Tecnologías para la gestión del contexto.

La disponibilidad de la información de contexto abre muchas posibilidades para la configuración de nuevos servicios y la innovación en las interfaces de usuario. Sin embargo, adquirir, representar, procesar, razonar y difundir adecuadamente los datos de contexto es un proceso complejo, que requiere una acción coordinada y eficiente, y que sólo es posible con la intervención de gran número de tecnologías: sensores (a veces en

• • • TECNOLOGÍAS PARA LA GESTIÓN DEL CONTEXTO

comunicación ad hoc), infraestructura de comunicaciones, sistemas de posicionamiento y seguimiento, tecnologías de data mining, tecnologías de representación, sistemas de razonamiento, etc.

Además, aunque hasta la fecha la mayor parte de las propuestas, prototipos y desarrollos a mayor escala de sistemas de provisión de servicios contextuales y plataformas de posicionamiento (e incluso sus versiones comerciales) terminan en una arquitectura centralizada, la adquisición de contexto y procesamiento distribuidos se perfilan como el siguiente paso, con lo que ello implica en términos de gestión de recursos distribuida y en nuevas estrategias para compartir información y recursos en movilidad entre los diferentes peers.

A continuación se comentan las tecnologías semánticas y de razonamiento asociadas al modelado y procesado del contexto. Además de éstas, son necesarias otras dirigidas a descubrir y difundir (Keeney et al., 2006), en su caso, el estado del contexto, que quedan fuera de esta revisión.

3.2.1 Modelado de contexto.

Tradicionalmente, en los sistemas contextuales que se describen en la literatura, el contexto se ha tipificado a través de una serie de parámetros, cuyo valor o detección ha sido el input para diversos servicios o aplicaciones. Como se ha comentado en el apartado anterior, la definición del contexto puede englobar desde parámetros sencillos físicos (posición, temperatura, etc.) hasta conceptos mucho más difíciles de averiguar o representar (intención, relaciones, etc.).

Evidentemente, tanto los sensores físicos como los virtuales o los lógicos pueden proveer al sistema con un conjunto de datos, que con su combinación proporcionará una “reconstrucción” de la imagen de contexto que siempre resultará una simplificación de la realidad. Sin embargo, no hay que perder de vista que el objetivo no es representar lo más fiel (y costosamente) la realidad del usuario, sino proporcionar a las aplicaciones una descripción suficiente para su razonamiento y actuación. Además, como se explicará en el Capítulo 4, la combinación de los datos procedentes de los distintos sensores, fusionados a diferentes niveles de abstracción, podrá mejorar el proceso de inferencia de información relevante para el sistema, la aplicación y el usuario.

El modelado del contexto es el paso previo al diseño o implementación de cualquier sistema o middleware que pretenda utilizarlo. Los primeros desarrollos en este ámbito utilizaban parámetros contextuales, tales como la posición, y los encapsulaba y difundía de forma ad hoc para la aplicación que se estaba implementando. La tendencia, desde hace algún tiempo, es a buscar representaciones genéricas del contexto, que eviten la visión monolítica orientada a aplicación y permitan su libre adaptación y uso.

Idealmente, la representación de un perfil de contexto debe ser (Held et al., 2002) (Strang y Linnhoff-Popien, 2004):

• Estructurada, para que sea posible filtrar la información de forma efectiva. • Intercambiable (e interpretable) ante los diferentes componentes del sistema. • Con posibilidad de componerse/descomponerse y mantenerse de forma

CAPÍTULO 3 • • •

70

• Uniforme, para facilitar la interpretación durante el proceso de mediación de servicio y la adaptación de contenidos, tanto en etapas intermedias, como a dispositivos finales, siguiendo las preferencias de usuario establecidas.

• Extensible, para poder incluir atributos futuros y capaz de soporte la incompletitud de la información.

• Adecuada para manejar parámetros de calidad de la información.

• Estandarizada, con el fin de que pueda ser intercambiada entre diferentes entidades del sistema. Adicionalmente, es aconsejable que el modelo sea ya aplicable a entornos y tecnologías ya existentes.

Una revisión de las diferentes representaciones del contexto que se han propuesto hasta la fecha es la realizada por Strang y Linnhoff-Popien (2004). Los autores identifican seis aproximaciones diferentes al problema del modelado40:

• Modelos clave-valor.

