Presentan un sistema intelixente de selección de contidos para televisión dixital

Unha ferramenta de busca intuitiva e intelixente, así se pode definir a proposta que fai a investigadora Yolanda Blanco na súa tese de doutoramento, un traballo no que propón un sistema de recomendación personalizada de contidos televisivos baseado en información semántica.
Na actualidade estamos asistindo a un cambio fundamental na televisión: a migración da televisión analóxica á dixital. Neste novo escenario os usuarios poden acceder a un maior número de canais de distintos provedores e a moitos máis contidos. Debido a isto, fanse necesarias novas ferramentas que axuden aos usuarios na selección de produtos que poidan ser do seu interese.
No campo da televisión dixital os sistemas recomendadores poden permitir ao usuario xogar un papel activo e buscar contidos concretos ou, polo contrario, poden analizar as preferencias dos usuarios, así coma os programas que estes viron co fin de recomendar contidos personalizados sen unha solicitude explícita previa. Esta última posibilidade pretende reducir a implicación dos usuarios nos procesos de busca tediosos. A tese de Yolanda Blanco presenta un sistema recomendador, denominado AVATAR, que explora ambas posibilidades.
Nos enfoques tradicionais os sistemas recomendadores baséanse en técnicas de natureza sintáctica, máis ou menos sofisticadas, que prescinden de gran cantidade de coñecemento útil durante o proceso de personalización, o que limita a calidade das recomendacións seleccionadas. Limitacións similares a estas xa se manifestaron con anterioridade nos motores de busca desenvoltos en Internet, encargados de recuperar automaticamente a información solicitada polos usuarios. “A pesar da súa exitosa implantación, a calidade dos resultados destas ferramentas é cuestionable xa que, ao basearse en estratexias de recuperación sintácticas, só son capaces de seleccionar a información que coincide exactamente cos termos de consulta especificados polo usuario”, comenta a investigadora.

Unha metodoloxía flexible que razoa sobre a preferencia dos usuarios

As técnicas de razoamento semántico empregadas pola investigadora inclúense nunha metodoloxía, flexible e xenérica, que razoa sobre as preferencias dos usuarios, modeladas en perfís persoais, e sobre as descricións semánticas dos produtos dispoñibles no recomendador. As estratexias resultantes exploran a base do coñecemento do sistema e infiren relacións semánticas ocultas entre os produtos alí representados. Estas relacións aportan un coñecemento adicional sobre as preferencias dos usuarios e, por tanto, favorecen procesos de personalización máis precisos. “Isto permite recomendar produtos que pasarían desapercibidos nos sistemas actuais e, ademais, combaten de forma efectiva as limitacións recoñecidas nas estratexias de personalización adoptadas nos mesmos”, sinala a investigadora.
AVATAR combina algunhas destas técnicas sintácticas cun razoamento semántico sobre os contidos televisivos, os perfís dos usuarios e os rexistros históricos, o que constitúe un marco axeitado para referenciar, localizar e procesar contidos.

Yolanda Blanco

Yolanda Blanco Fernández obtivo o título de Enxeñeiro de Telecomunicación pola Universidade de Vigo no ano 2003 e doutorouse o pasado 13 de abril cunha tese que mereceu a cualificación de Sobresaínte Cum Laude por unanimidade.
Actualmente, compaxina a súa actividade docente no Departamento de Enxañaría Telemática –no que ocupa unha praza de profesora axudante-, con tarefas de investigación, dentro do Laboratorio de Televisión Dixital Interactiva, centradas no deseño e desenvolvemento de aplicacións de personalización para a nova televisión dixital.
Os resultados deste traballo de investigación, financiados mediante proxectos nacionais e europeos, publicáronse en conferencias e revistas internacionais de recoñecido prestixio no seu campo de coñecemento.