Regras de adaptação baseadas na navegação do usuário em sistemas de Hipermídia Adaptativa

Regras de adaptação baseadas na

navegação do usuário em sistemas de

Hipermídia Adaptativa

Sílvio J. Etges(UFSC) etges@inf.ufsc.br Raul Sidnei Walslawick

raul@inf.ufsc.br

Paulo Sérgio da Silva Borges pssb@inf.ufsc.br

Resumo. Este artigo apresenta um site de ensino na web, com suporte a

hipermídia adaptativa, baseando sua adaptação em fatores de navegação dos usuários: ordem de acesso e tempo de permanência nas páginas, ambas monitoradas pelo sistema. Esses fatores são utilizados para gerar a adaptação coletiva do modelo navegacional do site, observando os princípios da Inteligência Coletiva. Para que efetivamente ocorra essa adaptação, é proposto um mecanismo utilizando lógica fuzzy, que seja capaz de interpretar adequadamente os dados capturados do usuário, durante a utilização do sistema, e representá-los num modelo matemático, fornecendo o valor a ser atualizado no modelo navegacional.

Palavras-chave: Hipermídia adaptativa da navegação, Inteligência Coletiva,

lógica fuzzy, tempo e ordem de acesso.

1 Introdução

A quantidade de material disponibilizado na web vem tendo um incremento geométrico, enquanto que a qualidade desse material bem como das estruturas de relacionamento entre as páginas (links) são deixados em segundo plano.

A centralização no desenvolvedor do site de prover o material educacional aos usuários, definindo os links conforme seu conhecimento, pode apresentar problemas quando este modelo for concebido de forma não ideal, erroneamente, não observando necessidades, preferências e conhecimentos prévios da comunidade. Posteriormente este fato pode implicar em frustração dos usuários ao utilizarem tais sistemas.

Os princípios da Inteligência Coletiva (IC), criada por Levy(1998), pressupõe que a utilização do sistema pelos usuários traz consigo um conhecimento implícito, e que pode contribuir com pequenas parcelas para a reestruturação cooperativa dos

links no site, aproveitando e adaptando-se às preferências expressas na navegação

do grupo.

Tendo em vista o exposto, faz-se necessário definir critérios nos quais serão determinados um conjunto de características, da navegação, através de uma atualização correta do modelo navegacional, afim de prover uma adaptação precisa

e sem distorções.

Conforme esta ótica, propõe-se um modelo utilizando Lógica Fuzzy, que possa expressar a imprecisão da navegação de um usuário, dentro do site, através de regras para a adaptação do modelo navegacional.

No decorrer do capítulo dois é apresentado o conceito sobre hipermídia adaptativa. Já no capítulo três é feita uma discussão da Inteligência Coletiva e sua relação com sistemas de hipermídia adaptativa. No capítulo quatro é apresentada a lógica fuzzy, enfatizando sua característica de representação de conjuntos nebulosos. No capítulo cinco são comentadas as características capturadas e analisadas para a atualização do modelo navegacional: o tempo e a ordem de acesso ao material hipermídia. No capítulo seis há a conclusão sobre o artigo.

2 Hipermídia Adaptativa

Tendo em vista a definição de Brusilowsky(1996) sobre Hipermídia Adaptativa (HA) como a mais completa encontrada na literatura, se fará uma breve apresentação de sua idéia. Segundo o autor, “um sistema de Hipermídia Adaptativa é todo sistema de hipertexto e/ou hipermídia que reflita algumas características de seus diferentes usuários, aplicando tal modelo na adaptação de diversos aspectos visíveis do sistema, de acordo com necessidades, desejos e preferências dos usuários”.

Segundo o mesmo autor, a HA normalmente é dividida em duas: adaptação de conteúdo e adaptação da navegação. No primeiro caso, a adaptação ocorre ao nível de apresentação do conteúdo, onde ocorre o destaque, ocultação e/ou reorganização do material hipermídia em si, de acordo com o usuário em questão. Já adaptação da navegação, a estrutura de links entre os documentos hipermídia é adaptada, de forma que as opções disponíveis para navegação sejam as mais adequadas para o usuário.

