Sistemas de Hipermídia Adaptativa

Luiz Antônio Moro Palazzo

Resumo

Hipermídia Adaptativa (HA) é a área da ciência da computação que se ocupa do estudo e desenvolvimento de sistemas, arquiteturas, métodos e técnicas capazes de promover a adaptação de hiperdocumentos e hipermídia em geral às expectativas, necessidades, preferências e desejos de seus usuários. No presente artigo abordam-se as perspectivas da apresentação e da navegação adaptativas, introduz-se o conceito de modelagem do usuário e se revisa alguns dos principais métodos e técnicas de HA. Também são comentadas algumas ferramentas e sistemas de HA, apresentando-se como estudo de caso a modelagem e implementação de uma comunidade virtual adaptativa.

Abstract

Adaptive Hypermedia (AH) is the field in Computer Science that aims to study and developing systems, architectures, methods and techniques which are able to promote adaptation of hyperdocuments and general hypermedia to the goals, needs, preferences and desires of their users. This paper reviews adaptive presentation and adaptive navigation support, introducing concepts related to user model and to the main methods and techniques of AH. Frameworks, tools and AH Systems are also presented, as well as a case study on modeling and implementing an adaptive virtual community.

1 Introdução

A Hipermídia Adaptativa (HA) estuda o desenvolvimento de sistemas capazes de promover a adaptação de conteúdos e recursos hipermídia, vindos de qualquer fonte (bancos de dados, Internet, serviços etc.) e apresentados em qualquer formato (texto, áudio, vídeo, etc e suas combinações) ao perfil ou modelo de seus usuários. A HA encontra aplicação direta, por exemplo, em educação, sistemas de informação, comércio eletrônico, marketing, medicina, lazer, necessidades especiais etc. É considerada uma tecnologia chave para a presente década e vem despertando grande interesse da comunidade de informações nos últimos anos, inclusive como tema de congressos, jornais e publicações internacionais.

A pesquisa em Hipermídia Adaptativa (HA) situa-se na fronteira dos estudos em hipermídia e modelagem do usuário, sendo estes os dois pilares básicos que sustentam o desenvolvimento de aplicações nesta área. Os sistemas de HA estão assim em estreita relação com as tecnologias de modelagem de usuários e grupos, bancos de dados, programação distribuída na web, métodos colaborativos e interfaces dinâmicas adaptativas, A idéia por trás da expressão Sistema de Hipermídia Adaptativa é a expectativa de oferecer a cada usuário uma interface modelada de acordo com suas características específicas. Em outras palavras, em sistemas de HA os usuários acessam

interfaces cujo estilo, conteúdo, recursos e links serão dinamicamente selecionados, entre diversas possibili dades, reunidos e apresentados a eles conforme seus objetivos, necessidades, preferências e desejos.

Os sistemas de HA tentam assim antecipar as expectativas dos usuários a partir de modelos representando seu perfil . O objetivo geral de tais sistemas é prover seus usuários com conteúdo atualizado, subjetivamente interessante, com a ilustração multimídia pertinente, num tamanho e profundidade adequados ao contexto e em correspondência direta com o modelo do usuário. Este funciona como uma referência para o sistema, que busca adaptar seu ambiente a ele.

Um sistema de HA deve então satisfazer a três critérios básicos: (1) ser um sistema hipertexto ou hipermídia, (2) possuir um modelo do usuário, e (3) ser capaz de adaptar a hipermídia do sistema usando tal modelo. A visão clássica do laço de adaptação do sistema ao modelo do usuário é apresentada na Figura 1.

Figura 1. O laço clássico: modelo do usuár io – adaptação.

Sistemas de HA são especialmente úteis quando há a necessidade de disponibilizar informação seletiva e contextual a usuários com diferentes objetivos e níveis de conhecimento. Entre os principais usos da HA encontram-se hoje os sistemas educacionais baseados em hipermídia, sistemas de informações on-line, sistemas de ajuda on-line, sistemas de informações institucionais e a construção de visões personalizadas. Novas aplicações começam agora a ser delineadas nas áreas de serviços personalizados, comércio eletrônico, pesquisa de opinião, agendas coletivas adaptativas, gestão de conhecimento, comunicação pessoal etc.

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Hipermídia educacional e sistemas de informações on-line são as duas áreas de maior concentração, tanto em pesquisas quanto em aplicações, respondendo por cerca de dois terços dos sistemas de HA [Brusilovsky, 2001]. O desenvolvimento de sistemas de HA educacionais vem sendo estimulado pelo crescimento da área de Educação a Distância (EaD) e pelos avanços em Sistemas Tutores Inteligentes (STI), hoje uma área de pesquisa consolidada da Inteligência Artificial 2. Espaços de Adaptação: o que é possível adaptar

Em algum nível de generalização o sistema hipermídia é constituído por um conjunto de nodos ou hiperdocumentos conectados por links. Cada nodo contém alguma informação local e links para outros nodos relacionados. Os sistemas hipermídia podem também incluir um índice ou um mapa com links para todos os nodos disponíveis. Nesta situação a adaptação pode ocorrer ao nível do conteúdo dos nodos ou ao nível dos links, índices e mapas. Estes dois níveis representam duas classes diferentes de HA, caracterizando o primeiro a apresentação adaptativa e o segundo a navegação adaptativa. Na Figura 2 apresenta-se uma classificação dos espaços da HA, proposta em [Brusilovsky, 2001].

2.1. Apresentação Adaptativa

A idéia adotada por diversas técnicas de apresentação adaptativa é adaptar o conteúdo de um nodo acessado por um particular usuário, ao conhecimento, objetivos e outras características deste usuário. Por exemplo, a um usuário experiente é possível a apresentação de informação mais profunda e detalhada, enquanto que a um iniciante podem ser oferecidas explicações adicionais. Em sistemas hipermídia, o conteúdo de um nodo pode ser não só um texto, mas também um som, imagem, música, vídeo, animação, a execução de um programa ou script etc. Assim, é possível encontrar na literatura a descrição de técnicas e sistemas orientados a apresentação adaptativa de textos [Staff , 1997] e de técnicas e sistemas orientados a apresentação adaptativa de objetos multimídia [Brusilovsky, 1997].

No caso de textos, o espaço de adaptação corresponde às possíveis modificações a que estes podem ser submetidos antes de ser apresentados ao usuário. Em geral isto se dá em nível de recortes e atributos de texto, que são adaptativamente selecionados para apresentação. Na apresentação de objetos multimídia o que costuma ocorrer é também a seleção dos objetos a serem apresentados a partir de um certo número de opções possíveis. A adaptação da modalidade refere-se à seleção de um meio específico (vídeo, áudio, animação...), dentre diversos possíveis, para apresentar um mesmo conteúdo [Kobsa et al, 1999].

Figura 2. Espaços de Adaptação em HA [Brusilovsky, 2001].

2.2. Navegação Adaptativa

O objetivo da navegação adaptativa é auxil iar os usuários a achar seus caminhos no hiperespaço através da adaptação da forma de apresentar os links na rede hipermídia. Nesta área é possível distinguir seis principais tecnologias para a apresentação dos links ao usuário, tentando solucionar diferentes problemas:

1. Or ientação direta: Em cada ponto, qual o melhor caminho?

2. Classificação: Em que ordem os links devem ser apresentados?

3. Ocultação: Quais links não devem ser apresentados?

4. Anotação: Como agregar mais informação aos links?

5. Geração de links: Como links interessantes podem ser gerados?

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6. Adaptação de mapas e índices: Como apresentar mapas e índices?

2.3. Classificando o s links

A noção de link que se adota aqui é a que se apresenta do ponto de vista do usuário, isto é, a representação visível e clicável dos nodos relacionados pelos quais o usuário pode navegar. Em [Brusilovsky, 1996] os links são classificados segundo quatro diferentes classes:

• Links locais, não contextuais: Correspondem aos links independentes do conteúdo do nodo em que se encontram, normalmente apresentados como um conjunto de botões, uma lista ou um menu pop-up. Tais links são fáceis de manipular e podem ser classificados, ocultos ou anotados.

• Links contextuais ou “ hipertexto verdadeiro” : Compreendem os links vinculados ao contexto, tais como os representados por certas palavras ou frases em um texto ou por zonas especialmente delimitadas de uma imagem. Estes links podem ser anotados, mas não podem ser classificados nem totalmente ocultos.

• Links para índices e tabelas de conteúdos: Um nodo com índices ou tabelas de conteúdo podem ser vistos como um tipo especial de nodo que só contém links. Tais links são assumidos como não-contextuais, a menos que sejam implementados sob a forma de uma imagem.

• Links para mapas locais e globais: Mapas são representações gráficas de um hiperespaço ou área local de um hiperespaço como uma rede de nodos conectados por setas. O usuário pode navegar diretamente sobre todos os nodos visíveis no mapa.

Além dessas quatro classes é necessário considerar os links providos pelo navegador (bookmarks, histórico, etc.), que permitem atalhar em qualquer tempo o curso da navegação oferecida pelo sistema. Estes links em geral estão fora do controle do sistema, mas seu uso não pode deixar de ser considerado. A partir desta classificação dos links em uma rede hipermídia, é possível comparar as tecnologias existentes para a sua adaptação.

3. Arquitetura de sistemas de HA

Para produzir adaptação, os sistemas de HA necessitam das características de cada usuário. Estas características podem ser capturadas de várias fontes, desde dados cadastrais até a navegação observada do usuário na rede do sistema. No conjunto estas características compõem o Modelo do Usuário (MU) e todo o MU é armazenado em uma Base de Modelos de Usuários (BMU). O MU comporta-se como um filtro para os conteúdos e a estrutura de navegação do sistema de HA. O MU deve evoluir ao longo da interação do usuário com o sistema, tornando a adaptação mais precisa e a resposta mais rápida ao longo do tempo. O domínio de adaptação do sistema em geral é fechado, concentrado um único assunto, mas pode reunir vários assuntos, ou até mesmo ser aberto, aceitando qualquer tema. . Três são os elementos fundamentais de todo sistema

de HA: a interface, a BMU e a fonte de hipermídia (base de hipermídia, Internet etc.). Estes três componentes atuam em estreita dependência, como é mostrado na Figura 3.

