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| Acadêmico(a): Patrícia Gonsalves |
| Título: BALAIO SONORO: UM SISTEMA DE RECOMENDAÇÃO DE MÚSICA |
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| Introdução: |
Na sociedade atual, todos necessitam de informações para realizar suas atividades diárias, sejam estas para tarefas profissionais ou pessoais. Nesse sentido, a Internet se tornou um meio poderoso para facilitar a busca por informação, por ser um local onde todos podem expressar suas opiniões, interesses e experiências. O grande desafio está em encontrar informações realmente relevantes e confiáveis, frente à sobrecarga de informação ocasionada pela crescente quantidade de dados existente na Internet (ZANETTE, 2008).
Segundo Oliveira (2011), para tentar suprir esta necessidade, inicialmente, foram utilizados sistemas de Recuperação de Informações (RI), como por exemplo, a ferramenta de buscas do Google. Apesar de muito úteis, as ferramentas de busca retornam uma quantidade de informação proporcional à existente na internet, o que muitas vezes obriga o usuário a realizar uma busca manual por resultados relevantes dentre os obtidos.
Diante disso, recentemente surgiram os sistemas de recomendação cujo objetivo é produzir recomendações individualizadas, ou que guie o usuário de forma a apresentar conteúdo de seu interesse dentre uma variedade de opções. Como sugerem Reategui e Cazella (2005), os sistemas de recomendação auxiliam no aumento da capacidade e eficácia deste processo de indicação já bastante conhecido na relação social entre seres humanos. Segundo Cazella, Nunes e Reategui (2013) um dos grandes desafios deste tipo de sistema é realizar a combinação adequada entre as expectativas dos usuários e os produtos, serviços e pessoas a serem recomendados aos mesmos, ou seja, definir e descobrir este relacionamento de interesses é o grande problema.
Com os avanços das pesquisas, diferentes informações dos usuários são utilizadas para gerar as recomendações, entre elas: redes sociais, dados demográficos, conteúdo dos itens, histórico de navegação do usuário, entre outras (CAZELLA; NUNES; REATEGUI, 2013). Segundo Castro (2004) para diminuir as dúvidas e necessidades que tem-se frente á escolha entre alternativas, geralmente confia-se nas recomendações que são passadas por outras pessoas, as quais podem chegar de forma direta ou através de textos de recomendação, opiniões de revisores de filmes e livros, impressos de jornais, dentre outros.
Com a popularização da internet e das redes sociais, diversas tecnologias relacionadas vêm se consolidando como, por exemplo o Twitter, que é um serviço de microblogging de caráter altamente social que permite que você poste mensagens com 140 caracteres ou menos; essas mensagens são chamadas de tweets. O LinkedIn, que é um popular site de rede social concentrado em relacionamentos profissionais e de negócios e o Facebook que permite informar aos seus amigos o que estão pensando, trocar mensagens mais longas, participar de chats em tempo real e mais uma dúzia de coisas (CAZELLA; NUNES; REATEGUI, 2013).
No entanto, quando se fala em tecnologias voltadas a troca de informações musicais, tem-se o Last.fm, Amazon ou Spotify. Entretanto, segundo Russell (2011, p. 135) nesses ambientes o usuário tem dificuldades para encontrar novos artistas ou bandas, pois as recomendações são limitadas aos artistas/banda que o usuário adiciona em sua biblioteca. As indicações de amigos não são relevantes, pois ao indicar uma banda é enviada uma simples mensagem ao invés de uma notificação.
Segundo Castro (2004) esta dificuldade resultou no surgimento de sistemas de recomendação no âmbito musical cujo objetivo é apresentar, para os usuários, músicas que sejam do seu interesse. Estes sistemas agrupam os indivíduos com interesses, assuntos, comportamento e gostos em comum, onde permite-se a troca de experiência, possibilitando uma troca de informações mais eficiente num espaço menor tempo.
Diante desse cenário, este trabalho propõe o desenvolvimento de uma aplicação que seja capaz de identificar as preferências do usuário e a partir delas recomendar artistas que sejam do seu interesse. |
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