Recomendação Personalizada de Conteúdo para

Televisão Digital Portátil Interativa

Elaine Cecília Gatto e Sergio Donizetti Zorzo

Universidade Federal de São Carlos – UFSCar, São Carlos – SP, Brasil

Grupo de Sistemas Distribuídos e Redes (GSDR)

Elaine_gatto@dc.ufscar.br, zorzo@dc.ufscar.br

Resumo. O Sistema Brasileiro de Televisão Digital permite recepção fixa e

portátil. Dado a possibilidade de oferta de novos serviços e programas, e

consequentemente mais conteúdo disponível, constata-se a dificuldade do

usuário em selecionar os seus programas preferenciais. Os Sistemas de

Recomendação tornam-se uma ferramenta para solução destas dificuldades e

possuem potencial para aperfeiçoar a interatividade do usuário com a televisão

digital, oferecendo a filtragem destas informações e a personalização da oferta

de conteúdo. Este trabalho descreve um Sistema de Recomendação para

Televisão Digital Portátil Interativa Brasileira, centrado no aparelho celular que

possibilita esta funcionalidade e gerando recomendação de programas de

televisão de acordo com os gêneros de programas preferenciais do usuário

durante o período de utilização da televisão no celular.

Palavras-chave: Televisão Digital Portátil Interativa, Ginga-NCL, Sistema de

Recomendação.

1 Introdução

A TVDPI (Televisão Digital Portátil Interativa) reúne em um único aparelho internet,

TV e telefonia celular e já está disponível em diversas cidades brasileiras.

Atualmente, algumas empresas da Europa e EUA fornecem algum tipo de

interatividade para a TVD (Televisão Digital) em dispositivos portáteis1 como por

exemplo, votação em programas, publicidade com redirecionamento para compras,

EPG (Guia Eletrônico de Programação), etc. O Japão tem empregado o serviço 1Seg

desde abril de 2006, que é um serviço de radiodifusão terrestre digital portátil

interativo de áudio, vídeo e dados. Esse mesmo serviço está disponível no Brasil

desde o final de 2007 com 30 frames por segundo, enquanto que no Japão utiliza-se

15 frames por segundo na transmissão.[1,2]

O EPG auxilia o usuário a encontrar o programa de TV que deseja assistir. Porém,

é inevitável o aumento de conteúdo no EPG com a inclusão de novos canais e o

usuário começa a ter dificuldades para procurar e escolher seus programas resultando

em uma perda de tempo indesejável. O EPG sobrecarrega-se de informações e passa a

1 No Brasil, existem os receptores full-seg, como os set-top-boxes e, one-seg, sendo este último,

destinado aos receptores portáteis como celulares, PDAs, receptores USBs, miniTVs.

não atender as necessidades dos usuários, pois além de não considerar as preferências

destes, apresentam na tela listas de programas extensas.[3]

No caso específico dos usuários de TV no celular, isto é ainda mais agravante.

Apresentar grandes listas de programas, em uma tela reduzida, trará ainda mais

dificuldades. Desta forma, os usuários de TVDPI concentram-se na escassez atual dos

recursos do dispositivo e não estão dispostos a perder tempo selecionando programas.

Em contraste com o uso da TVD em residências onde é comum mudar com

freqüência os canais e navegar pelo EPG, para a TVDPI isto consome quantidade de

tempo e energia considerável.[4]

A partir de tais considerações, este trabalho propõe um SR (Sistema de

Recomendação) que deverá auxiliar o usuário de TVDPI a assistir o que lhe é mais

conveniente e preferencial. Isto será possível com o monitoramento do

comportamento do usuário durante o uso da TV no aparelho celular e, a partir deste

monitoramento, recomendar programas de acordo com as suas preferências.

Este trabalho está organizado da seguinte forma: a seção 2 introduz a TVDPI

apresentando o cenário mundial e nacional, a seção 3 aborda a personalização na

TVD e na TVDPI, a seção 4 apresenta trabalhos relacionados, a seção 5 descreve a

recomendação personalizada de conteúdo para TVDPI e, por fim, a conclusão na

seção 6.

