Post on 27-Jun-2020
Marcio Luiz Coelho Cunha
Redes Sociais Dirigidas ao Contexto das Coisas
Dissertação de Mestrado
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-gra-
duação em Informática da PUC-Rio como requisito
parcial para obtenção do título de Mestre em
Informática.
Orientador: Prof. Hugo Fuks
Rio de Janeiro
Agosto de 2010
Marcio Luiz Coelho Cunha
Redes Sociais Dirigidas ao Contexto das Coisas
Dissertação apresentada como requisito parcial
para obtenção do grau de Mestre pelo Programa
de Pós-graduação em Informática da PUC-Rio.
Aprovada pela Comissão Examinadora abaixo
assinada.
Prof. Hugo Fuks
Orientador
Departamento de Informática – PUC-Rio
Prof. Alberto Barbosa Raposo
Departamento de Informática – PUC-Rio
Prof. Gustavo Robichez de Carvalho
Departamento de Informática – PUC-Rio
Prof. José Eugenio Leal
Coordenador Setorial do Centro
Técnico Científico – PUC-Rio
Rio de janeiro, 26 de agosto de 2010
Todos os direitos reservados. É proibida a reprodução total ou parcial do trabalho sem autorização da universidade, do autor e do orientador.
Marcio Luiz Coelho Cunha
Graduou-se em Engenharia de Computação pela PUC-Rio. Desenvolveu como projeto de mestrado uma rede social dirigida ao contexto das coisas – PUC-Rio na área de IHC e Engenharia de Softwares.
Ficha Catalográfica
Cunha, Marcio Luiz Coelho
Redes Sociais Dirigidas ao Contexto das Coisas / Marcio Luiz Coelho Cunha; orientador: Hugo Fuks – Rio de Janeiro : PUC-Rio, Departamento de Informática, 2010
v., 72 f: il. ; 29,7 cm
1. Dissertação (mestrado) – Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Departamento de Informática.
Inclui referências bibliográficas.
1. Informática – Dissertação. 2. IHC. 3. Rede Social. 4. Mobile Web. 5. Internet of Things. I. Fuks, Hugo. II. Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Departamento de Informática. III. Título
CDD: 004
Dedico esse trabalho aos meus pais, Luiz Octavio e Marcia Maria, que se empenharam para me dar a melhor educação possível e a minha esposa, Ana
Paula por me apoiar e estar sempre ao meu lado.
Agradecimentos
À Deus por inspiração e ensinamentos de superação.
À minha querida esposa, Ana Paula, pela compreensão, companheirismo, carinho
e paciência nestes últimos anos.
Ao meu orientador, professor Hugo Fuks, pelo incentivo ao desenvolvimento des-
te trabalho, pelas valiosas discussões, críticas e sugestões. Obrigado por sempre
me motivar a fazer algo diferente.
Aos meus pais, Luiz Octavio e Márcia Maria pela amizade, carinho e por me en-
sinar a nunca desistir.
Aos meus avós Guilherme e Eglair pelo amor e apoio.
Aos meus amigos e companheiros de trabalho no projeto da WineTag, Gustavo,
Bruno, João e Josemar pela determinação, amizade, trabalho em conjunto. Obri-
gado por acreditar e viajar comigo nesse sonho.
Resumo
Cunha, Marcio Luiz Coelho; Fuks, Hugo. Redes Sociais Dirigidas ao Contexto das Coisas. Rio de Janeiro, 2010. 72p. Dissertação de Mestrado - Departamento de Informática, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.
A cada dia mais e mais brasileiros possuem um telefone celular de última
geração com conexão à internet. Estes novos aparelhos são capazes de ler
diferentes tipos de etiquetas usadas para armazenar, recuperar e gerenciar
informações, e estão conosco em toda parte para apoiar nossas tarefas diárias.
Estes pequenos computadores são conscientes de seu entorno, e propícios à
comunicação e colaboração com o mundo real. Devido a sua popularidade,
disponibilidade e massa crítica de usuários atingida, novos serviços são
desenvolvidos baseados no conceito da computação ubíqua, onde computadores e
seres humanos são unificados em torno da noção de ambiente. Estes sistemas
pervasivos lidam com questões de interação de contexto e reconhecimento de
ambientes, e se adaptam de acordo com as preferências do usuário. Nesta
dissertação são descritos o desenvolvimento e testes de usabilidade de uma rede
social que é fundamentada nos conceitos da computação ubíqua e Internet das
Coisas. Esta rede social, dirigida para o tema da enogastronomia, é acessível por
dispositivos móveis e utiliza códigos de duas dimensões colados nas garrafas dos
vinhos para através do software e da câmera do celular trazer informações de
acordo com o contexto do objeto, lugar e preferência do usuário.
Palavras-chave
Redes Sociais, Internet das Coisas, Internet Móvel, Comércio Eletrônico
Abstract
Cunha, Marcio Luiz Coelho; Fuks, Hugo. Context Driven Things Social Network. Rio de Janeiro, 2010. 72p. MSc Dissertation – Departamento de Informática, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.
Every day more and more Brazilians have a next generation mobile phone
with an internet connection. These new devices are able to read different types of
labels used to store, retrieve and manage information; they are with us everywhere
to support our daily tasks. These small computers are aware of their surroundings
and propitious to communication and collaboration with the real world. Due to
their popularity, availability and critical mass of users reached, new services are
developed based on the concept of ubiquitous computing, where computers and
humans are unified around the concept of environment. These systems deal with
issues of pervasive interaction of context, recognition of environments and adapt
according to user preferences. This thesis presents a description of the develop-
ment and usability testing of a social network that is based on the concepts of ubi-
quitous computing and the Internet of Things. This social network, addressed to
the theme of enogastronomy, is accessible by mobile devices and uses two-
dimensional codes pasted on the bottles of wine for using the software and the
phone's camera to bring information in accordance with the context of the object,
place and user preference.
Keywords
Social Networks; Internet of Things; Mobile Web e-Commerce
Sumário
1. Introdução ............................................................................................ 14
2. Justificativa........................................................................................... 18
3. Projetos Relacionados ......................................................................... 19
3.1. Auto-ID Labs do MIT .......................................................................... 19
3.2. Future Internet – Service Web 3.0 ..................................................... 20
3.3. Facebook ........................................................................................... 21
3.4. Amazon .............................................................................................. 23
3.5. Projetos Enogastronomicos ............................................................... 24
4. Etiquetas Inteligentes ........................................................................... 26
4.1. QR Code ............................................................................................ 28
4.1.1. A estrutura do QR Code ................................................................ 29
4.1.2. Características do QR Code .......................................................... 30
4.1.3. A decodificação do QR Code ......................................................... 30
4.1.4. Método de Segmentação de Otsu ................................................. 32
4.1.5. Detecção de pontos que indicam o alinhamento ........................... 32
4.2. Criação de Dados para o QR Code ................................................... 34
5. Internet das Coisas .............................................................................. 37
5.1. Web Semântica e a Internet das Coisas ............................................ 37
6. Mobile Web .......................................................................................... 41
6.1. Informações Móveis com Contexto .................................................... 41
6.2. WineTag Mobile ................................................................................. 42
7. A Rede Social WineTag ....................................................................... 45
7.1. O Sistema .......................................................................................... 45
7.2. Sistema de Recomendação ............................................................... 48
7.3. Navegação e sistema de procura ...................................................... 50
8. Testes de Usabilidade .......................................................................... 52
8.1. Estudo de Usabilidade ....................................................................... 56
8.1.1. Sucesso da Tarefa ......................................................................... 57
8.1.2. Comparação de Produtos .............................................................. 59
8.1.3. Experiência de Usabilidade Positiva .............................................. 59
8.2. Resultados do Estudo de Usabilidade ............................................... 61
9. Conclusão e Trabalhos Futuros ........................................................... 67
9.1. Próximas melhorias para o sistema ................................................... 68
10. Referências Bibliográficas .................................................................. 70
Lista de figuras
Figura 1 - Fluxograma para obter informações pelo celular 15
Figura 2 - Aparelho com nota de vinhos Wine Master 15
Figura 3 - Botão "Like" do Facebook com marcação semântica sobre
restaurantes na WineTag
22
Figura 4 - Tipos de etiquetas de duas dimensões 27
Figura 5 - Estrutura do QR Code 29
Figura 6 - Padrões de Marcadores 29
Figura 7 - Foto de um QR Code tirada de um celular HTC G1 30
Figura 8 - Representação das vizinhanças de um pixel 31
Figura 9 - Rotação para posicionamento correto do QR Code 33
Figura 10 - Pirâmide de dados, informação, conhecimento e sabedoria
(DIKW)
35
Figura 11 - Ficha Técnica do vinho no site da WineTag 36
Figura 12 - Aplicativo web que usa bibliotecas jQuery e funções do
Web Kit para ter as mesmas funcionalidades que aplicativos nativos do
iPhone
43
Figura 13 - Relação e propriedade das entidades 46
Figura 14 - Opção para editar texto sobre uma região vitivinícola fran-
cesa
46
Figura 15 - Ficha Analítica Descritiva de Avaliação do Vinho 47
Figura 16 - Ficha de cadastro e características de prato 48
Figura 17 - Componente de recomendação de vinhos relacionados 49
Figura 18 - Recomendação de harmonização prato e vinho 50
Figura 19 - Menu de navegação do site da WineTag 50
Figura 20 - Modelo de Ciclo de Vida da Engenharia de Usabilidade 53
Figura 21 - Primeiro modelo da interface da WineTag em Microsoft
Visio
54
Figura 22 - Segunda versão da interface e programação da interface
da home page após testes com usuários
55
Figura 23 - Layout final da home page da WineTag 56
Figura 24 - Gráfico do nível de sucesso do site baseado na ajuda para
completar a tarefa
61
Figura 25 - Gráfico do nível de sucesso do aplicativo web do iPhone
baseado na ajuda para completar a tarefa
61
Figura 26 - Gráfico do nível de sucesso do aplicativo nativo do iPhone
baseado na ajuda para completar a tarefa
62
Figura 27 - Gráfico do tempo médio para completar as tarefas no site 63
Figura 28 - Gráfico do tempo médio para completar as tarefas no iPho-
ne com o aplicativo web
63
Figura 29 - Gráfico do tempo médio para completar as tarefas no iPho-
ne com o aplicativo nativo
64
Figura 30 - Gráfico de comparação de eficiência dos aplicativos 64
Figura 31 - Gráfico do nível de satisfação com a interface dos site. As
barras de erro representa um intervalo de 95% de confiança
65
Figura 32 - Gráfico do nível de satisfação com a interface no iPhone
com o aplicativo Web. As barras de erro representa um intervalo de
95% de confiança
65
Figura 33 - Gráfico do nível de satisfação com a interface no iPhone
com o aplicativo Nativo. As barras de erro representa um intervalo de
95% de confiança
65
Figura 34 - Pontuação média do SUS. As barras de erro representa um
intervalo de 95% de confiança
66
Figura 35 - Aplicativo no iPhone exibindo as informações lidas no QR
Code
67
Figura 36 - Tela Tag Screen: Computador all-in-one que decodifica
dados do vinho contido no QR Code das etiquetas para indicar produ-
tos relacionados através de uma web cam embutida
68
Figura 37 - Contribuições de qualidade atraem mais atenção, o que
gera mais recompensa, que inspira mais contribuições de qualidade
69
Lista de tabelas
Tabela 1 - Descrição RDF do vinho Cobos Felino Malbec, 2008 39
Tabela 2 - Tipos para os metadados do Open Graph 39
Tabela 3 - Itens de comparação vinho e comida 50
Tabela 4 - Ficha de descrição do cenário das tarefas do estudo de u-
sabilidade
58
Tabela 5 - Questionário de avaliação de usabilidade (SUS) 60
A mente que se abre a uma nova ideia jamais voltará ao seu tamanho original.
Albert Einstein
14
1 Introdução
Há 20 anos, Mark Weiser [Weiser, 1991] teve a visão da computação ubí-
qua. Ele imaginou que dezenas, até centenas de pequenos computadores, esta-
riam disponíveis em toda parte para apoiar nossas tarefas diárias. Ao contrário
dos computadores pessoais, estes dispositivos seriam mais user-friendly, cons-
cientes de seu entorno e propícios à comunicação e colaboração no mundo real.
Mark Weiser enfatizou a necessidade de computadores e seres humanos
perfeitamente unificados em torno da noção de ambiente. Ele explica: "As tecno-
logias mais profundas são aquelas que desaparecem." [Weiser, 1993]. De fato, a
fim de que sejam minimamente invasivos, sistemas pervasivos devem lidar com
questões de interação de contexto e reconhecimento de ambientes. Isto deve ser
alcançado através da interação direta do ambiente e do utilizador com a aplica-
ção e adaptação de serviços de acordo com as preferências do usuário, expecta-
tivas e utilização eficiente dos recursos disponíveis [Khan, 2006].
