Búsqueda avanzada

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

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”.

--------------------------

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.

Si eres periodista y quieres el contacto con los investigadores, regístrate en SINC como periodista.

Localización: Galicia
Fuente: SINC
  • Diggit
  • Meneame
  • Delicious
  • Facebook
  • Twitter
  • Arroba

Comentarios (0)

ÚLTIMAS NOTICIAS

La sobre expresión de una proteína, responsable del daño neuronal en personas con Síndrome de Down

El estudio coordinado por el Centro de Regulación Genómica (CRG) reprodujo en un ratón transgénico los mismos patrones morfológicos y funcionales en las conexiones neuronales de las personas con síndrome de Down. Regulando la actividad de esta proteína se producían un crecimiento neuronal mu...

Analizan el apoyo social a la gestión de especies invasoras en Doñana

Analizan el poyo social a la gestión de especies invasoras en Doñana

Un artículo publicado en la revista Environmental Management por investigadores de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) analiza los factores que influyen en la disposición de los ciudadanos a la hora de pagar por la erradicación y prevención de invasiones biológicas en el Espacio Natural Doñana.

Revelan que el famoso escritor James Joyce no padecía miopía sino hipermetropía

James Joyce fotografiado por Alex Ehrenzweig en 1915. Imagen: Wikipedia

El análisis de las gafas que usaba James Joyce a través de un centenar de fotografías junto al hallazgo de una prescripción de lentes de 1932 tira por tierra el mito creado por los biógrafos. El déficit de visión del autor podría explicar los errores ortográficos, neologismos y ausencia de signos...

Diseñan mapas de riesgo y vulnerabilidad de edificios en conjuntos históricos

La investigadora de la Universidad Pablo de Olavide Pilar Ortiz, coordinadora del proyecto

Investigadores de las Universidades Pablo de Olavide e Hispalense, junto con las empresas Research Aprorca y Ecomímesis acometen un proyecto dirigido a la elaboración de mapas de riesgos y perímetros de vulnerabilidad de los centros históricos de Andalucía, para establecer medidas de prevención y...

Descifran los componentes pictóricos de dos cuevas asturianas del Paleolítico

Motivo pictórico de la cueva de El Buxu. Imagen: Antonio Hernanz.

Técnicas químicas al servicio del arte. Investigadores de la UNED han analizado pinturas del Paleolítico en las cuevas de Tito Bustillo y El Buxu (Asturias) para averiguar su composición. El estudio revela que su principal componente es el mineral hematites y que el grano de los pigmentos es tan...