2 Televisão Digital Portátil Interativa

A TVDPI está em estágio inicial de utilização, tanto em termos de adoção quanto de

produção sendo difícil prever como será o seu impacto. A evolução da TVDPI será

determinada por vários fatores entre eles o tecnológico, comercial, social, político e

regulamentar, baseando-se nas plataformas existentes, principalmente os da TV,

telefonia celular e internet.

Assitir a TV a qualquer hora e em qualquer lugar é uma das razões que levam as

pessoas a assistirem TV no celular. Os usuários consideram a independência do

aparelho de TV como um dos principais benefícios da TV no celular. Uma tendência

da TVDPI é a geração de conteúdo pelo usuário, algo como o que ocorre no site

Youtube, possibilitando o surgimento de novas plataformas para recepção e envio

deste tipo de conteúdo.

A introdução e adoção da TVDPI dará lugar a uma experiência pessoal e

particular, diferente da TV aberta e tradicional. Os usuários poderão receber

conteúdos a qualquer hora e em qualquer lugar, escolher o que é mais relevante para

eles, e também criar e enviar seus próprios conteúdos para a TV. Já provedores de

conteúdos e anunciantes poderão adaptar e personalizar suas ofertas para cada

usuário, tornado a TVDPI personalizada.[5]

Diversas empresas operadoras de telefonia no mundo estão investindo e oferecendo

serviços de TVDPI aos seus usuários[5]. Apesar de ainda estar sendo implantada no

Brasil, já estão disponíveis no mercado alguns aparelhos portáteis que fornecem a

funcionalidade de TVDPI em conformidade com o padrão brasileiro. Além disto,

algumas empresas de telefonia celular estão ofertando TV paga para o aparelho

celular. Diante de uma assinatura mensal, de acordo com o plano contratado, as

empresas fornecem aos seus clientes uma programação diferenciada da TV aberta. O

serviço funciona em formato de vídeo streaming e o usuário que assinar o serviço

precisa verificar se o aparelho que possui é compatível.

Os sistemas de TV digital terrestres ISDB-T (Integrated Services Digital

Broadcasting – Terrestrial, Japonês)[6], ISDB-TB (Integrated Services Digital

Broadcasting – Terrestrial Brazil, Brasileiro)[7] e DVB (Digital Video Broadcasting,

Europeu)[8] foram projetados para fornecer recepção portátil, enquanto que o sistema

ATSC (Advanced Television Systems Committee, Americano)[9] tem dificuldades

para isto, devido a modulação escolhida (8-VSB: 8-level vestigial sideband)[10] e

estão trabalhando com alternativas para fornecê-la. O sistema DTMB (Digital

Terrestrial Multimedia Broadcast, Chinês)[11] está sendo desenvolvido de forma a

também fornecer recepção portátil.

3 Personalização na TVD e TVDPI

A tomada de decisões é dependente de informação segura e completa, mas o excesso

de informação disponível e o acesso fácil acabam gerando dúvidas ao invés de

auxiliá-lo. Como exemplo ilustrativo, pode-se constatar constrangimentos em um

jantar de negócios se houve uma má escolha dos convidados ou do local. A escolha

do local pode ser feita por sugestão pessoal de outrem ou por inferência própria ou

não de informações correlatas, que geram indicações. As indicações são então as

recomendações que, neste caso, são geradas naturalmente pelas próprias pessoas.

Os SRs auxiliam no aumento da capacidade e eficácia deste processo de tomada de

decisão. Neste contexto, as recomendações fornecidas por pessoas são as entradas do

sistema, que deve agregar e direcionar tais informações para outras pessoas, que são

consideradas interessadas naquele tipo de recomendação.

No contexto da TVD e da TVDPI, a personalização pode ser utilizada tanto como

uma técnica para recomendar programas de TV, quanto para recomendar produtos aos

usuários, sendo denominado t-commerce2. O t-commerce tem o mesmo princípio do

e-commerce3, que é a compra de produtos virtualmente, no caso da TVD as compras

são feitas pelo controle remoto, e na TVDPI pelo teclado, sendo estes produtos

classificados e recomendados pelos próprios usuários a outros[12]. Este trabalho foca-

se na personalização de conteúdo, mais especificamente na recomendação de

programas de TV.

