Calidad de contexto a partir de la calidad de la información.

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Una alta calidad de contexto hará posible que el usuario reciba el servicio adecuado para la situación personal en la que está. Esto implica que el concepto de calidad tenga que ver con la pertinencia, oportunidad y puntualidad con la que se da el servicio relacionado con el contexto (sea éste de información o de otro tipo). La “pertinencia” del servicio describe la relevancia del mismo en las circunstancias del usuario. La “oportunidad” va asociada a su conveniencia de tiempo y lugar. La “puntualidad” mide el efecto que la latencia tiene en la percepción de uso que el usuario obtiene. De esta forma, la falta de calidad se relaciona con la inoportunidad y tardanza con la que se da un servicio o con la falta de adecuación a los intereses o situación del usuario.

Desde este punto de vista, la calidad de servicio de una aplicación contextual tiene las siguientes componentes:

• La calidad de la toma de decisiones o la calidad con la que dado un contexto (una situación dada), el sistema/aplicación toma la decisión de servicio apropiada. Este aspecto queda fuera de los objetivos de esta Tesis, pues se asume que una vez conseguida una calidad de contexto suficiente, la aplicación o sistema de razonamiento tomará las decisiones correctas para proporcionar el servicio adecuado al usuario;

• La calidad de la estimación de contexto (entendida como precisión) con que el sistema estima el contexto actual del usuario, a partir de las medidas tomadas; éste es el aspecto en el que se trata de modelar.

(Una tercera instancia sería, en algunos casos, la calidad con la que se toman las medidas propiamente dichas – ver Nota 4.1).

Por tanto, suponiendo que se trabaja con un sistema de razonamiento y toma de decisiones adecuadamente diseñado a priori, el aseguramiento de la calidad dependerá de la adquisición de medidas relevantes –relevantes a las características de clasificación- con la suficiente calidad para asegurar la mejor capacidad de clasificación, en su caso ponderando además la gravedad o irrelevancia de determinadas decisiones de servicio.

La propuesta recogida en esta Tesis es que esta perspectiva de “calidad de contexto” debe incorporar dos elementos conceptuales importantes:

1) Por una parte, el uso racional de los recursos, entendido en sentido amplio. En situación óptima, los sistemas sólo deberían usar aquellos recursos necesarios para cumplir su misión en unas ciertas condiciones, especialmente si se trata de recursos escasos o caros. Esto cobra especial sentido al observar que gran parte de los servicios contextuales están diseñados para funcionar en condiciones de movilidad y requieren que diferentes entidades participen en los procesos de adquisición de datos. Estos procesos de adquisición, en muchas ocasiones suponen un gasto sustancial de recursos asociados a las tareas de conectividad, carga de memoria y consumo de energía, que se agravan, además, en el caso de tener que proporcionar información diferente a distintas aplicaciones.

Desde la aproximación adoptada en esta Tesis, la gestión de recursos implica que el sistema debe tomar las medidas o utilizar los parámetros necesarios para hacer la clasificación de contexto necesaria a los objetivos de servicio y no más, en la medida en que usar más implique un consumo innecesario de recursos. En consecuencia, el sistema

• • • ARQUITECTURA DE FUSIÓN MULTISENSOR PARA LA PROVISIÓN DE SERVICIOS CONTEXTUALES

no siempre ha de funcionar con todos los parámetros disponibles y toda la precisión de medida, si la aplicación no lo requiere.

2) Complementariamente, confluyendo en su conclusión con la anterior, el concepto de “experiencia de usuario” soporta la misma filosofía: esto es, la de no exigir la exhaustividad o completitud de la medida o de la información personal de contexto, en toda situación. Por ejemplo, es necesario moderar la interacción con el usuario (en términos de solicitud de introducción de datos, decisión entre opciones de servicio, etc.); ésta puede ser la solución a ciertos problemas relacionados con la fusión, pero siempre ha de hacerse de forma controlada, ya que tiene una incidencia directa en la experiencia de usuario final.

En resumen, la propuesta de gestión de calidad se formaliza sobre varios aspectos: • El control de la calidad de contexto como control de la calidad de servicio. El

primer objetivo que se persigue al medir la calidad de contexto es asegurar una información suficiente a los sistemas de razonamiento, que haga posible ofrecer al usuario/s una respuesta que garantice calidad de servicio suficiente.

• La gestión optimizada de recursos basándose en el concepto de calidad. El segundo objetivo es conseguir la calidad de contexto suficiente minimizando el consumo de recursos (carga de comunicaciones, batería, etc.).

• La utilización controlada de la interacción con el usuario para resolver conflictos y completar y refinar la información de contexto, sin perturbar la experiencia de uso.

4.5.2 La gestión de la calidad de contexto como un

problema de clasificación. Contextos jerárquicos.

Una vez descrito el concepto de “calidad de contexto”, su propósito y dependencias, se plantea a continuación el problema de gestión de la calidad de contexto como un problema, en su formulación básica, de reconocimiento de patrones. Para materializar esta idea surge el concepto de “imagen de contexto”, que se convierte en el elemento central sobre el que pivota toda la concepción de la arquitectura de fusión para provisión de servicios presentada en las secciones anteriores. La “imagen de contexto” sustituye a la picture que se maneja en las arquitecturas tradicionales de fusión (como la del modelo JDL) y el concepto de “calidad de la representación” (medida con parámetros de precisión y fiabilidad) se convierte en “calidad de contexto”, elemento regulador tanto de gestión de la fusión como de interacción con el usuario.

De esta forma, el problema de determinación de contexto se convierte en un problema de clasificación de la situación de una entre un conjunto, determinado a priori a partir del procesado de los datos.

La estimación de una imagen de contexto, pues, implica disponer de una función de mapeado F, que a partir de las medidas obtenidas de los diferentes sensores, proporcione una imagen de contexto que concuerde con la real en los términos necesarios para alimentar un proceso de razonamiento. En consecuencia, se trata de un problema de clasificación, que es posible abordar con técnicas de reconocimiento de patrones.

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El problema de provisión de un servicio contextual puede, entonces, ser formulado en los siguientes términos:

• Dado un conjunto de contextos posibles: C1, C2, …, Cn,

• un conjunto de parámetros observables p1, p2, …, pm (patrones), que se miden a través de

sensores o se estiman a través de sistemas de extracción de características o features con una cierta y variable calidad,

• y una función F que mapea el conjunto medido (pˆ₁,pˆ₂,...,pˆ_m) en un Ci determinado, se

trata de determinar una imagen de contexto, con el objetivo de garantizar una determinada calidad de servicio, un consumo de recursos optimizado y una experiencia de usuario satisfactoria.