Tal visão já é realidade. O telefone móvel, em particular telefones inteligen-
tes, como o iPhone e Google Android Nexus One, fazem o que Mark Weiser
propôs há duas décadas. Estes aparelhos são equipados com tecnologia de
ponta da computação, monitores de alta resolução, acesso wireless à internet,
GPS, alto poder de processamento e memória. São ainda conscientes de seu
entorno, possuem conexão com a internet e são capazes de ler diferentes tipos
de etiquetas usadas para armazenar, recuperar e gerenciar informações.
A capacidade de celulares de identificar objetos através de etiquetas pos-
sibilita o uso do conceito da Internet das Coisas, no qual objetos do mundo real
são unicamente identificados e descritos de forma padronizada para facilitar o
acesso a informação e a interação com eles [Meloan, 2003]. A combinação da
interação móvel e física com a Internet das Coisas possibilita o desenvolvimento
e implantação de sistemas ubíquos que utilizam celulares para interação com o
mundo real [Siorpaes et al., 2006].
A partir do conceito da computação móvel, computação ubíqua, Internet
das Coisas e códigos em 2D para armazenar informações, surgiu a motivação
para o desenvolvimento de um projeto que culminou com esta dissertação, que
foi a construção de uma rede social que atrela informações dadas por empresas,
15
especialistas e usuários às garrafas de vinho. As informações são codificadas
em códigos 2D, como o QR Code, e são decodificadas através das câmeras de
celulares por softwares de leitura específicos para acesso às informações (Figu-
ra 1).
Figura 1 - Fluxograma para obter informações pelo celular
As informações codificadas para os QR Codes são recolhidas através de
avaliações ou descrições da ficha técnica do vinho em uma rede social chamada
WineTag, na qual os participantes também podem manter uma lista de amigos,
compartilhar suas avaliações e recomendações em outras redes sociais (Face-
book, Twitter), seguir e ser seguido por outros participantes e publicar informa-
ções onde determinados vinhos podem ser comprados ou degustados. O projeto
da WineTag começou ao observar um dispositivo para procurar notas de vinhos
na loja Fasano do shopping Fashion Mall no Rio de Janeiro. Este dispositivo tem
um visor LCD monocromático, não tem conexão com a internet e suas informa-
ções são alimentadas por mini cartões vendidos separadamente a cada atualiza-
ção da carta de vinhos das lojas. O aparelho tem uma navegação modesta para
procurar nomes de vinhos ao pressionar dois botões para subir e descer na lista,
um botão de selecionar item e outro para voltar (Figura 2).
Figura 2 - Aparelho com nota de vinhos Wine Master
16
Este aparelho alimentou a ideia de criar um sistema colaborativo, onde os
usuários consumissem e colaborassem com o conteúdo. Num primeiro momen-
to, a intenção foi criar um sistema de informações de vinho para o iPhone, mas
logo foi abandonada, pois seria muito limitada uma colaboração em massa no
Brasil com o uso de apenas um celular. A solução foi criar uma rede social de
nicho voltada para o tema da enogastronomia, acessível por qualquer dispositivo
(desktop ou mobile).
Em seguida, foi pensado como fazer para que as informações dos vinhos
geradas no site fossem acessíveis aos participantes no momento em que os
mesmos fossem comprar um vinho em um supermercado ou harmonizar com um
prato em um restaurante. A solução veio a partir do estudo da Internet das Coi-
sas: colocar etiquetas com o QR Codes nos vinhos. Assim foi criada a WineTag.
Uma rede social para amantes do vinho voltada para a mobile web e a Internet
das Coisas que utiliza as informações criadas na rede social para alimentar eti-
quetas com QR Codes, e celulares inteligentes para identificar o utilizador, saber
sua latitude, longitude, hora e data da ação. Esta dissertação é a descrição do
desenvolvimento de uma rede social ubíqua que fornece informações obtidas em
diferentes redes sociais de acordo com o contexto, objeto, lugar, dia e hora.
Os capítulos seguintes (Cap. 2 e 3) referem-se à descrição da justificativa
e os trabalhos relacionados que foram a base para o início da ideia de criar este
projeto. Os capítulos seguintes (Cap. 4, 5 e 6), são as descrições dos principais
conceitos que constituem e diferenciam esta nova rede social de nicho, o QR
Code e a Internet das Coisas para levar as informações da rede social até os
objetos e a mobile web através do software WineTag Mobile para unir estas in-
formações no celular com o conteúdo online atualizado do site. E por último
(Cap. 7, 8 e 9) são as descrições do sistema, dos testes de usabilidade e a con-
clusão do projeto.
Esta dissertação tem a intenção de contribuir com a comunidade acadêmi-
ca ao demonstrar as dificuldades e as soluções encontradas para criar uma nova
forma de colaboração e troca de informação de conteúdo em uma rede social
com ferramentas específicas para tratar de um tema que possa gerar informa-
ções sobre objetos, lugares ou pessoas para serem acessadas de qualquer lugar
e por diversos dispositivos diferentes com o auxílio de etiquetas inteligentes. O
sistema da rede social foi desenvolvido por três engenheiros que tiveram fun-
ções distintas. O autor desta tese teve a ideia inicial, projetou a arquitetura do
sistema web e mobile, desenvolveu e programou a interface e as funcionalidades
do site e do software para o iPhone, os outros dois engenheiros programaram os
17
agentes que alimentam as informações do sistema, montaram a infraestrutura
dos servidores web e banco de dados, modelaram os objetos relacionais do
banco de dados com as funções do sistema e cuidaram da segurança dos servi-
dores. Este projeto demorou um ano para ser concluído.
18
2 Justificativa
Até o final de 2009 foram contabilizadas 1.8 bilhões de pessoas conecta-
das à internet [http://www.internetworldstats.com/stats.htm], A proporção chegou
a 1 para cada 3 pessoas no planeta. Com esse crescimento, também aumentou
a quantidade de dados gerados por usuários da grande rede. Em 2006, 106 e-
xabytes (1 bilhão de gigabytes) de dados foram gerados, e até o final de 2010 a
previsão é de que 1 zetabytes (1 trilhão de gigabytes ou 10 bilhões de DVDs) de
dados serão gerados, um volume 10 vezes maior.
À medida que a internet se expande, ela também se modifica. Hoje vive-
mos a chamada Web 2.0, conceito criado por Tim O'Reilly em 2004, que se defi-
ne pela mudança como o usuário interage com a internet. As pessoas passam a
ser produtoras de conteúdo, colaboradores num ambiente que está sempre se
expandindo e sendo aperfeiçoado através de ações cooperativas possibilitadas
pelos aplicativos de redes sociais, apoiadas pelo uso da inteligência coletiva
[O'Reilly, 2005]. Assim, na Web 2.0, o usuário migra de uma postura passiva,
que apenas recebe informação, para uma postura ativa ao se transformar em
criador e colaborador de conteúdo, e inova a forma de se fazer negócios, de se
comunicar e de interagir na web.
As grandes redes sociais criadas na Web 2.0 estão expandindo exponen-
cialmente. O Twitter cresceu 1382%, e o Facebook 228%, entre 2008 e 2009
[McCarthy, 2009]. Hoje podemos comparar o número de usuários cadastrados
em apenas uma rede social a população de um país. Essas grandes redes estão
em processo de mudança para se adaptar ao crescimento da internet pelo au-
mento de usuários em aparelhos móveis. O Facebook fechou parcerias com o-
peradoras de celulares do mundo todo para que os usuários pudessem acessar
seu site sem nenhum custo de tráfego. No Brasil, a parceria foi fechada com a
TIM. Hoje o número de usuários de celulares no mundo chega a 4.6 bilhões, e
no Brasil já foi alcançada a marca de 185 milhões de usuários [ANATEL, 2010].
Com este aumento de dados e acesso à internet por dispositivos móveis surge a
oportunidade de buscar informações de qualidade sobre objetos de modo quase
invisível para o utilizador na enorme desordem digital de zetabytes na web.
19
3 Projetos Relacionados
A ideia da fusão de diferentes conceitos para construir o primeiro protótipo
da rede social WineTag veio a partir da observação dos estudos de uma rede de
pesquisadores europeus do laboratório Auto-ID do MIT (Instituto de Tecnologia
de Massachusetts) sobre a Internet das Coisas e de sites bem sucedidos na
web, como o Facebook e Amazon.
3.1 Auto-ID Labs do MIT
O Auto-ID Labs é o projeto sucessor do laboratório Auto-ID Center no MIT,
originalmente fundado por Kevin Ashton, David Brock e Sanjay Sarma, com fi-
nanciamento da Procter and Gamble, Gillette, Uniform Code Council e uma série
de outros fabricantes de produtos de consumo. O MIT Auto-ID Center foi criado
em 1999 para desenvolver um novo sistema de identificação de itens com o ob-
jetivo de substituir o código de barras UPC baseado em sistemas de identifica-
ção por rádio frequência [Wikipedia, 2010].
Em outubro de 2003, eles licenciaram o Electronic Product Code (EPC),
um sistema de autenticação única baseado na tecnologia RFID e uma nova ideia
sobre como as organizações poderiam identificar e rastrear seus bens de forma
única e precisa. A visão subjacente à identificação única dos objetos pelo EPC
foi a criação do termo "Internet das Coisas". Esta nova ideia foi desenvolvida
com base em uma rede altamente conectada, onde dispositivos dispersos em
uma empresa se comunicariam entre si para proporcionar informações em tem-
po real sobre a localização, conteúdos, destino e ambiente.
Após a divulgação dos resultados dos projetos em 2003, o Auto-ID Center
foi substituído por redes de pesquisa ainda mais ampla: o Auto-ID Labs
[http://www.autoidlabs.org/] e a EPCglobal [http://www.epcglobalinc.org/], orga-
nismos encarregados da gestão da rede do EPC. Com a criação do AUTO-ID
Labs, outras universidades de renome foram convidadas a fazer parte dessa re-
de de pesquisa de controle global do EPC. Essas universidades são: Universi-
dade de Adelaide (Austrália), Universidade de Cambridge (Inglaterra), Universi-
dade Fudan (China), Universidade de Informação e Comunicação (Coréia do
Sul), Universidade Keio (Japão) e Universidade de St. Gallen/ETH Zurich (Suí-
20
ça). Hoje, o Auto-ID Labs pode acompanhar não só os ativos da empresa, mas
também o movimento de produtos, contêineres, veículos e outros bens em vas-
tas áreas geográficas.
Os artigos relacionados ao MIT Auto-ID tiveram grande influência para esta
dissertação, pois baseado na Internet das Coisas e na identificação única de ca-
da objeto do mundo real é que surgiu a ideia de levar conteúdo para a etiqueta
que identifica o objeto. Apesar do projeto do MIT ser todo baseado em RFID e
em redes wireless para rastrear e se comunicar com os objetos, este modelo de
identificação de objetos é que inspirou a ideia de usar QR Codes e celulares in-
teligentes para simular a leitura e as funcionalidades do RFIDs e redes wireless
em conjunto.
3.2 Future Internet – Service Web 3.0
O projeto Service Web 3.0 começou em janeiro de 2008 apoiado pelo Insti-
tuto de Tecnologia Semântica da Universidade de Innsbruck na Áustria e pelo
Instituto de Mídia e Conhecimento da Open University na Inglaterra com foco na
construção do site www.serviceweb30.eu. O programa é um conjunto de siste-
mas de web semântica que envolve iniciativas de universidades, empresas pri-
vadas, comunidades de desenvolvimentoe usuários finais.
O Service Web 3.0 foi dirigido no sentido de apoiar um projeto chamado In-
ternet do Futuro (FI – Future Internet). A pedido da Comissão Europeia, eles lide-
ram e apoiam vários grupos de trabalho nas áreas de serviço e arquitetura de
software com foco no desenvolvimento de uma internet baseada em serviços e
web semântica.
Para sensibilizar e estimular a contribuição para a iniciativa da Internet do
Futuro, o projeto produziu uma série de documentações sobre temas como: In-
ternet dos Serviços, Internet das Coisas, Internet Móvel em conectividade contí-
nua com a Internet das Coisas e a necessidade de uma web semântica a fim de
responder aos desafios colocados pelo aumento da escala de conteúdos, usuá-
rios e objetos conectados. Em suma, FI é uma iniciativa europeia que reúne mais
de 80 trabalhos liderados pelo Service Web 3.0, organizados em seis grupos pa-
ra criar uma nova internet a fim de atender às necessidades econômicas e soci-
ais da Europa nas áreas de serviços web e arquiteturas de softwares.