A adaptação da navegação tem por objetivo também, demostrar um caminho ideal para o usuário alcance seus objetivos, evitando que o mesmo se disperse diante de um amplo leque de opções e sinta-se desorientado diante da grande quantidade de material oferecido.

Para que a adaptação em um sistema de HA aconteça de fato, é necessário um mecanismo de feedback do usuário que permita refletir constante e continuamente suas preferências. Esse mecanismo pode ser explícito, quando o usuário fornece avaliações, sugestões ou críticas sob a forma de questionário, ou implícito, quando o usuário não percebe a monitoração e suas ações são armazenadas afim de produzirem subsídios para posterior adaptação do modelo.

A monitoração implícita da navegação de um usuário, por exemplo, pode contemplar a seqüência de acesso ao material hipermídia e o tempo de permanência em cada material. Essas informações combinadas com as características do próprio material hipermídia podem oferecer informações relevantes para adaptar a sua navegação.

3 Inteligência Coletiva

A navegação que é produzida de forma isolada por um usuário em um sistema de HA pode contribuir com uma pequena parcela para a adaptação das preferências do grupo ao qual o mesmo encontra-se inserido. Essa afirmação vem ao encontro dos princípios da Inteligência Coletiva (IC), defendida por Lévy(1998). Segundo ele, a IC baseia-se na produção explícita e implícita de conhecimento, através da interação de um grupo com o meio. Através desse raciocínio, verifica-se que os

links e as direções escolhidas, por uma população, (usuários de um determinado site) representa um conhecimento coletivo implícito que pode ser capturado e

utilizado na auto-organização da estrutura navegacional de um site.

Como resultado desse processo, a soma do conhecimento parcial de cada usuário representa, no conjunto, um conhecimento mais abrangente e superior ao do projetista da navegação do site. Esse conhecimento coletivo, quando bem aproveitado, possibilita uma estrutura de navegação melhor do que aquela originalmente concebida.

A construção de um modelo coletivo de adaptação da navegação proporciona uma cooperação entre os usuários . Em segundo plano, contribui para a formação de um modelo, que reflita as características e necessidades do grupo como um todo.

Essa contribuição secundária, significa o monitoramento das ações do usuário, na utilização do sistema, sem interferência alguma, contribuindo implicitamente com uma navegação.

A identificação da navegação, como uma contribuição relevante para a atualização do modelo e também a determinação do valor dessa relevância, são problemas que surgem antes da atualização da estrutura navegacional. Portanto, sugere-se criar um mecanismo utilizando a lógica fuzzy, a fim de que ajude a fornecer um valor significativo para atualizar a estrutura de links, relacionando as informações monitoradas, sobre a navegação de determinado indivíduo, com as características do material hipermídia acessado.

4 Lógica Fuzzy

A concepção da lógica fuzzy surgiu da preocupação de Zadeh (1965) com a rápida diminuição da qualidade da informação fornecida por modelos matemáticos tradicionais, conforme aumenta a complexidade do sistema. Muito da complexidade, ele descobriu, advém do modo no qual as variáveis do sistema são representadas e manipuladas. Desde que essas variáveis podem apenas representar o estado do fenômeno como ou existindo ou não existindo, a matemática necessária para avaliar operações em vários “contatos” torna-se muito complexa.

Para muitos pesquisadores (Zadeh, 1972; Cox, 1994) um benefício significante das modelagens baseadas em lógica fuzzy é a habilidade de codificação do conhecimento, numa forma que se aproxima muito ao modo como os especialistas pensam em processos de decisão. Os sistemas de inferência, baseados em lógica

fuzzy, possibilitam assim, a captura do conhecimento próximo ao “modelo

cognitivo” utilizado pelos especialistas na análise de problemas. Isso significa que o processo de aquisição do conhecimento é mais fácil, mais confiável e menos sujeito a erros não identificados.

Nessa visão de modelagem de sistemas complexos, os mecanismos subentendidos são representados de modo lingüístico, através de variáveis lingüísticas, ao invés de matematicamente. Isso permite lidar de modo melhor com dados imprecisos, incompletos, ambíguos, e/ou vagos, tão comuns em sistemas de ensino.

A idéia da variável lingüística é considerada por Cox (1994) como o cerne da técnica de modelagem fuzzy. Basicamente uma variável lingüística corresponde ao nome de um conjunto fuzzy. Sendo os conjuntos fuzzy, na prática, funções que indicam o grau de relacionamento de um valor de entrada (atributo) para com um conjunto fuzzy.