Figura 3. Componentes pr incipais de um sistema de HA.

Toda a interação do usuário com o sistema se dá através da interface adaptativa (IA) que executa dois processos de grande importância: (1) a apresentação de conteúdos e links adaptados ao modelo do usuário e (2) a coleta de informações relevantes para mantê-lo atualizado. Assim a interface necessita oferecer alto grau de interatividade, possibil itando ao usuário ampla expressividade, isto é, a capacidade de comunicar-se com o sistema e interagir com ele. O estilo de apresentação da interface deve aproximar-se continuamente das preferências do usuário, permitindo a configuração de atributos tais como o tipo e tamanho do texto, cores, volume de áudio, tamanho das janelas, etc.

A interface é construída a partir das informações sobre o usuário armazenadas na BMU. Após a identificação, o MU é carregado, permitindo ao sistema construir a estrutura básica da interface, que é então preenchida com conteúdos selecionados da Fonte de Hipermídia (FH). O modelo do usuário é atualizado a cada sessão e a manutenção dos modelos na BMU é importante para a identificação de grupos de usuários, a inferência de novos links e o compartilhamento do conhecimento comum. Alternativamente (por razões de privacidade, por exemplo), o modelo do usuário pode ser localizado na sua própria máquina e criptografado para fins de transmissão via Internet, mantendo no lado do servidor o Mecanismo de Adaptação (MA) e a FH. Numa terceira hipótese, tanto o modelo do usuário quanto o MA ficam localizados no módulo cliente, ficando no lado do servidor apenas a fonte de hipermídia. No Quadro 1 são apresentadas todas essas possibilidades.

Quadro 1. Componentes de um sistema de HA em uma arquitetura cliente/servidor

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de Adaptação (MA)

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Fonte de Hipermídia (FH)

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Na Figura 4 exempli fica-se o nível mais alto da arquitetura de um sistema de HA conectado a Internet, ilustrando o Caso A do Quadro 1, onde há uma BMU localizada no lado do servidor. A interface é uma página no navegador do usuário e a fonte de hipermídia é a própria Internet. Como opção ao acesso direto à Internet, o usuário possui um canal adaptado como fonte alternativa de hipermídia, especializado em um determinado assunto ou domínio, correspondendo ao foco ou tema do sistema de HA. O sistema deve possuir amplas possibil idades de configuração, tanto pelo administrador (configurações do sistema) quanto pelo usuário (dados do processo de interação). A BMU e as configurações do sistema são dois conjuntos de restrições sobre a fonte de hipermídia que permitem definir para cada interface de usuário a coleção de conteúdos e estrutura de links mais apropriada.

Figura 4: Sistema de HA com acesso à Internet

A adaptação neste exemplo é não-intrusiva e tenta simplesmente oferecer um serviço adicional ao usuário, baseando-se para isso no seu modelo. Destaca-se ainda nesta proposta a existência de uma ferramenta de busca/descrição/classificação, que procura manter automaticamente atualizada a fonte de hipermídia com a descrição de conteúdos e recursos localizados na Internet. A programação da adaptação pode ser vista como uma função que toma como entrada a informação proveniente de três fontes – o MU, as configurações do sistema CS e a fonte de hipermídia FH - produzindo como saída a interface adaptada IA, específica para o usuário considerado, ou seja:

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Esta visão funcional é útil para o entendimento do processo de adaptação e a identificação dos elementos que participam na construção da interface. Note-se que há ainda dois processos laterais não considerados até agora: um de captura e análise dos

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4. Modelagem do Usuár io

Estudos e pesquisas sobre a modelagem do usuário vêm ocorrendo há mais de duas décadas [Kobsa, 2001]. Nos primeiros sistemas a modelagem do usuário era executada de forma integrada aos demais componentes, não havendo um único responsável por ela. A separação entre os processos de adaptação e modelagem do usuário somente foi estabelecida a partir de 1985. Em 1990 surgiu a expressão sistema de modelagem de usuários, inspirada nos sistemas especialistas da inteligência artificial. Tais sistemas possuíam uma interface de programação (shell) que permitia a configuração de modelos de usuários genéricos para diversas finalidades e a realização de ações baseadas em nesses modelos. Os principais serviços oferecidos por um shell para a modelagem do usuário são os seguintes [Kobsa, 1995]:

• A representação de fatos sobre um ou mais tipos de características de usuários em modelos de usuários individuais (p.ex: fatos sobre o seu conhecimento, objetivos, planos, preferências, tarefas e habilidades).

• A representação de características comuns aos usuários participantes de sub-grupos específicos (estereótipos) no âmbito do sistema de aplicação.

• A classificação dos usuários como pertencentes a um ou mais sub-grupos e a introdução de características específicas de tais sub-grupos no modelo individual de cada usuário.

• O registro do comportamento do usuário, em particular sua interação com o sistema.

• A formulação de hipóteses sobre o usuário com base na história da sua interação com o sistema.

• A generalização da história de interação de muitos usuários em estereótipos.

• A inferência de novas hipóteses sobre os usuários, com base nos fatos iniciais.

• A manutenção da consistência do modelo.

• A apresentação de justificativas para as hipóteses assumidas

• A verificação de novas informações presentes no modelo do usuário em comparação com informações anteriores.

Para o atendimento destes serviços, um shell para a modelagem de usuários precisa satisfazer a diversos requisitos, dentre os quais os mais importantes são os de generalidade, expressividade e capacidade inferencial.

• Generalidade: Um shell bem projetado para a modelagem de usuários deve poder ser usado pelo maior número de aplicações possíveis e em cada

aplicação oferecer amplas possibil idades de configuração para a modelagem do usuário.

• Expressividade: Espera-se que o shell seja capaz de expressar tantos tipos de fatos e hipóteses sobre o usuário quanto possível - e ao mesmo tempo.

• Capacidade Inferencial: Espera-se ainda que o sistema consiga realizar todos os tipos de raciocínio clássicos da inteligência artificial e da lógica formal, incluindo o cálculo de predicados de primeira ordem, raciocínio modal complexo, raciocínio com incerteza, raciocínio plausível (na ausência de informações) e resolução de confli tos, quando forem detetadas hipóteses contraditórias.

Uma importante consideração a fazer sobre tais sistemas é que eles adotam uma abordagem mentalística [Pohl, 1997], isto é, modelam atitudes proposicionais do usuário, tais como seu conhecimento, crenças, objetivos, preferências, etc. O comportamento do usuário tem sido observado apenas como fonte de informações para estabelecer atitudes proposicionais e não como um elemento capaz de ser modelado separadamente [Kobsa, 2001].

4.1. Configurando o Modelo do Usuário

Há pelo menos cinco características associadas a um usuário que podem ser levadas em conta por um sistema adaptativo: (1) seu conhecimento, (2) objetivos, (3) história, (4) experiência, e (5) preferências. Estas características são todas de algum modo dinâmicas, tornando necessário ajustar continuamente o modelo do usuário para garantir sua permanente atualização. A seguir comenta-se brevemente cada uma delas.

• Conhecimento: O conhecimento do usuário sobre o assunto representado no hiperespaço parece ser considerado como a característica mais importante na construção do seu modelo. Segundo Brusilovsky (1996), quase todas as técnicas de apresentação adaptativa utilizam o conhecimento do usuário como fonte de adaptação. Como este é dinâmico, isto é, se modifica ao longo do tempo para um particular usuário, o sistema deve ser capaz de reconhecer as modificações produzidas no conhecimento do usuário para atualizar adequadamente o seu modelo. As principais técnicas adotadas para a modelagem do conhecimento do usuário são a sobreposição conceitual [Hohl et al, 1996] e estereótipos [Boyle & Encarnación, 1994].

• Objetivos: Os objetivos do usuário estão mais relacionados com o trabalho ou atividade do usuário com hipermídia do que com ele próprio como indivíduo. Dependendo do tipo de sistema tais objetivos podem ser objetivos de trabalho (em sistemas aplicativos), objetivos de pesquisa (em sistemas de recuperação de informações) e a solução de problemas ou metas de aprendizado (em sistemas educacionais). Em todos esses casos o objetivo é a resposta à questão: “Porque o usuário está usando o sistema hipermídia e o que exatamente deseja obter dele?” Os objetivos do usuário são a sua característica mais sujeita a mudanças. Quase sempre

se modifica de uma sessão para outra e freqüentemente pode mudar diversas vezes dentro de uma mesma sessão. Uma representação interessante usada para modelar os objetivos do usuário é obtida a partir de pares “objetivo-valor” , onde valor é normalmente a probalidade de que o objetivo correspondente seja o objetivo corrente do usuário [Micarelli & Sciarone, 1996].

• História e Experiência: Dois outros fatores importantes que são semelhantes ao conhecimento na produção do modelo do usuário, mas que dele diferem funcionalmente, são a história do usuário e sua experiência anterior no hiperespaço considerado. Por história do usuário se quer significar toda informação relacionada com a experiência anterior do usuário, fora do assunto abordado pelo sistema hipermídia que seja suficientemente relevante para ser considerada. Já por experiência do usuário se quer denotar a familiaridade do usuário com a estrutura e navegação no hiperespaço considerado. Segundo [Vassileva, 1996], isto não é a mesma coisa que o conhecimento do usuário acerca do assunto considerado. Usuários com pleno conhecimento do assunto tratado no hiperespaço podem ser totalmente ignorantes quanto à sua estrutura e, vice-versa, também é possível que o usuário domine perfeitamente a estrutura do hiperespaço, sem entretanto possuir qualquer conhecimento do assunto ali tratado.