A relevância desse projeto para esta dissertação foi de mostrar a impor-
tância de serviços de web semântica para possibilitar a identificação de objetos
21
por diferentes dispositivos para acessar informações e dados relevantes às coi-
sas em diferentes sistemas na web.
3.3 Facebook
Com 500 milhões de usuários, o Facebook é hoje o maior site de relacio-
namento do mundo. Se sua comunidade fosse uma população, seria o terceiro
maior país do mundo. Em um único dia, os usuários gastam cinco bilhões de mi-
nutos para atualizar suas páginas trinta milhões de vezes. Mais de um bilhão de
novas fotos entram no site a cada vinte e quatro horas e isso o torna o maior site
de compartilhamento de fotos no mundo.
A empresa surgiu em 2004, no mesmo ano que uma nova geração de sites
baseados em redes sociais e interações com usuários foram criados e viraram
sinônimo da Web 2.0. Passados dois anos, possuía apenas oito milhões de usu-
ários; pouco se ainda comparado às dezenas de milhões dos concorrentes MyS-
pace e Orkut.
Mas ele inovou; chamou a atenção por ter um design limpo, pouca publici-
dade e bom controle de privacidade regido pelos próprios usuários. Em 2006,
lançou um sistema inédito chamado News Feeds, que criava alertas nas páginas
pessoais ao informar sobre as novidades inseridas pelos amigos. Os usuários
reclamaram por terem a intimidade invadida, mas a empresa foi em frente por-
que o recurso gerou mais atividade no site.
Outra ideia inovadora em redes sociais produzida por ele foi um sistema de
tradução que possibilitou aos usuários adaptarem o site ao seu idioma. Até en-
tão, outras redes só criavam versões em línguas com muitos falantes ou onde
fossem populares. Hoje o sistema está acessível em 64 idiomas, do esperanto
ao dialeto indiano telugu, e possibilita integração total entre todas as línguas e
entre todos os usuários. Também foi pioneiro ao liberar em 2007 que programas
criados fora da empresa funcionassem em sua rede. Esses programas podem
ser jogos, formulários de pesquisas, serviço de telefonia, como o Skype, e até
mesmo integração com outras redes sociais. As redes sociais concorrentes, co-
mo o MySpace, fugiam da integração com aplicativos externos, pois tal funciona-
lidade exige o compartilhamento de parte do código de programação do site. En-
tretanto, o Facebook não só abriu mão completamente desse controle, como
também permitiu que softwares fossem criados e distribuídos sem a sua aprova-
22
ção direta. Assim, a rede conquistou uma comunidade de mais de um milhão de
programadores, que tornaram seu ambiente um recurso inovador.
Hoje, 75% de seus usuários usam algum dos 350 mil aplicativos disponí-
veis no site. O modelo fez tanto sucesso que a empresa criou um fundo de
US$10 milhões para incentivar empreendedores a criarem novos negócios em
torno de aplicativos para o site. Em 2008, criou o Facebook Connect para deixar
de ser apenas um álbum de figurinhas e trocas de mensagens entre amigos e
virar um hub (repetidor) de vários serviços e até mesmo de outras redes sociais.
Hoje é possível encontrar diversas redes sociais que usam o Facebook Connect
para inflar rapidamente suas redes e levar seus conteúdos a um único agregador
de modo a facilitar o usuário. O Facebook Connect também funciona como um
login único para os usuários em mais de 300 mil sites que o usam como sistema
de autenticação para seus sites.
Em abril de 2010, o site lançou o Open Graph, sistema que possibilita ao
usuário criar marcações semânticas baseadas em RDFa sobre o que eles estão
“gostando” (Figura 3) em uma determinada página web, sobre um filme, um livro,
um artista, um evento, etc.
Figura 3 - Botão "Like" do Facebook com marcação semântica sobre restaurantes na Wine-
Tag
Ao pressionar este botão, o participante habilita a semântica para gravar
em seu perfil que ele gosta de alguma “coisa” e avisa aos seus respectivos ami-
gos que ele está “gostando” de algo em um site específico. A semântica gravada
23
no perfil possibilita o sistema e os outros participantes a identificar a “coisa” atra-
vés da imagem do objeto e do que se trata, através da divisão em categorias
como livros, filmes, música e etc. Esta funcionalidade possibilita criar uma série
de novas aplicações, como por exemplo, recomendações personalizadas (Ex. se
seus amigos ou parentes gostaram “disso” você também pode gostar).
A marcação ajuda o sistema a conectar os usuários com interesses em
comum em diferentes sites. Por exemplo, se o Pandora.com e o Last.fm usarem
a marcação do Facebook em uma página sobre os Beatles, os usuários poderão
ver seus amigos que gostam dessa mesma banda em sites diferentes. Isto é
muito significativo, pois agrega os interesses e dados dos seus amigos, que até
então estariam dispersos em diferentes sites, num só lugar. Anteriormente, o site
jogaria esses dados na rede de modo não persistente sem nenhum aproveita-
mento. Agora, a informação sobre os seus amigos são permanentes nos perfis
do Facebook e disponíveis pela web nos sites conectados ao Open Graph.
A analise de como uma rede social está revolucionando a internet influen-
ciou esta dissertação ao revelar a importância de se criar um grafo social, o seu
do uso e a sua importância em todo o mundo.
3.4 Amazon
A Amazon descreve a visão de seu negócio como: "Foco na experiência
do cliente, oferecer aos clientes preços baixos, comodidade e uma ampla varie-
dade de mercadorias. Trabalhar para ganhar compras repetidas de usuários que
já são clientes, proporcionando funcionalidade no uso do site, informações confi-
áveis, atendimento ao cliente, conteúdo rico e um ambiente de operação segu-
ro". A fidelidade dos clientes ao repetir compras no site tem sido a grande chave
para o sucesso da Amazon.
Para proporcionar todos esses benefícios, a empresa desenvolveu ferra-
mentas internas que capturam os “movimentos” de todos os visitantes do site.
Ela foi a primeira a adotar a “Cultura da Métrica” em um modelo de negócio na
web. Desde 1997, acumula bilhões de registros de comportamento de usuários
em seu site. Ao longo dos anos, a Amazon tem usado ferramentas próprias e de
terceiros para gerar informações a partir desses registros de modo a proporcio-
nar uma experiência diferenciada para seus usuários.
Essa cultura possibilitou que a empresa experimentasse várias inovações
ao longo dos anos para facilitar sua logística, sua metodologia de trabalho, satis-
24
fação dos clientes e, consequentemente, aumento das vendas. Uma dessas ex-
periências foi a substituição de resenhas de livros por conteudistas e especialis-
tas contratados pela Amazon por opiniões e comentários dos próprios usuários
que compraram o produto. Graças à “Cultura das Métricas”, a empresa percebeu
que os usuários costumam passar mais tempo lendo as resenhas de outros cli-
entes que compraram o mesmo produto do que as críticas de profissionais con-
tratados.
Outra experiência bem sucedida, possível através das informações obtidas
sobre o comportamento do usuário no site, foi o sistema que hoje é a assinatura
mais conhecida do seu site: quem comprou X, também comprou Y. Esta infor-
mação é derivada dos dados gravados através da seleção, procura e compra de
produtos de seus clientes. Esses dados são analisados, passam por uma série
de filtros e geram a recomendação de produtos complementares.
A influência da Amazon para a ideia deste projeto é o sucesso do comércio
eletrônico e da cultura das métricas. O trabalho de coletar e analisar os dados
gerados no sistema revolucionou a internet ao descobrir a importância das avali-
ações submetidas pelos próprios usuários e dos sistemas de recomendação.
3.5 Projetos Enogastronomicos
Há hoje duas grandes redes sociais de vinho na web: o Snooth.com e o
Adegga.com. O Snooth é uma empresa americana, criada em 2007, que obteve
atenção na mídia em 2008 e 2009 e fez parcerias com importantes sites como
yelp.com e myrecipes.com. O Adegga é um site português, criador do AVIN, que
é uma proposta para criar um ISBN para vinhos. Eles cadastram vinhos euro-
peus diretamente com as vinícolas e criam QR Codes que contêm um link com o
código AVIN para o site adegga.com.
O Snooth é uma rede social que oferece uma experiência de comparação
de preço e admite que o usuário interaja com os comerciantes, vinícolas, aman-
tes de vinhos, colegas e profissionais de todo o mundo. Sua parceria com o site
myrecipes.com possibilita indicar harmonizações de vinhos com diferentes pra-
tos e receitas. O diferencial do Adegga.com é a criação do AVIN e o uso do QR
Code para acesso ao site pelo link codificado no mesmo. O Adegga também
auxilia seus usuários a organizar os seus vinhos por categorias, criar listas de
amigos e seguir avaliações de outros usuários.
O projeto da WineTag se diferencia desses dois sites pela relação e inte-
gração da rede social com vinícolas, mercados e restaurantes, e também pela
25
integração com outras redes sociais. Além disso, o QR Code é usado não so-
mente para guardar o link para a página do vinho, mas para também guardar
informações sobre o vinho.
26
4 Etiquetas Inteligentes
A ideia de associar os produtos do mundo real com informações proveni-
entes da internet não é nova. Em 1998, Barrett e Maglio descreveram um siste-
ma para anexar informação a objetos do mundo real [Barrett e Maglio, 1998], e
em 1999 Want expandiu tal ideia ao ligar itens a informações com o uso de eti-
quetas de RFID (Radio Frequency Identification) [Want et al., 1999]. Desde en-
tão, uma série de projetos continua a explorar o conceito da identificação digital
de produtos marcados individualmente no mundo real com etiquetas, a fim de
rapidamente procurar informações ou dar início a uma ação específica em busca
de informação [Kindberg et al., 2002].
A forma mais comum de etiqueta inteligente é o código visual, como o có-
digo de barras, que é padrão em qualquer supermercado. Os códigos visuais de
uma dimensão (1D) são baratos e são incorporados nos projetos de pacote ou
impressos nos rótulos. Eles são decodificados por leitores a laser de baixo custo,
mas têm baixa capacidade de armazenamento de informação. O padrão de có-
digo de barras atual é o UPC (Universal Product Code), que foi adotado pela in-
dústria em 1973. Ele possui capacidade de armazenamento de doze dígitos nu-
méricos, mas sua capacidade de gerar códigos únicos para cada produto indivi-
dualmente já se esgotou há muitos anos.
Outra tecnologia de etiqueta inteligente usada pela indústria, mas em uma
escala muito menor, é a RFID. Elas são consideravelmente mais caras que
qualquer outra etiqueta, o preço varia de US$1,5 a US$15 dependendo do tipo,
podem ser escondidas dentro de um objeto e escaneadas a uma distância de até
trinta e cinco metros. Na indústria, já é utilizada por empresas como a Wal-Mart,
FedEx, American Apparel, e tem mudado drasticamente os processos dos negó-
cios com a introdução de marcação onipresente e à distância.
Há dois tipos de etiquetas de RFID; ativas e passivas. As etiquetas ativas
possuem bateria e geram sinais que são capturados por antenas posicionadas a
uma distância que varia até 35 metros dependendo do tipo de sinal usado: LF,
HF ou UHF. As passivas são as mais usadas devido ao seu custo relativamente
menor, mas necessitam ser alimentadas por um campo magnético gerado pelas
antenas para transmitirem os dados contidos em seu chip, e por isso possuem
27
uma capacidade de distância de leitura menor do que as etiquetas ativas, até 6
metros de distância.
Outro tipo de etiqueta inteligente que ganhou atenção da indústria e dos
usuários nos últimos três anos é a etiqueta de duas dimensões. Etiquetas 2D
possuem maior capacidade de armazenamento do que as de uma dimensão.
Possuem bits de recuperação de erro, caso parte dela esteja rasgada ou suja, e
são lidas por leitores de códigos 2D a laser e câmeras de celular. Há diferentes
formatos de etiquetas 2D, como Data Matriz, QR Code, Aztec, entre outros (Fi-
gura 4).
Figura 4 – Tipos de etiquetas de duas dimensões
A única forma do código de barras padrão armazenar uma quantidade
maior de dados é estendendo o comprimento do código, o que pode dificultar a
leitura devido ao raio limitado do laser dos aparelhos de leitura. Além disso, não
há nenhum mecanismo para redundância, e um contraste elevado (80% ou
mais) é necessário para garantir a leitura exata do código. Em contrapartida, o
código 2D oferece expansão dos dados em duas direções, o que possibilita o
armazenamento de um volume muito maior de informação. Tal modelo também
apresenta redundância para verificação de erros e exige apenas uma contrapar-
tida de 20% de contraste para assegurar a leitura exata.