Esta estructura de tuplas (clave, valor) es la primera, más simple y fácil de manejar (Schilit et al., 1994), por ello es frecuente su uso en plataformas distribuidas. No obstante, esta aproximación no resulta apta para configurar algoritmos de recuperación del contexto eficientes y presenta menos posibilidades de escalabilidad.

• Modelos de esquemas de marcado (Markup Scheme Models).

Los modelos basados en esquemas de marcado siguen una estructura jerárquica consistente en etiquetas (tag) con atributos y contenidos. La mayoría utilizan derivados del Lenguaje de Marcado Generalizado (Standard Generic Markup Language o SGML), como XML (eXtensible Markup Language) y manejan perfiles.

Por ejemplo, algunas propuestas son una extensión del Composite Capabilities/PreferenCes Profile41 (CC/PP) y del User Agent Profile42. Es el caso de los

40_{Los ejemplos seleccionados para ejemplificar las categorías están parcialmente extraídos de (Strang&Linnhoff-}

Popien, 2004), si bien se completan con algunos otros.

41

“Es un sistema basado en RDF, que permite estandarizar la forma de definir y transmitir información sobre las características de los dispositivos y las preferencias del usuario. El objetivo es facilitar la adaptación del contenido al que el usuario desea acceder tomando como referente el tipo de dispositivo utilizado y las características del usuario”. (World Wide Web Consortium España, <http://www.w3c.es/divulgacion/a-z/>). El W3C define el CC/PP como un estándar industrial para describir la distribución de información de contexto, un conjunto de atributos que caracterizan las capacidades de mecanismos de acceso y las preferencias del usuario. CC/PP representa las capacidades del dispositivo como una jerarquía a dos niveles que consiste en atributos agrupados en componentes. Por ejemplo, dos componentes son las capacidades hardware y las capacidades software. Sus atributos correspondientes se refieren a: a) Capacidades hardware: fabricante, modo, tipo de dispositivo, tamaño de la pantalla en píxeles, colores, memoria, CPU, dispositivos de entrada/salida, almacenamiento… y b) Capacidades software: sistema operativo, marca de aplicación, versión, nivel de soporte de HTML, vocabularios XML soportados, nivel de soporte de hojas de estilo, lenguajes de scripting, etc.

42

La especificación UAProf está relacionada con la captura de información sobre capacidades y preferencias en un dispositivo móvil (contiene datos sobre el fabricante, modelo, tamaño de pantalla, capacidades multimedia, soporte de caracteres, etc. y más recientemente, datos correspondientes a los esquemas MMS, PSS5 y PSS6 -que incluyen información sobre funciones de vídeo, multimedia, streaming, etc.). Utiliza CC/PP y RDF. Para recuperar su perfil, un terminal móvil envía una cabecera con una petición http, que contiene una URL a su UAProf. La definición de un

user agent profile es diferente de un user preference profile, ya que este último contendrá información de aplicación

acerca de la selección de contenidos por parte del usuario. En <http://www.uaprofile.com/> se pueden encontrar los

user agent profiles de muchos dispositivos. La producción de un UAProf es voluntaria y la proporciona el fabricante.

Por otra parte, Device Description Repository es un concepto propuesto por el World Wide Web Consortium (W3C) Mobile Web Initiative Device Description Working Group (DDWG) que surge en 2006 de la reconocida dificultad de recoger y trazar UAProfs y la información del terminal, además de los problemas asociados a la implementación práctica de los UAProfs en la industria. El objetivo es configurar un ecosistema web en el que se eviten las necesidades de repositorios de información locales. La arquitectura del repositorio no se ha clarificado, pero se tiende a una solución distribuida. Entre sus características deseables están la relevancia de los datos, la facilidad de uso, la

• • • TECNOLOGÍAS PARA LA GESTIÓN DEL CONTEXTO

perfiles de contexto estructurados comprensivamente (Comprehensive Structured Context Profiles, CSCP) propuestos por Held et al. (2002). CSCP (Figura 3.2) está basado en RDF (Resource Description Framework43) e intenta superar las restricciones de CC/PP en lo que se refiere a estructura, además de extender los mecanismos para expresar las preferencias de usuario.