• Preferências: Por diversas razões o usuário pode preferir certas associações de links e/ou conteúdos ao invés de outras que poderiam ser indicadas por outras características de seu modelo. Tais preferências podem ser absolutas ou relativas, dependentes do nodo corrente, objetivos e contexto em geral. As preferências do usuário diferem das demais características componentes de seu modelo em diversos aspectos. Em geral as preferências não podem ser deduzidas pelo sistema. O usuário precisa declará-las ou informá-las indiretamente por meio de algum feedback simples. Isto se aproxima mais da idéia de adaptabilidade do que de adaptatividade [Brusilovsky, 2001]. A principal diferença reside aqui no fato que os sistemas de hipermídia adaptativa devem ser capazes de generalizar as preferências do usuário e aplicá-las para adaptação a novos contextos [Kobsa, 2001]. A representação das preferências do usuário sob alguma forma numérica tem a vantagem de permitir a combinação de diversos modelos de diferentes usuários, por exemplo para acumular as preferências de um grupo específico de usuários (tal como um grupo de pesquisa, por exemplo). Um modelo de grupo poderia ser um excelente modelo inicial para um novo membro recém chegado ao grupo. Modelos de grupos são também importantes para o trabalho colaborativo, quando um modelo único (conjuntamente construído pelo grupo) pode ser muito mais eficiente e objetivo do que o possível uso de brokers para intermediar a comunicação entre diversas visões adaptadas do mesmo assunto.

Há alguns problemas a considerar na modelagem automática do usuário. Em primeiro lugar, esta não é considerada completamente confiável. Conforme apontado por [de Rosis et al., 1993], sistemas que executam a modelagem e a adaptação sem a influência do usuário são duplamente suspeitos. Podem cometer erros na dedução do modelo do usuário e podem errar também na execução da função de adaptação (mesmo que o modelo subjacente esteja correto). Em segundo lugar, alguns componentes do

modelo do usuário, tais como sua história e preferências, não podem em absoluto ser deduzidos e precisam ser fornecidos diretamente pelo usuário. Por outro lado, quando complementadas por feedback ou intervenção direta do usuário, as técnicas de modelagem automática podem vir a ser muito eficientes.

No caso específico da hipermídia adaptativa, entretanto, a observação da ação do usuário não oferece elementos suficientes para a sua modelagem. Segundo [Vassileva, 1996] as únicas informações que podem ser registradas sobre a ação do usuário são o caminho percorrido no hiperespaço e o tempo gasto em cada nodo. Tais informações, embora interessantes, seriam insuficientes para a produção de um modelo confiável de um usuário em particular, embora possam ser muito bem ser consideradas para a modelagem de grupos e populações. Neste sentido, a pesquisa em sistemas complexos adaptativos [Kauffman, 1995; Mayer-Kress, 1995; Heylighen & Bollen, 1996] oferece evidências de que, a nível global e com pequeno investimento, grandes redes de informações poderiam se beneficiar da aplicação das técnicas de HA, capazes de produzir nelas um efeito organizador que poderia ser gerado a partir da observação do comportamento local de cada usuário. Na modelagem em grande escala, desvios locais tendem a desaparecer, restando apenas as conexões de maior interesse geral. Em contrapartida, a modelagem do usuário é tarefa bem mais complexa. Os múltiplos aspectos envolvidos no processo (modelagem estática, dinâmica, comportamental, etc.) contribuem para dificultar ainda mais sua execução, mantendo os resultados obtidos em níveis apenas parciais e restritos.

4.2. Acesso Universal

O termo “Acesso Universal” está associado a diferentes conotações. Alguns o consideram uma forma polit icamente correta de referenciar a introdução de funcionalidades “especiais” para usuários “especiais” no projeto de algum produto. Para outros, entretanto, Acesso Universal tem um significado mais amplo, estando relacionado a aplicação de princípios capazes de garantir o desenvolvimento de bons projetos orientados a qualquer usuário potencial.

A HA, ao lidar como modelos de usuários, acrescenta uma notável contribuição à universalização do acesso, na medida em que propõe métodos e técnicas capazes de efetivamente modelar os usuários, visando oferecer “a cada um conforme suas necessidades” . Um estudo em profundidade sobre o assunto foi desenvolvido por Stephanidis (2001) onde diversas questões abordando o projeto de sistemas de HA para acesso universal foram levantadas, destacando-se:

• As necessidades de adaptação devem ser projetadas e desenvolvidas com o sistema em funcionamento e não decididas antes e implementadas posteriormente.

• O perfeito entendimento do contexto de execução de cada tarefa é essencial para o projeto de adaptação.

• Os sistemas devem ser projetados para funcionar em qualquer tempo, qualquer lugar e operados por qualquer um.

• É importante considerar o funcionamento do sistema em múltiplos ambientes e plataformas.

5. Métodos e Técnicas de Adaptação

Os sistemas clássicos de HA distribuem-se entre seis grandes áreas de aplicação: recuperação de informações, sistemas de informações, sistemas de ajuda (help) online, sistemas educacionais, hipermídia institucional e personalização de visões em espaços de informações [Brusilovsky, 1998]. Diversos sistemas baseados em HA surgidos a partir da metade dos anos 90, implementaram uma grande variedade de métodos e técnicas de adaptação, algumas das quais são abordadas na presente seção.

5.1 Métodos de Apresentação Adaptativa

A idéia principal da apresentação adaptativa é adaptar o conteúdo de um nodo acessado por um particular usuário, ao conhecimento, objetivos e outras características deste usuário. Por exemplo, a um usuário qualificado é possível a apresentação de informação mais profunda e detalhada, enquanto que a um iniciante podem ser oferecidas explicações adicionais. É possível encontrar na literatura a descrição de técnicas e sistemas orientados a apresentação adaptativa de textos [Staff , 1997] e de técnicas e sistemas orientados a apresentação adaptativa de objetos multimídia [Brusilovsky, 1997]. No caso de textos, o espaço de adaptação corresponde às possíveis modificações a que estes podem ser submetidos antes de ser apresentados ao usuário. Em geral isto se dá em nível de recortes e atributos de texto, que são adaptativamente selecionados para apresentação. Na apresentação de objetos multimídia o que costuma ocorrer é também a seleção dos objetos a serem apresentados a partir de um certo número de opções possíveis.

A Explicação Adicional (EA) é um dos métodos mais populares de adaptação de conteúdos e seu objetivo é ocultar do usuário alguma parte da informação sobre um certo conceito que não é relevante para o nível de conhecimento ou o interesse do usuário. Por exemplo, detalhes de baixo nível podem ser escondidos de usuários com nível de conhecimento insuficiente para entendê-los. Por outro lado, usuários novatos irão normalmente solicitar EA que podem permanecer ocultas para usuários veteranos, que não necessitam mais delas. Em termos mais gerais, uma certa classe de usuários pode requerer informações adicionais, especialmente preparadas para eles, que não são mostradas às outras classes. Este método é usado por exemplo nos sistemas MetaDoc [Boyle e Encarnación, 1994] e KN-AHS [Kobsa et al, l994].

Dois outros métodos, denominados Explicação Requerida (ER) e Explicação Comparativa (EC), podem ser empregados para modificar a informação apresentada ao usuário dependendo do seu nível de conhecimento sobre os conceitos relacionados. O primeiro método induz uma ordenação dos conteúdos ao usuário onde a informação apresentada em primeiro lugar é pré-requisito para a seguinte. Seguindo esta idéia, ao apresentar a explicação de um conceito, o sistema insere a explicação de todos os conceitos requeridos para o seu entendimento. Este método é empregado no sistema C-

book [Kay e Kummerfeld, 1994]. O método das EC baseia-se na similaridade existente entre dois conceitos, Se um conceito similar ao conceito que está sendo apresentado é conhecido, o usuário recebe uma explicação comparativa realçando as semelhanças e diferenças entre os dois conceitos. Este método costuma ser particularmente eficiente no domínio das linguagens de programação [Brusilovsky, 1998].

Um quarto método, denominado Explicação Variante (EV), assume que mostrar ou esconder certas partes da informação nem sempre é suficiente para promover a adaptação uma vez que usuários diferentes podem necessitar informação essencialmente diferente. Através deste método o sistema armazena diversas variantes para alguns dos conteúdos de uma página e o usuário obtém a apresentação da EV que corresponde ao seu modelo. Este método é empregado em Anatom-Tutor [Beaumont, 1994] e Hypadapter [Hohl, Böcker e Gunzenhäuser, 1996].

Um quinto método ainda, bastante interessante, que leva em conta o nível de conhecimento e a experiência do usuário do usuário é a Classificação de Fragmentos (CF), que ordena fragmentos de informação sobre o conceito de modo que a informação mais relevante para o usuário (de acordo com o seu modelo) é apresentada primeiro.este método é implementado pelos sistemas Hypadapter [Hohl, Böcker e Gunzenhäuser, 1996] e EPIAIM [de Rosis et al, 1993].

Uma técnica simples porem eficiente para a apresentação adaptativa é a do Texto Condicional (TC), util izada nos sistemas ITEM-IP [Brusilovsky, 1992], Lisp-Critic [Fischer et al, 1990] e C-book [Kay e Kummerfeld, 1994]. Com TC é possível dividir a informação em diversas porções de texto. Cada porção é associada a uma ou mais condições relacionadas ao nível de conhecimento do usuário. Ao apresentar a informação o sistema mostra apenas as porções de texto que tiveram suas condições satisfeitas. Esta é uma técnica de baixo nível, que requer alguma programação, entretanto é também muito flexível e permite implementar todos os métodos de adaptação relacionados acima.à exceção da Classificação de Fragmentos. Um exemplo simples é a ocultação de porções de informação que não são relevantes para o nível de conhecimento do usuário ou a apresentação de uma explicação comparativa se o conceito relacionado já é conhecido.