Códigos 1D contêm no máximo vinte bytes de informação. O código 2D uti-
liza a mesma área gasta pelo 1D, mas contém cerca de dois mil bytes. Há dois
tipos de códigos 2D; o tipo pilha, derivado do UPC e reconhecido como um códi-
go de barras ampliado em duas dimensões (PDF 417 e Micro PDF, Figura 4), e o
28
tipo matriz. O padrão adotado pela WineTag é o QR Code devido às vantagens
que serão descritas a seguir.
4.1 QR Code
O QR Code foi criado pela empresa Japonesa Denso-Wave em 1994. O
QR significa “Quick Response”, pois o código é interpretado rapidamente, mes-
mo com imagens de baixa resolução feitas por câmeras digitais em formato
VGA, como as de celulares.
Inicialmente usados para catalogar diferentes partes na construção de veí-
culos, o QR Code é hoje usado no gerenciamento de inventário em diversas in-
dústrias. Desde 2003, foram desenvolvidas várias aplicações direcionadas a aju-
dar os usuários na tarefa de adicionar ou procurar dados através de telefones
celulares. Os QR Codes são comuns em revistas e propagandas, onde os códi-
gos guardam URLs de páginas promocionais, além de informações pessoais de-
talhadas, como cartões de visita, o que possibilita a inserção destes dados em
agendas de telefones celulares.
O padrão Japonês para QR Code, JIS X 0510, foi disponibilizado em janei-
ro de 1999 e corresponde ao padrão internacional ISO/IEC 18004. O QR Code é
aberto para uso e sua patente, registrada pela Denso-Wave, não é praticada.
A vantagem do QR Code sobre os demais códigos 2D está em possuir di-
versos marcadores de alinhamento que auxiliam e aumentam a velocidade de
sua leitura em qualquer direção, apresentar maior capacidade de armazenamen-
to e recuperação de dados e possibilitar redução de tamanho sem que haja per-
da no limite de armazenamento de dados.
29
4.1.1 A estrutura do QR Code
A cada módulo do QR Code, caracterizada por uma célula de dados que
varia de 0,17mm a 0,755mm, de acordo com o tamanho do código, se associa a
um bit de dados. A Figura 5(a) mostra a estrutura do código QR.
Figure 5 - Estrutura do QR Code [Palmer, 2007]
Há três padrões de detecção de posicionamento e um padrão de alinha-
mento localizados nos cantos de um código QR (Figura 6).
Figura 6 - Padrões de Marcadores [Palmer, 2007]
Além disso, há padrão na varredura horizontal e vertical para identificar se
a posição, e o intervalo entre o preto e o branco é sempre na proporção
1:1:3:1:1, como mostrado na Figura 5(b). Este padrão de tempo auxilia a locali-
zação e detecção de códigos QR em uma imagem de fundo complexo. Uma vez
que estes padrões são usados para detecção rápida, o código QR é identificado
em 360 graus (ou seja, unidirecional). Além disso, como mostrado na Figura
5(a), a área quadrada do código QR é constituído por três regiões: a área de cor-
reção de erros, a área de dados e área reservada.
30
4.1.2 Características do QR Code
A seguir são listadas as características que fazem o QR Code superior ao
código de barras convencionais 1D e aos outros códigos 2D:
1) Capacidade de armazenamento - Além de um limite de 4.296 caracteres de
texto, 7089 dígitos e 2953 bytes, o código QR codifica até 1817 caracteres
Kanji e Katakana;
2) Resistência a danos - Através do código de correção de erro Reed-Solomon,
o, QR Code tem capacidade de reconstruir módulos de dados, mesmo se o
símbolo de código estiver parcialmente sujo ou danificado. A capacidade de
restauração varia de 7% a 30% e depende do tamanho e tipo do QR Code;
3) Velocidade de leitura - Com vários padrões de posicionamento nas extremi-
dades, o QR Code é lido por câmeras de celulares com o uso de softwares
de processamento de imagem. Sua leitura é independente da inclinação, o-
rientação e espelhamento;
4) Tamanho reduzido de impressão - Como o QR Code é um código de barras
2D, o espaço utilizado é dez vezes menor do que um tradicional código de
barras 1D para a mesma quantidade de dados. Além disso, foi projetado pa-
ra reduzir o espaço da impressão da matriz de dados para que possa ser uti-
lizada em aplicações que requerem pequenos selos, como rastreamento de
produtos, identificação de pequenos componentes eletrônicos, entre outros.
4.1.3 A decodificação do QR Code
Após a captura de uma imagem com o QR Code por uma câmera é neces-
sário realizar sua segmentação, isto é, separar objeto e fundo. A Figura 7 ilustra
um código QR capturado a partir de uma câmera VGA de um celular:
Figura 7 - Foto de um QR Code tirada de um celular HTC G1
31
Segmentar uma imagem implica em realizar uma partição no conjunto de
pixels que a representam de modo a simplificar ou modificar a representação da
imagem em algo que seja mais inteligível e passível de ser analisado [Shapiro e
Stockman, 2001]. Mais especificamente, o processo corresponde a separar a
imagem em regiões ou contornos referentes aos objetos de interesse. Tipica-
mente, regiões são identificadas a partir de propriedades em comum ou, inver-
samente, a partir de diferenças estabelecidas.
Uma propriedade que um pixel em uma região compartilha é a intensidade.
Logo, uma maneira de realizar uma segmentação é a partir da aplicação de um
limiar, que separa em regiões claras e escuras.
A aplicação de um limiar cria uma imagem binária, com apenas duas in-
tensidades, isto é, máxima e mínima, a partir de uma imagem em escalas de
cinza. Tal aplicação é descrita da seguinte forma: seja f(x,y) a intensidade de 0 a
255 do pixel (x,y) na imagem, o seu novo valor será definido através da aplica-
ção do limiar abaixo:
Cabe destacar que há outras formas de realizar a segmentação de uma
imagem, tais como baseadas em clusterização, histograma, crescimento de re-
giões e particionamento de grafos.
Os métodos de aplicação de limiar se dividem em dois grupos: globais e
locais. O primeiro se refere aos métodos que obtêm e utilizam um único limiar
para todos os pixels da imagem. Já o segundo, aos que obtêm um valor de a-
cordo com a vizinhança de um determinado pixel. A vizinhança de um pixel é o
conjunto de pixels que o circundam. A figura 8 apresenta 4-vizinhanças, enquan-
to a segunda apresenta 8-vizinhanças.
N NW N NE
W ♦ E W ♦ E S SW S SE
Figura 8 - Representação das vizinhanças de um pixel
De modo geral, métodos globais são 3% menos eficientes e vinte vezes
mais rápidos para imagens em condições de luz uniforme [Liu et al., 2006]. En-
tretanto, para o caso onde há condições de iluminação variadas, o resultado de
um método global será menos eficaz. Para essas situações, deve-se utilizar um
32
método local, que obterá um bom resultado ao custo de um tempo de processa-
mento relativamente longo (cerca de 1080 ms) [Liu et al., 2006].
4.1.4 Método de Segmentação de Otsu
O método de Otsu [Otsu, 1979] consiste em transformar uma imagem
com n > 2 cores em bicolor. O processo é realizado inferindo um ponto de divi-
são; todas as cores que possuem intensidade acima desse ponto serão conside-
radas (cor preta) e todas as cores que possuem intensidades abaixo serão des-
cartadas (cor branca).
Para achar o ponto de corte, o método sugere que seja feita, primeira-
mente, uma conversão da imagem em uma imagem de tons de cinza. O segun-
do passo consiste em calcular o histograma da imagem original e, a partir deste,
calcular a porcentagem que cada cor contribuiu na formação da imagem (núme-
ro de pixels com a cor e tamanho da imagem).
O terceiro e último passo consiste em dividir a faixa de cor de intensida-
des que vão de 0 a 255 em duas e então realizar o cálculo da variância, w1 * w2
* (u1-u2)*2, onde w1 corresponde a porcentagem de contribuição das cores da
faixa 1, w2, porcentagem de contribuição das cores da faixa 2, u1, cor média da
faixa 1 e u2, cor média da faixa 2. Ao se executar este processo para todas as
faixas existentes encontra-se a cor com a maior variância. Esta cor é definida
como cor de corte, ou seja, o que estiver abaixo dela é branco e o que estiver
igual ou acima é preto.
4.1.5 Detecção de pontos que indicam o alinhamento
O QR Code possui um padrão nos pontos de alinhamento que possibilita
sua identificação na imagem. O padrão a que nos referimos é 1:1:3:1:1. Para
encontrar os pontos de alinhamento da imagem basta checar se existe um pa-
drão entre o ponto de origem e seu superior até que o padrão seja satisfeito. Ca-
so o padrão não seja encontrado, deve-se rotacionar a imagem no seu ponto
inferior, até que o padrão seja identificado (Figura 9). Após esse procedimento,
deve-se analisar o padrão do ponto de origem até seu superior com o do ponto
de origem até o seu inferior. Se ambos os padrões são compatíveis então pode-
se dizer que foi achado o ponto candidato a ponto de alinhamento.
33
Figura 9 - Rotação para posicionamento correto do QR Code
Após alcançar a posição correta da imagem, as dimensões do código po-
dem não estar em conformidade com a norma ISO. Além disso, a forma de cada
célula de dados (ou seja, módulo de dados) não é necessariamente quadrada.
Portanto, é necessário usar um método de reconstrução para recuperar o código
original. De acordo com a norma ISO, a versão que especifica o tamanho, capa-
cidade de armazenamento e recuperação de erro do QR Code é expresso como
segue,
onde U é a unidade de módulo (célula de dados preta ou branca que representa
o bit de dados) e H é o comprimento da imagem. Em seguida, o tamanho padrão
(NS) do QR Code é expresso como segue,
Com NS, define-se o limiar de (U2 ÷ 2) para determinar a cor dos dados
do módulo. Se o número de pixels pretos em uma unidade de módulo é maior
que o limite (1:1:3:1:1), então a unidade de módulo é preta e a outra é branca.
Com este esquema, é estabelecido o plano de reconstrução. Para minimizar o
34
consumo de largura de banda, deve-se comprimir o código reconstruído através
da compressão de dados em cada célula de forma que o tamanho do QR Code
seja reduzido para 441 bytes (isto é, 21 × 21 pixels).
4.2 Criação de Dados para o QR Code
Um dos desafios deste projeto foi gerar dados confiáveis e relevantes so-
bre os vinhos a fim de serem disponibilizados no site da rede social e nas etique-
tas com o QR Code. A primeira tentativa foi a construção de um agente que na-
vegaria em sites dos principais mercados, importadores, distribuidores e viníco-
las do Brasil para capturar as informações de cada vinho individualmente.
Após o desenvolvimento desse agente, um elevado volume de dados foi
gerado. A análise desses dados revelou que muitas das informações adquiridas
sobre os vinhos estavam incompletas, erradas ou ambíguas, de modo que era
difícil identificar unicamente um vinho e até mesmo confiar nas informações pro-
venientes dos sites de venda.
Para aproveitar o volume de dados adquirido, outro agente foi desenvolvi-
do para achar vinhos iguais, semelhantes ou únicos com o objetivo de criar uma
ficha técnica para cada um no site. Este trabalho é a dissertação de mestrado de
outro membro da equipe chamada “Um Framework para a Construção de Medi-
adores Oferecendo Eliminação de Duplicatas” [Mourad, 2010], e por isso não
será tratado nesta dissertação. Mas muitos dados também foram analisados
manualmente para montar a primeira base de vinhos da rede social, que come-
çou com quinze mil cadastros únicos de vinhos e hoje já ultrapassou vinte e cin-
co mil.
Com os primeiros protótipos dos agentes e da primeira base de dados, no-
tou-se que de uma base de cinco mil vinhos obtidos na web de sites diferentes,
apenas 30% foi aproveitado como informação técnica a ser disponibilizada e
avaliada no site. Dessas fichas técnicas, apenas 5% foram analisadas e avalia-
das pelos participantes e transformadas em conhecimento, pois nem todos os
vinhos estavam disponíveis na praça do Rio de Janeiro ou das respectivas cida-
des dos participantes.