Como já comentado, os SRs são das soluções possíveis para as dificuldades que os

usuários constatarão com a sobrecarga de informações da TVD. Tais sistemas

envolvem interconexão das áreas de conhecimento como Mineração de Dados,

Inteligência Artificial e Interação-Humano-Computador e, no caso particular da

TVDPI, envolve ainda estudos nas áreas de telefonia celular e TVD.

2 Conjunto de transações comercias feitas por meio da TV Interativa. 3 Conjunto de transações comercias através da Internet.

Sistemas de Recomendação

Um SR é composto por quatro elementos básicos: identificação do usuário, coleta de

dados, técnicas de recomendação e visualização das recomendações. A identificação

do usuário e coleta de dados pode ser feita de forma implícita ou explícita. A forma

explícita permite que o usuário se identifique utilizando, por exemplo, login e senha,

gerando um perfil específico permitindo que o usuário informe ao sistema suas

preferências, enquanto que a forma implícita monitora e coleta os hábitos do usuário

extraindo de forma automática o seu perfil.[13]

As estratégias de Filtragem Colaborativa (FC) e Filtragem Baseada em Conteúdo

(FBC) tem sido utilizadas em sistemas de recomendação com sucesso. A FC remete a

situações em que pessoas pedem opiniões ou recomendações a outras sobre

determinado assunto, como já exemplificado no início desta seção. Esta técnica tem

este nome pois, existe um processo de seleção no momento de geração das

recomendações e, as pessoas colaboram entre si para esta geração, utilizando algumas

estratégias de recomendação como, por exemplo, avaliação de um produto. Esta

técnica é muito utilizada em lojas de e-commerce.[12]

O objetivo da FBC é gerar automaticamente descrições dos conteúdos dos itens e

comparar a descrição de cada item com a descrição do interesse do usuário,

verificando se o item é ou não relevante para o mesmo baseando-se na análise do

conteúdo do item e no perfil do usuário. A FBC mede a similaridade entre itens ao

invés de usar a similaridade entre usuários e se baseia no fato de que se alguém

gostou de algo, no futuro gostará de algo similar a este. Esta técnica é muito utilizada

em domínios textuais. As técnicas também podem ser utilizadas em conjunto

denominando-se Filtragem Híbrida (FH).[12]

O elemento visualização é de suma importância para o SR, pois é na visualização

que ocorre a interação com o usuário e esta deve ocorrer de forma simples e clara. É

neste elemento que o usuário escolhe um item da lista, fornecendo desta forma

informações para a atualização de seu perfil e realimentação do sistema.

Como a quantidade de informação tende a aumentar com o passar do tempo, a

Mineração de Dados também é utilizada em SRs para evidenciar tendências de

comportamentos. As Tarefas de Mineração de Dados como Regras de Associação,

Agrupamento e Classificação podem ser utilizadas para refinar melhor as técnicas de

filtragens de informação utilizadas em SRs.

4 Trabalhos Relacionados

A seguir são apresentados dois trabalhos relacionados que oferecem personalização e

tem relação com o trabalho apresentado neste artigo.

A Lightweight Mobile TV Recommender: Towards a One-Click-To-Watch

Experience

O trabalho foi desenvolvido para o sistema DVB-H (Digital Video Broadcasting-

Handheld)[14] abordando as características particulares do ambiente dos dispositivos

portáteis e está de acordo com o padrão OMA-BCAST (Open Mobile Alliance -

Mobile Broadcast Services Enabler Suite)[15].

Os autores identificaram alguns requisitos para os SRs dedicados a este ambiente

como escalabilidade, latência de resposta, flexibilidade para padrões correntes de

transmissão, proteção à privacidade do usuário, entre outros. O SR enquadra-se na

categoria de sistemas com filtragem baseada em conteúdo, empregando mineração de

texto. O sistema emprega uma interface simples com o usuário e aceita linguagem

natural como entrada de texto assim como quatro valores que refletem as preferências

do usuário para comédia, ação, terror e erotismo.