Uma técnica de nível mais alto que também permite apresentar ou ocultar condicionalmente porções de texto de acordo com o nível de conhecimento do usuário foi sugerida no sistema MetaDoc [Boyle e Encarnación, 1994] e posteriormente desenvolvida em KN-AHS [Kobsa et al, 1994]. Esta técnica baseia-se no stretchtext que é um tipo especial de hipertexto onde os links podem ser expandidos para seus conteúdos ou concentrados novamente em uma palavra chave. A idéia aqui é apresentar ao usuário uma página onde todas as informações relevantes estejam expandidas e todas as informações irrelevantes sejam representadas por apenas uma palavra ou frase, de acordo com o modelo de seu particular conhecimento.

O método EV pode ser implementado pelas técnicas de Fragmento Variante (FV) ou Página Variante (PV). Esta última é considerada a mais simples das técnica de apresentação adaptativa e consiste em. manter duas ou mais páginas alternativas para cada conceito, descrevendo-o de maneiras diferentes, cada uma delas adaptada a uma certa classe de usuário. Esta técnica é empregada nos sistemas Anatom-Tutor [Beaumont, 1994] e C-book [Kay e Kummerfeld, 1994]. Uma técnica Similar foi

empregada em EPIAIM [de Rosis et al, 1993] para adaptar a apresentação de exemplos à experiência do usuário. Este sistema armazena diversos exemplos sobre cada conceito e apresenta ao usuário aquele que melhor se adapta aos seus interesses e experiência anterior.

A técnica FV permite a implementação do método EV em uma granulação mais fina do que a técnica PV. Um bom exemplo aqui é o sistema Anatom-Tutor [Beaumont, 1994], onde não há uma correspondência entre uma página e um conceito, como acontece em outros sistemas. Ao invés disso, uma página pode apresentar vários conceitos. Cada conceito por sua vez pode possuir diversos fragmentos variantes e a página é instanciada com a combinação deles que melhor satisfaz aos conhecimentos do usuário.

O sistema Anatom-Tutor combina as técnicas PV e FV de modo a produzir adaptação simultânea à experiência e ao conhecimento de seus usuários. A página variante corrente para um determinado nodo é selecionada de acordo com a experiência do usuário e pode ser ainda configurada com fragmentos variantes selecionados para cada um dos conceitos expressos na página, visando a adaptação ao seu conhecimento.

A mais eficiente de todas as técnicas de apresentação adaptativa é sem dúvida a representação por meio de frames, que pode ser observado em Hypadapter [Hohl, Böcker e Gunzenhäuser, 1996] e EPIAIM [deRosis et al, 1993]. Por meio desta técnica, toda a informação sobre um determinado conceito é representada sob a forma de um frame. Os slots do frame podem conter diversas EV sobre o conceito, links para outros frames, exemplos, etc. Regras especiais de apresentação são empregadas para decidir quais os slots de um determinado frame devem ser apresentados a um certo usuário e em que ordem específica isto deve ocorrer. Mais precisamente, no sistema EPIAIM estas regras são empregadas para selecionar um dentre vários esquemas de apresentação disponíveis (onde cada esquema é um conjunto ordenado de slots) que é usado para a apresentação do conceito. No sistema Hypadapter, as regras são empregadas para calcular a prioridade de apresentação de cada slot. Em seguida o subconjunto de slots com maior prioridade é apresentado ao usuário.

Outra técnica muito eficiente para a apresentação adaptativa foi desenvolvida no projeto PUSH [Höök et al, 1996] e pode ser considerada uma combinação da técnica stretchtext com a adaptação por meio de frames. Uma página hipermídia neste sistema de informações online oferece a descrição completa de um objeto particular estruturada em uma seqüência ordenada de porções tipadas de informação. Cada classe de objeto no sistema PUSH possui a sua própria ordenação dos tipos de informação que são empregados na sua descrição. A tipagem da informação desempenha um papel muito próximo do executado pelos slots na representação por meio de frames, permitindo descrever os diversos aspectos dos objetos representados. A descrição de um objeto neste sistema, entretanto, costuma ser muito grande, ocupando diversas páginas de hipertexto.

Para proteger o usuário do excesso de informações e auxil iá-lo a atingir a informação desejada o sistema emprega o stretchtext, mostrando apenas as porções de informação sobre o objeto corrente que são relevantes para os objetivos do usuário. É permitido ao usuário modificar a apresentação do sistema, expandindo ou contraindo as porções de informação apresentadas. Entretanto, para manter a transparência da

adaptação, a ordenação das porções de informação é mantida estável e o sistema nunca as oculta completamente, nem mesmo quando são consideradas irrelevantes para os objetivos do usuário, mantendo sempre visíveis ao menos os seus títulos, de modo que o usuário sempre tem acesso a todas as informações.

No quadro abaixo se apresenta a associação dos diferentes métodos e técnicas descritos na presente seção com os sistemas citados que as implementam.

Quadro 2. Métodos e Técnicas de Apresentação Adaptativa em Sistemas de HA

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5.2. Métodos de Navegação Adaptativa

O objetivo da navegação adaptativa é auxil iar os usuários a encontrar seus caminhos no hiperespaço através da adaptação da forma de apresentar os links na rede hipermídia aos objetivos, conhecimento e outras características de seus usuários. Os métodos de suporte à navegação podem ser resumidos nos seguintes:

1. Condução Global;

2. Condução Local;

3. Suporte à Orientação Local (Conhecimento);

4. Suporte à Orientação Local (Objetivos);

5. Suporte à Orientação Global.

A Condução Global (CG) ocorre quando os usuários possuem algum objetivo global de informação que se encontra em um ou mais nodos que estão em algum lugar do hiperespaço e são "conduzidas" pelo sistema nesta direção. O objetivo deste método é ajudar o usuário a encontrar o caminho mais curto para a informação que ele deseja com possíveis desvios minimizados. A condução global é o objetivo primário do

suporte à navegação adaptativa em sistemas de recuperação de informações hipermídia e também importante em sistemas de informações e sistemas de ajuda online. O objetivo de informação do usuário é usualmente fornecido de modo mais ou menos claro pelo próprio, que é o principal agente do processo.

O método mais direto de oferecer condução global é sugerir ao usuário em cada passo da navegação os links mais apropriados para atingir a partir do nodo corrente a informação desejada. Este método é empregado no sistema WebWatcher [Armstrong et al, 1995]. Um método complementar é a classificação dos links que serão sugeridos ao usuário em ordem decrescente da relevância que possuem para os objetivos do usuário. Os sistema Adaptive HyperMan [Mathé e Chen, 1996] e HYPERFLEX [Kaplan et al, 1993] implementa este método.

Um caso especial de CG ocorre nos sistemas educacionais, onde o estudante tem um objetivo global, que é o objetivo do aprendizado - do conhecimento que deve ser adquirido. Este objetivo é diferente dos objetivos de informação, tendo em vista diversos fatores como a especificidade e profundidade do conhecimento em relação à informação. Sistemas educacionais adaptativos necessitam capturar a dinâmica do aprendizado em cada um dos seus usuários e providenciar a condução global tendo em vista esta dinâmica, retardando ou acelerando tópicos em função do feedback fornecido pelo usuário.

O objetivo da Condução Local (CL) é semelhante ao da CG, porém de alcance muito menor. Enquanto que a CG preocupa-se com seqüências de links que conduzem ao objetivo desejado, a CL ocupa-se de um único passo e tenta sugerir ao usuário os links mais relevantes considerando suas preferências, conhecimento e experiência. Por exemplo, um método para condução local é classificar os links de acordo com as preferências do usuário, como é feito nos sistemas Adaptive HyperMan e HYPERFLEX. Os métodos empregados em sistemas educacionais adaptativos são a classificação dos links e a condução direta de acordo com o conhecimento do usuário.

O Suporte à Orientação Local (OL) consiste em auxiliar o usuário a entender o seu posicionamento na rede do hipertexto local, correspondente ao domínio do sistema. Isto é normalmente implementados em sistemas de HA de duas formas distintas: por meio de informação adicional sobre os nodos, que podem ser acessados a partir do nodo corrente, ou limitando as oportunidades de navegação, visando com isso evitar o fenômeno denominado sobrecarga cognitiva, onde o excesso de informação impede ou dificulta a tomada segura de decisão na navegação. Tais métodos são em geral baseados na técnica da ocultação, que se concentra em remover das vistas do usuário toda a informação que não é relevante para os seus objetivos num dado momento. O método considerado mais simples nesta categoria é mostrar somente os links relevantes para as preferências estabelecidas dos usuários [Waterworth, 1996]. O mais universalmente empregado entretanto é o que considera o objetivo corrente do usuário. Este método foi empregado nos sistemas HyPlan [Grunst, 1993], Hynecosum [Vassileva, 1996] e PUSH [Höök et al, 1996]. Um outro método, adotado no sistema HyperTutor [Pérez, Gutiérrez e Lopistéguy, 1995], consiste em mostrar mais links para os usuários com maior experiência. Os usuários novatos vêem somente um pequeno número de links, que vai crescendo na medida em que sua experiência aumenta.

Dois métodos de OL são específicos para hipermídia educacional. Um deles, muito popular, consiste na ocultação dos nodos que o usuário não está preparado para aprender. Este método é empregado em diversos sistemas: ISIS Tutor [Brusilovsky e Pesin, 1994], HyperTutor [Pérez, Gutiérrez e Lopistéguy, 1995] e Hypadapter [Hohl, Böcker e Gunzenhäuser, 1996]. Outro método, específico para sistemas educacionais adaptativos consiste em esconder os links para nodos que pertencem a objetivos educacionais de outras lições e estão fora dos objetivos da presente lição. Isto é feito nos sistemas ISIS Tutor e SYPROS [Gonschorek e Herzog, 1995].

A idéia de métodos de adaptação baseados em anotação é informar o usuário acerca do estado corrente dos nodos, além do que é visível nos links explícitos. São quatro os métodos mais util izados nesta categoria. Primeiro a anotação pode ser usada para apresentar as diversas graduações da relevância dos nodos para os objetivos do usuário. Por exemplo, o sistema Hypadapter possui três diferentes tamanhos de fonte indicando os nodos que são muito relevantes, relevantes ou menos relevantes. O segundo método consiste em refletir os diversos níveis de conhecimento do usuário acerca dos nodos [Schwarz et al, 1996]. Os dois outros métodos empregam anotação onde usualmente é usada a ocultação. Um deles consiste em sublinhar os links que estão diretamente relacionados com o objetivo corrente [Brusilovsky e Pesin, 1994]. A outra é oferecer anotação especial para os links que o usuário ainda não está preparado para aprender, como nos sistemas ISIS-Tutor e ELM-ART [Brusilovsky, 1996].