O conjunto fuzzy é uma forma de caracterização de classes, que por várias razões não têm ou não podem definir limites rígidos (contatos) entre classes. Essas classes, definidas de maneira inexata, são chamadas de conjuntos fuzzy. A utilização de um conjunto fuzzy é indicada para se tratar de ambigüidade, abstração e ambivalência em modelos matemáticos ou conceituais de fenômenos empíricos.

A capacidade que a lógica fuzzy possui de transformar conceitos lingüísticos nebulosos em modelos matemáticos pode adequar-se na representação de conceitos da navegação do usuário. No próximo capítulo, será discutida a navegação do usuários entre os documentos hipermídia.

5 A navegação dos usuários

O comportamento navegacional, de um determinado usuário, dentro de um ambiente multimídia, mais especificamente, dentro de um site apresenta fatores como a seqüência de acesso ao material e o tempo de permanência em cada documento, entre outros.

Esses dois fatores monitorados pelo sistema, a partir da navegação do usuário, são utilizados como subsídios para a atualização do modelo navegacional. Cada fator desses, possui um tratamento específico, dentro do sistema de adaptação.

5.1 O tempo de permanência

O material hipermídia, de um site, normalmente é uma composição heterogênea de componentes como hipertexto e figuras principalmente, além de sons, vídeos, animações, enfim, de todas as mídias suportadas pela web. O tempo de acesso, compreensão e assimilação desse material é muito específico, tendo variações relacionadas com o próprio material e também com o usuário. As variações , relacionadas ao material hipermídia, são : complexidade, qualidade, forma de elaboração, estruturação, adaptabilidade, entre outros. Já as variações, envolvendo o usuário, dizem respeito a suas necessidades, as suas preferências, aos seus

objetivos e ao seu conhecimento prévio (background) relacionado ao material acessado.

Como pode ser verificado, a determinação do Tempo Ideal de Permanência (TIP) de uma página, normalmente expressa em segundos, resulta de uma série de características, as quais de forma combinada, conseguem apurar tal tempo. Em Etges(2001), existe uma demonstração bem primitiva de como determinar o TIP, através do número de palavras no documento. De qualquer forma, não é esse o enfoque do artigo, pois parte-se do pressuposto que exista um tempo ideal pré-determinado, o qual é associado ao documento durante a sua inclusão no site1.

Considerando a adaptação do modelo coletivo de navegação dos usuários, verifica-se que cada acesso a um documento contribui para identificar e alcançar os objetivos e preferências comuns do grupo. Partindo da premissa, que se possui o tempo ideal de permanência, em determinado documento, pode-se afirmar que o fator tempo é relevante para a adaptação da navegação.

Avaliando-se a navegação dos usuários, percebe-se três tipos de navegação, que expressam atitudes distintas entre si, sem um delineamento nítido e perfeito estabelecido. São elas: Navegação Insuficiente, Navegação Normal e a Navegação Demasiada. Essas navegações são representadas por pesos, que variam entre 0 e 1.

A Navegação Insuficiente (NI) é caracterizada por um peso, que inicia em 1 e diminui gradativamente, enquanto que o tempo de permanência do usuário, em determinado documento, aproxima-se do TIP. Ela ocorre normalmente quando o usuário acessa determinada página e brevemente retorna para a página anterior ou avança para outro link, em função de não encontrar o conteúdo esperado. A NI indica que o link, para aquele documento, não é importante a partir da página anterior, sendo inadequado e precisando degradar valor de seu peso.

A Navegação Normal (NN) é representada por um peso, que inicia em 0 e aumenta de forma gradativa, enquanto o tempo de permanência do usuário, em determinado documento, aproxima-se do TIP. Se o valor de navegação de um usuário é próximo do TIP, é considerado uma navegação perfeita, ou seja, como se o tempo de permanência do usuário fosse igual ao TIP.

A Navegação Demasiada (ND) consiste de um peso que aumenta a medida que o tempo de permanência do usuário, em determinada página, se afasta do tempo ideal. Ela demonstra que o usuário pode ter desprezado o material, não se restringindo à página exclusivamente, por alternar com outras atividades, ou qualquer outro motivo.

