

Atualmente, está sem financiamento e a investigadora Teresa Andrade explica que estão a discutir o próximo passo com pessoas “mais familiarizadas com o processo de transferência de tecnologia”. Por enquanto, a app ainda é um protótipo de testes, mas o futuro pode passar pela comercialização, através de uma parceria, ou pela disponibilização em open source, ou seja, em código aberto.