O objetivo da Orientação Global (OG) é ajudar o usuário a entender a estrutura de todo o hiperespaço que constitui o domínio de navegação do sistema. Em sistemas não-adaptativos isto é obtido por meio de marcos visuais e mapas globais que auxiliam o usuário a localizar sua posição em relação ao contexto global [Linard e Zeil iger, 1995]. Sistemas de HA podem oferecer um suporte maior nesta mesma linha pela aplicação das técnicas de ocultação e anotação, o que pode ocorrer de forma sistemática, contemplando o modelo do usuário independentemente da sua posição no hiperespaço. O método mais amplamente utilizado aqui é aumentar gradualmente o número de links visíveis na medida em que vai crescendo a experiência do usuário no hiperespaço considerado. Isto ocorre nos sistemas HyperTutor e Hynecosum [Vassileva, 1996].

Um objetivo mais recente para os sistemas de HA é o gerenciamento de visões personalizadas do hiperespaço, uma forma de construir interfaces de trabalho personalizados por meio de adaptação. Estas visões são necessárias em ambientes dinâmicos na web, onde links podem aparecer, desaparecer e evoluir. Um pioneiro na aplicação deste método é o sistema BASAR [Thomas e Fischer, 1996], que emprega agentes inteligentes para coletar e manter um conjunto de links relevantes para cada um dos seus usuários. Estes agentes executam pesquisas regulares na web por novos links relevantes para cada usuário e verificam a expiração ou atualizações ocorridas nos links coletados.

A Orientação Direta (OD) é talvez a mais simples das técnicas de suporte à navegação adaptativa e sua aplicação consiste em decidir, em cada ponto da navegação, qual o melhor nodo a ser visitado a seguir, levando em conta os objetivos, preferências, conhecimento e outros parâmetros representados no modelo do usuário. Para oferecer orientação direta o sistema pode destacar visualmente o link para o melhor nodo, como é feito no WebWatcher [Armstrong et al, 1995] ou apresentar um link dinâmico

adicional (normalmente denominado “next” ) que é conectado ao melhor nodo selecionado, como no sistema ISIS-Tutor [Brusilovsky & Pesin, 1994]. A orientação direta é uma técnica clara e fácil de implementar, que pode ser empregada sobre todos as quatro classes de links anteriormente citadas. O problema é que em geral ela não oferece suporte aos usuários que não quiserem seguir a sugestão do sistema, o que é um indicativo de que, apesar de útil, esta técnica não deve ser empregada sozinha, como único recurso de adaptação em um sistema.

A técnica de Classificação Adaptativa (CA) consiste em classificar todos os links partindo de um nodo de acordo com a sua relevância, calculada sobre o modelo do usuário. .Os links são apresentados então em ordem decrescente desta relevância. Segundo [Brusilovsky, 1996] a classificação adaptativa possui uma aplicação limitada: pode ser empregada satisfatoriamente com links não-contextuais, mas seu uso com índices e tabelas de conteúdos é muito difícil e a técnica não pode ser absolutamente usada para links contextuais nem para mapas. Entretanto esta técnica parece ser útil em recuperação de informações [Armstrong et al, 1995; Mathé & Chen, 1996]. Resultados empíricos [Kaplan et al, 1993] mostraram que a classificação adaptativa pode reduzir significativamente o tempo de navegação em aplicações de recuperação de informações, onde cada nodo pode apresentar muitos links não-contextuais. A classificação adaptativa pode ainda ser empregada em sistemas de documentação on-line [Hohl et al, 1996] e em hipermídia educacional [Brusilovsky, 1996].

A técnica de Ocultação é a mais freqüentemente empregada em navegação adaptativa e consiste em restringir o espaço de navegação ocultando os links para nodos não relevantes. Um nodo pode ser considerado não-relevante por diversas razões, por exemplo, se não está relacionado com o objetivo corrente do usuário, ou este não possui conhecimento suficiente para entendê-lo. De um ponto de vista superficial a ocultação parece ser a técnica mais óbvia e fácil de implementar. Seu uso protege o usuário da complexidade de um hiperespaço irrestrito e reduz a sua sobrecarga cognitiva.

A ocultação possui ampla aplicação, podendo ser empregada com todos os tipos de links. Com links não-contextuais, índices e mapas a ocultação se dá tornando invisíveis ao usuário botões, itens de menu e áreas clicáveis irrelevantes aos seus objetivos. Com links contextuais a técnica é eliminar a diferenciação entre as palavras associadas a links e o texto comum. A ocultação é também mais transparente ao usuário e produz uma apresentação mais estável do que a classificação adaptativa.

A idéia da Anotação Adaptativa (AA) é aumentar a informação presente nos links com alguma forma de anotação ou comentário que podem dizer mais sobre o estado corrente dos nodos a que se conectam. Esta informação adicional pode ser oferecida sob a forma de texto ou sob a forma de indicadores visuais, tais como ícones especiais, cores ou tamanho dos caracteres. Em geral a anotação oferecida em hipermídia convencional é do tipo estático, isto é, independente do usuário. Em se tratando de HA, entretanto, tem-se a expectativa que a anotação seja dinâmica, orientada ao modelo do usuário.

A anotação pode ser usada naturalmente com todos os quatro tipos de links considerados. Seu uso mantém uma ordenação estável dos links e em geral é uma

técnica mais poderosa do que a ocultação, na medida em que esta última oferece somente dois estados possíveis para os links (relevante/visível e não-relevante/oculto), enquanto que a anotação adaptativa pode estabelecer diversos níveis de relevância [Hohl et al, 1996]. Além disso a anotação pode simular a ocultação simplesmente obscurecendo os itens considerados não-relevantes. O obscurecimento pode reduzir em alguma extensão a sobrecarga cognitiva (o usuário pode aprender a ignorar os links obscurecidos) mas estes se manteriam ainda visíveis (e operacionais, se for necessário).

Quadro 3: Métodos e Técnicas de Navegação Adaptativa em Sistemas de HA

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A técnica dos Mapas Adaptativos (MA) compreende diversas formas de adaptação de mapas de hipermídia global e local apresentados ao usuário. Como se viu, as técnicas de orientação direta, ocultação e anotação podem também ser usadas na adaptação de mapas hipermídia, entretanto o emprego de tais técnicas não modifica a forma ou a estrutura dos mapas. A pesquisa realizada na área da interação homem-máquina oferece diversas técnicas para a adaptação da forma e estrutura de diversos tipos de redes, incluindo mapas hipermídia [Mukherjea & Foley, 1995]. Tais técnicas não foram ainda aplicadas em sistemas de HA. A única exceção conhecida é o sistema Hypercase [Micarelli & Sciarrone, 1996], baseado nas idéias de [Rivlin et al, 1994].

As técnicas de orientação direta, classificação, ocultação, anotação e de mapas adaptativos são as técnicas primárias empregadas na navegação adaptativa. Elas não são mutuamente exclusivas ou contraditórias, de modo que é perfeitamente possível o seu emprego combinado. Por exemplo, o sistema ISIS-Tutor [Brusilovsky & Pesin, 1994] emprega orientação direta, ocultação e anotação e o Hypadapter [Hohl et al, 1996] usa classificação, ocultação e anotação. Em particular a orientação direta pode ser naturalmente empregada em combinação com qualquer outra técnica. No Quadro 3 apresenta-se resumidamente o relacionamento existente entre os métodos, técnicas e sistemas de HA sob o ponto de vista da navegação adaptativa.

6. Um Modelo de Adaptação para a Web

Diversos estudos sobre complexidade em sistemas dinâmicos podem ser encontrados na literatura nas mais variadas áreas da ciência, incluindo a física, a química, a biologia, a psicologia, a sociologia e a informática [Kauffman, 1993]. Estes estudos apontam que a ordem observada no universo vem do interior dos sistemas existentes, criada pela mesma dinâmica que regula o comportamento de seus componentes.

Sistemas de informações distribuídos, tais como a World Wide Web, podem ser vistos como redes de informações, que exibem uma certa forma de dinâmica onde a ordem surge dos relacionamentos intuitivos produzidos pelos usuários enquanto navegam através de seus nodos [Palazzo, 2000]. A hipótese assumida aqui é que este processo pode ser usado não somente como uma heurística direta para reduzir o espaço de pesquisa na recuperação de informações, mas também para oferecer as bases para a inferência de novos (e interessantes) caminhos em redes de informações.

A investigação dessa hipótese requer um modelo adequado para a representação e processamento dinâmico da informação. A abordagem proposta no presente capítulo emprega conceitos de redes complexas, estendidos com operadores simbólicos e regras de inferência para compor panoramas de redes com informação nova e potencialmente útil. O modelo subjacente possui duas visões integradas: a visão adaptativa e a visão inferencial. A visão adaptativa modela a dinâmica da navegação sobre a rede por meio de arcos quantizados. Estes se caracterizam por terem medido o seu potencial de ativação, isto é a sua probabilidade de serem ativados no próximo instante ou intervalo de tempo. Este valor de referência sobre os arcos em uma rede de informações permite

a composição e a extração de sub-redes com características definidas pelo sistema a partir do total de possibilidades oferecidas pela rede.