35
Figura 10 – Pirâmide de dados, informação, conhecimento e sabedoria (DIKW)
Ao analisar a estrutura criada, notou-se que o modelo da WineTag era se-
melhante à Pirâmide de Dados, Informação, Conhecimento e Sabedoria (DIKW –
Data, Information, Knowledge and Wisdom) – Figura 10 [Ackoff, 1989]. Os dados
capturados pelos agentes e os bancos de dados cedidos pelas empresas parcei-
ras formam a base da pirâmide, que caracterizam o conjunto de toda informa-
ções adquirida sobre os vinhos. A segunda camada da pirâmide é composta pe-
las informações do banco de dados da primeira camada, filtradas e analisadas
pelos agentes e pelos membros especialistas da WineTag. Essas informações
tornam possível que o vinho tenha uma identificação própria no sistema e seja
criada uma chave única para o mesmo UUID (Universally Unique Identifier). A
segunda camada gera a ficha técnica (Figura 11) do vinho. Nesta etapa, o QR
Code sobre o vinho é gerado, mas o mesmo não conterá as análises visuais,
olfativas e gustativas do vinho, nem mesmo conterá a nota do vinho dada pelos
usuários da WineTag.
36
Figura 11 - Ficha Técnica do vinho no site da WineTag
A terceira camada da pirâmide, a do conhecimento, é composta pelas ava-
liações visuais, olfativas e gustativas dos vinhos, baseadas em suas respectivas
fichas técnicas (tipo do vinho, país, região, uvas, safra e percentual alcoólico).
Esta camada também contém a nota do vinho dada pelos avaliadores e breves
descrições dos produtos.
Finalmente, a camada da sabedoria é composta pelas informações gera-
das na camada do conhecimento. Através da média das avaliações e notas dos
usuários para um determinado vinho, pode-se chegar a uma nota “real” para o
mesmo. Quanto maior o número de avaliações dos membros da WineTag para
as características visuais, olfativas e gustativas de um mesmo produto, melhor
será a compreensão da “real” qualidade do vinho por parte de outros leitores. Ou
seja, a camada do conhecimento é formada pela informação mais precisa e con-
fiável baseada na opinião coletiva dos membros que experimentaram determina-
do produto. Atualmente apenas 0,8 % dos vinhos chegam nessa camada.
Estas características técnicas analisadas coletivamente são codificadas no
QR Code para serem acessadas por outros participantes ao decodificarem a eti-
queta com o celular, esteja ele conectado à internet ou não. Assim, o consumidor
obtém informações detalhadas sobre um determinado vinho e pode tomar uma
decisão.
37
5 Internet das Coisas
O conceito da Internet das Coisas começou a ser desenvolvido em 1999
nos laboratórios do MIT. A proposta é ligar todas as coisas à Internet, de sofisti-
cados equipamentos até potes de maioneses, para que esses objetos possam
se comunicar entre si e entre os usuários e consumidores, com o fim de gerar
informações a serem usadas nas mais diferentes funções.
A Internet das Coisas é um termo padrão para objetos inteligentes num
mundo onde essa inteligência se torna ubíqua. É uma rede de objetos com co-
nexão à internet habilitada, juntamente com serviços web que integram informa-
ção a esses objetos. Parte da infraestrutura da Internet das Coisas é definida por
tecnologias como RFID, sensores, rede wireless, etiquetas com códigos 2D e
smart phones.
Uma das companhias que oferece serviços baseados no conceito da Inter-
net das Coisas é a IBM. Ela disponibiliza uma ampla gama de soluções com tec-
nologia RFID e sensores para fabricantes e fornecedores de bens de consumo.
Por exemplo, a IBM anunciou um contrato no fim de junho de 2009 com a Con-
tainer Centralen, companhia holandesa de transporte de horticultura. Em feverei-
ro de 2010, a Container Centralen começou a utilizar essa tecnologia de senso-
res para possibilitar aos participantes na cadeia de fornecimento de horticultura
rastrear o trajeto das mercadorias, desde os produtores até chegar ao varejo.
Esse rastreio cobre quarenta países na Europa. Especificamente, o serviço é
referente a produtos mais sensíveis ao ambiente no qual são transportados, co-
mo flores e plantas. Ter sensores como parte de toda a cadeia da viagem possi-
bilita às partes envolvidas monitorar as condições e o clima durante a viagem, o
que torna o processo mais transparente.
5.1 Web Semântica e a Internet das Coisas
De acordo com Tim Berners-Lee [Berners-Lee et al., 2001], a Internet das
Coisas deve identificar e rastrear entre cinquenta a cem bilhões de objetos. A
web atual é estimada em cerca de vinte bilhões de páginas, um número relati-
vamente pequeno em comparação com a estimativa de objetos que estarão dis-
poníveis como parte da Internet das Coisas. O problema de pesquisa abordado
38
no contexto da web atual é apenas parcialmente resolvido devido a falta de se-
mântica. Se considerarmos o mesmo problema no contexto da Internet das Coi-
sas, que se estima ser de 100 até 6000 vezes maior que a web atual, percebe-se
que o problema de busca e indexação torna-se exponencialmente maior. Assim,
a semântica das coisas processável por máquina é um fator crítico para a gera-
ção da Internet das Coisas. Fornecer descrição semântica processável a objetos
é essencial e possibilitará pesquisas mais eficientes sem a intervenção humana.
Um dos principais desafios que ainda precisam ser superados é como in-
terligar, reconhecer e armazenar todas as informações geradas pela Internet das
Coisas. Essas informações incluem, mas não se limitam a, informações sobre os
objetos em si, o tipo de etiqueta do objeto, o produtor, dados sobre o estado de
origem, manipulação, data de produção, trajetória de transporte do produto, ava-
liações de outros consumidores e onde ele é vendido. Uma maneira de associar
e organizar essas informações é através da tecnologia semântica chamada RDF
(Resource Description Framework). O RDF possibilita a descrição das proprie-
dades, das ligações dos dados e relação entre objetos. O modelo e linguagem
baseados em RDF para a interconexão de dados gerados pela Internet das Coi-
sas possibilitam que os motores de busca reúnam objetos com propriedades
comuns e abre novas dimensões da informação e do conhecimento. Mas a onto-
logia para a descrição desses RDFs não é padronizada, e o maior desafio é des-
cobrir como entender e interagir com a descrição de diferentes RDFs sobre obje-
tos ou páginas na web.
Uma primeira tentativa de agregar todos os dados das pessoas e das coi-
sas que as cercam, em paralelo com o uso de RDF e uma ontologia básica que
descreva essas coisas, foi o Open Graph Protocol. O Open Graph possibilita que
páginas web que descrevam um objeto, um artigo, uma música ou qualquer ou-
tro elemento, se tornem objetos ricos e identificáveis em um grafo social ao ligar
as pessoas aos elementos descritos. Ele foi desenvolvido por iniciativa do Face-
book para permitir que qualquer página da web possa ter as mesmas funcionali-
dades de uma página no Facebook (lista de amigos, relações de objetos e gos-
tos em comum com os contatos, informar que amigos já visitaram aquela página
ou gostaram de algum produto, etc.).
Embora muitas tecnologias diferentes e esquemas de RDF existam e pos-
sam ser combinados entre si, não há uma única tecnologia que forneça informa-
ções suficientes para representar qualquer elemento em uma página web dentro
de um grafo social com nível claro de identificação e descrição para ser acessa-
39
do por qualquer dispositivo. O protocolo pede um título, a descrição do tipo do
objeto, a URL da página do conteúdo descrito e uma imagem (Tabela 1).
Tabela 1 - Descrição RDF do vinho Cobos Felino Malbec, 2008 <meta property="og:title" content="Cobos Felino Malbec, 2008"/> <meta property="og:type" content="drink"/> <meta property="og:site_name" content="Winetag"/> <meta property="og:url" content="winetag.com.br/vinhos/vinho.cfm?vinho=16901" /> <meta property="og:image" content=" winetag.com.br/pubimg/wines/169010A22.png"> <meta property="og:country-name" content="Argentina"/> <meta property="og:region" content="Mendoza"/>
A única propriedade controlada nesta descrição do RDF é o tipo de dado
(og:type). Este metadado possibilita organizar as coisas em 8 conjuntos e 37
subconjuntos. O tipo é padronizado e admite somente as seguintes opções des-
critas na tabela 2.
Tabela 2 – Tipos para os metadados do Open Graph [http://opengraphprotocol.org] Activities
activity
sport
Businesses
bar company café hotel restaurant
Groups
cause sports_league sports_team
Organizations
band government non_profit school university
People
actor athlete author director musician politician public_figure
Places
city country landmark state_province
Products and Entertainment
album book drink food game movie product song tv_show ISBN UPC
Websites
article blog website
40
Ao utilizar este protocolo para compartilhar as informações das páginas do
site com o Facebook, é possível construir um grafo para saber com quais vinhos,
restaurantes, lojas especializadas e vinícolas o usuário se identificou e gostou,
assim como seus amigos e parentes. Este processo possibilita gerar recomen-
dações de produtos e lugares baseados nas conexões dos grafos entre os ele-
mentos e as pessoas relacionadas a um determinado usuário.
41
6 Mobile Web
A inovação em serviços de telefonia móvel dá grandes saltos a cada ano
desde 2007 com o lançamento do iPhone. Em 2010, graças às últimas novida-
des do HTML5, CSS3 e Java Script, começa a haver uma transição de um ecos-
sistema divergente e confuso, em que cada novo programa tem de ser feito em
um aplicativo especializado e que só funciona em um pequeno conjunto de apa-
relhos celulares, para um ambiente mais amplo e consistente. O iPhone, por e-
xemplo, tem apenas cerca de 3% do mercado global de telefonia. Atualmente,
novos serviços são desenvolvidos a partir de componentes existentes e execu-
tados em uma plataforma comum; o browser. Entramos em uma era onde a cria-
ção de um novo serviço móvel se aproveita de características, como localização
do usuário, rede social, dados pessoais e até mesmo funções de telefones espe-
cíficos, como a câmera e o acelerômetro, diretamente por aplicativos web atra-
vés do browser.
6.1 Informações Móveis com Contexto
Informação com Contexto é qualquer informação que é usada para carac-
terizar a situação de pessoas, lugar ou objetos que é considerada relevante para
a interação entre um usuário e uma aplicação. Alguns exemplos de informações
contextuais são: localização, tempo, proximidade, status do usuário e recursos
de rede. A definição geral de sistemas sensíveis ao contexto é: "Um sistema é
sensível ao contexto se ele usa contexto para fornecer informações relevantes
ou serviços para o usuário, onde a relevância depende da tarefa do usuário"
[Dey, 2000].
O objetivo dos sistemas sensíveis ao contexto é fornecer ao usuário infor-
mações relevantes ou serviços com base em seu contexto atual. Esta descrição
também coincide com a descrição de sistemas de recomendação. Resnick e Va-
rian definem os sistemas de recomendação como processos que utilizam as opi-
niões de uma comunidade ou rede social para ajudar um usuários a identificar de
forma mais eficaz o conteúdo de interesse em um conjunto potencialmente grade
de escolhas [Resnick et al., 1997]. Contudo, os sistemas de recomendação não
apenas incorporam as opiniões de outros participantes, mas também utilizam
outros métodos, tais como o raciocínio baseado em conteúdo ou algoritmos de
42
inteligência coletiva, a fim de sugerir informações semelhantes a escolhas feitas
anteriormente.
Por esta razão, os sistemas de recomendação também são definidos como
ferramentas capazes de ajudar o usuário a encontrar um caminho através de um
conjunto amplo de informações e determinar o que é de interesse deste usuário
[Van Setten et al., 2004]. Tanto os sistemas sensíveis ao contexto quanto os sis-
temas de recomendação são utilizados para fornecer aos usuários informações
relevantes; o primeiro com base no contexto do usuário, e o segundo com base
nos seus interesses. Portanto, o passo lógico é o de combinar estes dois siste-
mas para se chegar a um denominador comum.
Tanto o contexto quanto os interesses dos usuários são utilizados como
critérios na seleção de informações relevantes. O sistema utiliza dois tipos de
critérios nessa seleção. Os critérios rígidos são aqueles que limitam o conjunto
de serviços apresentados, e os serviços que não correspondem ao critério são
descartados. Já os critérios flexíveis são os utilizados para ordenar o conjunto de
serviços selecionados ou apresentar uma lista de relevância ao usuário para ca-
da serviço selecionado. Por exemplo, com os critérios flexíveis, é possível mos-
trar todos os vinhos que harmonizam com um determinado prato de um restau-
rante, ou somente os vinhos que o restaurante possui. No software mobile da
WineTag, o usuário navega manualmente pelo sistema e lista todas as opções
de vinhos, restaurantes, lojas e harmonizações, ou escaneia um QR Code que
lhe apresentará somente as informações baseadas no contexto daquele objeto
ou lugar.