Neste SR a recomendação ocorre da seguinte forma: a) primeiramente são

extraídos os textos; b) em seguida, procuram-se as emoções contidas no texto; c)

distâncias entre os temas são computadas; d) um indíce é calculado para cada entrada;

e) é retornado uma lista de programas ordenada por este indíce. Os dados do EPG ao

serem atualizados passam novamente pelas fases a e b, sendo armazenados

juntamente com os dados computados em um banco de dados, tornando-se um EPG

DataSet (conjunto de dados de EPG) semanticamente enriquecidos, denominado de

SED. O EPG é enviado como um fragmento XML[16] no protocolo FLUTE (File

Delivery over Unidirectional Transport)[17].

A arquitetura do sistema integra, na arquitetura existente do DVB-H, uma Fonte de

Guia de Serviços e um Servidor de Geração de Guia de Serviços, chamado SED

Generation. A Fonte de Guia de Serviços envia para o SED Generation o EPG, que

por sua vez gera e encapsula o EPG DataSet com o conteúdo de áudio e vídeo que é

então enviado para broadcast chegando aos dispositivos portáteis. Os autores também

identificaram que o SED Generation precisa gerar os SEDs pelo menos uma vez para

todos os clientes.

O fluxo do processo ocorre como a seguir: o SR processa as descrições dos

programas no EPG com uma semana de antecedência. As SEDs que são incorporadas

ao EPG, resultam deste processamento e são continuamente transmitidos através de

um carrosel de dados baseado no protocolo FLUTE. Quando o cliente recebe um EPG

atualizado, extraem-se as SEDs que são armazenadas em disco, sendo as SEDs

desatualizadas excluídas. O usuário pode ajustar suas preferências ou aceitar as

configurações armazenadas quando desejar ver TV e, de acordo com isto, as

recomendaçãoes são computadas para as SEDs armazenadas. Por fim, o usuário

assiste ao programa apropriado.[4]

ZapTV: Personalized User-Generated Content for Handheld Devices in DVB-H

Mobile Networks

ZapTV é um sistema que permite conteúdo personalizado gerado pelo usuário para

dispositivos portáteis em redes móveis DVB-H, oferecendo serviços de valor

agregado como acesso multimodal (Web e Celulares), canal de retorno, anotação de

vídeo, compartilhamento e distribuição personalizada de conteúdo.

ZapTV envolve, além da tecnologia provida pelo DVB-H, outras tecnologias

como: TV-Anytime[18] para descrever os atributos do conteúdo multimídia,

permitindo que o usuário encontre, navege e gerencie conteúdos a partir de uma

ampla variedade de fontes (Internet, TVD, PDR, etc) e também possa compartilhar e

distribuir diversos tipos de conteúdo multimídia (jogos, músicas, etc) levando em

consideração os perfis dos usuários; Tecnologias emergentes da Web 2.0 que realçam

a cooperação e compartilhamento de informações e, permitem a criação de

comunidades virtuais que estabelece ligações entre os usuários que partilham

características e interesses comuns; Tecnologias envolvidas na Web Semântica[19]

que melhoram o acesso automático e o compartilhamento de recursos, fornecendo

processos de raciocínio que descobrem relações entre recursos anotados

semanticamente.

As principais funcionalidades do ZapTV incluem uma Rede Social para que os

usuários enviem, publiquem, anotem, visualizem, classifiquem e sugiram os

conteúdos gerados por eles próprios a outros; Difusão personalizada de conteúdo

tanto explicitamente (para o site e para o dispositivo portátil) quanto implicitamente,

sendo que esta última é um engine inteligente de personalização (filtragem híbrida)

que seleciona automaticamente os conteúdos de interesse para cada usuário,

considerando os metadados da TV-Anytime, nível de audiência, classificação e

histórico de visualização do usuário; Planejamento de difusão de canais temáticos que

fornece conteúdos diversificados para uma faixa etária, ou para um gênero específico,

ou ainda para um tema específico, etc; Aplicação cliente nos receptores portáteis que

provê capacidades interativas para visualizar, baixar, aceitar recomendações e utilizar

o canal de retorno (2G/3G) para classificar conteúdos, enviar histórico de visualização

e acessar serviços; e por fim, Transmissão do ESG para os disposotivos portáteis,

assim como alertas de recomendação e o gerenciamento da capacidade de interação.