O componente inferencial usa o conceito de fecho para criar novos arcos ou reforçar o potencial de ativação dos arcos existentes. Isto complementa o efeito adaptativo, levando as redes de informações a evoluir em direções novas e não consideradas anteriormente durante seu uso. No modelo aqui proposto, ambas as visões coexistem e a variedade oferecida pelo fecho é contrabalançada pela restrição imposta ao sistema pelo componente adaptativo. Em outras palavras, as redes resultantes devem buscar adaptar-se ao processo de navegação que suportam, ao mesmo tempo em que tentam novos arcos promissores para manter-se em evolução. Uma importante questão aqui é a determinação precisa dos valores dos parâmetros a adotar para o melhor desempenho do sistema. Aparentemente tais valores são muito específicos e variam em diferentes situações, sendo portanto necessário aferi-los caso a caso.

6.1. Redes de Informações como Redes Quantizadas

Uma Rede de Informações é uma tripla, <N, L, P>, onde:

• N é um conjunto de nodos que são entidades primitivas que correspondem a unidades estruturais, semânticas e referenciais do sistema. Um nodo possui seus próprios atributos tais como uma identidade, conteúdo, pertinência a classes, métodos, etc. Um nodo se relaciona com outros nodos por meio de arcos. Nodos que se encontram em relacionamento direto por meio de um arco são ditos ser vizinhos. A vizinhança de um nodo é esse nodo juntamente com todos os seus vizinhos.

• L é um conjunto de arcos, que são entidades estruturais estabelecendo a existência e definindo os detalhes de um relacionamento entre dois nodos. Os arcos podem apresentar diferentes semânticas, conforme os nodos e o sistema considerado. Os arcos denotam um relacionamento abstrato que possui associado um potencial de ativação.

• P é um conjunto de propriedades que valem para a rede. Estas propriedades não são pré-definidas e podem ser diferentes em cada situação.

As redes de informações podem ser vistas então como redes quantizadas, onde os arcos possuem potenciais de ativação. Na Figura 5 apresentam-se dois estágios de uma rede de informações simples, onde os arcos foram quantizados no estágio 2 para representar o processo de navegação.

Na Figura 5 as setas em negrito no diagrama inferior mostram apenas os arcos que possuem potencial de ativação acima de um determinado valor denominado limiar de visibilidade. Este valor, que pode ser escolhido arbitrariamente, funciona como um seletor dos arcos que são visíveis ou não na rede. Na proposta aqui apresentada, redes quantizadas são empregadas na modelagem dinâmica de redes de informações. Nestas redes, o potencial de ativação associado a cada arco é incrementado de um valor constante (quantum) sempre que o arco é percorrido. Por outro lado, se o arco não é percorrido durante um certo intervalo de tempo, seu potencial de ativação decresce.

Essa degradação do potencial de ativação com a passagem do tempo é imposta a toda a rede e seu efeito é de fundamental importância para manter a atualização do modelo.

Figura 5. Quantização em redes de informação.

6.2. Inferência em Redes com Operadores de Fecho

Na seção anterior apresentou-se uma forma de adaptação retroativa, onde o modelo reflete uma dinâmica pretérita, já ocorrida sobre a rede. Em complementação a este processo, é possível desenvolver métodos de adaptação proativa, onde novos arcos são gerados por alguma forma de inferência. No modelo que se está propondo aqui se empregam operadores de fechamento para gerar novos arcos com base na evolução da rede. A base teórica deste modelo vem da noção matemática de fecho [Heylighen, 1988].

A mais fundamental das propriedades do fecho é talvez a internalidade de composição, que significa que quaisquer duas transformações ou relações no sistema podem ser compostas seqüencialmente de modo a formar uma terceira transformação que é também parte do sistema original. Em outras palavras a internalidade de composição torna o sistema invariante sob a composição de transformações. Este tipo de fecho básico é denominado fecho transitivo ou recursivo.

Outro fecho básico é implicado pela existência de transformações simétricas ou inversas. Isto significa que o sistema é invariante sob a inversão de transformações. Na prática quer dizer que se for aplicada uma transformação a um elemento, pode-se sempre reverter o seu efeito através da aplicação da transformação inversa sobre o elemento resultante da transformação inicial - o que conduz de volta ao elemento original. Isto pode ser denominado um fecho simétrico e é um caso especial de um tipo de fecho mais geral, denominado fecho cíclico ou circular, que estabelece que qualquer seqüência de transformações pode ser invertida pela aplicação de outra seqüência específica de transformações ao seu resultado, de forma que a concatenação de ambas as

seqüências forma um caminho cíclico. Deve-se notar que no fecho cíclico não é absolutamente necessário que a transformação inversa empregada seja composta pelas inversas das relações componentes da transformação original.

Implícita no conceito de fecho está a idéia de que uma transformação deve corresponder a um mapeamento bijetor, isto é, uma relação 1-1. Entretanto em geral uma relação pode ser n-1, 1-n ou n-n. A restrição de uma relação n-n para uma relação n-1 (sobrejetora) pode ser novamente entendida como um fecho sobre a estrutura relacional do sistema. Na verdade uma relação R do tipo n-1 é caracterizada pelo fato de que a composição com sua inversa R-1 produz uma identidade.

R R a a a[ [ ]] ,− = ∀1

de modo equivalente em relações 1-n tem-se:

R R a a a− = ∀1[ [ ]] ,

No caso de relações 1-1, ambas as propriedades se aplicam. Assim os elementos de entrada ou saída sobre os quais as relações se aplicam são invariantes sob as transformações R °, R-1 ou R-1 ° R e portanto podem ser considerados um sistema fechado. Um mapeamento 1-1 pode ser caracterizado pelo fato de conservar todas as distinções entre os elementos: elementos distintos mapeiam elementos correspondentemente distintos.

As citadas propriedades são denominadas respectivamente fecho sobrejetor (n-1), fecho sobrejetor inverso (1-n) e fecho bijetor (1-1). Os quatro tipos de fecho sobre grafos de duas setas podem ser observados na Figura 6, a seguir. A generalização de tais propriedades em âmbito local pode gerar interessantes resultados em nível global, configurando a rede para um comportamento dinâmico em perseguição de índices ótimos ainda não atingidos em sua função de adequação.

Nos diagramas (a) e (b) da Figura 6 as duas setas originais (em linha cheia) estão conectadas seqüencialmente, de forma que em relação ao nodo comum uma está chegando e a outra partindo. A terceira seta na base (em linha pontilhada), que é adicionada para formar o fecho, pode ser orientada de dois modos distintos: continuando a seqüência das duas setas originais, conduzindo de volta ao nodo inicial (fecho cíclico), ou em paralelo com a seqüência (fecho transitivo).

Nos diagramas (c) e (d) as duas setas originais são conectadas em paralelo. Como o sistema formado nestes dois casos apresenta uma simetria geral, a conexão adicionada para formar o fecho não deve ser orientada (nenhuma seta na linha pontilhada). A simetria da conexão original pode ser orientada como uma relação de equivalência, conduzindo a identificação dos dois nodos conectados, de forma que eles não são mais distinguidos individualmente, mas somente como uma coleção. O resultado é que também as setas originais não são mais distinguidas. As relações correspondem então respectivamente ao fecho sobrejetor (n-1) e ao fecho sobrejetor inverso (1-n).

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Figura 6. Tipos de fechos em grafos de duas setas.

6.3. Adaptação Proativa na Web

Entende-se por adaptação proativa toda forma de adaptação produzida por algum mecanismo ou esquema, capaz de antecipar possíveis estados futuros do modelo e, se desejável, introduzi-los aos usuários. Assim a adaptação proativa busca produzir o surgimento de novos estados e configurações no modelo, segundo a linha seguida pelo usuário. A aplicação de técnicas de adaptação proativa pode conduzir a bons resultados (principalmente em escala de grupo), uma vez que acelera a convergência do modelo em direção a resultados (pontos ótimos locais) que de outra forma poderiam demorar mais tempo a ser atingidos, ou mesmo nem sequer ser considerados [Bollen, 1996; Palazzo, 1998].

A arquitetura da web baseia-se no princípio da descentralização de operações e controle, o que possibil ita uma interação muito mais direta entre produtores e consumidores de informações do que ocorre por exemplo na área de publicações, na televisão ou na indústria cinematográfica.

A organização material da web é produzida por seus projetistas que usam suas idéias intuitivas de estruturação do conhecimento e semântica na construção de nodos e

sub-redes. Estas contribuições individuais são integradas gradualmente a corpos mais amplos de conhecimento preexistentes na web, assim expandindo o conhecimento da rede como um todo. Diversos elementos influenciam neste processo de organização de conhecimento, inclusive fatores psicológicos, lingüísticos, sociais e culturais, interesses e motivações dos autores e usuários das páginas web.

Esta organização, uma vez materializada na rede, assume uma representação dinâmica, objetiva e em geral de duração prolongada. Os novos nodos e arcos introduzidos modificam-se relativamente pouco ao longo do tempo. As modificações que ocorrem na rede são fruto de procedimentos de atualização, remoção e principalmente adição de conhecimento, sob a forma de nodos e arcos. Tais procedimentos produzem modificações concretas na rede e em geral são controlados pelos próprios produtores da informação. Eventuais inconsistências decorrentes de modificações materiais na rede, como arcos para nodos inexistentes ou nodos com funcionalidades não suportadas por certos navegadores, apresentam diversas formas de tratamento (nem sempre satisfatórias) como transferência de conexão, tentativa de localização do arco por semelhança, etc.

Por outro lado, o que se poderia denominar organização virtual da rede é produzida pelo processo dinâmico de navegação, o qual decorre da percepção semântica associativa dos usuários, ativando determinados arcos, que lhes parecem mais promissores ou interessantes em detrimento de outros que o são menos. No atual estágio tecnológico da web o conhecimento produzido pelo processo de navegação não é registrado sistematicamente, sendo portanto desperdiçado. No entanto poderia ser empregado na construção de modelos auto-organizáveis de aprendizado associativo, em um sentido muito próximo ao proposto por Johan Bollen em [BOL 96] onde a web é vista como uma memória associativa de grandes dimensões.