6.2 WineTag Mobile
O software mobile da WineTag foi desenvolvido primeiramente para o i-
Phone, mas seu código é reutilizável para outros celulares que suportem o sis-
tema Android. O software é híbrido, parcialmente web e parcialmente nativo. Tal
escolha foi feita para reaproveitar códigos do site da rede social, acelerar o de-
senvolvimento do aplicativo web e por restrições do SDK da Apple que só admite
o uso da câmera por aplicativos nativos.
A parte nativa do software se restringe a funções de acesso a câmera para
ler e decodificar códigos de barra ou QR Code. Todas as outras funções são
web; o aplicativo é uma view do mobile Safári (navegador web nativo do iPhone),
sem sua barra de navegação que interage com as funcionalidades nativas do
43
aplicativo para receber os parâmetros adquiridos após a leitura da etiqueta com
o QR Code através da chamada de uma função em java script.
A parte web utiliza HTML 5, CSS 3 e java script com funções específicas
do Web Kit, motor de renderização desenvolvido pela Apple, open source, que
impulsiona os navegadores Safári e Google Chrome, para que tenha as mesmas
animações e interface de um aplicativo nativo (Figura 12).
Figura 12 - Aplicativo web que usa bibliotecas jQuery e funções do Web Kit para ter as
mesmas funcionalidades que aplicativos nativos do iPhone
Foi utilizada uma biblioteca do jQuery específica para celulares, o jQTouch
[http://www.jqtouch.com]. Este plugin em java script é uma biblioteca de interfa-
ce, animação, navegação e chamadas Ajax que simula aplicações nativas em
navegadores que utilizam o web kit. O uso dessa biblioteca acelerou o processo
de desenvolvimento, e o protótipo piloto ficou pronto em uma semana com a reu-
tilização do código do site da WineTag.
Aplicativos web utilizam funcionalidades do GPS, inicializam chamadas de
telefone e fazem uso do Google Maps nativo do aparelho. A Apple não disponibi-
liza acesso a câmera, calendário, agenda de contatos, relógio e funcionalidades
do iPod. Como o aplicativo da WineTag é híbrido, é possível acessar as funcio-
nalidades que a Apple restringe nativamente e enviar através de requisições em
java script esses parâmetros para a parte web do aplicativo.
As informações disponibilizadas para o aplicativo são sensíveis ao contex-
to e a localização do usuário é refinada através do IP e pela biblioteca de geolo-
44
cation da Google. Esses dados são repassados para o servidor que “loga” as
ações do usuário e fornece informações dos vinhos e estabelecimentos de acor-
do com o lugar onde o usuário esteja.
Os aplicativos mobile também funcionam parcialmente off-line. O mobile
Safári possui um banco de dados local proveniente das novas funcionalidades
do HTML5 com limite de 10MB por aplicativo e um cache para gravar fotos, fun-
ções em java script, css e variáveis enviadas pelos aplicativos (variáveis de ses-
são ou permanentes) para funcionar off-line. No aplicativo da WineTag, os me-
nus, as imagens, e as configurações do perfil (login, senha, endereço) são gra-
vadas localmente. Esse controle de acesso é realizado através de java script e
de um arquivo cache.manifest que indica ao navegador quais fotos, java scripts,
páginas web e folhas de estilo devem ser armazenados. O banco de dados é
acessado através de querys em java script; esses comandos devem conter todas
as chamadas necessárias, desde a criação de tabelas a acesso ao banco local
off-line. O controle de versão dos arquivos gravados no celular é feito pelo ca-
che.manifest. Se o browser perceber que existe uma nova versão online, ele a-
tualiza todos os arquivos descritos nesta nova versão e apaga os antigos.
45
7 A Rede Social WineTag
Para elaborar a rede social da WineTag foram usadas diferentes tecnolo-
gias. O banco de dados é desenvolvido com o SQL Server 2008, os agentes e
algoritmos de inteligência coletiva são em Java, e o servidor web é IIS 7 e Cold
Fusion. Em conjunto com o Cold Fusion 9, é utilizado o Hibernate como ORM
para ajudar a manter a consistência e usar metadados que descrevem o mape-
amento entre o banco de dados relacional e os objetos programados em Cold-
Fusion e java (vinhos, vinícolas, restaurantes, etc.). O ColdFusion é um servidor
web escrito em Java, e a vantagem no seu uso é que sua sintaxe de programa-
ção é muito enxuta. Poucas linhas de código fazem a mesma função que deze-
nas de linhas em Java, e sua integração com os agentes é natural.
Para a interface com o usuário foi usada uma biblioteca AJAX chamada
jQuery. Esta biblioteca, escrita em Java Script, é amplamente usada na web por
empresas, como Google e YAHOO, tem uma extensa comunidade de desenvol-
vedores que aumentam as funcionalidades originais através de plugins e possui
funções em AJAX para carregar diversos conteúdos de diferentes maneiras sem
que haja necessidade de recarregar toda a página. Para o layout do site, usou-
se CSS2 e CSS3 para aumentar a compatibilidade em diversos browsers e dis-
positivos.
7.1 O Sistema
O sistema foi criado para possibilitar a colaboração entre participantes que
queiram aprender sobre vinho (aprendizes), participantes amantes do vinho (e-
nófilos), usuários especialistas e profissionais da área (sommeliers e enólogos),
restaurantes, vinícolas, lojas especializadas e mercados para gerar informações
sobre vinhos a fim de serem codificadas na forma do QR Code e acessíveis dire-
tamente nas garrafas dos vinhos. Foram desenvolvidas áreas específicas para a
interação e divulgação do conteúdo criado por cada uma dessas entidades.
O sistema tem doze seções: Home Page, Meu Perfil, O que está degus-
tando?, Vinhos, Vinícolas, Restaurantes, Onde Comprar?, Artigos, Eventos, Fó-
rum, Harmonização e Ofertas. Todos os componentes são tratados como enti-
46
dades e compartilham funcionalidades em comum. Existem vários tipos de enti-
dades e cada um possui funcionalidade e características próprias (Figura 13).
Entidade
SeguidoresAmigosInformações
Gerais, Preferências
SeguindoRelação entre
EntidadesAdegaAvaliações
Permissões e Nível de Acesso
Vinhos Usuarios Vinicolas RestaurantesLojas, Mercados, Importadores e Distribuidores
Eventos
Figura 13 - Relação e propriedade das entidades .
Este tipo de relação entre as entidades gerou flexibilidade ao sistema e re-
aproveitamento de código. A mesma adega usada para relacionar os vinhos do
usuário é usada também para mostrar os vinhos da vinícola, restaurante e lojas
nas suas páginas pessoais.
Todos os textos informativos do site podem ser editados colaborativamen-
te. Os textos sobre países, uvas e regiões produtoras exibidos ao navegar ou
explorar pelas vinícolas e vinhos podem ser editados por usuários especialistas
ou que tenham permissão para o mesmo (Figura 14).
Figura 14 - Opção para editar texto sobre uma região vitivinícola francesa
As páginas dos restaurantes, vinícolas, lojas e mercados são comerciais.
Nelas os estabelecimentos divulgam informações de seus vinhos, cardápio,
harmonizações, fotos, vídeos e textos. Essas páginas também possibilitam que
os participantes avaliem os estabelecimentos e compartilhem suas experiências
enogastronômicas. As funcionalidades incluídas em todas as páginas foram de-
senvolvidas em caixas, ou seja, são páginas individuais inseridas em uma pági-
na mestre através de include. Um conjunto de includes em uma página mestre
forma uma página completa do site. Essas caixas são reutilizáveis em qualquer
parte do site, mas deve-se respeitar as informações da caixa com o contexto ge-
ral da página.
47
As páginas dos vinhos e a ficha de avaliação que contêm as característi-
cas técnicas, visuais, olfativas e gustativas foram modeladas a partir da metodo-
logia de ensino da Associação Brasileira de Sommelier (ABS), que se baseia na
análise descritiva do enólogo italiano chamado Giancarlo Bossi (Figura 15).
Figura15 - Ficha Analítica Descritiva de Avaliação do Vinho
As avaliações e recomendações de harmonização foram modeladas com
base na metodologia do livro "Harmonização: O Guia Definitivo do Casamento
do Vinho com a Comida" de Euclides Penedo Borges, presidente da ABS-RJ,
especialista em harmonização, enólogo e dono de uma grande vinícola argentina
chamada Penedo Borges (Figura 16).
48
Figura 16 - Ficha de cadastro e características de prato
Depois que o prato e o vinho estão cadastrados no sistema, o participante
tem a opção de indicar diretamente uma combinação ou deixar o sistema reco-
mendar a melhor harmonização.
7.2 Sistema de Recomendação
O sistema de recomendação implementado no projeto até o momento é
baseado em algoritmos de Inteligência Coletiva. A Inteligência Coletiva inclui
qualquer tentativa de projetar algoritmos ou dispositivos distribuídos como res-
posta a um determinado problema. O sistema então oferece uma solução com
base no comportamento coletivo [Bonabeau et al., 1999]. O objetivo foi construir
algoritmos que analisem os dados dos participantes ao avaliar ou recomendar
vinhos, pratos, restaurantes, vinícolas e lojas especializadas para realizar cálcu-
los baseados nesses metadados e assim criar novas informações.
Alguns metadados são coletados de forma explícita, como nas avaliações
e recomendações, e alguns são recolhidos sem ser percebidos, como ao logar
49
por onde o participante irá navegar no site depois de acessar algum vinho ou
estabelecimento. Em ambos os casos, o importante não é apenas coletar e exibir
as informações, mas processá-las e gerar novas informações.
O primeiro algoritmo implementado foi o de recomendação de produto por
similaridade. Esse algoritmo usa os dados das avaliações dos vinhos e os dados
de navegação dos participantes, identifica os produtos acessados pelo usuário, e
calcula vinhos similares que serão exibidos na página de um determinado vinho
no componente de vinhos relacionados. (Figura 17).
Figura 17 - Componente de recomendação de vinhos relacionados
O componente de vinhos relacionados prioriza indicações semelhantes no
país de origem do vinho, seu tipo, região e pontuação de suas respectivas avali-
ações visuais, olfativas e gustativas. Cada um desses itens é comparado pela
nota de sua distância euclidiana dos itens do vinho principal da página exibida.
O segundo algoritmo usa o mesmo processo de cálculo da distância eucli-
diana de itens das avaliações dos vinhos ao calcular a distância para os itens
dos pratos a fim de gerar uma recomendação de harmonização. Para cada nota
dada na avaliação do vinho e na descrição do prato, existem itens de compara-
ção entre eles para indicar se um prato específico harmoniza com um determi-
nado vinho (Tabela 3).
50
Tabela 3 - Itens de comparação vinho e comida Comparação da estrutura do vinho com a comida
Estrutura da Comida Estrutura do Vinho
Comida Leve Vinho magro a pouco encorpado
Comida com estrutura mediana Vinho de médio corpo a encorpado
Comida muito estruturada Vinho encorpado a muito encorpado
Ajuste das Sensações
Características da Comida Características dos Vinhos
Suculência Vinho seco, tinto e tanicidade
Untuosidade Álcoolicidade
Gordurosidade Acidez
Tendência ao doce Efervescência ou doçura
Tendência aos aromas Vinhos aromáticos e persistentes
Tendência amarga ou ácida Maciez
Esses itens são fornecidos pelos participantes na avaliação de vinhos e
pratos. Depois de uma harmonização ser recomendada pelo sistema, os partici-
pantes podem avaliar o resultado (Figura 18).
Figura 18 - Recomendação de harmonização prato e vinho
As recomendações que recebem mais de três avaliações negativas são
descartadas, e as avaliadas com nota máxima são aproveitadas como parâmetro
para indicar o mesmo vinho em harmonização com pratos semelhantes.
7.3 Navegação e sistema de procura A navegação do site é realizada através de um menu principal, pelo meca-
nismo de busca global, ou por abas internas. O menu principal contém todas as
principais áreas do site e destaca com cores a página corrente do usuário (Figu-
ra 19).
Figura 19 - Menu de navegação do site da WineTag
51
A busca global utiliza um componente padrão do servidor do ColdFusion
chamada Solr. Este serviço é uma plataforma corporativa open source de meca-
nismo de busca, sustentado pelo projeto Apache Lucene. Suas principais carac-
terísticas incluem a busca de texto completo, realçado, pesquisas facetada, a-
grupamento dinâmico e a integração com banco de dados e documentos (por
exemplo, Word, PDF). O Solr é escrito em Java e funciona como um servidor
autônomo de pesquisa de texto dentro de um container servlet no ColdFusion. A
busca global do site impulsionada pelo Solr é dividida em vinhos, usuários, viní-
colas, restaurantes e lojas, e exibe apenas resultados baseados nas característi-
cas selecionadas para a busca. O Solr também indexa as características de vi-
nhos e pratos semelhantes para serem consultadas pelo algoritmo de recomen-
dação.