Nota-se que, ambos os tipos de navegação, não possuem uma delimitação entre si, sendo que um tempo de navegação pode ser considerado em até dois tipos de navegação simultaneamente, por exemplo.

1 Em Etges(2001), para que uma determinada página faça parte do sistema, ela necessita ser cadastrada num “Módulo Administrador”, onde é determinado o tempo ideal de permanência, de um usuário, no documento, conforme um algoritmo do sistema. O link do site que contém o sistema de navegação é http://menphis.unisc.br/etges.

p p

p

P

NN

NI

ND

GCN

=

−

−

A representação dos três tipos de navegação, NI NN e ND, em um modelo matemático é perfeitamente possível na Lógica Fuzzy, uma vez que ela permite modelar conceitos imprecisos e ambíguos. A saída deste modelo é fornecer o Grau de Confiabilidade da Navegação (GCN) realizada pelo usuário que será utilizado pelos algoritmos de atualização da navegação, apresentados na próxima seção.

A Figura 1 mostra o gráfico representando os três tipos de navegação e o TIP de uma determinada página.

0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00 1,10 - 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76 Tempo (s) Pesos NI NN ND NI NN ND

Figura 1 – Representação dos tipos de navegação na forma de conjuntos fuzzy

O GFN é determinado pela seguinte fórmula:

(1) onde:

GCNP: Grau de Confiabilidade de Navegação do usuário na página P. NNP: valor da Navegação Normal do usuário na página P.

NIP: valor da Navegação Insuficiente do usuário na página P. NDP: valor da Navegação Demasiada do usuário na página P.

Na Figura 2, é demostrado um exemplo de navegação do usuário João em uma página B. O TIP de B é 36 segundos. O usuário João permaneceu em B 16 segundos, o NNB é 0,66, que consiste do valor de cruzamento da reta do tempo de navegação do usuário com a reta da NN, o NIB é 0,33, que consiste do valor de cruzamento da reta do tempo de navegação do usuário com a reta da NI e o NDB é

Tempo Ideal de Permanência (TIP)

0, pois não há cruzamento da reta do tempo de navegação do usuário com a reta da ND. Então GCNB = 0,66 - 0,33 - 0. Logo GCNB = 0,33. 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00 1,10 - 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76 Tempo (s) Peso NI NN ND NI NN ND

Figura 2 – Exemplo de navegação do usuário João.

A seguir veremos como utilizar o GCN nos algoritmos de atualização da navegação.

5.2 Seqüência de acesso

Na mente humana, conhecimento e significado se desenvolvem mediante um processo de aprendizado associativo: os conceitos que são mais freqüentemente usados juntos se tornam mais fortemente conectados. É possível aplicar mecanismos similares na web, criando-se associações com base nos caminhos percorridos pelos usuários através da rede de links.

Uma heurística simples pode ser utilizada para efetivar possíveis atualizações dos valores dos links: se um usuário navega de A para B e de B para C, é provável que exista não somente uma relação entre A e B, mas também entre A e C e entre B e A. Este mecanismo é inteiramente associativo e pretende alcançar a otimização global da estrutura da rede através do ajuste das conexões locais e está de acordo com a natureza associativa da web e na ausência de um controle centralizado.

Agregando-se as regras acima ao princípio Hebbiano, são propostas regras de atualização da navegação baseados na auto-organização utilizada na aprendizagem de redes neurais. São elas: freqüência, transitividade e simetria, baseado em Palazzo (2002).

5.2.1 Freqüência

A regra Freqüência (F) baseia-se na hipótese que páginas subseqüentes, em um caminho do usuário, têm um nível mais alto de relacionamento e suas conexões

Tempo Ideal de Permanência (TIP) João

)

*

(

P

P

F

GCN

T

⇒

=

+

)

*

(

)

(

&

)

(

T

T

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P

=

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+

T

GCN

)

*

(

)

(

T

⇒

P

=

P

+

S

GCN

devem, portanto, ser reforçadas. A regra adiciona um valor F para o peso P do link entre as páginas A e B visitadas pelo usuário, multiplicado pelo GCN da página B. A equação 2 mostra este regra:

(2) A utilização do GCN da página B se dá em função dela ser o destino do link. A atualização ocorre na saída da página B para qualquer outra dentro do sistema através dos links de navegação.

