TECNOLOGÍAS: Tecnología de los ordenadores

El trabajo aparece en la revista ’IEEE Transactions on Consumer Electronics’

Una aplicación web 2.0 recomienda programas de televisión

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Un grupo de investigadores de la Universidad de Vigo han desarrollado una aplicación web 2.0 que filtra la programación de cientos de canales de televisión y recomienda los programas que más pueden interesarnos según nuestros gustos, horarios y recomendaciones de los usuarios. Esta nueva red social ya funciona entre estudiantes y está disponible para cualquiera en internet.

SINC | 22 mayo 2009 12:29

La era en que el telespectador hacía zapping hasta encontrar un programa de su gusto está a punto de llegar a su fin. En los últimos años, con el desarrollo de las plataformas digitales, la televisión por cable y la TDT, la oferta de canales ha aumentado espectacularmente haciendo imposible para el espectador controlar todo lo que se emite y, eventualmente, podría interesarle. Por eso el Laboratorio de Televisión Digital Interactiva perteneciente al Departamento de Ingeniería Telemática de la Universidad de Vigo ha desarrollado queveo.tv, una aplicación on line que ofrece a cada usuario una selección de programas y que se publica en el último número de IEEE Transactions on Consumer Electronics.

Para Ana Belén Barragáns, una de las investigadoras implicadas en el proyecto, “el público está expuesto a una sobrecarga informativa por la presencia de cientos de alternativas televisivas”. En este contexto, la personalización que los investigadores gallegos han desarrollado se consigue con algoritmos y recogida de datos que predicen y recomiendan a los telespectadores contenidos según sus intereses”.

Según revela a SINC Barragáns, “con el empleo combinado de la aplicación ofrecida por queveo.tv con un PVR (Personal Video Recorder) sería innecesario programar la grabación de los programas favoritos evitando incluso la grabación de los anuncios o, en el peor de los casos, su visionado”.

Hasta ahora, la mayoría de algoritmos de recomendación funcionaban según dos modelos diferentes. Algunos aplicaban técnicas de filtrado de información (Information Filtering, IF) que recomiendan contenidos parecidos a aquellos que se han visualizado en el pasado. Otros se basaban en recomendación colaborativa o social (Collaborative Filtering o CF), donde los resultados ofrecidos son contenidos recomendados por usuarios con gustos similares. La Universidad de Vigo ha combinado ambos métodos.

Una red social para la TV

Queveo.tv funciona ya en internet siguiendo un modelo de red social, según los investigadores, ya que potencia la interacción entre sus participantes en beneficio de la plataforma. El componente de red social de la aplicación es la clave de su éxito. Se pueden crear grupos de fans de una serie y comentar episodios o emisiones concretas, así como interaccionar con amigos, enviar recomendaciones, añadir comentarios a programas, canales, o emisiones.

Sin embargo, el uso de estas nuevas tecnologías también acarrea problemas. Aunque los métodos de CF basados en la experiencia individual de los usuarios y su inclusión dentro de una red proporcionan recomendaciones de alta calidad, “su actuación se degrada con el número de usuarios y de programas de televisión”, dice Barragáns, en referencia a lo que en inglés se conoce como sparsity problem (problema de escasez).

Según el estudio de Barragáns y su equipo, “pusimos en marcha una serie de experimentos para comprobar la validez de los algoritmos. Los resultados muestran que las mejoras implementadas no sólo alivian problemas como la escasez de los datos, sino que además resulta ser un recomendador muy preciso.

Una versión beta de esta aplicación está ya accesible públicamente desde hace semanas y está siendo probada por el alumnado de la ETSE de Telecomunicación de la Universidad de Vigo. Según Ana Belén Barragáns, “el feedback recibido es muy alentador”.

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Referencia bibliográfica:

Ana Belén Barragáns Martínez; José J. Pazos Arias; Ana Fernández Vilas, Jorge García Duque y Martín López Nores. “What’s on TV Tonight? An Efficient and Effective Personalized Recommender System of TV Programs”. IEEE Transactions on Consumer Electronics. 55 (1), páginas 286-294. Febrero de 2009.

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Zona geográfica: Galicia
Fuente: SINC

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