O primeiro passo para tornar uma memória associativa mais eficiente, segundo diversas correntes da psicologia cognitiva [Bollen, 1996], é permitir que ela própria descubra a melhor organização possível para si própria. Na mente humana, conhecimento e significado se desenvolvem mediante um processo de aprendizado associativo: os conceitos que são mais freqüentemente usados juntos se tornam mais fortemente conectados. É possível implementar mecanismos similares na web criando associações com base nos caminhos percorridos pelos usuários através da rede de arcos. O princípio é simplesmente este: os caminhos percorridos por mais usuários se tornam mais fortes, enquanto que arcos raramente usados se tornam mais fracos.

Uma heurística simples pode então propor possíveis candidatos para novos arcos: Se um usuário navega de A para B e de B para C, é provável que exista não somente uma relação entre A e B mas também entre A e C (transitividade) e entre B e A (simetria), conforme apresentado no Quadro 4..

Com a aplicação destes operadores sobre redes quantizadas é possível traçar a evolução da rede. Neste processo os operadores de freqüência e degradação registram a história da rede, enquanto que os operadores de transitividade e simetria introduzem novas possibil idades de conexões. Desta forma, novos arcos potenciais seriam continuamente gerados (variedade) mas somente aqueles que obtivessem determinada força seriam retidos e tornados visíveis ao usuário (restrição), enquanto que aqueles que não atingissem tal limiar de visibilidade seriam mantidos ocultos. Um experimento

realizado sobre um sistema hipertexto adaptativo [Bollen, 1996] comprovou a exeqüibil idade desta proposta.

Quadro 4. Operadores de fecho em redes quantizadas

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6.4. Parâmetros de Adaptação

O ajuste preciso dos valores dos parâmetros envolvidos na formulação dos operadores é de grande importância para a evolução apropriada do modelo. Tais parâmetros são:

• Potencial de Ativação (P): O potencial de ativação de um arco é a medida discreta da probabilidade de que o arco seja ativado num próximo intervalo de tempo. Seu valor é obtido medindo-se a freqüência com que cada arco na rede é ativado e aplicando sistematicamente os sobre esta os operadores de transitividade, simetria e degradação. O resultado deste processo é uma rede quantizada que representa proativamente o estado de evolução do sistema.

• Limiar de Visibilidade (L): O limiar de visibil idade corresponde a um limite do potencial de ativação abaixo do qual os arcos não são mais visíveis. Seu valor pode ser graduado, para possibilitar a visão da rede em diferentes níveis limites, ou composto em um intervalo para observar diferentes camadas da rede.

• Constante de Freqüência (KF): Valor que é adicionado ao potencial de ativação de cada arco toda vez que este é percorrido. Como as demais constantes, pode ser arbitrada. Supõe-se que seu valor deva ser superior ao das demais constantes, tendo em vista representar um evento concreto de navegação.

• Constante de Transitividade (KT): Valor que é sistematicamente adicionado ao potencial de ativação de um arco segundo a regra de transitividade apresentada no Quadro 4. Seu efeito sobre a rede deve ser menor do que a KF, entretanto sua

aplicação pode propagar-se e influir no potencial de ativação de diversos arcos na rede..

• Constante de Simetria (KS): Valor que é sistematicamente adicionado ao potencial de ativação de um arco segundo a regra de simetria apresentada no Quadro 4. Seu efeito é predominantemente local mas sua influência também se exerce sobre a rede como um todo.

• Taxa de Degradação (Z): Valor percentual que decrementa o potencial de ativação de um arco a cada intervalo de tempo T considerado. O intervalo de tempo pode ser um minuto, uma hora ou um dia, conforme desejado.

A título de ilustração, uma possível configuração dos parâmetros de adaptação de um determinado sistema é dada na Tabela 1.

Tabela 1. Uma possível configuração dos parâmetros de adaptação

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Os parâmetros apresentados na Tabela 2 caracterizam a representação proativa de uma rede quantizada onde L = 9,75 indica que somente serão apresentados ao usuário os arcos cujo potencial de ativação P seja igual ou superior a 9,75. A cada ativação o arco recebe o incremento de uma unidade por conta da constante de freqüência KF. No mesmo processo o arco inverso recebe um incremento de 0.25 unidades em função da aplicação da regra de simetria. A aplicação do operador de transitividade é executada considerando os segmentos de rede que são grafos de duas setas com a conformação do diagrama (b) na Figura 6. Isto significa que, ao contrário da freqüência e da simetria, é necessário considerar dois passos de navegação para executar a regra da transitividade. Em um ciclo transitivo a rede é totalmente percorrida, em uma determinada ordem e cada percurso completo representa um ciclo.

O mecanismo de degradação segue no exemplo o tempo físico, mas se poderia adotar alternativamente um tempo virtual (expresso em ciclos transitivos, por exemplo). Os valores T = 24 h e Z = 0.02, significam que a cada 24 h todo arco na rede sofre um decremento de 2% em seu potencial de ativação. Aqui a opção por uma taxa ao invés de um valor constante garante que após a inicialização os arcos não vão desaparecer (potencial de ativação = 0). Com o uso de uma taxa, mesmo sem serem jamais ativados, os arcos continuam no sistema, (com um potencial de ativação indefinidamente

pequeno), apesar de estarem ocultos do usuário por um limiar de visibilidade muito mais elevado.

A degradação concebida desta forma permite estabelecer conceitos como o de meia vida (V) de uma rede, calculada como o número de ciclos que um arco qualquer na rede leva para degradar seu potencial de ativação à metade, no caso de não receber qualquer reforço por freqüência, transitividade ou simetria. Na Tabela 2 apresenta-se a meia vida da rede exempli ficada para diferentes valores da taxa de degradação Z.

Tabela 2. Meia vida de uma rede em função da sua taxa de degradação

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A meia vida da rede é assim uma medida global que se aplica a todos os arcos e permanece constante enquanto permanecer constante a taxa de degradação da rede. O cálculo da meia vida é obtido pela aplicação direta de séries geométricas, segundo a fórmula:

V = 1 + log(0.5) / log(1 - Z)

Alternativamente a uma taxa Z global, pode-se estabelecer taxas locais em sub-redes ou em hierarquias acumulando as taxas dos diversos níveis. Isto daria maior flexibilidade à rede, evidentemente ao custo de uma maior carga de processamento.

6.5. O Processo de Adaptação

Como foi visto, o processo de modelagem apresenta-se cíclico sob diversos pontos de vista. Uma visão algorítmica deste processo poderia apresentar os seguintes passos:

1. Inicializar a rede

2. Por um tempo indeterminado fazer

2.1 Computar a freqüência de ativação dos arcos da rede

2.2 Aplicar os operadores de transitividade e simetria

2.3 Aplicar o operador de degradação

2.4 Salvar a rede

A inicialização da rede corresponde a delimitar um domínio, isto é, um segmento da rede sobre o qual se deseja efetuar o processo de modelagem e atribuir a cada arco um potencial de ativação inicial. É necessário atentar para dois pontos aqui. Primeiro, o segmento escolhido para domínio pode ser tão grande quanto se desejar, condicionado na prática à capacidade computacional disponível. Em segundo lugar, o valor inicialmente atribuído ao potencial de ativação dos arcos da rede é aleatório, entretanto deve ser mantido relativamente baixo para evitar grandes distorções no início do processo. Essas considerações são de ordem prática e não tem impacto maior sobre a eficácia do modelo.

Uma questão interessante, relacionada à implementação do modelo, é a possibil idade dos passos 2.1 a 2.4, que formam o laço de adaptação, serem executados de forma concorrente ou então, caso se torne desejável sua sincronização, num estilo multithread ou pipeline. Isto é possível, uma vez que estas ações são na verdade independentes entre si e podem ser executadas em paralelo em diferentes granulosidades.

Uma das principais vantagens do modelo de aprendizado associativo baseado em redes quantizadas reside no fato de que ele funciona localmente (é necessário armazenar informações sobre nodos que estão no máximo dois passos adiante), mas a organização que ele produz é global. Com tempo suficiente, nodos que se encontrassem a um número arbitrário de passos de distância poderiam se tornar diretamente conectados caso um número suficiente de usuários percorresse o caminho entre eles. É possível imaginar a extensão deste método com técnicas mais sofisticadas, que computassem, por exemplo, o tempo que os usuários dedicam a cada nodo ou o grau de similaridade entre os nodos com base em seu conteúdo e empregar esta informação para sugerir nodos similares como arcos possíveis a partir de um determinado nodo [Heylighen, 1996]. O resultado esperado deste processo de aprendizado associativo é que os nodos que mais provavelmente serão util izados em conjunto estarão também situados mais próximos na topologia da web.

Se tais algoritmos de aprendizado pudessem ser generalizados na web como um todo, o conhecimento ali existente poderia se estruturar em uma rede associativa em permanente aprendizado. Cada vez que um novo nodo fosse introduzido seus arcos iniciariam imediatamente a adaptar-se ao padrão de seu uso e novos arcos não previstos pelo autor poderiam nele surgir se o seu potencial ultrapassasse um determinado limiar. Uma vez que tal mecanismo de certa forma assimilaria o conhecimento coletivo de todos os usuários da web, supõe-se que os resultados obtidos viriam a ser muito mais úteis, abrangentes e confiáveis do que qualquer sistema de indexação concebido segundo os interesses de indivíduos ou grupos. A mesma idéia também se aplica a contextos onde a organização da rede se daria a partir de um determinado ponto de partida - um servidor ou uma rede de servidores em uma organização - espalhando-se sem limites por toda a web. A rede formada segundo tal principio certamente se aproximaria muito da semântica informal do grupo de usuários considerado, que poderia ser caracterizado sob muitos aspectos a partir desta representação.

O estudo das redes produzidas por auto-organização decorrente da observação da atividade de navegação na web pode levar ainda à identificação de estruturas e construções semânticas básicas, capazes de serem recombinadas na formação de representações mais complexas com múltiplas finalidades, tais como a otimização de

redes de informações, mapeamento e representação do conhecimento compartilhado por especialistas, o provimento de um padrão para a identificação de idéias, etc.