A Freqüência aplica seleção para a rede, encorajando seletivamente o uso de conexões já estabelecidas, inibindo portanto indiretamente o uso de links impopulares (links raramente usados cairão no ranking, movendo-se para baixo na lista de links, e portanto, tornando-se mais difícil a sua seleção pelo usuário).

5.2.2 Transitividade

Se considerarmos as relações associativas, entre as páginas, de um caminho contínuo, através do hipertexto, então poderemos dizer que elas são essencialmente relacionadas uma à outra, via associações intermediárias. Assim, se uma página B em um caminho é precedida pela página A e seguida pela C, pode-se assumir que A e C são indiretamente relacionadas. A regra da Transitividade (T) implementa esta observação, reforçando o link entre A e C com um valor T, o qual é menor que o bônus da freqüência para uma conexão direta. A regra é expressa pela equação 3:

(3) A transitividade abre uma possibilidade de novos links, ou seja, um ou vários incrementos no peso do link entre A e C podem ser suficientes para torná-lo forte. Sob a hipótese, que o comportamento navegacional é dirigido ao objetivo, a regra de transitividade sobrepõe páginas intermediárias e reduz o número de links a serem seguidos para alcançar o destino.

5.2.3 Simetria

Esta regra também introduz uma variação para o desenvolvimento de redes. Esta regra é baseada na hipótese de que se A é relacionado com B, então B também é relacionado com A. Para cada conexão entre a página A e a página B, a Simetria reforça o link entre B e A por adição do valor Simetria, multiplicado pelo GCN da página A. A equação 4 representa esta regra:

6 Conclusão

As novas tecnologias, da informação e da comunicação, devem ter por objetivo tornar os recursos computacionais mais acessíveis a um conjunto diversificado de usuários. A acessibilidade passa a ser entendida como sinônimo de aproximação, um meio de disponibilizar, a cada usuário, interfaces que respeitem suas necessidades e preferências de potencializar a construção, de um modelo, que traga em sua essência a dinâmica embasada na inteligência coletiva.

A utilização dos princípios propostos, nesse trabalho, torna-se necessário, em vista, do crescimento geométrico do hiperespaço e da falta de flexibilidade na organização da estrutura de navegação, caracterizada pela sua apresentação fixa, com critérios adotados pelo projetista do sistema de forma extremamente centralizada.

A interação de um grupo de usuários, baseada em princípios da inteligência coletiva, proporciona a descoberta de características implícitas, fornecendo subsídios capazes para a adaptação do modelo navegacional do sistema.

A representação dos conceitos, sobre a navegação dos usuários, é perfeitamente possível na lógica fuzzy, fornecendo valores matemáticos úteis a serem utilizados na regras de atualização dois links. Sem existir a verificação do tempo, navegado pelo usuário, em determinada página, não é possível a atualização do sistema navegacional, de forma precisa e correta.

Logo, espera-se que a metodologia proposta, no decorrer desse artigo, contribua na atualização do modelo navegacional em sistemas de hipermídia adaptativa, pois expressará matematicamente as intenções do usuário durante o acesso ao site.

Referências

bibliográficas

BRUSILOVSKY, P. Methods and Techniques of Adaptive Hypermedia.

User Modeling and User Adapted Interaction. Special issue on adaptive hypertext and hypermedia. Pittsburgh, 1996.

COX, E. The fuzzy systems: handbook a practitioner's guide to building,

using, and maintaining fuzzy systems. Londres: Academic Press, 1994.

625p.

ETGES, S. J. Hipermídia Adaptativa aplicada ao ensino. Trabalho de diplomação, Universidade de Santa Cruz do Sul: UNISC, 2001.

LEVY, P. A inteligência coletiva: por uma antropologia do ciberespaço. São Paulo: Loyola, 1998. 214 p.

PALAZZO, L. A. M.: Sistemas de Hipermídia Adaptativa. Anais do XXI Jornada de Atualização em Informática (evento do XXII Congresso da SBC). Florianópolis: 2002, cap 7.

ZADEH, L. A. Fuzzy sets. Information and control Information and control, v.8, p. 338-353, 1965.

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