52
8 Testes de Usabilidade
A metodologia de usabilidade utilizada para o projeto da WineTag foi ba-
seada no ciclo de vida da engenharia de usabilidade proposta por Deborah Ma-
yhew em 1999 [Mayhew, 1999]. As tarefas de usabilidade foram integradas nos
ciclos de vida tradicionais de desenvolvimento de software e aplicadas em três
tarefas: análise dos requisitos, projeto/teste/desenvolvimento e instalação, con-
forme o modelo da Figura 20.
53
Figure 20 - Modelo de Ciclo de Vida da Engenharia de Usabilidade
54
Na primeira etapa do projeto (Pesquisa/Análise do Requisito) foram estu-
dados o perfil dos participantes (conhecedores de vinhos, enólogos, enófilos,
sommeliers, restaurantes, lojas, supermercados e iniciantes no mundo do vinho),
a análise das tarefas e requisitos, restrições da plataforma (web e mobile) e prin-
cípios gerais do projeto. Com este estudo, foram gerados as metas de desenvol-
vimento e usabilidade e um guia de estilo em Microsoft Visio com 60 telas de in-
terface de diferentes partes do sistema (Exemplo de 1 das 60 telas, Figura 21).
Figura 21 - Primeiro modelo da interface da WineTag em Microsoft Visio
Na segunda etapa do projeto (Projeto/Teste/Desenvolvimento), os dia-
gramas das classes do banco e dos objetos foram criados, um protótipo do mo-
delo da interface foi prototipado e a programação do banco, das classes e das
telas foi iniciada. Projetado o primeiro modelo, alguns testes de layout (testes de
cor, disposição de conteúdo na tela, fonte, logo, imagens, títulos) foram executa-
55
dos com familiares e pessoal não técnico envolvido no projeto, e uma segunda
versão do layout e requisitos de design para o site foram gerados (Figura 22).
Figura 22 - Segunda versão da interface e programação da interface da home page após tes-
tes com usuários
Estes testes rápidos com usuários e consultores envolvidos no projeto
são conhecidos como “avaliação rápida e rasteira”. Esta metodologia é uma prá-
tica comum na qual os desenvolvedores obtêm um feedback informal para ga-
rantir que suas ideias estejam de acordo com a necessidade dos usuários. Obter
este tipo de feedback constitui um ingrediente essencial para um projeto bem
sucedido [Mayhew, 1999].
Ainda na fase de projeto, teste e desenvolvimento, o layout do site foi al-
terado diversas vezes até que testes com os participantes iniciais gerassem re-
56
sultados positivos. Este processo foi executado na página principal, na página de
vinhos, no perfil do usuário e nas páginas dos restaurantes até que a guia de
estilo fosse finalizada para poder ser replicada no resto do site.
Figura 23 - Layout final da home page da WineTag
Com a guia de estilo finalizada, a versão final do layout para produção foi
programada (Figura 23) e o site foi lançado no dia 03 de fevereiro de 2010 parci-
almente completo. As páginas referentes aos restaurantes, vinícolas e lojas es-
tavam em fase final de produção. Após dois meses de programação, todas as
páginas foram finalizadas e a primeira versão completa do site foi ao ar. Após o
lançamento foram realizados mais testes de usabilidade com alguns participan-
tes que serão comentados a seguir.
8.1 Estudo de Usabilidade
Os testes de usabilidade foram concentrados no principal objetivo do pro-
jeto: achar informações sobre um determinado vinho e avaliá-lo para contribuir
com a comunidade. Os testes focaram em avaliar a usabilidade da interface, do
sistema de procura e avaliação do site e do aplicativo para o iPhone.
57
A metodologia utilizada para este estudo foi a usabilidade somativa. A
meta da usabilidade somativa é avaliar quão bem um produto ou um pedaço de
funcionalidade do produto cumpre com seus objetivos depois de pronto [Tullis et
al., 2008]. Testes somativos também são usados para a comparação de vários
produtos entre si, que nesse caso foi o site da rede social e o aplicativo para i-
Phone sem o uso da função de escanear o código QR Code para acessar as in-
formações do vinho e com o uso da função. Os cenários de estudo analisados
nesta metodologia foram: sucesso da tarefa, comparação de produtos e experi-
ência de usabilidade positiva que são relatados a seguir.
8.1.1 Sucesso da Tarefa
O sucesso da tarefa prevê um teste com início e fim bem definidos. A mé-
trica para analisar a tarefa é classificá-la com sucesso binário; se for um sucesso
(1) ou um fracasso (0). Por ter uma pontuação numérica, calcula-se a média de 1
e 0 para determinar a taxa de sucesso e a porcentagem de participantes que
terminaram cada tarefa.
Quando um participante termina uma tarefa bem sucedida, calcula-se o
nível do sucesso ao atribuir um valor numérico para a maneira como tal sucesso
foi alcançado: com facilidade (1), com pouca ajuda (0,75), com alguma ajuda
(0,5) e com muita ajuda (0,25). O cálculo foi primordial para este estudo, pois
todos os participantes do teste conseguiram terminar a tarefa com sucesso, mas
não com o mesmo nível.
As tarefas realizadas para os testes com o site e com o iPhone sem a
função de escanear código e com a função foram as mesmas. O objetivo de tes-
tar o aplicativo do iPhone sem a função de escanear o código foi analisar como
um usuário procura e avalia um vinho que não possui QR Code, e comparar a
diferença de usabilidade e satisfação com um aplicativo que tenha essa função e
um vinho com QR Code.
Ao todo, foram 14 participantes que realizaram as tarefas; sete deles tes-
taram o site e o iPhone com a função de escanear QR Code e os demais fizeram
o teste somente com o aplicativo sem a função. Aos participantes que realizaram
o teste com o site e o iPhone com a função de escanear código foi dada uma
garrafa com a etiqueta contendo o QR Code do vinho. Aos demais participantes
foi dado apenas o questionário das tarefas (tabela 4) e a versão totalmente web
do aplicativo sem acesso a câmera do iPhone.
58
Tabela 4 – Ficha de descrição do cenário das tarefas do estudo de usabilidade
Cenário das Tarefas do Estudo de Usabilidade
Este estudo foi desenvolvido para obter um melhor entendimento a cerca
dos problemas que os participantes apresentam ao se autenticar no sistema,
procurar por um vinho e avaliá-lo na WineTag.
A seguir estão as tarefas para você completar que nos ajudarão a obter
esse melhor entendimento.
Enquanto você estiver concluindo, é importante saber o que está acon-
tecendo em sua mente. Sendo assim, ao executar cada tarefa, por favor, diga
para o que você está olhando, em que está pensando, o que lhe parece confuso
e assim por diante.
Tarefa 1:
Autentique-se no sistema, caso não possua conta, crie uma. Tarefa 2:
Procure o vinho Cobos Felino Chardonnay 2008 da vinícola argentina
Viña Cobos localizada na região de Mendonza. Tarefa3: Avalie este vinho com as seguintes características:
Avaliação: 4 estrelas Descrição: Excelente chardonnay, pouca acidez, presença de mel e a-
bacaxi no nariz e amanteigado na boca. Exame Visual: Muito límpido, transparente, amarelo ouro, escorregadio e
sem reflexos. Exame Olfativo: Persistente, Muito Intenso, Franco, Amplo, aromas de
mel e abacaxi. Exame Gustativo: Seco, fresco, álcool equilibrado, macio, pouco encor-
pado, taninos ausentes, vinho equilibrado, muito intenso e persistente.
Consentimento: Afirmo que sou maior de 18 anos e desejo participar do estudo de usabilidade do site e do aplicativo para iPhone da WineTag. Todas as informações coleta-das neste estudo são confidenciais, e meu nome não será identificado em mo-mento algum. Estou ciente que posso fazer perguntas ou desistir da colabora-ção em qualquer momento, sem qualquer tipo de penalidade. ________________________ Data:_________ Assinatura do Participante
59
O cenário apresentado para o estudo de usabilidade dos sistemas con-
tém três tarefas que representam os passos necessários para um usuário avaliar
um vinho. A tarefa 1 representa o primeiro passo, a autenticação no sistema ou a
criação de uma conta para autenticação. A tarefa 2 representa o passo da busca
do vinho a ser avaliado e o último passo a tarefa 3 é a ação de avaliar o vinho ao
preencher as características visuais, olfativas e gustativas na ficha de avaliação.
8.1.2 Comparação de Produtos
Nesta parte do estudo, os produtos são comparados a fim de terem seus
pontos fortes e fracos determinados. Ser capaz de completar uma tarefa corre-
tamente é fundamental, mas a comparação mostra a eficiência de cada um.
A eficiência é uma combinação de duas métricas: o sucesso da tarefa e o
tempo gasto para completá-la. O Common Industry Format (CIF) para os relató-
rios de teste de usabilidade [NIST, 2001] especifica que a principal medida de
eficiência é a relação entre a taxa de conclusão da tarefa ou o nível de sucesso
para o tempo médio por tarefa. Esta norma expressa o sucesso de tarefas por
unidade de tempo.
Ao analisar a eficiência, conclui-se o esforço necessário para utilizar um
produto. Em todos os testes realizados foi medido o tempo para completar cada
tarefa com um aplicativo de cronômetro para Android (Chronometer u440) que
possibilita criar marcações no tempo sem a pausa da contagem. Essas marca-
ções foram exportadas para uma planilha Excel para então calcular o tempo mé-
dio gasto nas tarefas realizadas pelos participantes em cada aplicativo.
8.1.3 Experiência de Usabilidade Positiva
Na experiência de usabilidade positiva, o usuário é o elemento mais im-
portante: o que ele pensa, sente e diz a respeito do sistema formam a base des-
se cenário. Mesmo que o usuário se esforce um pouco no início ou erre algumas
vezes, o que importa é como ele se sente no final da experiência (satisfeito ou
insatisfeito). A métrica é a criação de um questionário que avalia as expectativas
dos participantes através de dados autorrelatados que transmitam a percepção
dos participantes e sua interação com o sistema. Uma maneira eficiente de cap-
turar dados autorrelatados em um teste de usabilidade é com uma escala defini-
da de avaliações em um questionário ao final da sessão. Assim, é possível uma
avaliação global na qual o participante teve a oportunidade de interagir com o
produto de forma mais completa [Tullis et al., 2008].
60
Neste estudo de usabilidade o questionário adotado foi o System Usabi-
lity Scale (SUS), desenvolvido por John Brooke [Brooke, 1996]. O SUS é com-
posto por dez afirmações em escala de 5 pontos para que os participantes avali-
em seu nível de concordância com o sistema. Metade das declarações é redigi-
da de forma positiva e a outra de forma negativa. A contribuição de cada item de
pontuação varia de 0 a 4. Para os itens 1, 3, 5, 7 e 9, a contribuição da pontua-
ção é a posição da escala marcada pelo participante menos um. Para os itens 2,
4, 6, 8 e 10, a contribuição equivale a 5 subtraído da posição marcada. Multipli-
ca-se a soma das pontuações por 2,5 para obter a pontuação geral do SUS (Ta-
bela 5).
Tabela 5 – Questionário de avaliação de usabilidade (SUS) Discordo
TotalmenteDiscordo Neutro Concordo
Concordo
Totalmente
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
3. Achei o sistema fácil de usar.
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
6. Achei este sistema muito inconsistente.
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
8. Achei o sistema muito complicado de
1 2 3 4 5
9. Eu me senti muito confiante com o
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
14. A interface do sistema é agradável.
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
10. Eu preciso aprender um monte de
coisas antes de continuar usando este
sistema.
15. A organização de informações na tela
do sistema é clara.
7. Imagino que a maioria das pessoas
aprenderiam a usar este sistema
rapidamente.
4. Achei que seria necessário o apoio de
um técnico para poder usar este sistema.
1. Acho que gostaria de usar este sistema
com freqüência.
5. As funções deste sistema estavam bem
integradas.
12. Foi fácil encontrar a informação que eu
precisava.
2. Achei o sistema desnecessariamente
complexo.
11. Eu me senti confortável com este
sistema.
13. Eu gostei de usar a interface do
sistema.
De acordo com Tom Tullis, o SUS apresenta ótimo rendimento e consis-
tência de resultados para testes com tamanhos relativamente pequenos de a-
61
mostras. Com um número de 8 participantes, já é possível identificar preferên-
cias e problemas através desse sistema com 80% de precisão. Isso é possível
pelo uso de ambas as declarações positivas e negativas com as quais os partici-
pantes devem avaliar seu nível de concordância, e que deixam os participantes
mais atentos [Tullis e Stetson, 2004]. Ao final das 10 questões originais do SUS,
foram adicionadas mais 5 questões para avaliar a satisfação com a interface do
sistema retirada do Questionnaire for User Interface Satisfaction (QUIS) [Chin et
al., 1988].