6.6. Representação e Operações sobre Redes Quantizadas

Como foi visto, a dinâmica da navegação de todos os usuários do sistema produz uma rede global comunitária, cujos arcos são quantizados para refletir seu potencial de ativação. Cada arco é identificado de modo único por uma url. Uma forma natural de representação desta rede é empregar uma matriz de adjacência, onde cada célula corresponde a um potencial de ativação, conforme ilustrado na Figura 7:

Figura 7. Um segmento de rede quantizada e sua matr iz de adjacência.

Na Figura 7, os nodos da rede representam recursos na web e os valores associados aos arcos representam seu potencial de ativação. A matriz de adjacência resultante torna fácil visualizar a configuração da rede, em termos de distribuição do seu potencial de ativação e também na aplicação de um limiar de visibilidade. Por exemplo: na matriz de adjacência, aplicou-se um limiar de visibilidade LV =15, de modo que somente os potencias de ativação iguais ou superiores a esse valor seriam visíveis (em negrito na matriz).

Formalmente, como também já se viu, uma rede quantizada é uma tripla (N, L, P), onde N é um conjunto de nodos identificados por suas urls, L é um conjunto de arcos

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(ou links) definidos por um tripla (nodo de partida, nodo de chegada, potencial de ativação) e P é um conjunto de propriedades da rede (seu limiar de visibilidade, taxa de degradação, etc.).

Esta representação permite definir as seguintes operações:

a) Soma (subtração) algébr ica de redes quantizadas:

Sejam as redes quantizadas:

Ra = (Na, La, Pa); Rb = (Nb, Lb, Pb); ...; Rn = (Nn, Ln, Pn)

A soma algébrica R = (N, L, P) = Ra + Rb + ... + Rn, é tal que:

• N = ∪ (Na, Nb, ..., Nn),

• L = ∪ (La, Lb, ..., Ln), com os potenciais de ativação algebricamente somados para todos os arcos coincidentes,

• P = ⊕ (Pa, Pb, ..., Pn), onde a semântica de ⊕ é definida pela aplicação.

Por exemplo, sejam as redes quantizadas:

• R1=({ n1, n2, n3} ,{ (n1, n2, 3),(n1, n3, 4)} , P1)

• R2=({ n1, n2, n4} , { (n1, n2, 5), (n2, n4, 2), (n1, n4, 1)} , P2)

Então, se R= R1 + R2:

• R=({ n1, n2, n3, n4} ,{ (n1, n2, 8),(n1, n3, 4),(n1, n4, 1),(n2, n4, 2)} , P1⊕ P2)

Obs: Na subtração de redes, eventuais potenciais de ativação negativos podem ser mantidos ou convertidos em zero, conforme a aplicação.

b) Incremento (decremento) de redes quantizadas

Esta é uma operação temporal, que corresponde a incrementar (decrementar) todos os potenciais de ativação da rede considerada de um certo valor percentual a cada unidade de tempo. O emprego de um operador de degradação foi comentado anteriormente, entretanto o conceito pode ser estendido para incremento/decremento de redes quantizadas da seguinte maneira:

Seja R uma rede quantizada, Z um valor entre zero e um e t um determinado intervalo de tempo. Então o incremento (decremento) de R na taxa Z em cada intervalo de tempo t, corresponde a multiplicar os potenciais de ativação de todos os arcos em R por (1+Z) em cada t.

Adota-se provisoriamente a seguinte notação:

• R|Z, t para representar o incremento de R na taxa Z em cada tempo t, ou

• R|Z, t para representar o decremento de R na taxa Z em cada tempo t.

Por exemplo:

• R|0.02, 86400 significa que os potenciais de ativação de todos os arcos em R serão decrementados em 2% de seu valor a cada dia (86400 segundos).

Em modelos mais complexos, a taxa de incremento/decremento pode ser aplicada diretamente em sub-redes menores, até o nível de arco.

c) O operador ⊕⊕

O operador ⊕ precisa ter sua semântica definida em cada aplicação, uma vez que opera com as listas de propriedades de cada rede e estas podem se apresentar em diversas configurações.

Exemplos de algumas propriedades em P são:

• Taxa de degradação Z, • Intervalo de tempo considerado t, • Número máximo de arcos visíveis, • Potencial de ativação máximo, • Constantes (freqüência, transitividade e simetria),

A definição deste operador pode também ser associada a uma configuração de propriedades default, que os elementos de P poderiam modificar. Neste caso as propriedades default seriam simplesmente corrigidas para os valores definidos em P.

7. Estudo de Caso: Uma Comunidade Vir tual Adaptativa

O estudo das comunidades virtuais é um tema relativamente recente da pesquisa computacional [Kollock, 1997] [Maglio, 1998], que evoluiu a partir de pesquisas anteriores na área da cooperação [Axelrod, 1984] e da percepção inicial de que grupos de usuários com interesses e características semelhantes poderiam se beneficiar de uma base de recursos comuns. No atual estágio do desenvolvimento tecnológico da Internet, o estudo e implementação de comunidades virtuais apresenta-se muito oportuno, uma vez que estas permitem e estimulam o compartilhamento de conhecimento e o trabalho colaborativo entre seus membros, oferecendo uma nova dimensão às atividades humanas de aprendizado e prática.

Assim uma comunidade virtual é um grupo de indivíduos (os membros da comunidade ou usuários) que compartilham conhecimento, interesses e objetivos em um domínio específico através da Internet. Exemplos de comunidades virtuais são as constituídas pelos membros de quaisquer organizações em espaços online, intranets corporativas, ambientes de ação colaborativa, sistemas educacionais online, etc.

Uma possível abordagem ao estudo das comunidades virtuais é a filtragem social [Maes, 1994] [Resnick, 1997], onde os interesses são determinados indiretamente pela distribuição dos usuários segundo grupos de interesses comuns. A questão chave na fil tragem social é, portanto, agrupar corretamente os usuários. De modo geral os interesses determinam comunidades, mas nesta abordagem os usuários normalmente não interagem diretamente para julgar a adequação de um determinado conteúdo.

Outra alternativa é a navegação social, onde os usuários individuais transmitem informações explícitas entre si, num processo interativo [Dieberger, 1997] [Gruen e Moody, 1998]. Na navegação social não há um mecanismo para a entrega automática da informação, o que é feito diretamente de um membro da comunidade para outro. O problema principal aqui é promover a disposição dos usuários para o compartilhamento da informação.

No presente caso estuda-se o desenvolvimento de Comunidades Virtuais Adaptativas (CVA), combinando as técnicas de fil tragem e navegação social com o modelo de adaptação apresentado na seção 6 para disponibilizar dinamicamente conteúdo personalizado aos seus usuários. No sentido da fil tragem social, o usuário irá apresentar um perfil que o predispõe mais ou menos para determinados conteúdos, que então podem ser priorizados para apresentação. No sentido da navegação social a comunicação entre os usuários será estimulada por meio de diversas tecnologias, síncronas e assíncronas, com classificação e entrega seletiva de conteúdos e recursos aos grupos obtidos a partir da filtragem social.

7.1 Uma Arquitetura para CVA

A Figura 8 apresenta a arquitetura simpli ficada da CVA, representando nos blocos os componentes principais do sistema. Os números em círculos pretos representam as relações entre os componentes, através das quais se dá o funcionamento geral do sistema. Essas relações são comentadas no Quadro 5.

Figura 8. Uma Comunidade Vir tual Adaptativa.

Quadro 5. Relações entre os componentes da CVA

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7.2. Construindo CVAs com Software Livre

Na Tabela 3 [Anjos, 2001] se apresenta um levantamento inicial de programas e ferramentas disponíveis em regime de software livre (GPL) para o desenvolvimento de Comunidades Virtuais.

Tabela 3. Software L ivre para CVA.

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A implementação de CVA com software livre apresenta diversas vantagens relacionadas com a liberdade de adaptação destes programas às diferentes aplicações. O investimento é baixo e o acesso à tecnologia se torna transparente. Para fins de desenvolvimento há a possibilidade de integração com padrões abertos, documentação disponível na Internet em grande quantidade e de ótima qualidade, fácil atualização e implementação. Diferentes programas ou soluções comunitárias ou pedagógicas podem ser desenvolvidos de forma distribuída e integrados rapidamente para diferentes plataformas. Há uma grande expectativa com respeito à disseminação do uso de software livre, pela própria coerência da proposta e pelas muitas conseqüências positivas possíveis decorrentes de sua concretização. Universidades, centros de tecnologia e escolas em geral seriam grandemente beneficiados na adoção desta cultura.

8. Conclusão

Os sistemas de HA estão cada vez mais presentes no cenário das aplicações on-line e distribuídas. Ao mesmo tempo, novos métodos e técnicas de adaptação surgem e se aperfeiçoam. É possível antever para estes sistemas um amplo espaço de pesquisa e desenvolvimento nos próximos tempos, tendo em vista seu potencial em diversas novas aplicações que estão surgindo agora.

Dentre tais aplicações, destacam-se as que propõem uma interação de longo prazo. Estas conseguem estabelecer um modelo mais preciso de seus usuários, retribuindo com adaptação de melhor qualidade. Enquadram-se nesta classe as aplicações educacionais, comunidades virtuais de qualquer natureza, intranets , sistemas de marketing dirigido, assistentes pessoais, brokers, agentes de pesquisa, workgroups, agentes de interface etc.

Desenvolver sistemas de HA distribuídos, de propósito geral, capazes de promover a universalização do acesso e a personalização imediata representa hoje um grande desafio para a engenharia de software. Para vencê-lo é necessário não somente empregar modelos de grande expressividade e capacidade inferencial, como também viabil izar a reutilização do modelo do usuário, garantindo ao mesmo tempo sua privacidade e segurança. Está aberto o caminho para o surgimento de uma nova geração de sistemas de HA empregando tecnologias peer-to-peer para manter a atualização e o compartilhamento de modelos de usuários e outros componentes on-line. O desenvolvimento e a disseminação de tais sistemas poderá caracterizar um novo momento nas relações do homem com a máquina.

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