ZapTV procura melhorar a recomendação utilizando um engine de personalização

inteligente que combina mecanismos tradicionais de filtragem de informação com

processos de raciocínio semântico e, foi modelado nos princípios de participação e

compartilhamento entre os usuários da Web 2.0, de forma que a geração,

compartilhamento, classificação e anotação de conteúdos ocorrem colaborativamente,

facilitando a tarefa de busca destes conteúdos[20].

5 Recomendação Personalizada de Conteúdo para TVDPI

O sistema proposta neste trabalho visa facilitar o cotidiano do usuário de TVDPI, com

interação por uma interface simples que possibilita ao usuário assistir o conteúdo de

sua preferência sem investir muito tempo localizando-o.

Uma das diferenças entre recomendar conteúdos para dispositivos como celulares e

recomendar para STBs é o número de pessoas que utilizam o aparelho. Um celular

normalmente está associado a uma única pessoa, que é o seu usuário, que permite

refinar melhor a recomendação do que em um STB que é utilizado normalmente por

um grupo de pessoas. Este é um motivo que leva a desenvolver o sistema de forma a

identificar e coletar implicitamente os dados do usuário utilizando como técnica de

recomendação a FBC.

A proposta inicial prevê que uma implementação do middleware declarativo

Ginga-NCL para dispositivos portáteis esteja disponível e que o SR seja como um

módulo independente dentro desta implementação que deverá executar nos aparelhos

celulares. Como esta implementação não está disponível no momento, foi deliberado

que o SR proposta será implementando no próprio código fonte da implementação de

referência do middleware declarativo brasileiro para STBs, de acordo com as normas

para a TVD em dispositivos portáteis brasileira e, de forma que a portabilidade do

código possa ocorrer com o mínimo de modificações e atualizações.

A Figura 1 apresenta a arquitetura do sistema. O dispositivo portátil deve ser capaz

de receber a transmissão de TVD com o auxílio de um receptor interno ou externo

compatível com o padrão de transmissão adotado pelo Brasil (ISDB-TB, One Seg). O

usuário interage com a TVDPI e todos os canais assistidos durante o período de

utilização da TVD no aparelho celular são armazenados. Definiu-se que serão

coletados apenas os horários e canais assistidos para que a capacidade de

armazenamento do dispositivo não seja excedida rapidamente. Com estes dados o

processo de identificação do perfil do usuário tem inicío e, com base no horário e

canal assistido, é possível encontrar o gênero do programa com auxílio das

informações contidas no EPG.

Fazendo uso de um algoritmo de mineração de dados adaptado para o dispositivo

portátil, o SR localiza os programas similares àqueles assistidos pelo usuário. Após

encontrar os programas conforme o perfil do usuário, um processo de decisão, uma

classificação, a respeito de quais destes programas serão recomendados faz-se

necessário. Conhecendo os gêneros preferenciais, o sistema deve a partir destes

programas encontrados, selecionar três que se encaixam o mais próximo possível do

horário atual de utilização da TVDPI pelo usuário, sendo então gerada e classificada

uma lista que é apresentada para o usuário. Optou-se pelo número de três

recomendações, devido principalmente ao fato do aparelho celular possuir uma tela

reduzida. O usuário ao receber a lista pode escolher uma das recomendações, cuja

seleção é armazenada para realimentação do sistema.

Fig. 1. Arquitetura do Sistema.

Arquitetura do Sistema de Recomendação

A arquitetura do Sistema de Recomendação proposto é ilustrado pela Figura 2. A

arquitetura do SR utiliza duas bases de dados, uma para armazenar o EPG, que

contém as informações referentes à grade de programação dos programas televisivos,

e outra para o armazenamento do histórico de visualização do usuário. Como o

sistema estará executando em um aparelho celular, foi escolhida a forma de

armazenamento em arquivo XML para as bases de dados.