8.2 Resultados do Estudo de Usabilidade
Os 14 participantes completaram todas as tarefas com êxito. Baseado
apenas no sucesso binário, o aproveitamento foi de 100%, mas os gráficos do
nível do sucesso (Figuras 24, 25 e 26) mostram resultados bem diferentes.
Figura 24– Gráfico do nível de sucesso do site baseado na ajuda para completar a tarefa
Figura 25– Gráfico do nível de sucesso do aplicativo web do iPhone baseado na ajuda para
completar a tarefa
1414
29 57
86
5743
0,00%
20,00%
40,00%
60,00%
80,00%
100,00%
Tarefa 1 Tarefa 2 Tarefa 3
% de Participan
tes
Nível do Sucesso do Site
Sem Ajuda
Pouco ajuda
Alguma Ajuda
Muita Ajuda
2914
29
29
100
4357
0%
20%
40%
60%
80%
100%
Tarefa 1 Tarefa 2 Tarefa 3
% de Participantes
Nível do Sucesso iPhone ‐ Aplicativo Web
Sem Ajuda
Pouco ajuda
Alguma Ajuda
Muita Ajuda
62
Figura 26– Gráfico do nível de sucesso do aplicativo nativo do iPhone baseado na ajuda para
completar a tarefa
Os resultados da tarefa 1 nos gráficos das figuras 24, 25 e 26 mostram
que o sistema de autenticação, tanto do site quanto dos dois sistemas do iPho-
ne, não apresentam problemas. Ao analisar o gráfico da figura 24, e o caminho
percorrido pelos usuários no site no momento do teste, percebe-se que a tarefa
2 mostrou que o sistema de procura oferece bons resultados, mas quando os
participantes tentaram procurar o vinho diretamente na página “Vinhos”, tiveram
algumas dúvidas em como remover o filtro da busca. O participante que usou a
página “O que está degustando” teve dificuldade com os nomes das vinícolas,
pois a caixa que mostra os nomes está pequena, o que dificulta a leitura e a divi-
são dos nomes.
Ao analisar o mesmo contexto na figura 25, Um dos problemas encontra-
dos por algumas pessoas, na tarefa 2, no iPhone com o aplicativo web, que aca-
bou por tornar a experiência mais difícil, foi a falta de um aviso mais efetivo de
que a página estava carregando. Com a impressão de que a busca não estava
funcionando, os participantes apertavam o mesmo botão diversas vezes, o que
deixava o sistema mais lento. Os usuários também tiveram problema com o título
dos vinhos na página de resultado de procura, pois este estava limitado a 80 ca-
racteres para poder caber em uma linha. A limitação dificultava a identificação
correta do vinho, pois os nomes estavam cortados e eram muito semelhantes. A
busca do vinho (tarefa 2, Figura 26) usando o programa de leitura no iPhone
com o QR Code não apresentou problemas.
O nível do sucesso da tarefa 3 do site (Figura 24) confirma o que foi ob-
servado durante os testes: o formulário avançado para preencher as avaliações
visuais, olfativas e gustativas do vinho está grande e um pouco complexo para a
maioria dos usuários que não são conhecedores de vinho e não conhecem uma
0
29
100 100
71
0%
20%
40%
60%
80%
100%
Tarefa 1 Tarefa 2 Tarefa 3
% de Participan
tes
Nível do Sucesso iPhone ‐ Aplicativo Nativo com Scan
Sem Ajuda
Pouco ajuda
Alguma Ajuda
Muita Ajuda
63
ficha de avaliação baseada no método de Giancarlo Bossi. Os participantes que
precisaram de ajuda para preencher a ficha no site não precisaram de ajuda pa-
ra preencher a ficha no iPhone com o aplicativo nativo (tarefa 3, Figura 26), pois
ela é 65% menor. O resumo da ficha de avaliação no iPhone com o aplicativo
web, também mostrou maior nível de sucesso (57%, tarefa 3, Figura 25) do que
o nível apresentado no site (43%, tarefa 3, Figura 24), este resultado apontou
uma necessidade de se criar uma opção de ficha de avaliação resumida para o
site.
Figura 27– Gráfico do tempo médio para completar as tarefas no site
Figura 28– Gráfico do tempo médio para completar as tarefas no iPhone com o aplicativo web
16,336,7
196,9
0,0
50,0
100,0
150,0
200,0
250,0
300,0
350,0
Tarefa 1 Tarefa 2 Tarefa 3
Tempo em segundos
Tempo médio para completar a tarefa (Site)
24,1
69,4
248,3
0,0
50,0
100,0
150,0
200,0
250,0
300,0
350,0
Tarefa 1 Tarefa 2 Tarefa 3
Tempo em segundos
Tempo médio para completar a tarefa (iPhone ‐ Aplicativo Web)
64
Figura 29– Gráfico do tempo médio para completar as tarefas no iPhone com o aplicativo
nativo
Figura 30– Gráfico de comparação de eficiência dos aplicativos
Ao comparar os produtos pelo tempo gasto por tarefa (Figuras 27, 28 e
29) e pelo gráfico de eficiência (Figura 30), nota-se que o aplicativo do iPhone
com leitura de QR Code tem a mesma eficiência do site, e que o mesmo aplicati-
vo sem o sistema de leitura do QR apresentou uma eficiência entre 5 a 10% me-
nor.
25,0 14,0
243,9
0,0
50,0
100,0
150,0
200,0
250,0
300,0
350,0
Tarefa 1 Tarefa 2 Tarefa 3
Tempo em segundos
Tempo médio para completar a tarefa (iPhone ‐ Aplicativo Nativo com Scan)
22%
17%
22%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
Site iPhone iPhone Scan
Eficiência (Nível de
sucesso/Tempo)
65
Figura 31 – Gráfico do nível de satisfação com a interface dos site. As barras de erro repre-senta um intervalo de 95% de confiança
Figura 32 – Gráfico do nível de satisfação com a interface no iPhone com o aplicativo Web.
As barras de erro representa um intervalo de 95% de confiança
Figura 33 – Gráfico do nível de satisfação com a interface no iPhone com o aplicativo Nativo.
As barras de erro representa um intervalo de 95% de confiança
4,29 4,29 4,14 3,864,29
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
Confortável com o sitema
Fácil de encontrar
informação
Gostou de usar a interface
A interface é agradável
Organização da informação é
clara
Nível de satisfação com a interface do Site
4,00 4,00 3,86 3,86 4,00
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
Confortável com o sitema
Fácil de encontrar
informação
Gostou de usar a interface
A interface é agradável
Organização da informação é
clara
Nível de satisfação com a interface iPhone ‐ Aplicativo Web
4,294,86 4,71
4,14 4,14
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
Confortável com o sitema
Fácil de encontrar informação
Gostou de usar a interface
A interface é agradável
Organização da informação é
clara
Nível de satisfação com a interfaceiPhone ‐ Aplicativo Nativo com Scan
66
Figura 34 – Pontuação média do SUS. As barras de erro representa um intervalo de 95% de
confiança
Em relação à experiência de usabilidade, tanto o SUS quanto as ques-
tões para avaliar a satisfação da interface do sistema revelaram uma maior pon-
tuação para o uso do aplicativo com a leitura do QR Code (Figuras 31. 32, 33 e
34). Pontuações do SUS abaixo de 60 representam sistemas com experiências
relativamente pobres e insatisfação do usuário, e pontuações acima de 80 pon-
tos representam experiências muito boas com alto índice de satisfação dos usu-
ários.
Percebe-se com esse estudo que, ao escanear o QR Codes para acessar
informações sobre um vinho, há uma melhora na eficiência e na experiência po-
sitiva do usuário em até 10%, o que transforma um sistema considerado bom
com pontuação média de 72 pontos em um sistema muito bom com pontuação
média de 81 pontos. Tal resultado supera até mesmo o nível de satisfação com
funcionalidades mais robustas da navegação de um web site no PC e o uso de
teclado e mouse como interface de entrada.
7872
81
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Site iPhone Web iPhone Scan
Pontuação
média
SUS
67
9 Conclusão e Trabalhos Futuros
O sistema foi construído para que as avaliações, comentários e sugestões
dos participantes tenham sentido, propósito e permaneçam “conectados” aos
objetos através de um link que referencie onde estão estes dados na nuvem. A
intenção foi de possibilitar que qualquer pessoa que tenha um celular seja capaz
de acessar essas informações através da leitura de um código e que depois
possa deixar suas próprias conclusões para os próximos participantes através da
mobile web (Figura 35).
Figura 35 – Aplicativo no iPhone exibindo as informações lidas no QR Code
Conforme apresentado no Capítulo 3, o QR Code foi o código que apre-
sentou melhor desempenho e adoção por grandes empresas como Google e Fa-
cebook. Seu papel é essencial no projeto WineTag e é usado em todas as pági-
nas de descrição de vinhos, restaurantes, lojas e vinícolas. A função da etiqueta
com o QR Code vai além da entrega da informação do vinho para o usuário, ela
também possibilita o uso do conceito da Internet das Coisas descrita no Capítulo
5 ao levar dados semânticos sobre o vinho para uma tela chamada “Tag Screen”
(Figura 36), para que a mesma possa capturar os metadados sobre o vinho con-
tido no QR Code através de uma WebCam para relacionar produtos de um esta-
belecimento que harmonizem com o vinho escaneado.
68
Figura 36 – Tela Tag Screen: Computador all-in-one que decodifica dados do vinho contido no QR Code das etiquetas para indicar produtos relacionados através de uma web cam em-
butida
As avaliações dos vinhos, harmonizações e estabelecimentos foram pa-
dronizadas a fim de que os dados a respeito dos objetos possam ser reconheci-
dos por mecanismos de busca, algoritmos de recomendação e até mesmo por
grafos de conexão de conteúdo de outras redes sociais. Este novo grafo gerado
pela WineTag é diferente dos gerados por importantes redes como o Facebook.
Em vez de ligar o perfil dos participantes aos seus amigos, grupos, fotos e men-
sagens instantâneas, este novo grafo liga pessoas a elementos específicos (vi-
nhos, restaurantes, lojas de vinho, vinícolas, importadores). Assim, é possível
criar um grafo complementar aos grafos de outras redes com informações mais
precisas, detalhadas e padronizadas para gerar recomendações e dados das
“coisas” em torno dos participantes e de seus amigos. A rede social da WineTag
(Capítulo7) foi um primeiro protótipo escolhido com o tema da enogastronomia.
O próximo passo é estender esse projeto para outras áreas, através de um pro-
jeto mais amplo chamado TagMe e criar novas redes sociais de nicho para cos-
méticos, medicamentos, moda ou qualquer outra tema que haja a necessidade
de consultar avaliações e opiniões de outras pessoas sobre o uso, recomenda-
ção, ou produtos relacionados a um objeto.
9.1 Próximas melhorias para o sistema
As próximas melhorias a serem feitas na rede social são a criação de um
sistema de reputação dos usuários e o aperfeiçoamento do sistema de cadastro
e recomendação de harmonização. Como apenas 1% dos usuários são criado-
69
res de conteúdo e 10% participam desse novo conteúdo ou respondem a uma
nova chamada, pretende-se modelar um novo sistema de reputação com regras
e perfis bem definidos. Este sistema possibilitará que os participantes subam de
nível ao receberem elogios sobre avaliações publicadas para agregar valor. As-
sim, é possível identificar usuários que contribuem com qualidade e oferecer in-
centivos para que haja maior participação dos membros (Figura 37).
Figura 37 - Contribuições de qualidade atraem mais atenção, o que gera mais recompensa,
que inspira mais contribuições de qualidade
Atualmente há 3 perfis no site: usuário normal, usuário especialista, e ad-
ministrador. Apesar de o sistema contabilizar e criar logs das avaliações, ativida-
des e elogios recebidos nas avaliações que os participantes publicam, não há
alteração automática na posição do participante que colabora ativamente e quali-
tativamente para uma posição de destaque no sistema. Ainda há problemas a
serem resolvidos durante a modelagem desse novo sistema. É preciso definir
como gerir e apresentar um fluxo relevante de contribuições de qualidade, como
dizer se as avaliações são boas ou ruins sem precisar das recomendações de
outros participantes sobre as mesmas e como recompensar os contribuintes de
uma maneira que os incentive a continuar produzindo conteúdo.
70
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