Fig. 2. Arquitetura do Sistema de Recomendação.

O módulo de Captura é o responsável por monitorar e armazenar o comportamento

do usuário na base de dados correspondente. As técnicas de mineração de dados de

associação, classificação e predição podem ser utilizadas no módulo de Mineração

para, identificar o perfil do usuário e os programas de TV que serão recomendados.

Os dados do EPG e do histórico de visualização são necessários nesta fase para

auxiliar na tarefa de identificação e recomendação e, portanto, este módulo tem

acesso a elas.

Os aparelhos celulares tem tido poder de processamento crescente, mas ainda é

insuficiente para executar um algoritmo de mineração completo, sem utilizar

consideravelmente os recursos do dispositivo. Portanto, definiu-se que um algoritmo

com base em mineração de dados deve ser adaptado de forma a poder ser incluído no

middleware para TVDPI e, deve ser capaz de atender às características atuais destes

aparelhos, assim como também aos objetivos do SR.

A mineração gera um resultado com informações completas a respeito dos

programas de TV que devem ser recomendados. Para a recomendação ao usuário não

são necessárias todas estas informações. O módulo Filtro separa as informações do

resultado do algoritmo de mineração de dados conforme critérios adotados, já citados,

para a recomendação. A Filtragem ocorre com a aplicação de um mecanismo de

descarte das informações que não correspondem ao horário e canal.

O módulo de Recomendação recebe as informações mineradas e filtradas, e as

envia para a base de dados. Este módulo também implementa um mecanismo de

gerenciamento de capacidade de armazenamento, excluindo as informações não

somente quando se tornam desnecessárias, mas também quando a capacidade de

armazenameto do dispositivo estiver em nível crítico.

Por fim, o módulo de Apresentação emprega uma interface simples de interação

com o usuário apresentando as recomendações na tela do dispositivo. Prevê-se que a

utilização de TV no celular ocorra em situações de espera e deslocamento, podendo o

usuário utilizar por alguns minutos, ou até mesmo por um período mais prolongado,

dependendo da situação em que ele se encontrar, como por exemplo, em viagens de

ônibus. Devido a isto, este módulo também gerencia o tempo em que as apresentações

devem permanecer na tela e quando elas devem ser apresentadas, tomando como

base, o tempo que o usuário passa na frente da TV e que pode ser calculado pelo

histórico de visualização, além de redirecionar para a recomendação selecionada pelo

usuário.

6 Considerações Finais

O trabalho apresentado neste artigo justifica-se pelo fato que a TVDPI dá indícios de

crescimento rápido pelo mundo. Além disso, a possibilidade de assistir TV em

qualquer lugar e a qualquer hora em dispositivos portáteis evidencia que a

personalização torna-se fundamental para solucionar algumas dificuldades geradas

pela sobrecarga de informação no EPG e também o tempo investido pelo usuário para

procurar programas de seu interesse.

O SR proposto foi modelado considerando as características atuais dos

dispositivos portáteis e as situações de uso da televisão no celular, podendo este

modelo ser adequado para outros padrões e também, para os novos dispositivos

portáteis que surgirão no mercado e, consequentemente, fornecerão maior capacidade

de processamento e armazenamento. Além disso, atentou-se em projetar o sistema de

acordo com as normas brasileiras estabelecidas para dispositivos portáteis, devido

particularmente, ao fato da inviabilidade atual de desenvolver o sistema integrado a

um middleware para TVDPI, possibilitando que o código implementado possa ser

futuramente portável com modificações e atualizações minimizadas.

Este trabalho propôs um SR para a TVDPI, projetado como um módulo dentro do

código fonte do middleware declarativo Ginga-NCL de forma que possa ser portado

para uma implementação deste middleware para dispositivos portáteis. O SR entrega

ao usuário recomendações de programas de TV que estão de acordo com o seu perfil,

que é gerado a partir do histórico de visualização e comportamento do usuário perante

o uso da TV no celular.

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